(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光干渉断層撮影におけるモーションアーチファクトを補償するためにデータ処理装置により行われる方法であって、
眼底の目標の位置に対応する少なくとも一つの位置で取得された複数のＢスキャンＯＣＴ画像を含むＢスキャンのセットを取得することと、
前記複数のＢスキャン画像から、第１の分解能を有する複数の第１のＢスキャン画像および前記第１の分解能よりも高い第２の分解能を有する複数の第２のＢスキャン画像を取得することと、
前記第１の分解能を有する複数の第１のＢスキャン画像の位置を調整する第１の調整処理を行うことと、
前記第１の調整処理における調整結果が反映された前記第２の分解能を有する複数の第２のＢスキャン画像の位置を調整する第２の調整処理を行うこと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第２の調整処理の調整範囲は、前記第１の調整処理の調整範囲より小さいことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の調整処理と前記第２の調整処理は、前記複数のＢスキャン画像の水平の方向でも実施されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。 
【請求項４】
前記第２の調整処理は、前記Ｂスキャンのセット内の前記複数のＢスキャン画像を調整するために前記第２の分解能におけるシフト値を取得するために実施されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記シフト値は、前記Ｂスキャンのセット内の前記複数のＢスキャン画像間で計算された平均の非相関値を用いて計算されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第２の調整処理は、前記Ｂスキャンのセット内のＢスキャン、シフト量を決定すること、前記シフト量を前記Ｂスキャンのセット内の第２のＢスキャンに適用することを含み、前記Ｂスキャンのセット内の前記第２のＢスキャンが前記Ｂスキャンのセット内の第１のＢスキャンと整合するようにシフトされることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。  
【請求項７】
前記複数のＢスキャン画像のそれぞれは、複数の部分に分割され、前記第２の調整処理は、前記Ｂスキャンのセット内のＢスキャンのそれぞれ対応する部分上で実施されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
第２の調整処理は、前記Ｂスキャンのセット内のＢスキャンの前記対応する部分間のシフト量を決定し、前記シフト量を前記Ｂスキャンのセット内の第２のＢスキャンの前記対応する部分に適用することを含み、前記Ｂスキャンのセット内の前記第２のＢスキャンの前記対応する部分は、前記Ｂスキャンの前記対応する部分が前記Ｂスキャンのセット内の第１のＢスキャンの前記対応する部分と整合するようにシフトされることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記Ｂスキャンにおける前記眼底の網膜の層を決定することを更に有し、
前記第２の調整処理は、前記決定した網膜の層に基づいて実施されることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記決定した網膜の層は、硝子体および内境界膜の境界、および前記眼底の網膜色素上皮の境界のうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。 
【請求項１１】
前記Ｂスキャンのセット内の前記調整されたＢスキャンからＯＣＴ血管画像を計算することを更に有し、前記ＯＣＴ血管画像は、血流の情報に関連するモーションコントラストのデータセットであることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２の分解能を有する複数の第２のＢスキャン画像は、ゼロパディングを適用することにより生成されることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
光干渉断層撮影におけるモーションアーチファクトを補償するためのシステムであって、
眼底の目標の位置に対応する少なくとも一つの位置で取得された複数のＢスキャンＯＣＴ画像を含むＢスキャンのセットを取得するためのＯＣＴ装置と、
前記眼底の血管画像を生成するために、請求項１から１２のいずれか１項に記載の前記方法を実行するための前記データ処理装置と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
コンピュータ上で実行される場合に前記コンピュータに請求項１から１２のいずれか１項に記載の前記方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光干渉断層撮影におけるモーションアーチファクトを除去するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光干渉断層撮影（ＯＣＴ（Optical Coherence Tomography））は、被写体の断層画像を撮像するために干渉性の光を用いる、確立した医療画像技術である。近年、眼底の血管造影画像を生成するための望ましい非侵襲画像化技術として、血管造影（ＯＣＴＡ）が開発されている。
【０００３】
非特許文献１と非特許文献２では、目の同じ位置から得られた複数の画像に適用される大きさ（amplitude）非相関のアルゴリズムに基づくＯＣＴＡ画像生成の共通の方法が説明されている。組織におけるあらゆる血（例えば（毛細血管を含む）血管）の流れは、信号の強度の変化を引き起こし、一方で、血管を含まない他の（静的な）組織は、信号のあらゆる強度の変化を引き起こさない。したがって、大きさ非相関の処理は、強度の変化を検出し、眼底内の血の流れ（動き）を強調する。
【０００４】
目の同じ位置における複数の画像が立て続けに撮られるものの、各画像間の目の動きは起こり得る。ＯＣＴＡ検査の間において、繰り返される画像（Ｂスキャン）間の目の動きにより、非相関の信号（すなわち画像間の差異）においてアーチファクトが著しく増加する。これは、繰り返される画像は、それぞれ異なるからであり、大きさ非相関アルゴリズムは、そのような変化のソースに関係なく信号の強度における差異を検出し強調するため、血管以外の組織の異なる位置を含むすべての変化が検出され得る。
【０００５】
ＯＣＴとＯＣＴＡを実行するために、ＯＣＴ装置からの測定走査ビーム（measurement scanning beam）は、患者の目のうちの一方へ向けられる。走査ビームに対する患者の動きは、２つの種類に分類され得る。すなわち、目による動きと、頭による動きである。目による動きは、速く、横方向における走査ビームに対する網膜の位置を著しく変化させる可能性がある。しかしながら、頭による動きは、速くなく、呼吸、血液パルス、または患者の一般的な状態により引き起こされる一種のドリフトとして考えることができる。頭による動きは、横方向（例えば、走査ビームに関して左右の方向）、または縦方向（例えば、走査ビームの方向に沿った方向）において起こり得る。
【０００６】
横の頭の動きと、縦の頭の動きは、ＯＣＴ断層画像に異なる影響を有する。図１は、これらの違いを示す。図１のＡ部分は、上部で横の動きを表す図を示し、下部で結果としての断層画像を示す。Ｂ部分は、上部で縦の頭の動きを表す図を示し、下部で結果としての断層画像を示す。
【０００７】
図１に示すように、横の頭の動き（Ａ部分）は、対応するＯＣＴ断層画像上で網膜信号の傾きを生み出している。これは、ＸＹプレーンでの動きは、走査ビームのピボット（pivot）の位置に影響を与え、Ｘ軸またはＹ軸に沿ってパスの長さの変化を引き起こすからである。そのような横の動きは、（図示するように）Ｚ軸上の平均の位置は、変化する必要はない。縦の頭の動きの場合（Ｂ部分）、Ｚ軸上の通常の位置は、大きく変化する。しかしながら、網膜信号の傾きは相対的に維持される。典型的なケースでは、両方のタイプの頭の動きの組み合わせは、ＯＣＴ測定の間に現れる。
