(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一対の干渉計アームを有するスレーブ測定干渉計を用いた物体のスペクトル領域干渉の方法であって、
最初のステップにて、
マスタ基準ブロックに保管しているマスタ基準信号を用意し、
前記マスタ基準信号は、ミラーが自身のアームに配置された基準干渉計から出力されるスペクトル干渉信号に相応するマスク信号Ｍpを複数含み、
ｐ=１．．．Ｐのそれぞれは、前記スレーブ測定干渉計における前記物体の異なる深さに相応するＰ個の光路差の値であり、
第２ステップにて
前記スレーブ測定干渉計の出力で光学測定スペクトルの形状に相応したスレーブ信号を取得し、
前記物体の異なる深さに応じた前記スレーブ信号の夫々の部分を認識すべく、前記スレーブ信号を、前記マスタ基準ブロックから送り出された前記マスタ基準信号の前記マスク信号Ｍpの夫々と比較し、
前記マスク信号Ｍpの同じ前記光路差に対応する前記スレーブ信号と、前記マスク信号Ｍpとの類似性に相応した信号を、前記マスク信号Ｍpごとに、出力すること、
を特徴とするスペクトル領域干渉の方法。
【請求項２】
前記第２ステップの比較する処理は、
前記スレーブ信号と、前記マスタ基準信号の前記マスク信号Ｍpの夫々との相関を算定することを含むこと、を特徴とする、
請求項１に記載のスペクトル領域干渉の方法。
【請求項３】
前記第２ステップの比較する処理は、
前記スレーブ信号と、前記マスタ基準信号の前記マスク信号Ｍpの夫々とのミキシングを行うことを含むこと、を特徴とする、
請求項１または２に記載のスペクトル領域干渉の方法。
【請求項４】
前記第２ステップの前記スレーブ信号を取得する処理は、
前記スレーブ測定干渉計と分光計を駆動している広帯域光源を提供することを含む、
請求項１〜３の何れか一項に記載のスペクトル領域干渉の方法。
【請求項５】
前記第２ステップの前記スレーブ信号を取得する処理は、
前記スレーブ測定干渉計と光検出器ブロックを駆動している狭帯域チューニング可能光源を提供することを含む、請求項１〜３の何れか一項に記載のスペクトル領域干渉の方法。
【請求項６】
正視型ＯＣＴ画像を作成するべく光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）を実施するために前記方法を使用する請求項４または５に記載のスペクトル領域干渉の方法であって、
前記最初のステップにおいて、
前記スレーブ測定干渉計における前記Ｐ個の光路差について、前記スレーブ測定干渉計に配置されたミラーを含むモデル物体から出力され、前記スレーブ測定干渉計の出力のスペクトルに相応した信号の各値を、ｐ=１，２．．．Ｐに関連付け、複数取得し、
取得した前記各値に対してチャネルスペクトルに相応した信号が、前記マスタ基準信号を提供するマスク信号Ｍp、但しｐ=１〜Ｐ、として格納され、前記マスタ基準信号のＰ個の前記マスク信号Ｍpを供給し、
前記第２ステップにおいて、
前記モデル物体は前記物体に置き換えられ、
前記物体からボリュームデータを生成するために、光周波数を前記ボリュームデータの第３の軸座標とし、前記スレーブ測定干渉計の出力の前記スペクトルに相応した信号Ｓ（ｈ，ｖ）を、前記物体の２つの直交方向において（ｈ，v）ピクセルごとに取得し、
横方向軸の前記（ｈ，v）ピクセルごとに収集した前記信号Ｓ（ｈ，ｖ）を、比較手法を用いて、前記マスタ基準信号の夫々の前記マスク信号Ｍpと比較し、
認識結果Ｃh,v(p)を取得し、続いてＰ個の正視型ＯＣＴ画像を生成し、
ｐに関連付けられた、前記正視型ＯＣＴ画像の各ピクセルにおける前記深さからの明度は、各ｐ=１，．．．Ｐについて前記（ｈ，v）ピクセルと対比した前記認識結果Ｃh,v(p)に相応していること、を特徴とする
スペクトル領域干渉の方法。
【請求項７】
正視型ＯＣＴ画像を作成するべく光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）を実施するために前記方法を使用する請求項４または５に記載のスペクトル領域干渉の方法であって、
前記最初のステップにおいて、
前記スレーブ測定干渉計における前記Ｐ個の光路差について、前記スレーブ測定干渉計に配置されたミラーを含むモデル物体から出力され、前記スレーブ測定干渉計の出力のスペクトルに相応した信号の各値を、ｐ=１，２．．．Ｐに関連付け、複数取得し、
取得した前記各値に対してチャネルスペクトルの共役フーリエ変換に相応した信号が、Ｐ個の前記マスク信号Ｍpの前記マスタ基準信号を提供するマスクＦＦＴ*（Ｍp）、但しｐ=１〜Ｐ、として格納され、
前記第２ステップにおいて、
前記モデル物体は前記物体に置き換えられ、
光周波数をボリュームデータの第３の軸座標とし、前記スレーブ測定干渉計の出力の前記スペクトルに相応した信号Ｓ（ｈ，ｖ）を、前記物体の２つの直交方向においてピクセル（ｈ，v）ごとに取得し、前記物体から前記ボリュームデータを生成し、
前記信号Ｓ（ｈ，ｖ）のフーリエ変換を実行し、
前記フーリエ変換の結果であるＦＦＴ｛Ｓh,v｝を、前記マスクＦＦＴ*（Ｍp）で逓倍し、次にこの結果の逆フーリエ変換を実行して認識結果Ｃh,v（ｐ）を取得し、正視型ＯＣＴ画像（Ｃ−スキャン）を生成し、
ｐに関連付けられた、前記正視型ＯＣＴ画像の各ピクセルにおける前記深さからの明度は、各ｐ=１，．．．Ｐについて（ｈ，v）ピクセルと対比した前記認識結果Ｃh,v(p)に相応していること、を特徴とする、
スペクトル領域干渉の方法。
【請求項８】
物体のスペクトル干渉法のための装置であって、
一対の干渉計アームを有し、光源によって駆動されるスレーブ測定干渉計と、
前記スレーブ測定干渉計から出力される光学スペクトル信号に相応したスレーブ信号を検出するように構成された検出ブロックと、
ｐ=１，２．．Ｐのマスク信号Ｍpを複数含むマスタ基準信号を提供するマスタ基準ブロックと、
前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームのうちの１つに前記物体が置かれているときの前記スレーブ信号と、前記マスタ基準ブロックから供給される前記マスタ基準信号の前記マスク信号Ｍpの夫々と、を比較する、１つ以上の比較ブロックと、
を含み、
前記マスタ基準信号の前記マスク信号Ｍpの夫々は、
前記スレーブ測定干渉計における前記物体の異なる深さに相応するＰ個の光路差の値の夫々に対応するスペクトル干渉信号であり、
前記比較ブロックは、
前記物体の異なる深さでの前記スレーブ信号の各部分を認識するよう構成され、
前記マスク信号Ｍpの夫々に対し、前記マスク信号Ｍpと同じ前記光路差と対応する前記スレーブ信号の成分と、前記マスク信号Ｍpとの類似性の度合に相応した信号を出力すること、を特徴とする
スペクトル干渉法のための装置。
【請求項９】
前記比較ブロックは、１または複数の相関器である請求項８に記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１０】
前記比較ブロックは、１または複数のミキサである請求項８に記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１１】
前記マスタ基準ブロックは、
複数の前記マスク信号Ｍpに応じたＰ個のマスクの記憶ブロックを含み、
前記Ｐ個のマスクの数と同じ数だけの前記マスタ基準信号の成分を提供するように、前記装置は、前記検出ブロックと前記記憶ブロック内の前記Ｐ個のマスクを同時に読み取るように配置されている請求項８に記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１２】
前記比較ブロックから出力される前記Ｐ個の信号のそれぞれは、
前記スレーブ信号と、前記マスク信号Ｍpとの類似性に基づく振幅を有し、
前記物体の深さ方向の反射プロフィル（Ａ−スキャン）は、
前記Ｐ個の比較ブロックで搬送された前記Ｐ個の信号の前記振幅から構成される、請求項１１に記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１３】
走査装置と、
前記マスタ基準信号の前記Ｐ個の夫々の前記マスク信号Ｍpで規定した前記物体のＰヶ所の深さから前記Ｐ個の正視型ＯＣＴ画像を生成するために、光出力ビームを前記物体にわたり走査するよう構成された光学インターフェースと、
をさらに含むことと特徴とする、
請求項８から１２のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１４】
前記検出ブロックは、リニア光検出器アレイまたは、２次元光検出器アレイを含む、請求項８から１３のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。
【請求項１５】
分散装置が前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームのうちの一方に配置されていること、または、前記スレーブ測定干渉計の前記一対の干渉計アームに異なる符号の分散が提示されていること、を特徴とする
請求項８から１４のいずれかに記載のスペクトル干渉法のための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スペクトル領域（ＳＤ）干渉法に関し、物体内の軸位から反射した信号または、物体内のいくつかの軸位の各点から反射した各信号の測定値を提供するために利用できる各装置および方法を提供する。データの線形化およびキャリブレーション無く軸反射プロフィルを作成する実施例の開示している。この方法は距離の測定または、検出の応用に利用できる。軸反射プロフィルは、いくつかの測定点から平行して取得および処理して構成される。本発明は、画像技術として、画像化している物体のボリュームの異なる深さでの複数の正視型画像をリアルタイムで、また平行して送る各装置および方法を開示する。集めたデータのボリュームをソフトウェアカットすることなく、また、データの線形化およびキャリブレーションを行うことなく正視型光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像を作成する実施例を開示している。干渉計の出力で測定されたスペクトルに基づいて分散補償を自動的に行うまたは、複合されたものを検出する実施例を開示している。
【背景技術】
【０００２】
ＳＤ干渉法およびＳＤ−ＯＣＴは、調べている物体からの光信号と局所的な光基準信号との間で作成された干渉信号のスペクトルの解析に基づく技術である。ＯＣＴは、物体の断面画像、つまり、空間（直交座標、軸座標）における二次元（２Ｄ）画像をリアルタイムで作成できる。Journal of Microscopy, 2012 doi:10.1111/j.1365-2818.2012.03619.x:に掲載されたA. Podoleanu の論文"Optical coherence tomography" に記載されているように各ＳＤ法は、二つのフォーマット(i)分光計に基づく（ＳＢ）または(ii) 波長可変レーザまたは掃引光源（ＳＳ）を用いたもので実行できる。
【０００３】
異なるＳＤ−ＯＣＴ手法を実施しているＯＣＴ概略図を図１および図２に示す。これらは、光源（１）にマイケルソン干渉計を含み、基準ビームを作成するために光学スプリッタ（２）と基準ミラー（４）を用いている。顕微鏡用光学インターフェース（５）は、観察する物体（３）からスプリッタ（２）へおよびスプリッタ（２）から物体（３）へ、さらに光学スペクトル読取装置（６）まで光を搬送するために採用されている。光学スペクトル読取装置（６）は、電気信号（６０）の形で基準ミラー（４）から返された基準ビームと物体（３）から返されたビームとの光の干渉のスペクトル解析を、干渉計の出力での光のスペクトルに関連付けて行う。スプリッタ（２）から物体（３）およびその逆を行き来する物体波の経路が物体経路長、ＯＰＬである。（２）から（４）およびその逆を行き来する基準波の経路が基準波経路長、ＲＰＬである。干渉計における光路差（ＯＰＤ）は、ＯＰＤ＝（ＯＰＬ−ＲＰＬ）として規定される。光学インターフェース（５）は、物体（３）の上から物体ビームを直交方向に走査するための一つあるいは二つの横方向走査装置（５１１）および（５１２）を含む横方向走査ユニット（５１）を有する。物体と基準ビームの重ね合わせにより生じる干渉信号は、光学スペクトル読取ユニット（６）へ送る前に、各レンズ、収束ミラー、ピンホール（詳細は省く）などの（５２）内の他の素子によって光学インターフェース（５）内で空間フィルタされる。
【０００４】
上記は、ＯＣＴを行うために直交方向走査を備えたスペクトル領域干渉法（ＳＤＩ）の原理を説明する一般的な構成であることは、当行者に明らかであろう。実際には、（５）から（６）へ光を搬送するために光ファイバーを使用でき、この場合にファイバーはピンホール（５２）の役割を果たす。スプリッタ（２）はファイバーで実現することもできる。また、図１７に示すように、各光学スプリッタ間で光を再循環させることによって基準ビームを提供することができる。他の干渉計も使用できることは明らかである。
【０００５】
時間領域（ＴＤ）−ＯＣＴにおけるＯＰＤの機械的走査は、図１におけるＳＢ−ＯＣＴの分光計（６１）のアレイ上の帯電量を読み取ることまたは、図２におけるＳＳ−ＯＣＴのレーザ源（１２）の周波数をチューニングすることで置き換えられる。
【０００６】
２Ｅ個の点は、ＳＢ−ＳＤＩの場合は分光計内のリニアカメラで２Ｅ個のピクセルを用いることにより、または、ＳＳ−ＳＤＩの場合は少なくとも２Ｅ個の分解可能なスペクトル点での調整源（１２）の放射をチューニングすることによりスペクトルからサンプルを抜き取っている。
【０００７】
深さ分解能はいずれの場合も、コヒーレンス長ｃｌによって決まり、ＳＢ−ＳＤＩにおける光源（１１）のスペクトルバンド幅Δλの半値全幅（ＦＷＨＭ）を用いてまたは、ＳＳ−ＳＤＩにおけるＳＳ１２のチューニングバンド幅Δλをｃｌ〜λ2／Δλ、但しλは中心波長とする、として用いて計算する。各パラメータｃｌおよび２Ｅは、図１および図２においてかように取得したＡ−スキャンのそれぞれ軸分解能および軸領域を決定するものとして示す。いずれの場合も２Ｅδλ＝Δλで、軸領域は、別のコヒーレンス長ＣＬ〜λ2／δλ、但しδλはカメラ（６１）の画像ピクセルごとのバンド幅またはＳＳ（１２）のライン幅とする、に相応している。
【０００８】
図３に示すように、ＯＰＤの係数は大きいほど、マイケルソン干渉計出力のスペクトルにおける山と谷が多くなり、したがって、チャネル（channelled）されたスペクトルへの参照数が多くなる。２Ｅ個のピクセルを使用すると、信号（６０）のうちのＥ個のサイクルまで変換できる。光学スペクトル読取装置（６）は、チャネルスペクトル（ＣＳ）を電気信号（６０）に変換する。手法はＳＢ、ＳＳにかかわらず、光学スペクトル読取装置（６）の出力でのチャネルスペクトルの読み取りは、ＯＰＤの係数に相応した周波数の信号を供給する。
ｆ＝Ｕ│ＯＰＤ│                                        （１）
ここで、Ｕは各ＳＤＩセットの特性を示す変換係数である。
【０００９】
ＳＤ−ＯＣＴは、干渉計出力でのスペクトルの、つまり、ＣＳ信号のスペクトル観測を意味する。図１と図２に示すように、２つの可能性がある。ＳＤ−ＯＣＴの処理は低コヒーレンス干渉計の光学スペクトル出力の復調に基づく。図１および図２の従来技術を調べると、ＳＢに基づくＳＤＩとＳＳに基づくＳＤＩのいずれのＳＤＩ概念も、図３（ａ）’に概略を示すように、同じ構成に適合する。干渉計の出力での干渉スペクトルのスペクトル解析は、光源（１）と光学スペクトル読取装置（６）で異なる素子を有して行われ、図１のＳＢ−ＳＤＩの場合には（１）に広帯域（broadband）源（１１）と（６）に干渉計（６１）を用い、図２のＳＳ−ＳＤＩの場合には（１）に光源（１２）をチューニングして、（６）に光検出器（６３）に用いる。従来技術では、ＦＦＴ処理装置（６２）を用いてスペクトル解析を実行する。ＦＦＴ処理が正しく行われるためには、以下に説明するように、チャネルスペクトルを光周波数の各スロットに等しく提供するためにキャリブレータ（６２０）が必要である。
【００１０】
分光計に基づく光コヒーレンストモグラフィ（ＳＢ−ＯＣＴ）
図１において、光源は広帯域（１１）であり、処理装置（６）は干渉計（６１）を採用し、ＣＣＤ撮像素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）リニアカメラを用いて、通常はプリズムまたは回折格子およびリニア光検出器アレイを用いて構成される。このような手法は、以下において、分光計に基づく（ＳＢ）−ＯＣＴのものを指す。スペクトルは山と谷（チャネルスペクトル）を示し、Taplin et al.による, "Displacement sensor using channelled spectrum dispersed on a CCD array", Electron. Lett. 29, No.10, (1993), pp. 896-897の論文に記載のように、このような変調の周期は干渉計におけるＯＰＤに相応する。図３（ａ）に示すように、〜３ｃｌ（左）と〜６ｃｌ（右）のＯＰＤに対する、２つのＯＰＤ値に、物体（３）としてミラーを使用する場合には、ＯＰＤが大きいほどスペクトル（Ｓ，６０）内のピークの数が多い。干渉計（６１）内のリニアカメラは、図３ｂに示すように、チャネルスペクトル内の連続した山と谷のサンプルを抜き取ることができるように、十分に小さなピクセルδλが必要である。その電荷量をダウンロードすることにより、図３（ｃ）ｓに示すように、干渉計内のリニアカメラは光学スペクトルを時間内に電気信号に変換する。網膜や皮膚などの多層物体を画像化する場合には、各層はその深さによって自身のスペクトル変調周期をインプリントする。
【００１１】
干渉計出力におけるスペクトル（ＣＳ）は、（６１）内のリニアカメラレイから帯電（charge）をダウンロードすることにより、時間Ｔ内に読み取る。その際、処理装置（６）により出力信号（６０）が搬送される。
【００１２】
ブロック（６２）のＦＦＴ処理装置は、干渉計（６１）内のリニアカメラから搬送される信号（６０）の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を遂行し、信号ＣＳの周期性をＯＰＤに関連する異なる周波数のピークに変換する。このようなプロフィルは、図３（ｄ）および図１の下部に示すように、物体（３）がミラーの場合には、基本的に深さ方向の反射の平方根のＡ−スキャンプロフィル、信号６０’である。検出に応用する場合には、これは測定の出力となる。ＯＣＴに応用する場合、断面ＯＣＴ画像を組み立てるために（５１）を用いて物体（３）上での異なる横方向位置でのＡ−スキャンが複数必要である。
【００１３】
掃引光源光コヒーレンストモグラフィ（ＳＳ−ＯＣＴ）
図２において、処理装置（６）は光検出器（６３）を採用し、掃引光源（波長可変レーザ）（１２）を光源（１）として使用し、掃引光源（ＳＳ）−ＯＣＴと称する方法に基づいて動作する。
【００１４】
図３は、ＳＳ−ＯＣＴにも同様に適合し、Δλおよびδλはそれぞれ掃引光源（１２）のチューニングバンド幅（tuning bandwidth）とライン幅である。この場合の信号（６０）は、掃引光源（１２）の周波数をチューニングする際の一時的な（６）の信号出力である。図２において、図３ｂに示す狭帯域掃引光源（１２）のレーザラインδλは、図３ａに示すように、チャネルスペクトル内の隣接するピーク間のスペクトル距離よりずっと短くする必要がある。図３ｃは、ＳＳ（１２）をチューニングする際の、図２における光検出ブロック（６３）の信号出力を示す。理想的な例の場合に、レーザラインがデイラックのデルタ関数（限りなく小さい線幅δλ）で近似すると、光検出信号（６０）はチャネルスペクトルと全く同じ形状となる。（６２）によって生成した信号（６０）の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）は、チャネルスペクトルの周期性をＯＰＤに関連した異なる周波数の各ピークに変換する。図３（ｄ）および図２の下部に示すように、物体（３）がミラーの場合にＡ−スキャンはこのようにして得られる。波長をチューニングするために必要な時間がＡ−スキャンを生成するためにかかる時間を決定する。
【００１５】
飛点対全領域撮像
各ＯＣＴ手法で、異なる類の走査および検出を確認できる。全てのＯＣＴシステムは、２つまたは３つの走査機構を備えている。飛点型を実施する場合には、各点ごとに、物体（３）上のビームを偏向させるために図１および図２における走査装置（５１１）および（５１２）としてガルバノスキャナ（galvo-scanner）、共振スキャナ、電圧素子および、音響光学変調器を用いる。全領域型を実施する場合には、その状況内のいくつかの点を一度に捕捉するために２Ｄアレイ、ＣＣＤまたはＣＭＯＳカメラを使用する。図１において、全領域型で動作している場合、J. Wang, C. Dainty, A. Gh. Podoleanuによる "Line-field spectral domain optical coherence tomography using a 2D camera", Proc. SPIE 7372, 737221 (2009)で説明しているように、スプリッタ（２）と物体（３）の間の走査装置（５１）は１つだけの走査装置に減らしてあり、光学インターフェース（５）ではラインを用いて物体（３）を照射するために円筒形光学を使用し、分光計（６１）内のカメラは２Ｄカメラである。ラインの各ピクセルが物体（３）に照射している、（６１）内の２Ｄカメラの一方向に沿った直交方向（例えば、列方向に沿った方向）では、チャネルスペクトルは２Ｄカメラの直角方向（各縦列）に沿って照射されて、機械走査を行うことなくＢ−スキャン画像を生成する。直交方向走査装置（５１１）の各位置には、物体（３）に照射したラインと深さ方向の軸によって形成された面において、２Ｄアレイは断面画像（Ｂ−スキャン）を提供する。その後、次のＢ−スキャンを収集するために走査装置（５１１）を次の位置に移動する。
【００１６】
図２において、全領域型で動作する場合には、直交方向走査装置（５１）を取り外して（５２）内のピンホールと光検出器（６３）は２Ｄカメラで置き換えられる。全領域ＳＳ−ＯＣＴでは、図２の掃引光源（１２）をチューニングしながら、Ａ−スキャンを返すために各カメラピクセルについて処理が行われる。このようにして、published by J. Wang, M. Hathaway, V. Shidlovski, C. Dainty, A. Podoleanu による "Evaluation of the signal noise ratio enhancement of SS-OCT versus TD-OCT using a full field interferometer", Proc. SPIE 7168, 71682K (2009)に記載されているように、機械走査を行うことなく物体の全ボリュームを取得する。全領域型は、コンパクトな方法であるがカメラ内のピクセル間の混信という問題がある。全領域型は、ＳＳ用の高速チューニング速度を必要とすることなく、ＳＳ−ＯＣＴにおける高速補足に別の選択肢をも提供する。３Ｄデータの高速収集へのアクセスは、掃引速度を上げることにより、またはより低速のＳＳを有する、全領域型ＳＳ−ＯＣＴセットにおける（６３）内のカメラのフレーム速度によってチューニング速度が決まる、ＣＭＯＳカメラなどのような高速カメラを組み合わせることにより得られる。
【００１７】
このため、（５１）内の走査素子および光学インターフェース（５２）内の光学素子は、これらの異なる可能性に対応するように総称して解釈され、飛点型を使用する場合には点型光検出器で信号を受信し、全領域型の場合には物体ビームの繰返偏向は、光検出器の１Ｄまたは２Ｄアレイで平行して読み取る干渉信号で置き換えられる。これらの場合、各映像部位の、（５２）内のピンホールの影響は、これらのような各映像部位の小開口によって置き換えられ、走査装置（５１）は（６）（光検出アレイの電荷量を走査する機能を担う）の正面に移動する。よって、本開示の記載において、飛点型の構成で機械走査を使用する場合、あるいは、全領域型の構成で光検出器のリニアアレイまたは２Ｄアレイの電荷量を走査する場合、走査手段および検出手段はこれらに関係なく同じ機能を果たすものと総称して解釈する。
【００１８】
ＳＤ−ＯＣＴにおいて使用する走査の、飛点型または全領域型の、異なる原理にかかわらず、従来技術では（６２）においてＦＦＴで信号６０’を生成する。
【００１９】
再サンプリングの問題
従来技術のＳＤ干渉法が提示する最初の問題点は、図１の干渉計（６１）および図２の光検出ブロック（６３）（または、ＳＳ全領域型を実施例におけるカメラ）から来るデータは、光周波数が線形で提供されていないということである。この問題には、データの線形化が必要であり、また時間を要する。ＳＢ−ＯＣＴでは、分光計で使用しているリニアカメラ（６１）上での光周波数ではスペクトルは線形回折していない。ＳＳ−ＯＣＴでは、光源（１２）の光周波数の変化は時間に関して線形でない。例えば、多くの掃引光源はファブリペロー調整可能フィルタを使用する。高いライン速度を達成するためには、これらのフィルタを正弦波信号で励起して生成される光信号の周波数を非線形的に変化させるように導く。線形光周波数スロットにまとめられていない全てのデータ信号（６０）のＦＦＴは、最終Ａ−スキャン、つまり、信号（６０’）において、より小さなピーク振幅、広幅のピークおよび多数のピークまでもたらす。
【００２０】
このため、具体的なＦＦＴ信号処理法、線形化およびキャリブレーション手順が開発され、検知やＳＤ−ＯＣＴシステムに使用する全ての従来技術のＳＤ干渉計は、同じ周波数スロットのＦＦＴ処理装置（６２）へデータを提示するために余計な装置を使用し、キャリブレータブロック（６２０）での余計な工程を含む。これらのシステムは全て、余計な費用がかかり、余計な工程には時間と有意なコンピューティング資源を必要とする。
【００２１】
