(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る手段と、
前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する手段と、
前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する手段と、
前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する手段と、
を有することを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
前記複数のフレームから前記測定エラーであると判断されたフレームを間引く手段を有し、
前記平均する手段は、前記間引かれた後の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均することを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記判断する手段は、フレーム内での歪によるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１または２に記載の画像生成装置。
【請求項４】
前記被検査物は眼であり、
前記判断する手段は、眼を閉じることによるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１または２に記載の画像生成装置。
【請求項５】
前記平均する手段は、前記複数のフレーム間の平行移動と回転移動とのうち少なくとも一方の情報に基づいて、前記複数の複素数のデータを平均することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項６】
前記被検査物は眼であり、
前記移動は前記眼の固視微動によって生じることを特徴とする請求項５に記載の画像生成装置。
【請求項７】
前記平均する手段は、前記複数の複素数のデータに加算平均及び２乗平均のいずれかを行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項８】
前記被検査物は眼であり、
前記複数のフレームは、それぞれ眼の光軸と交差する方向において異なる位置で得られ、
前記フレーム間の位置の差は、横分解能の数倍以下であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項９】
前記平均された複素数のデータに基づいて画像を生成する手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１０】
前記生成する手段は断層画像を前記画像として生成し、
さらに前記断層画像を表示装置に表示させる手段を有することを特徴とする請求項９に記載の画像生成装置。
【請求項１１】
前記平均された複素数のデータを実数に変換する手段を有し、
前記生成する手段は、前記実数に変換されたデータを前記画像として生成することを特徴とする請求項９または１０に記載の画像生成装置。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像生成装置の各手段として実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る手段と、
前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する手段と、
前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する手段と、
前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する手段と、
を有することを特徴とする画像生成システム。
【請求項１４】
前記複数のフレームから前記測定エラーであると判断されたフレームを間引く手段を有し、
前記平均する手段は、前記間引かれた後の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均することを特徴とする請求項１３に記載の画像生成システム。
【請求項１５】
前記判断する手段は、フレーム内での歪によるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像生成システム。
【請求項１６】
前記被検査物は眼であり、
前記判断する手段は、眼を閉じることによるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像生成システム。
【請求項１７】
前記複数の複素数のデータをコンピュータに転送する手段を有し、
前記平均する手段は、コンピュータに転送された後に前記複数の複素数のデータを平均することを特徴とする請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載の画像生成システム。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の画像生成システムの各手段として実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をそれぞれフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る工程と、
