(57)【要約】本開示の方法は、種々の動物（例えば、マウス、人間、若しくは他の動物）の網膜の一つ若しくはそれ以上の層の厚さを分析し、パラメータ化し、及び／又は、計測するために、ＯＣＴ撮像システムを用いて取得される画像を処理するように構成されているシステム及び方法を含む。システム及び方法は、通常の／健康な網膜を伴う、及び、異常な／損傷した網膜を伴う、動物の種々の網膜層を分析するのに用いられ得る。
2018531738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像システムを用いて取得される網膜組織のサンプルの画像データを受信するステップであって、前記画像データはサンプルのＲＣコンプレクス層及び一つ若しくはそれ以上の他の層から反射する光の強度を表す信号を含む、受信するステップと、
ノイズが減少した平均データを生成するために前記画像データを平均するステップと、
光の最大強度を伴う信号を含む、平均されたデータの少なくとも一部から近似曲線を生成するステップと、及び、
前記近似曲線からＲＣコンプレクス層の厚さを決定するステップと
を含む方法を、電子プロセッサにより動かされると、前記電子プロセッサに実行させる命令を、含む、非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項２】
前記撮像システムが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含む、請求項１に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項３】
前記画像データが、前記サンプルの第１の位置の複数の深さにおける一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データを含む、請求項１に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項４】
前記画像データが更に、前記サンプルの第２の位置の複数の深さにおける一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データを含む、請求項３に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項５】
前記方法は更に、前記サンプルの曲率を説明するために、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１及び第２の画像データを処理するステップを含む、
請求項４に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項６】
前記近似曲線は、ガウス関数、指数関数、若しくは二次関数の内の少なくとも一つにより数学的に表される、請求項１に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項７】
前記近似曲線は、ガウス関数により数学的に表され、ＲＣコンプレクス層の厚さはガウス関数の二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅から決定される、
請求項１に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項８】
前記方法は更に、ＲＣコンプレクス層の２次元マップを再構成するステップを含む、
請求項１から７のうちのいずれか一に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項９】
前記方法は更に、網膜の損傷を診断するためにＲＣコンプレクス層の２次元マップにおける変形を検出するステップを含む、
請求項８に記載の非一過性コンピュータ記憶媒体。
【請求項１０】
眼の網膜のＲＣコンプレクス層を分析するためのコンピュータ実装方法において、
撮像システムを用いて網膜の画像データを取得するステップであって、前記画像データは網膜の様々な層から反射する光の強度を表す信号を含む、取得するステップと
信号の少なくとも一部に曲線を適合するステップと、及び、
前記曲線からＲＣコンプレクス層のパラメータを決定するステップと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１１】
更に、ノイズを減少させるために前記画像データを平均するステップを含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記曲線は、閾値強度よりも大きい強度を有する信号の一部に適合する、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記撮像システムが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記画像データを取得するステップが、網膜の複数の深さにおける一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データを取得するステップを含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記画像データを取得するステップが、網膜のエリアの種々の領域における一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データを取得するステップを含む、
請求項１４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
更に、網膜の曲率を取得するために一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データに曲線を適合するステップを含む、
請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記曲線の数学的表現が、指数関数を含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記曲線の数学的表現が、二次関数を含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
前記曲線を適合するステップが、信号の一部に曲線を適合するための非線形最小二乗法を利用するステップを含む、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記パラメータが、ＲＣコンプレクス層の位置である、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
前記曲線がピークを有するガウス曲線を含み、ＲＣコンプレクス層の位置が前記ピークの位置から決定される、
請求項２０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２２】
前記パラメータが、ＲＣコンプレクス層の厚さである、
請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２３】
前記曲線が、二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅を有するガウス曲線を有し、ＲＣコンプレクス層の厚さが、ＲＭＳ幅から決定される、
請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２４】
更に、前記決定されたパラメータからＲＣコンプレクス層の２次元マップを再構成するステップを含む、
請求項１０〜２３のうちのいずれか一に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２５】
更に、網膜の損傷を診断するためにＲＣコンプレクス層の２次元マップにおける変形を検出するステップを含む、
