(57)【要約】  ＯＣＴデータを取得し、ＯＣＴデータからＲＰＥ当てはめを判定し、ＲＰＥ当てはめに基づいて鉛直断面画像を表示する眼科のためのコンピュータ援用診断のシステム及び方法を開示する。【選択図】  図１１
2014505552.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼科のためのコンピュータ援用診断の方法において、
ＯＣＴデータセットを取得するステップと、
前記ＯＣＴデータセットから関心セグメント化層を取得するステップと、
前記関心セグメント化層に基づいて、一組の正面鉛直断面画像を生成するステップと、
前記正面鉛直断面画像のセットを表示するステップとを有し、前記正面鉛直断面画像は、網膜の定性的評定及び定量的評定に適する方法。
【請求項２】
前記ＯＣＴデータセットを処理して雑音を抑圧するステップを更に有する請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ＯＣＴデータセットを処理してコントラストを強調するステップを更に有する請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記関心セグメント化層を取得するステップは、ＲＰＥ当てはめ、ＩＬＭ層又はＲＰＥ層を判定するステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記定性的評定は、少なくとも１つの関心領域に関する構造的評定及び形態的評定を含む請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記構造的評定は、前記関心領域の明度、均質性、境界厚さ、円滑性、連結性からなる一組の尺度の少なくとも１つを含む尺度の演算を含む請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記形態的評定は、関心領域の形状、サイズ及び規則性の１つを含む尺度の演算を含む請求項５記載の方法。
【請求項８】
前記関心領域は、網膜、脈絡膜、硝子体−網膜、網膜−脈絡膜及び脈絡膜−強膜の界面を含む請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記形態的評定は、網膜及び脈絡膜、並びに硝子体−網膜、網膜−脈絡膜及び脈絡膜−強膜の界面の形状及び寸法の検査を含む請求項７記載の方法。
【請求項１０】
ＲＰＥ構造及び形態によって、黄斑疾患の早期検出が提供される請求項５記載の方法。
【請求項１１】
前記黄斑疾患は、ドルーゼン、地図状萎縮及び色素上皮剥離を含む請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
脈絡膜血管の変化によって、脈絡膜悪性黒色腫が検出される請求項８記載の方法。
【請求項１３】
脈絡膜層厚及び体積によって、脈絡膜血管新生及び加齢黄斑変性症が検出される請求項８記載の方法。
【請求項１４】
前記一組の鉛直断面画像は、関心セグメント化層に基づく複数の画像と、Ｂ−スキャン画像とを含み、前記一組の鉛直断面画像を表示するステップは、前記一組の鉛直断面画像を単一のディスプレイに同時に表示するステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記一組の鉛直断面画像は、硝子体網膜境界面画像、浮腫画像、網膜変性画像、脈絡膜画像及びＢ−スキャンの断面画像を含む請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
ＯＣＴデータを取得するＯＣＴイメージャと、
前記ＯＣＴイメージャ及びディスプレイに接続されたコンピュータとを備え、前記コンピュータは、
前記ＯＣＴデータセットからＲＰＥ当てはめを取得し、
前記ＲＰＥ当てはめに基づいて、一組の正面鉛直断面画像を生成し、
前記正面鉛直断面画像のセットを表示する命令を実行し、
前記正面鉛直断面画像は、網膜の定性的評定及び定量的評定に適するＯＣＴイメージングシステム
【請求項１７】
更に前記ＯＣＴデータセットを処理して雑音を抑圧する請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
更に前記ＯＣＴデータセットを処理してコントラストを強調する請求項１６記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＯＣＴデータベースからのＲＰＥ当てはめの取得は、ＲＰＥの曲率を判定することを含む請求項１６記載のシステム。