【０００８】
頭による動きは、速くはないが、ＯＣＴＡ画像の品質を著しく劣化させ得る。これは、モーションコントラスト画像（例えば血管画像）を生成するために用いられる、大きさ非相関に基づく方法の高感度性に起因する。ＯＣＴ構造の画像は、スペックルノイズにより乱れることが知られている。ここで、当該スペックルの軸方向（axial）のサイズは、ＯＣＴ装置の軸方向の光学的分解能と比較可能であり、当該スペックルの横のサイズは、対象における走査ビームＯＣＴ装置のスポットサイズにより与えられる。高分解能のＯＣＴ装置では、軸方向の分解能は、３μｍまでであってよく、一方、横方向の分解能は、約１５から２５μｍであり、人の目の光学的特性により主に制限される。したがって、スペックルのサイズの半分のレベルにおいてＺ軸における２つの断層画像を修正することができるあらゆる現象により、非相関の信号の著しい増加が引き起こされ得る。
【０００９】
例えば、それぞれがモーションコントラストのために解析される３００のＡ-スキャンで構成される２つの画像を取得する、７０，０００ｋＨｚの取得速度を有するＯＣＴ装置の場合を考える。２つの画像を取得する間の時間間隔は、約５ｍｓである。Ｚ軸における２つの画像間のシフトがスペックルの半分（すなわち、３μｍの半分）の場合に、非相関が著しく乱れ得る。したがって、著しくモーションコントラストを乱す目の動きの速度は、約１．５μｍ／５ｍｓ ＝ ０．３ ｍｍ／ｓとなり得る。目の動きのそれぞれは、呼吸（breathing）等のプロセス、または、測定を実行する間の患者の頭部の固定の非正確性により、簡単に取得することができる。
【００１０】
図２は、取得（測定）の間の目の動きにより影響を受ける、生体内のＯＣＴＡ投影マップにおける３×３ｍｍの領域を示す。具体的には、患者の目の動きは、Ｚ軸に沿い、ＯＣＴＡ投影マップにおける影響が、（白い）水平の線として明確に理解することができる。
【００１１】
このような画像を取得するために、ＸとＹの２つの横方向における走査ビームを操作するために、２つのミラー（例えばガルバノメトリックミラー）が必要となる。ラスタースキャンパターンに対して、典型的には、Ｘミラ−が単一のＢスキャンを取得するためにＸ軸に沿って走査を実行し、次のＢスキャンを収集するためにＹ軸に沿ってＹミラーが新しい位置へビームをシフトさせる。しかしながら、角度は走査パターンに適用することができ、それは、ＸミラーとＹミラーの両方を操作することにより単一のＢスキャンが取得されることを意味する。したがって、以下、高速軸（fast axis）は、単一のＢスキャンを取得する方向で与えられる軸として説明し、遅軸（slow axis）は、別のＢスキャンまたはＢスキャンのセットを取得する方向で与えられる軸として説明する。
【００１２】
ＯＣＴＡの射影マップ上で目の動きの影響を低減することを目的とした、２つの既知のストラテジーや方法がある。単一のＢスキャンのセットに対するＯＣＴＡ処理のこれらの２つの方法は、左に方法Ａ、右に方法Ｂとして図３に示される。
【００１３】
方法Ａをまず説明する。ステップ１では、Ｂスキャンのセットを取得する。使用されるＯＣＴＡ技術に依存して、各Ｂスキャンが何度か（最低でも一度は）繰り返される。Ｂスキャンの取得の後、断層画像の再構成処理が各Ｂスキャンに適用される（ステップ２）。
【００１４】
ステップ３では、調整（alignment）処理が、Ｂスキャンの各セットに対して独立に、Ｂスキャンの単一のセット内で適用される。すなわち、特定の遅軸の位置（ＸまたはＹの位置）において得られたＢスキャンのセットに対して、調整処理があらゆる他のＢスキャンのセットから独立したそのセットに適用される。このステップの目的は、取得の間の目の動きにより生じるＢスキャン間の微小の変異を補償することである。
【００１５】
ステップ４では、隣接するＢスキャンの各ペアに対して、血管画像を計算する。ステップ６では、例えば、ステップ４で計算された血管画像の結合により（例えば、最大の画像投影、平均、中点、またはあらゆる他の組み合わせを用いることにより）、最終的な血管画像を計算する。
【００１６】
方法Ｂは、ステップ３を省略し、ステップ５を追加的に含むことで方法Ａと異なる。ステップ３は方法Ｂに存在しないため、目の動きにより、Ｂスキャンが破損し、影響を受けたかに関係なく、ステップ４においてＢスキャンの各ペアに対して血管画像が計算される。しかしながら、方法Ｂは、追加的なステップ５を含み、ここで、目の動きにより破損した血管画像は除去される。最終的な血管画像は、残りの血管画像の結合としてステップ６で計算される。
【００１７】
方法Ａと方法Ｂの主な違いは、目の動きに対処する方法である。方法Ａは、後処理において目の動きを補償しようとするのに対して、方法Ｂは、目の動きにより影響を受けた血管画像を除去する。方法Ｂは、非特許文献１において説明されている。
【００１８】
方法Ｂにおいて、ステップ５は、血管画像が目の動きにより影響を受けるか、それ故に、断層像を除去するかを決定するために適用される閾値を決定することを必要とする。このように、大幅な目の動きにより生じるアーチファクトを効率的に除去することができ、ゆえに、最後の血管画像においていくらかの強いアーチファクトを低減することができる。しかしながら、少しの目の動きの場合、ロバストな閾値の決定は不可能であり得る。なぜならば、閾値は有効な信号のレベルにおけるものとなり、目の動きにより影響を受ける血管画像は除去されない可能性があるからである。方法Ｂに伴う別の問題は、影響を受けた血管画像を除去することにより、最終的な血管画像への結合（例えばステップ６）の間に考慮する血管画像の数が減ってしまい、最終的な血管画像の品質が低下し得ることである。この問題は、Ｂスキャンの繰り返しの数を増やすことにより、対応可能である。しかしながら、そのようなアプローチでは、取得時間が増加し、ＯＣＴＡ処理の実行のための時間が長くなってしまう。したがって、これは、方法Ｂにおける問題に対応する効率的な方法ではない。
【００１９】
非特許文献３では、構造的なＯＣＴ画像化における別の既知の技術が説明され、ここでは、隣接のＢスキャン間の単一のシフトが定義され、修正される。しかしながら、このような方法は、目の動きの結果として、ＯＣＴＡ画像化におけるアーチファクトを完全に除去するには足りず、効率的ではない。
【００２０】
特許文献ＷＯ２００６／０７７１０７では、直交する方向における少なくとも２つのデータのセットの取得を集めることにより、長いデータの取得の間の速い目の動きの問題を解決しようとする技術が説明されている。相似関数（similarity function）に基づいて、それは、両方のデータセットを、動きがない単一のデータセットに結合させている。この方法では、２次元の走査位置のゆがみを生成する速い目の動きの影響を効率的に低減することができる。しかしながら、頭による影響の補償は詳細については詳細に説明されていない。さらに、当該方法は、目の同じ位置におけるＢスキャン画像を調整するには適していない。
【００２１】
したがって、ＯＣＴＡ測定の間の目の動きの影響を低減するためのアプローチが、高い品質のＯＣＴＡ画像を維持するために望まれる。特に、ＯＣＴＡ測定の間の患者の頭による動きにより生じる目の動きの影響を低減する必要性がある。さらに、ＯＣＴＡ測定の間だけでなく、ＯＣＴ測定の間の目の動き影響を低減するアプローチも望まれている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２２】
【非特許文献１】Jia, Y., Tan, O., Tokayer, J.,Potsaid, B., Wang, Y., Liu, J. J., Huang, D., “Split-spectrum amplitude-decorrelation angiography with optical coherence tomography”, Optics Express, 20(4), 4710-4725, 2012.