請求項２４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２６】
眼の網膜のＲＣコンプレクス層を分析するためのシステムにおいて、
網膜の画像データを取得するように構成されている撮像システムであって、前記画像データは網膜の様々な層から反射する光の強度を表す信号を含む、撮像システムと、並びに、
前記撮像システムと電子的に通信する処理用電子機器であって、
前記信号の少なくとも一部に曲線を適合し、及び、
前記曲線からＲＣコンプレクス層のパラメータを決定する
ように構成されている処理用電子機器と
を含む、システム。
【請求項２７】
前記撮像システムが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記撮像システムが、網膜の領域の複数の深さにおいて放射のビームを仕向けることにより画像データを取得するように構成されている、請求項２６又は請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記撮像システムが、網膜のエリアの様々な領域において放射のビームを仕向けることにより画像データを取得するように構成されている、請求項２８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１５年１０月２８日出願の米国仮特許出願第６２／２４７，５０９号の発明の名称「種々の網膜層を分析するシステム及び方法」の、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１９（ｅ）条の利益を主張するものであり、その内容の全体は参照の上本明細書に組み込まれ、本明細書の一部となる。
【０００２】
技術分野
本開示は概略、眼科診断システム及び方法に関し、特に網膜の種々の層の一つ若しくはそれ以上のパラメータを取得することに関する。
【背景技術】
【０００３】
網膜色素上皮（ＲＰＥ）と脈絡膜は近接する網膜層であり、特に、光受容体と脈絡毛細管枝との間で代謝体及び栄養素を運び、光受容体のための成長因子を生成し、更にビタミンＡ代謝を調整するように、作用する。ＲＰＥ−脈絡膜の複合体（ＲＣコンプレクス）の機能不全は、加齢性黄斑変性症（ＡＭＤ）を含む、種々の網膜疾患に繋がることがある。ＡＭＤでは、ＲＣコンプレクスの機能不全は、層の変形及び融合性ドルーセンと関連する。ＲＣコンプレクスにおける変形の早期検出により、ＡＭＤや他の網膜疾患の早期治療が可能になる。
【０００４】
光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）は、網膜の３次元画像データを非侵襲で収集する撮像装置である。例えば、スペクトル領域ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）などの、種々の撮像システム及び方法は、選択した光源に依存して、２−７μｍの範囲の解像度を伴う画像を提供し得る。よって、例えば、ＳＤ−ＯＣＴなどの、撮像システムは、マウスでは約５０μｍであり人間では約１００μｍであるＰＲＥ−脈絡膜の複合体（即ち、ＲＣコンプレクス）の厚さを取得するのに用いられ得る。ＯＣＴ、ＳＤ−ＯＣＴ、及び他の撮像システムは、ＲＣコンプレクスを含む、他の網膜層のパラメータを取得するのにも用いられ得る。ＳＤ−ＯＣＴ及び他のＯＣＴベースの撮像システムは、ＲＣコンプレクスにおける形態変化を検出するのにも用いられ得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国仮特許出願第６２／２４７，５０９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のＯＣＴシステムの臨床用途における一つの課題は、医師が、診察をするための大量の画像データを精査しなければならない、ということである。例えば、医者は、診察をするためにＯＣＴシステムを用いて取得された１００以上の画像を精査しなければならないこともある。比較すると、医者は単色の眼底画像に基づいて診察をすることもできる。しかしながら、従来の色付き眼底画像では、少ない解像度に悩まされることがあり、種々の網膜層における小さい変化や変形に関する能力も無い。従って、従来の眼底画像は、初期の段階で種々の眼疾患を診察する能力が無い。よって、ＯＣＴシステムにより取得される画像を用いて網膜状態を迅速且つ簡易に診察することを促進する、システム及び方法は有益である。
【０００７】
本明細書に記載の方法は、種々の動物（例えば、マウス、人間若しくは他の動物）の網膜のＲＰＥ−脈絡膜の複合体層の厚さを定量化するように適合するガウス曲線を利用する。システム及び方法が用いられると、通常の／健康な網膜、及び異常な／損傷した網膜（例えば、光学神経挫滅（ＯＮＣ）により受傷した網膜）を伴う、動物の網膜層を分析し得る。本明細書に記載の方法の種々の実施形態は、（ａ）分析の結果を、原因となる血管から生じる暗部に耐性がある種々の網膜層についての、若しくは、撮像システムからの信号の強度を押さえ得る他の構造についての、パラメータ化及び／又は定量化を可能にすること、（ｂ）ＯＣＴシステムから取得される大量のデータから、ＲＣコンプレクス層の厚さマップを自動的に生成すること、（ｃ）及び、ドルーセンのようなＲＰＥ−脈絡膜の変形の自動検出を可能にすること、であるが、これらのことは重大な臨床的インパクトを備え得る。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本明細書に開示の発明の本旨の革新的様相は、眼の網膜のＲＣコンプレクス層を分析するためのコンピュータ実装方法において実装され得る。方法は、撮像システムを用いて網膜の画像データを取得するステップであって、前記画像データは網膜の様々な層から反射する光の強度を表す信号を含む、取得するステップを含む。前記撮像システムは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含んでもよい。方法は更に、信号の少なくとも一部に曲線を適合するステップと、及び、前記曲線からＲＣコンプレクス層のパラメータを決定するステップとを含む。種々の実施形態では、前記パラメータが、ＲＣコンプレクス層の位置であってもよい・ある実施形態では、前記パラメータが、ＲＣコンプレクス層の厚さであってもよい。前記曲線は、閾値強度よりも大きい強度を有する信号の一部に適合するものであってもよい。
【０００９】
方法の種々の実施形態は更に、ノイズを減少させるために前記画像データを平均するステップを含んでもよい。前記画像データは、網膜の複数の深さにおいて取得される、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データを含んでもよい。前記画像データは、網膜のエリアの種々の領域において取得される、一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データも含んでもよい。方法は、網膜の曲率を取得するために一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データに曲線を適合するステップを含んでもよい。種々の実施形態では、前記曲線の数学的表現が、指数関数を含んでもよい。ある実施形態では、前記曲線の数学的表現が、二次関数を含んでもよい。ある実施形態では、前記曲線を適合するステップが、信号の一部に曲線を適合するための非線形最小二乗法を利用するステップを含んでもよい。種々の実施形態では、前記曲線が、ピーク及び二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅を有するガウス曲線であってもよい。ＲＣコンプレクス層の位置が、前記ピークの位置から決定されてもよく、ＲＣコンプレクス層の厚さが、ＲＭＳ幅から決定されてもよい。