ＳＤ−ＯＣＴは、今では１ＭＨｚを超えるライン走査速度を達成している、つまり、これだけの速さでスペクトルを取得できる。しかしながら、大多数の複雑なリアルタイムデータの処理工程をこの速度で処理できない。数値の後処理には、データ再サンプリング、数値からのスペクトル形成およびアポディゼーション、フーリエ変換そして個別Ａ−スキャンの各部分の足し算などの多数のステップを伴い、これらには時間を要する。
【００２２】
これまでに、いくつかの手法ではＳＢ−ＯＣＴおよびＳＳ−ＯＣＴのいずれを実施する場合も干渉計のデータをキャリブレーションすることを示している。
【００２３】
このため、ＳＢ−ＯＣＴにおける光学ハードウェア手法では、図１のキャリブレーションブロック（６２０）で示す分光計内の専用のプリズムを設けることを含み、これにより分光計内の光検出アレイ上のスペクトルを光周波数で線形に配信する[Z. Hu and A. V. Rollins, "Fourier domain optical coherence tomography with a linear-in-wavenumber spectrometer," Opt. Lett. 32, 3525-3527 (2007)]。他の手法は、パラメータの反復[B. Park, M. C. Pierce, B. Cense, Seok-Hyun Yun, M. Mujat, G. Tearney, B. Bouma, and Johannes de Boer, "Real-time fiber-based multi-functional spectral-domain optical coherence tomography at 1.3 μm," Opt. Express 13, 3931-3944 (2005)] や位相線形化手法[R. Leitgeb, W. Drexler, A. Unterhuber, B. Hermann, T. Bajraszewski, T. Le, A. Stingl, and A. Fercher, "Ultrahigh resolution Fourier domain optical coherence tomography," Opt. Express 12, 2156-2165 (2004)]などソフトウェアに基づく。この場合キャリブレーションブロック（６２０）は、ＦＦＴ処理装置（６２）へ適用する前に、処理ブロック（６）からのデータに対して行われる必要な全ての別処理、再サンプリング、補間、線形化、ゼロ詰め等を知らせる。
【００２４】
同様に、ＳＳ−ＯＣＴにおける非線形的な掃引を補正するために、例えば、第２の干渉計で生成された電子的トリガー信号（ｋクロック）でアナログ−デジタル変換器をクロック制御することを含むハードウェア手法[R. Huber, V. Wojtkowski, and J. G. Fujimoto, "Fourier Domain Mode Locking (FDML): A new laser operating regime and applications for optical coherence tomography," Opt. Express 14, 3225-3237 (2006), M. Gora, K. Karnowski, V. Szkulmowski, B. J. Kaluzny, R. Huber, A. Kowalczyk, and M. Wojtkowski, "Ultra high-speed swept source OCT imaging of the anterior segment of human eye at 200 kHz with adjustable imaging range," Opt. Express 17, 14880-14894 (2009), J. Xi, L. Huo, J. Li, and X. Li, "Generic real-time uniform K-space sampling method for high-speed swept-Source optical coherence tomography," Opt. Express 18, 9511-9517 (2010)] また、チューニング可能フィルタに適用した波形を最適化することを含むハードウェアおよび／またはソフトウェア手法[C. Eigenwillig, B. Biedermann, G. Palte, and R. Huber, Opt. Express 16, 8916 (2008), Christoph V. Eigenwillig, Benjamin R. Biedermann, G. Palte and R. Huber, "K-space linear Fourier domain mode locked laser and applications for optical coherence tomography," Opt. Express 16, 8916-8937 (2008), I. Trifanov, A. Bradu, L. Neagu, P. Guerreiro, A. Ribeiro, and A. G. Podoleanu, "Experimental Method to Find the Optimum Excitation Waveform to Quench Vechanical Resonances of Fabry-Perot Tunable Filters Used in Swept Sources," Photon. Techn. Lett. 23, 825-827 (2011)]などのいくつかの手法が報告されている。ソフトウェア手法は、アナログからデジタルへの（Ａ／Ｄ）変換の後にデータの再サンプリングを行うことを含む[S. Vergnole, D. Levesque, and G. Lamouche, "Experimental validation of an optimized signal processing method to handle non-linearity in swept-source optical coherence tomography," Opt. Express 18, 10446-10461 (2010), Y. Yasuno, V. Dimitrova Vadjarova, S. Makita, M. Akiba, A. Morosawa, C. Chong, T. Sakai, Kin-Pui Chan, M. Itoh, and T. Yatagai, "Three-dimensional and high-speed swept-source optical coherence tomography for in vivo investigation of human anterior eye segments," Opt. Express 13, 10652-10664 (2005), B. Chang Lee, M Yong Jeon, and T. Joong Eom, "k-domain linearization of wavelength-swept laser for optical coherence tomography," Proc. SPIE 7894, Optical Fibers, Sensors, and Devices for Biomedical Diagnostics and Treatment XI, 789418, Feb.°16, 2011]。残念ながら、上記の手法は全て高価な設備を別に必要とし、さらに／または計算に費用が嵩み、ＯＣＴシステムのリアルタイム動作を制限する。
【００２５】
（６３）からの信号用に二重入力デジタイザを動かしている掃引光源（１２）内のクロック、または掃引光源（１２）内のコントローラまたはフィルタあるいは、ソフトウェア線形化手法等の全ての特別なハードウェア装置は図２の別のキャリブレーションブロック（６２０）に含まれている。
【００２６】
ブロック（６２０）はＳＤ−ＯＣＴシステムのコストを上げるか、画像生成速度を落とす。上記の手法を使用した線形化およびキャリブレーション手法を適用した後でさえ、ＳＢおよびＳＳ手法にかかわらず、非線形性の補間を全て行うことはできない。
【００２７】
正視型Ｃ−スキャンスライス生成時間およびＳＤ−ＯＣＴにおけるボリューム収集時間
従来技術における第２の問題点は、２Ｄ正視型マップ（Ｃ−スキャンＯＣＴ画像）をリアルタイムで生成できないということである。このため、従来技術においてはまず第一にＡ−スキャンをボリュームに組み立てて、第二にＣ−スキャンを生成するためのソフトウェアカットを作る必要がある。ＳＢ−ＯＣＴおよびＳＳ−ＯＣＴセットは、それらのバージョンが飛点型か全領域型に関係なく、Ｃ−スキャン面に垂直に、つまり軸座標に沿った反射プロフィル、Ａ−スキャンを出力する。Ｃ−スキャンは、顕微鏡が提供するようなより見慣れた配向性（軸上ビームに対する横方向断面）を示す。Ｃ−スキャンは、組織の微細構造の視覚化を向上させ、付加的な情報を提供する。またこれらは、次の高分解能断面のＢ−スキャンのサンプリング位置を決定する処理に有用である。Ｃ−スキャン断面は、ＳＢ−ＯＣＴおよびＳＳ−ＯＣＴで得られるが、物体（３）の全ボリュームが取得されてからのみ、つまり、取得後処理のみを通じてのみ可能である。従来技術において、全ボリュームのサンプリングをするために第１のステップで異なる横方向軸、Ｙv、但しｖ＝１，２，．．．、での一連のＢ−スキャンＯＣＴ画像が撮像される。これにつづき第２のステップではＣ−スキャンを取得するために先に生成した３Ｄボリュームをソフトウェアを用いてスライスする。このためＳＤ−ＯＣＴでは、Ｃ−スキャンを作るためにかかる時間は全ボリュームデータを収集するために必要な時間Ｔvに加えてＡ−スキャンをボリュームに組み立てるためにかかる処理時間とこのようなボリュームをソフトウェアカットするための時間Ｔcutによって決まる。例えば、１ＭＨｚライン速度では５００本のラインから成るＢ−スキャン画像のデータを５００マイクロ秒で取得することを可能にする。もしＡ−スキャンの深さ方向において５００ピクセルのこのようなフレーム５００取得されるとしたら、これはＴv＝０．２５秒で５００3のボリュームのピクセルデータが取得されたことを意味する。これはＣ−スキャン画像を作るために必要なデータを取得するための最短時間間隔を示す。データを処理し，ＴA、Ａ−スキャンを組み立てて、サンプルの空間的なボリュームを作成してボリューム内にＣ−スキャン用ソフトウェアカットを生成する時間，Ｔcutのために追加時間を必要とする。従来技術では、横方向軸（ｈ，ｖ）、ここでｈ＝１，２，．．．Ｈ、ｖ＝１，２，．．．Ｖ、の全ての所定ピクセルの干渉計の出力スペクトルの読み取りから軸反射プロフィル（Ａ−スキャン）を作成するためにフーリエ変換を使用している。ボリュームは、ＸおよびＹ軸に沿ったそれぞれに対応する全てのＨおよびＶピクセルのＡ−スキャンを組み合わせることにより作成する。そして、このようなボリュームから対応する正視型スライスをソフトウェアカットする。これには時間を要する。
【００２８】
正視型カットにかかる時間を短縮するための解決策がB. R. Biedermann, W. Wieser, C. V. Eigenwillig, G. Palte, D. C. Adler, V. J. Srinivasan, J. G. Fujimoto, and R. Huber にょる"Real time en-face Fourier-domain optical coherence tomography with direct hardware frequency demodulation", Optics Letters, Vol. 33, Ho. 21/1, (2008), pp. 2556 - 2558の論文で提案された。この論文では、光検出信号を局所発振器で搬送した特定の選択した周波数の信号とミキシングすることにより、光源の光周波数をチューニングしながら単一周波数帯域の振幅を光検出信号から抽出している。一つの正視型画像は、同一軸位置の点を複数含む。これは正視型画像の各点に対してチャネルスペクトルの同一変調が生成されることを意味する。同一ＯＰＤ値での各点はチャネルスペクトルにおいて同じ数のピークを形成するため、光周波数をチューニングすることによりチャネルスペクトルを読み取った場合には、光検出信号の拍動に対して特定の周波数が得られる。しかしながら、この手法ではデータの線形化およびキャリブレーションが必要となる。またこの手法は、最終コーヒーレンスゲートにガウス分布を確保するために掃引光源の付加的な変調が必要となるという不利益をもたらす。さらに深さ方向からのさらなる正視型画像が必要となる場合に、デジタルインターフェースにはフィルタあるいは、ミキサをさらに組み立てる必要がある。異なる深さで新たな正視型画像を生成するためには、ボリュームのデータを軸座標に沿って読み取って、正視型画像が推測される場所の深に対応する変調を生成する必要がある。キャリブレーションが不完全な場合、信号の振幅と画像の明度は低くなる。
【００２９】
ミラー類の問題
従来技術のＳＤＩおよびＳＤ−ＯＣＴ手法の別の短所は、式（１）に示すように、チャネルスペクトルの変調のＯＰＤ値が正と負の値とで同じであるということである。位相または周波数変調器を用いてあるいは干渉計内に分散素子を入れることなどにより、負のＯＰＤ値の変調から正のＯＰＤ値の変調を認識するような手法がいくつか考えられている。このような手法では、完全軸範囲、つまり、両正負ＯＰＤを利用できることを可能にする。Drexler W., Hover B., Povazay B., Matz G.による国際公開第2010/007025号パンフレット "Method for image range extension in optical coherence tomography"など、分散素子を併用したいくつかの反復数値手法とともにＦＦＴの前にデータを線形化するいくつかの手法が提案されている。この特許出願明細書には、完了までに長時間かかる多数の手順が記載されており、また別の欠点としてこれらは断面画像のみ出力できる。正視型画像が必要な場合には、３つの部分からなる処理時間、全体軸範囲の再構築にかかる時間、再サンプリング、補間／線形化／キャリブレーションにかかる時間および、ボリュームの組み立てと正視型カット、にはかなり長時間かかる。
【００３０】
このため、ＳＤＩにおいて物体の全ての所定深さにおいて瞬時に信号を送るためのキャリブレーションまたは線形化を必要としない処理手法が要求されており、言い換えれば、フーリエ変換以外の他の機能ブロックを使用するシステムが必要である。
【００３１】
ＳＤＩを利用する際には、チャネルスペクトルをより速くデコードして、ＯＣＴを利用する際に異なる深さからＣ−スキャン（正視型）画像をより速く生成できる手法とシステムも必要である。
【００３２】
また、分散補償をより速く処理するという観点での必要性がある。
全軸範囲断面画像をより速く提供するために分散性干渉計における信号処理速度を上げる必要がある。この点において、全軸範囲正視型画像処理を行う必要もある。
さらに、平行してスペクトル読出しを提供する光学干渉計により適切な信号処理手法および装置も必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００３３】
図３’（ａ）を参照し、従来技術における全てのＳＤＩおよびＳＤ−ＯＣＴシステムは、（ｉ）（１），（２），（４），（５）にグループ化した干渉計と光源、（ｉｉ）干渉計のスペクトル出力を読み取る手段（６）、（ｉｉｉ）最後の成分に適用する前にスペクトルデータの線形化装置または再サンプリングモダリティ（６２０）および（ｉｖ）ＦＦＴ処理装置（６２）２）の、図１および２に具体的に示す、４つの部分を有する。
【００３４】
第１の形態において、本発明は新規性のあるＳＤＩおよびＳＤ−ＯＣＴシステムおよび手法に関し、図３’（ｂ）に示すように（ｉｉｉ）および（ｉｖ）はチャネルスペクトル（６０）とマスタ基準信号（７０）または（７０’）との比較ブロック（６４）または（６４’）で置き換えられる。
【００３５】
第２の形態において、本発明は、マスタ干渉計内のＯＰＤで決定した光路差（ＯＰＤ）値にある物体内の点からスレーブ測定干渉計で信号を取得するＳＤＩを実施するための方法および装置を開示している。我々はこの方法をマスタ／スレーブ干渉法（ＭＳＩ）と呼んでいる。深さ方向に連続する複数の層からできている物体を調べる場合、スレーブ測定干渉計は、マスタ干渉計内のＯＰＤで決定した物体からその深さを選択する。
スレーブ測定干渉計で対象とした、特定の深さからの信号を認識するために、マスタ／スレーブ干渉法はマスタ干渉計での複数のチャネルスペクトルをスレーブ測定干渉計でのチャネルスペクトルと比較することを含む。
【００３６】
第３の形態において、本発明は各チャネルスペクトルを比較して、二つのチャネルスペクトルの類似の度合いに相応した出力信号を提供する方法と装置を開示している。このような比較手法は、信号の形状比較またはパターン認識手順に基づくことができる。チャネルスペクトルを比較するために開示している他の方法は、相関または逓倍した後に修正することに基づく。相関に基づく場合、本発明は（ｉ）各点ごとに、限られた数の遅延について、１つの遅延信号を含む２つの信号の積の積分（合計）を計算することにより、または（ｉｉ）３つのフーリエ変換を利用して、相関を実施する方法および装置を開示している。
【００３７】
第４の形態において、本発明は、マスタ干渉計から送り出された信号を、複数のマスクを保管しているメモリバンクに置かれたマスクを読み取ることによって取得する信号で置き換えられるＳＤＩの方法および装置を開示している。
【００３８】
第５の形態において、本発明は、マスタ干渉計から送り出された信号が多数のマスクを読み取ることによって取得した信号で置き換えられ、記憶装置に記憶されているマスクは同一（スレーブ）干渉計のみを使用して取得する、ＳＤＩの方法および装置を開示している。この形態における方法は、最初はマスクの生成に有用なデータセットを取得するために、測定前に行われる、初期ステップと、現在の測定処理ステップである第２ステップの、２度使用する光学干渉法の装置に関する。
【００３９】
第６の形態において、本発明は、マスタ干渉計は物理的なフォーマットまたはマスクの形態で、物体から正視型ＯＣＴ画像を収集する位置のＯＰＤ（深さ）を決定する、マスタ−スレーブ干渉法の原理を用いて正視型ＯＣＴ（Ｃ−スキャン）画像を生成するＯＣＴのための方法および装置を開示している。
【００４０】
第７の形態において、本発明は、各Ｃ−スキャン画像が別々のチャネルで送られ、各々が特定のＯＰＤp値に対して事前に記録されている特定のマスクを使用するマスタ−スレーブ干渉法の原理に基づいて動作している、多数（Ｐ）の正視型ＯＣＴ（Ｃ−スキャン）画像を調査対象物体の異なる深さ、ｚp、ｐ＝１，２，．．．Ｐから平行して取得するためのＯＣＴの方法および装置を開示している。
【００４１】
第８の形態において、本発明は、物理的なフォーマット、またはデジタイザで読み取ったマスクあるいは記憶されたマスクの形態で、マスタ干渉計が異なるＯＰＤ値にチューニングされており、各ライン（Ｔ−スキャン）がマスタ−スレーブ干渉法の原理に基づいて動作しているＯＣＴシステム内のチャネルで生成される、複数のライン（Ｔ−スキャン）を含んだ断面（Ｂ−スキャン）ＯＣＴ画像を生成するＯＣＴの方法および装置を開示している。
【００４２】
第９の形態において、本発明は、物理的なフォーマット、またはデジタイザで読み取ったマスクあるいは記憶されたマスクの形態で、マスタ干渉計が異なるＯＰＤ値にチューニングして、マスタ−スレーブ干渉法の原理に基づいて動作しているＯＣＴシステム内のチャネルで各点を送り、各ライン（Ａ−スキャン）をＰ個の点から平行して生成する、複数のＡ−スキャンのラインを含んだ断面（Ｂ−スキャン）ＯＣＴ画像を生成するＯＣＴの方法および装置を開示している。
【００４３】
第１０の形態において、本発明は、各Ｂスキャン画像が、特定のＯＰＤp値に記録されている特定のマスクを使用してマスタ−スレーブ干渉法の原理に基づいて動作している各チャネル、Ｐ本、により平行して搬送される複数のＴ−スキャンを含んでいる、異なる各直交座標に対するＢ−スキャンで順次生成されるＯＣＴ断面画像（Ｂ−スキャン）を多数、Ｖ、取得するＯＣＴの方法および装置を開示している。
【００４４】
第１１の形態において、本発明は、調査対象物体の深さ方向（Ａ−スキャン）の反射プロフィルまたは横方向反射プロフィル（Ｔ−スキャン）を提供できる、汎用スペクトル領域干渉計装置を開示している。
【００４５】
第１２の形態において、本発明は、Ａ−スキャンから生成したＢ−スキャンで、またはＴ−スキャンから作ったＢ−スキャンで、あるいは同じＴ−スキャンから作ったＣ−スキャンで、調査対象物体のボリュームをスライスできる汎用ＳＤ−ＯＣＴを開示している。これに関し、多数の深さ方向の正視型ＯＣＴ画像（Ｃ−スキャン）が同時にまた、平行して生成される。
【００４６】
第１３の形態において、本発明は、組織内の血管構造内の流れの正視型ＯＣＴ画像を作成する方法および装置を開示している。
【００４７】
第１４の形態において、本発明は、上記の形態に記載されているマスクおよび、測定チャネルスペクトルと比較するための基準チャネルスペクトルとしての役割を果たすように、このようなマスクによって搬送される信号を生成する手順を開示している。
【００４８】
第１５の形態において、本発明は、ミラー関連問題の心配が不要な、両正負ＯＰＤ値からの全軸範囲断面（Ｂ−スキャン）ＯＣＴ画像と同時にＣ−スキャン（正視型）ＯＣＴ画像を作成する方法および装置を開示している。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
本発明に特有であるとみなされる新規性のある特徴は、その構造、構成、使用および動作の方法、およびこれらのさらなる目的および利点は、本発明の好適な実施例を例示する以下の図面を参照することによってより理解が深められるであろう。しかしながら、これらの図面は例示および説明のみを目的としており、本発明の限度を規定することを意図していないことをはっきりと理解されたい。本発明の実施例を以下の添付の図面と関連付けて説明する。
【００５０】
【図１】図１は、従来技術によるＳＢ−ＯＣＴセットの主な素子を概略的に示している。
【図２】図２は、従来技術によるＳＳ−ＯＣＴセットの主な素子を概略的に示している。
【図３】図３は、２つのＯＰＤ値に対する図１または２における実施例の全ての干渉計の出力スペクトルを概略的に示している。図３’は、（ａ）に従来技術および（ｂ）に本発明によるＯＣＴシステムを簡略化したかたちで比較して示している。
【図４ａ】図４ａは、マスタ−スレーブ干渉法を採用している本発明による方法の実施例を概略的に示している。図４’ａは、マスタ−スレーブ干渉法を採用している本発明による方法の別の実施例を概略的に示している。
【図４ｂ】図４ｂは、マスタ干渉計が記憶されているマスクによって置き換えられた、平行マスタ−スレーブ干渉法を採用している本発明による方法の実施例を概略的に示している。図４’ｂは、マスタ干渉計が記憶されているマスクによって置き換えられた、平行マスタ−スレーブ干渉法を採用している本発明による方法の別の実施例を概略的に示している。
【図５ａ】図５ａは、図４ａの実施例に適用できる本発明による比較演算を概略的に示している。図５’ａは、図４’ａの実施例に適用できる、３つのＦＦＴを介して計算された相関に基づく比較演算を概略的に示している。
【図５ｂ】図５ｂは、図４ｂの実施例に適用できる比較演算を概略的に示している。図５’ｂは、図４’ｂの実施例に適用できる、３つのＦＦＴを介して計算された相関に基づく比較演算を概略的に示している。
【図６】図６は、相関を介して実施した比較に基づく、本発明による方法のシミュレーションを表している。図６’は、相関演算が３つのＦＦＴ演算で置き換えられている、本発明による方法のシミュレーションを表している。
【図７】図７は、本発明によるＳＢ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。図７’は、本発明による別の実施例のＳＢ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。
【図８】図８は、本発明によるＳＳ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。図８’は、本発明による別の実施例のＳＳ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。
【図９】図９は、図７および８の両実施例に適用できる別の比較手順を概略的に示している。
【図１０】図１０は、マスクを作成する初期ステップで動作している図７，８または９のいずれかの実施例を概略的に示している。図１０’は、マスクとして記憶するチャネルスペクトル変換を作成する初期ステップで動作している図７’または図８’のいずれかの実施例を概略的に示している。
【図１１】図１１は、図７，８または９のいずれかの実施例を用いて同時にＰ個の正視型ＯＣＴ画像を作成する本発明の実施例を概略的に示している。図１１’は、図７’または８’のいずれかの実施例を用いて同時にＰ個の正視型ＯＣＴ画像を作成する本発明の実施例を概略的に示している。
【図１２】図１２は、ＳＢ−ＯＣＴにおけるチャネルスペクトルをマスタＳＢ−ＯＣＴシステムで収集したチャネルスペクトルと比較する原理を概略的に示している。
【図１３】図１３は、マスタＳＢ−ＯＣＴシステムを置き換えるデジタイザを使用している図１２の実施例の改良されたバージョンを概略的に示している。
【図１４】図１４は、ＳＳ−ＯＣＴにおけるチャネルスペクトルをマスタＳＳ−ＯＣＴシステムで収集したスペクトルと比較する原理を概略的に示している。
【図１５】図１５は、マスタＳＳ−ＯＣＴシステムに置き換わるデジタイザを使用している図１４の実施例の改良されたバージョンを概略的に示している。
