JP7391169B2 - 眼をイメージングするための装置、及び方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照

本出願は、２０２１年１１月１２日に出願された米国仮出願第６３／２７８，６０９号の利益を主張し、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、一般に、対象物に関する情報を得るための装置、及び方法に関し、特に、眼のデータ及び３次元画像を取得するための装置、及び方法に関する。

本明細書に記載されている「背景技術」の説明は、本開示の背景を大まかに提示することを目的としている。出願時に先行技術として認められない記載の態様と同様に、この背景技術セクションに記載されている範囲で、現在の発明者の研究は、本発明に対する先行技術として明示的にも暗黙的にも認められない。

図１０は、眼の画像を取得するための従来の装置の一例を示す。このような装置は、眼を照明し、眼の原画像データを取得するスキャナ１００４を含む。スキャナ１００４は、コントローラ１００２によって制御される。アナライザ１００６は、原画像に対して解析を行い、３次元画像などの結果１００８を生成する。

スキャナ１００４は、通常、走査スポットを検査すべき第１の領域に移動させ、第１の領域を照明光で照明し、第１の領域に関するデータを取り込み、その後、走査スポットを検査すべき次の領域に移動させる。走査スポットの移動パスは、走査軌跡と呼ばれる。各走査スポット領域で撮像される対象物のエリアは、比較的小さい。眼科イメージングにおける典型的な画像スポットサイズは、～２０μｍである。照明されたスポットの位置は、少なくとも数ｍｍの撮像対象長（エリア）をカバーする散乱光を測定することによって走査される。そこで、走査スポットを領域から領域へと移動させ、複数の領域のデータを合成することで、対象物の広いエリアにわたるデータを取得する。

図１１は、対象物の２次元領域に関するデータを取得するのに用いられる従来の走査軌跡を示す。本例によれば、走査スポットを左右方向に移動させることによって複数のＢ－スキャン１１０２を行い、走査スポットを最右方向に全Ｂ－スキャン長だけ移動させた後、走査スポットは、Ｃ－スキャン１１０４方向に下方に移動され、そこで、次のＢ－スキャン１１０２が行われる。

しかしながら、対象物が生体の眼である場合、検査中に眼球運動や流体運動が起こるため、異なる走査スポットのデータを合成する際に誤差が生じやすい。

この概要は、以下の「詳細な説明」に更に記載されている概念の一部を簡略化して紹介するものである。この概要は、請求項に記載された主題の主要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図したものではなく、また請求項に記載された主題の範囲を限定することを意図したものではない。更に、請求される主題は、本開示のいずれかの部分で指摘された任意の又はすべての欠点を解決する限定事項に限定されるものではない。

本発明の一実施形態によれば、走査装置は、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って走査スポットを移動して対象物の３次元情報を取得するように構成されたスキャナと、前記走査スポットの前記移動パスを制御するコントローラとして構成された処理回路と、を含み、前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリア（面積）は、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立している。

走査装置は、前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれが、同じ形状及び同じサイズとなるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれが、始点に戻る閉ループとなるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれが、円形のパスとなるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記Ｃ－スキャンパスが、らせん状となるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアが、前記Ｃ－スキャンパスの長さを長くすることによって、２次元のそれぞれにおいて増加するように構成されていてもよい。

走査装置は、前記コントローラが、更に、前記Ｂ－スキャンパスのそれぞれの長さを変化させ、スポットサイズよりも小さいサンプリングステップを維持することによって、インタースキャン時間を制御するように構成されるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記コントローラが、更に、ｘ方向及びｙ方向のそれぞれに連続的かつ一定の速度で移動するように前記Ｂ－スキャンパスを制御するように構成されるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記コントローラが、更に、前記走査スポットを前記Ｃ－スキャンパスに沿って次の位置に移動する前に、同じ位置で複数のＢ－スキャンパスを実行するように前記スキャナを制御するように構成されるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記Ｃ－スキャンパスが、閉じた形状となるように構成されていてもよい。

走査装置は、前記Ｂ－スキャンパス及びＣ－スキャンパスが、それぞれ２次元又は３次元で移動されるように構成されていてもよい。

走査装置は、前のＢ－スキャンの開始が、前記前のＢ－スキャンの中心に対して第１の角度位置であり、次のＢ－スキャンの開始が、前記次のＢ－スキャンの中心に対して第２の角度位置であり、前記第１の角度位置が、前記第２の角度位置と異なるように構成されていてもよい。

本発明の一実施形態は、走査方法を含む。走査方法は、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットを移動することと、前記走査スポットの前記移動パスを制御することとを含み、前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアが、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立である。

本発明の一実施形態は、コンピュータによって実行されたとき、以下を含むステップを実行する命令を格納した、コンピュータ読み取り可能な媒体を含む。このステップは、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットの移動を制御することを含み、前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアは、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立である。

本発明の一実施形態は、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って走査スポットを移動して対象物の３次元情報を取得するように構成されたスキャナと、前記走査スポットの前記移動パスを制御するコントローラとして構成された処理回路と、を含み、前記処理回路は、更に、インタースキャン時間に基づいて、前記対象物の一部内の各３次元位置の飽和時間を決定するように構成されたアナライザとして構成される、走査装置を含む。

走査装置は、前記アナライザは、更に、複数のインタースキャン時間のそれぞれにおける光コヒーレンストモグラフィアンギオグラフィ（ＯＣＴＡ）信号値を算出し、前記算出されたＯＣＴＡ信号値対インタースキャン時間の点をプロットし、前記点のプロットに一致する曲線の屈曲部の位置を前記飽和時間として決定するように構成されていてもよい。

走査装置は、前記プロットされた点のすべてにおける前記算出されたＯＣＴＡ信号値が、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ、ＯＭＡＧ（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、スペックル分散、位相分散、ＳＳＡＤＡ（ｓｐｌｉｔ－ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ－ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）の１つと同じであるように構成されていてもよい。

本発明の一実施形態は、走査方法を含む。走査方法は、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットを移動することと、前記走査スポットの前記移動パスを制御することと、インタースキャン時間に基づいて、前記対象物の一部内の各３次元位置の飽和時間を決定することとを含む。

本発明の一実施形態は、コンピュータによって実行されたとき、以下を含むステップを実行する命令を格納した、コンピュータ読み取り可能な媒体を含む。このステップは、Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットの移動を制御することと、インタースキャン時間に基づいて、前記対象物の一部内の各３次元位置の飽和時間を決定することとを含む。