前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する工程と、
前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する工程と、
前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する工程と、
を有することを特徴とする画像生成方法。
【請求項２０】
前記複数のフレームから前記測定エラーであると判断されたフレームを間引く工程を有し、
前記平均する工程では、前記間引かれた後の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均することを特徴とする請求項１９に記載の画像生成方法。
【請求項２１】
前記判断する工程では、フレーム内での歪によるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像生成方法。
【請求項２２】
前記被検査物は眼であり、
前記判断する工程では、眼を閉じることによるデータの抜けを前記測定エラーであると判断することを特徴とする請求項１９または２０に記載の画像生成方法。
【請求項２３】
請求項１９乃至２２のいずれか１項に記載の画像生成方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光断層画像生成装置及び光断層画像生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、低コヒーレンス光による干渉を利用した光干渉断層法（ＯＣＴ：  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いる撮像装置（以下、ＯＣＴ装置とも呼ぶ。）が実用化されている。これは、数マイクロメートルの深さ分解能で断層画像を取得できるため、被検査物の断層画像を高解像度に撮像することができる。
【０００３】
特許文献１には、形成される画像の画質の向上を図る光画像計測装置が開示されている。この装置では、眼底の複数の断層画像を形成し、形成された画像を記憶させる。そして、そのうちの一枚の断層画像とそれに隣接する断層画像を用いて演算することにより、新たな断層画像を形成している。この結果、形成される画像の画質を向上することが可能となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２３７２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１のように複数の断層画像を形成し、その後それらの断層画像の画素値を使って演算することで最終的な断層画像を形成したとしても、ノイズ成分が効率的に除去されないために、画質の向上が限定的になることがある。
【０００６】
本発明は上記課題に対処するためになされたものであり、ノイズ成分を効果的に除去することにより、断層画像の画質のさらなる向上を図ることを目的とする。    
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らは、特許文献１のように複数の断層画像を用いて演算する際、従来は、断層画像の画素値を実数に変換した後に演算しているためにノイズの除去が効率的に行えていなかったことを見出した。そこで、複素数のまま演算し、その後実数に変換することで、より効率的にノイズが除去されることを検証し、もって本発明を完成させた。
【０００８】
つまり、本発明の画像生成装置は、被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をそれぞれフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る手段と、前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する手段と、前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する手段と、前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する手段と、を有することを特徴とする。
また、本発明の画像生成システムは、被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をそれぞれフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る手段と、前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する手段と、前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する手段と、前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像生成方法は、被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号をそれぞれフーリエ変換して複数の複素数のデータを得る工程と、前記複数の複素数のデータを複数の実数のデータに変換する工程と、前記複数の実数のデータを用いて前記複数のフレームに対して測定エラーであるか否かを判断する工程と、前記複数のフレームのうち、前記測定エラーであると判断されたフレーム以外の複数のフレームに対応する複数の複素数のデータを平均する工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ノイズ成分を効果的に除去することにより、さらなる画質向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１における信号処理を説明する図。