【図１６】図１６は、スペクトルのスペクトル窓に対応する複数の信号を平行して出力する分光計を使用している本発明の実施例を説明している。
【図１７】図１７は、本発明によるＳＳ−ＯＣＴ装置のより詳細な実施例を概略的に示している。
【図１８】図１８は、従来技術および本発明による方法で作成したＡ−スキャンの感度低下の実験的比較である。
【図１９】図１９は、従来技術と比較した非較正データに対する本発明による方法の許容誤差の実験的証明である。
【図２０】図２０は、従来技術の方法と比較した、本発明による方法の改善された深さ方向の分解能と信号対ノイズ比の実験的証明である。
【図２１】図２１は、生体内視神経から収集した正視型ＯＣＴ画像である。図２１’は、生体内皮膚から収集した正視型ＯＣＴ画像である。
【図２２】図２２は、ＭＳＩ手法の全軸範囲画像能力の実験的証明である。
【図２３】図２３は、掃引光源を使用してＢ−スキャンＯＣＴ画像を作成する本発明による装置の実施例の詳細な実施状況を示している。図２３’は、広帯域光源を使用してＢ−スキャンＯＣＴ画像を作成する本発明による装置の実施例の詳細な実施状況を示している。
【図２４】図２４は、Ｔ−スキャンおよびＡ−スキャンに基づいたＢ−スキャン画像を作成する本発明による手順を説明している。図２４’は、ＦＦＴに基づいた相関を介した、Ｔ−スキャンおよびＡ−スキャンに基づいたＢ−スキャン画像を作成する発明による手順を説明している。
【図２５】図２５は、内視鏡検査法における、Ｔ−スキャンおよびＡ−スキャンに基づいたＢ−スキャン画像を作成する発明による手順を説明している。
【図２６】図２６は、リニアカメラおよび掃引光源を使用した１Ｄ全領域型ＯＣＴ画像化を実施する本発明による装置の実施例を説明している。
【図２７】図２７は、光検出アレイと掃引光源からの平行読み取り値を使用した１Ｄ全領域型ＯＣＴ画像化を実施する発明による装置の別の実施例を説明している。
【図２８】図２８は、２Ｄカメラおよび掃引光源を使用した２Ｄ全領域型ＯＣＴ画像化を実施する本発明による装置の実施例を説明している。
【図２９】図２９は、２Ｄカメラおよび広帯域光源を使用した１Ｄ全領域型ＯＣＴ画像化を実施する本発明による装置の実施例を説明している。
【図３０】図３０は、図７，８，９または２８の実施例に適用できる本発明による方法のフローチャートを提示している。図３０’は、図７’または８’の実施例に適用できる本発明による方法の別のフローチャートを提示している。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
本発明の種々の特徴は、それらに付随する他の目的および利点とともに、以下の記述および、類似の参照符号は類似の要素を示している添付の図面にて説明する。
【００５２】
マスタ−スレーブ干渉法およびマスタ−スレーブＯＣＴ
図３’（ａ）は、図１および２の従来技術のシステムを複合図を示し、従来技術ＯＣＴにおける、ＳＤ−ＯＣＴの４つの基本的な構成要素を示す。（ｉ）光源を含んだ干渉計（１），（２），（４），（５）、（ｉｉ）干渉計の出力でスペクトルを読み取る装置であるチャネル（channelled）光スペクトル読取装置（６）、（ｉｉｉ）ブロック（６２０）の（６）で提供されている信号（ＣＳ）線形化手段（６０）、キャリブレータ、（ｉｖ）ＦＦＴ処理機（６２）。
【００５３】
本発明は、２つのチャネルスペクトルの比較手法による方法およびシステムを開示している。これらの実施例を図３’（ｂ）に示し、最後の２つのブロック（６２０）および（６２）を、以下に説明する通りチャネルスペクトル（ＣＳ）、信号（６０）をそれぞれマスタ基準信号（７０）または（７０’）と比較する、コンパレータ（６４）または（６４'）で置き換えている。
【００５４】
図４（ａ）には、マスタ基準信号（７０）を提供する左にあるマスタ干渉計（１０Ｍ）が測定したＯＰＤ値に対する信号（６０）を取得する右にあるスレーブ干渉計（スレーブＯＣＴシステム）（１０）を含む、新種のスペクトル干渉計セットを開示している。スレーブ干渉計（１０）では、スレーブビームスプリッタ（２）からスレーブ基準ミラー（４）までを測定して得た基準経路長と、（２）から物体（３）内の異なる分散点を測定して得た物体経路長との差からＯＰＤ値を決定している。マスタ干渉計（１０Ｍ）において、マスタビームスプリッタ（２Ｍ）から、マスタ基準ミラー（４Ｍ）とマスタ物ミラー（３Ｍ）の２つのミラーまでを測定して得た光路長の差からＯＰＤ値が決定される。
【００５５】
図１および２において説明しているように、この方法はＳＤＩの両方法に適用できる。採用するＳＤＩ原理にかかわらず２つのスペクトル干渉計からの出力信号は、各干渉計におけるチャネルスペクトルの読み取りによって時間とともに変化する電気信号からできている。ＳＢ−ＳＤＩ手法の場合、広帯域光源（１１）を光源（１）として使用すると、スレーブチャネルスペクトル読取装置（６）内とマスタチャネルスペクトル読取装置（６Ｍ）内の干渉計内の各ラインカメラで読み取ることによって信号が搬送される。ＳＳ−ＳＤＩ手法の場合、光源（１２）はチューニング可能となっており、チャネルスペクトル読取装置（６）および（６Ｍ）は光検出器（飛点型の場合）またはカメラ（全領域型の場合）を使用する。ＳＳ（１２）をチューニングすることにより、光検出器（６）および（６Ｍ）はチャネルスペクトルに相応した信号を出力する。
【００５６】
比較ブロック（６４）が本開示の手法の中核となっている。ここでは、２つの干渉計からのチャネルスペクトル出力、それぞれマスタ（１０Ｍ）およびスレーブ（１０）とＣＳmaster（ＯＰＤp）、信号７０、およびＣＳslave=Ｓ、信号６０、を比較する。２つのパターンが類似している場合には、比較ブロック（６４）は最大信号を送り出す。２つのパターンの違いが大きいほど比較ブロック（６４）から送られる出力信号の振幅が小さくなる。考えられる比較手法は、パターン認識または当技術分野において知られている他の方法に基づくことができる。ここで使用する、可能な比較手法は一例として相関を伴う。適応フィルタと同様に、（６４）の入力にて与えられた２つの信号が類似している場合,つまり、２つの干渉計（１０）および（１０Ｍ）から送られるチャネルスペクトルの山と谷の数が同じの場合、（６４）の出力で最大信号を取得する。これは、マスタ干渉計（１０Ｍ）でのＯＰＤp値で、スレーブ干渉計（１０）内のどのＯＰＤ値から信号が収集されているかが決まることを意味する。物体（３）内の深さ方向に複数の分散点があるため、スレーブ干渉計（１０）の出力に存在する複数のチャネルスペクトルのうち、ＣＳの構成要素にマスタ干渉計（１０Ｍ）に選択された、つまり、ＯＰＤslave=ＯＰＤmasterのときの、最大信号が（６４）によって搬送される。ＯＰＤpを変更することにより（４Ｍを移動することにより）物体（３）内の異なる深さでの信号を選択できる。
【００５７】
一般論から外れることなく、比較ブロック（６４）で実施可能な例を図５ａおよび図５ｂに示す。
【００５８】
上記の処理の新しい原理は、従来のＳＤＩで現在使用されているものとは異なり、以下に詳細に説明するいくつかの独特な特性を示す。従来のＳＤＩでは、チャネルスペクトルは図１および図２の（６２）におけるフーリエ変換に基づいて処理されるか、ＳＢ−ＳＤＩ実施例のラインカメラに搬送される信号または、ＳＳ−ＳＤＩ実施例の光検出器（またはカメラ）で搬送される信号に対する他の同等の変換操作に基づいて処理される。複数のＯＰＤ値を有する物体（３）が、スレーブ干渉計（１０）の物体経路に挿入された場合、生成された信号にＦＦＴを適用することにより、従来のＳＤＩに基づいたセットは上記にて搬送される１つの信号内に、（３）内の複数の分散点により生成される全てのＯＰＤ値に対してピークを搬送してしまう。実は、時間領域の場合の利点と比較した場合に、この全てのＯＰＤ値が一度に送られるということが、ＳＤＩの主な利点の１つである。
【００５９】
現実として、ＯＣＴセットは、ＳＤＩセットに直交方向走査装置を加えることによって得られる。図４（ａ）において（５１１）および（５１２）は、スレーブ干渉計（１０）内の物体ビームを物体（３）の横方向断面中の異なるピクセル上で動かすための、２つのガルバノスキャナまたはガルバノスキャナとともにグループ化された共振スキャナからなる二次元直交方向走査ヘッドにおける走査装置を表している。しかしながら、本開示との関連で、横方向走査手段は、リニアまたは２次元カメラで置き換えることができ、このようにして飛点型および全領域型の両実施例を対象とする。横方向走査装置（５１１）および（５１２）（または、リニアあるいは２次元カメラ内のピクセル）によって決定される新たな横方向位置ごとに、（１０Ｍ）で選択されたＯＰＤpに決定されるように、Ａ−スキャンの１点を取得する。
【００６０】
図４（ａ）で別のＯＰＤ値について調べる場合には、マスタ干渉計（１０Ｍ）内のＯＰＤpを再調整する必要がある。一見して、図４ａの実施例はＦＦＴを利用した従来技術と比べて劣るようにみえる。従来技術のＳＤＩは、Ａ−スキャンプロフィルの全点からの反射能を一度に搬送する。しかしながら、チャネルスペクトルの全ての構成要素がスレーブ干渉計（１０）の出力で存在するため、改良されたセットには平行処理を取り入れることができる。この改良されたセットでは、スレーブ干渉計（１０）には、従来のＳＤＩ手法で等しく搬送されるＡ−スキャン内のＰ点の数だけのＰ台のマスタ干渉計とＰ個の比較ブロック（相関器）（６４）を備えることができる。このようにして、ＭＳＩセットは平行してｐ＝１，２，．．．Ｐ信号を搬送でき、各マスタ干渉計に搬送される信号７０（ｐ）で決定された各ＯＰＤpに対して１つの信号が搬送される。
【００６１】
マスタ干渉計の排除
図４（ａ）においてＰ個のマスタ干渉計を複製する代わりに、直前で示唆した通り、マスタ基準信号（７０）のＰ個のバージョンを提供するために、より簡単なセットを図４（ｂ）に示す。Ｐ個のコンパレータ（相関器）の動作に不可欠なのは、Ｐ個のマスタ干渉計に搬送される信号（７０）のセットである。これらの信号は、マスタ干渉計内のＰ個の異なるＯＰＤp値に対応するチャネルスペクトルを表している。複数のＯＰＤp値のチャネルスペクトルＭpは、１つのマスタ干渉計を使って順次測定して、記憶されたＰ個のバージョン（７０（ｐ））からなる信号（７０）を提供する測定処理の最中に順次読み取ることのできるマスク（７）の記憶装置に記憶することができる。これによりＰ個のマスタ干渉計をＰ個のマスクを有する保管バンクで置き換えられ、また記憶装置（７）が先にｐ個目のマスタ干渉計に搬送されたものと類似したマスタ基準信号（７０（ｐ））を、今回は単にマスク（７（ｐ））を読み取るだけで搬送する、図４（ａ）に示す配置に代わるものをもたらす。
【００６２】
さらに、マスタ干渉計を完全に排除して、２つのステップ、マスクＭ1，Ｍ2，．．．Ｍp，．．．Ｍpを作成するための第１のステップと、未知のＯＰＤ値からの信号の測定の第２のステップ、に使用するスレーブ干渉計自身で置き換えることができる。この場合、処理は物体（３）に代わるミラーからできた、（１つの）スレーブ干渉計（１０）内に配置されたモデル物体から始まる。このステージでの干渉計は、図４（ａ）内のマスタ干渉計（１０Ｍ）の機能を果たす。Ｐ個のＯＰＤ値、ＯＰＤ1，．．．，ＯＰＤ2，．．．ＯＰＤp，．．．ＯＰＤpは、Ｐヶ所の位置にミラー４を配置することにより生成され、Ｐ個のチャネルスペクトルＭ1，Ｍ2，．．．ＭPが、記憶装置（７）内に記録される。これらが記憶されると、分析対象物体（３）で物体アーム（object arm）内の物体モデルが置き換えられ、測定を行う第２のステージで干渉計（１０）を使用する。この第２のステージでは、各比較ブロック（６４（ｐ））がチャネルスペクトル読取装置（６）から送られる現在のチャネルスペクトル（ＣＳ＝Ｓ）を先に取得されてマスクＭp内に保管されたｐ番目に記憶されたバージョンのチャネルスペクトルと比較する（相関関係をみる）平行処理が行われる。このようにして、Ｐ個のＯＰＤ値の平行読み取りがもとどおり行われ、従来のＳＤＩに特有の特徴（一度に全Ｐ個のＯＰＤ値を読み取る）と同じ特徴を有することとなる。比較ブロック（６４（１）），（６４（２）），．．．（６４（ｐ）），．．．（６４（Ｐ））は、干渉計（１０）に搬送された現在のチャネルスペクトルをＰ個のマスクＭ1，Ｍ2，．．．Ｍj，．．．ＭPと比較する処理を行う。各比較ブロック（６４（ｐ））は、干渉計（１０）内の対応ＯＰＤにより、マスクＭpを読み取ることによって搬送される信号で、チャネルスペクトル信号の類似性に相応した信号を搬送する。これらのマスクは第１のステージでＰ個のＯＰＤ値（ＯＰＤp、ただしｐ＝１，２，．．．Ｐ）について記録されていたため、図４（ｂ）の実施例は、深さｚ1，ｚ2，．．．ｚp，．．．ｚPから信号を送り、ここで物体（３）のｚp＝ＯＰＤp/２ｎ、ｎは屈折率、である。比較処理の出力である、平行して提供された信号６４０（１），６４０（２），．．．６４０（ｐ），．．．６４０（Ｐ）は信号（８）の各部分であり、これらの各振幅はＡ1，Ａ2，．．．Ａj，．．．ＡPである。これらの振幅は、物体（３）から取得したＡ−スキャンのプロフィルを規定する。従来技術では、ＦＦＴを使用してこのようなＡ−スキャンを１本の信号線にそって提供した。開示の本方法は、類似の情報を提供するが、異なる深さｚpからのＡ−スキャンのＰ個の点を複数のラインに沿って平行して搬送する。これにより開示の方法は従来技術と比べて有益な点をもたらし、異なる深さに対応する信号がハードウェア内で物理的に離れたラインに沿って離され、これはボリュームのデータをソフトウェアカットすることなく、多数の深さでの多数のＣ−スキャンを平行して構築するために上手に利用することができる。開示の方法は、線形化／キャリブレーションを必要としないという利点を有しながら、引き続き断面Ｂ−スキャンを搬送でき、ここでは処理によってサンプリングされた各Ａ−スキャンの、各走��された横方向位置で取得された各点を繋げることにより、Ｐヶ所の深さでのＴ−スキャンを形成し、Ｂ−スキャンＯＣＴ画像も同時に形成する。より具体的には、全てのＡ−スキャンでの同じ深さｐでの各点を繋げることにより深さｐでのＴ−スキャンを形成する。
【００６３】
原則として、図４（ｂ）で包括して対象とする本発明の種々の実施例は、ＦＦＴ処理装置（６２）と隣接するキャリブレーションブロック（６２０）をコンパレータ（６４）とマスタ基準信号（７０）のプロバイダで置き換えている。
【００６４】
相関による比較
本発明の特定の適用例では、（６４）で実施している比較手法は相関に基づいている。この場合、図４（ａ）のブロック（６４）が相関を実施し、Ｃｏｍｐout（６４０）が、（６）により搬送される信号（６０）の形でスレーブ干渉計Ｓ＝ＣＳslaveに搬送されるチャネルスペクトルを図４（ａ）内のマスタ干渉計（１０Ｍ）で搬送されるチャネルスペクトルＣＳ（ＯＰＤp）、信号（７０）との相関を調べる。
0006360065.tif 000002
振幅Ａpの信号（８）が１つ搬送される。
【００６５】
図４（ｂ）の実施例では、マスタ干渉計（１０Ｍ）をマスク（７）の記憶装置で置き換えている。この場合、図４（ｂ）の各ブロック（６４（ｐ））がスレーブ干渉計Ｓ＝ＣＳslaveで搬送されるチャネルスペクトル、信号（６０）と、マスクＣＳ（ＯＰＤp）＝Ｍｐで搬送されるチャネルスペクトル、信号（７０）との間の相互相関演算を行う。
0006360065.tif 000003
各比較ブロック（６４（ｐ））が出力信号Ｃｏｍｐout（ｐ）（（６４０（ｐ））を搬送する。これで複数の比較ブロック（６４（ｐ））の出力の振幅Ａpを対処することにより複数の信号（８（ｐ））を搬送できる。
【００６６】
図４（ａ）の実施例は、図４（ｂ）の実施例と対応しており、信号（６４０）は（６）により搬送される信号（６０）の形でのチャネルスペクトルＳと、図４（ａ）のマスタ干渉計（１０Ｍ）あるいは図４（ｂ）のマスクの記憶装置（７）内のマスクに搬送される信号（７０）との相互相関を示す係数である。
【００６７】
図４（ｂ）におけるブロック（６４）はＰ個の比較ブロック（６４（ｐ）），ｐ＝１，２，．．．Ｐを含む。これらは、図１の分光計（６１）または図２の（６）の一部である光検出器（６３）に搬送されるチャネルスペクトルＣＳ＝Ｓに相応した瞬時信号（６０）と、マスク記憶装置ブロック（７）で提供する、各マスクＭpごとの信号ラインである複数の信号（７０）を比較するために使用される。マスクＭpは、特定のＯＰＤ値、ＯＰＤp：Ｍp＝ＣＳ（ＯＰＤp）に対して取得するチャネルスペクトルの記憶されたバージョンである。信号（６０）を各チャネルｐ内の７０（ｐ）と比較することにより、信号（６４０（ｐ））内にスパイクをもたらす各比較ブロック（６４（ｐ））によって、あるＯＰＤp値での分散の中心からの分散波の振幅が決定される。言い換えると、認識ブロック（６４（ｐ））は、Ｍpに対応するＯＰＤp値と干渉計内のＯＰＤが一致するときだけ出力信号Ｃｏｍｐout（ｐ）（６４０）の信号内に最大値を示す。このようなＰ個のＯＰＤp値は、（６）から信号（６０）と（７）から信号（７０）をダウンロードすることを含む１つのステップで同時に認識される。
【００６８】
３つのＦＦＴを介して相関を実施する
比較ブロック（６４）と複数のブロック（６４（ｐ））で相関を実施する、各図４（ａ）および（ｂ）の実施例はそれぞれ、３つのＦＦＴを介して相関を実施する図４’（ａ）と図４’（ｂ）に示す実施例として複製できる。図４’（ａ）において、スレーブ干渉計（１０）は、マスタ干渉計（１０Ｍ）内のＯＰＤで指定された物体（３）のある深さから信号を選択する。ここで（６２）では、物体（３）に起因するチャネルスペクトルＣＳ（ＯＰＤ）＝Ｓ（６０）に対してフーリエ変換が行われて信号（６０’）が搬送され、これは図４ａの（６４）に置き換わるブロック（６４’）への入力のＦＦＴ［ＣＳ（ＯＰＤ）］を表している。マスタ干渉計（１０Ｍ）のチャネルスペクトルに対して（６２Ｍ）でＦＦＴが行われ、（６４’）の他方の入力に信号（７０’）を搬送する複合バージョンのＦＦＴ*［Ｍp（ＯＰＤ）］を生成する。ブロック（６４’）はその入力で信号の逓倍を行い、続いて逆ＦＦＴを行うことにより、チャネルスペクトル（６０）と（７０）の相関を求める。
0006360065.tif 000004
つまり、図４ａにおける信号（６４０）と同じ信号である。
ブロック（６４’）のより詳細な図は図５’ａと図５’ｂに示している。
【００６９】
マスタ干渉計を排除して３つのＦＦＴを介して相関を実施する
図４’（ｂ）に示すように、図４’（ａ）のマスタ干渉計（１０Ｍ）をマスクの記憶装置（７’）で置き換えている。この場合のマスクの記憶装置（７’）は図４（ｂ）の記憶装置（７）と異なり、マスクはチャネルスペクトルＭpの複合フーリエ変換、つまり、ＦＦＴ*（Ｍp）である。記憶装置（７’）はダウンロードまたは読み取り動作により信号（７０’）を搬送する。この処理で時間が節約され、チャネルスペクトルのＦＦＴを記憶しているため、式（４）で毎回３つのＦＦＴ処理を算定するためにかかる時間を２つのＦＦＴにかかる時間に減らして相関演算にかかる総時間を短縮する。各ブロック（６４’（ｐ））は、それらの入力で信号の逓倍と逆ＦＦＴを行い、チャネルスペクトル（６０）と（７０）の相関を求める。
0006360065.tif 000005
つまり、図４ｂにおける信号（６４０）と同じ信号である。
【００７０】
原則として、図４（ｂ）で包括して対象とする本発明の種々の実施例は、ＦＦＴ処理装置（６２）と隣接するキャリブレーションブロック（６２０）をコンパレータ（６４’）とマスタ基準信号（７０’）のプロバイダで置き換えている。
【００７１】
全軸範囲スペクトル領域干渉法およびスペクトル領域光コヒーレンストモグラフィ
上記の実施例は全て全軸範囲スペクトル領域干渉法に対応している。全軸範囲手法はミラー類を排除してＳＤＩの軸範囲を倍にしている。全軸ＳＤ干渉計およびＳＤ−ＯＣＴシステムは、ＯＰＤ＝０で動作可能である。ここでは、全軸範囲スペクトル領域ＯＣＴについて知られている全ての手法に言及し、特定の手法への言及は開示の手法の一般性を失うものではない。
【００７２】
変調器を使用した全軸範囲
特定の実施例では、周波数シフター（８０）を干渉計の中に配置している。このような解決策は、両ＳＢ−ＳＤＩとＳＳ−ＳＤＩ、およびＯＣＴ実施例に役に立つ。これまでに説明した機能性は、（８０）がなくても動作するため、図４および４’では変調器（８０）を破線で示している。しかしながら、変調器（８０）を有しない上記の全ての実施例において、物体（３）をゼロＯＰＤ値から離して配置するためミラー類に対して注意をはらう必要がある。図４ａおよび４ａ’における変調器（８０）および（８０Ｍ）と図４ｂおよび４ｂ’における変調器（８０）は周波数シフターとしての役割を果たし、これは空き領域または音響光学結晶を使用する内蔵式ファイバー変調器でもよい。干渉信号のスペクトルをチャネルスペクトルの音響変調の拡張部分より多く周波数シフトすることにより、スペクトルの負の部分が周波数軸の正領域に移動する。このようにして正負ＯＰＤ値は異なるチャネルスペクトル変調を形成する、つまり、ミラー類を排除して軸範囲を倍にする。システム内に（８０）が配置されると上記の全ての機能性は維持されてさらに軸範囲が倍になるという得点が加わる。図４ａおよび４ａ’の実施例を使用して実施したマスタ/スレーブ干渉法は、似たもの同士を比較するためにマスタ干渉計が変調器（８０）を備えることを必要とする。これにより、スレーブ干渉計内のものと同じ周波数シフター（または類似の装置）を使用してマスクを生成（第１のステップにおいて）する処理が行われることを確実にする。図４ｂにおいて、周波数シフター（８０）が追加されて、マスクの取得という第１の処理とともに続く測定／画像化処理で使用されるという効果がある。（８０Ｍ）および（８０）が配置されていると、図４ａの比較ブロック（６４）および図４ａ’のブロック（６４’）は全軸範囲スペクトル領域干渉計で生成された現チャネルされたスペクトル、マスタ（１０Ｍ）とスレーブ（１０）をそれぞれ比較する。図４ｂおよび図４ｂ’に（８０）が配置されていると、それぞれ比較ブロック（６４（ｐ））および比較ブロック（６４’（ｐ））で全軸範囲スペクトル領域干渉計でチャネルスペクトルを比較する。
【００７３】
代わりに、A. Gh. Podoleanu, G. M. Dobre, D. J. Webb, D.A. Jackson による"Coherence Imaging by Use of a Newton Rings Sampling Function", Opt. Lett., Vol. 21, pp. 1789-1791, (1996) に開示しているように、（５１１）に沿った物体経路内のビームをスキャナのピボット（pivot）から離すように移動することによって周波数シフトを行うことができる。これには、干渉信号の周波数を移動する効果がある。ブロック（８０）は、物体アーム内の横方向スキャナによる周波数シフトを行う上記のケースをも一般的に表している。これは、基準アーム内に周波数シフトを配置することが、物体アーム内に周波数シフトを配置することと同じ効果があるという事実によって正当化される。
【００７４】
分散体を使用した全軸範囲
別の解決策では、ブロック（８０）および（８０Ｍ）が分散体である。２つの干渉計アーム内のガラスと空気の長さをずらすことによって分散を生じさせることができる。分散により正のＯＰＤのチャネルスペクトル変調を同一ＯＰＤ係数のチャネルスペクトルと異なるように、但し負側に、できる。分散を生じさせるための対策として考えられるものは、光ファイバのコイルを使用して、他の干渉計アームでのより長い空気流路でファイバの波経路の長さを相殺することである。分散を増進させるために異なる分散傾向を示す光ファイバを物体および基準経路に使用することができる。別の対策としては、A.Gh. Podoleanu と J. A. Rogersによる米国特許第７４１７７４１号明細書Transmissive scanning delay line for optical coherence tomographyで説明しているように、プリズムまたはグレーチング、レンズおよび傾斜ミラーで作った光走査遅延ラインを使用する。分散を生じさせるためには当行者に知られている他の手段を使用することができる。両正負ＯＰＤ値からマスクを収集することは別として、今のところ、他のシステムおよび方法の変更は不要である。ブロック（８０）がない場合、ミラー類を避けるために、ＯＰＤ領域の正負のいずれかから全てのマスクを収集していたが、今ではＯＰＤ領域の正負両方から収集しなければならない。例えば、Ｐ＝２ｉ＋１個のマスクのうち、１，２，．．．ｉは負のＯＰＤからでもよく、マスクｉ＋１はＯＰＤ＝０でマスクｉ＋２から２ｉ＋１は正のＯＰＤからでもよい。分散はＯＰＤ＝０のときにチャネルスペクトルを変調させ、このような信号は記憶してマスクとしても使用することができる。これらのマスクを使用すると、正とともに負のＯＰＤ値からミラー類と関係なくＣ−スキャンまたはＢ−スキャンを生成することができる。ＯＰＤ=０用のマスクは、最大感度で、ＭＳ−ＯＣＴシステムの新たな軸範囲の中央から情報を回収する。
【００７５】
損失を低く押さえるためには、分散手段を基準アーム内に挿入することが理想的である。このため、基準アーム内の分散手段での遅延を相殺するためにより空気中で長い物体経路を作成する必要がある。
【００７６】
分散の他の可能性としては、ファイバ製のあるいは半導体の光増幅器を利用することである。この場合、生じさせた分散は増幅と分散を満たす、つまり、光増幅器は２つの機能を果たす場合がある。
【００７７】
形態構造から動的測定まで
ここで開示している、２つの干渉計の出力で２つのスペクトルを比較する比較手法は、上記にて紹介したように、構造情報を搬送する。物体（３）内の一致したＯＰＤ位置で
散在している点を、図４ａに示すマスタ干渉計内のＯＰＤに基づいて、あるいは図４ｂに示すマスクを用いた比較に基づいて識別する。
【００７８】
開示しているマスタ／スレーブ干渉法は、動いている組織の進化を追跡、監視および測定するためにも使用できる。流れも同等に測定できる。
（６Ｍ）で読み取った光検出信号（６０Ｍ）の周波数および（６）で読み取った光検出信号（６０）の周波数はそれぞれ