本開示の範囲は、添付の図面と共に読まれる場合、例示的な実施形態の以下の詳細な説明から最もよく理解される。図面は、次の通りである。

図１は、本発明の一実施形態のブロック図である。 図２Ａは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡を示す図である。 図２Ｂは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡を示す別の図である。 図３Ａは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡を示す別の図である。 図３Ｂは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡を示す別の図である。 図４Ａは、本発明の一実施形態に係るアーチファクトを生じる可能性がある走査軌跡の一例である。 図４Ｂは、本発明の一実施形態に係るアーチファクトを低減する可能性がある走査軌跡の一例である。 図５は、本発明の一実施形態に係る別の走査軌跡の一例である。 図６Ａは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡の別の図である。 図６Ｂは、本発明の一実施形態に係る走査軌跡を示す別の図である。 図７は、本発明の一実施形態に係る方法のブロック図である。 図８は、本発明の一実施形態に係る方法を示すｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ対インタースキャン時間のプロットである。 図９は、本発明の一実施形態に係るコンピュータ及びコンピュータ接続のブロック図である。 図１０は、眼の画像を取得するための従来の装置の一例である。 図１１Aは、従来の走査軌跡の一例である。 図１１Ｂは、従来の走査軌跡の別の例である。

本開示の更なる適用分野は、以下に示す詳細な説明から明らかになるであろう。例示的な実施形態の詳細な説明は、説明を目的としたものであり、従って、本開示の範囲を必ずしも限定することを意図したものではないことを理解すべきである。

図１１Ａの従来の走査軌跡に従って、スキャンにおける取得データのエリア（面積）、すなわちＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ ｏｆ Ｖｉｅｗ）が増加すると、各Ｂ－スキャン１１０２の長さが増加する。このように、従来の走査軌跡を用いると、各Ｂ－スキャン１１０２の長さは、所望のＦＯＶに依存する。このような従来の走査軌跡は、各Ｂ－スキャン１１０２を複数回通過させて重複データを得るようにしてもよいし、後続のＢ－スキャン１１０２の走査スポットが前のＢ－スキャン１１０２に重なるようにＣ－スキャン１１０４の走査軌跡をゆっくり移動させるようにしてもよい。対象物上の重なり合うエリアを連続してスキャンする間に経過する時間をインタースキャン時間（スキャン間時間）という。

更に後述するように、インタースキャン時間を制御することが有用である場合がある。しかしながら、図１１の従来の走査軌跡によれば、ＦＯＶが大きくなるとインタースキャン時間も長くなる。

図１は、本発明に係る装置の一実施形態を示す。この装置は、コントローラ１０２、スキャナ１０４、及び、結果１０８を生成するアナライザ１０６を含む。コントローラ１０２は、スキャナ１０４を制御するように構成された１つ以上のコンピュータ、又は、プログラムされたプロセッサ、及び／又は、ハードウェア回路を含む。スキャナ１０４は、走査軌跡に沿って走査スポットの移動を制御し、それによって対象物の領域に関するデータを取得する光照射デバイス及び検出デバイスを含む。スキャナは、対象物に関する２次元又は３次元のデータを収集するために動作することができる。スキャナ１０４は、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）スキャナを含んでもよい。ＯＣＴシステムでは、通常、２軸のガルバノスキャナが用いられる。アナライザ１０６は、走査の結果（例えば、ＯＣＴスキャンデータ）を受け取り、走査結果に基づいて結果１０８を生成するように構成された１つ以上のコンピュータ、又はプログラムされたプロセッサ、及び／又は、ハードウェア回路を含んでもよい。結果１０８は、対象物の２次元又は３次元のグラフィカルな視覚化、及び／又は、対象物に関する定量的な情報（例えば、血流速度）を含んでもよい。

図２Ａは、本発明の一実施形態に係り、１つ以上の円形状のパスのＢ－スキャン２０４とらせん状のパスのＣ－スキャン２０２を含む走査軌跡を示す。この例では、Ｂ－スキャン２０４の円の中心が観察対象エリアの２次元の中心（ｘ，ｙ）付近にある第１の円形状のＢ－スキャン２０４が、Ｂｄ２０８の方向（すなわち、反時計回り）に実行される。第１の円形状のＢ－スキャン２０４が完了した後、らせん状のＣ－スキャン２０２のパスに沿って外側に（すなわち、Ｃｄ２１０の方向に沿って）配置された第２の位置を中心として第２の円形状のＢ－スキャン２０４が実行されてもよい。連続するＢ－スキャンの円中心の間の移動距離は、Ｌ_ｃ／Ｎ_ｃで記述される。ここで、Ｌ_ｃはＣ－スキャン長、Ｎ_ｃはＣ－スキャンのサンプリング点である。らせんの隣接するアーム間の距離は，Ｌ_Δであり、これは冗長性に関連するものである。或いは、次の場所に移動する前に、同じ場所、又は、ほぼ同じ場所で２以上のＢ－スキャンを実行してもよい。図２Ｂは、追加のＢ－スキャン２０４を説明するための走査軌跡の別の図を示す。

図３Ａは、図２Ａ及び図２Ｂの走査軌跡の別の図であり、らせん状のパスのＣ－スキャン２０２に沿った複数のＢ－スキャン２０４を示し、典型的なｘ及びｙ軸の寸法を示している。この例における走査パターンの軌跡は、以下の式で記述される。

Ｌ_ｂ及びＬ_ｃは、Ｂ－スキャン２０４の長さ及びＣ－スキャン２０２の長さを表し、Ｎ_ｂ及びＮ_ｃは、Ｂ－スキャン２０４のサンプリング点及びＣ－スキャン２０２のサンプリング点である。ｉ_ｂ及びｉ_ｃは、ｉ番目のＢ－スキャン２０４及びｉ番目のＣ－スキャン２０４を表す。Ｌ_Δは、隣接するらせん状の軌跡間のギャップを示し、冗長性に関係する。図３Ａは、Ｌ_ｂ＝４．５ｍｍ、Ｌ_ｃ＝７２ｍｍ、Ｌ_Δ＝０．４ｍｍ、Ｎ_ｂ＝５１、Ｎ_ｃ＝４１０の場合の例示的な走査軌跡を示したものである。この図では、走査軌跡を見やすくするために、Ｎ_ｂとＮ_ｃを実際の場合よりも極端に小さい数（～１／１０）に設定している。また、本発明は、データ取得の必要性に応じて、他の利用可能な変数の値も含む。Ｂ－スキャンとＣ－スキャンに沿ってサンプリング密度を同程度にすることが好ましい場合もあるため、Ｌ_ｂ／Ｎ_ｂ（Ｂ－スキャンのサンプリング密度）とＬ_ｃ／Ｎ_ｃ（Ｃ－スキャンのサンプリング密度）の比は、通常、３未満である。この例に示すように、最も外側のエリアとらせん状の軌跡の中心（すなわち、スキャンの開始点）では、冗長性が低くなる場合がある。