【非特許文献２】Enfield, J., Jonathan, E., &Leahy, M., “In vivo imaging of the microcirculation of the volar forearm using correlation mapping optical coherence tomography (cmOCT)”, Biomedical Optics Express, 2(5), 1184-1193, 2011.
【非特許文献３】T. Bajraszewski, M.Wojtkowski, P. Targowski, M. Szkulmowski, A. Kowalczyk, “Three dimensional in-vivo imaging by spectral OCT”, Proc. of SPIE vol. 5316, pp. 226-232, 2004.
【発明の概要】
【００２３】
本発明の第１の観点によれば、請求項１から１１に規定されるように、光干渉断層撮影におけるモーションアーチファクトを補償するために、方法が提供される。
【００２４】
本発明の第２の観点によれば、請求項１２に規定されるように、光干渉断層撮影におけるモーションアーチファクトを補償するために、システムが提供される。
【００２５】
本発明の第３の観点によれば、請求項１３に規定されるように、プログラムが提供される。
【００２６】
本発明の観点によれば、計算の実行時間および血管画像の品質の両方の観点で、ＯＣＴＡ処理の性能を従来の構成に対して改善することが可能である。特に、ＯＣＴ血管画像、特にＯＣＴＡマップからの患者の頭および／または目の動きにより生じるモーションアーチファクトの除去に関して、ＯＣＴＡ処理の性能を改善することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、ＯＣＴ断層画像における横の頭の動きと縦の頭の動きの影響の例を示す図である。
【図２】図２は、目の動きにより影響を受ける、生体内のＯＣＴＡの射影マップにおける３×３ｍｍの領域を示す。
【図３】図３は、目の動きの影響を低減するためのＯＣＴＡ処理に対する従来の２つの構成を示すフロー図である。
【図４】図４は、実施形態に従う、目のバルクモーションを有するＯＣＴＡ血管画像を計算するためのブロックフロー図を示す。
【図５Ａ】図５Ａ〜５Ｃは、生体内のＯＣＴＡのen-faceマップの結果の３×３ｍｍの領域の比較を示す。図５Ａは、ＯＣＴ血管造影の測定の間の目の動きの結果としての、いわゆるバルクモーションアーチファクトを示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、粗調整がどのようにＯＣＴＡのen-faceマップを改善するかを示す。
【図５Ｃ】図５Ｃは、粗調整によりＯＣＴＡのen-faceマップからすべての横線が除去された後に、どのように精密調整が適用されるかを示す。
【図６】図６は、実施形態に従う粗調整処理のブロックフロー図を示す。
【図７】図７は、シフト値の関数としての相互相関の例を示す。
【図８】図８は、単一のＢスキャンのセットに対する第１の実施形態に従う精密調整手順のフロー図を示す。
【図９】図９は、シフト値の関数として計算される、平均化された非相関の信号の例を示す。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に従って、どのようにＢスキャンがより小さい部分に分割されるかの例を示す。
【図１１】図１１は、単一のＢスキャンのセットに対する第２の実施形態に従う精密調整手順のフロー図を示す。
【図１２】図１２は、平均の非相関値Ｄ対Ｂスキャンのペアのいくつかの部分に対するシフト値δzを表すグラフである。
【図１３Ａ】図１３Ａ〜１３Ｃは、ＯＣＴＡとシフト分散の結果の例を示す。図１３Ａは、横の頭の動きに影響を受けたＯＣＴＡ結果の例である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、図１３Ａの線ｙ＝１０７に沿ったシフト値δzmatch の分散を示す。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、図１３Ａの線ｙ＝１９に沿ったシフト値δzmatch の分散を示す。
【図１４】図１４は、全体の３Ｄ検査に対するシフト値δzmatchの最大の変化を示す。
【図１５】図１５は、第３の実施形態に従う、目のバルクモーションの補償を伴うＯＣＴＡ血管画像を計算するためのブロックフロー図を示す。
【図１６】図１６は、第４の実施形態に従う、目のバルクモーションの補償を伴うＯＣＴＡ血管画像を計算するためのブロックフロー図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施形態は、付随する図面を参照して、例示だけの手段により説明される。以下に説明する本発明の各実施形態は、単一で、または複数の実施形態の組み合わせとして、または、それらの特徴であって、必要性があり、または、単一の実施形態における個別の実施形態からの要素または特徴の組み合わせが有益な特徴として、実装することが可能である。
【００２９】
［定義］
「ゼロパディング」と呼ばれる技術は、フーリエ変換（ＦＴ）の前の入力信号に値０を有する追加的なサンプルを追加することにより、ＦＴの結果の分解能を増加させるために使用される。それは、割合κ = Ｎｐｄ／Ｎとして定義される係数κにより定義され、ここで、Ｎｐｄはゼロパディング手順を適用した後のサンプルの数である。κ＝１の場合、Ｎｐｄ＝Ｎとなり、ＦＴの結果は、（現実の信号解析に対して）Ｎ／２の独立した結果のポイントとなる。κ＝４の場合、Ｎｐｄ＝４Ｎとなり、ＦＴの結果は２Ｎポイントとなる。一般的に、ＦＴの結果は、κファクタにより、増加した分解能を有する。
【００３０】
１つの「主画素（principal pixel）」は、ゼロパディングの手順を適用せず（κ＝１）に、インターフェログラムから算出されるＦＦＴの１つのビン（bin）として定義される。
【００３１】
１つの「副画素（subpixel）」は、ゼロパディングを適用することにより（κ＞ １）、インターフェログラムから算出されるＦＦＴの１つのビンとして定義される。一般的に、１つの副画素の軸方向のサイズは、主画素の軸方向のサイズの１／κである。副画素の分解能は、例えば、線形補間法三次補間法といったＦＦＴ以外の方法を用いて取得することができる。
【００３２】
［第１の実施形態］
第１の実施形態を、図４から図９を参照して説明する。
【００３３】
図４は、本実施形態に従う、ＯＣＴＡ測定の間の、目の動きを補償しつつＯＣＴＡ血管画像を計算するためのブロックフロー図を示す。このフローは、取得された各Ｂスキャンのセットに対して適用される。