【請求項２０】
前記一組の鉛直断面画像は、関心セグメント化層に基づく複数の画像と、Ｂ−スキャン画像とを含み、前記一組の鉛直断面画像の表示は、前記一組の鉛直断面画像を単一のディスプレイに同時に表示することを含む請求項１６記載の方法。
【請求項２１】
前記一組の鉛直断面画像は、硝子体網膜境界面画像、浮腫画像、網膜変性画像、脈絡膜画像及びＢ−スキャンの断面画像を含む請求項２０記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１１年１月２８日に出願された米国仮出願番号第６１／４３７，４４９号及び２０１２年１月２７日に出願された米国非仮出願番号第１３／３６０，５０３号の優先権を主張し、これらは引用によって全体が本願に援用される。
【０００２】
ここに説明する実施形態は、包括的には、眼科において、疾患又は他のあらゆる生理的な状態の診断及び治療のために、画像を処理及び表現する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
光干渉断層法（Optical Coherence Tomography：ＯＣＴ）は、マイクロメートル単位の分解能で３次元（３Ｄ）データセットを捕捉する光信号イメージング及び処理技術である。このＯＣＴイメージング方式は、過去１５年間に亘り、関心の対象、例えば、人間の眼の網膜等の非侵襲的イメージングのために一般的に使用されてきた。眼科の分野において、ユーザ及び臨床医は、ＯＣＴスキャンの結果として得られる網膜の断面画像によって、様々な種類の眼の病理を評価することができる。しかしながら、時間領域技術（time-domain technology：ＴＤ−ＯＣＴ）に基づくイメージングデバイスのスキャン速度の制約のため、網膜全体の評価及び検査のために取得できる断面画像の数は非常に限られている。
【０００４】
新世代のＯＣＴ技術であるフーリエ領域又はスペクトル領域光干渉断層法（Fourier-Domain or Spectral Domain Optical Coherence Tomography ：ＦＤ／ＳＤ−ＯＣＴ）は、ＴＤ−ＯＣＴから著しく進歩し、例えば、データスキャン速度及び分解能等のＯＣＴにおける多くの制約を克服している。現在では、約１７，０００〜４０，０００Ａ−スキャン毎秒の典型的なスキャン速度を有するＦＤ−ＯＣＴによって、高密度ラスタスキャン又は繰返し断面スキャンによる３Ｄデータセットが実現されている。ＦＤ−ＯＣＴ技術の更に新しい世代では、スキャン速度は、７０，０００〜１００，０００Ａ−スキャン毎秒に高められることが予想される。
【０００５】
データ収集システムにおける技術的進歩によって、大規模な量のデータを生成することができるようになり、この増加率は、伸び続けている。これらの進歩の結果、多数のスキャンパターンを用いて、異なる方向及び向きで異なる関心領域を捕捉することができるようになった。３次元データセットをより系統的に捕捉し、異なる臨床的要求に対して、標準化された一貫性があるスキャンパターンを設定することが期待されるスキャンパターン設計のためのシステムも開示されている。
【０００６】
現在の眼科分野では、３Ｄイメージング及び画像処理技術を最大限に活用して、高解像度画像を生成することが主流となっている。このような画像は、例えば、緑内障等の疾患及び人間の眼に影響する他の医学的状態等を診断するために利用できる。現在の技術的進歩によってイメージング技術に課されている課題の１つは、高まり続けるイメージング速度で収集された大量のデータを如何に効率的且つ有用に処理し、表現するかということである。幾つかの手法では、分析のために、３次元データセットを処理しやすい２次元（２Ｄ）画像に変換する。データリダクションのために用いられる３Ｄデータセットから２Ｄ画像へのデータ変換のために使用されるこのような手法の具体例として、２Ｄ「鉛直断面（en-face）」画像処理がある（「Bajraszewski et al., [Proc.SPIE 5316, 226-232 (2004)], Wojtkowski et al., [Proc.SPIE 5314, 126-131 (2004)], Hitzenberger et al., [Opt Express.Oct 20;11(21):2753-61 (2003)]」参照）。この手法は、２つの網膜組織層の間で、一方向に沿って、例えば、光干渉断層法（ＯＣＴ）スキャンの軸方向に沿って、３Ｄデータセットにおける明度信号（intensity signals）を加算することを含む。