【図２】本発明の実施例１におけるマイケルソン型のＯＣＴ装置を説明する図。
【図３】本発明の実施例１におけるタイムチャートを説明する図。
【図４】本発明の実施例２におけるマッハツェンダ型のＯＣＴ装置を説明する図。
【図５】本発明の実施例２における信号処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明にかかる実施形態は、被検査物の断層画像を生成する光断層画像生成方法において、被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号を取得する第一の工程、前記複数のフレームの信号をフーリエ変換し、複素数のデータをそれぞれ得る第二の工程、前記それぞれの複素数のデータを用いて、前記複数のフレームの合成を複素数で行う第三の工程、前記合成したデータに基づき、断層画像を生成する第四の工程を有することを特徴とする。なお、図１及び図５に示すように、第五の工程としてさらに、信号を合成する前にフレームの移動量計算を行い、その情報を基に複数のフレームの合成を行ってもよい。
【実施例】
【００１３】
（実施例１）
つぎに、本発明の実施例１について説明する。本実施例においては、マイケルソン干渉計を用いた撮像装置によって断層画像を生成するが、本発明において用いることのできる撮像装置はこれに限定されることはない。また、本実施例の信号処理は、後述する実施例２とは異なり、実数のデータを基にして移動量計算を行うことを特徴とする。
【００１４】
（マイケルソン干渉計）
実施例１に係る光干渉断層撮像装置（以下、ＯＣＴ装置とも言う）について図２を用いて説明する。図２は、本実施例のマイケルソン型の光学系（マイケルソン干渉計）を用いる撮像装置を説明するための模式図である。
【００１５】
光源２０１から出射した光はファイバー２０２、レンズ２０３−１を介し、ビームスプリッタ２０４によって測定光２１４と参照光２１３とに分割される。測定光２１４は、ＸＹスキャナ２０８、対物レンズ２０５−１、２０５−２を介して、被検査物である眼２１７に入射する。そして、眼に入射した測定光２１４は、角膜２１６を通り、さらに網膜２１８まで到達する。
【００１６】
眼２１７の網膜２１８によって反射および散乱された戻り光２１５は、対物レンズ２０５−２、２０５−１、ＸＹスキャナ２０８、ビームスプリッタ２０４の順で戻る。さらに、レンズ２０３−２を介して、分光器２１１に導かれる。分光器２１１は、レンズ、グレーティング、撮像素子などから構成される。撮像素子としては、ＣＣＤやＣＭＯＳ方式のラインセンサーが用いられる。分光器２１１のラインセンサーで得られた信号は、コンピュータ２１２へ送信されてメモリに記憶され、後述の処理が行われる。
【００１７】
一方、参照光２１３は分散補償ガラス２０７を介し、参照ミラー２０９によって反射され、再度分散補償ガラス２０７を通り、ビームスプリッタ２０４へ戻る。分散補償ガラス２０７は、眼２１７および対物レンズ２０５−１、２０５−２の分散を補償するためのものである。参照ミラー２０９はミラー調整機構２１０によって参照光路の光路長を調整することができる。これら参照光２１３と戻り光２１５はビームスプリッタ２０４により合波される。そして、この合波光が分光器２１１に導かれ、検出される。なお、測定光路において、参照光路と光路長が一致するところをコヒーレンスゲートと呼ぶ。眼２１７の網膜２１８を測定する場合には、このコヒーレンスゲートを網膜２１８に近くなるように参照ミラー２０９の位置を調整する。
【００１８】
光源２０１は、代表的な低コヒーレント光源であるＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｄｉｏｄｅ）が用いられる。その波長は、例えば中心波長８４０ｎｍ、バンド幅５０ｎｍである。なお、バンド幅は得られる断層画像の光軸方向の分解能に影響するため重要なパラメーターとなる。また、光源２０１の種類は、ここではＳＬＤとしたが、低コヒーレント光が出射できればよく、ＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）等も用いることができる。当然、被検査物の内容によっては、ハロゲンランプなどの他の光源を利用してもよい。ただし、波長は、得られる断層画像の横方向の分解能に影響するため、横方向の分解能を重視する場合には短波長であることが望ましい。
【００１９】
コンピュータ２１２は、後述の演算処理や制御を行う他、分光器２１１、ＸＹスキャナ２０８、ミラー調整機構２１０、フォーカス調整機構２０６を制御する。当然、コンピュータ２１２は、データの入力、画像処理、画像表示、データの保存なども行うことができる。
【００２０】
（信号処理工程）
図１を用いて、図２に示したＯＣＴ装置で実行される信号処理を説明する。