【００３４】
ステップＳ１０１では、眼底のいくつかのＢスキャンのセットが取得される。Ｂスキャンのセットは、ＹまたはＸの走査位置（一般的には低速走査軸の位置）の特定の走査時間において撮られた繰り返しのＢスキャンの数（ＮｏＲ）として定義される。理想的には、Ｂスキャンのセットは、眼底の目標の位置における複数のＢスキャンを含む。しかしながら、複数のＢスキャンのそれぞれは、目の動きと不完全な追従により、同じ位置（目標の位置）で取得されない可能性がある。したがって、実際には、Ｂスキャンのセットは、眼底の目標の位置に対応する少なくとも１つの位置における複数のＢスキャンを含む。例えば、ＮｏＲ＝８の場合、Ｂスキャンは特定の遅軸の位置において繰り返される（または取得される）。各血管画像がＢスキャン（ｉ）とＢスキャン（ｉ＋１）（ｉ＝１…８）から計算されるとすると、これらの８つのＢスキャンから、少なくとも７つの結果造影図（Ｎｏｒ−１）を取得することができる。隣接しないＢスキャン（例えば、Ｂスキャン（ｉ）とＢスキャン（ｉ＋２））が使用される場合、より多くの血管画像を取得することができる。全体の検査が例えばＢスキャンのセットで構成され、各Ｂスキャンのそれぞれが８つのＢスキャンで構成される場合、検査の間に撮られるＢスキャンの全体の数は、３００×８＝２４００のＢスキャンである。もちろん、ＢスキャンのセットにおけるＢスキャンの数は、８に限定されず、あらゆる数のＢスキャンの数が選択され得る。例えば、少なくとも２つのＢスキャンがＢスキャンのセットとして選ばれ得る。Ｂスキャンの数が増えると、血管の検出の品質と信頼性が向上するが、測定時間が増加する。一方、Ｂスキャンの数が減ると、測定時間が速くなるが、品質と信頼性は低下する。
【００３５】
ステップＳ１０２では、構造的断層画像がκ回（κ＞１）のゼロパディングを伴って生成される２種の断層画像を取得するために、生成された断層画像に対して、デシメーション処理が実行される。１番目の種類は、副画像の分解能を有し、２番目の種類は、主画像の分解能を有する。副画像の分解能は、主画像の分解能より高い分解能を有する。主分解能を有する断層画像は、以下に説明する粗調整処理において使用され、副画素の分解能を有する断層画像は、以下に説明する精密調整処理において使用される。
【００３６】
ステップＳ１０３では、主分解能での調整が行われる。これは「粗調整（rough alignment）」と呼ばれる。粗調整の目的は、断層画像の主画素の正確性（第１の分解能）を有するＺ軸に沿った縦の（軸上の）頭の動き（および目の動き）により生じる影響を補償することである。粗調整処理は、各Ｂスキャンのセット内で適用され、各セットに対して独立的に適用される。粗調整の処理は、図６を参照して以下により詳細に説明される。
【００３７】
ステップＳ１０４では、副画素の分解能を有する調整が、ステップＳ１０３で粗く調整されたＢスキャンに対して行われる。これは「精密調整（precise alignment）」と呼ばれる。精密調整の目的は、横の（軸上の）頭の動き（および目の動き）により生じる影響、並びに、副画素の正確性（第２の分解能）を有する縦の（軸上）の残りの影響を補償することである。精密調整の処理は、図８を参照して以下により詳細に説明される。
【００３８】
ステップＳ１０５では、血管画像が、本実施形態では、非特許文献２、３と同様の血管画像の計算方法を用いることから、ステップＳ１０４で正確に調整されたＢスキャンのセットにおける各隣接したＢスキャンに対して計算される。したがって、例えば、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンの数が８の場合、Ｂスキャンのセット毎に少なくとも７の血管画像が得られる。もちろん、血管画像を計算するための他の方法も容易に適用することができる。
【００３９】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で得られた血管画像の結合として、最終的な血管画像が計算される。例えば、結合された血管画像は、平均、中間値等により得られ得る。
【００４０】
図５Ａから図５Ｃは、生体内のＯＣＴＡのen-faceマップにおける３×３ｍｍの領域の比較を示し、目の動きに対して補償がない場合と、本実施形態に従って補償がなされた場合を示す。
【００４１】
図５Ａでは、補償は行われず、ＯＣＴＡの測定の間のめの動きにより、いわゆるバルクモーションアーチファクト（例えば横線）が生じる。図５Ｂでは、粗調整の適用により、ＯＣＴＡのen-faceマップが改善されている、しかし、いくつかの横線は依然として見えている。図５Ｃでは、粗調整の適用の後の精密調整の適用により、ＯＣＴＡのen-faceマップからすべての横線が削除されている。
【００４２】
粗調整の詳細について、図６に示すブロックフロー図を参照して説明する。各Ｂスキャンのセット内のＺ軸において、すべてのＢスキャンを粗く調整するために、グローバルなＺ軸のオフセットが、Ｂスキャンの参照と、Ｂスキャンのセットにおける各他のＢスキャンの間で、例えば２つの画像の相関による決定される標準的な方法を用いて、決定される。したがって、ステップＳ２０１では、ＢスキャンがＢスキャンのセットから選択され、それは参照として使用される。参照Ｂスキャンは、あらゆる好適な基準を用いて選択することができる。例えば、参照Ｂスキャンは、１番目のＢスキャン、または、一番高い強度および／または一番の鮮明さを有するＢスキャンであり得る。
【００４３】
ステップＳ２０２では、選択されたＢスキャンを用いて、Ｂスキャンのセットにおける隣接するＢスキャンの各ペアに対するＺ軸のオフセットが決定される。そして、ステップＳ２０３では、全体的なＺ軸のオフセットが、Ｂスキャンのセット内の参照のＢスキャンを除く各Ｂスキャンに対して、それらのそれぞれにおける網膜の位置を修正するために、適用される。この手順は、すべてのＢスキャンのセットに対して独立に適用される。
【００４４】
２つのＢスキャンの画像の相互相関の例は、Ｚ方向におけるシフト値の関数として、図７に示される。図７において、Ｘ軸は、Ｂスキャンの画像のＺ方向におけるシフト値を表し、Ｙ軸は、相互相関値を表す。Ｘ軸のシフト値の望ましい値は、ゼロ（０）のシフト値における相互相関値の最大ピークを有し得る。しかしながら、図７における例において示すように、最大の相互相関値は、Ｂスキャンの画像のＺ方向における−３の主画素のシフト値に位置する。これは、相関した画像が、参照のＢスキャンに関連して、−３の主画素だけシフトされることを意味する。
【００４５】
次に、精密調整の詳細について、図８に示すフロー図を参照して説明する。Ｚ軸における精密調整は、粗く調整された断層画像に対して実施される。
【００４６】