fM=UMOPDM   と  fS=USOPDS                  （６ａ，ｂ）
ここでＵMおよびＵSは、マスタおよびスレーブ干渉計に固有の転換係数である。比較ブロック（６４）がミクサと仮定する。ミクサに搬送される信号の周波数は、
0006360065.tif 000006
図４ａ中の物体（３）がスレーブ速度ｖSで移動しているミラーで、そのミラー４Ｍが速度ｖMで移動するものと仮定する。この場合、周波数の差は以下の通り変化する。
0006360065.tif 000007
すると、Δｆのバンド−パスフィルタは類似の速度を検出できる。
ＵS＝ＵM  であれば、ｖS＝ｖM                （９ａ，ｂ）
つまり、２つの干渉計が類似している場合、スレーブ干渉計で検出した速度のみがマスタ干渉計で測定したものである。ＯＰＤS＝ＯＰＤMの場合、周波数Δｆをゼロにすることができる。
【００７９】
この処理は血管造影ＯＣＴ分野において無色素で実施することができる。従来のＯＣＴ技術では、取得した連続チャネルスペクトルの位相を比較することによりこれを達成する。ＣＳのＦＦＴで測定している流れの深さ位置を決定し、測定したＣＳから次に収集したＣＳのまでの位相差で流速を判断する。再び、従来のＳＤＩおよびＳＤ−ＯＣＴでは分解能と感度との理由から、線形化およびデータのキャリブレーションが行われる。本発明で開示する方法では、これらの処理は不要である。
【００８０】
構成情報を示す図４の実施例を使用する精神と同様に、分散点の速度も同様に評価できる。これは、図４ａおよび図４ａ’に示すように、静止したあるいは動いている素子とマスタ干渉計（１０Ｍ）を使用して変動ＯＰＤ値を作成するか、図４ｂおよび図４ｂ’の実施例に関するマスクを作ることにより達成できる。この第２のケースの場合、別の解決策を実施してもよい。第１の解決策は、以前に使ったものと類似したマスクを使用できるが、比較ブロック（６４）はミキサを採用している。マスクおよび現在測定されたチャネルスペクトルとにより生成された信号の拍動は、分散点がマスクのＯＰＤp値をトラバースすると、周波数がゼロのチャープ信号を生成する。生成したパルスの変化が、分散点の速度を付与する。この手法は、従来の方法と類似して連続したチャネルスペクトルの差を生成して、差がゼロの場合は分散点は静止しているが、分散点が移動すると、一つの読み取り値から次の読み取り値までの時間Ｔにおける変位の大きさを示す、一定量の差を生じる。従来技術においてチャネルスペクトルを自身から差し引いた場合、ここでは現チャネルスペクトル（６０）とマスク（Ｍp）との間で差が生じ、ｐ番目のマスクと対応する深さにある点に対する変動信号が生成される。代わりにＣ−スキャン同士の差を生成することができる。画像内で動きが無い場合、全ての点での差はゼロとなる。移動したピクセルについては、差はゼロとは異なる。このような差を使用して、対ピクセル（ｈ，ｖ）のマップを面（Ｘ，Ｙ）に作ることができ、直接流れの正視型画像をもたらす。従来技術では流れの正視型画像を作るためには流れの３Ｄボリュームをカットすることが必要となっていたが、このような手順は、従来技術で必要だったソフトウェアカットの必要性を無くすという利点を提供する。
【００８１】
別のバージョンでは、マスクの動画等の動的に作成したマスクを採用する。このような場合、カメラ（６１）を読み取ることによりまたは、ＳＳ（１２）をチューニングすることにより、決定した走査にかかる時間Ｔより長く継続する時間だけ、ミラー（４）の各位置に対してその動きｒの異なる速度についてマスクＭp,rが記録される。第２のステージの測定では、比較ブロックが分散点ｐの軸位置とその速度ｒの両方を検出する。
【００８２】
相関器（６４）の出力のウィンドー処理
図５ａのブロック図は、比較ブロック（６４）の第１実施例を示す。ここでは、スレーブ干渉計（１０）内のチャネルスペクトル読取装置（６）により搬送されるチャネルスペクトルＣＳslave＝Ｓである信号（６０）と、図４（ａ）内のマスタ干渉計（１０Ｍ）で搬送される信号（７０），ＣＳmaster とを相関ブロック（４０）で相関する。ここでは単一の相関ブロック（６４）が必要である。
【００８３】
別の可能性としては、相関ブロック（４０）が逓倍ブロック（９２）で置き換えられる。
【００８４】
図５ｂのブロック図は、図４（ｂ）の実施例の比較ブロック（６４）の別の実施例を示す。ここでは（７）のマスクＭ（１），Ｍ（２），．．．Ｍ（Ｐ）の数Ｐだけの比較ブロック（６４（１）），（６４（２）），．．．（６４（Ｐ））を含んでいる。各比較ブロック（６４（ｐ））は、（４０（ｐ））で干渉計（１０）内のチャネルスペクトル読取装置（６）により搬送されるチャネルスペクトルＣＳ＝Ｓである信号（６０）と、図４（ｂ）内のマスク（７（ｐ））で搬送される多数の信号（７０（ｐ））と相関する。
【００８５】
別の可能性としては、相関ブロック（４０（ｐ））が逓倍ブロック（９２）で置き換えられる。
【００８６】
類似したチャネルスペクトル形状の認識の感度を上げるためには、（６）および全ての（７（ｐ））で、それぞれ（６）および（７）に搬送されたチャネルスペクトルから定数項、バイアスまたはｄｃを除去する必要がある。これは、高域フィルタ（４６）で行われる。これは、演算ブロック（４０）で実行される相関演算の前あるいは後で採り入れることができるため、破線で示している。２つの信号が類似の形状を示すときに相関関係の最大値を取ることは適応フィルタリング理論から知られており、今回の場合は（６０）で描かれたチャネルスペクトル形状が図４（ａ）内のＣＳmaster（ＯＰＤp）（７０）または図４（ｂ）のマスクＭp（７０（ｐ））の形状と一致する場合である。結果がｋ＝０で収集した振幅に限定された場合には小さすぎる。マスクとＣＳとの位相差によっては、相互相関が不安定となる。このため、ＯＰＤp前後ＯＰＤの制限された間隔に対応した最大値で、意味はあるがより高い強度を有する信号を取得するためには、図５（ａ）において出力Ｃｏｍｐout（６４０）がウィンドー処理フィルタ（６６）に送られるか、図５（ｂ）において各相関結果（６４０（ｐ））がウィンドー処理フィルタ（６６（ｐ））に送られる。これにより、ｋ＝０値前後のウィンドーを適用しつつ相関の強さを制御することにより、２ｚp＝ＯＰＤp値を探し出すための分解能を決定する。これを、その手法での深さ方向の分解能を規定するために都合よく使用できる。図５ａ内のΔｋpまたは図５ｂ内の６７（ｐ）の調整によりウィンドー幅の調整を可能にし、値が小さいほどＯＰＤに対する出力信号（８）または（８（ｐ））のプロフィルが狭くなり、より良い軸分解能が得られる。
0006360065.tif 000008
【００８７】
関心はａｃ信号の測定、つまり出力相関関数の変調に向けられているため、（４０）における相関演算の後に係数を生成するブロックまたは偏位修正器（４７）を使用してもよい。ウィンドー幅は少なくとも相関関数の期間とする。スペクトルが２Ｅピクセル（ＳＳ−ＯＣＴにおける波長ステップ数またはＳＢ−ＯＣＴにおけるカメラピクセル数）で読み取られると考え、これによりチャネルスペクトル内にＥ個のサイクルまでのａｃ変調項をサンプリングできる。各ｓ=１，２，．．．Ｅに対して、相関関数に特定の期間がもたらされる。２Ｅピクセルが読み取られると相関は４Ｅ個の値について適用される。深さｐのチャネルスペクトルはｐ個のサイクルの変調を含む。同じ周波数ｐで拍動している２つのａｃ項の相関が同一周波数で拍動する相関を提供する。このため、ピクセルの現在の指標ｓに対し、期間は２Ｗp＝２Ｅ/ｐであり（１０）における振幅は数値的に以下の通り概算される。
0006360065.tif 000009
【００８８】
実際にはウィンドー２Ｗpは全てのマスクで、試験的に選択された値のＷp＝Ｗで同一としてもよい。
（４０）または（４０（ｐ））がそれぞれ逓倍器（９２）または（９２（ｐ））で置き換えられる場合、ウィンドー処理フィルタ（６６）は、ウィンドー幅（６７）が低域周波数を切り取る低域フィルタとしての役割を果たす。
【００８９】
３つのＦＦＴの後に取得した出力信号のウィンドー処理
図５（ａ）およびと５（ｂ）の処理と同等の処理が図５ａ’の実施例で行われる。ここでは比較処理が継続して実施される。しかしながら、ここでは３つのフーリエ変換を介して相関を行う。図４（ａ）のマスタ干渉計（１０Ｍ）のチャネルスペクトルを使用する代わりに、図４’（ａ）に示すようにそのＦＦＴ*バージョン（複素共役）が（６２Ｍ）において生成される。同様に図４（ｂ）に示すようにマスクＭｐのチャネルスペクトルを記憶する代わりに、図４’（ｂ）に示すようにマスクの複素共役ＦＦＴが記憶ブロック（７’）に記憶される。第２のＦＦＴは図４’（ａ）のスレーブ干渉計（１０）または図４’（ｂ）の干渉計で搬送する現チャネルスペクトル（６０）のものである。チャネルスペクトル読取装置（６）で搬送する信号（６０）は（６２）においてＦＦＴの対象となって信号（６０’）を搬送する。その結果を図４’（ａ）のマスタ干渉計のＦＦＴ*あるいは図４’（ｂ）のマスクＭpのＦＦＴ*の記憶信号で逓倍する。（６４’）内の式（４）を算定することにより、２つのチャネルスペクトル、スレーブ干渉計からのＣＳslaveとマスタ干渉計からのＣＳmaster（ＯＰＤp）の類似性が図４’（ａ）で評価される。
【００９０】
同様に、６４’（ｐ）の式（５）を算定することにより、２つのチャネルスペクトル、図４’（ｂ）の干渉計からのＣＳslaveとＦＦＴ*フォーマットで記憶ブロック（７’）に記憶されている先のチャネルスペクトルの類似性が確立される。
【００９１】
この図４’（ａ）において実施する図５（ａ）’の手法と図４’（ｂ）において実施する図５（ｂ）’の手法は、ブロック（６）の（６２）で作成されたチャネルスペクトルのＦＦＴで始まるが、従来技術におけるスペクトル領域干渉法と比べて図５’に開示している手法の利点は、（６２）におけるＦＦＴの前に信号（６０’）で収集したデータの線形化およびキャリブレーションが不要であるということに気づかれたい。信号（６０）のチャープによる、ひずんだＦＦＴ（６０’）を同じくひずんだチャネルスペクトルのＦＦＴ、ＦＦＴ*［ＣＳ（ＯＰＤp）］またはＦＦＴ*（Ｍp）、と比較する。図５（ａ）’のブロック（６４’）は、逓倍器（９２）とそれに続く（６０’）と（７０’）の逓倍の結果として得られる信号のＦＦＴ―1を出力する逆フーリエ変換ブロック（９３）の２つの部分を含む。図５ｂ’では各マスクｐに対してブロック（６４’（ｐ））は、逓倍器（９２（ｐ））とそれに続く（６０’）と（７０’（ｐ））の逓倍の結果として得られる信号のＦＦＴ―1を出力する逆フーリエ変換ブロック（９３（ｐ））の２つの部分を含む。
【００９２】
図４（ｂ）’の実施例では、マスタ干渉計（１０Ｍ）をＰ個のマスク（７’（ｐ））の記憶装置で置き換えることによりマスタ基準信号（７０’（ｐ））を提供する。記憶されているマスク（７’）は各ｐに対するＦＦＴ*（Ｍp）を表している。このようにして、図４’（ｂ）の実施例では、ｚp＝ＯＰＤp／（２ｎ）での１点のみを提供した図４’（ａ）実施例と比べてより多くの点がＡ−スキャンから送り出される。
【００９３】
基礎を形成する基本形状の重ね合わせとして考えられているチャネルスペクトル
（６）に読み取られて時間内に信号（６０）として送り出されるチャネルスペクトル信号は以下の通りに表すことができる。
0006360065.tif 000010
0006360065.tif 000011
0006360065.tif 000012
【００９４】
ｋが、光源（１２）の非線形掃引によりまたは分光計（６１）により生成されて非線形なため、時間はｋに相応しないため、現在のＳＤ−ＯＣＴ技術では、データを再サンプリングしてｋについて線形に再編成しない限りＦＦＴを適用できない。マスク（記憶装置ｐ）は、現実として、ＯＰＤ＝ＯＰＤpとして記憶しているチャネルスペクトルであり、以下の通り表すことができる。
0006360065.tif 000013
ここで信号（６０）と記憶装置Ｍpとを相関して以下を仮定する。
0006360065.tif 000014
0006360065.tif 000015
0006360065.tif 000016
となり、ここで
0006360065.tif 000017
とする。
（４０）での相関演算の後に高域フィルタ（４６）を使用することにより、最終的には、ｄ0を消すことができる。偏位修正の後にＡpとｄpの間の相応関係をもたらす、図５ａおよび図５ｂに示すような、高域フィルタ（４６）を通してチャネルスペクトル（６０）と記憶装置（７０）を読み取ることにより、ｄｃの項も処理の早い段階で消すことができる。
【００９５】
0006360065.tif 000018
0006360065.tif 000019
【００９６】
最後の項が、各ＯＰＤ点ｄpでの振幅ｄpからなるＡ−スキャンを表し、ここでｇ（ＯＰＤ）が光場の相関関数であって低コヒーレンス反射率計またはＯＣＴシステムの軸深さ分解能を決定する。データがより大きなｐ値に対してｋが非線形の場合、関数ｇpは理論的な相関関数より広幅となって肩部が加わる。このため、式（１６）の最後の項で表すＡ−スキャンの減衰は本来より速く減衰して歪んでいるように見える。
【００９７】
0006360065.tif 000020
【００９８】
式（１１）での重みｄpの抽出は、相関以外の手段で行うことができる。例えば、式（１１）のＣＳ（ｋ）と基底関数CSOPDp(k)とのかけ算の後に、一つの期間あるいはいくつかの期間にわたる積分は、ｐとは異なるｒに対して全ての他の関数CSOPDr(k)の削除につながる。仮にスペクトルが２Ｅ個のピクセル（ＳＳ−ＯＣＴにおける波長ステップ数またはＳＢ−ＯＣＴにおけるカメラピクセル数）に沿って読み取られるものとする。簡単なかけ算により以下が得られる。
0006360065.tif 000021
【００９９】
上記の式（１７）において、（１１）等における三角関数の正規直交性が想定されている。ｒがｓと異なる場合、ｓｉｎｋｓｌc（チャネルスペクトル）とｓｉｎｋｒｌc（マスク）の積の平均はゼロとなる。ｄ0＋ｄrが近似結果となるのは、実際は足し算が限られたピクセル数２Ｅにわたるものの結果であり、余りの項ｒｅｓがいくらか残るためである。理想的に平均を正負無限大の値まで延ばしたとしたら、余りの項ｒｅｓはほぼゼロとなる。逓倍は相関より速く実行されるため、マスクＭrとＣＳとの逓倍を通じて形状を認識した結果はより速く得られるが、余りの項がいくらか残るという欠点がある。
【０１００】
0006360065.tif 000022
【０１０１】
シミュレーション
図６には、本発明の相関結果のシミュレーションを示す。信号（６０）を図４ａのＯＰＤpに合わせたマスタ干渉計または図４ｂの選択したマスクＭpによって決まるマスタ基準信号（７０）と比較しており、２つの状況についてのマスタ基準信号（７０（ｐ））を示している。左の縦列１には、図４ａのスレーブ干渉計または図４ｂの測定干渉計のＯＰＤ値が、それぞれ図４ａのマスタ干渉計により選択されたものあるいは図４ｂでマスクＭpを生成するために使用されたものである。（６１）または（６３）から送り出される信号（６０）は（ｂ１）、ＣＳslave（ｚp）に示している。右の縦列２では、信号（６０）を干渉計（１０）における、図４ａのマスタ（１０Ｍ）におけるｚpとは異なるまたは、図４ｂのマスクを生成するために使用したものと異なる、異なるＯＰＤ、ｚp＋δｚ、について（ｂ２）に示している。一番上の列において（ａ１）および（ａ２）には同じ信号を、それぞれマスタ干渉計（１０Ｍ）から送り出される信号（７０）、ＣＳmaster（ｚp）または所定のマスクＣＳmaster（ｚp）＝Ｍｐに対するマスク記憶装置（７）からの信号（７０（ｐ））を示している。信号（６０）は図示のチャネルスペクトルに相応している。二番目の列は比較結果を示しており、（ｃ１）は（ａ１）と（ｂ１）とを比較した結果であり、（ｃ２）は（ａ２）と（ｂ２）とを比較した結果である。本発明の一実施例によれば、図４ａの比較ブロック（６４）または図４ｂの複数の比較ブロック（６４（ｐ））はそれぞれ相関器または複数の相関器として動作し、この場合の（ｃ１）および（ｃ２）はそれぞれ出力信号（６４０）または（６４０（ｐ））を示している。比較結果により（ｃ１）の方が（ｃ２）より大きな信号を送り出し、認識処理の結果として図４ａではＣＳslave（ｚp）がＣＳmaster（ｚp）とあるいは図４ｂのＭpと一致するが、ＣＳslave（ｚp＋δｚ）は一致しない。マスタ干渉計から送り出されるマスタ基準信号（７０）またはマスクＭｐから送り出されるマスタ基準信号（７０（ｐ））と、（６０）（現チャネルスペクトル（ＣＳslave（ｚ）））との比較はうまく行く。自己相関の最大値はゼロの時に得られる。図６（ｃ２）に示すように、相関の結果による余剰がいくらかゼロの位置にわたって分布している。一番下の列には、（４７）での偏位修正の後のおよび、図５の制御可能なウィンドー幅Δｋ（６７）または（６７（ｐ））内のウィンドー処理フィルタ（６６）（図４ａ）または（６６（ｐ））（図４ｂ）の後の、信号（８）（図４ａ）または（８（ｐ））（図４ｂ）を示している。ウィンドーが小さいほど２つのケース（ｄ１）と（ｄ２）の違いがはっきりとする。
【０１０２】
比較手法でのコントラストを向上させるために、ｄｃ成分が削除される。シミュレーションにより、比較（相関）する２つの信号からｄｃを削除するか、最終相関結果のｄｃを高域フィルタ（４６）に通すと、類似の結果が得られることが明らかになった。これらは、相関の前または後に、あるいは３ヶ所全てに高域フィルタ（４６）を配置できるため破線で示している。このようなフィルタは、その利用が信号処理分野における当業者によく知られているかたちで補償する必要のある位相の遅延をもたらす。
【０１０３】
図６および図６’では同様の結果が得られ、（４０）で行われる比較演算が逓倍（９２）で置き換えられた場合の結果８／８（ｐ）をの下の画面で示す。この場合、式（１７）によれば、マスクにインプリントされた振動に類似した振動がチャネルスペクトルがある場合に最大値が得られる。
【０１０４】
図６’は、本発明の方法の原理を図示し、図５’ａおよび図５’ｂに示す細かい点に基づいて３つのＦＦＴを使用して相関演算を行っている。図４ａおよび図５ａの比較ブロック（６４）は、式（４）を実施するために、信号（６０’）と（７０’）のための逓倍器（９２）と逆フーリエ変換ブロック（９３）の２つのブロックを含む図５ａ’の（６４’）で置き換えられている。図４ｂおよび図５ｂの比較ブロック（６４（ｐ））はそれぞれ、式（５）を実施するために、信号（６０’）と（７０’）のための逓倍器（９２（ｐ））と逆フーリエ変換ブロック（９３（ｐ））の２つのブロックを含む図５’ｂの（６４’（ｐ））で置き換えられている。これらの処理は、図６の２つの状況と同様に、２つの状況について図６’に示している。左の縦列１には、図４ａ’のスレーブ干渉計または図４ｂ’の測定干渉計のＯＰＤ値が、それぞれ図４ａ’のマスタ干渉計により選択されたものあるいは図４ｂ’でマスクＦＦＴ*（Ｍp）を生成するために使用されたものである。（６１）または（６３）から送り出されるチャネルスペクトル、信号（６０）、は（ｂ１）、ＣＳ（ｚp）に示している。右の縦列２では、信号（６０）を干渉計（１０）における、図４ａ’のマスタ（１０Ｍ）におけるｚpとは異なるまたは、図４ｂ’のマスクを生成するために使用したものと異なる、異なるＯＰＤ、ｚp＋δｚ、について（ｂ２）に示している。信号（６０）のＦＦＴは信号（６０’）である。一番上の列において（ａ１）および（ａ２）は同じ信号を示し、図４ａ’のマスタ干渉計（１０Ｍ）、マスタ基準信号（７０’）、ＦＦＴ*［ＣＳmaster（ｚp）］、または、図４ｂ’マスク記憶装置（７’（ｐ））、ＦＦＴ*（Ｍp）、マスタ基準信号（７０’（ｐ））から送り出される。残りは図６と同様である。マスタ干渉計から送り出される信号（７０’）またはマスクＭｐから送り出される信号（７０’（ｐ））と、（６０’）（現チャネルスペクトル（Ｓ（ｚ）のＦＦＴ）との比較はうまく行く。信号（６４０）または（６４０（ｐ））および信号（８）または（８（ｐ））、図４ａまたは図５ａにおけるＣＳ（ｚ）と、ＣＳmaster（ｚp）あるいは図４ｂおよび図５ｂにおけるＭpとの相関結果は、図６において同様である。
【０１０５】
分光計に基づいた干渉計および分光計に基づいたＯＣＴ
図７には本発明による装置のＳＢ実施例をより詳細に示している。光源（１）は、広帯域エミッター（１１）を含んでいる。ここで比較ブロック（６４）は分光計（６１）からの信号をマスク記憶装置（７）のマスクＭ（ｐ）（７（ｐ））に記憶しているチャネルスペクトルと比較する。（６４）は、深さ１，２，．．．Ｐごとの一つの点に対して一つのブロックが対応した、Ｐ個の比較ブロック（６４（ｐ））を含んでいる。考えられる１つの実施例では、（６４）が１つの相関器であってもよいし、複数の相関器であってもよい。これまたは各比較ブロック（６４（ｐ））は、分光計（６１）から送り出された現スペクトルに相応した信号（６０）を（７（ｐ））から提供されたマスクＭpが送り出された信号（７０（ｐ））と比較する。ブロック（７）は、各ＯＰＤp値に対して一つの基準チャネルスペクトル信号（７０（ｐ））を搬送する。この場合、図５ｂに詳細に説明している手順により、各マスクｐに対して、図６の下部に示す振幅Ａpの信号（８（ｐ））が１つだけ搬送される。この振幅は、深さに伴う感度の低下を示す図１中の、同じ深さｚpの信号の振幅に対応する。従来技術では、Ａ−スキャン中の全ての深さから反射される信号を一度に搬送していた。この本発明の実施例では、選択した深さｚpの信号だけを、ｐ＝１，２，．．．Ｐについて、各比較ブロック（６４（ｐ））と各ウィンドー処理ブロック（６６（ｐ））に搬送する。信号（６０）は、ブロック（６４（１）），（６４（２）），．．．（６４（Ｐ））の全ての入力に平行して与えている。ブロック（７）は、全ての所定の深さに対して特定のマスクＭpを含み、比較ブロック（６４（ｐ））は、ウィンドー処理フィルタ（６６（ｐ））を介してｚpにおける分散点の反射率の振幅Ａpを搬送する。信号（６０）は、全ての深さに対して一旦送られたチャネルスペクトルを含んでいるため、Ｐ個の比較ブロック（６４（ｐ））を使用して並列復号を行うことができ、これによりここで開示している解決策の可能性を開いて、キャリブレーションおよび線形化を必要としない安価でより速い処理を可能にする。
【０１０６】
図７’には、本発明のＳＢ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。ここでは、現在のおよび記憶されたチャネルスペクトルの相関がフーリエ変換を介して行われている。この趣旨で図５’ｂに示す内部構造を有するブロック（６４’（ｐ））を使用している。各ブロック（６４’（ｐ））、ここでｐ＝１，２，．．．Ｐ、はそれぞれｚ1，ｚ2，．．．ｚpの深さに置かれた分散点の反射率に対応した信号を搬送する。ここで分光計（６１）データのフーリエ変換を実施するブロック（６２）が複数の比較ブロック（６４’）の一部となる。各ブロック（６４’（ｐ））（ｐ＝１，２，．．．Ｐ）は、（９２）でマスク（７’（ｐ））で（６２）に提供された瞬間チャネルスペクトルのＦＦＴの逓倍を行い、ここでは各マスクがＯＰＤpのために記憶したチャネルスペクトルの共役ＦＦＴを搬送する。次にブロック（９３）において（６４’（ｐ））内で逆ＦＦＴが実行される。各マスク（７’（ｐ））に対して、図７’に示す振幅Ａpの信号（８（ｐ））を搬送する。この振幅は、深さに伴う感度の低下を示す、同じ深さｚpの信号の振幅に対応する。従来技術では、Ａ−スキャン、信号６０’中の全ての深さの信号を搬送していた。本発明によるこの実施例では、選択した深さｚpの信号だけをｐ＝１，２，．．．Ｐについて、各ブロック（６４（ｐ）’）と各ウィンドー処理フィルタ（６６（ｐ））に搬送する。信号（６０’）は、ブロック（６４’（１）），（６４’（２）），．．．（６４’（Ｐ））の全ての入力に平行して与えている。ブロック（７’）は、全ての所定の深さに対してマスク（７’（ｐ））を含み、各フィルタ（６６（ｐ））はＡ−スキャンからの１点を搬送する。信号（６０）は、全ての深さに対して一旦送られたチャネルスペクトルを含んでいるため、Ｐ個の比較ブロック（６４’（ｐ））を使用して並列復号を行い、これによりここで開示している解決策の可能性を開いて、キャリブレーションおよび線形化を必要としない安価でより速い処理を可能にする。
【０１０７】
図７および７’の実施例は、さまざまな処理を実行できる。上記に記載のように、深さ方向の反射プロフィル（Ａ−スキャン）を２つの異なる方法で構築することができる。これは、
（１）Ｐ個のブロック（６４（ｐ））または（６４’（ｐ））によりそれぞれ平行して送られたＰヶ所の点からのＡ−スキャンを合成する、または
（２）ブロック（６２）により信号（６０’）として搬送するチャネルスペクトル（６０）のＦＦＴにより、達成できる。ＭＳＩ手法により取得したＰ個の点によって決定するＡ−スキャンと信号（６０’）により決定するＡ−スキャンとの違いは、信号（６０）内のデータが光周波数に対して線形に整理されていないと、（８）と比べてＡ−スキャン（６０’）はより速く深さに伴って低下する。
【０１０８】
ＯＣＴにおいて、直交方向走査装置（５１）を採用する図７’の実施例を代わりに使用すると、２通りの方法で異なる深さからの正視型ＯＣＴ画像（Ｃ−スキャン）を推測できる。（１）Ｐ個のブロック（６４（ｐ））または（６４’（ｐ））で提供する信号を使用して平行してＰ個のＣ−スキャンを作成する、または（２）信号（６０）のＦＦＴで作ったＨＶ枚のＡ−スキャンから物体（３）の全ボリュームを組み立てて、このようにして作られたボリューム各深さに沿ってＰ個のカットを行う。２つ目の手順は従来技術によるものであり、データの線形化が必要である。
【０１０９】
掃引光源に基づく干渉計および掃引光源に基づくＯＣＴ