【００１０】
方法の種々の実施形態は、前記決定されたパラメータからＲＣコンプレクス層の２次元マップを再構成するステップを含んでもよい。方法の種々の実施形態は、網膜の損傷を診断するためにＲＣコンプレクス層の２次元マップにおける変形を検出するように構成されてもよい。
【００１１】
本明細書に開示の発明の本旨の別の革新的様相は、眼の網膜のＲＣコンプレクス層を分析するためのシステムにおいて実装され得る。システムは、網膜の画像データを取得するように構成されている撮像システムであって、前記画像データは網膜の様々な層から反射する光の強度を表す信号を含む、撮像システムと、並びに、前記撮像システムと電子的に通信する処理用電子機器とを含む。処理用電子機器は、前記信号の少なくとも一部に曲線を適合し、及び、前記曲線からＲＣコンプレクス層のパラメータを決定するように構成されている。前記撮像システムは、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含んでもよい。前記撮像システムは、網膜の領域の複数の深さにおいて放射のビームを仕向けることにより画像データを取得するように構成されていてもよい。前記撮像システムが、網膜のエリアの様々な領域において放射のビームを仕向けることにより画像データを取得するように構成されていてもよい。
【００１２】
本明細書に開示の発明の本旨の別の革新的様相は、電子プロセッサにより動かされると、前記電子プロセッサに方法を実行させる命令を、含む、非一過性コンピュータ記憶媒体を含む。方法は、撮像システムを用いて取得される網膜組織のサンプルの画像データを受信するステップを含む。前記画像データはサンプルのＲＣコンプレクス層及び一つ若しくはそれ以上の他の層から反射する光の強度を表す信号を含む。方法は更に、ノイズが減少した平均データを生成するために前記画像データを平均するステップと、光の最大強度を伴う信号を含む、平均されたデータの少なくとも一部から近似曲線を生成するステップと、及び、前記近似曲線からＲＣコンプレクス層の厚さを決定するステップとを含む。
【００１３】
種々の実施形態では、前記撮像システムが、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを含んでもよい。前記画像データは、前記サンプルの第１の位置の複数の深さにおける一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データを含んでもよい。前記画像データは更に、前記サンプルの第２の位置の複数の深さにおける一つ若しくはそれ以上のセットの、第２の画像データを含んでもよい。方法は更に、前記網膜組織の曲率を説明するために、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１及び第２の画像データを処理するステップを含んでもよい。前記近似曲線は、ガウス関数、指数関数、若しくは二次関数の内の少なくとも一つにより数学的に表されてもよい。前記近似曲線は、ガウス関数により数学的に表され、ＲＣコンプレクス層の厚さはガウス関数の二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅から決定されてもよい。例えば、ＲＣコンプレクス層の厚さは、ガウス関数の二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅と等しくてもよいし、比例してもよい。種々の実施形態では、方法は更に、ＲＣコンプレクス層の２次元マップにおける変形の検出に役立つために、及び／又は、網膜の損傷を診断するために、ＲＣコンプレクス層の２次元マップを再構成するステップを含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】図１Ａは、ＯＣＴシステムを用いて取得する網膜の画像の例を示す。
【図１Ｂ】図１Ｂは、種々の網膜から反射する光の強度プロファイルを示す。
【図１Ｃ】図１Ｃは、ＲＣコンプレクス層から反射する光の強度プロファイルと適合する曲線を示す。
【図２】図２は、例えば、ＲＣコンプレクス層などの、網膜の層の種々のパラメータを分析する及び／又は計測する、コンピュータ実装方法の実施形態を示す、フローチャートである。
【図３Ａ】図３Ａは、上述のように準備される、マウスの網膜のサンプルの組織構造から取得される画像である。図３Ａでは、網膜神経繊維層（ＲＮＦＬ）、内網状層（ＩＰＬ）、内顆粒層（ＩＮＬ）、外核層（ＯＮＬ）、光受容体層（ＰＲＬ）のＩＳ／ＯＳ、網膜色素上皮（ＲＰＥ）及び脈絡膜、を含む、種々の網膜層が観察され得る。
【図３Ｂ】図３Ｂは、マウスの網膜についての、上述のＯＣＴシステムにより獲得される画像の例（例えば、ｂスキャン）を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、上述のコンピュータ実装方法により自動的に検出されるＲＣコンプレクス層を示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、手動で検出されるＲＣコンプレクス層４０１ｂの検出を示す。
【図４Ｃ】図４Ｃは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法により自動的に計測されたＲＣコンプレクス層の厚さと、手動描写により計測されたＲＣコンプレクス層の厚さとの間の比較を示す。
【図５Ａ】図５Ａは、撮像システムにより取得される眼底の画像を示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。
【図５Ｃ】図５Ｃは、手動描写の方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。
【図６Ａ】図６Ａは、撮像システムを用いて取得される眼底画像を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。
【図６Ｃ】図６Ｃは、手動描写の方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。
【図６Ｄ】図６Ｄは、図６Ｂに示す網膜の領域に亘ってＯＣＴ撮像システムを用いて取得される複数のａ−スキャン画像を含む画像を示す。
【図６Ｅ】図６Ｅは、図６Ｄに示す画像の一部の拡大図である。
【図６Ｆ】図６Ｆは、図６Ｅに示すＯＣＴ画像と相関する組織画像である。
【図７Ａ】図７Ａは、図５Ｂに示すＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップに寄与したｂ−スキャン画像である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、図７Ａに示す領域に対応するＲＣコンプレクス層の領域で、ＯＣＴ撮像システムから受信された信号を平均することにより取得された行プロジェクションのガウス曲線フィッテング結果を示す。
【図７Ｃ】図７Ｃは、図７Ａに示す別の領域に対応するＲＣコンプレクス層の領域で、ＯＣＴ撮像システムから受信された信号を平均することにより取得された行プロジェクションのガウス曲線フィッテング結果を示す。眼底画像
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本開示のシステム、方法、及び装置は夫々、複数の革新的様相を有し、それらのうちのどれも本明細書に記載の所望の属性に全責任を負うものでは無い。
【００１６】
この明細書に記載の発明の本旨の一つ若しくはそれ以上の実装の詳細は、添付の図面及び以下の発明の詳細な説明に明記される。他の特徴、様相、及び利点は、発明の詳細な説明、図面、及び特許請求の範囲から明らかとなるであろう。以下の図面の相対的な寸法は、原寸に比例して描かれていないこともあることに留意されたい。
【００１７】