工程Ａ１で測定を開始する。この状態は、ＯＣＴ装置が起動されていて、被検眼が配置されている。さらに測定に必要な調整が術者によって行われ、測定が開始された状態である。
【００２１】
工程Ａ２で信号を取得する。ここでは、測定光２１４を眼底の網膜２１８に対して照射しつつ、ＸＹスキャナ２０８により網膜２１８を２次元に走査し、３次元の画像を取得する場合について説明する。図２における眼の光軸に垂直なＸ方向をＦａｓｔ  Ｓｃａｎ，Ｙ方向をＳｌｏｗ  Ｓｃａｎとする。図３の（ａ）にＸ位置、図３の（ｂ）にＹ位置、図３の（ｃ）に撮影のタイミングを示したタイミングチャートを示す。Ｙ位置を固定しつつＸ方向に５１２回連続的に撮影を行う場合、分光器２１１内のラインセンサーの画素数が１０２４なら、１０２４×５１２要素の１フレームのデータを得る。なお、１フレームのデータからＸＺ平面の断層画像を得ることができる。さらにＹ方向に５００ステップ動かしながら、各ステップごとにＸ方向への連続撮影を繰り返すことで、結果として５００フレームのデータを得る。図３においては、そのうちの合成する３つのフレームである、第１のフレーム３０１、第２のフレーム３０２、第３のフレーム３０３を取得する様子を示している。フレームとフレームの間の時間は、次の位置を撮影するためのスキャナのＸ方向、Ｙ方向への移動、コンピュータ２１２へのデータの転送に使われている。
【００２２】
当然、スキャンパターンは限定されるものではなく、Ｙ位置が同じ複数のフレームを合成するようにして撮像してもよい。また、Ｘ方向やＹ方向などの直線方向の動きだけでなく、サークルスキャンのように回転しながら取得したデータであってもよい。
【００２３】
なお、本実施例では、フレーム間でＹ方向にステップ的に位置が違うデータを取得している。ここで、取得したフレーム間の位置の差が大きいデータを合成すると、信号成分がなまってしまうこと（合成するデータが互いに打ち消しあって、本来の信号成分が失われてしまうこと）がある。そのため位置の差は、ＯＣＴ装置の横分解能（一般的に、被測定物上での測定光のビーム径により決まる）の数倍以下であることが望ましい。本実施例の場合、被測定物上での測定光のビーム径を５マイクロメートル程度とすると、Ｙ方向に数十マイクロメートル程度の位置の差となる。
【００２４】
工程Ａ３で波長波数変換をする。一般的に分光器２１１からのデータは波長とその波長における強度からなっている。そして、波長に対しては等間隔にサンプリングされている。まず、波長に対する強度のデータの関数を作る。次に、それぞれの波長を波数に変換し、強度のデータの関数を作る。波数は波長の逆数のため、１０２４の波数が等間隔になるように新たに波数を割り当てる。そして、その波数に対応する強度データを計算する。計算する方法は、例えば補間であり、一般的な直線補間、スプライン補間などでよい。ただし、線形演算であることが望ましい。この結果、フレームごとに、等間隔の波数とその波数に対する強度からなる１０２４×５１２要素の２次元配列を得る。当然、分光器２１１が波数に対して等間隔にサンプリングができる場合、または波長波数変換による誤差が問題にならない場合は工程Ａ３を飛ばすことができる。
【００２５】
工程Ａ４でフーリエ変換をする。ここでは、波数に対して等間隔の強度データを、各列に対して離散フーリエ変換する。その結果各フレームで１０２４×５１２の複素数の２次元配列を得る。ただし、フーリエ変換の性質により各列のうちｍ行目と（１０２４−ｍ）行目は強度が同じになる。したがって、０−５１１行を抜き出し、５１２×５１２の複素数の２次元配列を得て、次の工程にデータを送る。
【００２６】
工程Ａ５で、信号を合成するフレーム間の移動量計算をする。ここでは、第１のフレーム３０１の画像に対して、第２のフレーム３０２、第３のフレーム３０３の画像の移動量計算を説明する。まず、各フレームの５１２×５１２の複素数データを実数に変換する。ここでは、第１のフレーム３０１の１２８列目（６５〜４４８行の３８４要素）に対して、第２のフレーム３０２の画像のｉ列（５１２要素）を選択し、その中のｊ行から連続する３８４要素との差を計算して１次元の配列を得る。その１次元配列の要素を２乗平均する。これを必要なｉとｊにおいて行い、その中で２乗平均が最小になるｉ１とｊ１を決定する。次に、第１のフレーム３０１の３８４列目（６５〜４４８行の３８４要素）に対して、同様のことを行い、２乗平均が最小となるｉ２とｊ２を決定する。その結果、第１のフレーム３０１の画像に対して、第２のフレーム３０２の画像の移動量を得る。移動量がゼロであればそれぞれ、ｉ１＝１２８、ｊ１＝６５とｉ２＝３８４、ｊ２＝６５である。さらに、第１のフレーム３０１の画像に対して、第３のフレーム３０３の画像の移動量を得る。そして計算した移動量に関する情報を工程Ｍに送る。
【００２７】
なお、この方法を繰り返して移動量に関する情報の精度を高めてもよいし、各列を補間してサブピクセルでの移動量を計算してもよい。当然移動量計算方法としては、その他の方法であってもよい。
【００２８】
工程Ｍで信号の合成をする。工程Ａ４で得た複素数の２次元データに対して、工程Ａ５からの移動量に関する情報を基に加算平均を行う。第１のフレーム３０１の複素数のデータに対して、平行移動、回転移動した結果の第２のフレーム３０２の複素数のデータを加算する。当然、配列は離散的なので、第２のフレーム３０２の画像は必要な補間の処理を適用している。同様に、平行移動、回転移動した結果の第３のフレーム３０３の複素数データを加算する。そして、合成した複素数データを実数に変換して工程Ａ６に送る。