図８には、本発明によるＳＳ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示している。光源（１）はチューニング可能なレーザ（１２）を含んでいる。ここで光検出ブロック（６３）（飛点型実施例の場合で、全領域型実施例の場合はカメラ）から搬送された信号は、比較ブロック（６４）へ送られる。これは１つの実施例では、相関器であってもよい。これで、光検出器（６３）から送り出された測定電流に相応した信号（６０）をマスク記憶領域（７（ｐ））が提供したマスクＭpから送り出された信号（７０）と比較する。この場合、信号（８（ｐ））は各マスク（７（ｐ））に対して軸範囲内の、そのマスクに対して記録されたＯＰＤ値に対応した１点のみを搬送する。信号（８（ｐ））の各振幅は図８の下部に示しており、ＳＳ−ＯＣＴにおける通常の深さに伴う感度の低下に対応する。
【０１１０】
平行処理のために、ブロック（７）はＰ個のマスク（７（ｐ））を、ブロック（６４）はＰ個の比較ブロック（６４（１）），（６４（２）），．．．（６４（Ｐ））を、そしてブロック（６６）はＰ個のフィルタを含み、これにより平行してＰ個全ての深さを提供する。図示のように、Ｐヶ所の点はそれぞれが比較ブロック（６４（ｐ））と信号（８（ｐ））を送り出しているフィルタ（６６（ｐ））から成るＰ個のチャネルで提供する、つまり、下部に示すＡ−スキャンの各点を平行して搬送することができる。
【０１１１】
図８’は、本発明による実施例のＳＳ−ＯＣＴ装置の主な素子を概略的に示しており、比較を３つのＦＦＴで実行している。ブロック（６４’（ｐ））は、信号（６０’）と（７０’）の積の逆ＦＦＴを実行して比較の処理を行う。信号（６０’）は、光検出器（６３）に搬送された、現チャネルスペクトルＣＳのＦＦＴである。（７０’（ｐ））は、マスク記憶装置（７’（ｐ））が提供するチャネルスペクトルＭpの共役の記憶されたバージョンのマスク（７’（ｐ））から搬送される。この場合、フィルタ（６６（ｐ））は各マスクｐに対して、マスク（７’（ｐ））が対応して記録されているＯＰＤp値に対応した深さｚpでの分散点Ａpの反射率を搬送する。信号（８）は、それぞれがブロック（６４’（ｐ））とフィルタ（６６（ｐ））からできている、Ｐ個のチャネルで平行して搬送した信号（８（ｐ））の集合からなる。信号（８）の成分の振幅Ａpは図７’の下部に示しており、それらはＳＤ−ＯＣＴにおける通常の深さに伴う感度の低下に対応する。しかしながら、従来技術では、図示の低下はチャネルスペクトル（６０）のＦＦＴで搬送される単一のラインに沿った単一の信号（６０’）で与えられているものであるが、これと比較して本開示では（８）はＰ個のチャネルで全て平行して搬送された各点１，２，．．．Ｐでの多くの値からできている。平行処理で、Ｐヶ所の深さ全てに平行して全ての信号を搬送するために、ブロック（７’）はＰ個のマスクを含み、ブロック（６４’）はＰ個の比較ブロックからなり、そしてブロック（６６’）はＰ個のフィルタからできている。図示のように、Ｐヶ所の点は信号（８）として提供される、つまり、従来技術とは異なり本発明では下部に示すＡ−スキャンの各点を全て平行して搬送できる。
【０１１２】
図８および８’の実施例は、さまざまな処理を実行できる。上記に記載のように、深さ方向の反射プロフィル（Ａ−スキャン）を２つの異なる方法で構築することができる。これは、
（１）Ｐ個のブロック（６４（ｐ））または（６４’（ｐ））によりそれぞれ平行して送られたＰヶ所の点からのＡ−スキャンを合成する、または
（２）ブロック（６２）により信号（６０’）として搬送するチャネルスペクトル（６０）のＦＦＴにより、達成できる。ＭＳＩ手法により取得したＰヶ所の点によって決定するＡ−スキャンと信号（６０’）により決定するＡ−スキャンとの違いは、信号（６０）内のデータが光周波数に対して線形に整理されていないと、（６０’）で決定したＡ−スキャンはより速く深さに対して低下する。
【０１１３】
一方、ＯＣＴにおいて横断方向走査装置（５１１）および（５１２）を採用する図８’の実施例を使用すると、２通りの方法で異なる深さからの正視型ＯＣＴ画像（Ｃ−スキャン）を推測できる。（１）Ｐ個のブロック（６４’（ｐ））で提供する信号を使用して平行してＰ個のＣ−スキャンを作成する、または（２）（６０’）で与えられたＨＶ枚のＡ−スキャンから物体（３）の全ボリュームを組み立てて、このようにして作られたボリューム各深さに沿ってＰ個のカットを行う。後者が従来技術に対応し、データの線形化が必要である。
【０１１４】
図７、７’、８と８’における変調器（８０）は、説明した機能には不要であるため破線で示している。しかしながら、使用する場合には、上記にて図４ａ、４ｂ、４ａ’と４ｂ’に関連して説明しているように、実施例における軸範囲を倍にして物体（３）の中央にＯＰＤ＝０を配置できる。
【０１１５】
相関演算において限られた数の掛け算を使用した比較処理
式（１０’）によれば、修正した相関（相関の絶対値）とそれに続くウィンドー処理ブロック（６６）は、修正相関関数に限られた数の遅延を与えたものを使用して比較結果を算定することと同等である。これにより必要とする逓倍の数を相当減らす。
0006360065.tif 000023
【０１１６】
ここでｋは波数、ｋ軸、に沿ったピクセル数である。このような手法で相関を介して実行される比較処理に必要な時間を削減する。ウィンドー処理フィルタ（６６）が相関演算の結果のＷ＝２Ｗp＋１個の遅延点だけを選択する場合、これは相関の全算定で使用した合計４Ｅ＋１個の遅延のうち、Ｗだけが保持されていることを意味する。長さ２Ｅの信号は式（１８）でのみＷ回逓倍される。
【０１１７】
式（１８）で詳細するように式（１０）または（１０’）を求めるための、限られた数Ｗの逓倍を行う実施例を図９に示す。処理を早めるため、マスクＭpを２Ｗp＋１個のバージョンで遅延させて記憶装置（７（ｐ））に配置し、マスタ基準信号（７０（ｐ））としてＷp個の出力をもたらす。２Ｗp＋１個の逓倍器（９２w（ｐ））がマスク（７w（ｐ））の各遅延バージョンのマスタ基準信号（７０w（ｐ））をチャネルスペクトル（６０）で、逓倍する。波数軸ｋに沿った各ピクセルの逓倍して結果の和が、加算器（７２（ｗ））で実行され、（式（１８）における絶対値関数を遂行する）その結果がブロック（４７w）で修正される。全ての積の合計の出力は次に（７２）で合計することにより、相関結果（８（ｐ））が得られる、つまり、深さｚpにおけるＡ−スキャンの１点。各点ｐについてＥ＝Ｐとすると、
Ｗp＝Ｐ−ｐ＋１                              （１９）
つまり、最初の点Ａ1では２Ｐ＋１回の逓倍が必要であるが、Ａpでは３回のみでチャネルスペクトルのａｃ変調の１つの周期にわたって平均化処理を実行する。実際には、マスクとチャネルスペクトルとの間の位相不安定性を排除するために、定数ＷpがＰヶ所全ての点を満たすこともあり、このとき各マスク（７（ｐ））には同じ記憶領域を必要とするという利点がある。
【０１１８】
図９に開示している手順は図７および８で、各記憶マスク（７（ｐ））および比較ブロック（６４（ｐ））に置き換わってウィンドー処理ブロック（６６（ｐ））を排除して使用できる。さらに、図１２−１５の実施例に関連して以下にさらに説明するように、記憶されたバージョンのマスク（７w）のアナログ信号を生成するためにデジタイザを使用する場合、逓倍器（９２w）をミキサで置き換えることができる。
【０１１９】
マスクの生成
図１０には、最初に異なるチャネルスペクトルを取得してマスクとして記憶する、図７、８および９の上記実施例の準備ステップを概略的に示している。全ての測定に先立って、種々のＯＰＤ値に対するマスクＭ1，Ｍ2，．．．Ｍp，．．．Ｍp（異なる変調周波数のチャネルスペクトル）が記録されて（７０（ｐ））として基準ブロック（７）（マスクの記憶装置）に記憶される。このステップではガルバノスキャナ（５１１）および（５１２）は停止していて使用していない。
【０１２０】
図１０’には、最初に異なるチャネルスペクトルを取得してこれらの共役ＦＦＴをマスクとして記憶する、図７’、および８’の上記実施例の準備ステップを概略的に示している。全ての測定に先立って、種々のＯＰＤ値に対するマスクＦＦＴ*（Ｍ1），ＦＦＴ*（Ｍ2），．．．ＦＦＴ*（Ｍp），．．．ＦＦＴ*（Ｍp）（異なる周波数のチャネルスペクトルの複素共役バージョン）を基準ブロック（７’）（マスクの記憶装置）に記録して記憶する。このステップではガルバノスキャナ（５１）および（５２）は停止していて使用していない。
【０１２１】
図１０および１０’の実施例では、ミラー（３１）で作られたモデル物体（３’）を使用している。ここで軸ＯＰＤ範囲が４ｍｍでコヒーレンス長がｃｌ＝２０ミクロン（光源（１１）のバンド幅Δλまたは光源（１２）のチューニングバンド幅から算定）とする。このような場合、軸範囲Δｚ＝２ｍｍで深さ分解能がｌｃ／２＝１０ミクロンに対して軸方向にＰ＝２００ピクセルを定義できる。これには、ＳＢ−ＯＣＴを利用している場合はカメラ（６１）で少なくとも２Ｅ＝２Ｐ＝４００だけのピクセル数が必要となり、ＳＳ−ＯＣＴを利用している場合は光源（１２）のチューニングスペクトルで同じ数だけの分解点が必要となる。ミラー（３１）はｌc／２だけ離間したｚp（ｐ＝１，２，．．．Ｐ）ヶ所の位置に配置されて、Ｐ個のマスクがＰ個のチャネルスペクトルとして取得されて基準ブロック（７）（マスクの記憶装置）または（７’）に記憶される。図１０のこれらのスペクトル（または図１０’ではこれらの共役ＦＦＴ）は、次の測定または画像化ステップで使用するためのマスクのセットを規定する。図７および８でマスクＭpを読み取ると、現在の測定信号（６０）と比較するために各ブロック（７（ｐ））は対応する信号（７０（ｐ））を送り出す。図７’および８’でマスクＭ’pを読み取ると、現在の測定信号（６０’）と比較するために各ブロック（７’（ｐ））は対応する信号（７０’（ｐ））を送り出す（実際、比較は図７および８でのようにやはり信号（６０）と（７０）で行われる）。
【０１２２】
図１０および１０’において、変調器（８０）は説明した機能には不要であるため破線で示している。しかしながら、使用する場合には、上記にて図４ａ、４ｂ、４ａ’と４ｂ’の実施例に関連して説明しているように、実施例における軸範囲を倍にして物体（３）の中央にＯＰＤ＝０を配置できる。これにより軸範囲を倍の２Δｚにでき、変調器（８０）が無いケースと比較して、同じ軸分解能で全軸範囲ＯＣＴ画像を生成するために正および負の値のＯＰＤから取得する倍の数のマスクＰを収集することが必要となる。ブロック（８０）を使用しない場合には、軸範囲の正または負の一方だけからマスクを収集する。
【０１２３】
図２６，２７，２８と２９等のように、走査装置（５１１）および（５１２）をカメラで置き換えた場合も同様の手順を利用する。
【０１２４】
分散補正マスク
測定または画像化対象物体（３）が知られていて、またその分散特性も知られている場合、Ｐ個の軸位置を提供するために上記で使用したＰ個のステップを修正して、図１０および１０’にて破線で示す、物体（３）と同じ材料でできている空中厚さｌc／２のＰ個の薄いスラブ（３２）をミラー（３１）に続く経路に挿入して含むようになっている。これでモデル物体（３’）は各スラブ（３２）とミラー（３１）を含んでいる。このようにして、類似した材料からできた物体の測定または画像化を行う第２の処理においては、物体の材料に起因する分散は自動的に補償される。新たな各スラブには対応するチャネルスペクトルが収集されて、材料の分散によって歪みが生じる。このような処理には、分散によるチャネルスペクトルでの連続して歪んでできた山と谷を修正するためのその後の信号処理ステップが不要となる。
【０１２５】
湾曲した物体の補償および走査歪み
一方、平坦なミラー（３１）から、（５１１）および（５１２）で規定される、横軸の各（ｈ，ｖ）ピクセルにＰ個のマスクが収集される。このような走査歪みが存在すると、異なるピクセル（ｈ，ｖ）からのマスクｐは相違する。第２ステージの画像化でこのようなＰ個のマスクを各ピクセル（ｈ，ｖ）ごとにＰ個のセットを使用すると、自動的に走査歪みを補償することを可能にする。
【０１２６】
さらに別の可能性として、モデル物体（３’）は、湾曲したミラー３１）を含むことがある。第１のステージで各ピクセル（ｈ，ｖ）ごとにＰ個のマスクＭh,v（ｐ）を収集するが、ここでｐはＯＰＤ値を表さないで、Ｐ個のマスクを収集するために図１０または１０’で使用した基準ミラー（４）の軸位置セットの数を表す。この場合、同様の曲率を有する湾曲した物体の反りもどしが、画像化が行われる第２のステージで、チャネルスペクトル（６０）の各直交方向ピクセル（ｈ，ｖ）のこのようなマスクとの比較により、行われる。
【０１２７】
マスクのソフトウェアの生成
図４（ｂ），図５（ｂ），図７，図８および図９における各実施例の各マスク（７）Ｍpもソフトウェアで生成することができる。図４’（ｂ），図５’（ｂ），図７’ および図８’における各実施例の各マスク（７’）、ＦＦＴ*（Ｍp）、もソフトウェアで生成することができる。測定は全く必要がない。波長に伴う屈折率の変化が知られている場合、チャネルスペクトルの形状を理論的に推定でき、ステップごとに増える物体（３）の分散性材料の厚さに対して、マスクＭpそしてそれぞれのＦＦＴ*（Ｍp）を生成できる。
【０１２８】
感度のさらなる向上
干渉計内の基準電力によって生成されたノイズによる基準チャネルスペクトルＣＳを用いたマスクの比較は、マスク毎に異なる。このため、定位置に物体が無い場合にはマスクのＣＳだけでなく信号（８）で生成されたノイズを記憶する必要もある。このようなノイズ値Ｎpは、図１０の破線で示す差し込み図のように取得して各マスクに対して一つのノイズ値としてＰ個のノイズ値を、ｐ＝１，２，．．．Ｐとして、別の記憶装置（７Ｎ（ｐ））に記憶して含んでいる。図１１を参照して以下に説明するように、これらは、測定が行われる、第２ステージで（６４）の比較処理で搬送される信号から差し引くために記憶されている。
【０１２９】
同様に図１０’では、信号（８）から差し引くためにノイズ値７’Ｎ（ｐ）が記憶されている。図１１’を参照して以下に説明するように、これらは、測定が行われる、第２ステージで（６４’）の比較処理で搬送される信号から差し引くために記憶されている。
【０１３０】
チャネルスペクトルの比較
開示のＭＳＩ手法および装置は材料を認識するためにも採用できる。開示の手法は比較に基づいているため、物体（３）内の材料が予想されたチャネルスペクトルと同じものを生成したときのみ、図７，８，７’，８’および９で信号（８）の最大数の成分（８（ｐ））が生成される。
【０１３１】
正視型ＯＣＴ画像をリアルタイムで作成する
図１１には、Ｐ個の正視型ＯＣＴ画像を同時に作成する本発明の実施例を概略的に示している。マスク（７（ｐ））から搬送された各マスク信号Ｍｐとの比較は、相関、逓倍、または当技術分野において言及または知られているいずれの手段でも行うことができ、横方向走査装置（５１１）および（５１２）で選択した横方向ピクセル（ｈ，ｖ）に対応する最終画像の輝度（Ｉ（ｘh，ｙv，ｚp）＝Ｉh,v,p＝８h,v（ｐ））を提供する。マトリックス（Ｈ，Ｖ）のうちの各横方向ピクセル（ｈ，ｖ）に対し、本実施例はそれぞれが物体（３）の深さ軸に沿った各異なる分解点に、深さの値にそれぞれ対応しているＰ個の振幅Ａh,v,1，Ａh,v,2，．．．Ａh,v,p，．．．Ａh,v,Pを搬送する。明度Ａ（ｘh,ｙv,ｚp）＝８h,v（ｐ）の指標が（ｈ，ｖ）の全ての信号、つまり同じｐ値に対して生成された信号８h,v（ｐ）、但しｐ＝１，２，．．．Ｐ、から正視型画像が形成される。各ブロック６４（１），６４（２），．．．６４（Ｐ）は、実行した比較手順の出力である比較結果のＰ個の値を搬送する。比較手順はそのときに、図７または８の実施例に応じて、（６１）または（６３）から信号（６０）として搬送された、現在取得したチャネルスペクトルを、（７（ｐ））の各ＯＰＤp値に対する各マスクＭpで提供された形状と比較する。各比較ブロック（６４（ｐ））の後にフィルタ（ウィンドーブロック）（６６（ｐ））が続く。開示の手法は、平行処理に非常に適している。全ての所定の横方向ピクセル（ｈ，ｖ）に対する全てＰ個の（８（ｐ））値の算定は、１つの比較ＴCompを実行するためにかかる時間内で平行して整理できる。
【０１３２】
フレーム走査装置（５１２）の電圧で規定され、ｖとして表示した、フレームの全ての所定ラインに対し、比較ブロック（６４）は深さ１からＴ-scan８allH（ｖ，１），深さ２からＴ-scan８allH（ｖ，２），．．．および深さＰからＴ-scan８allH（ｖ，Ｐ）つまり、ｐ＝１，２，．．．Ｐとしてそれぞれ異なる深さｐからＴ-scanを搬送し、これらはさらなるデータ構築のために記憶される。次に右の第２のブロックに示すように、走査装置（５１２）を動作させて１，２，．．．Ｖの新たな指標ｖに対して処理が繰り返される。全ての所定深さｐに対するＶ個のＴ-scanを収集することにより、深さ１，２，．．．Ｐに対応する正視型画像Ｃ−スキャン（１），Ｃ−スキャン（２），．．．Ｃ−スキャン（ｐ）が組み立てられる。
【０１３３】
図１１では、１つのフレームの走査時間内で、複数の深さから同時にＰ個の正視型画像を構成するための信号の同時集合を規定する。フレームガルバノ走査装置（５１２）で規定したビームの位置１（フレーム内の第１ライン）に対し、ガルバノ走査装置（５１１）（ライン）がビームを点（１，１）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８1,1（１），８1,1（２），８1,1（３），．．．８1,1（Ｐ）を収集し、走査装置（５１１）がビームを点（２，１）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８2,1（１），８2,1（２），８2,1（３），．．．８2,1（Ｐ）を同時に収集し．．．、走査装置（５１１）がビームを点（Ｈ，１）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８H,1（１），８H,1（２），８H,1（３），．．．８H,1（Ｐ）を同時に収集する。
【０１３４】
Ｈ個の点８1,1（１），８2,1（１），．．．８H,1（１）で第１のＴ-−スキャン、つまり、Ｔ-scan1（１）＝８allH,1（１）を深さ１での正視型ラスタ（Ｃ−スキャン）に作成する。
Ｈ個の点８1,1（２），８2,1（２），．．．８H,1（２）でＴ-scan1（２）＝８allH,1（２）を深さ２での正視型ラスタに作成する。
Ｈ個の点８1,1（ｐ），８2,1（ｐ），．．．８H,1（ｐ）でＴ-scan1（ｐ）＝８allH,1（ｐ）を深さｐでの正視型ラスタに作成する。
最後に、Ｈ個の点８1,1（Ｐ），８2,1（Ｐ），．．．８H,1（Ｐ）でＴ-scan1（Ｐ）＝８allH,1（Ｐ）を深さＰでの正視型ラスタに作成する。
【０１３５】
次に、ラスタ内の第２ラインを測定する方向を向いた走査装置（５１２）について処理は繰り返される。ガルバノ走査装置（５１１）（ライン）がビームを点（１，２）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８1,2（１），８1,2（２），８1,2（３），．．．８1,2（Ｐ）を取得し、次に走査装置（５１１）がビームを点（２，２）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８2,2（１），８2,2（２），８2,2（３），．．．８2,2（Ｐ）を同時に収集し、走査装置（５１１）がビームを点（Ｈ，２）に向けるとＰヶ所の深さから各信号８H,2（１），８H,2（２），８H,2（３），．．．８H,2（Ｐ）を同時に収集する。
【０１３６】
このようにして収集したＨヶ所の点で深さ１，２，．．．Ｐでの正視型ラスタ、つまりＴ−スキャン、の第２ラインを形成する。このようなＰ個のＴ−スキャンを１つのＴ−スキャンを収集するためにかかる時間内で収集する。
Ｈ個の点８1,2（１），８2,2（１），．．．８H,2（１）で第２のＴ−スキャンラインを深さ１の正視型ラスタ（Ｃ−スキャン）、つまり、Ｔ-scan2（１）＝８allH,2（１）に作成する。
Ｈ個の点８1,2（２），８2,2（２），．．．８H,2（２）で第２のＴ−スキャンラインを深さ２の正視型ラスタに作成する、つまり、Ｔ-scan2（２）＝８allH,2（２）。
Ｈ個の点８1,2（ｐ），８2,2（ｐ），．．．８H,2（ｐ）で第２のＴ−スキャンラインを深さｐの正視型ラスタに作成する、つまり、Ｔ-scan2（ｐ）＝８allH,2（ｐ）、以下同様。
最後に、Ｈ個の点８1,2（Ｐ），８2,2（Ｐ），．．．８H,2（Ｐ）で第２のＴ−スキャンラインを深さＰの正視型ラスタに作成する、つまり、Ｔ-scan2（Ｐ）＝８allH,2（Ｐ）。
【０１３７】
処理は走査装置（５１２）がラスタ内の最後のラインを測定する方向を向くまで続く。ガルバノ走査装置（５１１）（ライン）がビームを点（１，Ｖ）に向けると、Ｐヶ所の深さから信号８1,V（１），８1,V（２），８1,V（３），．．．８1,V（Ｐ）を収集し、次に走査装置（５１１）がビームを点（２，Ｖ）に向けると、Ｐヶ所の深さから信号８2,V（１），８2,V（２），８2,V（３），．．．８2,V（Ｐ）を同時に収集し．．．走査装置（５１１）がビームを最後の点（Ｈ，Ｖ）に向けると、Ｐヶ所の深さから信号８H,V（１），８H,V（２），８H,V（３），．．．８H,V（Ｐ）を同時に収集する。このようにして収集したＨ個の点で、正視型ラスタ、つまり、Ｔ−スキャン、内の最後の各ラインＶを、深さ１，２，．．．Ｐで形成し、このようなＴ−スキャンは全て１つのＴ−スキャンを収集するためにかかる時間内で収集する。
【０１３８】
Ｈ個の点８1,V（１），８2,V（１），．．．８H,V（１）で第ＶのＴ−スキャンラインを正視型ラスタ（Ｃ−スキャン）内の深さ１に作成する、つまり、Ｔ-scanV（１）＝８allH, V（１）。
Ｈ個の点８1,V（２），８2,V（２），．．．８H,V（２）で第ＶのＴ−スキャンラインを正視型ラスタ内の深さ２に作成する、つまり、Ｔ-scanV（２）＝８allH, V（２）。
Ｈ個の点８1,V,P，８2,V,P，．．．８H,V,Pで第ＶのＴ-scanラインを正視型ラスタ内の深さＰに作成する、つまり、Ｔ-scanV（Ｐ）＝８allH, V（Ｐ）。
最後に、ｖ＝１，２，．．．Ｖとして、８allH, V（１）の各点から作られたＶ個のＴ−スキャンを組み合わせて深さ１での正視型画像（Ｃ−スキャン）８allH,allV（１）を形成する。同様に、Ｖ個のＴ-scan８allH, V（２）を組み合わせて深さ２でのＣ−スキャン８allH,allV（２）を形成し、以下同様にし、Ｖ個のＴ-scan８allH, V（ｐ）を組み合わせて深さｐでのＣ−スキャン画像８allH,allV（ｐ）を形成し、以下同様にして最後の深さＰまで続ける。
【０１３９】
異なる増幅器（６８（ｐ））を使用して上記のように各信号（８）からノイズ値Ｎpを引いてより向上した信号対ノイズ比を得ることができる。ここで図１０に関連して説明しているように、Ｎp値は記憶している各マスク（７（ｐ））ごとに別の記憶装置７Ｎ（ｐ）に記憶されている。
【０１４０】
図１１’には、同時にＰ個の正視型ＯＣＴ画像（Ｃ−スキャン）を作成する発明の別の実施例を概略的に示している。本実施例は図１１のものと類似しているが、比較演算は図５’ｂに記載のアルゴリズムを介して計算している点で異なる。ここでは代わりにブロック６４（ｐ）’を使用し、６４’の一部である６２でＦＦＴを実行して６０’を取得し、６４（ｐ）’ではＦＦＴ*（Ｍp）、（７０’（ｐ））を使用して信号（６０’）の逓倍を行う。残りについては、図１１と同様である。
【０１４１】
異なる増幅器（６８（ｐ））を使用して上記のように各信号（８）からノイズ値Ｎ’pを引いてより向上した信号対ノイズ比を得ることができる。ここで図１０’に関連して説明しているように、Ｎ’p値は記憶している各マスクＦＦＴ*（Ｍp）ごとに別の記憶装置７’Ｎ（ｐ）に記憶されている。
【０１４２】
光源および環境に騒音が無い場合、記憶されたノイズマスクの抽出は不要かもしれない。そのため図１０および１０’の差し込み図と図１１および１１’の差動増幅器（６８）を破線で示している。
【０１４３】
横方向断面におけるＨＶ個の点からスペクトルデータを収集するためにかかる時間は、取得回数がＨＶで、それぞれ時間ＴをかけているとしてＴv＝ＨＶＴであり、ここでＴはＳＤ−ＯＣＴ走査（ＳＢ−ＯＣＴにおけるカメラのライン速度または、ＳＳ−ＯＣＴにおける光源チューニング速度）の周期である。ライン速度が１ＭＨｚとすると、Ｔ＝１μｓとなる。Ｈ＝Ｖ＝５００で、今日の技術では図１１の（６４（ｐ））（または図１１’の（６４’））でかかる比較時間ＴCompをＴ＝１マイクロ秒より短くできるものと仮定する。比較ブロック（６４）（１からＰ）では全ての比較を平行して実行するため、全ての比較はデータの収集と一緒に一瞬で行われる。すると、１つの比較処理にかかる時間でＰ個の比較が平行して行われ、ＴComp＜Ｔであると、全Ｐ個の正視型画像を生成するためにかかる時間は、ｔenface/Comp,min＝Ｔv＋ＴComp＝0.25s+1μｓとなる、つまり、現実として取得時間に加えてほんの少しの時間が必要である。この処理が、物体（３）の横方向断面における各ピクセル（ｈ，ｖ）に対して順次後で行われると、ｔenface/Comp,max＝Ｔv＋ＨＶＴCompとなる。２つのＦＦＴを生じるためにかかる時間２μｓと等しいＴCompについて考えると、0.25s+0.5s=0.75sが得られる。この計算では、データの取得の後に比較演算が始まるものとしているが、実際には比較演算は取得と同時に始まることができ、そうすると全処理時間はｔenface/Comp,minとｔenface/Comp,maxとの間の時間となる。各点（ｈ，ｖ）に関し、Ｐ個の点が走査装置（５１１）および（５１２）での電圧で決まる位置（ｈ，ｖ）と同じ場所にあるＰ個の正視型フレーム内に瞬時に配置される。この処理は平行して実行されてデータはバッファーに書き込まれ、バッファーは各深さｐでの各正視型ＯＣＴ画像に対して１つ設けられている。時間ｔDだけがバッファーから対応する画像を取得するために余分にかかり、これは１００万分の１秒の範囲内である。
【０１４４】