高解像度ＯＣＴ撮像システムは、組織切片に類似するトモグラフィ画像を生成し得、網膜形態の可視化を可能にする。上述のように、種々の網膜層を分析して及び／又はパラメータ化して、例えば、加齢性黄斑変性症などの、眼科疾患を診断するべく、多数のＯＣＴ画像が医者により精査される。従来の眼底画像は、結果としてＡＭＤと成り得る網膜色素上皮（ＲＰＥ）層の小さい変化を検出することができない。ＯＣＴシステムを用いて取得される画像データの、分析、パラメータ化、及び／又は定量化の自動部分は、ＡＭＤの初期の診断で有用である。
【００１８】
種々の網膜層を分析し、パラメータ化し、及び／又は計測する自動化方法に向けられる複数の方法は、種々の網膜層の間の、エッジ及び／又は強度勾配検出に概略基づく。光の部分閉塞により生じる影などの、強度変化は、不利なことに、分析、パラメータ化、及び／又は、定量化に影響を与えることがあり、よって、これらの方法を用いる診察の正確性に影響を与えることがある。更に、病変関連の網膜変形は、層の不連続性を生じ得るものであり、この層の不連続性により、これらの方法を用いて種々の網膜層を正確に分析し、及び／又は、パラメータ化することがより困難になり得る。
【００１９】
本明細書に記載のシステム及び方法の種々の実施形態は、網膜のＲＣコンプレクス層の種々のパラメータを分析し、及び／又は、計測するように構成されている。図１Ａは、ＯＣＴシステムを用いて取得される網膜の画像１０２の例を示す。種々の網膜層（例えば、網膜神経繊維層（ＲＮＦＬ）、内網状層（ＩＰＬ）、内顆粒層（ＩＮＬ）、外顆粒層（ＯＮＬ）、光受容体層（ＰＲＬ）、及びＲＣコンプレクス層）が、画像１０２から識別される。以下で説明する図３Ａ及び図３Ｂも、種々の網膜層を示す。種々の網膜の間で、ＲＣコンプレクス層は、メラニン色素顆粒の存在により固有のものとなる。メラニン色素顆粒の存在は、ＯＣＴシステムを用いて取得される画像にて、取得される高反射信号への、ＲＣコンプレクス層の寄与の、部分的な原因となる。ＲＣコンプレクス層からの高輝度反射信号に対応する輝度のあるバンド１０５が図１Ａにて観察される。本明細書に開示の方法の種々の実施形態は、ＯＣＴシステムを用いて取得される一つ若しくはそれ以上の画像のＲＣコンプレクス層からの高反射信号を活用する。図１Ｂは、種々の網膜層から反射する光の強度プロファイル１０７を示す。図１Ｂにて観察されるように、ＲＣコンプレクス層により反射する光の強度は、他の層から反射する光の強度よりも高い。更に、ＲＣコンプレクス層から反射される光の強度プロファイル１０７はガウス曲線と類似する形状を有する。従って、本明細書に記載の種々の方法は、ＯＣＴシステムを用いて取得される一つ若しくはそれ以上の画像におけるＲＣコンプレクス層からの信号へ、指数及び／又は二次関数を含む曲線（例えば、ガウス曲線）を適合させることに向けられている。図１Ｃは、ＲＣコンプレクス層から反射される光の強度プロファイルに適合する曲線１１５を示す。
【００２０】
近似曲線１１５の一つ若しくはそれ以上のパラメータは、例えば、網膜の境界に対するＲＣコンプレクス層の位置、ＲＣコンプレクス層の厚さなどの、ＲＣコンプレクス層の物理的特徴と、相関し得る。従って、近似曲線のパラメータは、ＲＣコンプレクス層の形態特徴を、分析し、パラメータ化し、計測し、及び／又は評価するのに用いられ得る。例えば、ＲＣコンプレクスの厚さは、本明細書に記載の方法を用いることにより取得され得る。従って、本明細書に記載の方法の種々の実施形態は、ＡＭＤについての迅速且つ早期の診察を促進し得る。一般性を喪失すること無く、本明細書に記載の方法の種々の実施形態は、ガウス曲線適合方法を用いてＲＣコンプレクス層の計測を自動化し得るコンピュータ実装アルゴリズムを含む。本明細書に記載の方法の実施形態は、形態により確認される、ドルーセンのようなＲＰＥ変形を検出することもできる。
【００２１】
ＲＣコンプレクス層を分析し及び／又は計測するコンピュータ実装方法の実施形態
図２は、例えば、ＲＣコンプレクス層などの、網膜の層の種々のパラメータを分析し及び／又は計測する、コンピュータ実装方法２００の実施形態を示すフローチャートである。方法は、ブロック２０５に示すような、撮像システムを用いて網膜の画像データを取得するステップを含む。方法の種々の実施形態では、画像データは、例えば、ＳＤ−ＯＣＴシステムなどの、ＯＣＴシステムを用いて取得され得る。方法のある実施形態では、画像データは、眼科用超音波システムを用いて取得され得る。方法の種々の実施形態では、画像データは、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データを含み得る。第１の画像データの各々のセットは、網膜上の単独の位置にビーム（例えば、光のビーム、若しくは、超音波ビーム）を仕向けて、複数の深さにて網膜のその部分からの反射した及び／又は散乱したビームを収集することにより取得され得、本明細書ではａ−スキャン画像とも称する。方法の種々の実施形態では、画像データは、一つ若しくはそれ以上のセット、第２の画像データを含む。第２の画像データの個々のセットは、網膜のエリアに亘ってビームをスキャンすることにより取得され得、本明細書ではｂ−スキャン画像とも称する。網膜の体積画像は、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の及び第２の画像データを組み合わせることにより取得され得る。種々の実施形態では、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の及び第２の画像データの、各々は、種々の網膜層から反射する光の強度を表す信号を含み得る。
【００２２】
（例えば、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の及び／若しくは第２の画像データ、又は、ａ−スキャン画像及び／若しくはｂ−スキャン画像を含む）画像データは、ブロック２１０に示すように、ノイズを減少するために数学的に平均されてもよい。方法の種々の実施形態では、コンピュータ実装アルゴリズムが、画像データを平均するのに用いられてもよい。例えば、種々の実施形態では、コンピュータプログラムにより提供されるマルチフレーム平均関数（例えば、ＩＶＶＣソフトウエア）がノイズを減少するのに用いられてもよい。方法のある実施形態では、第１のセットの画像データが、更にノイズを減少させるために、個々のａ−スキャンにおける１１ピクセル平均を伴う１次元（１−Ｄ）フィルタを用いて更に処理されてもよい。（例えば、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の及び／若しくは第２の画像データを含む）画像データは、ブロック２１５に示すように、網膜曲率を説明するように更に処理されてもよい。一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の及び／若しくは第２の画像データは、コンピュータ実装ソフトウエア及びアルゴリズムを用いて処理され得る。例えば、方法の実施形態では、例えば、マサチューセッツ州、ナティックのＭａｔｈＷｏｒｋｓからのＭＡＴＬＡＢ（登録商標）などの、画像処理ソフトウエアが、本明細書に記載の種々の画像処理関数を実行するのに用いられてもよい。例えば、ある実施形態では、網膜曲率は、第１の曲線（例えば、二次曲線）を一つ若しくはそれ以上のセットの第２の画像データを適合させることにより取得され得る。近似する第１の曲線は、個々のｂ−スキャン画像の網膜の曲率を実質的に模倣するパラメータを有してもよい。近似する第１の曲線により提示される情報は、網膜を整備するのに用いられ得る。網膜を整備することにより（若しくは、網膜の曲率を考慮することにより）、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々（若しくは、各々のａ−スキャン画像）における種々の網膜層（例えば、ＲＣコンプレクス層）の位置は、より的確に且つ精密に予測され得る。
