(57)【要約】改善されたＯＣＴ血管造影撮像のための様々なシステム及び方法が記載される。眼の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像データにおいて網膜内流体を識別する方法例は、ＯＣＴシステムを使用してＯＣＴ画像データを収集することを含む。データは、試料の概ね同じ組の位置で収集されたＯＣＴ画像データを含む少なくとも１つのクラスタスキャンを含む。第１の運動対比画像は、第１のＯＣＴ血管造影処理技法をクラスタスキャンに適用して、試料内の運動対比を強調することによって生成される。第２の運動対比画像は、第２のＯＣＴ血管造影処理技法をクラスタスキャンに適用して、試料内の運動対比を強調することによって生成される。眼の網膜内流体を表示する画像は、第１及び第２の運動対比画像を使用して生成され、且つ続いて表示又は記憶されるか、または更に分析される。
2018527993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像データにおいて網膜内流体を識別する方法であって、
（ａ）ＯＣＴシステムを使用してＯＣＴ画像データを収集することであって、データは、試料の概ね同じ組の位置で収集されたＯＣＴ画像データを含む少なくとも１つのクラスタスキャンを含む、収集すること、
（ｂ）第１のＯＣＴ血管造影処理技法を前記クラスタスキャンに適用して、前記試料内の運動対比を強調することにより、第１の運動対比画像を生成すること、
（ｃ）第２のＯＣＴ血管造影処理技法を前記クラスタスキャンに適用して、前記試料内の運動対比を強調することにより、第２の運動対比画像を生成することであって、前記第１のＯＣＴ血管造影処理技法は、前記第２のＯＣＴ血管造影処理技法とは異なる、前記第２の運動対比画像を生成すること、
（ｄ）前記第１の運動対比画像及び前記第２の運動対比画像を使用して、前記眼内の網膜内流体を表示する画像を生成すること、
（ｅ）網膜内流体を表示する前記画像又はその更なる分析を表示又は記憶すること
を含む方法。
【請求項２】
ステップ（ｄ）は、
（ｄ１）ステップ（ａ）〜（ｃ）を繰り返して、前記試料のある範囲の横断位置にわたる異なる画像の組を生成することであって、異なる画像は、各反復で前記第１の運動対比画像と前記第２の運動対比画像とを比較することによって生成される、前記異なる画像の組を生成すること、
（ｄ２）前記異なる画像を結合して、異なる画像の三次元（３Ｄ）ボリュームを作成すること、
（ｄ３）前記眼の網膜内流体を表示する異なる画像の前記３Ｄボリュームの二次元（２Ｄ）表現を生成すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のＯＣＴ血管造影処理技法は、高感度ＯＣＴ血管造影処理技法であり、及び前記第２のＯＣＴ血管造影処理技法は、低感度ＯＣＴ血管造影処理技法である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記高感度ＯＣＴ血管造影処理技法は、位相関連技法であり、及び前記低感度ＯＣＴ血管造影処理技法は、強度に基づく技法である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の運動を分析する方法であって、
ＯＣＴシステムを使用してＯＣＴ画像データを収集することであって、データは、試料の概ね同じ組の位置であるが、時間を隔てて収集されたＯＣＴ画像データを含む少なくとも１つのクラスタスキャンを含む、前記ＯＣＴ画像データを収集すること、
前記クラスタスキャン内の位相変化を分析して、前記ＲＮＦＬの速度を特定すること、
前記ＲＮＦＬの前記速度又はその更なる分析を表示すること
を含む方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つのクラスタスキャン内の前記ＯＣＴ画像データは、検出を最適化するために、ＲＮＦＬ運動の予期される方向に平行であるか又は直交するスキャンパターンで収集される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
試料の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）血管造影画像においてアーチファクトの影響を低減する方法であって、
ＯＣＴシステムを使用してＯＣＴ画像データを収集することであって、前記ＯＣＴ画像データは、前記試料の概ね同じ組の位置で収集されたデータを含む少なくとも１つのクラスタスキャンを含む、前記ＯＣＴ画像データを収集すること、
第１のＯＣＴ血管造影処理技法を前記ＯＣＴ画像データに適用して、前記試料内の運動対比を強調することにより、第１の運動対比画像を生成すること、
第２のＯＣＴ血管造影処理技法を前記ＯＣＴ画像データに適用して、前記試料内の運動対比を強調することにより、第２の運動対比画像を生成することであって、前記第１のＯＣＴ血管造影処理技法は、前記第２のＯＣＴ血管造影処理技法と異なる、前記第２の運動対比画像を生成すること、
前記第１の運動対比画像及び前記第２の運動対比画像を使用して、アーチファクト低減画像を生成すること、
前記アーチファクト低減画像を表示又は記憶すること
を含む方法。
【請求項８】
前記アーチファクト低減画像を生成することは、
前記第１の運動対比画像でのアーチファクトの位置を識別すること、
前記第２の運動対比画像での対応する位置を識別すること、
前記第１の運動対比画像でのアーチファクトを有する前記位置のデータを前記第２の運動対比画像での前記対応する位置からのデータで置換して、前記アーチファクト低減画像を作成すること
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
置換データの輝度を調整して、前記アーチファクト低減画像の品質を改善することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の運動対比画像でのアーチファクトの前記位置を識別することは、前記第１の運動対比画像と前記第２の運動対比画像とを比較することに基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記比較は、前記第１の運動対比画像及び前記第２の運動対比画像の減算を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＯＣＴ画像データは、第１の組の撮像条件で収集された第１の組のＯＣＴ画像データ及び第２の組の撮像条件で収集された第２の組のＯＣＴ画像データからなり、前記第１の組の撮像条件及び前記第２の組の撮像条件は異なる、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の組のＯＣＴ画像データ及び前記第２の組のＯＣＴ画像データは、ＯＣＴ画像データの三次元ボリュームであり、前記第２の組の撮像条件は、前記第１の組の撮像条件と比較して異なる高速軸に沿って前記ＯＣＴ画像データを収集することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の運動対比画像は、前記第１のＯＣＴ血管造影処理技法を前記第１の組のＯＣＴ画像データに適用することによって生成され、前記第２の運動対比画像は、前記第２のＯＣＴ血管造影処理技法を第２の組のＯＣＴ画像データに適用することによって生成される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記アーチファクト低減画像を生成することは、