【０００７】
このタイプの鉛直断面画像処理技術及び他の立体レンダリング技術における１つの共通の問題は、データセットの収集の間に患者の眼が無意識に動くことによって生じるアーチファクトの出現である。この動きのために、収集された画像に相対的な変位が生じ、これにより、結果として得られる３Ｄデータセット内の顕著な物理的特徴が不連続に見え、データセット全体の信頼性が低下する。
【０００８】
ＯＣＴ画像の処理において共通に生じる他の課題は、Ｂ−スキャン（Ｘ−Ｚ）画像において、信頼度が高く、再現可能な層セグメント化をどのように実現するかを中心とする課題である。網膜が正常であり、又は形状的変化（topographical changes）が比較的小さい場合に、信頼できる層セグメント化が実現されることが多い。一方、層プロファイルが著しく変化していると、様々な層を高い信頼度で正確にセグメント化することが困難であり、又はこれが不可能である場合もある。
【０００９】
したがって、ＯＣＴ画像データをより良く処理及び表現することが望まれている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の幾つかの実施形態に基づく眼科のためのコンピュータ援用診断の方法は、ＯＣＴデータセットを取得するステップと、ＯＣＴデータセットからＲＰＥ当てはめ（RPE fit）を取得するステップと、ＲＰＥ当てはめに基づいて、一組の正面鉛直断面画像を生成するステップとを有し、正面鉛直断面画像は、網膜の定性的評定及び定量的評定に適する。
【００１１】
幾つかの実施形態に基づくＯＣＴイメージングシステムは、ＯＣＴデータを取得するＯＣＴイメージャと、ＯＣＴイメージャ及びディスプレイに接続されたコンピュータとを備え、コンピュータは、ＯＣＴデータセットからＲＰＥ当てはめを取得し、ＲＰＥ当てはめに基づいて、一組の正面鉛直断面画像を生成する命令を実行し、正面鉛直断面画像は、網膜の定性的評定及び定量的評定に適する。
【００１２】
これらの及びこの他の実施形態については、以下の図面を参照して、後に詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ＯＣＴイメージャの具体例を示す図である。
【図２】本発明の幾つかの実施形態に基づく画像コントラスト強調のための変換関数を示す図である。
【図３】Ｘ−Ｚ縦断スキャン及びＸ−Ｙ横断スキャン（Ｃ−スキャン）を説明する図である。
【図４】Ａ及びＢは、平面に基づく従来型のＣ−スキャン（正面鉛直断面）ビューを示す図である。
【図５】Ａ及びＢは、本発明の幾つかの実施形態に基づく、網膜色素上皮（ＲＰＥ）の形状に基づくＣ−スキャン（正面鉛直断面）ビューを示す図である。
【図６】ＲＰＥの窪みに適応化されたＲＰＥ基準曲線の例示的な画像を示す図である。
【図７】幾つかの実施形態に基づく例示的な４面鉛直断面表示を示す図である。
【図８】Ａ〜Ｆは、加齢黄斑変性（ＡＭＤ）患者の色素上皮剥離（ＰＥＤ）の明度、テクスチャ、構造及び形態の具体例を示す図である。
【図９】Ａ〜Ｄは、ＰＣＶ患者のＰＥＤの明度、テクスチャ、構造及び形態の具体例を示す図である。
【図１０】Ａ〜Ｅは、幾つかの実施形態における関心領域（ＲＯＩ）セグメント化の具体例を示す図である。
【図１１】幾つかの実施形態に基づく処理ステップの例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
光干渉断層法（Optical Coherence Tomography：ＯＣＴ）技術は、３次元（３Ｄ）データセットにおいて情報が豊富なコンテンツを得るために医療分野で一般的に使用されている。ＯＣＴは、外科的処置の間に、カテーテルプローブのための画像を提供するために使用することができる。歯科分野では、ＯＣＴは、歯科処置を誘導するために使用されている。眼科の分野では、ＯＣＴは、正確で高分解能の３次元データセットを生成することができ、これを用いて、角膜及び網膜における異なる眼疾患を検出及び監視することができる。これらの大規模な３Ｄデータセットから最も一般的に使用され、期待される情報を読み取るように調整された新たなデータの表現スキーム及び設計は、異なる臨床用途のためにＯＣＴ技術の用途を更に拡大し、ＯＣＴ技術によって得られる３Ｄデータセットの品質及び情報の豊富さを更に向上させる。
【００１５】