ここで、ＦＦＴ、線形化およびソフトウェアカットを用いた、従来技術によって全正視型画像を生成するのにかかる時間を見積もってみましょう。最短時間はボリュームのデータ取得時間Ｔvと、ＨＶ個のＡ−スキャンのボリュームの全データを組み立てるのにかかる時間ＴAと、Ｐ個全てのＣ−スキャンのソフトウェアカットを生成するためにかかる時間Ｔcutとの合計から得られ、ｔenface/FFT,min＝Ｔv＋ＴA＋Ｔcut＋Ｔとなる。ここで、全横方向ピクセルのＦＦＴの複数処理は走査時間Ｔの間にまとめて行われるものとしたため、ＨＶ個の走査後には１つの時間間隔だけを必要とし、Ｐ個のカットはグラフィックスカードで１つのＴcutを行うためにかかる時間で平行して処理される。これにより、上記の通り0.25ｓ＋１μｓと、＋ＴA＋Ｔcutが得られる。これら余分の時間には数ミリ秒かかることがある。これからわかることは、従来技術における最短達成時間と、ここで開示している技術を利用することとは、線形化が不要な場合は類似しているということである。従来技術による多くの報告ではＦＦＴをまとめて行うことができないでいる。横方向断面（ｈ，ｖ）における各ピクセルごとの線形化処理、ゼロ詰め等と、それに続くフーリエ変換にはより多くの時間ＴFFTがかかる、つまり、ＴFFT>>Ｔ。この場合、Ｐ個の正視型画像を作成するためにかかる時間は、ｔenface/FFT,max＝Ｔv＋ＨＶＴFFT＋ＴA＋ＰＴcutである。実際には、グラフィックスカードを再び使用して各走査の平行処理、つまり、線形化とＦＦＴを実行できるため、全処理時間はｔenface/FFT,minとｔenface/FFT,maxとの間の時間となる。
【０１４５】
本発明では、線形化およびＦＦＴで必要な全ての信号処理ステップが不要となる。ＴFFT>Ｔcompの場合、ｔenface/Comp,maxはｔenface/FFT,maxより小さい。通常、比較処理が相関を使用する場合、上記の図５’ａおよび５’ｂに示すように２つのＦＦＴを使用すると、ＴComp＝２ＴFFTとなる。しかしながら、線形化処理およびゼロ詰めは、ＦＦＴを生じさせるためにかかる時間よりも多くの時間がかかることがある。
【０１４６】
６４（６４’）で比較する両項が、現在の測定値では信号（６０）とマスクを生成する測定ステップでは信号（７０、（７０’））、非線形なため、ここでは記憶されているマスク自身は非線形であることは問題とならない。従来技術ではデータの線形化が必要であるが、本発明では２つの類似した非線形的にチャープしている信号を比較して、および２つの線形化された信号を比較して、最大信号が取得される。
【０１４７】
比較のため、（６１）または（６３）から送り出された信号のＦＦＴを横方向断面における各（ｈ，ｖ）ピクセルごとに時間Ｔ（走査時間）で生じさせることができると考える。この場合、図１０において説明したものと類似した平行処理が従来技術で実施でき、Ｐ個の正視型ＯＣＴ画像を組み立てるために、各深さｐ、ｐ＝１，．．．Ｐ、に対して振幅Ａh,v,pの信号が搬送される。この処理は平行して実行され、データは各深さｐでの正視型ＯＣＴ画像に対して１つが対応する各バッファーに書き込まれる。時間ｔDだけが各バッファーから対応する画像を取得するために余分にかかる。このため、従来技術ＦＦＴ処理技術を利用して同じ時間で、正視型ＯＣＴ画像の一括および記憶処理を達成できる。しかしながら、このような処理はＦＦＴに基づいたものとなり、（６１）または（６３）から送り出されたデータは光周波数について線形である必要がある。本開示による処理に類似した動作は、信号（６０）が等光周波数スロットで搬送されたときにのみ達成できる。
【０１４８】
本発明による方法は図１１および図１１’に示すように平行処理に依存しているため、本方法はグラフィックスカードの優れた計算能力の利点を生かすことができる。図６，６’，７，７’，８，８’および９のシステムの動作に必要なこれらの処理は、ＰＣの演算処理装置よりもグラフィックスカードで実行した方が適当である。記憶されている全Ｐ個のマスクとの比較は全ての深さについて平行して実行できる。グラフィックスカードのＯＣＴにおける平行処理への適用は、S. Van der Jeught, A. Bradu, A. Gh. Podoleanu による "Real-time resampling in Fourier domain optical coherence tomography using a graphics processing unit", J. Biomed. Opt., Vol. 15, Issue 3, JBO Letters, 030511 (2010); J. Biomed. Opt. / Vol. 15 / doi:10.1117/1.3437078などいくつかの報告で証明されている。別の方法として、平行処理はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）を使用して当技術分野において知られている手段により実行できる。
【０１４９】
同様に、情報の流れを抽出する場合、連続して取得したＣＳ、信号（６０）を、各チャネルｐについて各マスクと比較し、差異を平行して生成する。このようにしてＰヶ所の深さからＰ個の流れの正視型画像が取得される。これには、繰り返し行われる取得により得られた結果を比較するために、図１１および図１１’の最後の処理において簡単な修正が必要となる。
【０１５０】
図１２には、図７の計算による比較をミキサを使用した瞬間形状認識で置き換えたものとは異なる実施例を示している。ブロック（６５）にはミキサとそれに続くローパスフィルタを示す。（６５）への一つの入力は分光計（６１）内のカメラで信号（６０）として提供される。他の入力は、ＳＢ−ＯＣＴセットのマスタ干渉計（１０Ｍ）、実際には直交方向ＸＹスキャナ（５１）を使用していないＳＤ干渉計でありモデル物体としてミラー（３１）を使用している、から提供される。このシステムはＳＤ干渉計として動作し、ミラー（３１）の軸位置によって選択したＯＰＤ値による基準チャネルスペクトルを提供している。完全なＯＣＴシステムであるスレーブ干渉計（１０）は右に示しており、物体（３）から画像を収集する横方向走査装置（５１）を備えている。
【０１５１】
別の方法では走査装置（５１）が排除されて、光学インターフェース（５１）が各ピクセルを１Ｄまたは２Ｄカメラ内に収容している（各ピクセルごとにピンホールを設けた、カメラの（５２）内の多数のピンホールのように）。
【０１５２】
マスタ干渉計（１０Ｍ）から搬送されたチャネルスペクトルは、物体（３）から送られてきてスレーブ干渉計（１０）で読まれたチャネルスペクトルに対するマスクとしての役割を果たす。つまり、スレーブ干渉計（１０）は、マスタ干渉計（１０Ｍ）から指示されたＯＰＤp値に対する信号を出力する。２つのＳＢ−ＯＣＴシステムは、（１）の中の同じ広帯域光源（１１）で駆動し、類似したＯＰＤ値に対して類似したチャネルスペクトルを生成するために、類似したレンズやファイバ結合器等の光学器械を含むはずである。カメラ対応分光計（６１）に類似したカメラ対応分光計（６１Ｍ）を（１０Ｍ）で採用して、マスタ基準信号（７０）を搬送している。２つのＯＣＴシステムから搬送されたチャネルスペクトルが一致するときのみ、ライン（１３）で同期が確保された２つの分光計（６１）および（６１Ｍ）の中の２つのカメラを同時に読み取ることにより、ミキサ（６５）は信号（６０）および（６５）をミキシングして信号（８）を提供する。つまり、ミキシングは、マスタ干渉計（１０Ｍ）内のミラー（３１）の軸位置で選択した深さｚpからのチャネルスペクトルと一致する、物体（３）から読み取ったチャネルスペクトルの強力な信号のみを提供する。
【０１５３】
図１３には、図１２の実施例を改良したものを示している。ここでは、マスクを提供するマスタ干渉計（１０Ｍ）が、基準ブロック／マスク記憶装置（７）に記憶されているマスク一式から選択したマスクを読み取る、デジタイザ（７１）で置き換えられている。マスク記憶装置（７）とマスクを読み取るそのデジタイザ（７１）は、合わせて図１２のＳＢ干渉計システム（１０Ｍ）と同等である。図１２の分光計（６１）および（６１Ｍ）内の２つの類似したカメラを読み取る代わりに、ここでは電線路（１３）がデジタイザ（７１）で提供するマスクＭpと同時に分光計（６１）内のカメラを同時に読み取る。図１２の（６１Ｍ）で搬送するものと類似した信号（７０）を図１３のデジタイザ（７１）で搬送する。
【０１５４】
図１４には、図８のものとは異なる、ＳＳ−ＯＣＴシステムにおけるチャネルスペクトルの計算による比較をブロック（６５）を使用した瞬間形状認識で置き換えた実施例を示している。（６５）にはミキサとそれに続くローパスフィルタを使用することが考えられる。（６５）への一つの入力は光検出ブロック（６３）に提供される。他の入力は、実際には直交方向ＸＹスキャナ（５１）を使用していないＳＤマスタ干渉計（１０Ｍ）でありモデル物体としてミラー（３１）が使用されている、ＳＳ−ＯＣＴセットから提供される。これがマスタ干渉計（１０Ｍ）である。このシステムはＳＤ干渉計として動作し、ミラー（３１）の軸位置によって選択したＯＰＤ値による基準チャネルスペクトルを提供している。完全なＯＣＴシステムであるスレーブＯＣＴシステム（１０）は右に示しており、物体（３）から画像を収集する横方向走査装置（５１）を備えている。ＳＳ−ＭａｓｔｅｒＯＣＴ（１０Ｍ）から搬送されたチャネルスペクトルは、物体（３）から送られてきてＳＳ-ＳｌａｖｅＯＣＴ（１０）で読まれたチャネルスペクトルに対するマスクとしての役割を果たし、信号（７０）を搬送する。つまり、スレーブＯＣＴシステムは、マスタ干渉計（１０Ｍ）から指示されたＯＰＤ値に対する信号を出力する。２つの、ＭａｓｔｅｒおよびＳｌａｖｅ、ＳＳ−ＯＣＴシステムは、同じ光源（１２）で駆動し、類似したＯＰＤ値に対して類似した信号を生成するために、類似したレンズやファイバ結合器等の光学器械を含むはずである。２つのＯＣＴシステムから搬送されたチャネルスペクトルが一致するときのみ、掃引光源（１２）の周波数を掃引することにより、ミキサ（６５）は信号（６０）および（７０）をミキシングして強力な信号（８）を提供する。つまり、ミキシングは、ＳＳ−ＭａｓｔｅｒＯＣＴ（１０Ｍ）内のミラー（３１）の軸位置で選択した深さｚpからのチャネルスペクトルと一致する、（１０）により物体（３）から読み取ったチャネルスペクトル内の成分の強力な信号のみを提供する。
【０１５５】
図１５には、図１４の実施例を改良したものを示している。ここでは、マスクを提供するＳＳ−Ｍａｓｔｅｒ干渉計が、基準ブロック（７）に記憶されているマスク一式から選択したマスクを読み取ることによりミキサ（６５）へ信号を生じる、デジタイザ（７１）で置き換えられている。ブロック（７）およびその読取装置（７１）は合わせて図１４のＳＳ−Ｍａｓｔｅｒ干渉計（１０Ｍ）と同等である。図１４の２つの干渉計システム（１０）と（１０Ｍ）を同じＳＳ（１２）で駆動する代わりに、ここではＳＳ（１２）の周波数を掃引すると同時にマスクＭpを読み取り、同期はライン（１３’）で確保されている。。図１４の光検出器（６３Ｍ）で搬送するものと類似したマスタ基準信号（７０）を図１５のデジタイザ（７１）で搬送する。
【０１５６】
図１２から１５の実施例は、B. R. Biedermann, W. Wieser, C. V. Eigenwillig, G. Palte, D. C. Adler, V. J. Srinivasan, J. G. Fujimoto, and R. Huber による上記の報告Optics Letters, Vol. 33, No. 21/1, (2008), pp. 2556 - 2558と比べて重要な利点を有する。図１２から１５の実施例では、信号（６０）の再サンプリングおよび保管（線形化およびキャリブレーション）が不要である。スレーブ干渉計（１０）内の分光計（６１）または光検出器（６３）に搬送されるチャープ信号を、マスタ干渉計（１０Ｍ）に搬送される同等のチャープ信号と比較する。２つの干渉計から送られて来る２つの信号が類似したＯＰＤ値について調整されて同様にチャープする場合にのみ、ミキサ（６５）は最大値を搬送する。他の全ての信号は変調をもたらし、（６５）のミキサに続くローパスフィルタで除去される。
【０１５７】
図１２から１５の実施例は、チャープ信号を単に許容し、線形化／キャリブレーションを必要としない。
【０１５８】
同様に、図１２から１５の実施例を用いて流れの情報を抽出する場合には、各チャネルｐについて、連続して取得したＣＳ（ＯＰＤ）、信号（６０）を（７１）で提供するマスク信号と比較して、このような取得を繰り返して得られた信号（８）の差異が生成される。このようにして、シンセサイザ（７１）で合成されたチャネルスペクトルの形状と対応した深さから流れの正視型画像を取得する。
【０１５９】
深さ分解能の調整
上記に記載の実施例では、厚さｃｌ／２のＣ−スキャンを取得している。図７，７’，８または８’で取得したいくつかの、例えば、マスク間の軸間隔がδｚで収集したｍ個のＣ−スキャンの平均を取って、厚さｍδｚの複合Ｃ−スキャン画像を取得する。これは単にｍ個のマスクを同時に読み取って信号（８）のｍ個の成分を複合させることでできる。一方、式（１０）において、周波数間隔Δｋを拡大することができ、これにより厚さが増えて深さ分解能が劣化するような影響をもたらす。式（１７）によれば、同様の分解能の拡大は逓倍を行うと生じ、その際（６６）はローパスフィルタである。式（１８）において、遅延数Ｗを増やすことにより同様の影響が出る。
【０１６０】
図１２から１５において、（６５）内のミキサのローパスフィルタのバンド幅を増やすことにより、Ｃ−スキャン画像の軸厚さを増やすことができる。一方、Ｐ個のミキサの集まり（６５）へ、シンセサイザ（７１）を介してＰ個の記憶信号のＰ個ほどのマスクを与えると、各ミキサはいくつかのＣ−スキャン画像のための帰還信号を同時に送り、信号（８）のいくつかの成分を測定してより厚い複合Ｃ−スキャン画像を形成する。図１２から１５は、一般性失うことなくＡ−スキャンに沿った１点を提示するが、図７，７’，８または８’に示す多チャネル構成の精神において、（ローパスフィルタを含んでいる）ミキサ（６５（ｐ））セットおよびマスク（７（ｐ））のセットを用いて同じ結果が得られることは明白であろう。明確にするために、図１２から１５のみに単一のチャネルに対する処理を示すが、これらはＡ−スキャンに沿って平行してＰ個の点を提供するとともに、走査装置（５１）でＰ個の正視型画像を提供することにも簡単に広げることができる。
【０１６１】
代替案として、比較する信号（６０）および（７０）は、それらの中央部分だけを選択することにより短縮できる。これは、感度の低下、より少ない軸分解能につながるが、画像提供速度が速くなることがある。十分な感度を確保するためにマスク（７０）から搬送されたチャネルスペクトルのみを短縮することが望ましい。
【０１６２】
別の代替案として、式（１８）の処理のうちの逓倍操作を実行するためにミキサを使用できる。このため、図１２から１５における個別のミキサ（６５）をＷ個のミキサで置き換えて、図９に示すＷ個の逓倍器（９２ｗ）とそれらに続く加算ブロック（７２w）での操作を実行する。さらに、個別記憶装置（７）は複数の遅延バージョンの同じく（７w）で置き換えられ、デジタイザ（７１）がアナログ信号をＷ個のミキサへアナログ信号を提供する。
【０１６３】
スペクトルの平行読み取り
現代技術による高速分光計では、平行読み取りが可能である。最も簡単な解決策は、図７の分光計（６１）内のリニアカメラに置き換わる光検出器のアレイである。２５６の配線を有する２５６の光検出器のアレイは、それぞれ１６の光検出器から成る１６の商用アレイで構成することができる。
【０１６４】
別の代替案として、導波路のアレイがある。通信業界はアレイ導波路装置（ＡＷＤ）を開発していおり、これらは１つの光導波路から複数の光学窓を平行して提供できる。光検出器で出力導波路を終了させることで平行読み取り分光計を形成する。しかしながら、各チャネルは光周波数に正確に合わせた間隔とはなってないこともあり、ＦＦＴが採用されている場合にはこれはまたキャリブレーションが必要となる。
【０１６５】
データが平行して提供される場合には、ＦＦＴよりも比較手法の方が適切であり、この原理が図１６に適用されている。
【０１６６】
例えば、図７の分光計（６１）が平行してＱ本のチャネルを提供できるとすると、深さ１〜２mmの軸範囲を確保するためには、例えば、Ｑ＝２５６が最低数となる。この場合、ライン信号（６０）は２５６本の平行ラインを含んでいる。分光計入力開口での光周波数がスペクトル窓ｋｑに収まっている場合、分光計内の各チャネルｑは、最大光検出器電流を生じる。Ｑ本のチャネルはチャネルスペクトルを均等または不均等に分割することもある。この実施例では、比較ブロック（６４）は、２Ｑ個の入力を有するデジタイザであり、Ｑ個の入力が平行分光計（６１）に連結して、残りのＱ個の入力は自身もまたマスク信号を平行して提供するブロック（７）に連結されている。（６４）におけるＱ個の比較ブロック（６９（１）），（６９（２））．．．（６９（Ｑ））は、類似したもの同士を比較するように動作する、つまり、各比較ブロックは（６０）からのｑチャネルを（７０）からのｑチャネルと比較する。
【０１６７】
簡単な比較処理では、（６４）がＱ個のＡＮＤゲートと２つの入力を含んでいる。各ＡＮＤゲート（６９）の２つの入力は、同じ光チャネル（６０）および（７０）に連結している。ライン（６０）および（７０）に沿って提供される２つのスペクトルが類似している場合、Ｑ個全てのゲートが、処理ブロック（８８）へ送信される大域出力に蓄積される最大信号に反応する。しかしながら、ＯＰＤの位相変化は、２つのチャネルスペクトル（６０）および（７０）を位相の不一致にあるいは逆位相にも導くことがある。感度によって位相が不安定になることを減らすために、今では位相変調器である変調器（８０）を用いて比較処理を２つの可能な方法に変更できる。第一の可能性としては、（８０）に与える位相ステップのいくつかの値を繰り返し取得することである。二番目の可能性としては、高周波数Ｆで位相を（８０）を介して変調することであり、干渉計信号を同じ速度で変調するという結果をもたらす。この場合、Ｑ個のＡＮＤゲート（６９）はＱ個の乗算ゲートで置き換えられる。（６０）内のチャネルスペクトルが（７０）内のそれと類似している限り、各乗算ブロックは同じ周波数Ｆで拍動する信号を生成する。チャネルスペクトルが異なる場合、乗算ブロックから出力される信号はＦとは異なる周波数で拍動して、（８８）内の各出力についてフィルタではじくことができる。
【０１６８】
位相変調器（８０）は、１００ＭＨｚを超える周波数で動作でき、１０サイクルの平均は１００ｎｓ（ナノ秒）を意味する。これが全ての正視型画像を１００ｎｓ以内に提供することに相当し、動作の許容という観点から非常に有益である。
【０１６９】
実験的な証明
開示している方法の概念は、１００ｋＨｚのライン速度でＡｘｓｕｎ  ＳＳ（１２）で駆動している安定したＯＣＴシステムに基づいた、ＳＳ−ＯＣＴシステムを使用して証明している。実施に使用した基本的な構成は、図８および８’に示すものである、図１７に干渉計をより詳細に示す。図８の一般的な分割素子（２）に代わる図１７のファイバ結合器（２）および（２１）の２つの結合器を含んだ構成を採用し、光検出器（６３１）および（６３２）からの入力を備えた差動増幅器（６３３）からできている平衡検出受信機（６３）で終了する。ThorlabsのモデルPDB460Cの平衡検出受信機を使用している。基準ビームは、送信時に図８の一般的なミラー（４）に代わる、移動ステージに設けたミラー（４２）および（４４）を介して平衡結合器（２１）に振り向けられ、基準アームの空気経路を調整する。焦点化要素（４１）および（４２）は光をコリメートしてそれぞれ光をファイバ内に戻すために使用している。単一モードファイバ（２１１）から送られてくる物体アーム内の光を、焦点化要素（５１３）でコリメートして、ケンブリッジテクノロジー（Cambridge Technology）６１１５の一対のスキャナ（５１１）および（５１２）に向け、これらに続くレンズ（５１４）および（５１５）を備えた光学インターフェースに送る。平衡受信機（６３）からの信号（６０）は、デジタイザ（９０）と、ソフトウェアで制御されてブロック（７），（６４）および（６６）の機能を実行する処理ブロック（９１）を備えたパソコン（ＰＣ）内の表示部と測定ブロック（１００）に送られる。Alazartech 社の二重入力デジタイザボード、５００MB/s（モデルATS9350）をデジタイザ（９０）として使用した。その２つ目の入力は、破線で示している従来技術ではキャリブレーションブロック（６２０）の一部であるAxsun掃引光源（１２）内の時計ブロック（７５）から送られるクロック信号に使用している。デジタイザ（９０）は、複数チャネル比較ブロック（６４）の各機能を実行する。デジタイザは信号（６０）のＦＦＴを作成するためにも使用され、つまり、図２のブロック（６２）および（６２０）（このため（６２０）はその一部を（９０）と共有するように示している）を動作させるために使用されて、以下に詳細するようにＦＦＴに基づいた従来技術との比較対象データを提供する。（６２０）および（７５）は本発明の範囲に不要であるから破線で示しており、ここでは従来技術で必要であることと同様に、ここでは本開示内の従来のＦＦＴ−ＳＤＩ手法およびＭＳＩ手法を使用して得られる結果を比較して示す範囲のためにキャリブレーションに使用している。
【０１７０】
スレーブ干渉計から搬送されるチャネルスペクトルは、同じセットで測定されたマスクと比較する。比較手法には、相関を使用している。
【０１７１】
図１７の概念を示すセットの証明は、本開示にて図５ｂに関連して説明しているように、２つのステップで使用している。最初のステップでは、Ｐ個のチャネルスペクトルＭpが、ｚp、ｐ＝１，２，．．．Ｐ、に設けられたモデル物体としての役割を果たすミラーを使用して記録した。各マスクを記録するためにスレーブ干渉計をマスタ干渉計として使用し、モデル物体内のミラーを移動して測定した、連続した測定値間の奥行き方向の間隔δｚは、以下に説明するように図１８，１９，２０，２１，２１’のケースによって異なっていた。Ｐ個のマスクのＰ個の基準チャネルスペクトルを記録する処理において、（５１１）および（５１２）を停止させてビームを軸上で送っている。
【０１７２】
ナショナルインスツルメンツ（National Instruments）社のVirtual Instrument基づいてLabVIEWのプログラムであるProgCorrを開発し、式（５）にしたがって３つのＦＦＴ基づいて相関を実行する。このLabVIEWのプログラムを使用して全てのＭpマスクと光検出器（６３）から送り出された信号（６０）との相関が実施され、信号振幅（８（ｐ）），Ａ1，Ａ2，．．．Ａp．が搬送された。
図７’および８’の比較演算を実行するために、１つのＦＦＴ処理が記憶装置（７’）に設けられている、２つ目のLabVIEWのプログラムであるProgCorr'を作った。
３つ目のLabVIEWのプログラムであるProgMultは式（１８）のために実装された。
４つ目のプログラム、ProgFFTは、ブロック（６２）の機能を果たすために従来技術による通常のＦＦＴ処理のために実装された。データを取得して処理するために作られたソフトウェアは、ナショナルインスツルメンツ社の６４ビットLabVIEW２０１２を使用して実装している。
【０１７３】
４つのプログラムは、Alazartechデジタイザを介して光検出器（６３）からのデータを取得してデジタル化する通常のコード化コアを有する。各プログラムのコアは、ガルバノ走査装置（５１１）および（５１２）を駆動し、また（ナショナルインスツルメンツ社のモデル6071E、DAQボードを介して）正視型または３Ｄボリュームの画像を組み立てるのに必要なＴＴＬ信号のうちの１つの信号と、（チューニングの開始と停止に印を付けるための）Axsim SSから提供される必要な２つめのＴＴＬ信号をAlazartech 社のボードに送る、コードを含んでいる。
【０１７４】
図１８，１９および２０は、ＦＦＴに基づく従来のＳＤＩ手法と比較するために開示しているＭＳＩ手法の機能を示している。この場合物体（３）はミラーである。
【０１７５】
図１８には、本発明による相関（ProgCorr）に基づいた、ＦＦＴ手法（ProgFFT）とＭＳＩ手法を使用した両方の場合の感度低下プロフィルを示している。干渉計の出力で光学スペクトルをサンプリングするときに、掃引光源スペクトルのライン幅が波数ｋ軸に沿った２Ｅ個のピクセルを測定する場合、式（３）の値を求めるための２つの項の積の和を、波数ｋの４Ｅ＋１ヶ所の点について求める。図１８，１９および２０のデータについては、４Ｅ＋１＝２５６１ヶ所の点である。ウィンドー（６７）上での積分は、式（１０’）ではｋに沿った波数空間でｋ＝０の辺りのＷ点のウィンドー内での相関結果の合計として計算される。
【０１７６】
しかしながら、信号対ノイス比がウィンドーのサイズを減少させることが期待されている。ＭＳＩ手法では、ＳＮＲは以下のように定義されている。
0006360065.tif 000024
これは、任意の時間における一つの深さから信号が搬送される、時間領域干渉法の場合と、時間領域ＯＣＴと同様である。ウィンドーΔｋの異なる値に対する結果は図２０ｂの最大値を有する曲線で示す。
【０１７７】
図２０ｂの等線で示す、先験的手法に基づくＦＦＴでは、ＳＮＲは以下のように定義されている。
0006360065.tif 000025
両手法による感度は、まず、光検出器でのスペクトルがそれらの飽和値の近くになるように基準アーム信号を調整して測定した。次に光学濃度ＯＤ＝２で特徴付けられる減光フィルタがサンプルアームに設置されて、ＯＤ＝２を考慮に入れるために４０ｄＢを加えて式（２０）および（２１）を使用した。
【０１７８】