第１の対比画像と第２の対比画像との間で異なる位置を識別すること、
前記第１の運動対比画像と前記第２の運動対比画像とにおいて異なるエリアを除去すること、
前記第１の運動対比画像及び前記第２の運動対比画像を結合して、合成画像にすること
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の運動対比画像と前記第２の運動対比画像との間で前記異なる位置を識別することは、前記第１の運動対比画像と前記第２の運動対比画像とを比較することに基づく、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
第３のＯＣＴ血管造影処理技法を前記第１の組のＯＣＴ画像データ又は前記第２の組のＯＣＴ画像データに適用して、前記試料内の運動対比を強調することにより、第３の運動対比画像を生成すること、
前記第３の運動対比画像を前記合成画像と比較して、前記合成画像内のアーチファクトの位置を識別すること、
前記第３の運動対比画像での対応する位置を識別すること、
前記合成画像でのアーチファクトを有する前記位置のデータを前記第３の運動対比画像での前記対応する位置からのデータで置換して、アーチファクト低減合成画像を作成すること、
前記アーチファクト低減合成画像を表示又は記憶すること
を更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１のＯＣＴ血管造影処理技法は、位相関連技法であり、及び前記第２のＯＣＴ血管造影処理技法は、強度に基づく技法である、請求項７に記載の方法。
【請求項１９】
位相関連強度技法は、相関マッピングＯＣＴ（ｃｍＯＣＴ）技法、スペックル分散技法、振幅脱相関技法、及び対数後複素差分技法の１つである、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
眼の光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）画像データを分析する方法であって、
前記眼の三次元ＯＣＴ画像データを収集することであって、画像データは、複素信号によって表され、前記画像データは、５０％を超える重複面積を有する２つ以上のＢスキャンを含む、収集すること、
前記２つ以上のＢスキャンでの運動対比を、以下の技法
１）相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィ（ｃｍＯＣＴ）
【数１】
2018527993.tif 000009
２）スペックル分散
【数２】
2018527993.tif 000010
３）振幅脱相関
【数３】
2018527993.tif 000011
４）対数後複素差分
【数４】
2018527993.tif 000012
（式中、Ｉは、前記複素信号である）
のうちの１つ技法の前記複素信号を使用して計算すること、
前記運動対比の画像を生成すること、
前記画像又はその更なる処理を記憶又は表示すること
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、改善されたＯＣＴ血管造影撮像のためのシステム及び方法に関し、特に運動及びフローの高感度撮像に関する。
【背景技術】
【０００２】
光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）は、１９９１年の導入以来、有益な臨床撮像ツールになっている。ＯＣＴは、低コヒーレンス干渉法として知られる光学測定技法に基づく。ＯＣＴは、光線を物理的物体に向け、次に後方散乱光の大きさ及び時間遅延を測定及び分析することにより、物理的物体の内部微細構造の高分解能断面撮像を実行する。断面画像は、時間遅延の複数軸測定（横断スキャン又はＡスキャン）を実行し、入射光線を横断してスキャンすることによって生成される。これは、物理的物体を通る断面での光学後方散乱を表す、Ａスキャンの二次元データセット（すなわち、Ｂスキャン）を生成する。三次元ボリュームデータセットは、入射光線をラスタパターンでスキャンすることにより、シーケンシャル断面画像を取得することによって生成することができる（三次元ＯＣＴ（３Ｄ−ＯＣＴ：ｔｈｒｅｅ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ＯＣＴ））。この技法は、非常に細かい細部を有する物理的物体の内部微細構造画像を生成する。例えば、組織の病理をミクロンスケールにおいてインサイチュー且つリアルタイムで効率的に撮像することができる。
【０００３】
幾つかのタイプのＯＣＴシステム及び方法、例えば、時間領域型ＯＣＴ（ＴＤ−ＯＣＴ：ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）及びフーリエ領域型ＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ：Ｆｏｕｒｉｅｒ−ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）が開発されている。ＦＤ−ＯＣＴの使用により、組織学的分析に略匹敵する網膜形態の高分解能撮像が可能である。ＦＤ−ＯＣＴ技術の例としては、スペクトル領域型ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ：ｓｐｅｃｔｒａｌ−ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）及び波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ：ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）が挙げられる。
【０００４】
ＯＣＴは、加齢黄斑変性症（ＡＭＤ：ａｇｅ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｍａｃｕｌａｒ  ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、糖尿病性網膜症（ＤＲ：ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ）、及び網膜血管閉塞等の一般的な網膜血管疾患の識別に使用し得る。しかし、ＯＣＴ撮像の急速な進化にもかかわらず、現行のＯＣＴ技術は、網膜及び脈絡膜微小血管の適切な視覚化を提供しないことがある。したがって、臨床医は、多くの場合、網膜血管疾患を有する患者のＯＣＴ及び蛍光眼底血管造影（ＦＡ：ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）の両方をオーダせざるを得ない。ＦＤ−ＯＣＴ撮像中に生成されたデータを使用して、眼底の血管造影画像を生成する（ＯＣＴ血管造影）への関心が増している。