【００２９】
ところで、平均は重みつけ平均であっても良いが、重みが異なるとノイズ除去の効果が変わる場合がある。なお、測定のエラーが発生したと判断されるフレームデータであれば間引いてもよい。
【００３０】
工程Ａ６で、１つの断層画像として、コンピュータ２１２の表示画面に表示する。
そして、工程Ａ７で終了をする。
ここでは、ＯＣＴ装置を用いた測定から画像表示までを説明したが、例えば、ネットワークを介して得た複数フレームのデータに、上記処理を適用することによってノイズを低減した画像を得ることもできる。
【００３１】
本実施例では、複数のフレームデータの合成を行う際に、移動量計算を実数データに基づいて行い、合成を複素数データに基づいて行うことで、ノイズの除去を効果的に行え、さらなる画質の向上が期待できる。
【００３２】
（原理の説明）
本実施例の工程Ｍは、実数に変換した後にフレーム間の画像を足して信号の合成をする従来の手法に対し、複素数の状態で足した後に実数に変換することを特徴としている。これらの原理的な違いは、２つの複素数を実数に変換した後に足す場合と、実数に変換する前に足して、その後実数に変換する場合の差に帰着する。
【００３３】
ここで、虚数単位ｉを用いて、複素数の要素１と要素２をそれぞれ数式１−１、数式１−２で表す。
【数１−１】
0005395888.tif 000002
【数１−２】
0005395888.tif 000003
【００３４】
要素１と要素２を複素数で足した後に実数に変換した結果は数式２で表される。
【数２】
0005395888.tif 000004
【００３５】
要素１と要素２を実数に変換した後に足した結果は数式３で表される。
【数３】
0005395888.tif 000005
【００３６】
数式２と数式３を２乗して共通部分を差し引くと、数式４の関係となる。（更に両辺を２乗すれば容易に証明できる。）
【数４】
0005395888.tif 000006
【００３７】
すなわち、数式２の値は数式３の値以下となる。これは、ノイズの除去方法において重要である。つまり、ランダムノイズである場合、プラスとマイナスがある。複素数の状態で足すと、ノイズのプラスの成分とマイナスの成分が相殺されるため、より効率的に平均化をすることができる。なお、信号処理の各工程に線形変換を用いれば、複素数にする前のデータで重ね合わせても、同じ結果が得られる。
【００３８】
表１は信号雑音比（ＳＮＲ）の比較である。この結果は、後述する実施例２のようにフレーム内のラインを合成しているため、本実施例の工程によって得た結果とは若干異なる。しかし、画素値を実数に変換するタイミングによってＳＮＲを比較するには十分のデータである。撮影対象は正常眼の黄斑を中心に網膜６ｍｍ程度の範囲を測定した。ライン数は２０４８ラインである。この同じ元データを用いてそれぞれ、（１）２０４８ラインから４ライン毎に抜き出し５１２ラインにし、１フレームの合成をしない断層画像を生成した場合、（２）２０４８ラインから２ライン毎に抜き出して１０２４ラインにし、さらに隣接する２ラインを合成して５１２ラインの１フレームの断層画像を生成した場合、（３）２０４８ラインから４ライン毎に合成して５１２ラインの１フレームの断層画像を生成した場合である。それぞれにおいて合成を複素数から実数への変換前にしたときのＳＮＲと、実数への変換後にしたときのＳＮＲとを比較している。実数に変換する前に合成した場合（本実施例での複素数でのフレーム合成に相当する）は、合成の本数が多くなるほどＳＮＲが向上しているのが分かる。一方、実数に変換した後に合成した場合、ＳＮＲは概ね一定であることが分かる。ただし、実数変換をいつするかに関らず、合成処理（平均化）をしない場合と実数後に合成処理をした場合を比べると、合成処理をした方がより滑らかな画像が得られる。なお、ここでのＳＮＲは、各画素のうちの最大の値に対する、各行のノイズのＲＭＳ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）のうち最低の値の比である。
【００３９】
【表１】
0005395888.tif 000007
【００４０】
（実施例２）
つぎに、本発明の実施例２について説明する。ここでは、実施例１との差異について特に説明する。本実施例においては、マッハツェンダ干渉計を用いた撮像装置によって断層画像を生成するが、本発明において用いることのできる撮像装置はこれに限定されることはない。また、本実施例の信号処理は、フレームの信号をフレーム内で合成する第六の工程を含むことと、位相成分を含めた移動量計算を行うことを特徴とする。なお、これらの特徴のうち双方ともを含んだ態様を以下に記載するが、本発明は以下の記載に限定されず、いずれか一方の特徴のみを含んだ態様でもよい。
【００４１】
（マッハツェンダ干渉計）
実施例２に係る光干渉断層法を用いる撮像装置について図４を用いて説明する。図４は、本実施例のマッハツェンダ型の光学系を用いる撮像装置を説明するための模式図である。なお、図２と同じ構成には同じ番号を付し、その説明を一部省略している。光源２０１から出射した光はファイバー２０２、ファイバーカプラ４０１−１を介し、測定光２１４と参照光２１３とに分割される。
【００４２】