本発明に関する走査軌跡は、従来の走査軌跡と比較していくつかの利点を提供することができる。

第１に、従来の走査軌跡は、走査位置のラスター的な動きが含まれる場合がある。図１１Ａは、従来の走査軌跡を理想化した図を示す。図１１Ｂは、従来の走査軌跡の問題点の１つを示す、より現実的な図を示す。図１１Ａ及び図１１Ｂの例によれば、左から右方向へのＢ－スキャン２０４が完了するごとに、ほぼ逆の右から左方向に走査位置を移動させる必要がある。例えばガルボスキャナ技術を用いたスキャナ１００４は、このような方向転換を直ちに行うことができない。そのため、方向転換にある程度の時間遅延が生じ、その結果、スキャンのデューティ比が低下する。図１１Ｂに示すように、従来のラスタースキャンは、スキャナが走査位置を次のＢ－スキャン１１０２の先頭に戻るように駆動する間にフライバック１１０６を有する。デューティ比は、点線に相当する時間を全スキャン時間で割ったものと定義される。

第２に、従来の走査軌跡では、Ｂ－スキャン２０４は、左から右への単一の方向（すなわち、ｘ方向）にだけ進行する。しかしながら、本発明に関する走査軌跡によれば、各円形状のＢ－スキャン２０４の間、走査位置は、ｘ方向及びｙ方向の双方に途切れなく（連続的に）移動する。従って、スキャナは単純な正弦関数によって駆動されてもよく、スキャナの構成要素（すなわち、ｘ方向スキャナ及びｙ方向スキャナ）は、有利には、一定の速度で同時に駆動されてもよい。等速運動により、本発明に関する走査軌跡は、サンプリング密度を容易に制御することができる。計算コストを削減することによって、等速運動は、計算コストが高いＣＡＯ（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｏｐｔｉｃｓ）への適用も簡略化することができる。これは、他の走査軌跡、例えばリサージュ形状のスキャンパスと比較した場合の利点である。Ｂ－スキャン１１０２の有効エリアのスキャン速度は、従来のラスタースキャン軌跡では、通常、一定である。

第３に、本発明に関する走査軌跡に係る各Ｂ－スキャン２０４は、次のＢ－スキャンの開始点の近くで完了するため、次のＢ－スキャン２０４の開始点への再ポジショニングに費やす時間が少なくなる。従って、本発明に係る一実施形態は、有利にデューティ比を高く保つこともできる。

第４に、本発明に関する走査軌跡によれば、インタースキャン時間は、主として、Ｂ－スキャン長Ｌ_ｂとＢ－スキャン速度の関数である。従来のラスタースキャン軌跡においてもインタースキャン時間はＢ－スキャン長の関数であるが、本発明に関する走査軌跡は、高いデューティ比（１００％に近い）により、インタースキャン時間の短縮を実現することが可能である。また、本発明に関する走査軌跡によれば、ＦＯＶを制限することなく、インタースキャン時間を制御することができる（さらに後述する）。そのため、カバーエリアを変更することなく、インタースキャン時間を調整することができる。更に後述するように、本発明の別の実施形態によれば、ＶＩＳＴＡ（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｉｎｔｅｒ Ｓｃａｎ Ｔｉｍｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）を実行し、インタースキャン時間を変化させることによって、本発明に関する走査軌跡によってより便利で再現性のあるものとすることができる。また、本発明に関する走査軌跡によれば、インタースキャン時間を長くすることができ、それにより、ＯＣＴＡ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）の信号コントラストを向上させることができる。

従来の走査軌跡を用いたインタースキャン時間を制御する別の方法として、サンプリング密度（すなわち、走査速度）を変化させる方法がある。しかしながら、インタースキャン時間が重要なパラメータとなるＯＣＴＡでは、血管の微細構造を可視化するために高いサンプリング密度（すなわち、スポットサイズの半分程度のサンプリングステップ）が必要となる。その結果、従来の走査軌跡では、実際には、サンプリング密度を調整する余地があまりない。そこで、本発明に関する走査軌跡は、従来の走査軌跡では不可能であった、ＦＯＶとスポットサイズより小さいサンプリングステップ（すなわち、高いサンプリング密度）を維持しながら、各Ｂ－スキャンの長さを変えることによりインタースキャン時間を制御することによって、より良い結果を得ることができる可能性がある。スポットサイズは、ＯＣＴ用の照明光のサイズによって定義される。サンプリング密度は、単位長さ当たりにいくつのデータポイントが測定されるかを意味する。サンプリング密度をより高くすることは、単位長さ当たりにより多くのデータポイントが測定されることを意味する。サンプリングステップは、現在の測定位置からどれだけ長さを移動させて次のＢ－スキャン点の測定を行うかを示すものである。従って、サンプリング密度は、サンプリングステップの逆数となる。

第５に、本発明に関する走査軌跡によれば、ＦＯＶは、Ｂ－スキャン長Ｌ_ｂと独立である（Ｂ－スキャン長Ｌ_ｂに依存しない）。従って、Ｃ－スキャン長を延長するだけで、ＦＯＶを大きくすることができる。つまり、らせん状のＣ－スキャンの長さ（継続時間）を長くするだけで、視野を広げることができる。このような増加はまた、有利には、インタースキャン時間の変化をもたらさない。

第６に、スキャンの重なり（Ｂ－スキャンと隣接するＢ－スキャンの重なり、あるスパイラルアームのＢ－スキャンと連続または前のスパイラルアームのＢ－スキャンの重なりを含む）を動き検出（推定）と補正に利用することが可能である。例えば、重なり合ったエリアを用いてＯＣＴデータ間の相関を算出する場合、本発明の一実施形態は、差分や眼球運動に起因した誤差を最小化する最適な変換（シフトや回転など）を求めることができる。

上記の本発明に関する例では、円形状のＢ－スキャン２０４を示しているが、本発明は、長円形、楕円形、及び、レムニスケート（連珠形）のパスを含むがこれらに限定されない任意の閉じたＢ－スキャン形状（すなわち、各Ｂ－スキャンパスが同一又は略同一の開始点に戻る）を包含する。

更に、上記の本発明に関する例では、各Ｂ－スキャン２０４がカバーされた領域にわたってシングルパスだけを含むものを示したが、本発明は、同じ位置、又は、わずかに調整された位置で、１パスより多く各Ｂ－スキャン２０４を繰り返すことも含む。