ステップＳ３０１では、粗調整において粗く調整された断層像のセットが、精密調整のための基礎として使用される。ステップＳ３０２では、パラメータｉの値が１に設定される。値ｉは、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンのペアの数を表す。例えば、Ｂスキャンのセットが、８つのＢスキャンを含む場合、７つのＢスキャンのペアが存在し、１番目のペアは、１番目と２番目のＢスキャンであり、２番目のペアは、２番目と３番目のＢスキャンであり、以下同様である。従って、ｉ＝１の値は、Ｂスキャンのセットのうち、１番目のＢスキャンのペア（例えば、１番目と２番目のＢスキャン）を表し、ｉ＝２は、Ｂスキャンのセットのうち、２番目のＢスキャンのペア（例えば、２番目と３番目のＢスキャン）を表し、以下同様である。ステップＳ３０２において、ｉ＝１と設定すると、１番目のＢスキャンのペアが選択される。
【００４７】
ステップＳ３０３では、Ｂスキャンのセットのうち、ｉ番目のＢスキャンと、（ｉ＋１）番目のＢスキャンが選択される。すなわち、ｉ＝１の場合、Ｂスキャンのセットのうち、１番目のＢスキャン（ｉ＝１）と２番目のＢスキャン（１＋１＝２）が選択される。
【００４８】
ステップＳ３０４では、平均の非相関値 Ｄｉ(δｚ)対シフト値δｚの間の関係が、ステップＳ３０３で選択されたｉ番目のＢスキャンのペアに対して計算される。平均の非相関値Ｄｉは、同じ遅軸の位置（ＸまたはＹ走査位置）において撮られた単一のＢスキャンのセットにおける２つのＢスキャンに対する非相関値ｄｉの平均値である。ｉ番目のＢスキャンのペア（ステップＳ３０３で選択されたｉ番目のＢスキャンとｉ＋１番目のＢスキャン）に対する非相関値ｄｉ（ｘ、ｚ、δｚ)を算出するために、ＯＣＴＡ画像再構成において動きの対比の計算のために使用されたものと同じ式を使用することができる。
0006431559.tif 000002
ここで、Ｉ（ｘ、ｚ）は、副画素δｚにおける断層画像における位置（ｘ、ｚ）の信号の強度は、副画素におけるシフト値であり、ｋは、Ａスキャンの数である。
【００４９】
平均の非相関値Ｄｉは以下のように算出することができる。
0006431559.tif 000003
ここで、ＮｚとＮｘは、Ｚ軸方向とＸ軸の方向の副画素における、Ｂスキャンにおける画素の数である。
【００５０】
単一のＢスキャンのセット（ｉ番目のＢスキャンのペア）における２つのＢスキャンのそれぞれに対して、平均の非相関値Ｄｉ(δｚ)対シフト値δzグラフが範囲内＋／−ＺＰＡで生成される。各グラフの例を図９に示す。値ＺＰＡは、調整の範囲を表し、典型的には、粗調整の調整範囲より小さい。
【００５１】
図９において、シフト値δｚは、Ｘ軸上で表わされ、平均の非相関値Ｄｉ(δｚ)は、Ｙ軸上で表わされる。この例において、平均の非相関値がどのようにシフト値に依存するかを明確に示すために、シフト値の範囲は、＋／１０副画素である。解析された断層画像は、副画素毎のそのもともとの位置に関連してシフトする。
【００５２】
ステップＳ３０５では、平均の非相関Ｄｉ(δｚ)の最小値に対応するシフト値δzmatchが決定される。最小の平均の非相関の位置は、単一のＢスキャンのセット（ｉ番目のＢスキャンのペア）における２つのＢスキャンの間で最良のマッチング（整合）（すなわち最小の差異）を提供する最良または好ましいシフト量におけるものとなる。図９では、最小の平均の非相関遅は、シフト値δzmatch＝２において得られる。
【００５３】
ステップＳ３０６では、決定されたシフト値δzmatchが、（ｉ＋１）番目のＢスキャンに対して適用される。すなわち、この例では、（ｉ＋１）番目のＢスキャンは２副画素だけシフトされる。
【００５４】
ステップＳ３０７では、ｉの値が、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンのペアの数に等しいかが判定される（Ｂスキャンの数−１つのＢスキャン、すなわち、i＝Ｂ−１、ここで、Ｂは、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンの数である）。したがって、Ｂスキャンのセット内に８つのＢスキャンが存在する場合、ステップＳ３０７では、ｉが７に等しいかを調べる。ｉがＢ−１に等しくない場合、フローはステップＳ３０８へ進み、ｉの値が１つインクリメントされ、ステップＳ３０３からＳ３０７の処理が繰り返される。この手法では、ステップＳ３０３からＳ３０７は、すべてのＢスキャンのペアが処理されるまで、各Ｂスキャンのセット内の各ｉ番目のＢスキャンのペアに対して繰り返される。
【００５５】
移動の決定の正確性は、ゼロパディングの数の増加により、または、取得した結果にフィッテイング方法を適用することにより増加する（例えば、最小二乗法を使用する多項式フィッティング）。
【００５６】
本実施形態の処理によれば、光干渉断層撮影の血管画像において、モーションアーチファクトに対する補償の方法が提供される。複数のＢスキャンが取得され、ここで、各Ｂスキャンのセットは、目の眼底の位置において得られた複数のＢスキャンＯＣＴ画像を含む。各Ｂスキャンのセット内のＢスキャンは、第１の調整処理と第２の調整処理を用いて調整される。第２の調整処理は、第１の調整処理により調整された各Ｂスキャンのセット内のＢスキャン画像に対して行われる。各Ｂスキャンのセット内の調整されたＢスキャンから、ＯＣＴ血管画像が生成される。
【００５７】
第１の調整処理では、少なくとも軸の（Ｚ軸の）方向における第１の分解能（主画素）における各Ｂスキャンのセット内のＢスキャン画像を調整し、第２の調整処理では、少なくとも軸の（Ｚ軸の）方向における第２の分解能（副画素）における第１の調整処理により調整された各Ｂスキャンのセットにおける各隣接したＢスキャンのペアを調節する。第２の分解能（副画素）は、第１の分解能（主画素）より高い分解能（解像度）である。
【００５８】
第２の調整処理（精密調整）では、Ｂスキャンのセット内の各Ｂスキャンのペアに対して、シフト量が算出され、当該ペアの２番目の（（ｉ＋１）番目の）Ｂスキャンに適用される。それにより、ペアの２番目（（ｉ＋１）番目）のＢスキャンが、Ｂスキャンのペアの１番目（ｉ番目）のＢスキャンと、最良のマッチングまたは相関となるようにシフトされる。
【００５９】
開示する方法では、粗調整と精密調整を行うことにより、目の動きの補償に対するアルゴリズムを、ＯＣＴＡ処理に導入する。精密調整は、副画素の正確性で実行される。精密調整は、非相関の係数値の平均値を用いて実行される（シフト値の関数として非相関の係数の平均値の最小値）。したがって、当該処理では、Ｂスキャンのセット内の隣接するＢスキャン間のシフト値を決定することができる。
【００６０】
本実施形態によれば、ＯＣＴ血管画像、特にＯＣＴＡマップからモーションアーチファクトの除去、および計算の実行時間の両方の観点においてＯＣＴＡ処理の性能を、従来の構成に対して向上させることができる。更に、血管画像の品質を向上することが可能となる。