図１８における感度の低下は、ＦＦＴ（破線）と、ウィンドー幅、Ｗ＝１０，１００および３２０の３つの値に対する相関（実線）で作成したＡ−スキャンの両方の状況についてｚ＝０．２５で正規化した。図１８におけるＡ−スキャンを本発明の手法（実線）で作成するには、ProgCorrで提供しているように、取得したチャネルスペクトル（６０）をＰ個のマスクＭpと相関して、Ａ−スキャンのＰ個の点（Ｐ＝８）を取得して、まずは０．２５ｍｍからそして０．５ｍｍからは０．５ｍｍごとのステップに分布した各マスクにつき１点を空中測定して、８つのＯＰＤ値に対する先験的測定値を求めた。従来のＦＦＴ技術（破線）に基づいたＡ−スキャンを作成するためには、ＦＦＴ処理装置（６２）の機能を果たすためにProgFFTを採用した。２つのケースにおける感度低下は、５〜６ｄＢの間でかなり似ていることがわかる。
【０１７９】
比較手法が非較正データの影響を受けないことを証明するために、両較正および非較正チャネルスペクトルを取得した。図１９ａにはＦＦＴおよび、再サンプリングしたチャネルスペクトル（再サンプリングには掃引光源から送られる外部ｋクロック信号を使用した）の相関、で作成したＡ−スキャンを示しており、図１９ｂではＡ−スキャンを作成するために使用したチャネルスペクトルは再サンプリングしなかった（データのサンプリングにはデジタイザの内蔵クロックを使用した）。物体（３）として使用したミラー位置のＯＰＤに対応するＡ−スキャンのピークの半値全幅がシステムの深さ分解能を規定する。干渉計のＯＰＤは１．２８ｍｍに調整された。
【０１８０】
従来技術のＦＦＴに基づいたＳＤＩ手法を使用すると、深さ分解能はクロック信号の品質に左右される。外部ｋクロック（図１９ａ内の破曲線）を使用すると２１μｓほどの小さい深さ分解能が得られ、再サンプリングをしない場合は１０６μｍまで大きくなる（図１９ｂの破曲線）。一方、ＭＳＩ手法はデータのサンプリング方法には全く影響されず、図１９ａと１９ｂにて実線で示す、いずれの状況においても深さ分解能は同じである（１４μｍ）。ミラーおよび停止させた走査装置を用いてこれらを測定し、各ステップを１μｍとして制御した移動ステージで（４５）を使用して、６４ヶ所の位置で対称的なＯＰＤ値を１．２８ｍｍ辺りで調整した。Ｐ＝６４のチャネルスペクトルを収集し、メモリ（Ｍ（ｐ））として記憶した。クロックをオン、オフしながら各マスクのセットを取得し、各ケースに対応するセットを使用した。図１９ａにおいて、クロックをオン状態にして取得した各マスクを使用し、クロックをオン状態にして実線を取得した。図１９ｂにおいて、クロックをオフ状態にして記録したマスクを使用し、クロックをオフ状態にして実線を取得した。
【０１８１】
また、図５ｂおよび６によるフィルタ（６６（ｐ））の相関信号（６７（ｐ））を都合よくウィンドー処理することにより、データの再サンプリングの品質が取得できる深さ分解能のレベルに大きく影響する従来システムより、より優れた深さ分解能を得ることができることも証明した。測定する深さ辺りの限定された間隔に対応した最大値を有する意味のある信号を取得するためには、相関（６４０（ｐ））によって取得した信号は、式（１０’）によりゼロ周波数辺りでウィンドー処理する。このようにしてｋ＝０値辺りのウィンドーを適用すると信号は強調される。このウィンドーはシステムでの深さ分解能を規定するために都合よく使用することもできる。ウィンドー幅の値Ｗ〜Δｋが小さいほど、ＯＰＤに対する出力信号のプロフィルが狭くなり、より良い軸分解能が得られる。システムの深さ分解能が、相関信号に適用したウィンドーサイズの関数として測定した、このブロック（６６）を使用する効果は図２０ａで証明されている。全スペクトル範囲の掃引走査に対応する信号をデジタル化するために２Ｅ＝１２８０個のサンプリング用の点を使用した。結果として、相関信号に適用できる最大ウィンドー幅はＷ＝２５６１である。非常に狭いウィンドーサイズ（＜１０点）の場合、１０μｍまでの小さい深さ分解能を得ることができる。これは、図１９ａのＦＦＴ手法を使用して実験的に得た最もよい値より小さい。
【０１８２】
次に組織の正視型ＯＣＴ画像を作成するために図１７の証明された概念セットを使用した。４ｆ光学系の構成における、２つのレンズを有するテレスコープ（telescope）を走査装置（５１１／５１２）とボランティアの目の間で使用して、視神経の篩板の画像を取得した。ボランティアの親指の皮膚から画像を取得するには、上記のテレスコープに後続して焦点距離２ｃｍのレンズを余分に使用した。全ての画像は２００ピクセルｘ２００ピクセルである。ProgCorrを使用して正視型画像を作成するためには、データの再サンプリング、ＦＦＴまたはソフトウェアカットを実施しなかった。その代わりに、上記に詳細した技術を使用して記憶されているマスクとチャネルスペクトルとの相関が実行された。連続したＣ−スキャンの深さ方向間隔は空気中で計測して３０μｍであり、測定処理の第１ステージで各マスクを収集するために使用した濃度で決定された。
【０１８３】
取得およびデジタル化の後に、ProgFFTを使用して正視型画像を作成するためには、各掃引に対応するＡ−スキャンをＦＦＴ（図２で（６２）および（６２０）を使用した場合のように）で作成した。ベンチマークをのために、ＦＦＴの前に三次スプライン補間を使用してデータを再サンプリングした。４０，０００のＡ−スキャンからできたボリュームデータは次にソフトウェアカットされて所望の深さでの正視型画像を作成した。
【０１８４】
ミラー類が画像の妨げになることを防ぐために、視神経および指はＯＰＤ＝０からわずかに離れて配置された。このため、６４の画像のうち、セットの中央からの、４８枚だけの篩板のＣ−スキャン画像を図２１に示している。６４の画像のうち、セットの中央からの、３６枚だけの皮膚のＣ−スキャン画像を図２１’に示している。図２１ａおよび２１’ａの画像は従来のＦＦＴ技術、線形化、キャリブレーションおよび４０，０００のＡ−スキャンボリュームのソフトウェアカットを使用して取得した。図２１ｂおよび２１’ｂの画像は、相関演算を採用している本開示によるＭＳＩ手法を用いて取得した。直交方向走査装置（５１１／５１２）の電圧を調整して、図２１において薄片が全画像にわたるようにした。直交方向走査装置（５１１／５１２）の電圧を調整して、皮膚のうちの４．４ｍｍｘ４．４ｍｍの大きさを含むようにした。
【０１８５】
両手法で類似の画像を取得した。従来のＦＦＴ技術を使用して画像を生成するためには、Bradu, A. and Podoleanu, A. Ghによる"Fourier domain optical coherence tomography system with balance detection", Opt. Express 20, 17522-17538 (2012)に記載されているように、通常のやり方に基づいてノイズを低減するために全てのＢ−スキャンからの平均画像を差し引いた。しかしながら、この手法によると強い反射信号を有する点の画像内に飽和線を形成する。相関に基づく本新規の手法は、この現象から免れ、これはまた利点でもある。図２１ｂ’の画像はこのノイズパターンを含まない。
【０１８６】
実施した実験により、いずれもＳＳ−ＯＣＴに適用する、ＳＤＩ（従来技術）に基づくＦＦＴと新規の手法であるＭＳＩの２つの手法に必要な時間および資源を評価することができた。得られた結果は表１に示している。インテル（登録商標）のXeon（登録商標）のCPU、モデルE5646（クロック速度 2.4 GHz，６コア）プロセッサを使用した。横方向断面の２００ｘ２００ピクセルについては、0.4秒で40,000のチャネルスペクトルを収集し、１２８０スペクトル点、つまり、Ｅ＝６４０を取得した。ＦＦＴ処理には2.825μｓだけで済むがこれに対し相関には最大9.2μｓかかる。データの線形化が必要な場合、69μｓで１つのＡ−スキャンを取得し、ボリュームのカット（0.22秒）後のみであるが正視型ＯＣＴ画像を取得し、3.5秒という時間につながる。
【０１８７】
相関を実施するに、１つのＦＦＴよりも、２つのＦＦＴを実行する（記憶している各マスクが既にＦＦＴ*である）ためにはより多くの時間がかかることは明らかであるが、正規化に加えてＦＦＴにかかる時間よりもずっと短い。これは、本開示の手法の実質的な利益を明らかにする。１つのフレームボリュームは0.4秒で取得された。そうするとＭＳＩ手法を用いて各正視型画像を生成するためにかかる時間は368ｍｓである。これにより、ＭＳＩ手法を用いて正視型ＯＣＴ画像を生成するためにかかる時間が0.768ｓであるということにつながる。
【０１８８】
従来技術の手法で２００のカットを作成するためには、47.48秒を必要とし、ＭＳＩ手法では74秒を必要とする。平行処理とともに、NVIDIAのCUDA (Compute Unified Device Architecture)プラットフォームなどを介してグラフィックスカードを使用すると、２００全ての演算にかかる時間が１つの演算に必要な時間にまで減り、推定でＦＦＴに基づくＳＤＩには0.62秒で、ＭＳＩ手法には0.4秒となる。
【０１８９】
Ａ−スキャンは平行比較（相関）により作成するため、時間がかかる。しかしながら、Ｐ＝６４０プロセッサを平行して使用すると、１つの比較ステップ（相関）での9.2usでＭＳＩ手法を使用したＡ−スキャンを作成でき、これはＦＦＴに基づく先験的な技術でかかる時間の2.825usと同程度である。
【０１９０】
これら全ての数値は、ＭＳＩに基づくＯＣＴが、原則として従来技術と同様の取得および処理時間で実施しつつも、キャリブレーションおよび線形化を必要としないことを明らかにしている。また、ＭＳＩ手法およびＭＳＩセットでは、正視型ＯＣＴ画像をより速く作成できる。このうえ、他の利点はコスト削減とともに図１８〜２１に示す。
【０１９１】
0006360065.tif 000026
0006360065.tif 000027
0006360065.tif 000028
0006360065.tif 000029
0006360065.tif 000030
【０１９２】
全軸範囲についての実験的証明
ＭＳＩ手法の全軸範囲機能を実験的に証明するために、（４５）を移動して物体アームの光ファイバ（２１１）をより長くし、基準アーム内の対応する空気経路で波の経路長を補償することにより、図１７に示しているシステムに分散を挿入した。余分なファイバはブロック（８０）の役に立つ。正のＯＰＤのチャネルスペクトルは係数が同じであるが負のＯＰＤのチャネルスペクトルと異ならせ、またＯＰＤ＝０のときにも変調が行われる、不平衡分散により、ミラー類の削減、したがって全軸範囲画像化が可能となる。これは図２２に示している。図２２ａには正ＯＰＤのチャネルスペクトルを示しており、図２２ｂはＯＰＤ＝０のもの、そして図２２ｃ係数は図２２ａで使用しているものと同じであるが負のＯＰＤのもの示している。３つのチャネルスペクトルは、高反射物体を使用して作成したため、３つのＯＰＤ値に対応する正視型画像を生成するためのマスクＭp（この場合ｐ＝−１，０，１）として使用できる。画像化には円錐型の物体を使用した。円錐の先端はおおよそＯＰＤ＝０の近くに配置した。図２２ａ〜ｃのマスクを使用して取得した３つの正視型画像を図２２ｄ〜ｆに示している。正しい（実際の）画像は２２（ｄ,ｅ）であり、，２２ｆは２２ｄの鏡像である。２２ｆは２２ｄほど明るくないことは明白である。（２１１）に加えた余分な量のファイバ（４ｍ）のため、ミラー類は２０分の１に減少した。この数値は図２２ａ〜ｃの形状がどれだけ異なるかを示しており、各マスク形状は自身と比較したときに最大値が得られる。
【０１９３】
断面（Ｂ−スキャン）の作成に使用するマスタ−スレーブＯＣＴ
図２３の実施例では、掃引光源（１２）を使用して走査ヘッド（５１１）では２つではなく１つだけの横方向走査装置を備えた、図８または８’の実施例による飛点型ＯＣＴシステムを実装している。このことが図８または図８’の実施例がまたＢ−スキャンＯＣＴ画像のみの作成に使用できることを詳述する。Ｘ−走査装置（５１１）の、下の最終Ｂ−スキャン画像のＴ−スキャンに沿った、各位置ｈからは、信号８（１），８（２）から８（ｐ）に平行して生成されたＰヶ所の点からＡ−スキャンＡhを取得する。これは飛んでいる物体波の全ての位置ｈ、但し走査装置（５１１）の角度で決まる通りｈ＝１，２，．．．Ｈ、について行われる。Ｂ−スキャンＯＣＴ画像は、横方向走査装置（５１１）の全Ｈヶ所の位置から取得したＨ個のＡ−スキャン、Ａ1，Ａ2，．．．Ａh，．．ＡHから形成される。各Ａ−スキャンのＰヶ所の点はＰ個の、光検出器（６３）から送り出された現在のチャネルスペクトル信号（６０）をデジタイザ（９０）内のメモリ記憶ブロック（７）内の記憶されたバージョンのチャネルスペクトルを比較する、比較ブロック（６４）から搬送される。上記と異なり、最終Ｂ−スキャン画像は、Ｐヶ所の深さの、各Ｔ−スキャンは信号（８（ｐ））を使用して作成されている、Ｐ個のＴ−スキャンを含んでいるように考えられる。このようなＰ個のＴ−スキャンは、Ｂ−スキャン画像の直交方向の大きさ内の全ての点Ｈについて取得した各信号から作成されたＴ−スキャンから生成され、ここでＴ1は全てのＨ信号８allH(1)から，Ｔ2は全てのＨ信号８allH(2)から，．．．Ｔpは全てのＨ信号８allH(p)から，．．．そしてＴPは全てのＨ信号８allH(P)から取得される。
【０１９４】
上記とは異なり、（５１１）Ｘ−走査装置の各位置ｈには、全掃引領域の掃引光源（１２）をチューニングするたびに、各走査ラインＴ1，Ｔ2，．．．ＴP上に各点が、全Ｐ個の比較ブロック（６４）からの信号（８）で作成される。Ｂ−スキャンの最終製品に向かう、掃引光源（１２）からのライン（１３’）が、Ｔ−スキャンに沿った１からＨの各ピクセルｈごとのチューニングステップｈを期間ＴSSの間知らせる。上記に記載しているように平行処理は、走査装置（５１１）が扱う１，２〜Ｈまでの各ピクセルｈについて平行してＰ個の画像点を提供し、合計Ｐヶ所のそのような点について、（５１１）走査装置の各位置ｈにＴ−スキャンごとの点を与えて、各Ｔ−スキャンに画像点を完成させる。チューニングがＴSS＝ＴZ＝１０μｓで行われると、のＴH＝ＨＴSS＝１０ｍｓの後にＨ＝1000ピクセルのＢ−スキャンが作成される。これは、物体（３）の直交方向サイズ上でのライン走査装置（５１１）の全スキャンにかかる時間と同じであることは明白である。すると、合計Ｈ個のチューニングステップのうちの各チューニングステップについてのＰ個の信号（８（ｐ））の平行処理にいくらかの時間が必要となる。
【０１９５】
代わりに、各マスク（７）を各マスク（７’）で、また相関に基づくコンパレータ（６４）を図８’のように２つのＦＦＴに基づくコンパレータで、置き換えることができる。
【０１９６】
図２３’には広帯域光源（１１）および、コリメーティングレンズ（６１１）、トランスミッション（６１２）内の回折格子、焦点調節素子（６１３）およびＣＣＤまたはＣＭＯＳリニアカメラである光検出器（６１４）のリニアアレイからできている分光計（６１）を使用して断面Ｂ−スキャンＯＣＴ画像を生成する実施例の詳細図を開示しており、図７または７’の実施例と類似しているが、ここでは１つの走査装置（５１１）のみを有する。スプリッタ（２）は、当技術分野において知られているように方向性結合器を使用してファイバで実現され、ファイバは物体アーム（２１１）に沿って設けられ、参照経路には移動ステージ（４５）上のミラー（４）に向けた基準ビームをコリメートする焦点調節素子（４１）が設けられている。リニアカメラ（６１４）内に電荷をダウンロードすると、Ｘ−走査装置（５１１）の各位置ｈにチャネルスペクトル測定信号（６０）が提供される。
【０１９７】
例えば、ＣＣＤまたはＣＭＯＳカメラ（６１４）からの電荷の移動が、Ｔ−スキャンに沿ったＨ＝１０００ピクセルについてＴSp＝ＴZ＝１０μｓで行われるとすると、Ｂ−スキャンにかかる時間はライン走査装置（５１１）での完全なスキャンにかかる時間と同じＴH＝ＮHＴZ＝１０ｍｓである。各位置ｈに対してＰ個のＴ−スキャンラインに所属するＰ個の画像化点がＰヶ所の深さから提供され、これは各比較ブロック（相関器）（６４）から信号（８（ｐ））が各深さｐに搬送されることと同様である。Ｔ−スキャンラインに沿ったＨ個の各ピクセルにＨ個のチャネルスペクトル（６０）が取得され、各チャネルスペクトル（６０）は最終Ｂ−スキャン画像内の各Ａ−スキャンＡhに沿ったＰヶ所の点に信号を提供し、各ｈピクセルにおいて各Ｔ−スキャンに１つの点画像を提供している。カメラ（６１４）から最終Ｂ−スキャン製品の破線（１３）は、期間ＴSpの間でのＴ−スキャンに沿った１からＨまでの各ピクセルｈに対するカメラステップｈの読み取りを明示している。上記にて開示しているように、平行処理は走査装置（５１１）に指定されている１，２，からＨまでの各ピクセルｈにＰ個の画像点を平行して提供し、これにより（５１１）走査装置の各位置ｈについて各Ｔ−スキャンに１つの点を設け、合計Ｐ個の点で各Ｔ−スキャン上の画像点を完成させる。
【０１９８】
代わりに、各マスク（７）を各マスク（７’）で、また相関演算に基づくコンパレータ（６４）を図７’のように２つのＦＦＴに基づくコンパレータで、置き換えることができる。
【０１９９】
図２３および２３’において、データがメモリ（３０）内に設けられている場合、このメモリは、（７）の中のマスクと（１３’）で確保された同期で続けて読み取られる。図２３および２３’における２つの実施例の動作は同じであり、物体（３）の横方向断面内の各ピクセルｈについて、上記の数値例により図２３の掃引光源（１２）が時間ＴZで掃引されるか、図２３’のリニアカメラ（６１４）が同様の時間ＴZで読み取られる。
【０２００】
Ｃ−スキャン（正視型）ＯＣＴ画像も取得できる、データの全ボリュームを収集するケースのために図２３および２３’の詳細な実施例に別の横方向走査装置（５１２）を加えることは当業者に明らかである。
【０２０１】
従来技術のスペクトル領域技術と比べ、図２３および２３’の実施例はデータのキャリブレーションを要することなくＢ−スキャンを提供するという重要な利点を提示する。これらのセットにデュアル横方向スキャナが備えられている場合、従来技術と比べたときの２つ目の利点は、図１７の実施例を用いて実証したように正視型ＯＣＴ画像を直接かつより早く生成できるということであり、ここでは走査ヘッド（５１）が２つの横方向スキャナ（５１１）および（５１２）が備えられている。
【０２０２】
図２３および２３’において特定の深さから１つだけのＴ−スキャンが対象となっている場合、図４（ａ）における基本的なＭＳＩ実施例を使用することができたことに気が付かれたい。
【０２０３】
図２４には、Ｔ−スキャンに基づくＢ−スキャン画像の作成方法を２つ開示している。（ａ）まず、チャネルスペクトルを取得してメモリ（３０）内に格納する。デジタル形式（６０ｄ（ｈ））の、但しｈ＝１，２，．．．Ｈでガルバノ走査装置ＧＸ（ＣＳ1，ＣＳ2，．．．ＣＳh，．．．ＣＳH）のＨヶ所の位置と対応する、チャネルスペクトル（６０）のＨ個のバージョンを深さｐ（７０（ｐ））に対応するマスクＭpと比較することにより、Ｔ−スキャンＴpを取得する。マスクＭpをＴ−スキャンに沿った全Ｈピクセルについて取得したＣＳ信号（６０）の成分と比較するために、比較ブロック（６４（ｐ））を連続して使用する、またはＨ個の比較ブロック（６４）を平行して使用する。（ｂ）Ａ−スキャンに基づくＢ−スキャン画像を作成するオンザフライ処理。全てのＰ個のマスクが異なる深さｐに対応させたマスタ基準信号（７０）を用いて、各ピクセルｈ（ＣＳ1h）の信号（６０（ｄ））について、取得した通りの各チャネルスペクトル（６０ｄ（ｈ））を比較することにより、Ａ−スキャンを取得する。続いてこの処理は全Ｈ個のピクセルについて繰り返される。
【０２０４】
図２４’には、さらに２つのＴ−スキャンに基づくＢ−スキャン画像の作成方法を開示している。（ａ）まず、チャネルスペクトルを取得してメモリ（３０）内に格納する。Ｔ−スキャンＴpは、ガルバノ走査装置ＧＸ（ＣＳ1，ＣＳ2，．．．ＣＳh，．．．ＣＳH）のｈ位置と対応するチャネルスペクトルのＦＦＴと、深さｐ（７０’（ｐ））に対応するマスクＭpのＦＦＴ*との積の逆ＦＦＴを行うことによってそれぞれ取得した、Ｈ個の反射点から取得している。マスクＭpをＴ−スキャンの全Ｈピクセルについて取得したＣＳ信号（６０）の成分と比較するために、比較ブロック（６４’（ｐ））を連続して使用する、またはＨ個の比較ブロック（６４’）を平行して使用する。（ｂ）Ａ−スキャンに基づくＢ−スキャン画像を作成するオンザフライ処理。各ピクセルｈ（ＣＳh）について信号（６０）として取得したチャネルスペクトルの各ＦＦＴと、マスタ基準信号（７０‘（ｐ））としての異なる深さに対応する各マスクとの積の逆ＦＦＴを行うことにより、それぞれＰ個の反射点からＡ−スキャンを取得する。
【０２０５】
上記図２３および２３’に示す両実施例と、図２４および２４’に示す処理は、ＯＣＴ内視鏡検査で使用する１Ｄ走査ヘッドに適合している。
【０２０６】
図２５（ａ）は、ＯＣＴ内視鏡検査用プローブヘッドを図示しており、内視鏡の先端が物体ファイバ（２１１）に結合しており、配線（２１２）はファイバ（２１１）に沿って電気信号を送信し、これにより横方向走査装置（５１１）そ備えた走査ヘッドを駆動する。これらのプローブヘッドでは、内視鏡保護シースの中で巻けるまたは内視鏡管の中へ巻いて入れることのできる、ファイバケーブル（fiber solution）で図２３および図２４の走査ヘッド（５１１）を置き換えている。例えば、ファイバ（２１１）は、ファイバ（２１１）上の微小電磁石が小さい磁石の間で揺動する、磁気相互作用により筒型プローブ（２１３）内で揺動できる。代わりに電圧性相互作用および電圧管を使用できる。電磁または電圧性相互作用によりレンズ（２１４）の前でファイバ端（２１１）に振動させる。このようにして、Ｈ個のピクセルを対象として物体（３）上でラインが投影される。このようなプローブヘッドを順方向走査に使用して、図２３および２４の実施例に関連して説明している方法と同様の方法で、内部組織のＢ−スキャンＯＣＴ画像を作成できる。ＭＥＭＳ装置はファイバ端を直交方向に動かすためにも使用でき、またこのようなＭＥＭＳを２つ採用して図１７でのように２Ｄラスタ走査を確実にすることもできる。このようなとても小さい装置はＯＣＴ眼科学で通常使用しているガルバノ走査装置に置き換わることができる。
【０２０７】
図２５（ｂ）には、それぞれが図２３および２３’に示すように本発明の実施例により平行して搬送された、Ｐ個の点からなるＡ−スキャン、Ａhから作成したＢ−スキャン画像を示している。各深さｐについて全ての点ｈ＝１からＨを連結することにより、各深さｐにつき１つのＴ−スキャン、Ｔ（ｐ）を識別できる。
【０２０８】
本体の外側のＮＭＲ機器で生成した大型揺動または回転磁場で磁気相互作用を提供できる。この場合、内部電磁石が不要となり、ファイバ（２１１）上に小型磁石を設置するだけで済む。今物体（３）は、画像化する人または動物の身体の中の器官とする。さらに別の直交方向ピクセルｈ上に毎回再配置した後に、図２３の掃引光源（１２）または図２３’においてカメラ（６１４）を読み取る。
【０２０９】
一方、図２５（ｃ）には、ファイバ（２１１）を（従来技術を使用して）回転のための回転軸と、その先端に設けられたＧＲＩＮレンズ（２１５）と小さなプリズム（２１６）を示す。この走査ヘッドは、物体（３）として血管、動脈および静脈などの管状構造を走査するために一般的に使用されているものである。直交方向ピクセル１，２，．．．ｈ，．．．Ｈの位置を規定する、屈折した物体ビームの各角度位置について、Ｐ個のマスク（メモリ）（７）または（７’）は、図２４および２４’に示す各方針に従い、（９１）においてＰ個の比較ブロック（相関器）（６４）または（６４’）に対して信号を送る。このようにして各Ａ−スキャンのＰ個の点ＡhがＢ−スキャン画像に配置される。類似した深さｐの値に対する全てのＨ点を繋げると、図２５（ｄ）に示すように円形Ｔ−スキャンが識別できる。
【０２１０】
図２５（ａ）および（ｃ）の走査ヘッドを使用して、ＯＣＴ干渉計から提供されるチャネルスペクトルが、Ａ−スキャンごとに１つの信号を送り出すＦＦＴに基づく従来技術を使わないで、Ａ−スキャンごとにＰ個の複数信号を送り出す比較ブロック（６４）（（６４’））を介して処理さる、本発明によるＭＳＩ手法に基づいたマスタ−スレーブＯＣＴ内視鏡検査を実施できる。図２５（ｂ）および図２５（ｄ）に平行した複数信号を送り出してＢ−スキャンＯＣＴ画像の構築を示す。
【０２１１】
上記の全ての図では、Ｂ−スキャンを２つの方法で作成できる。ビームが各直交方向ピクセルｈに配置されるのと同じだけの速さでＰ個のコンパレータ（６４）（（６４’））が動作する場合、Ａ−スキャンは図２４（ｂ）および図２４（ｂ）’のように異なる深さからのＰ個の点でＡ−スキャンを形成する。比較がそこまで速く行われない場合は、全Ｈ個のチャネルスペクトルＣＳは図２４（ａ）および図２４（ａ）’に示すようにメモリ（３０）内に取得されて後で処理される。この取得後処理は、もう一度、Ｐ個のコンパレータが各Ａ−スキャンに沿ってＰ個の点を送り出すか、メモリを繰り返し読み取って、各読み取りごとに１つのマスク（７（ｐ））または（７（ｐ）’）を使用して同じ深さｐの各点に反射を送り出して、その後Ｔ−スキャン（ｐ）に組み立てられる。記憶装置のＰ個の読み取りでＰ個のＴ−スキャンを作成する。
【０２１２】
走査歪みを補正するまたは湾曲した組織のＢ−スキャンを平坦化するために、各横方向ピクセルｈについて異なるマスクセットＰを使用できる。
【０２１３】
全領域の実施例
図３’（ｂ）の発明の実施例は実際にはビーム走査をカメラで置き換えることができる。リニアカメラまたは２Ｄカメラを使用できる。
【０２１４】
図２６には、掃引光源（１２）と、Ｂ−スキャンＯＣＴ画像を作成するための光検出器（６３０）のリニアアレイ（リニアＣＣＤまたはＣＭＯＳリニアアレイ）とを使用して１Ｄ全領域画像化を実施する発明の実施例を示している。ここで、各光検出器（６３０）のリニアアレイの使用は、先の図２３の実施例における走査装置（５１１）を使用した直交方向走査に置き換わる。全領域構成は光ファイバに適合しないため、バルク光学を採用している。ビームをコリメートするために収束素子５２１を使用している。円柱レンズ（５２２）と収束素子（５２３）を使用して物体（３）上にラインを投影し、次に物体上のラインからの信号をスプリッタ（２）を介して各光検出器（６３０）のリニアアレイに向けて転送する。例えば、球面レンズ５２３および５２４等の収束素子は、物体（３）からのラインをカメラ（６３０）上に投影するようにテレスコープとして使用する。同様にレンズ（５２４）および（５２５）は基準ミラー（４）からのラインと物体からのラインとが各光検出器（６３０）のリニアアレイ上に干渉するように投影する。