また、上記の本発明に関する例では、Ｂ－スキャン２０４とＣ－スキャン２０２のそれぞれにおける移動が同じｘ、ｙ平面である場合を例示したが、本発明は、Ｂ－スキャン２０４とＣ－スキャン２０２を異なる平面で移動させることも含む。更に、本発明は、Ｂ－スキャン２０４とＣ－スキャン２０２のそれぞれが独立して３次元的に移動することを含む。

更に、本発明に関する実施形態では、中心領域から周辺領域へ移動するらせん状のＣ－スキャンのパスを有するものを示したが、周辺領域から中心領域へ移動するらせん状のＣ－スキャンのパスも本発明に含まれる。また、本発明は、例えば図３Ｂに示すように、中心領域又は周辺領域の一方から、中心領域又は周辺領域の他方に移動する他のＣ－スキャンのパス（例えば、拡大又は縮小する矩形状のパス）を含む。本発明に関するＣ－スキャンのパスは、視野内の任意の連続するパスであってもよい。

別の実施形態として、本発明は、離散的な複数のＢ－スキャンではなく、連続的な形状の１つのＢ－スキャンを含む。すなわち、図３Ａに示す複数のＢ－スキャン２０４は、代替的に、Ｃ－スキャン方向に沿って連続的に移動する途切れのないパス（ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄ ｐａｔｈ）として構成される。

本発明に関するスキャンパターンは、ＯＣＴスキャン、ＯＣＴＡ、ＶＩＳＴＡを含む様々なスキャン技術に適用することができる。ＯＣＴＡを実行する場合、異なる時刻に実行されたＯＣＴスキャン間の差分が、生体内の流体の流れの検出に用いられる。ＶＩＳＴＡは、例えば、更に後述するように、流体の流れに関する付加情報を得るための手法である。

ＯＣＴＡに用いられる繰り返し走査に本発明に関する上記の走査軌跡を適用した場合、各Ｂ－スキャンの最初の部分にアーチファクトが発生することがある。例えば、図４Ａに示すように、理想化されたスキャナ機構では、Ｃ－スキャンのパス２０２に沿った各Ｂ－スキャン２０４は、Ｂ－スキャンのパス２０２の中心に対して同じ角度位置４０４で、移行時間なしに開始されるであろう。しかしながら、実用的なスキャナでは、あるＢ－スキャンのパス２０４から次のＢ－スキャンのパスへの走査位置の移動は、移行パス４０２を必要とする。移行４０２の間にデータを連続的に収集すると、移行パス４０２がＢ－スキャン２０４のパスと一致しないため、ＯＣＴＡアーチファクトが発生する可能性が高くなる。

アーチファクトの取り込みを低減するために、図４Ｂに示す代替的な本発明に関する実施形態では、１つのＢ－スキャン２０４から次のＢ－スキャン２０４への移行４０２の間にデータ収集を無効にする。従って、後続のＢ－スキャンのパス２０４のデータ収集開始位置は位置４０６にシフトされ、後続のＢ－スキャンのパスのデータ収集開始は、前回のＢ－スキャンのパス２０４のデータ収集開始の角度位置４０４と異なり、後続のＢ－スキャンのパスの中心に対して角度位置４０６である。この代替的な実施形態は、アーチファクトを有利に除去しながら、デューティ比をわずかに減少させる副次的効果を有する。

図５は、らせん状のＣ－スキャンのパス５０６のｚ軸方向（スキャナから対象物への方向に沿って、例えば、眼の入出力方向）を変化させることができるスキャンパスの代替的な実施形態の一例である。特に、対象物が湾曲した眼の網膜表面５０２である場合、Ｃ－スキャン位置は、スキャンパス５０６に沿った位置で離散的なインスタンス５０４でｚ方向に変更され、それによって、スキャンパターンが対象物の輪郭に追従できるようにしてもよい。従って、本発明に関する代替的な実施形態は、デフォーカスと制限されたＯＣＴの画像化深さ範囲に起因する画像の反転（ｆｌｉｐｐｉｎｇ）を回避することによって、広視野ＯＣＴを実現するのに役立つことができる。

本発明に関する走査軌跡は、比較的短いインタースキャン時間を実現しつつ広いＦＯＶを実現し、ＶＩＳＴＡへの適用に有利である。例えば、直径約１．４ｍｍに相当するＢ－スキャン長４．５ｍｍ（５１２ピクセル）、Ｃ－スキャン長２５．３ｍｍ（１９２０ピクセル）、Ｌ_Δ＝０．８８ｍｍで４回繰り返して、ＶＩＳＴＡを実行することができる。

ＯＣＴＡスキャンでは、制限されたＦＯＶの中で高品質のデータ収集が必要となる場合がある。そのために、本発明に係る別の実施形態では、上述したらせん状のスキャンパスの代わりに、楕円形状のＣ－スキャンのパスを用いてもよい。

図６Ａ及び図６Ｂは、Ｂ－スキャン６０２が円形であり、Ｃ－スキャン６０４が閉じた楕円形のパスである、本発明の別の「サイクルスキャン」の軌跡の実施形態の例を示す図である。

この実施形態に係るサイクルスキャンの軌跡の軌跡は、以下の式で与えられる。

Ｌ_ｂ及びＮ_ｂは、Ｂ－スキャン６０２の長さ及びサンプリング点を表す。ｉ_ｂ及びｉ_ｃは、ｉ番目のＢ－スキャン６０２及びＣ－スキャン６０４を示す。ｎ_ｃは、Ｃ－スキャン６０４の１周期のサンプリング点数、Δは、楕円の長軸と短軸の長さの差である。

Ｃ－スキャン６０４は、すべての位置で有効なデータの取得を保証するために、１サイクルより多く反復されてもよい。

サイクルスキャン軌跡の実施形態に係る典型的なＯＣＴＡスキャンは、直径２．８ｍｍに対応する９ｍｍ（１０２４ピクセル）のＢ－スキャン長、Δ＝０．１ｍｍ、繰り返し回数＝２、及び、１８８８ピクセルのＣ－スキャン長、サイクルサイズ３８４ピクセル（反復回数４．９回）を含むことができる。「繰り返し（Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ）」は、上述したように、ＯＣＴＡ信号を得るために何回Ｂ－スキャンを繰り返すかを意味する。「反復（Ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）」は、円形状のＣ－スキャンを何回繰り返すかである。「サイクルサイズ」は、１回の反復で（すなわち、１回の円形状のＣ－スキャンで）いくつのＣ－スキャン点を計測するかである。