【００６１】
［第２の実施形態］
第２の実施形態は、異なる精密調整処理が使用される点で第１の実施形態と異なる。それ以外は、第２の実施形態は、図４に示す第１の実施形態と同様の手順に従う。本実施形態の精密調整処理を用いることにより、精密調整の正確性が第１の実施形態で用いられた場合の正確性より向上する。
【００６２】
第２の実施形態は、各Ｂスキャンのペアがより小さい部分に分割される点で、第１の実施形態と異なる。ｉにより示される隣接するＢスキャンの各ペアに対して、Ｂスキャンのベアは、ｊにより示される、Ｐのより小さい部分（またはブロック）に分割される。これは図１０に示され、ここで、ＰはＢスキャンが分割される部分の数を示し、ＢはＢスキャンのセット内のＢスキャンの数である（例えば、１、２、３、…Ｂ）。例に示すように、Ｂスキャンは１１の部分に分けられる。しかしながら、実施形態は、分割のこの数に限定されない。Ｂスキャンは、あらゆる好ましい数に分割され得る。
【００６３】
図１１は、単一のＢスキャンのセットに対する本実施形態に従う精密調整のフロー図を示す。検査全体のすべてのＢスキャンのセットに対して、これは繰り返される。
【００６４】
第１の実施形態と同様に、ステップＳ４０１では、Z軸における精密調整が、粗く調整された（ステップＳ１０３において粗く調整された）断層画像に対して実施される。ステップＳ４０２では、ｉ（ｉ番目のＢスキャンのペア）の値が１に設定される。ステップＳ４０３では、ステップＳ３０３と同様に、Ｂスキャンのセットのうち、ｉ番目のＢスキャンと、（ｉ＋１）番目のＢスキャンが選択される。すなわち、ｉ＝１の場合、Ｂスキャンのセットのうち、１番目と２番目のＢスキャンが選択される。
【００６５】
ステップＳ４０４では、ｊの値が１に設定され、これにより、ｊの値がＢスキャンのペアの１番目の部分Ｐに設定される。ステップＳ４０５では、ｉ番目のＢスキャンと（ｉ＋１）番目のＢスキャンの断層画像のｊ番目の部分が選択される。すなわち、ｉ＝１とｊ＝１の場合、１番目と２番目のＢスキャンの断層画像の１番目の部分（ｐ＝１）が選択される。
【００６６】
ステップＳ４０６では、断層画像の選択された部分ｊに対して、平均の非相関値Ｄ対＋／−ＺＰＡの範囲内のシフト値δｚ が計算される。平均の非相関値Ｄは、Ｂスキャンのペアのｊ番目の部分の非相関値ｄの計算から得られる、各部分的な血管画像に対する非相関値の平均値である。ある深さｚにおけるｉ番目のＢスキャンのペアとｘ番目のＡスキャンに対する非相関値ｄｉ，ｊ（ｚ）を計算するために、ＯＣＴＡ画像再構成において動きの対比の計算に対して使用された式と同じ式を使用することができる。
0006431559.tif 000004
ここで、Ｉ（ｚ）は、深さＸにおける信号の強度である。
【００６７】
平均の非相関Di,jは以下のように算出することができる。
0006431559.tif 000005
ここで、Ｎｚは、副画素のＺ方向におけるＢスキャンの画素の数であり、Ｎｐは、副画素のＸ方向におけるＢスキャンの分割された小さい部分の画素の数である。
【００６８】
以下にステップＳ４０９に関連して説明するように、ｊの値は、断層画像のすべての部分Ｐに対してインクリメントされる。したがって、平均の非相関は、すべてのＢスキャンのペアの断層画像のすべての部分に対して算出される。図１２は、Ｂスキャンのペアのいくつかの部分Ｐに対する平均の非相関Ｄ(δz)の例を示す。
【００６９】
図１２に示す関数の高いダイナミックレンジを保証するために、信号が存在するエリアにより限定される深さ（Ｚ軸）の選択した部分から、平均の非相関を算出することが有利である。そのような限定を見つけるために、網膜の層の間の境界を決定するために層検出アルゴリズムを実行することができる（以下の第３の実施形態でより詳細に説明される）。そして、平均の非相関が、硝子体網膜のインタフェースおよびＲＰＥ／脈絡膜のインタフェース間で計算され得る。あらゆる他の境界も利用され得る。特に、平均の非相関に対する深さの範囲は、任意に設定され得る、もしくは、全体の深さのサイズを使用することができる。しかしながら、後者の場合では、図１２に示される平均の非相関のグラフのダイナミックは小さくなり得る（例えば、最小があまり深くない）。これにより、最小の平均の非相関におけるシフト値を正しく検出することの信頼性が低下し得る。
【００７０】
式（３）は、シフトδzの関数として、+/-ＺＰＡ の範囲内で変化する非相関値ｄｉ，ｊを与える。この範囲は、最悪の場合（例えば、パーキンソン病等による頭固定の問題を抱える患者）における頭の動きのある大きさを仮定して、頭の動きの理論考察により定義することができる。頭の動きの大きさは、瞳孔に対する走査ビームピボットの動きに変換され、末梢の走査ビームに対する光学パスの変動が推定され得る。また、当該範囲は、データ取得の間の意図的な頭の横の動きを与えることにより、または、医療用のデータの代表的なサンプルの統計的解析により、経験的に決定することができる。
【００７１】
ステップＳ４０７では、平均の非相関Ｄｉ(δz)の最小値に対応するシフト値δzmatch (j)が、現在の部分ｊに対して決定される。すなわち、平均の非相関（Ｄmin）の最小値の位置におけるシフト値は、シフト値δzmatch (j)、すなわち、Ｄ(δzmatch)＝Ｄminとして定義される。これは、Ｂスキャンのペアの２つの部分間の最良なマッチング（すなわち最小の差異）を表す。Ｂスキャンの異なる部分にわたるシフト値の変動の例は、図１３を参照して以下により詳細に説明される。
【００７２】
ステップＳ４０８では、決定されたシフト値δzmatch（ｊ）が、（ｉ＋１）番目のＢスキャンのｊ番目の部分（ブロック）に対して適用される。すなわち、ｉ＝１でｊ＝１の場合、決定されたシフト値δzmatch（ｊ）は、２番目のＢスキャンの１番目の部分Ｐに対して適用される。
【００７３】
ステップＳ４０９では、ｊの値が部分Ｐの全体の数に等しいかが判定される。ｊが部分の全体の数に等しい場合、フローはステップＳ４１０に進み、ステップＳ４０９からＳ４０８における処理がｉ番目と（ｉ＋１）番目のＢスキャンの次の部分に対して実行されるように、ｊの値は１だけインクリメントされる。このように、ステップＳ４０５からＳ４０８が、ｊの値＝Ｐとなるまで、ｉ番目と（ｉ＋１）番目のＢスキャンのすべての部分Ｐに対して実行され、すべての部分が処理される。ｊ＝Ｐとなると、フローはステップＳ４１１に進む。
【００７４】