【０００５】
光学微小血管造影（ＯＭＡＧ：ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｉｃｒｏａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、スペックル分散、位相分散、相関マッピング、及び脱相関を含むが、これらに限定されない様々なＯＣＴ血管造影技法が開発されている（例えば、その全ての内容が参照により本明細書に援用される（特許文献１）、（特許文献２）、（特許文献３）、（非特許文献１）、（非特許文献２）、（非特許文献３）、（非特許文献４）、及び（非特許文献５）を参照されたい）。これらの技法は、ＯＣＴデータを使用して、外因性造影剤を使用せずに微小循環組織層内の機能的血管網の撮像をインビボで達成する。
【０００６】
ＯＣＴ血管造影処理法の重要な点は、眼の１回の検査の過程での異なる時点で捕捉されるＢスキャン等のＯＣＴ信号を比較することにより、背景組織のバルク運動信号から局所信号変動を抽出することである。処理は、複素ＯＣＴデータ（複素ベース）、ＯＣＴデータの振幅部分若しくは強度部分（強度ベース）、又はデータの位相部分（位相ベース）に対して実行することができる。別個の処理された強度情報及び位相情報は、幾つかの手法では組み合わせることもできる。スペックル分散、相関マッピング、及び脱相関等の強度ベースの手法は、運動の補償及び処理についての要件が低いため、実施がより容易である。強度ベースの手法はまた、位相ノイズの影響を受けにくい。しかし、強度ベースの手法は、遅いフローの視覚化において制限を有する。位相信号は運動信号の影響をより受けやすいため、位相分散等の位相ベースの手法は、強度ベースの手法と比較してフローの影響をはるかに受けやすい。しかし、位相情報のみを使用する手法は、低後方散乱信号強度で測定誤差を増大させるおそれがある。また、フローの影響をより受けやすいことに起因して、位相ベースのＯＣＴ血管造影法は、例えば、網膜神経線維層内の隣接する非血管組織内の非常に小さい運動を検出することも可能である。これらの運動は、一般にＯＣＴ血管造影図でのアーチファクトとして現れる。
【０００７】
したがって、複素ベースの手法でのように、振幅情報及び位相情報の両方をＯＣＴ血管造影処理に含むことが有利であり得る。これらのタイプの手法の最大の欠点は、高い計算負荷である。グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ等の並列処理の進歩に伴い、複素光学コヒーレンストモグラフィ血管造影技法で必要とされる処理時間は扱いやすくなる。幾つかのグループは、複素ベースの血管造影処理技法を提案している（例えば、その内容が参照により本明細書に援用される（特許文献４）及び（特許文献５）を参照されたい）。本明細書では、従来、強度データのみに適用されてきた幾つかの追加の複素ベースのＯＣＴ血管造影処理手法を提案する。
【０００８】
説明したように、位相ベースの手法は、フローの影響をより受けやすいため、アーチファクトが多い画像を生成し得る。組織運動アーチファクトは、視覚的に検出することが必ずしも難しくないが、生成される画像の有用性を制限するおそれがある。本明細書では、問題となるアーチファクトタイプの感度が異なる２つ以上の画像分析法又は撮像法の使用を通してアーチファクトを除去する方法を提案する。
【０００９】
緑内障とは、視神経が変性する眼疾患の群を指す。視神経線維の変性に起因して、緑内障は、網膜神経節細胞の進行性の不可逆的死を生じさせ、最終的に失明につながる。失明の第２位の主因として、幾つかのパラメータが緑内障の考えられる病因として研究された（例えば、（非特許文献６）を参照されたい）。パラメータは、特に眼内圧（ＩＯＰ：ｉｎｔｒａｏｃｕｌａｒ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）上昇、低眼内灌流圧、強膜弾性増大、年齢、民族性、近視、局所血管異常、及び視神経頭（ＯＮＨ：ｏｐｔｉｃ  ｎｅｒｖｅ  ｈｅａｄ）の生物力学特性の変化を含む（例えば、（非特許文献７）を参照されたい）。しかし、緑内障で網膜神経節細胞がダメージを受けるメカニズムは、恐らく個々の患者がこれらの危険因子に対して広範囲の感受性を示すため、見解が別れたままである。例えば、ＩＯＰ上昇は、緑内障進行の主な危険因子として見なされてきたが、依然として緑内障の状態又は進行性ＯＮＨ変化の可能性のいずれの確実なインジケータとしても使用することができない。高眼圧症（すなわち、緑内障ではない高ＩＯＰを有する人）及び正常圧又は低圧緑内障（すなわち、ＩＯＰが正常な又は低い緑内障）の両方が、一般的である。
【００１０】
エビデンスは、ＯＮＨの異常な生物力学特性が緑内障の進行に重要な役割を果たし得ることを一層示唆している（例えば、（非特許文献８）を参照されたい）。神経節細胞軸索は、束を形成し、ＯＮＨの強膜篩板の孔を通ってから眼を出る。血流に起因するＩＯＰの脈動的変化は、血液が流れる組織の脈動的変形を生じさせ得る。異常なＯＮＨ生物力学特性が存在する場合、脈動誘導運動から生じる応力及び歪みは、網膜神経節細胞に直接ダメージを及ぼし（例えば、（非特許文献９）を参照されたい）、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ：ｒｅｔｉｎａ  ｎｅｒｖｅ  ｆｉｂｅｒ  ｌａｙｅｒ）の毛細循環灌流を妨げ、又は栄養素輸送を妨害し（例えば、（非特許文献１０）を参照されたい）、又はＯＮＨ構造の慢性の進行性変形を生じさせるおそれがある。特に、視神経頭近くの大動脈は、神経頭自体を変形させ得るとともに、動脈が眼の残りの部分にアクセスするために動く乳頭周囲ＲＮＦＬ組織を変形させ得る。
【００１１】
インビボでの脈動誘導横断ＲＮＦＬ運動の特徴付けは、ＲＮＦＬ生物力学特性を評価する有益なツールを提供し、その理由は、そのような特性が、ＲＮＦＬに作用しているＩＯＰ力へのＲＮＦＬ応答を決めるためである。ＯＮＨ力学特性がＩＯＰからのダメージの受けやすさを決める程度は、機能測定ツールがないために分かっていない。ＲＮＦＬの脈動誘導運動は、そのような１つのツールを提供するが、現在利用可能な技術は、恐らく小さすぎる（通常、数μｍ）ため、ＲＮＦＬ運動を測定することができない。
【００１２】
網膜内又は網膜下流体空間は、糖尿病性網膜症、加齢関連滲出性黄斑変性症、又は網膜色素変性症等の複数の網膜疾患で検出されている。光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）によって捕捉されたこれらの空間の画像は、幾つかの研究論文で報告されている（例えば、その全ての内容が参照により本明細書に援用される（非特許文献１１）、（非特許文献１２）、（非特許文献１３）、及び（非特許文献１４）を参照されたい）。空間の厳密な内容物は未知であるが、臨床医及び科学者は、ＯＣＴを用いて可視化され示される異なる光学特性を通してこれらの空間を調べようとし、これは、網膜疾患をより完全に評価するのに役立ち得る。例えば、加齢関連滲出性黄斑変性症でのラニビズマブを用いた再治療は、嚢胞が滲出性であるか又は変性であるかに依存する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／００２５５７０号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１０／００２７８５７号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１２／０３０７０１４号明細書