検査中、眼の随意眼球運動及び瞬きが起こることがある。各位置は十分に分散されたタイミングで測定されるため、再構成アルゴリズムは、有効なデータだけを用いて完了されたデータをうまく生成することができ、本実施形態によれば、カバーエリアの欠落はない。

サイクル軌跡スキャンのサイクルサイズとスキャンエリアを小さくすることによって、随意眼球運動を補正しながら、ＯＣＴ／ＯＣＴボリュームデータを短時間（すなわち、０．１ｍｓｅｃよりも短い時間）で取得することが可能である。本実施形態に係るサイクル軌跡スキャンは、ダイナミックコントラスト技術を含むＯＣＴ／ＯＣＴＡの時間的解析を実現することもできる。ダイナミックコントラストは、時間的変化に基づいてコントラストを決定し、コントラストが時間的変化を反映した画像を提供する技術である。時間的解析は、時間軸に沿ったデータの変化を解析する技術である。

図６Ａ及び図６Ｂの例は楕円形状のＣ－スキャンのパスで示されているが、本発明は、円形、長円形、レムニスケート、四角形、閉じたポリゴンパス、又はそれらの任意のハイブリッド混合物を含むがこれらに限定されない、Ｃ－スキャン用の任意の閉じたパスを用いることを含む。

サンプリング密度はＯＣＴＡに影響を与える可能性がある。例えば、Ｃ－スキャンに沿うサンプリング密度を１３．２μｍ、１９．６μｍ、２６．４μｍと変化させても、Ｂ－スキャンに沿うサンプリング密度が８．８μｍであれば、Ｃ－スキャンのサンプリング密度よりもＢ－スキャンのサンプリング密度の方が、ＯＣＴＡ画質の決定に重要であることがわかる。従来のラスタースキャン軌跡と異なり、本発明に関する軌跡を用いてＣ－スキャンのサンプリング密度を下げると、ある方向の高い空間周波数の信号に影響を与えず、画質に明らかな影響を与えることなく、密のＢ－スキャンのサンプリングと疎のＣ－スキャンのサンプリングでスキャンを実行することができる。

更に、本実施形態によれば、スキャン設計においてＣ－スキャンのサンプリング密度よりも冗長性（オーバーラップ）を優先させることにより、動き補正の安定化と各Ａ－スキャンデータの重要度の低減に有効である。すなわち、あるＡ－スキャンデータによって提供される情報を、別のＡ－スキャンデータでカバーすることができる。Ａスキャンデータは、対象物（眼）の軸方向（ｚ軸方向）のプロファイルを測定したデータである。典型的なスキャン値は、以下のようなものを含んでもよい：

従来、ＶＩＳＴＡは、流体の変位をグラフィカルに表現するために用いられる可視化技術である。ＶＩＳＴＡは、流速によって時間的に変化するＯＣＴＡ信号の特性を利用しており、複数回の繰り返しスキャンが必要である。ＯＣＴＡのインタースキャン時間は、従来のＯＣＴシステムよりも高速である必要がある。ＯＣＴＡは、コントラスト強調などの目的で、連続的に取得されたＯＣＴ画像間の差分を示すだけでよいのに対して、ＶＩＳＴＡは、流体の相対的な流速をグラフィカルに表現しようとする。

従来のＶＩＳＴＡ可視化手法によれば、血管眼構造の合成画像は、短いインタースキャン時間と長いインタースキャン時間で収集されたＯＣＴＡ信号の比率を表す色相又は色で提示することができる。ＯＣＴＡ信号はインタースキャン時間が長いほど飽和し、ＯＣＴフレーム間の変位に伴って直線的に増加するという仮定のもとで、この比率は、飽和時間の逆数に相当する。従って、ＯＣＴＡ信号が短いインタースキャン時間ではまだ飽和せず、長いインタースキャン時間で飽和する仮定すれば（線形モデルの場合）、比率と飽和時間の逆数は同じものになるはずである。例えば、従来のＶＩＳＴＡアプローチは、連続したスキャンでインタースキャンの時間を徐々に長くし、異なる画像で撮影した流体位置の間の比率を求め、相対的な流速をグラフィカルに表現することができる。従来のＶＩＳＴＡによる可視化は、流体の流れを定性的に把握することはできるが、流量（ｆｌｏｗ ｒａｔｅ）を定量的に評価することができない。

本発明の別の実施形態に係る改良された定量的なＶＩＳＴＡの基本概念は、ＯＣＴＡ信号がＯＣＴフレーム間の変位に伴って増加し、ある変位量で飽和することである。ＯＣＴＡ信号が飽和する時間（すなわち、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}）を求めることにより、本発明の改良された定量的なＶＩＳＴＡの実施形態は、単に定性的な視覚化を提供するだけではなく、流速を定量的に推定することができる。このような定量的な推定は、臨床上有用であると考えられる。

図７は、定量的なＶＩＳＴＡを実行する、本発明の一実施形態によって用いられる処理のフロー図を示す。まず、ステップ７０２において、干渉データ（スペクトル領域）からＯＣＴデータ（空間領域）を生成することを含むＯＣＴ（複素）が実行される。次に、ステップ７０４において、Ｂ－スキャンを繰り返して取得されたＯＣＴデータ間のｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（非相関度）を計算することにより、ＯＣＴＡデータが生成される。

ステップ７０６は、異なるインタースキャン時間を有する各ＯＣＴキャプチャに対して実行される飽和時間解析を含む。まず、このステップは、次の式で示されるように、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎが飽和するまでｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎが線形的に増加することを仮定する。

最小二乗誤差δが最小になるように、飽和時間と飽和ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎが決定される。最小二乗誤差は、以下の式で算出される。

そして、δ（ｘ，ｚ）を最小化する場合、式の微分は次のようになる。

従って、Ｄ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、以下の式により、本実施形態に従って算出される。

図８に示すように、Ｄ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、データが飽和するｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ値に相当し、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、データが飽和するインタースキャン時間に相当する。図８の例によって更に説明するように、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ対インタースキャン時間のプロットされた点にフィッティングされた曲線の屈曲部に相当する。曲線が屈曲するインタースキャン時間は、インタースキャン時間の増加に伴い、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ値がもはや増加しなくなる（又は、低い割合で増加する）時間に相当する。

ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎの代わりに、連続するＯＣＴスキャン間の差分を表す任意のＯＣＴＡ信号（例えば、ＯＭＡＧ（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、スペックル分散（ｓｐｅｃｋｌｅ ｖａｒｉａｎｃｅ）、位相分散（ｐｈａｓｅ ｖａｒｉａｎｃｅ）、及び／又は、ＳＳＡＤＡ（ｓｐｌｉｔ－ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ－ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ））を用いてＴ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}及びＤ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}を求めるために上記のＴ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}の計算が等価的に実行されてもよい。