【００２３】
方法２００は更に、ブロック２２０に示すように、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々においてＲＣコンプレクス層の位置を決定するステップを含む。一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々におけるＲＣコンプレクス層の位置を決定するステップを含む様々な方法が用いられ得る。例えば、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々が、種々の網膜層から反射する光の強度を表す信号を含むとき、閾値強度より高い強度を有する信号のグループは、ＲＣコンプレクス層から反射する信号を表し得る。方法の種々の実施形態では、閾値強度は、撮像システムの種々のパラメータに依存して調整される変数であってもよい。例えば、閾値強度は、撮像システムの信号対ノイズ比（ＳＮＲ）に依存し得る。従って、網膜の境界に対するＲＣコンプレクス層の位置は、閾値より大きい強度を伴う信号のグループの位置から決定され得る。ＲＣコンプレクス層の位置を、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々における信号の強度及び／又は振幅と相関させるステップを含む、他の数学的若しくはデータ分析方法は、ＲＣコンプレクス層の位置を決定するのに用いられ得る。方法の種々の実施形態では、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々（若しくは、各々のａ−スキャン画像）におけるＲＣコンプレクス層の相対位置は、最も強い信号強度と、網膜の境界に対するその距離との組み合わせを用いて検出され得る。
【００２４】
方法２００は更に、ブロック２２５に示すように、第２の曲線を、ＲＣコンプレクス層の信号に対応する、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々（若しくは、各々のａ−スキャン画像）の一部に適合するステップを、含む。近似する第２の曲線は、指数関数、二次関数、多項式関数、若しくは他の数学的関数を含み得る。例えば、第２の曲線は、以下の式（１）で数学的に表されるガウス曲線Ｇ（ｘ）であってもよい。
【００２５】
【数１】
2018531738.tif 000003
【００２６】
上記式（１）では、変数「ａ」は、種々の実施形態においてピーク信号強度に対応し得るガウス曲線Ｇ（ｘ）のピーク値を表す。上記式（１）を参照して、変数「ｂ」は、ガウス曲線Ｇ（ｘ）のピークの位置を表し、種々の実施形態では該ピークの位置は、ＲＣコンプレクス層の位置に対応し得る。続けて式（１）を参照して、変数「ｃ」は、ガウス曲線Ｇ（ｘ）の二乗平均平方根（ＲＭＳ）幅を表し、種々の実施形態では該幅は、ＲＣコンプレクス層の厚さに対応し得る。方法の種々の実施形態では、ＲＣコンプレクス層からの信号に対応する、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々（若しくは、各々のａ−スキャン画像）の一部を、ガウス曲線Ｇ（ｘ）と適合させるために、非線形最小二乗法が用いられ得る。従って、ＲＣコンプレクス層の一つ若しくはそれ以上のパラメータ（例えば、網膜の境界に対するＲＣコンプレクス層の厚さ及び／又は位置）は、ブロック２３０に示すように、近似する第２の曲線から決定され得る。
【００２７】
本明細書に記載の方法を用いて、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々（若しくは、各々のａ−スキャン画像）から取得されるＲＣコンプレクス層の厚さは、ブロック２３５に示すように、２次元のＲＣコンプレクス層厚さマップを再構成するのに組み合わされてもよい。方法２００の実施形態での動作は図２にて特定の順序で表現されているが、これらの動作は示される特定の順序で実行される必要は無い、ということが理解される。例えば、ブロック２２０の動作は、ブロック２２５の動作が実行された後に、実行されてもよい。従って、上述のように、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々における、ＲＣコンプレクス層の位置は、ＲＣコンプレクス層からの信号に対応する一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々の一部に近似する曲線（例えば、最も高い強度を伴う信号を含む曲線の領域）から決定され得る。別の例として、ブロック２２０の動作は、ブロック２２５の動作が実行された後に、ブロック２３０の動作と同時に実行されてもよい。従って、上述のように、一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々におけるＲＣコンプレクス層の位置、及び、ＲＣコンプレクス層のパラメータ（例えば、厚さ）は、ＲＣコンプレクス層からの信号に対応する一つ若しくはそれ以上のセットの、第１の画像データの各々の一部に近似する曲線（例えば、最も高い強度を伴う信号を含む曲線の領域）から同時に決定され得る。
【００２８】
ＲＣコンプレクス層の厚さを分析し及び／又は計測するコンピュータ実装方法は、以下に記載の動物研究で用いられ、取得された結果は、ＲＣコンプレクス層の厚さを分析し及び／又は計測するコンピュータ実装方法の有効性を評価するために、他の方法を用いて取得されたＲＣコンプレクス層の厚さと比較された。
【００２９】
材料及び方法
動物
国立健康指針研究所、並びに、眼科及び視覚研究における動物利用の声明に従って全ての動物の処置が行われ、ロマリンダ大学の動物愛護利用制度委員会により承認された。
【００３０】
視神経挫滅
６匹の生後６週のＣ５７ＢＬ／６雌マウスは、２０ｍｇ／ｋｇのキシラジンと１０ｍｇ／ｋｇのケタミンの混合で麻酔をかけられ、視神経挫滅の処置がそれらに実行された。光学神経挫滅は、結膜に小切開を作成すること、微小鉗子（デュモント＃５／４５鉗子、カタログ番号＃ＲＳ−５００５；ロボズ、メリーランド州）を用いることにより、眼球背後の視神経を暴露することを、含んだ。続いて、視神経が、１５秒間、デュモント＃７交差作用の鉗子（カタログ番号＃ＲＳ−５０２７；ロボズ、メリーランド州）により、グローブから約１−３ｍｍ捕まれた。処置の終わりに、少量の潤いを与えるための目薬（ファルコンファーマシューティカル、フォートワース、テキサス州）を眼に加え乾きから保護した。手術をしない、別の６匹の年齢性別の適合したマウスを、対照群として使用した。
【００３１】
ＳＤ−ＯＣＴ撮像
マウスの瞳孔は、人工涙液に続く１％トロピカミド（ボシュロム、カリフォルニア州）により拡張された。マウスは、動物撮像搭載及び齧歯類アラインメントステージに、固定された。例えば、バイオプチゲン、ダラム、ノースカロライナ州により販売されるＯＣＴ撮像システム・エンヴィス２２００−ＨＲ  ＳＤ−ＯＣＴなどの、ＯＣＴ撮像システムを用いて、画像が取得された。画像は、１．６ｍｍ×１．６ｍｍのエリアを伴う、矩形ボリュームのスキャンにより獲得された。獲得された画像は、３フレーム／ｂ−スキャンでの１０００ａ−スキャン／ｂ−スキャンと、全体１００ｂ−スキャンとを、含んだ。画像は、バイオプチゲン、ダラム、ノースカロライナ州により販売されるＯＣＴ撮像システム・エンヴィス２２００−ＨＲ  ＳＤ−ＯＣＴと共に用いるように構成されたインヴィヴォヴュクリニック（ＩＶＶＣ）アプリケーションソフトウエアを用いて獲得された。ある例では、画像は、視神経挫滅のプロセスの後５日で取得された。
【００３２】
組織