【０２１５】
各光学位置または光検出器（６３０（ｈ））、但しｈ＝１〜Ｈ、は本開示によるＭＳＩ手法により使用する信号を送り出す、図８における一般的なピンホール（５２）および光検出器（６３）としての役割を果たし、物体（３）のＰヶ所の深さからの反射データを同時に生成する。光学位置（６３０（h））が順次読み取られて、掃引光源（１２）の各周波数ステップのライン読み取り値がチャネルスペクトルを提供しないため、信号を各チューニングステップに対してメモリブロック（３０）に記憶する。Ｐヶ所の軸深さに対応したチャネルスペクトルを復調するためには、スペクトルのうちの少なくとも２Ｐヶ所の点を読み取る必要がある。これは、掃引光源（１２）がＫ周波数または波数ステップにチューニングされていることを意味し、ここで波数ＷＮが１，２，．．．ｋ，．．．Ｋの２Ｐより大きいことを必要とするＫ値を推定している。言い換えると、ステップ数Ｋは少なくとも分解スペクトル点の数２Ｅ＝Δλ／δλと等しい。各波数値についてＨ個の光学位置（６３０（ｈ））を読み取るため、ＨＫ個の値がメモリブロック（３０）に記憶される。次にメモリブロック（３０）が縦方向に読み取られ、ここで縦列ｈには光検出器（６３０（ｈ））からのデジタル化されたバージョンのチャネルスペクトル信号（６０ｄh）を示す。次に信号（６０ｄh）をＰ個のマスクと関連付けて、各光検出器（６３０（ｈ））にＡ−スキャン、Ａhの深さ方向のＰ個の点を提供する。図２６において処理を早めるために、各光検出器位置ｈにおいて、Ｐ個の比較ブロック（相関器）（６４）およびそれらのＰ個のフィルタ（ウィンドー処理ブロック）（６６）を平行して使用している。６４hおよび６６hはＰ個のバージョンについて再現されてこれらは平行して信号（６０ｄh、但しｈ＝１，２，．．．ｈ）の処理を行って各Ａh−スキャンのＰ個の点を送り出す。このようなＰＨ個のブロック（６４）および（６６）の対を使用してＨ個のＡ−スキャンを平行して送り出してＢ−スキャンＯＣＴ画像を合成する。
【０２１６】
比較ブロック（６４1）〜（６４H）はそれぞれＰ個の比較ブロック（６４h（ｐ））を含み、同様にウィンドーブロック（６４1）〜（６４H）はＰ個のブロック（６４h（ｐ））、但しｐ＝１，２，．．．Ｐ、を含む。メモリ（７（ｐ））に記憶されているチャネルスペクトルをＨ個全ての比較ブロック（６４1（ｐ）），（６４2（ｐ）），．．．（６４h（ｐ））．．．（６４H（ｐ））の各入力のいずれかに送り、他の入力は信号６０ｄhでふさがっている。メモリ（７）の各マスクの同期した読み取りはライン１３’’で確保されている。
【０２１７】
物体アームのレンズの厚さが異なることにより生じうる、分散が直交方向ピクセルごとに異なる場合に復調を向上させるためには、各光学位置（６３０（ｈ））に対する各Ｐ個のＯＰＤ値に対してのＰ個のマスク（７h）を含んだセットを第１ステージで記録する。このようにして各直交方向ピクセルｈについてＰＨ個のマスク（７h）を記録し、各比較ブロック（相関器）（６４h）は自身のマスクセット（７h（ｐ））を使用する。
【０２１８】
このようにして作成したＢ−スキャンＯＣＴ画像を下の差し込み図に示し、ここで各Ａhスキャン、１，２，．．．ｈ，．．．Ｈまで、のＰヶ所の点をＰ個の比較処理によって作成する。同様に、各Ｂ−スキャンは、その深さ方向に沿ったＰヶ所の点において離散的にサンプリングされたＨ個のＡ−スキャン上に直角に整列したＰ個のＴ−スキャンからできていると考えられる。Ｐ個のＴ−スキャンは、Ｂ−スキャン画像の直交方向のサイズ内の全ての点Ｈ、全て同じ深さｐ＝１〜Ｐの直交方向に連続した１からＨまでの点、について取得した信号から、各深さｐごとに一つのＴ−スキャンＴ(p)を作成する。
【０２１９】
チューニングがＴZ＝１０μｓで行われ、光検出器（６３０）のリニアアレイが時間ＴH＝１０μｓの間にＨ＝１０００ピクセル送り出すことができる場合、Ａ−スキャン内のＰ＝１０００ヶ所の点がメモリブロック（３０）に記憶する全データを取得するために必要な時間を２ＰＴH＝２０msとして、Ｋ＝２Ｐとなる。これは、図２３における実施例においてわずか５０Ｈｚであるチューニング速度と比べて掃引光源（１２）ではもっとゆっくりとしたチューニング速度が得られ、掃引光源のコストの観点において利点を示す。
である。
【０２２０】
ＧＰＵカードを平行して使用して処理を行った場合、全てのＰＨ個の比較（相関処理）は１つの比較処理にかかる時間内で行えるため、余分にかかる時間は、各Ａ−スキャンのＰヶ所の点の反射を生成するためのもの、つまり、１つの比較（相関）演算にかかる時間である。従来技術のように線形化またはキャリブレーションにかかる時間を割り当てる必要がない。
【０２２１】
図２７には、１Ｄ全領域掃引光源ＯＣＴ画像化の、本発明による装置の別の実施例を示し、光検出器（６３０）のアレイのＨヶ所の光学位置が平行して読み取られる。この場合、掃引光源（１２）の１つの掃引で十分であり、先の図２５の実施例のように掃引をＫ回繰り返す必要がなく、画像表示をもっと速く行える。代わりにここでは１回の掃引で十分なため掃引は速くてもよい。例えば、チューニング速度がＴZ＝１０μｓで行えるとする。この場合にはメモリブロック（３０）が不要であり、Ｈ個のＡ−スキャンＡ1，Ａ2，Ａh，ＡHのＰヶ所の点は全て、図８’および図２３の実施例のように、グラフィックスカード処理上のCUDAまたは、FPGAを使用して平行して搬送される。光学位置の読み取りと同時に（７）からマスクを読み取ることにより、各光学位置は他の全てのものと同時にチャネルスペクトル（６０ｄ（ｐ））を送り出す。この同期性はライン１３’で保証されている。
【０２２２】
図２５と同様に、比較ブロック（６４1）から（６４H）はそれぞれＰ個の比較ブロックを含み、同様にウィンドーブロック（６６1）から（６６H）はＰ個のブロック（６６h（ｐ））を含んでいる。メモリ（７（ｐ））に記憶されているチャネルスペクトルは、全Ｈ個の比較ブロック（６４h（ｐ））の各入力の一つに送られ、残りの入力は信号（６０ｄh）でふさがっている。
【０２２３】
図２３の実施例において、飛点型物体アームがＨ個のピクセルに順次アクセスするため、一つのＢ−スキャンを完成するためにＨ回の掃引が必要である。図２７において、全ピクセルＨのチャネルスペクトルが平行して読み取られて画像内の全ＰＨヶ所の点が原則として短時間ＴZで送り出すことができるため、１回の掃引で十分である。
【０２２４】
図２８には、２Ｄカメラ（６５０）および掃引光源（１２）を使用して、２Ｄ全領域ＯＣＴ画像化を行うための、本発明による装置の別の実施例を示す。この原理に基づいた従来技術のＯＣＴの一例は、J. Wang, M. Hathaway, V. Shidlovski, C. Dainty, A. Podoleanuによる "Evaluation of the signal noise ratio enhancement of SS-OCT versus TD-OCT using a full field interferometer" , Proc. SPIE 7168, 71682K (2009)に掲載された。ここでは、焦点調節素子（５２１）を使用して掃引光源（１２）からコリメートビームを形成している。次に収束素子（５２２）と（５２３）を使用しているテレスコープで物体（３）上に円形ビームを投影し、これは２Ｄカメラ（６５０）上の収束素子（５２３）と（５２４）のテレスコープを介して逆投影され、その間に収束素子（５２５）と（５２４）を含んだテレスコープで参照ビームを物体（３）からのビームと干渉するようにカメラ（６５０）に投影している。
【０２２５】
掃引光源（１２）は波数ＷＮに対してＫ個のステップ値に対して掃引し、各値はカメラ（６５０）のＨＶピクセル全てについて、Ｋ個のセルをＨＶ個の縦列を設けた合計ＨＶＫ個のデータを含んだメモリブロック（３０）に格納する。掃引光源（１２）の波数、ＷＮ1，ＷＮ2，．．．ＷＮk，．．．ＷＮKの各値に対して１つのフレームが当てられた、Ｋ個の各フレーム毎にデータを取得する。この実施例は図２６のものと同様であるが、今回は２Ｄカメラを使用しており、物体にラインではなく２Ｄ領域スポットで光を当てている。
【０２２６】
処理ブロック（９１）は、各マスク用のメモリブロック（７）と、比較ブロック（６４h,v）とウィンドー処理ブロック（６６h,v）を対にしてＨＶ個含んでいる。メモリ（３０）は、信号をデジタル化する機能をも果たす。メモリ（３０）と格納されているマスクの同期した読み取りはライン１３’で保証されている。（６４）と（６６）の各ブロックの対は、カメラ（６５０）の各ピクセルについて、メモリ（３０）の各カラム（ｈ，ｖ）により搬送されるチャネルスペクトル（６０ｄh,v）を（７）に格納しているチャネルスペクトル（Ｍh,v）と比較することにより、処理する。このようなブロックの対はそれぞれ、実際は図２６および図２７に示すようにＰ個のブロック（６４h,v（ｐ））および（６６h,v（ｐ））、但しｐ＝１，２，．．．Ｐを含んでいる。第１のステージでメモリブロック（７）に各マスクを格納するために、物体（３）をミラーで置き換えている。メモリ（３０）で収集したデータは、ＨＶＫ個のセルからなる同様の容量のメモリ（７）へ転送される。第２のステージでは、マスクメモリブロック（７）とメモリ（３０）はいずれも記憶装置（７）と（３０）の両方において、ライン１３’’で同期性を保証しながら、同じカラム指標（ｈ，ｖ）に沿って読み取られる。このようにしてマスクメモリブロック（７）内のカラム（ｈ，ｖ）内にマスクとして格納されているチャネルスペクトルが、メモリブロック（３０）内のカラム（ｈ，ｖ）内のチャネルスペクトルと比較（相関）される。平行処理が採用される場合、全ＨＶ個の比較処理を１つの比較にかかる時間内に行うことができるため、一番時間のかかる処理はメモリ（３０）にデータを投入するものである。
【０２２７】
別の方法として、カメラ（６５０）の中に１つのピクセルを採用している第１のステージで１つのカラムからなるマスク（７）を測定し、続いてメモリ（３０）の全ＨＶカラム内の全ＨＶ取得チャネルスペクトル（６０h,v）の比較に使用している。これにより、格納処理および比較処理が簡略化される。
このような実施例では、データを線形化することなくＣ−スキャンＯＣＴ画像とともにＢ−スキャンＯＣＴ画像を作成できる。
【０２２８】
別の方法として、各マスクの格納処理では傾斜ミラーをモデル物体として使用する。このようにして光路差を変えることなく一つの取得処理で必要となる深さでの全てのマスクを収集する。
【０２２９】
上記の図２６，２７および２８では、３つのＦＦＴを実行することにより比較を実施でき、図８’では（７’）が（７）の代わりを果たし、（６４’）の比較ブロックが（６４）のブロックの代わりを果たす。
【０２３０】
図２９は本発明による装置の別の実施例を、飛点型走査をしないでＢ−スキャンを提供できる、広帯域光源（１１）と２Ｄカメラ（６５０）を使用している、１Ｄ全領域ＯＣＴＢ−スキャン画像化を開示している。このようなＯＣＴ構成を使用している従来技術は、J. Wang, C. Dainty, A. Gh. Podoleanuによる"Line-field spectral domain optical coherence tomography using a 2D camera", Proc. SPIE 7372, 737221 (2009)に開示されている。ここで、２Ｄカメラ（６５０）は、転送の際に採用している回折格子（６１２）の後ろに配置されている。円柱レンズ（５２１）を使用して物体の直交方向のサイズに沿ったＨ個のピクセルを対象として、物体（３）にラインを投影しており、物体はカメラ（６５０）の各ラインとピクセル毎に対応している。物体（３）上のラインのうちの各光学位置ｈ＝１〜Ｈピクセルに対して、回折格子（６１２）は、２Ｄアレイ（６５０）のＶ個のカラムの沿った、物体と基準からの、２つの重なったビームを回折する。回折方向はカメラ（６５０）上のＶ軸の沿っている。
【０２３１】
カメラ（６５０）からのフレームは、カメラの縦カラムに沿って、つまり各ピクセルｈについてピクセルｖ＝１，２，．．．Ｖに沿って素早く読み取られる。デジタイザ（９０（ｈ））での高速デジタル読み取りで、各ピクセルｈについてデジタルバージョンのチャネルスペクトル（６０ｄh）を提供する。これは図２３’でのように、ライン走査装置（５１１）を使用してｈ＝１，２，．．．Ｈのまで各ピクセルについて、チャネルスペクトルを順次読み取って提供する一つのラインカメラ（６１４）を有する場合と同様である。ここで走査装置（５１１）は、読み取り素子（６５０）で追加した配列（extra dimension）によって置き換えられている。このような実施例はＢ−スキャンＯＣＴ画像しか供給できない。Ｃ−スキャンＯＣＴ画像を作成するためには、円柱レンズ（５２１）で作成された水平ラインを垂直方向に移動させるために横方向走査装置（５１２）を追加し、いくつかのＢ−スキャンを含んだボリュームを収集してその後ソフトウェアカットも可能にしてできる。
【０２３２】
干渉信号（チャネルスペクトル）をより鮮明にするには、上記のJ. Wangによる論文に記載しているように、（５２４）の後のコリメートビームを回折格子（６１２）の前に線状スリットと別のレンズ（図示せず）を使用してさらに空間的にフィルタリングする。
【０２３３】
図２９における比較は図７’でのように、３つのＦＦＴを実行することにより行うことができ、（７’）が（７）の代わりを果たし、（６４’）の比較ブロックが（６４）のブロックの代わりを果たす。
図２６，２７，２８および２９において、（９１）での比較は図９に開示しているように、数を減らした逓倍を介した比較演算を使用してまとめることができる。
【０２３４】
図３０には、横方向断面ＨＶの全てのピクセルに対する格納したバージョンのマスクおよび格納したバージョンのチャネルスペクトルを使用している、図７，８，９または２８の実施例で大きさがＨｘＶのＰ個の正視型画像を同時に作成するための全処理を示すフローチャートを提示している。この手順には３つのステップを要する。
ステップ１：Ｐ個のマスクＭp（１≦ｐ＜Ｐ）は、マスク記憶メモリ（７）の中に格納されている。この処理は、Ｐヶ所の深さからＰ個のマスクを取得するように、基準ミラー（４）の位置を変えて、（図７，８，９の実施例については）図１０の実施例を使用して測定を繰り返すことにより自動化できる。ノイズマスク（７Ｎ）も捕捉して格納できる。図２８の実施例では、物体（３）の代わりに傾斜ミラーを使用してマスクを取得する。ミラーが図２８の面に対して垂直な場合、ピクセルｈ１，ｈ２，．．．ｈＶの各ラインは異なるＶ個の深さについて、所定の深さのマスクを決定し、掃引光源（１２）の光周波数に対応した形で記録する（Ｖ＜Ｐのとき、またはモデル物体としての傾斜ミラーが対象としている軸範囲を含まない場合には、ミラー（４）の異なる位置に対するマスクの取得を繰り返すことが必要である）。
ステップ２：ＨｘＶのチャネルスペクトルＳh,v（１≦ｈ＜Ｈ，１≦ｖ＜Ｖ）は、メモリの中に格納されている。ｈ，ｖの各値は、図７，８，９では、それぞれ高速走査装置（５１１）および低速走査装置（５１２）に印加する電圧によって決まり、図２８ではカメラ（６５０）のピクセル位置によって決まる。
ステップ３：Ｐ個の同時正視型画像８allH,allV（ｐ）（Ｃ−スキャン）は、先に記録したチャネルスペクトルＳh,vを格納している全Ｐ個のマスクＭpと比較することにより作成する。全てのＯＣＴ正視型画像は平行して作成される。図１０に示すように、信号（８）の生成にはノイズマスク（７Ｎ（ｐ））の演繹も含むことがある。
【０２３５】
図３０’には、図７’または８’の実施例で大きさがＨｘＶのＰ個の正視型画像を同時に作成するための全処理を示すフローチャートを提示している。この手順には３つのステップを要する。
ステップ１：Ｐ個のマスクＦＦＴ*（Ｍp）（１≦ｐ＜Ｐ）は、マスク記憶メモリ（７’）の中に格納されている。この処理は、Ｐヶ所の深さからＰ個のマスクを取得するように、基準ミラー（４）の位置を変えて、図１０’の実施例を使用して測定を繰り返すことにより自動化できる。ノイズマスク（７’Ｎ）も捕捉して格納できる。
ステップ２：ＨｘＶのチャネルスペクトルＳh,v（１≦ｈ＜Ｈ，１≦ｖ＜Ｖ）のＦＦＴ（Ｓh,v）は、図７’または８’においてメモリの中に格納されている。ｈ，ｖの各値はそれぞれ高速走査装置（５１１）および低速走査装置（５１２）に印加する電圧によって決まる。
ステップ３：Ｐ個の同時正視型画像８allH,allV（ｐ）（Ｃ−スキャン）は、先に記録したチャネルスペクトルＳ(h,v)のＦＦＴと、格納されている全Ｐ個のマスクＦＦＴ*（Ｍp）の積を算定した後に逆ＦＦＴを実行することにより作成する。全てのＣ−スキャンＯＣＴ画像は平行して作成される。図１０’に示すように、信号（８）の生成にはノイズマスク（７’Ｎ（ｐ））の演繹も含むことがある。
【０２３６】
図３０’は、マスク（７）はマスク記録処理の第１ステージの最中の完全な掃引の後に記録された信号のＦＦＴ*を格納するマスク（７’）で置き換えられ、比較ブロック（６４）が比較ブロック（６４’）（（６０’）を生成するために（３０）から送信された信号のＦＦＴと、（６０’）と（７’）の積の逆ＦＦＴとを含んでいる）で置き換えられている、比較処理がＦＦＴを介した相関処理であれば、図２８の実施例に同様に適用可能である。
【０２３７】
走査歪の修正が必要な場合、あるいは湾曲した組織の平坦化したＣ−スキャンを取得するために、ループにおけるｐ値セットの繰り返しは直交方向ピクセル（ｈ，ｖ）ごとに代わることがある。
【０２３８】
上記記載は、例示および詳述することのみを目的として提示したものである。このため、上記記載は、本発明の全てを開示することまたは本発明を開示している形態に限定することを目的としていない。
【０２３９】
本開示において言及している比較処理はの大部分は相関である。しかしながら、このことは、比較ブロック（６４（ｐ））によって行われる比較処理、またはブロック（６４’（ｐ））を使用したＦＦＴを介した相関を行うときの一般性を限定するものと理解されない。相関演算を繰り返すことなく、当技術分野における他の比較処理も実施することができ、当技術は相関以外の他の処理を使用して類似したチャネルスペクトルパターンの認識に到達するように進展できる。基本的な素子ＣＳ（ＯＰＤp）の直交性は相関を行うことなく使用できる。まばらな信号処理で始まるパターン認識手法、多次元空間における各機構間の距離の定義に基づいた確率測度は、比較処理の機能を達成するために定義できる。類似性の検出および検知は、本発明の精神から逸脱することなく他の多くの方法で実行できる。
【０２４０】
主に（６）（（６１）または（６３））から送り出す電気信号（６０）およびマスタ基準信号（７０）（（７０‘））に言及している。同様に、これらの電気信号（６０），（７０）またはこれらを表すチャネルスペクトルの形状は比較処理のために、例えば、光相関のためにもとの光フォーマットに変換できることは当業者には明白であろう。
【０２４１】
主に反射における測定値および画像化に言及しているが、送信における測定値および画像化も同様に実施できる。開示の実施例は全てではなく、例示を目的として提示されており、本発明の範囲に含まれるものと考えられる上記の教示内容を踏まえた改良および変更が可能である。このため、添付の請求の範囲はこのような改良および変更を含むものとし、いずれも本発明の真の範囲に含まれることを理解されたい。
【０２４２】
添付の請求の範囲の精神および範囲から逸脱することなく、本発明の装置の設計および製造に他の改良および改変を使用でき、また開示の方法を適用できる。
【０２４３】
例えば、マイケルソン干渉計に言及しているが、ＳＤＩおよびＳＤ−ＯＣＴを実施する際に使用するMach Aehnder,Sagnacまたはその他のどのような干渉計を使用してもよい。
【０２４４】
比較のためのマスクとしてメモリを使用する場合、正視型画像の作成での比較処理では、湾曲したＣ−スキャンを作成するため、または、組織の既知の曲率を補うために各ピクセル（ｈ，ｖ）ごとに、他のマスクを使用できることは明白であろう。これは（５１）を使用しているときは、図１０および１０’に関連して説明しているが、この処理は図２６〜２９の全領域実施例においても同様に使用できる。このような処理は、見かけ上平坦な網膜からＣ−スキャンを作成するために、湾曲していることが知られている網膜の正視型ＯＣＴ画像を生成する際に特に有用である。同様にＢ−スキャンのみを作成する実施例において、チャネルスペクトル（６０）とｐの対象となっている主要な深さ辺りのＯＰＤ値からのマスク、つまり同じマスクｐではなくいくつかの周辺の値、との比較処理を行うことにより、生成したＴ−スキャンを深さ方向に湾曲させることができる。物体または組織の曲率を測定または推定して、Ｃ−スキャンまたはＢ−スキャンを組み立てるために順次採用するＴ−スキャンにおける各横方向ピクセル（ｈ，ｖ）に対して、どのマスクを使用するかを判断してもよい。
【０２４５】
図１０および１０’に詳細している、飛点型の場合と同様に、また全領域実施例と同等に、モデル物体は湾曲したミラーを含むことができ、この場合にはチャネルスペクトルを各直交方向ピクセルのこのようなマスクと比較することにより同じ曲率の湾曲した物体の反り戻しが行われる。この場合、第１のステージでマスクＭh,v（ｐ）を収集し、ここでｐはＯＰＤ値を表さないで、Ｐ個のマスクを取得するステージ（４５）に設定された基準値の集合の中の数値を表す。
【０２４６】
光源は拍動していてもよい。光源は連続（ＣＷ）していてもよい。
変更例には、応用光学、共焦顕微鏡および光生理学などにおける、特に正視型表示が必要な場合の、検知やＯＣＴ画像化における様々な分野における本発明の実施を含むこともある。
【０２４７】
図４，７，７’，１２，１３，２３’ および２９における実施例のセットはＳＢ原理の一般的な説明を提供していることが当業者には明白であろう。これは、米国7995207特許明細書に記載されているように、ＳＢ−ＯＣＴのタルボットバンド（Talbot bands）構成を実施するために、物体（３）および基準（４）からの２つのビームを（６）の分光計（６１）に向けた個別経路にて搬送するケースを含むであろう。
【０２４８】
プログラミングの進歩および、信号処理インターフェースおよび手順の発展により、調査を早めるために全てのチャネルについて比較処理を平行して実行でき、中央処理装置を組み合わせて用いて平行してデータを処理して表示することにより、グラフィックスカードおよびフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）を使用できる。
【０２４９】
光検出器（６３）および分光計（６１）は一例としてのみ記載している。図１７および６３に示すように、通常ＳＳ−ＯＣＴでは平衡検波器が採用され、Bradu, A. and Podoleanu, A. Gh による"Fourier domain optical coherence tomography system with balance detection", Opt. Express 20, 17522-17538 (2012)の論文に記載されているように、ＳＢ−ＯＣＴではカメラを使用しても平衡検波を採用できる。
【０２５０】
走査装置を伴う飛点型の概念における、一般的な説明では、一度に照射された横方向断面のピクセルからの光を収集するために１Ｄまたは２Ｄカメラを使用する全領域型で置き換えられる。
【０２５１】
マスタ干渉計を使用する場合、本開示ではスレーブ干渉計で採用するものと同じ光源を示していた。記載の原理は、マスタ干渉計が異なる光源を使用しても同様に機能する。さらに、同じシステムにおいてマスタ干渉計とスレーブ干渉計は異なるＳＤＩ手法を採用でき、例えば、それぞれ、ＭＩにおけるＳＳおよびＳＩにおけるＳＢあるいはＭＩにおけるＳＢおよびＳＩにおけるＳＳ。マスクの書込み処理は、測定するスレーブ干渉計が採用するものとは異なるＳＤ原理を使用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図３−１】
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【図４−１】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ａ−１】
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【図５ａ−２】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図６−１】
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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１０−１】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２１−１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２３−１】
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【図２４】
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【図２４−１】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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