各測定点間でｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎが飽和するケース毎に上記のように行われる最小二乗誤差解析を行うと、最小二乗誤差が最小となる条件（すなわち、以下の式の微分が０になる条件）が得られる。そして、１／Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、流速を定量的に示すパラメータとして算出される。ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎが小さすぎると解析がうまくいかないことがあるため、以下の制約も適用される。

このように、飽和時間Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}は、ＯＣＴスキャンによって取得された３次元データセットの各点において求めることができ、ＶＩＳＴＡのＢ－フレーム画像からボリュームＶＩＳＴＡデータを構築することができる。ＶＩＳＴＡのＢ－フレーム画像は、飽和時間画像とＯＣＴＡ画像とを用いて、以下に説明するプロトコルによって生成される。

図８は、上記の計算と線形モデルを用いて、Ｄ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}＜０．１であるデータポイントを除外しながら（すなわち、流れがないと仮定して）、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}とＤ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}の定量値を求める一例を示す。

すべてのデータポイントが飽和時間解析のための上記の解析に用いられるが、本発明に関する方法の代替的な実施形態は、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎのＳＮＲが低いため、一対のＯＣＴデータによって生成されたｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ信号の使用を回避する。例えば、本発明の一実施形態によれば、カーブフィッティングを行って飽和時間を求めるために、図８の例のように４つのデータポイントを求める必要はない。２つの未知のパラメータ（すなわち、Ｔ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}とＤ_{ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ}）があるため、必要最小限のデータポイント数は２点のみである。しなしながら、すべてのデータポイントが同じように信頼できるのであれば、すべてのデータポイントを使用した方が良い結果が得られるはずです。データの信頼性がデータポイント間で異なる場合、各データポイントの相対的な信頼性を反映した重みを用いてフィッティングを行うことができる。最後のデータポイントが信頼できない極端なケースでは、代替的な実施形態は、信頼性の低い最後のデータポイントを破棄し、それなしでフィッティングを実行し、それにより、飽和時間のより信頼性の高い解析結果を提供することができる。

ステップ７０８は、ＯＣＴＡ全体（ｔｏｔａｌ）の投影を行う。例えば、プロジェクション画像は、ｘｙ平面上の画像（例えば、上面からの画像）であって、ｚ軸に沿ってデータを圧縮（例えば、平均化、又は、最大値抽出（ｔａｋｅ ｍａｘｉｍｕｍ）等）して算出されたものであってもよい。例えば、血管エリアのみの情報を抽出するために、ＯＣＴＡ値ＯＣＴＡ（ｘ，ｚ）の合計値に重み付けをしたデータＶ（ｘ，ｚ）のプロジェクション画像Ｐ（ｘ）は、以下のように算出される。

ＯＣＴＡ（ｘ，ｚ）は、ＯＣＴＡ信号が飽和していると仮定した場合に流れる粒子の比率を表し、血管が存在する確率と考えることができる。

ステップ７１０は、ステップ７０８のＯＣＴＡ全体の投影とステップ７０６の飽和時間解析とに基づいて、合成ＶＩＳＴＡプロジェクション画像を提供する。ＯＣＴＡのプロジェクション画像は、ＶＩＳＴＡ合成画像の輝度を決定するのに用いられ、毛細血管が見えやすくなるように対数を取って構築される。ＯＣＴＡは、ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎを算出することによって生成される。

特に、ＶＩＳＴＡ合成画像は、ＯＣＴＡ画像と飽和時間の逆数とから生成され、ＶＩＳＴＡの結果をより良く解釈することができる。

ＶＩＳＴＡ合成画像の輝度は、ＯＣＴＡ強度に基づいて決定される。黒（０）と白（２５５）は、５％と９５％の分位値のＯＣＴＡの画素強度として定義することができる。ＶＩＳＴＡ合成画像の輝度は、黒レベルと白レベルとの間で線形的にマッピングされてもよい。すなわち、下記の通りである。

ＶＩＳＴＡ合成画像の色相は、飽和時間の逆数に基づいて決定されてもよい。最小値と最大値をそれぞれｖ_ｍｉｎ、ｖ_ｍａｘと定義すると、色相は次のように決定される。

そして、ＲＧＢは次のように決定される。

従って、ＶＩＳＴＡ合成画像では、赤、緑、青のエリアが、速い流れ、中程度の流れ、遅い流れに対応する。

本明細書では、単数形で記載され、「１つ」（「ａ」又は「ａｎ」）という単語で進められる要素又はステップは、そのような除外が明示的に記載されていない限り、複数の要素又はステップを除外しないと理解すべきである。更に、本発明の「一実施形態」への言及は、記載された特徴を組み込んだ追加の実施形態の存在を排除すると解釈されることを意図したものではない。

本明細書に記載の制御方法、処理方法、及び／又は、制御システム、処理システムは、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又は、それらの任意の組み合わせ若しくはサブセットを含むコンピュータプログラミング技術又はエンジニアリング技術を用いて実装することができる。その技術的効果は、本開示に係る３次元データと定量値の処理を少なくとも含むことができる。

図９は、コントローラ１０２及びアナライザ１０４を含み、本明細書に記載される様々な実施形態を実施し得るコンピュータのブロック図を示す。本開示の制御態様及び処理態様は、システム、方法、及び／又は、コンピュータプログラム製品として具現化することができる。コンピュータプログラム製品は、１つ以上のプロセッサに実施形態の態様を実行させることができる、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令が記録されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含んでもよい。

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行装置（プロセッサ）によって使用するための命令を格納することができる有形、かつ、非一時的な装置であってよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、又は、これらの適切な組み合わせであってもよいが、これらに限定されるものではない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例の包括的ではないリストには、次の各々（及び、適切な組み合わせも含む）が含まれる：フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、又は、フラッシュ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ、又は、ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、ＭＯ、及び、メモリカード又はスティック。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本開示で使用されるように、電波又は他の自由に伝播する電磁波、導波管又は他の伝送媒体（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）を伝播する電磁波、又は、ワイヤを通過する電気信号などの一時的な信号そのものであると見なされるべきものではない。

本開示に記載される機能を実装するコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体から適切なコンピュータデバイス又は処理装置に、或いは、グローバルネットワーク（すなわち、インターネット）、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、及び／又は、無線ネットワークを通じて、外部コンピュータ又は外部記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークは、銅線伝送、光通信ファイバ、無線伝送、ルーター、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、及び／又は、エッジサーバーを含んでもよい。各コンピュータデバイス又は各処理装置内のネットワークアダプタカード又はネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を受信し、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令をコンピュータデバイス又は処理装置内のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納するために転送することができる。