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１２／０２７７５７９号明細書
【特許文献５】米国特許出願公開第２０１２／０３０７０１４号明細書
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】フィングラー（Ｆｉｎｇｌｅｒ）ら著、「スペックル領域光学コヒーレンストモグラフィを用いた位相分散コントラストを使用した流動性及び横断フローの可視化（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ  ｆｌｏｗ  ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｐｈａｓｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｗｉｔｈ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプトエクスプレス（Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ）、２００７年、第１５巻、ｐ．１２６３６〜５３
【非特許文献２】マリアムピライ（Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ）ら著、「波長掃引型光学コヒーレンストモグラフィを使用した微小血管のスペックル分散検出（Ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｕｓｉｎｇ  ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスレターズ（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ）、第３３巻（１３）、ｐ．１５３０〜１５３３、２００８年
【非特許文献３】アン（Ａｎ）ら著、「光学微小血管造影を用いたヒトの網膜及び脈絡膜内の血管灌流のインビボでのボリューム撮像（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  ｗｉｔｈｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｒｅｔｉｎａ  ａｎｄ  ｃｈｏｒｏｉｄｓ  ｗｉｔｈ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｉｃｒｏ−ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）」、オプトエクスプレス（Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第１６巻（１５）、ｐ．１１４３８〜１１４５２、２００８年
【非特許文献４】エンフィールド（Ｅｎｆｉｅｌｄ）ら著、「相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィを使用した掌側前腕の微小循環のインビボ撮像（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｉｃｒｏｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｖｏｌａｒ  ｆｏｒｅａｒｍ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」（ｃｍＯＣＴ）、バイオメディカル・オプトエクスプレス（Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｓｐｒｅｓｓ）、第２巻（５）、ｐ．１１８４〜１１９３、２０１１年
【非特許文献５】ジア（Ｊｉａ）ら著、「光学コヒーレンストモグラフィを用いた分割スペクトル振幅脱相関血管造影（Ｓｐｌｉｔ−ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ  ｗｉｔｈ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスエクスプレス（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第２０巻（４）、ｐ．４７１０〜４７２５、２０１２年
【非特許文献６】アン・リン（Ａｎ，Ｌｉｎ）ら著、「位相感度スペクトル領域型光学コヒーレンストモグラフィを使用した正常なヒト対象での視神経頭の脈動の非侵襲的撮像（Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｐｕｌｓａｔｉｌｅ  ｍｏｖｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｏｐｔｉｃ  ｎｅｒｖｅ  ｈｅａｄ  ｉｎ  ｎｏｒｍａｌ  ｈｕｍａｎ  ｓｕｂｊｅｃｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｐｈａｓｅ−ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄｏｍａｉｎ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスレターズ（Ｏｐｔｉｃｓ  ｌｅｔｔｅｒｓ）、第３８．９巻、２０１３年、ｐ．１５１２〜１５１４
【非特許文献７】チャン（Ｃｈａｎｇ）、エルマ・Ｅ（Ｅｌｍａ  Ｅ．）、及びジェフリー・Ｌ．ゴールドバーグ（Ｊｅｆｆｒｅｙ  Ｌ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ）著、「緑内障２．０：神経保護、神経再生、神経増強（Ｇｌａｕｃｏｍａ  ２．０：ｎｅｕｒｏｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ｎｅｕｒｏｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ｎｅｕｒｏｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）」、オフサルモロジー（Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ）、第１１９．５巻、２０１２年、ｐ．９７９〜９８６