図１は、本発明の幾つかの実施形態に基づいてＯＣＴデータセットを拡張する際に使用できるＯＣＴイメージャ１００の具体例を示している。ＯＣＴイメージャ１００は、光源１０１を含み、光源１０１は、カプラ１０３に光を供給し、カプラ１０３は、サンプリングアームを介してＸＹスキャン１０４に光を方向付け、参照アームを介して光遅延１０５に光を方向付ける。ＸＹスキャン１０４は、眼１０９を横切るように光をスキャンし、眼１０９からの反射光を回収する。眼１０９から反射する光は、ＸＹスキャン１０４によって捕捉され、カプラ１０３において、光遅延１０５から反射した光と結合されて、干渉信号が生成される。干渉信号は、検出器１０２に供給される。ＯＣＴイメージャ１００は、時間領域ＯＣＴイメージャであってもよく、この場合、光遅延１０５をスキャンすることによって深度（又はＡ−スキャン）が得られ、又はフーリエ領域イメージャであってもよく、この場合、検出器１０２は、波長の関数として干渉信号を捕捉する分光光度計である。何れの場合も、ＯＣＴ  Ａ−スキャンは、コンピュータ１０８によって捕捉される。コンピュータ１０８は、ＸＹパターンに沿った一連のＡ−スキャンを用いて、３Ｄ  ＯＣＴデータセットを生成する。また、本発明の幾つかの実施形態に基づき、コンピュータ１０８を用いて、３Ｄ  ＯＣＴデータセットを２Ｄ画像に処理することもできる。コンピュータ１０８は、データを処理できる如何なるデバイスであってもよく、関連するデータストレージ、例えば、メモリ又は固定ストレージ媒体、及びサポート回路と共に幾つのプロセッサ又はマイクロコントローラを含んでいてもよい。幾つかの実施形態では、コンピュータ１０８は、ＯＣＴ１００からデータを収集及び処理する一台のコンピュータと、更なる画像処理のための独立したコンピュータとを含んでいてもよい。独立したコンピュータは、物理的に独立していてもよい。
【００１６】
図１１は、本発明の幾つかの実施形態において、定性的評定及び定量的測定を得るための例示的なフローチャートを示している。ステップ１１１０では、ＯＣＴイメージャ１００を用いて、関心があるＯＣＴデータを取得することができる。次に、ステップ１１２０において、雑音抑圧プロセスによって、ステップ１１１０で受信したＯＣＴデータ内の望ましくない雑音を低減する。ステップ１１３０では、ＯＣＴデータにコントラスト強調を適用して、後の処理のためにコントラストを強調してもよい。ステップ１１４０では、ステップ１１３０で強調されたＯＣＴデータを用いて、基準となる関心セグメント化層（segmented layer of interest）を生成することができる。例えば、網膜色素上皮（retinal pigment epithelium：ＲＰＥ）当てはめを実行して、ＲＰＥの当てはめられた輪郭を得ることができる。他の関心セグメント化層は、内境界膜（limiting membrane：ＩＬＭ）及びＲＰＥを含むことができる。ステップ１１４０からのこのＲＰＥ当てはめ（RPE fit）を用いて、ステップ１１５０において、関心がある鉛直断面画像を生成することができる。ステップ１１６０では、ステップ１１５０で生成された鉛直断面画像に対応する少なくとも１つのＢ−スキャンを表示して基準を提供することによって、Ｂ−スキャン表示によってデータ表現を更に強調することができる。ステップ１１７０では、定性的評定（qualitative assessment）を実行して、ステップ１１３０からのＯＣＴデータの定性的評定を提供することができる。また、幾つかの実施形態では、ステップ１１８０で実行される定量的測定によっても臨床診断及び評価のための客観的で再現可能な測定値を得ることができる。
【００１７】
雑音抑圧及びコントラスト強調
本発明の幾つかの実施形態では、ステップ１１２０のＯＣＴ画像の処理において、雑音抑圧を用いることができる。１つの一般的な手法は、画像に線形又は非線形の空間フィルタ（例えば、ウィンドウ平均化及びメジアンフィルタリング）を適用することである。この手法の問題の１つは、多くの場合、様々なレベルの詳細を含む画像について、空間フィルタで用いられるパラメータ（特徴解像度とスケールとの間のバランス）を調整する必要があるという点である。一般的に、これらのパラメータを自動的に調整することは、容易なタスクではない。雑音抑圧のための他の簡単且つ強力な手法として、フレーム平均化等の時間フィルタリングによる手法がある。この手法は、同じ関心領域（region of interest：ＲＯＩ）の複数のフレームをスキャンし、次に、繰り返されたデータを合計又は平均化することによって、雑音の量を実質的に減少させることができる。しかしながら、眼球運動によって、この手法の結果が妥当ではなくなってしまうことも多い。この問題を軽減するために、取得されたデータ間の相関関係に基づく画像アラインメント法を用いることができる。また、眼球追跡方法及びシステムを用いてフレーム平均化を改良することもできる。更に、７０，０００〜１００，０００Ａ−スキャン毎秒に高められたスキャン速度を有するより新しい世代のＦＤ−ＯＣＴ技術を用いて、複数のフレームについての高精度な時間平均化を補助することもできる。