本開示の動作を実行するためのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、機械語命令、及び／又は、マイクロコードを含んでもよく、これは、アセンブリ言語、Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｊａｖａ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、又は、同様のプログラミング言語を含む１以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソースコードからコンパイル又は解釈（ｉｎｔｅｒｐｒｅｔ）されてもよい。コンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、ユーザのパーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット、又は、スマートフォン上で完全に実行されてもよく、リモートコンピュータ又はコンピュータサーバー上で完全に実行されてもよく、又は、これらのコンピュータデバイスの任意の組み合わせで実行されてもよい。リモートコンピュータ、又は、コンピュータサーバーは、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、又は、グローバルネットワーク（すなわち、インターネット）を含むコンピュータネットワークを介して、ユーザのデバイス、又は、複数のデバイスに接続されてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は、プログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令からの情報を使用してコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を実行して、本開示の態様を実行するために、電子回路を構成、又は、カスタマイズしてもよい。

本開示の態様は、本開示の実施形態に係る方法、装置（システム）、及び、コンピュータプログラム製品のフロー図、及び、ブロック図を参照して、本明細書で説明される。フロー図とブロック図の各ブロック、及び、フロー図及びブロック図中のブロック図の組み合わせは、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令によって実装できることは、当業者には理解されるであろう。

本開示に記載のシステム、及び、方法を実装することができるコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ、又は、他のプログラマブル装置のプロセッサを介して実行される命令が、本開示のフロー図、及び、ブロック図において規定された機能を実装するためのシステムを作成するように、機械を生成するために汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、又は、他のプログラマブル装置の１以上のプロセッサ（及び／又は、プロセッサ内の１以上のコア）に提供されてもよい。これらのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、命令を格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体が本開示におけるフロー図、及び、ブロック図において規定される機能の態様を実装する命令を含む製品となるように、コンピュータ、プログラマブル装置、及び／又は、他のデバイスに特有の方法で機能するように指示することができるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されてもよい。

コンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は、他のデバイス上にロードされて、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は、他のデバイス上で実行される命令が本開示におけるフロー図、及び、ブロック図において規定された機能を実装するように、コンピュータ実装プロセスを生成するために、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は、他のデバイス上で実行される一連の動作ステップを実行させるようにしてもよい。

図９は、１つ以上のネットワーク化されたコンピュータとサーバーのネットワーク化されたシステム９００を示す機能ブロック図である。一実施形態において、図９に示されたハードウェア環境、及び、ソフトウェア環境は、本開示に係るソフトウェア、及び／又は、方法を実装するための例示的なプラットフォームを提供することができる。図９を参照すると、ネットワーク化されたシステム９００は、コンピュータ９０５、ネットワーク９１０、リモートコンピュータ９１５、ウェブサーバー９２０、クラウドストレージサーバー９２５、及び、コンピュータサーバー９３０を含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、図9に示された１つ以上の機能ブロックの複数のインスタンスが採用されてもよい。

コンピュータ９０５の追加的な詳細は、図９にも示されている。コンピュータ９０５内に図示されている機能ブロックは、例示的な機能を確立するためにのみ提供されており、網羅的であることを意図していない。また、リモートコンピュータ９１５、ウェブサーバー９２０、クラウドストレージサーバー９２５、及び、コンピュータサーバー９３０については詳細が示されていないが、これらの他のコンピュータ、及び、デバイスは、コンピュータ９０５について示されたものと同様の機能を含んでいてもよい。コンピュータ９０５は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブックコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン、又は、ネットワーク９１０上の他のデバイスと通信可能な任意の他のプログラム可能な電子デバイスであってよい。

コンピュータ９０５は、プロセッサ９３５、バス９３７、メモリ９４０、不揮発性ストレージ９４５、ネットワークインターフェース９５０、周辺機器インターフェース９５５、及び、ディスプレイインターフェース９６５を含んでもよい。これらの機能の各々は、いくつかの実施形態では、個々の電子サブシステム（集積回路チップ、又は、チップと関連するデバイスとの組み合わせ）として実装されてもよいし、他の実施形態では、機能のいくつかの組み合わせが単一のチップ（システムオンチップ、又は、ＳｏＣと呼ばれることがある）に実装されてもよい。

プロセッサ９３５は、インテル・コーポレーション、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（ＡＭＤ）、アーム・ホールディングス（Ａｒｍ）、アップル・コンピュータ社などによって設計、及び／又は、製造されたものなど、１つ以上のシングルチップ、又は、マルチチップのマイクロプロセッサであってもよい。マイクロプロセッサの例として、インテル社のＣｅｌｅｒｏｎ、Ｐｅｎｔｉｕｍ、Ｃｏｒｅ ｉ３、Ｃｏｒｅ ｉ５、及び、Ｃｏｒｅ ｉ７、ＡＭＤ社のＯｐｔｅｒｏｎ、Ｐｈｅｎｏｍ、Ａｔｈｌｏｎ、Ｔｕｒｉｏｎ、及び、Ｒｙｚｅｎ、Ａｒｍ社のＣｏｒｔｅｘ－Ａ、Ｃｏｒｔｅｘ－Ｒ、及び、Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍなどがある。バス９３７は、ＩＳＡ、ＰＣＩ、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩ－ｅ）、ＡＧＰなどの独自又は業界標準の高速パラレル、又は、シリアル周辺機器相互接続バスであってもよい。

メモリ９４０、及び、不揮発性ストレージ９４５は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。メモリ９４０は、ダイナミック・ランダムアクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、及び、スタティック・ランダムアクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）などの任意の適切な揮発性ストレージデバイスを含んでもよい。不揮発性ストレージ９４５は、下記を１つ以上含んでもよい：フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、又は、Ｆｌａｓｈ）、コンパクトディスク（ＣＤ、又は、ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、及び、メモリカード又はスティック。

プログラム９４８は、不揮発性ストレージ９４５に格納され、本開示の他の場所で詳細に説明され、図面に示されている特定のソフトウェア機能を作成、管理、及び、制御するために使用される、機械読み取り可能な命令、及び／又は、データの集合体であってもよい。いくつかの実施形態では、メモリ９４０は、不揮発性ストレージ９４５よりも大幅に高速であってもよい。そのような実施形態では、プログラム９４８は、プロセッサ９３５による実行の前に、不揮発性ストレージ９４５からメモリ９４０に転送されてもよい。