【非特許文献８】レスケ・Ｍ．クリスティーナ（Ｌｅｓｋｅ，Ｍ．Ｃｒｉｓｔｉｎａ）著、「開放隅角緑内障  −  疫学的概観（Ｏｐｅｎ−ａｎｇｌｅ  ｇｌａｕｃｏｍａ−ａｎ  ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｉｃ  ｏｖｅｒｖｉｅｗ）」、オフサルミック・エピデミオロジー（Ｏｐｈｔｈａｌｍｉｃ  ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ）、第１４．４巻、２００７年、ｐ．１６６〜１７２
【非特許文献９】シガル・イアン・Ａ．（Ｓｉｇａｌ，Ｉａｎ  Ａ．）及びＣ．ロス・イーシア（Ｃ．Ｒｏｓｓ  Ｅｔｈｉｅｒ）著、「視神経頭の生物力学（Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｏｐｔｉｃ  ｎｅｒｖｅ  ｈｅａｄ）」、エクスペリメンタル・アイ・リサーチ（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ｅｙｅ  ｒｅｓｅａｒｃｈ）、第８８．４巻、２００９年、ｐ．７９９〜８０７
【非特許文献１０】キグリー・ハリー・Ａ．（Ｑｕｉｇｌｅｙ，Ｈａｒｒｙ  Ａ．）ら著、「実験的急性眼内圧上昇における視神経ダメージのメカニズム（Ｔｈｅ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ  ｏｆ  ｏｐｔｉｃ  ｎｅｒｖｅ  ｄａｍａｇｅ  ｉｎ  ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  ａｃｕｔｅ  ｉｎｔｒａｏｃｕｌａｒ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｅｌｅｖａｔｉｏｎ）」、インベスティゲイティブ・オフサルモロジー＆ビジュアルサイエンス（Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ  ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌｏｇｙ＆ｖｉｓｕａｌ  ｓｃｉｅｎｃｅ）、第１９．５巻、１９８０年、ｐ．５０５〜５１７
【非特許文献１１】ファン（Ｆｕｎｇ）ら著、「新生血管加齢黄斑変性症での硝子体内ラニビズマブ（ルセンティス（Ｌｕｃｅｎｔｉｓ）の光学コヒーレンストモグラフィガイドによる可変投与レジメン）（Ａｎ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ−ｇｕｉｄｅｄ，ｖａｒｉａｂｌｅ  ｄｏｓｉｎｇ  ｒｅｇｉｍｅｎ  ｗｉｔｈ  ｉｎｔｒａｖｉｔｒｅａｌ  ｒａｎｉｂｉｚｕｍａｂ  （Ｌｕｃｅｎｔｉｓ）  ｆｏｒ  ｎｅｏｖａｓｃｕｌａｒ  ａｇｅ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｍａｃｕｌａｒ  ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）」、アメリカン・ジャーナル・オブ・オフサルモロジー（Ａｍ  Ｊ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．）、２００７年、第１４３巻（４）、ｐ．５６６〜５８３
【非特許文献１２】マシン（Ｍａｓｓｉｎ）ら著、硝子体茎切除術前後で糖尿病性黄斑浮腫を評価する光学コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｆｏｒ  ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｍａｃｕｌａｒ  ｅｄｅｍａ  ｂｅｆｏｒｅ  ａｎｄ  ａｆｔｅｒ  ｖｉｔｒｅｃｔｏｍｙ）、アメリカン・ジャーナル・オブ・オフサルモロジー（Ａｍ  Ｊ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．）、２００３年、第１３５巻（２）、ｐ．１６９〜１７７
【非特許文献１３】メロ（Ｍｅｌｏ）ら著、「網膜色素変性症での類嚢胞黄斑浮腫へのベバシズマブの硝子体内注射（Ｉｎｔｒａｖｉｔｒｅａｌ  ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｅｖａｃｉｚｕｍａｂ  ｆｏｒ  ｃｙｓｔｏｉｄ  ｍａｃｕｌａｒ  ｅｄｅｍａ  ｉｎ  ｒｅｔｉｎｉｔｉｓ  ｐｉｇｍｅｎｔｏｓａ）」、アクタ・オフサルモロジー・スカンジナビア（Ａｃｔａ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ  Ｓｃａｎｄ．）、２００７年、第８５巻（４）、ｐ．４６１〜４６３
【非特許文献１４】ガードリック（Ｇａｕｄｒｉｃ）ら著、「２Ａ型特発性傍中心窩網膜毛細血管拡張症での光学コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ｉｎ  ｇｒｏｕｐ  ２Ａ  ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃ  ｊｕｘｔａｆｏｖｅｏｌａｒ  ｒｅｔｉｎａｌ  ｔｅｌａｎｇｉｅｃｔａｓｉｓ）」、アーカイブ・オブ・オフサルモロジー（Ａｒｃｈ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ．）、２００６年、第１２４巻（１０）、ｐ．１４１０〜１４１９
【発明の概要】
【００１５】
流体充填空間の運動特性は、適切な検査ツールがないことに起因して依然として調べられていない。運動特性は、網膜流体がアクティブであるか否かを示し得、臨床医が正確な診断を行い、より良好な治療戦略を確立するのに役立つ。本明細書では、異なる運動対比（ｍｏｔｉｏｎ  ｃｏｔｒａｓｔ）処理手法の異なる感度を利用して、網膜内流体充填空間についてより多くの情報を取得する技法を提案する。
【００１６】
本願は、改善されたＯＣＴ血管造影撮像、特に運動及びフローの高感度撮像のシステム及び方法に関する。第１の実施形態では、幾つかの新しい複素ベースのＯＣＴ血管造影手法が説明され、この手法では、従来の強度ベースのＯＣＴ血管造影技法の感度は、複素ベースの技法にすることによって改善される。これが適用される技法としては、相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィ（ｃｍＯＣＴ：ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｍａｐｐｉｎｇ  ＯＣＴ）、スペックル分散、振幅脱相関、及び対数後複素差分が挙げられる。
【００１７】