【００１８】
コントラスト強調は、幾つかの実施形態におけるＯＣＴ画像の処理の他のステップであり、ステップ１１３０で実行できる。コントラスト強調は、関心がある特徴を強調し、所望の明度範囲におけるデータの診断を容易にする。コントラスト強調は、全体的に行ってもよく、局所的に行ってもよい。全体的なコントラスト強調は、ルックアップテーブル（look up table：ＬＵＴ）等の変換関数を用いる。最も簡単な具体例の１つは、コントラスト拡張（contrast stretching）であり、この場合、変換関数は、振幅範囲全体に亘る画像ヒストグラムのうち、所望の情報を含む一部の振幅を拡張する。図２は、横軸からの値（ｒ）及び［ａ，ｂ］から［０，２ｎ］までの拡張値範囲を取る線形変換関数の具体例を示しており、Ｔ（ｒ）は、変換関数であり、ａ及びｂは、関数の開始点及び終了点であり、図２では直線の傾斜として示されている。また、他の関数を利用してもよい。
【００１９】
ＯＣＴ画像及び正面鉛直断面画像の解析では、多くの場合、局所的なコントラスト強調法がより適切である。これらの画像の画像コンテンツは、生来的に明度のダイナミックレンジが広い。この問題に対する従来の解決法は、局所的ヒストグラム均等化を行うことである。他の一般的に使用されている局所的技術は、ＲＯＩにおける高周波の詳細の空間的強調（鮮鋭化）である。同様の技術の概要については、「D. H. Rao and P. P. Panduranga, “A survey on image enhancement techniques: classical spatial filter, neural network, cellular neural network, and fuzzy filter,” IEEE International Conference on Industrial Technology, pp. 2821-2826, Dec.2006」の記事に開示されている。
【００２０】
正面鉛直断面ビュー
正面鉛直断面ビュー（Frontal En-face view）は、図１に示すようなＯＣＴイメージャの軸方向に沿う観察方向である。図３は、共通に参照される画像平面３１０、３２０と共に眼球３００の例示的な視覚的表現を示している。ＯＣＴ  Ｂ−スキャンは、網膜のＸ−Ｚビューを得ることができる縦断面（longitudinal plane）３１０に沿った２Ｄ画像である。正面鉛直断面ビュー又はＣ−スキャンは、横断方向（transverse direction）、すなわち、ＸＹ平面３２０に沿った２Ｄ画像表現である。図４Ａ及び図４Ｂは、網膜のこれらの２つのビューの断面画像を示している。縦断面３１０に沿った典型的なＢ−スキャンを示す図４Ａ及び横断面３２０に沿った典型的なＣ−スキャンを示す図４Ｂは、曲面の網膜を切り取った単なる平面的な画像であり、眼底における典型的な網膜の曲率に沿うものではない。
【００２１】
図５Ａ及び図５Ｂに示すように、網膜色素上皮（ＲＰＥ）の包括的な形状又はＲＰＥ（ＲＰＥ基準）の局所的なスムージング又はフィルタリングの結果として得られる当てはめられたＲＰＥ曲面又は表面に基づいて、より有用で臨床的に有意なＣ−スキャンを行うこともできる。図５Ａ及び図５Ｂは、それぞれ、当てはめられた縦断面５１０及び当てはめられた横断面５２０の画像を示している。幾つかの実施形態では、ステップ１１４０において、ＲＰＥの包括的な曲率に従う正面鉛直Ｃ−スキャンを用いて、網膜の病気の診断のためにより適切なＯＣＴデータを表示する。このような正面鉛直Ｃ−スキャンは、網膜の包括的な曲率に従っていればよく、他の手法では一般的に必要とされるＲＰＥの正確な層セグメント化は不要である。この手法は、図４Ａ及び図４Ｂの断面画像に示すような問題を軽減すると共に、疾患がある網膜、複雑な輪郭を有する網膜、低い信号対雑音比又は他のイメージング制約のために品質が低いＯＣＴデータセット等の層セグメント化における課題が課されることなく、より信頼度が高く予測可能なＯＣＴデータ画像表示を提供する。幾つかの実施形態では、定性的評定（qualitative assessment）及び定量的測定（quantitative measurement）を提供でき、これらの豊富な情報を含む３Ｄ  ＯＣＴデータの臨床的に有用な誘導を更に強化することができる。