マウスは、安楽死され、ハートマン溶液（シグマ、セントルイス、ミズーリ州）によりかん流された。かん流されたマウスの眼は切除され、１８時間ハートマン溶液で浸され、４％ホルムアルデヒド溶液に移され２週間置かれた。安楽死されたマウスの眼はパラフィンに埋め込まれた。７μｍ厚さの矢状断面は、組織を研究するためのサンプルを取得するべく、視神経頭を介して切られヘマトキシリン及びエオシンで染色された。
【００３３】
コンピュータ実装ＲＣコンプレクス分析方法から取得された結果
図３Ａは、上述のように準備されるマウスの網膜のサンプルの組織構造から取得される画像である。網膜神経繊維層（ＲＮＦＬ）、内網状層（ＩＰＬ）、内顆粒層（ＩＮＬ）、外核層（ＯＮＬ）、光受容体層（ＰＲＬ）のＩＳ／ＯＳ、網膜色素上皮（ＲＰＥ）及び脈絡膜、を含む種々の網膜層が、図３Ａで観察され得る。図３Ｂは、マウスの網膜についての、上述のＯＣＴシステムにより獲得される画像の例（例えば、ｂスキャン）を示す。ＯＣＴシステムにより獲得される画像は、種々の網膜層から反射する光から生じる、変動する輝度／強度を伴う複数のバンドを示す。ＯＣＴにより獲得される画像は良品質のものであり、図３Ａに示す組織画像で観察される網膜神経繊維層（ＲＮＦＬ）、内網状層（ＩＰＬ）、内顆粒層（ＩＮＬ）、外核層（ＯＮＬ）、光受容体層（ＰＲＬ）のＩＳ／ＯＳ、網膜色素上皮（ＲＰＥ）及び脈絡膜を含む、個々の細胞層は、図３Ｂに示すＯＣＴ画像の対応する強度バンドと、マッチし得る。上述のＲＣコンプレクス層を分析し、パラメータ化し、及び／又は計測するコンピュータ実装自動方法は、ＯＣＴシステムにより獲得される画像に適用された。コンピュータ実装方法は、ＲＣコンプレクス層を検出することも、その厚さを計測することもできた。図４Ａは、上述のコンピュータ実装方法により自動的に検出されるＲＣコンプレクス層４０１ａを示し、図４Ｂは、手動で検出されるＲＣコンプレクス層４０１ｂの検出を示す。
【００３４】
図４Ａ及び図４Ｂは、ＯＣＴシステムにより取得された同一の画像（例えば、ｂ−スキャン）であるが、差異は、図４Ａに示すＲＣコンプレクス層４０１ａが自動的に検出されその厚さが上述のコンピュータ実装方法により計測されているが、図４ＢのＲＣコンプレクス層４０１ｂが手動で検出されその厚さが手動描写により計測されている、ということである。図４Ｃは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法により自動的に計測されたＲＣコンプレクス層の厚さと、手動描写により計測されバー４０７により表されるＲＣコンプレクス層の厚さとの間の比較を示す。本明細書に記載のコンピュータ実装方法により取得されるＲＣコンプレクス層４０１ａの厚さは、４２．８９±４．６４μｍである。８４５データポイントによる手動描写を用いるＲＣコンプレクス層４０１ｂの厚さは、４４．１６±５．６３μｍである。図４Ｃは、本明細書に記載の自動コンピュータ実装方法により取得されたＲＣコンプレクス層の厚さが、手動により計測された厚さと比較され得ることを示す。図４Ａ及び図４ＢにＯＣＴ画像内の矢印４０３ａ及び４０３ｂにより示される領域は、表面血管がＯＣＴ画像に影を生じる位置を示す。図４Ｃのバー４０９及び４１１は、影を生じる表面血管を有する位置にて、及び、表面血管を欠く位置にて、夫々、計測されるＲＣコンプレクス層４０１ｂの厚さを示す。コンピュータ実装方法を用いて取得される、バー４０９により表される表面血管を伴う領域の、及び、バー４１１により表される表面血管を伴わない領域の、平均厚さは、夫々、４１．６１±３．８８μｍ、及び、４２．８５±４．０９μｍであった。手動描写を用いて取得される、バー４１３により表される表面血管を伴う領域の、及び、バー４１５により表される表面血管を伴わない領域の、平均厚さは、夫々、４４．７２±６．０３μｍ、及び、４０．９２±３．９３μｍであった。本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて厚さを計測するとき統計的な誤差の範囲が約３％であり、手動描写を用いて厚さを計測するとき統計的な誤差の範囲が約９％であることを含めて、血管を含む領域の厚さと血管を含まない領域の厚さとの差異は、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて行う厚さ計測が、厚さを計測する手動の方法よりも、血管により生じる影に対して、より耐性がある、ということを示す。
【００３５】
ＯＣＴ撮像システムを用いて取得される全体の体積画像データを処理し、以下の図５Ａ〜図５Ｃを参照して以下で説明するＲＣコンプレクス厚さマップを自動的に生成するのに、本明細書に記載のコンピュータ実装方法は用いられ得る。図５Ａは、ＯＣＴ撮像システムにより取得される眼底の画像を示す。図５Ｂは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。図５Ｃは、手動描写の方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。視神経頭（ＯＮＨ）５０１は、図５Ａに描くＯＣＴ眼底画像にて、並びに図５Ｂ及び図５Ｃに描くＲＣコンプレクス厚さマップにて、見られる。本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の厚さマップは、脈絡膜血管ネットワークの一部でもある更なる構造５０３を示す。本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の厚さマップと対比して、手動描写の方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の厚さマップ上に、人為的な水平跡が観察される。
【００３６】
ＲＣコンプレクス変形
図６Ａ〜図６Ｅは、視神経挫滅の処置の後５日でＯＣＴ撮像システムを用いて取得された画像を表す。図６Ａは、撮像システムを用いて取得される眼底画像を示す。図６Ｂは、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。図６Ｃは、手動描写の方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップを示す。図６Ｂは、図６Ｂにて矢印により示される、ＲＣコンプレクス層における変形を説明する。対照的に、図６Ａに描く眼底画像は何ら変形を示さない。図６Ｄは、図６Ｂに示す領域６０５に対応する網膜の領域に亘ってＯＣＴ撮像システムを用いて取得される複数のａ−スキャン画像を含む画像を説明する。図６Ｅは、図６Ｄに描く画像の一部６０７の拡大図である。図６Ｆは、図６Ｅに示すＯＣＴ画像と相関する組織画像である。本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップにて観察される変形は、図６Ｄ及び図６Ｅにて描く画像内の網膜に亘る種々の領域（例えば、６１０ａ及び６１０ｂ）のＲＣコンプレクス層の熱くなった部分から、確認され得る。図６Ｆに描く組織画像は、領域６１０ｃのＲＣコンプレクス層の変形も示す。図６Ａに描く眼底画像は、ＲＣコンプレクス層の変形を示さなかったのであり、よって、ＯＣＴ画像よりも診断において実効的では無い、ということに留意すべきである。図６Ｂ〜図６Ｅにて観察されるＲＣコンプレクス層の変形は、組織歯研により検証された融合性のドルーセン状の変形の形成と、関連付けられ得る。
【００３７】
臨床適用例
ＡＭＤは、７５歳を超える人々の３０％に影響を与える深刻な網膜損傷である。ＡＭＤを診断する従来の方法は、網膜色素上皮（ＲＰＥ）における変形を検出するカラー眼底撮影法（ＣＦＰ）に依存する。しかしながら、図６Ａ〜図６Ｂを参照して上記にて説明したように、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の、ＯＣＴ画像及び／又は２次元厚さマップは、眼底画像と対比して、ＲＰＥ変形を検出するためのより良い画像感度及び画質を提供できる。変形は通常、光受容体とＲＰＥ層との間の分離として生じ得ることに、留意すべきである。それらドルーセン状の層の分離は、ＲＣコンプレクスを厚くするなどの、各々のドルーセン状のエリアの周辺にてＲＰＥに変化を生じる可能性があり、これら変化は、網膜のエリアに亘る複数のａ−スキャン画像を含むＯＣＴ画像、及び、複数のａ−スキャン画像から再構成されるＲＣコンプレクス厚さマップにて、観察され得る。ドルーセン状の領域は、ＲＣコンプレクス厚さマップ上で中空形状として現れることがある。