本願の別の実施形態は、画像アーチファクトを低減することにより、眼科画像データの品質を改善することである。一般に、不要なアーチファクトに対して異なる感度を有する２つ以上の画像を比較することにより、それらのアーチファクトを識別し、次に除去し、及び／又はある他の関連画像から取られる同じ組織の非アーチファクト画像で置換することができる。ある画像分析法が他の画像分析法よりも不要なアーチファクトに対する感度が高い２つ以上の画像分析法を同じ画像データに適用することにより、そのようなアーチファクトを識別し、次に除去し、及び／又はある他の関連画像から取られる同じ組織の非アーチファクト画像で置換することができる。好ましい実施形態では、位相関連法によって生成されたＯＣＴ血管造影画像を強度ベースのＯＣＴ血管造影図と比較し結合することにより、組織運動アーチファクトを識別し、次に除去し、及び／又はある他の関連画像から取られる同じ組織の非アーチファクト画像で置換することができる。加えて、同じ位置で、しかし異なる高速スキャン向きで捕捉された２つのＯＣＴ血管造影データキューブを比較することにより、組織運動アーチファクトを識別し、次に除去し、及び／又はある他の関連画像から取られる同じ組織の非アーチファクト画像で置換することができる。
【００１８】
本願の別の実施形態は、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）の脈動誘導横断運動を特徴付けることに関する。この実施形態では、反復スキャン間の位相差を分析して、神経線維層の脈動的運動を取得する。この脈動的運動を分析して、緑内障に関連し得る神経線維層の健康情報を取得することができる。
【００１９】
更なる実施形態では、本願は、運動する散乱粒子を含む網膜流体又は漏出を視覚化する手法を記載する。これは、高感度アルゴリズムを使用して、網膜内の低速運動信号の全てを検出すること、低感度アルゴリズムを使用して、網膜内のより高速の運動信号を検出すること、低速運動信号を高速運動信号と比較して、網膜ブラウン運動信号を抽出することを含む。検出された低速運動信号を使用して、異常に遅い流れの領域、例えば網膜流体又は漏出を表すことができる。
【００２０】
本明細書に記載される実施形態が全てを包含するものではなく、図及び説明に鑑みて、当業者に多くの追加の実施形態が明らかになることに留意されたい。更に、本明細書で使用される用語が主に読みやすさ及び教示目的で選択されており、本発明の趣旨の範囲を限定しないことに留意されたい。
【００２１】
本発明は、独立請求項に記載され、適する変更形態は、従属請求項に含まれ、且つ以下に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】一般化された光学コヒーレンストモグラフィシステムである。
【図２】従来の強度のみの分析手法において複素データを使用することからの感度改善を示し、特に図２（ａ）は、散乱流体を強調する構造化Ｂスキャンを示し、図２（ｂ）は、強度ベースの手法を用いて計算された図２（ａ）に示される散乱流体のＯＣＴ血管造影画像を示し、図２（ｃ）は、複素信号を用いる強度ベースの手法での強度情報を置換することによって計算される、図２（ａ）に示される散乱流体のＯＣＴ血管造影信号を示す。
【図３】複素データを使用することに由来する感度改善を更に示し、特に図３（ａ）は、強度ベースの手法を用いて計算された正面血管画像を示し、図３（ｂ）は、複素ベースの手法を用いて計算される正面血管画像を示す。
【図４】本願の一実施形態のアーチファクト低減手法によって可能になる撮像の改善を示し、特に図４（ａ）は、位相関連法を用いて処理されたアーチファクトを有する健康な網膜の正面血管画像を示し、図４（ｂ）は、強度ベースの方法を用いて処理されたアーチファクトを有する健康な網膜の正面血管画像を示し、図４（ｃ）は、アーチファクト補正画像を示す。
【図５】図５（ａ）は、眼の標準構造断面Ｂスキャン画像であり、図５（ｂ）は、４つの反復Ｂスキャンでの位相情報を比較することによって生成される双方向速度マップを示す。
【図６】図６（ａ）は、眼の正常な断面Ｂスキャン画像であり、図６（ｂ）は、フロー高感度アルゴリズムをＯＣＴ画像データに適用することによって得られる、対応する運動対比画像であり、図６（ｃ）は、低感度アルゴリズムをＯＣＴデータに適用することから得られる、対応する運動対比画像であり、図６（ｄ）は、図６（ｂ）から図６（ｃ）を減算することによって得られる差分画像である。
【図７】図７（ａ）は、窩を通る構造化Ｂスキャンを示し、図７（ｂ）は、そのＢスキャン位置での高感度フロー対比アルゴリズムによって生成された、対応するフロー対比画像であり、図７（ｃ）は、低感度フロー対比アルゴリズムによって生成されるフロー対比画像であり、図７（ｄ）は、２層間（この場合、ＩＬＭとＲＰＥとの間）の構造ピクセルの平均を取ることによって生成される平均強度正面画像であり、図７（ｅ）は、ＲＰＥとＩＬＭとの間の厚さを示すマップであり、図７（ｆ）は、低感度フロー対比マップから高感度フロー対比マップを減算した結果を示し、図７（ｇ）は、複素ベースのＯＣＴ血管造影処理から生成される血管マップを示す。
【図８】本発明の一態様による、本開示で考察される機能を実行し得る一般的なコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本明細書内で引用される全ての特許文献及び非特許文献は、個々の各特許及び非特許引用文献の開示が、特に個々に全体的に参照により援用されることが示されているかのような程度と同じ程度で、全体的に参照により本明細書に援用される。
【００２４】
例示的な実施形態についてこれより説明する。追加又は代替として、他の実施形態を使用することが可能である。明白又は不要であり得る詳細は、スペース節減又はより効率的な提示のために省略し得る。幾つかの実施形態は、追加の構成要素又はステップを用いて及び／又は記載される構成要素又はステップの全ては用いずに実施し得る。
【００２５】
考察された構成要素、ステップ、特徴、目的、恩恵、及び利点は単なる例示である。それらのいずれも又はそれらに関連する考察のいずれも、保護範囲の限定を決して意図しない。多くの他の実施形態も意図される。これらは、より少数の、追加的な、及び／又は異なる構成要素、ステップ、特徴、目的、恩恵、及び／又は利点を有する実施形態を含む。これらは、構成要素及び／又はステップが異なって配置及び／又は並べられる実施形態も含む。
【００２６】
本明細書で考察される任意の実施形態で使用されるデータを収集するＯＣＴシステムは、任意のタイプのＯＣＴシステムを含み得る。ＯＣＴシステムの例は、時間領域型ＯＣＴ（ＴＤ−ＯＣＴ）及びフーリエ領域又は周波数領域型ＯＣＴ（ＦＤ−ＯＣＴ）を含み得る。ＦＤ−ＯＣＴの例としては、スペクトル領域型ＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）、波長掃引型ＯＣＴ（ＳＳ−ＯＣＴ）、及び光学周波数領域撮像（ＯＦＤＩ：ｏｐｔｉｃａｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｄｏｍａｉｎ  ｉｍａｇｉｎｇ）を挙げ得る。ＯＣＴ技法は、ポイントスキャン、ラインスキャン、部分フィールドスキャン、又は試料上の完全フィールド照明光を挙げ得る。
【００２７】