ステップＳ４１１では、ｉの値が、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンのペアの数に等しいかが判定される（Ｂスキャンの数−１つのＢスキャン、すなわち、i＝Ｂ−１、ここで、Ｂは、Ｂスキャンのセット内のＢスキャンの数である）。したがって、Ｂスキャンのセット内に８つのＢスキャンが存在する場合、ステップＳ４１１では、ｉが７に等しいかを調べられる。ｉがＢ−１に等しくない場合、フローはステップＳ４１２へ進み、ｉの値が１つインクリメントされ、ステップＳ４０３からＳ４１０の処理が繰り返される。このように、ステップＳ４０３からＳ４１０は、すべてのＢスキャンのペアが処理されるまで、各Ｂスキャンのセット内の各ｉ番目のＢスキャンのペアに対して繰り返される。すなわち、各Ｂスキャンのペアの各部分が処理される。
【００７５】
上述の処理によれば、Ｂスキャンのセット内の各Ｂスキャンのペアに対して、および、Ｂスキャンのペアの各対応する部分ｊに対して、対応する部分間のシフト値が計算され、ペアの２番目（（ｉ＋１）番目）のＢスキャンの対応する部分に適用される。それにより、ペアの２番目（（ｉ＋１）番目）の対応する部分が、Ｂスキャンのペアの１番目（ｉ番目）のＢスキャンの対応する部分と、最良のマッチングまたは相関となるようにシフトされる。 
【００７６】
図１３Ａは、横の頭の（したがって目の）動きにより影響を受けるＯＣＴＡの結果の例を示す。図１３ＡにおけるＯＣＴＡ画像は、各Ｙ座標に対するＢスキャンのセット内で集められた８つの繰り返されるＢスキャンから取得された７つの血管画像を平均することにより得られたものである。走査されたエリアのサイズは、 ３×３ｍｍである。データ取得の間、ボランティアの患者が、ＯＣＴ装置の固視標（fixation target）上に目を固定した状態で、意図的な目の水平の動きを行った。画像は縦の動きに対して、粗調整がなされ、精密調整が残りの縦の動きの補償のために適用されるが、Ｂスキャンの幅に沿ったＺシフトは補償しない。
【００７７】
図１３Ａに示すように、衝動性の目の動きによるＹ＝３２とＹ＝２７０の２つの最強の水平線を除いて、他の弱い水平のアーチファクトが横の頭の動きにより生じる。横の頭の動きの特徴は、水平のアーチファクトが周辺の部分においてより視覚的になり、中央の部分はそれほど影響を受けないことである。
【００７８】
図１３Ｂは、図１３Ａの線ｙ＝１０７に沿ったシフト値δzmatch の分散を示し、図１３Ｃは、図１３Ａの線ｙ＝１９に沿ったシフト値δzmatch の分散を示す。Ｂスキャンのセット内の各Ｂスキャンは、３０４のＡスキャンに含まれる。精密調整に対して、Ｂスキャンの各部分Ｐは、４つのＡスキャンを含み、それによりＢスキャンはＰ＝３０４／４＝７６の部分に分割される。
【００７９】
シフト値δzmatch の分散が、図１３Ｂに示すような一定の水平な線である場合、単一のシフト値δzが、全体の幅に沿った２つのＢスキャン間で最良なマッチングを与える。しかしながら、シフト値δzmatch（ｊ）は、一般的には、一定の値ではなく、ミスマッチの大きさは、縦のスペックルのサイズより大きくなり得る。図１３Ｃは、そのような場合を示す。この場合、Ｂスキャンの幅に沿った精密調整が必要となる。このグラフから、０．３×主画素のサイズと同じくらい小さいミスマッチで、アーチファクトが視覚されることを推定することができる。この解析から、最小のκの値は、κ ＝１／０．３＝３．３３、または、一番高い整数であるκ ＝４に丸められ得ることを結論付けることができる。そのようなκに対して、横の頭の動きから生じるアーチファクトは、本実施形態の処理を用いることにより、効率的に排除することができる。
【００８０】
全体のデータのセットを解析し、調整の範囲ＺＰＡの値を見つけることができる。図１４は、図１３で示される画像に対するすべてのＢスキャンのセットに沿った、シフト値δzmatch の変動のエリアを示す。したがって、図１４は、全体の３Ｄ検査に対するシフト値δzmatchの最小の変化を示す。この解析から、３μｍの軸の分解能を有するＯＣＴ装置を用い、干渉信号の２０４８のサンプルを有する典型的な３×３ｍｍＯＣＴＡ検査に対して、ＺＰＡは、＋／−１主画素に限定することができると結論づけることができる。しかしながら、この範囲は、ＯＣＴ装置の性能（特に軸方向の分解能と干渉信号のサンプルの数）、並びに、Ｂスキャンのサイズおよび光軸からの中心に依存する。実際には、低計算時間を維持するために、ＺＰＡは、光軸からのＡスキャンの座標に対してルックアップテーブルを用いて決定することができる。 
【００８１】
図１３Ａから図１３Ｃは、単一のケーススタディを表すが、適用された意図的な横の動きは、比較的大きく、しかし、検査の間の瞳孔の半径（２ｍｍ）より小さい。また、ＺＰＡの適切な値は、動きの量に依存し得る。また、マージンも想定され、ＺＰＡは、ある係数、例えば２の係数だけインクリメントされ得る。
【００８２】
本実施形態では、粗調整と精密調整を行うことによる目の動きの補償に対するアルゴリズムが供される。精密調整は、副画素の正確性（第２の分解能）で、Ｂスキャンのいくつかの部分に対して実施される。精密調整は、非相関の係数値の平均値（シフト値の関数としての非相関の係数の平均の値の最小値）を用いて実行される。したがって、当該処理により、Ｂスキャンのセット内の隣接するＢスキャンの対応する部分間のシフト値を決定することができる。
【００８３】
本実施形態によれば、ＯＣＴ血管画像、特にＯＣＴＡマップからモーションアーチファクトの除去、および計算の実行時間の両方の観点においてＯＣＴＡ処理の性能を、従来の構成に対して向上させることができる。更に、血管画像の品質を向上することが可能となる。
【００８４】
［第３の実施形態］
第３の実施形態は、粗調整と精密調整の間に追加的な処理ステップを含む点で第１と第２の実施形態と異なる。特に、第３の実施形態は、眼底の網膜の層を検出する追加的なステップを含む。
【００８５】
図１５は、実施形態に従う、目のバルクモーションの補償を有するＯＣＴＡ血管画像を計算するための一般的なブロックフロー図を示す。このフローは、取得された各Ｂスキャンのセットのそれぞれに対して適用される。
【００８６】
図１５では、ステップＳ５０１からＳ５０３は、図４のステップＡ１０１からＡ１０３と同様であり、ステップＳ５０５からＳ５０７は図４のステップＳ１０４からＳ１０６と同様である。図１５は、粗調整Ｓ５０３と精密調整Ｓ５０５の間に追加的なステップであるＳ５０４を含む。 
【００８７】
ステップＳ５０１とＳ５０２は、実質的に、図４のステップＳ１０１とＳ１０２に対して説明したものと同じである。したがって、これらのステップの説明はここでは繰り返さない。
【００８８】
ステップＳ５０３では、目のバルクモーションを補償するための副画素の正確性の調整が実施される（粗調整）。粗調整処理は、単一のＢスキャンのセット内で適用され、各Ｂスキャンのセットに対して独立的に適用される。ステップＳ５０３における粗調整は、図４のステップＳ１０３における粗調整と同じであり、図６を参照して説明した通りである。