測定光２１４は、サーキュレーター４０２−２のポート１に入り、ポート２から出て、レンズ４０３−２に到達する。さらに、ＸＹスキャナ２０８、対物レンズ２０５−１、２０５−２、角膜２１６を介して網膜２１８に到達する。網膜２１８で散乱および反射された戻り光２１５は、対物レンズ２０５−２、２０５−１、ＸＹスキャナ２０８を戻って、サーキュレーター４０２−２のポート２に入り、ポート３を出て、ファイバーカプラ４０１−２に到達する。
【００４３】
一方、参照光２１３はサーキュレーター４０２−１のポート１に入り、ポート２から出て、レンズ４０３−１、分散補償ガラス２０７を介し、参照ミラー２０９によって反射される。反射された参照光２１３は、分散補償ガラス２０７を介し、レンズ４０３−１、サーキュレーター４０２−１のポート２に戻り、ポート３から出てファイバーカプラ４０１−２に到達する。参照ミラー２０９はミラー調整機構２１０によって光路長を調整することができる。参照光２１３と戻り光２１５はファイバーカプラ４０１−２により合波され、分光器２１１に導かれて検出され、コンピュータ２１２に送信される。
【００４４】
（信号処理工程）
図５を用いて、図４に示したＯＣＴ装置で実行される実施例２における信号処理を説明する。なお、図１と同じ符号は、同様の処理を表す。
工程Ａ１で測定を開始する。
工程Ａ２で信号を取得する。ここでは、1フレームに対して、２０４８ラインの画像を取得し、それを合計５００フレーム取得する。その結果、１フレームあたり１０２４×２０４８要素のデータを得る。ここで、本実施例の特徴の一つは、各フレーム内で信号を合成することである。
【００４５】
フレーム内で信号を合成する場合とフレーム間で信号を合成する場合、ノイズの除去効果は、被検査物が動かなければ原理的に同じである。しかし、眼のように動く被検査物である場合は単純でない。ラインレートが２０ｋＨｚであれば、１フレームのデータを取得するのに必要な時間は５１２ラインでは２６ｍｓｅｃ、２０４８ラインであれば１０２ｍｓｅｃである。スキャナの戻り時間である４ｍｓｅｃを加算すると、フレーム間隔はそれぞれ、３０ｍｓｅｃ、１０６ｍｓｅｃ程度である。つまり、フレーム内の隣接するラインを合成する場合は、移動量計算が不要になる。一方、フレームの測定時間が長くなると、フレーム内での歪や眼を閉じることによるデータの抜けが発生する確率が高くなる。また、本実施例においても、実施例１と同様の理由により、取得するラインの位置の差はビーム径の数倍以下であることが望ましい。
【００４６】
工程Ｓでは、フレーム内の隣接するラインを合成する。２０４８ラインの隣接する４ライン毎に合成し、各フレームで１０２４×５１２要素のデータを得る。
工程Ａ３で波長波数変換をする。
工程Ａ４でフーリエ変換をする。そして、必要部分を切り出すことによって各フレームで５１２×５１２の複素数の２次元配列データを得て、次の工程にデータを送る。
工程Ａ５−１で移動量計算を行う。ここで、実施例１が実数に変換して移動量計算をしていたのに対して、本実施例では複素数の状態で移動量計算を行う。すなわち、データの差を計算するときは複素数の状態で行い、その結果の２乗平均が、最小になる場合を抽出する。この結果、位相を含めた移動量計算が可能になる。
なお、複素数のデータは、極座標に変換して計算してもよい。
工程Ｍで、工程Ａ４において得た複素数の２次元配列データに対して、工程Ａ５−１において得た位相を含めた移動に関する情報を基づいて加算平均を行う。そして、その結果を実数に変換して工程Ａ６にデータを送る。
工程Ａ６で、１つの断層画像を得る。
工程Ａ７で終了をする。
本実施例では、位相を含めた移動量計算を行うことができ、さらなる画質の向上が期待できる。
【００４７】
（実施例３）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
すなわち、前記コンピュータプログラムは、被検査物に光を照射することにより得られる複数のフレームの信号を取得する第一の工程を行う第一の手順と、前記複数のフレームの信号をフーリエ変換し、複素数のデータをそれぞれ得る第二の工程を行う第二の手順と、前記それぞれの複素数のデータを用いて、前記複数のフレームの合成を複素数で行う第三の工程を行う第三の手順と、前記合成したデータに基づき、断層画像を生成する第四の工程を行う第四の手順とを備える。また、前記コンピュータプログラムは、フレームの移動の情報を取得する第五の工程を行う第五の手順と、前記フレームの信号をフレーム内で合成する第六の工程を行う第六の手順とを更に備えてもよい。
【符号の説明】
【００４８】
２０１  光源
２０２  光ファイバー
２０３  レンズ
２０４  ビームスプリッタ
２０５  対物レンズ
２０６  フォーカス調整機構
２０７  分散補償ガラス
２０８  ＸＹスキャナ
２０９  参照ミラー
２１０  ミラー調整機構
２１１  分光器
２１２  コンピュータ
２１３  参照光
２１４  測定光
２１５  戻り光
２１６  角膜
２１７  眼
２１８  網膜
３０１  第１のフレーム
３０２  第２のフレーム
３０３  第３のフレーム
４０１  フォトカプラ
４０２  サーキュレーター
４０３  レンズ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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