【００３８】
ＯＣＴ撮像から導出される網膜層厚さと組織構造との間の、解剖学的相関の結果は、組織試験のために処理された後の組織収縮の結果として、変動し得ることに、留意すべきである。よって、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得される、ＲＣコンプレクス層を含む、種々の網膜層の厚さ計測と、手動描写の方法を用いて取得される、ＲＣコンプレクス層を含む、種々の網膜層の厚さとの間の、比較は、本明細書に記載のコンピュータ実装方法が種々の網膜層の厚さを計測し得る的確性及び精密性を比較するために、為され得る。
【００３９】
脈絡膜特性マップ
図５Ｂを参照して上記にて説明したように、本明細書に記載のコンピュータ実装方法を用いて取得されるＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップにて、種々の構造及び／又はテクスチャ５０３が観察され得る。これらの構造及び／又は特性は、脈絡膜層により生じ得るＲＣコンプレクス層の厚くなった部分の結果であり得る。図７Ａは、図５Ｂに描くＲＣコンプレクス層の２次元厚さマップに寄与した３１番目のｂ−スキャン画像である。図７Ａでは、ＲＣコンプレクス層の領域７０１は通常の厚さを有し、ＲＣコンプレクス層の領域７０３は増大した厚さを有する。図７Ａでは、参照符号７０５ａ及び７０５ｂは、ＲＣコンプレクス層の境界を示し、参照符号７０５ｃは、ＲＣコンプレクス層の中央を示す。図７Ｂは、図７Ａに示す領域７０１に対応するＲＣコンプレクス層の領域で、ＯＣＴ撮像システムから受信された信号を平均することにより取得された行プロジェクションのガウス曲線フィッテング結果を示す。図７Ｃは、図７Ａに示す領域７０３に対応するＲＣコンプレクス層の領域で、ＯＣＴ撮像システムから受信された信号を平均することにより取得された行プロジェクションのガウス曲線フィッテング結果を示す。信号を平均することは、ノイズに干渉すること無く、自動曲線フィッテング方法をより良く実演できる。図７Ｃに示す分布（若しくは、行プロジェクション）に適合する曲線（図７Ｃの実線）は、図７Ｂに示す分布（若しくは、行プロジェクション）に適合する曲線（図７Ｂの実線）の標準偏差よりも、より大きい標準偏差（若しくは、ＲＭＳ幅）を有するのであり、その結果として、領域７０１におけるＲＣコンプレクス層は、領域７０３におけるＲＣコンプレクス層よりも大きい厚さを有する、ということになる。図７Ｂの近似曲線から取得される領域７０１の平均厚さは５４．３３μｍであり、図７Ｃの近似曲線から取得される領域７０３の平均厚さは８０．７１μｍである。図７Ｃに描く行プロジェクションにおける更なるピークの存在のために、領域７０３の平均厚さは領域７０１の平均厚さよりも大きい。この更なるピークは、ＲＰＥ層に近接する脈絡膜層から生じるのであり、メラニン色素及び血管を含む。マウスの網膜のＯＣＴ撮像システムにより取得される画像では、これらの二つの層は、単独の明るい層により表され得ることが多い。よって、フィッテング結果は、脈絡膜層内部のメラニン及び／又は血管の分布に影響され得る。
【００４０】
ＯＮＣ誘導ドルーセン及びＡＭＤへの影響
マウスの網膜でＯＮＣ処置を行うことは結果として、ドルーセン状の構造により生じるものと同じような先天性免疫応答と成り得る。更に、光凝固誘導のドルーセン退行は、ＲＰＥ層のドルーセン状の構造の可逆性を意味し得る。ドルーセンのマウス動物モデルは通常、例えば、トランスジェニック遺伝子（Ｔｇ）マウス、若しくはＡＭＤマウス動物モデルの軽度の損傷で、見られる。これらのモデルは、観察するためのドルーセンを生成するのに長い時間がかかる。よって、マウスのドルーセン動物モデルの時間消費処置を改善するために、マウスＯＮＣのような急性動物モデルは、ＲＰＥ−脈絡膜コンプレクス層の変化を検出する技術を開発するための、実効的なやり方を提供し得る。
【００４１】
人間の網膜の層を分析する
ＲＣコンプレクス層を分析し及び／又は計測するコンピュータ実装方法は、例えば、マウスや人間などの、様々な動物からＯＣＴシステムを用いて取得される画像に利用されるように適用され得る。ＲＣコンプレクス層を分析し及び／又は計測するコンピュータ実装方法を人間の網膜に関して適用することを考慮すると、人間の網膜のサイズ及び信号プロファイルはマウスとは異なるので、ノイズ閾値、信号フィルタサイズ、及び曲線適合係数の境界設定を含む、アルゴリズムのパラメータは、インプット画像データの特徴に依存して、調整され得る。
【００４２】
ＲＣコンプレクス層の計測される厚さの正確性は、ＯＣＴ撮像システムにより取得される画像を分析するとき網膜の視神経頭（ＯＮＨ）領域を除外することにより、改善され得る。
【００４３】
本明細書に開示の様相と関連して記載される、種々の例示のロジック、論理ブロック、モジュール及び回路を実装するのに用いられる、ハードウエア及びデータ処理装置は、汎用単一若しくはマルチチッププロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、若しくは、本明細書に記載の機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせにより、実装され得る、若しくは実行され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、即ち、従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、若しくは、状態機械であればよい。プロセッサは、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連動する一つ若しくはそれ以上のマイクロプロセッサ、又は任意の他のそのような構成などの、コンピュータ装置の組み合わせとしても実装され得る。ある実装では、特定のステップ及び方法は、所与の機能に特化した回路により実行され得る。
【００４４】
一つ若しくはそれ以上の様相では、記載の機能は、この明細書に開示の構造及びそれらの構造的均等物を含む、ハードウエア、デジタル電子回路、コンピュータソフトウエア、ファームウエア、又は、それらの任意の組み合わせで、実装され得る。この明細書に記載の発明本旨の実装は、一つ若しくはそれ以上のコンピュータプログラム、即ち、コンピュータプログラム命令の一つ若しくはそれ以上のモジュールとしても実装され得、それらコンピュータプログラムは、データ処理装置による実行のための、若しくはデータ処理装置の動作を制御する、コンピュータ記録媒体でエンコードされている。
【００４５】