一般化されたＯＣＴシステムの図を図１に示す。光源１０１からの光は、通常、光ファイバ１０５によって送られて試料１１０を照明し、典型的な試料は人の眼内の組織である。光源１０１は、ＳＤ−ＯＣＴの場合には短い時間コヒーレンス長を有する広帯域光源、又はＳＳ−ＯＣＴの場合には波長可変レーザ源であり得る。光は、通常、ファイバ１０５の出力と試料１１０との間でスキャナ１０７を用いてスキャンされ、それにより、光線（破線１０８）は、撮像されるエリア又はボリュームにわたり横方向（ｘ及びｙ）にスキャンされる。試料１１０から散乱した光は、通常、光を試料照明に送るのに使用されるものと同じファイバ１０５に収集される。同じ光源１０１から導出される参照光は、別個の経路を移動し、この場合、調整可能な光学遅延を有するファイバ１０３及び再帰反射器１０４を含む別個の経路を移動する。透過参照路を使用することもでき、調整可能な遅延を干渉計の試料アーム又は参照アームに配置し得ることを当業者は認識する。収集された試料光は、通常、ファイバ結合器１０２において参照光と結合され、検出器１２０において光干渉を形成する。検出器１２０に向かう１つのファイバポートが示されているが、干渉信号の平衡検出又は非平衡検出に様々な設計の干渉計が使用可能であることを当業者は認識する。検出器１２０からの出力はプロセッサ１２１に供給される。結果は、プロセッサ１２１に記憶するか又はディスプレイ１２２に表示することができる。処理機能及び記憶機能は、ＯＣＴ機器内に局所化してもよく、又は機能は、収集データが転送される外部処理ユニット（図８を参照して本明細書で考察されるコンピュータシステム８００等）で実行されてもよい。このユニットは、データ処理専用であってもよく、又はかなり一般的であり、ＯＣＴデバイスに専用ではない他のタスクを実行してもよい。プロセッサ１２１は、ホストプロセッサに渡す前に又は並列化様式で幾つか又は全体の血管造影データ処理ステップを実行する、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｅｉｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、システムオンチップ（ＳｏＣ：ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  ｃｈｉｐ）、又はそれらの組み合わせを含み得る。
【００２８】
干渉計の試料アーム及び参照アームは、バルク光学系、ファイバ光学系、又はハイブリッドバルク光学系システムからなることができ、当業者に既知のようなマイケルソン、マッハツェンダー、又は共通経路ベースの設計等の異なる構造を有することができる。本明細書で使用される光線は、任意の慎重に配向される光路として解釈されるべきである。時間領域システムでは、参照アームは、干渉を生成するように調整可能な光学遅延を有する必要がある。通常、平衡検出システムがＴＤ−ＯＣＴ及びＳＳ−ＯＣＴシステムで使用され、一方、分光計がＳＤ−ＯＣＴシステムの検出ポートに使用される。本明細書に記載される本発明は、スポットスキャン、マルチスポットスキャン、部分フィールド、及び完全フィールド撮像システムを含め、ＯＣＴ血管造影分析用のデータを生成可能な任意のタイプのＯＣＴシステムに適用することができる。本明細書に記載される技法は、内視鏡又はカテーテルプローブと統合される場合、任意の部位、例えば、眼（前房及び後房の両方）、皮膚、脳、筋肉、蝸牛、及び内部臓器に適用可能であり得る。
【００２９】
フーリエ領域型光学コヒーレンストモグラフィ（ＦＤ−ＯＣＴ）では、各測定は実数値スペクトルインターフェログラム（Ｓｊ（ｋ））である。実数値スペクトルデータは、通常、背景除去、分散補正等を含む幾つかの後処理ステップを経る。処理されたインターフェログラムのフーリエ変換は、複素値ＯＣＴ信号出力Ａｊ（ｚ）＝｜Ａｊ｜ｅｉφを生成する。この複素ＯＣＴ信号の絶対値｜Ａｊ｜は、異なる経路長での散乱強度のプロファイルと、したがって試料内の深度（ｚ方向）の関数としての散乱とを明らかにする。同様に、位相φｊも複素値ＯＣＴ信号から抽出することができる。深度の関数としての散乱のプロファイルは、横断スキャン（Ａスキャン）と呼ばれる。試料の近隣位置で測定されるＡスキャンの組は、試料の断面画像（トモグラム又はＢスキャン）を生成する。試料の異なる横断位置で収集されたＢスキャンの集合は、データボリューム又はキューブを構成する。データの特定のボリュームでは、高速軸という用語は、１つのＢスキャンに沿ったスキャン方向を指し、一方、低速軸は、複数のＢスキャンが収集される方向に沿った軸を指す。本明細書では、「クラスタスキャン」という用語は、運動対比を分析するために同じ位置での反復取得によって生成される単一データユニット又は単一データブロックを指すために使用される。クラスタスキャンは、試料の概ね同じ位置において、ある時間にわたり収集された複数のＡスキャン又はＢスキャンからなることができる。水平軸、すなわちｘ方向に沿うか、垂直軸、すなわちｙ方向に沿うか、ｘ及びｙの対角に沿うか、又は円形若しくは螺旋パターンを含むがこれに限定されない、Ｂスキャンを作成する様々な方法が当業者に既知である。本明細書で考察する例の大部分は、ｘ−ｚ次元でのＢスキャンを指すが、本発明は任意の断面画像に等しく適用される。
【００３０】
ＯＣＴシステムは、１回の患者検査中、時間が隔てられた試料の同じ又は概ね同じ横断位置で収集されたＯＣＴデータに対して、幾つかのＯＣＴ血管造影処理アルゴリズムのいずれか１つを使用して、運動又はフローの領域を識別及び／又は視覚化し得る（例えば、米国特許出願公開第２００５／０１７１４３８号明細書、米国特許出願公開第２０１２／０３０７０１４号明細書、米国特許出願公開第２０１０／００２７８５７号明細書、米国特許出願公開第２０１２／０２７７５７９号明細書；米国特許第６，５４９，８０１号明細書；マリアムピライ（Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ）ら著、「波長掃引型光学コヒーレンストモグラフィを使用した微小血管のスペックル分散検出（Ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｕｓｉｎｇ  ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスレターズ（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ）、第３３巻（１３）、ｐ．１５３０〜１５３３、２００８年；エンフィールド（Ｅｎｆｉｅｌｄ）ら著、「相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィを使用した掌側前腕の微小循環のインビボ撮像（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｉｃｒｏｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｖｏｌａｒ  ｆｏｒｅａｒｍ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」（ｃｍＯＣＴ）、バイオメディカル・オプトエクスプレス（Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｓｐｒｅｓｓ）、第２巻（５）、ｐ．