コンピュータ９０５は、ネットワークインターフェース９５０を介して、ネットワーク９１０を経由して他のコンピュータと通信し、相互に作用することが可能であってもよい。ネットワーク９１０は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、又は、これら２つの組み合わせであってもよく、有線、無線、又は光ファイバ接続を含んでいてもよい。一般的に、ネットワーク９１０は、２つ以上のコンピュータと関連するデバイスとの間の通信をサポートする接続、及び、プロトコルの任意の組み合わせとすることができる。

周辺機器インターフェース９５５は、コンピュータ９０５とローカルに接続される他のデバイスとのデータの入出力を可能にするものであってよい。例えば、周辺機器インターフェース９５５は、外部デバイス９６０への接続を提供してもよい。外部デバイス９６０は、キーボード、マウス、キーパッド、タッチスクリーン、及び／又は、他の適切な入力デバイスのようなデバイスを含んでもよい。外部デバイス９６０は、例えば、サムドライブ、ポータブル光ディスク又は磁気ディスク、及び、メモリカードなどのポータブルのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も含んでもよい。本開示の実施形態を実践するために使用されるソフトウェア、及び、データ、例えば、プログラム９４８は、このようなポータブルのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されてもよい。このような実施形態では、ソフトウェアは、不揮発性ストレージ９４５上にロードされてもよいし、代わりに、周辺機器インターフェース９５５を介してメモリ９４０に直接的にロードされてもよい。周辺機器インターフェース９５５は、外部デバイス９６０と接続するために、ＲＳ－２３２、又は、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）などの業界標準の接続を用いてもよい。

ディスプレイインターフェース９６５は、コンピュータ９０５をディスプレイ９７０に接続してもよい。ディスプレイ９７０は、いくつかの実施形態では、コンピュータ９０５のユーザにコマンドライン、又は、グラフィカルユーザインタフェースを提示するために用いられてもよい。ディスプレイインターフェース９６５は、ＶＧＡ、ＤＶＩ、ＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ、ＨＤＭＩ（登録商標）などの１つ以上の独自、又は、業界標準の接続を用いて、ディスプレイ９７０に接続してもよい。

上記のように、ネットワークインターフェース９５０は、コンピュータ９０５の外部にある他のコンピューティングシステム、及び、ストレージシステム又はデバイスとの通信を提供する。本明細書で説明するソフトウェアプログラム、及び、データは、例えば、リモートコンピュータ９１５、ウェブサーバー９２０、クラウドストレージサーバー９２５、及び、コンピュータサーバー９３０から、ネットワークインターフェース９５０、及び、ネットワーク９１０を介して不揮発性ストレージ９４５にダウンロードされてもよい。更に、本開示で説明するシステム、及び、方法は、ネットワークインターフェース９５０、及び、ネットワーク９１０を介してコンピュータ９０５に接続された１つ以上のコンピュータによって実行されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、本開示に記載されているシステム、及び、方法は、リモートコンピュータ９１５、コンピュータサーバー９３０、又は、ネットワーク９１０上の相互接続されたコンピュータの組み合わせによって実行されてもよい。

本開示に記載されたシステム、及び、方法の実施形態で採用されるデータ、データセット、及び／又は、データベースは、保存され、及び／又は、リモートコンピュータ６１５、ウェブサーバー６２０、クラウドストレージサーバー６２５、及び、コンピュータサーバー６３０からダウンロードされてもよい。

上記の教示に照らして、本発明の多数の修正、及び、変形が可能である。従って、添付の請求項の範囲内で、本発明は、本明細書に具体的に記載されている以外の方法で実施することができることを理解されたい。

Claims (13)

1. Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って走査スポットを移動して対象物の３次元情報を取得するように構成されたスキャナと、
   前記走査スポットの前記移動パスを制御するコントローラとして構成された処理回路と、を含み、
   前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアは、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立であり、
   前記コントローラは、更に、前記Ｂ－スキャンパスのそれぞれの長さを変化させ、スポットサイズよりも小さいサンプリングステップを維持することによって、インタースキャン時間を制御するように構成される、走査装置。
2. 前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれは、同じ形状及び同じサイズである、
   請求項１に記載の走査装置。
3. 前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれは、始点に戻る閉ループである、
   請求項１に記載の走査装置。
4. 前記複数のＢ－スキャンパスのそれぞれは、円形のパスである、
   請求項１に記載の走査装置。
5. 前記Ｃ－スキャンパスは、らせん状である、
   請求項１に記載の走査装置。
6. 前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアは、前記Ｃ－スキャンパスの長さを長くすることによって、２次元のそれぞれにおいて増加する、
   請求項１に記載の走査装置。
7. 前記コントローラは、更に、ｘ方向及びｙ方向のそれぞれに連続的かつ一定の速度で移動するように前記Ｂ－スキャンパスを制御するように構成される、
   請求項１に記載の走査装置。
8. 前記コントローラは、更に、前記走査スポットを前記Ｃ－スキャンパスに沿って次の位置に移動する前に、同じ位置で複数のＢ－スキャンパスを実行するように前記スキャナを制御するように構成される、
   請求項１に記載の走査装置。
9. 前記Ｃ－スキャンパスは、閉じた形状である、
   請求項１に記載の走査装置。
10. 前記Ｂ－スキャンパス及びＣ－スキャンパスは、それぞれ２次元又は３次元で移動される、
    請求項１に記載の走査装置。
11. 前のＢ－スキャンの開始が、前記前のＢ－スキャンの中心に対して第１の角度位置であり、
    次のＢ－スキャンの開始が、前記次のＢ－スキャンの中心に対して第２の角度位置であり、
    前記第１の角度位置は、前記第２の角度位置と異なる、
    請求項１に記載の走査装置。
12. Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットを移動し、
    前記走査スポットの前記移動パスを制御し、
    前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアは、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立であり、
    前記Ｂ－スキャンパスのそれぞれの長さを変化させ、スポットサイズよりも小さいサンプリングステップを維持することによって、インタースキャン時間を制御する、走査方法。
13. コンピュータによって実行されたとき、以下を含むステップを実行する命令を格納した、コンピュータ読み取り可能な媒体であって、
    Ｃ－スキャンパスに沿って実行された複数のＢ－スキャンパスを含む移動パスに沿って対象物の３次元情報を取得するように走査スポットの移動を制御し、
    前記移動パスによってカバーされる前記対象物のエリアは、前記Ｂ－スキャンパスの長さと独立であり、
    前記Ｂ－スキャンパスのそれぞれの長さを変化させ、スポットサイズよりも小さいサンプリングステップを維持することによって、インタースキャン時間を制御する、コンピュータ読み取り可能な媒体。

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