ソフトウエアで実装されると、機能は、一つ若しくはそれ以上の命令として、コンピュータ読み取り可能媒体に記録され得、若しくは、コンピュータ読み取り可能媒体に対して転送され得る。本明細書に開示の方法若しくはアルゴリズムのステップは、コンピュータ読み取り可能媒体に常駐し得るプロセッサ実行可能ソフトウエアモジュールで実装され得る。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータプログラムを一箇所から別の箇所に移送することが可能である、コンピュータ記録媒体と通信媒体との両方を、含む。記録媒体は、コンピュータによりアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であればよい。非限定的な、例として、それらコンピュータ読み取り可能媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ若しくは他の光学ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記録装置、又は、命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコードを記録するのに用いられ得、且つ、コンピュータによりアクセスされ得る、任意の他の媒体を、含み得る。また、任意の接続は、適宜、コンピュータ読み取り可能媒体と称されることがある。本明細書で用いる、ディスク（ｄｉｓｋ）及びディスク（ｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光学ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピディスク、及びブルーレイディスクを含むが、ここでディスク（ｄｉｓｋ）は通常、データを磁気的に再生し、ディスク（ｄｉｓｃ）はレーザにより光学的にデータを再生する。上記の組み合わせも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲に含まれ得る。更に、方法若しくはアルゴリズムの動作は、機械読み取り可能媒体及びコンピュータ読み取り可能媒体上のコード及び命令の、一つ若しくは任意の組み合わせ若しくはセットとして、存在し得、それらはコンピュータプログラムプロダクトに組み込まれ得る。
【００４６】
特に、「できる（ｃａｎ）」「できる（ｃｏｕｌｄ）」「かもしれない（ｍｉｇｈｔ）」「かもしれない（ｍａｙ）」「例えば」などの、本明細書で用いられる条件付き言語は、具体的に別途記述されない限り、若しくは、用いられる文脈の範囲内で別途理解されない限り、ある実施形態が、他の実施形態は含まないにせよ、ある特性、要素及び／若しくはステップを含むことを伝える、ということを概略意図している。よって、それら条件付き言語は、特性、要素及び／若しくはステップがいずれにせよ一つ若しくはそれ以上の実施形態のために要求されることを、又は、一つ若しくはそれ以上の実施形態が、これらの特性、要素及び／若しくはステップが任意の特定の実施形態に含まれるかどうかを、若しくは任意の特定の実施形態で実行されるべきであるかどうかを、著者のインプット若しくは促進と共に若しくはなしで、決定するロジックを必然的に含むことを、意味することを概略意図するものでは無い。用語「含有する」「含む」「有する」などは同義であり、包含的に用いており、変更可能なものであり、更なる要素、特性、アクト、動作などを排除するものでは無い。また用語「又は」は、（排他的な意味では無く）包含的な意味で用いられており、例えば、リストにおける要素を接続するのに用いるとき、用語「又は」は、リスト内の要素の、一つ、一部、若しくはすべてを、意味する。
【００４７】
本開示の或る実施形態を記載してきたが、これらの実施形態は例示としてのみ示したのであり、本開示の範囲を限定することを意図しない。どの一つの特性も特性のグループも、どの特定の実施形態に必要では無いし、どの特定の実施形態に含まれるものでは無い。本開示全体を通して、「種々の実装」、「一つの実装」、「幾つかの実装」、「幾つかの実施形態」、「ある実施形態」などの言及は、実施形態に関連して記載される特定の特性、構造、ステップ、プロセス、若しくは特徴は、少なくとも一つの実施形態に含まれる、ということを意味する。よって、「幾つかの実施形態」、「ある実施形態」などのフレーズの出現は、本開示全体を通して、必ずしも同じ実施形態に言及するものでは無く、同じ若しくは異なる実施形態の一つ若しくはそれ以上に言及することもある。実際に、本明細書に記載の新規の方法及びシステムは、種々の他の形式で具現化され得る。更に、本明細書に記載の実施形態の形式における種々の省略、追加、置換、均等物、再構成、及び変更は、本明細書に記載の発明の精神から乖離すること無く、為され得る。
【００４８】
本開示の様相を要約するために、特定の実施形態の或る目的及び利点を本開示に記載する。どの特定の実装によってもそれら目的や利点の全てが必ずしも達成され得ないことが理解されるべきである。よって、例えば、本明細書で教示され若しくは示唆されるようには必ずしも他の目的若しくは利点を達成せずとも、本明細書に教示する一つの利点や一群の利点を達成する若しくは最適化するように、実装が提供され若しくは実施され得る、ということを当業者は認識するであろう。
【００４９】
別個の実装の文脈で本明細書に記載する或る特性は、単独の実装にて組み合わせでも実装され得る。逆に、単独の実装の文脈で記載する種々の特性は、多数の実装にて別々にも、又は、任意の適切なサブコンビネーションでも、実装され得る。更に、特性は、或る実施形態で作用するものとして上記で記述し得るのでありそのように当初主張され得るが、請求項における組み合わせからの一つ若しくはそれ以上は或る場合には、組み合わせから削除し得るのであり、請求項における組み合わせはサブコンビネーション若しくはサブコンビネーションの変形に導かれ得る。
【００５０】
同様に、図面にて動作は特定の順序で表されているが、それら動作は示されるその特定の順序でも順番通りでも実行される必要は無く、所望の結果を達成するためには全ての示される動作が実行されるべきである、ということを当業者は即座に認識するであろう。更に、図面は、フロー図の形式でもう一つの例示のプロセスを概略表し得る。しかしながら、表されていない他の動作も、概略示される例示のプロセスに組み込まれ得る。例えば、一つ若しくはそれ以上の動作は、示される動作のいずれの前でも、後でも、同時でも、又は間でも、実行され得る。ある状況では、マルチタスク及び並行処理が有利であることもある。更に、上記で記載の実装における種々のシステムのコンポーネントの分離は、全ての実装においてそのような分離を要求するものであると、理解されるべきではなく、記載するプログラムコンポーネント及びシステムは概略単独のソフトウエアプロダクトに統合可能であり、又は、多数のソフトウエアプロダクトにパッケージ化され得る、ということが理解されるべきである。更に、他の実装は以下の請求項の範囲内にある。ある場合には、請求項で記載する動作は異なる順序で実行可能であり尚所望の結果を達成し得る。
【符号の説明】
【００５１】
１０２・・・網膜の画像。
【図１Ａ】
2018531738.tif 000004
【図１Ｂ】
2018531738.tif 000005
【図１Ｃ】
2018531738.tif 000006
【図２】
2018531738.tif 000007
【図３Ａ】
2018531738.tif 000008
【図３Ｂ】
2018531738.tif 000009
【図４Ａ】
2018531738.tif 000010
【図４Ｂ】
2018531738.tif 000011
【図４Ｃ】
2018531738.tif 000012
【図５Ａ】
2018531738.tif 000013
【図５Ｂ】
2018531738.tif 000014
【図５Ｃ】
2018531738.tif 000015
【図６Ａ】
2018531738.tif 000016
【図６Ｂ】
2018531738.tif 000017
【図６Ｃ】
2018531738.tif 000018
【図６Ｄ】
2018531738.tif 000019
【図６Ｅ】
2018531738.tif 000020
【図６Ｆ】
2018531738.tif 000021
【図７Ａ】
2018531738.tif 000022
【図７Ｂ】
2018531738.tif 000023
【図７Ｃ】
2018531738.tif 000024
【国際調査報告】
2018531738.tif 000025
2018531738.tif 000026