【００８９】
ＢスキャンがステップＳ５０３で粗く調整されると、ステップＳ５０４では、Ｂスキャンのセット内の構造的な断層画像が、統合Ｂスキャンを形成するために統合され、当該統合Ｂスキャンは、全体の３Ｄデータセットに対する層の検出のために使用される。
【００９０】
ステップＳ５０５では、Ｂスキャンの精密調整が実施される。これは、以下により詳細に説明される。ステップＳ５０６では、血管画像が各精密に調整された隣接Ｂスキャンに対して算出され、ステップS５０７では、最終的な血管画像が、ステップS５０６で得られた血管画像の平均として算出される。ステップＳ５０６とＳ５０７は、実質的に、図４のステップＳ１０５とＳ１０６に対して説明したものと同じである。したがって、これらのステップの説明はここでは繰り返さない。
【００９１】
本実施形態は、ステップS５０５で、精密調整が特定の網膜の層内で非相関値Ｄｉ、ｊを平均することにより計算される点で、第１と第２の実施形態と異なる。特に、式（２）を使用することに替えて、式（５）が使用される。
0006431559.tif 000006
ここで、ｄｉ、ｊ（ｘ、ｚ、δｚ）は、式（１）により算出される非相関値であり、ｚ０は、特定の網膜の層の下の境界であり、ｚ１は、特定の網膜の層の上の境界である。特定の網膜の層（”ｚ０”と”ｚ１”）の境界は、各高速軸（Ｘ位置）において変化する。
【００９２】
本実施形態では、特定の網膜の層の一番上は、「硝子体」および「内境界膜（ＩＬＭ）」の境界として選択され、一番下の層は、「網膜色素上皮（ＲＰＥ）」の境界として選択される。しかしながら、一番上の層と一番下の層は、目の中のこれらの層に限定されず、あらゆる好適な境界を使用してもよい。
【００９３】
したがって、本実施形態では、平均の非相関は、一番上の層と一番下の層の間の信号存在のエリアによるZ軸に限定される。これを行うことにより、ＯＣＴＡを生成するための全体の計算時間が、第１と第２の実施形態の計算時間に対して効率的に減らすことができる。
【００９４】
［第４の実施形態］
第１から第３の実施形態では、ＯＣＴＡ測定お間の目の動きを補償する間にＯＣＴＡ血管画像を計算するための処理を説明した。第４の実施形態では、システム（装置）が、ＯＣＴＡ測定の間の目の動きを補償する間にＯＣＴＡ血管画像を計算するために提供される。
【００９５】
図１６に示すように、ＯＣＴＡ測定の間の目の動きを補償する間にＯＣＴＡ血管画像を計算するためのシステム（装置）１００は、ＯＣＴ装置２００とデータ処理装置３００を有する。
【００９６】
ＯＣＴ装置２００は、例えば非特許文献３において説明されるように、あらゆる適切なＯＣＴ装置であり得る。
【００９７】
データ処理装置は、ＣＰＵ３１０、メモリ３２０、ディスプレイ３３０、および記憶手段３４０を含む。記憶手段３４０は、メモリ３２０にロードされ、ＣＰＵ３１０により実行され得るプログラムを記憶する。特に、ＣＰＵ３１０により実行されるプログラムは、第１から第３の実施形態のいずれかで説明した処理を実行する。したがって、ＣＰＵ３１０、およびデータ処理装置３００は、第１、第２、または第３の実施形態の処理を実行するように構成される。さらに、ＣＰＵ３１０、およびデータ処理装置３００は、第１、第２、または第３の実施形態のしすべての処理を実行できるように構成される。後者の場合では、ユーザは、第１、第２、および第３の実施形態の処理のうちの一つを使用するかを単に選択し得る。
【００９８】
メモリ３２０は、ワークメモリとしてＣＰＵ３１０により使用される。ＣＰＵ３１０による処理および計算の結果は、ディスプレイ３３０に表示され得る。例えば、結果のＯＣＴＡマップが、ディスプレイ３３０に表示され得る。さらに、ＣＰＵ３１０による計算の結果、例えばＯＣＴＡマップは、記憶手段３４０に記憶され得る。複数の結果またはＯＣＴＡマップは、複数の異なる患者に対して記憶手段３４０に記憶され得る。
【００９９】
図１６はＯＣＴＡ装置２００とデータ処理装置３００を別々のユニットとして有するシステム１００を示すが、それらは単一のユニットまたは装置に格納されてもよい。
【０１００】
［その他の実施形態］
上述した方法は、ＯＣＴＡ画像を生成することに適用される。しかしながら、上述した方法は、平均化された画像を生成することにも適用することができる。平均化された画像（例えば平均化されたＢスキャン画像）は、Ｂスキャンのセット内の複数のＢスキャンに基づいて生成される。複数のＢスキャンは、複数のＢスキャンが第１の調整処理と第２の調整処理を用いて調整された後に平均化される。
【０１０１】
本発明は、上記に説明した上記の実施形態のいずれかの一つ以上の機能を実装するプログラムが、ネットワークを介して、または、記憶媒体およびプログラムを読み出して実行するシステムまたは装置における一つ以上のプロセッサの形態で、システムまたは装置に供給される。また、実施形態は、一つ以上の機能を実装する回路（例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））により実装することが可能である。
【０１０２】
本発明は、実施形態を参照して説明したが、本発明は開示する実施形態に限定されないことが理解されるだろう。
【０１０３】
すなわち、本発明は、本発明は、本発明の主たる特徴から離れずに、種々の形態で実装することができる。
【０１０４】
以下のクレームの範囲は、すべてのそのような改良および等価的な構成または機能を含むように、広く解釈されるべきである。
【図１】
0006431559.tif 000007
【図２】
0006431559.tif 000008
【図３】
0006431559.tif 000009
【図４】
0006431559.tif 000010
【図５Ａ】
0006431559.tif 000011
【図５Ｂ】
0006431559.tif 000012
【図５Ｃ】
0006431559.tif 000013
【図６】
0006431559.tif 000014
【図７】
0006431559.tif 000015
【図８】
0006431559.tif 000016
【図９】
0006431559.tif 000017
【図１０】
0006431559.tif 000018
【図１１】
0006431559.tif 000019
【図１２】
0006431559.tif 000020
【図１３Ａ】
0006431559.tif 000021
【図１３Ｂ】
0006431559.tif 000022
【図１３Ｃ】
0006431559.tif 000023
【図１４】
0006431559.tif 000024
【図１５】
0006431559.tif 000025
【図１６】
0006431559.tif 000026