【００２２】
図６は、当てはめられた縦断面を赤色５１０で示す断面ＯＣＴ画像６００の具体例である。画像６００におけるオフセット及びスライス厚を変更することによって、ＲＰＥ解離及び不規則性等の有用な臨床情報を明らかにすることができる。臨床医にとって、眼の検査の間に網膜の健康を判断する際の主要な４つの関心領域は、（１）硝子体網膜境界面異常、（２）浮腫、（３）ドルーゼン、地図状萎縮（geographic atrophy：ＧＡ）、色素上皮剥離（pigment epithelium detachment：ＰＥＤ）及び（４）脈絡膜の健康状態である。ここでは、信頼度が高く系統的な方式で主要な関心情報をユーザに表示するデータの表現スキームを開示する。
【００２３】
上述のように、ステップ１１５０では、ＲＰＥ当てはめに基づいて、鉛直断面画像を生成する。図７は、本発明の幾つかの実施形態に基づき、上述した４つの網膜病理の診断を補助するサンプルＰＥＤの例示的な４面（4-up）正面鉛直表示７００を示している。例示的な表示７００では、４つの正面鉛直断面画像が表示されており、これらは、それぞれ、（１）硝子体網膜境界面異常７１０、（２）浮腫７２０、（３）ドルーゼン、ＧＡ及びＰＥＤ７３０及び（４）脈絡膜の健康状態７４０の情報を示している。ステップ１１６０では、画像７１０、７２０、７３０及び７４０と、ＯＣＴデータセットの断面の空間的な位置との間の関係を示す基準として、Ｂ−スキャンの断面画像７５０を表示できる。幾つかの実施形態では、色分けスキーム（color coded scheme）を用いて、画像７１０〜７４０を断面画像７５０に関連付ける。図７では、輪郭７１８は、画像７１０の深さ位置を示し、曲線７２８は、緑色の陰影画像７２０に関連付けられ、曲線７３８は、画像７３０に関連付けられ、曲線７４８は、画像７４０に関連付けられている。これらの曲線及び画像は、通常、画像７１０〜７４０と画像７５０との間の関係を示すために使用できる色分け又は基準スキーム（referencing scheme）を利用する。
【００２４】
画像７１０を用いて硝子体膜剥離等の硝子体網膜境界面異常を観察するために、内境界膜（inner limiting membrane：ＩＬＭ）からのオフセットを適用でき、ここで、ＩＬＭは、網膜と硝子体との間の境界である。ＩＬＭオフセット７１２は、スライス厚５〜５０μｍ（７１６）と共に、−２０〜２０μｍ（７１４）に設定できる。幾つかの実施形態では、ＩＬＭオフセット７１４を０μｍに設定し、スライス厚７１６を１２μｍに設定する。画像７２０を用いて被験者の眼内の浮腫を評定する際、網膜全体の厚さが３００μｍ以下である場合、ＲＰＥ基準オフセット７２２を−３００〜−２０μｍ（７２４）、幾つかの実施形態では、−１５０μｍ（すなわち、ＲＰＥ基準から１５０μｍ上方）に設定し、スライス厚を５〜５０μｍ（７２６）、幾つかの実施形態では、１２μｍに設定する。これに代えて、網膜全体の厚さが３００μｍを超える場合、ＩＬＭ基準オフセットを２０〜３００μｍ、幾つかの実施形態では、１６０μｍ（すなわち、ＩＬＭから１６０μｍ下方）に設定し、スライス厚を５〜５０μｍ、幾つかの実施形態では、１２μｍに設定する。画像７３０を用いてドルーゼン、ＧＡ、ＰＥＤ及び他の網膜変性を観察する際は、ＲＰＥ基準オフセット７３２を１０〜１００μｍ（７３４）、幾つかの実施形態では、４０μｍ（すなわち、ＲＰＥ基準から４０μｍ下方）に設定することができ、スライス厚を５〜５０μｍ（７３６）、幾つかの実施形態では、１２μｍに設定することができる。画像７４０を用いて脈絡膜の特徴を観察する際は、ＲＰＥ基準オフセット７４２を５０〜３５０μｍ（７４４）に設定し、スライス厚を５〜５０μｍ（７４６）に設定することができ、幾つかの実施形態では、萎縮した薄い脈絡膜の場合、１２μｍのスライス厚と共にＲＰＥ基準オフセット７４２を４０μｍ（すなわち、ＲＰＥ基準から４０μｍ下方）に設定でき、正常な脈絡膜の場合、３０ｍのスライス厚と共にＲＰＥ基準オフセット７４２を１００μｍ（すなわち、１００ＲＰＥ基準から１００μｍ下方）に設定できる。上述のように、他の関心セグメント化層、例えば、ＩＬＭ及びＲＰＥをこれらの評定のために用いることもできる。
【００２５】
ここでは、これらの関心の対象となる４つの主要領域を表示するためにオフセット及びスライス厚を使用しているが、これに代えて、当業者にとって明らかな様々な臨床的に有意な値を適宜使用することができる。更に、画像表示の数は、ユーザが任意にカスタマイズでき、これによりユーザの特定のワークフロー及び評価に基づいて、異なる数の主要な関心領域の異なる数の鉛直断面画像を表示できる。ユーザインタフェースは、別様にカスタマイズされた入力に対応して、関心領域の数を変更し、臨床的に重要な様々な値を表示することができる。
【００２６】
この表現スキームは、更に、網膜浮腫、例えば、嚢胞様黄斑浮腫（Cystoid Macular Edema：ＣＭＥ）及び異なる深さに位置する脈絡膜血管、例えば、脈絡膜のＳａｔｔｌｅｒの層及びＨａｌｌｅｒの層の形態的及び構造的な特徴を強調表示できる。
【００２７】
定性的評定
図７の画像７１０〜７４０は、眼の検査の間に、網膜について一般的に評価される状態を示すように調整されている。ステップ１１７０に示すように、これらの高解像度の画像は、患者の眼の様々な状態の定性的評定を提供する。例えば、これらの画像は、これらの異なる網膜の層の異なる特徴、例えば明度、テクスチャ、構造、形態（morphology）等に関する詳細な情報を提供できる。これらの特徴は、診断の精度及び必要な治療の適時性にとって重要である。
【００２８】
図８Ａ〜図８Ｆ及び図９Ａ〜９Ｄは、これら定性的評定を用いた異なる形式の網膜疾患の具体例を示している。明度評定（intensity assessment）を用いて、信号強度／明度（signal strength/intensity）及び関心領域の均一性を評価できる。テクスチャ評定（texture assessment）を用いて、関心領域の粒状性（graininess）を評価できる。構造的評定（structure assessment）は、関心がある組織の境界厚、円滑性及び連結性（connectedness）を示すことができ、形態的評定（morphology assessment）は、組織の形状、サイズ及び規則性によって評価できる。
【００２９】
図８Ａ〜図８Ｆは、加齢黄斑変性（Age-related Macular Degeneration：ＡＭＤ）患者のＰＥＤ事例の例示的な画像を示している。この疾患では、中央の暗い斑点８１０の明度が高く、信号強度が不均一である（図８Ａ）。同時に斑点８１０のテクスチャが粗く、粒状である。この疾患の他の具体例では、暗い斑点８２０の構造により、境界が非円滑（鋸歯状）であり、連結性が悪く、厚さが不均一である（図８Ｂ）ことが判明する。形態については、この網膜疾患の定性的評定として、不規則な楕円形状（図８Ｃ）、多房状（multilobular）の斑点（図８Ｄ）マルチクラスタ状の斑点（図８Ｅ）、多房状及びクラスタ状の斑点（図８Ｆ）等の弁別的特徴が示されている。
【００３０】
定性的評定の使用の他の具体例は、図９Ａ〜図９Ｄからも理解され、これらは、ＰＣＶ患者におけるＰＥＤ事例の画像を示している。中央の斑点９１０の明度（intensity）は、低くて均一な強度（strength）を有する（図９Ａ）。また、斑点９１０のテクスチャは、僅かな粒状性を示している。図９Ｂは、暗い斑点９２０が滑らかな境界、良好な連結性及び均一な厚さを有していることを示している。形態については、中央の斑点は、図９Ｃでは、概ね円形であり、図９Ｄは、略々楕円形である。図９Ｃ及び図９Ｄの斑点は、何れも、多房状でもなく、クラスタ状でもない。
【００３１】
定量的評定
定性的評定は、診断及び治療のための有用な情報を臨床医に提供でき、更に定量的評定を使用することによって、診断及び治療を補助するための客観的で、再現可能で、正確な測定値が提供される。
【００３２】
定量的測定を得る最初のステップであるステップ１１８０において、評価するべき関心領域を特定する。図１０Ａ〜図１０Ｅは、関心領域を抽出するためのセグメント化法を示している。図１０Ａは、関心領域として中心の暗い斑点１０１０を有する鉛直断面画像を示している。幾つかの実施形態では、ターゲットである関心領域１０１０は、質量中心として座標（ｘｃ，ｙｃ）を有し、セグメント化法は、図１０Ｅに示すように、動的輪郭モデル（active contour model）を用いてセグメント化された関心領域（Ｓ）１０４０又はその輪郭／境界（∂Ｓ）１０５０を特定する。座標（ｘｃ，ｙｃ）及びＳ１０４０の許容可能な最大のサイズに基づいて、Ｓ１０５０を含む境界ボックスＲ１０２０が自動的に抽出される（図１０Ｂ）。この具体例では、領域Ｒ１０２０に逆ガウス関数を乗算して、Ｒ内の画像明度の不均一を抑圧する（図１０Ｃ）。次に、図１０Ｄに示すように、ヒストグラム閾値法を用いて、予備的な斑点領域を背景から抽出する。輪郭１０３０は、動的輪郭セグメント化に入力される最初の輪郭として使用される。図１０Ｅは、この斑点領域Ｓ１０４０のセグメント化及びその輪郭／境界１０５０の最終的な結果の具体例を示している。
【００３３】
関心領域が判定された後、上述した特徴の定量的測定、すなわち、明度測定、テクスチャ測定、構造的測定及び形態的測定がパラメータ化される。
【００３４】
明度測定
Ｓ内の明度の最大値、最小値、平均値及び標準偏差（均一性）は、それぞれ、Ｉｍａｘ、Ｉｍｉｎ、Ｉａｖｇ及びＩｓｔｄによって算出及び表現される。
【００３５】
テクスチャ測定：
テクスチャ測定は、Ｓ内の画素の総数に対するＳ内のエッジ（粒状）画素の比によって定義される。これは、以下のように表現することができる。
【００３６】
ｍｔｘ＝（領域［Ｓ内のエッジ画素］）／（領域［Ｓ］），
ここで、領域［Ｓ］は、Ｓ内の画素数を示す。
【００３７】
エッジ画素は、例えば、キャニーエッジ演算子（Canny edge operator）を用いて検出できる。
【００３８】
構造的測定
斑点境界カーブ∂Ｓの円滑性、連結性及び厚さの均一性は、それぞれ以下のように算出される。
【００３９】
ｍｓｍ＝１．０／（∂Ｓに沿った曲率変化の平均）
ｍｃｎ＝１．０／（∂Ｓに沿ったエッジ強度の標準偏差）
ｍｔｕ＝１．０／（∂Ｓに沿ったエッジ厚の標準偏差）
Ｓが滑らかであれば、∂Ｓに沿った曲率変化の平均は小さくなり、したがって、円滑性測定値ｍｓｍは、大きくなる。エッジ画素のエッジ強度は、∂Ｓに沿ったエッジ傾斜によって算出される。Ｓがよく連結されている場合、∂Ｓに沿ったエッジ強度の変化は小さく、したがって、連結性測定値ｍｃｎは、大きくなる。同様に、∂Ｓの厚さが一定である場合、エッジ厚の標準偏差は小さく、したがって、厚さ均一性測定値ｍｔｕは、大きくなる。
【００４０】
形態的測定
Ｓの形状及びサイズを量的に評価するためにパターンスペクトラム、形状−サイズディスクリプタ（shape-size descriptor）を用いることができる。あるスケールにおけるパターンスペクトラム内の大きなインパルスは、そのスケールにおいて、Ｓの主要な（突出又は陥入している）部分的構造の存在を示す。そして、パターンスペクトラムの帯域幅ｍｂｗを用いて。Ｓのサイズを特徴付けることができる。パターンスペクトラムに基づくエントロピ的な形状−サイズ複雑性測定値ｍｉｒを用いて、Ｓの形状及び不規則を特徴付けることができる。数学的には、サイズ（スケール）ｒのバイナリ構造化要素（binary structuring element）Ｂ（ディスク形状）に対するＳのパターンスペクトラムは、ＰＳＳ（ｒ，Ｂ）によって表される。測定値ｍｂｗ及びｍｉｒは、それぞれ以下のように定義される。
【００４１】
ｍｂｗ＝ｒｍａｘ−ｒｍｉｎ
ｍｉｒ＝−Σｐ（ｒ）ｌｏｇ［ｐ（ｒ）］
スケールパラメータのｒｍａｘ及びｒｍｉｎは、それぞれ、ＰＳＳ（ｒ，Ｂ）における最大サイズ及び最小サイズを表す。ここでｐ（ｒ）＝ＰＳＳ（ｒ，Ｂ）／領域（Ｓ）は、確率的な観点からＰＳＳ（ｒ，Ｂ）を取り扱うことによる確率関数である。パターンスペクトラムが平坦である場合、常に、ｍｉｒが最大値となり、これは、Ｓが様々なサイズのＢ（ディスク）パターンを含むことによって、非常に不規則又は複雑であることを示す。パターンスペクトラムが１つのインパルス、例えば、ｒ＝ｋのみを含む場合、常にｍｉｒが最小値（０）になり、この場合、Ｓは、単にサイズｋのパターンＢ（ディスク）であり、したがって、最大限に規則的（又は最小限に不規則）であるとみなすことができる。
【００４２】
なお、本発明の範囲内で当業者に明らかな代替及び変更を適用することができる。例えば、オフセット値、４面鉛直断面表現内のスライス厚及び定量的尺度は、本発明の範囲及び思想から逸脱することなく、ここに開示した特定の実施形態から変更することができる。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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