１１８４〜１１９３、２０１１年；ナム（Ｎａｍ）ら著、「光学コヒーレンストモグラフィ血管造影の複素差分分散アルゴリズム（Ｃｏｍｐｌｅｘ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）」、バイオメディカル・オプティクス・エクスプレス（Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第５巻（１１）、ｐ．３８２２〜３８３２、２０１４年；及びジア（Ｊｉａ）ら著、「光学コヒーレンストモグラフィを用いた分割スペクトル振幅脱相関血管造影（Ｓｐｌｉｔ−ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ  ｗｉｔｈ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスエクスプレス（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第２０巻（４）、ｐ．４７１０〜４７２５、２０１２年を参照されたい）。上述したように、運動対比アルゴリズムは、画像データから導出される強度情報（強度ベースのアルゴリズム）、画像データからの位相情報（位相ベースのアルゴリズム）、又は複素画像データ（複素ベースのアルゴリズム）に適用することができる。正面血管画像は、深度に対応するデータ次元が、通常、データの全て又は分離部分を合算又は積分することにより、１つの代表値として表示される運動対比信号を表示する画像である（例えば、米国特許第７，３０１，６４４号明細書を参照されたい）。
【００３１】
新規の複素処理アルゴリズム
ＯＣＴ血管造影の重要な点は、異なる時点で捕捉されたＯＣＴ信号を比較することにより、背景組織のバルク運動信号から局所信号変動を抽出することである。位相信号は運動信号の影響をより受けやすいため、位相ベースの手法及び複素ベースの手法の両方を含む位相関連法は、強度ベースの手法と比較してフローの影響をはるかに受けやすい。しかし、位相ベースの手法は、システムの信号対雑音比が低い場合、ノイズの影響をより受けやすいことがある。強度ベースの手法は、運動補償に対する要件が低いため、実施がより容易である。強度ベースの手法を使用することの唯一の利点は処理速度である。システムが高計算力プロセッサ（例えば、ＧＰＵ）を有する場合、処理速度はもはや問題でなくなる。したがって、本明細書では、複素ＯＣＴ信号に従来の強度ベースの手法を使用して説明する。理論上、いかなる強度ベースの手法も、動く組織の平均位相を利用して、バルク運動を補償する正確な位相補償（例えば、マキタ（Ｍａｋｉｔａ）ら著、「光学コヒーレンス血管造影法（Ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）」、オプトエクスプレス（Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第１４巻、ｐ．７８２１、２００６年、並びにＬ．アン（Ｌ．Ａｎ）及びＲ．Ｋ．ワン（Ｒ．Ｋ．Ｗａｎｇ）著、「光学微小血管造影法を用いた人の網膜及び脈絡膜内の血管灌流のインビボでのボリューム撮像（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｖａｓｃｕｌａｒ  ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ  ｗｉｔｈｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｒｅｔｉｎａ  ａｎｄ  ｃｈｏｒｏｉｄｓ  ｗｉｔｈ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｉｃｒｏ−ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）」、オプトエクスプレス（Ｏｐｔ．Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第１６巻（１５）、ｐ．１１４３８〜１１４５２、２００８年を参照されたい）の後、複素ベースの手法に変換することができる。完全複素データの使用は、ＯＣＴデータの強度部分のみを使用する同じ手法よりもはるかに高いフロー感度及びより良好な画像性能を達成する。複素情報を利用するために、ＯＣＴ血管造影信号は、信号の強度部分のみで従来は使用されていた以下の手法の１つを使用して抽出することができる。
【００３２】
相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィ（ｃｍＯＣＴ）では、以下の式が、ＯＣＴデータの強度の処理に使用されてきた（例えば、エンフィールド（Ｅｎｆｉｅｌｄ）ら著、「相関マッピング光学コヒーレンストモグラフィを使用した掌側前腕の微小循環のインビボ撮像（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｍｉｃｒｏｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｖｏｌａｒ  ｆｏｒｅａｒｍ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」（ｃｍＯＣＴ）、バイオメディカル・オプトエクスプレス（Ｂｉｏｍｅｄ．Ｏｐｔ．Ｅｓｐｒｅｓｓ）、第２巻（５）、ｐ．１１８４〜１１９３、２０１１年を参照されたい）。
【００３３】
【数１】
2018527993.tif 000003
式中、ＩＡ及びＩＢは、異なる時間において同じ位置で捕捉された２つのフレームの強度であり、Ｍはｚ方向に沿ったピクセルであり、Ｎはｘ方向に沿ったピクセル数である。生成される相関マップは、弱相関及び強相関をそれぞれ示す０±１の範囲の値を含む。強度の代わりに２つのフレームＩＡ及びＩＢの複素信号を使用することにより、手法は、強度のみの手法と比較して感度が強化された複素ベースの技法になる。
【００３４】
スペックル分散（ＳＶ：Ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ）は、別の強度ベースの手法である（例えば、マリアムピライ（Ｍａｒｉａｍｐｉｌｌａｉ）ら著、「波長掃引型光学コヒーレンストモグラフィを使用した微小血管のスペックル分散検出（Ｓｐｅｃｋｌｅ  ｖａｒｉａｎｃｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｕｓｉｎｇ  ｓｗｅｐｔ−ｓｏｕｒｃｅ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスレターズ（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｌｅｔｔｅｒｓ）、第３３巻（１３）、ｐ．１５３０〜１５３２、２００８年を参照されたい）。この手法では、運動対比信号は、
【００３５】
【数２】
2018527993.tif 000004
に従って計算され、式中、Ｉはフレームの強度であり、ｊ及びｋはそれぞれフレームの横方向インデックス及び深度インデックスであり、ｉは１つのクラスタのフレームインデックスであり、Ｎは１つのクラスタ内のフレーム数である。式中、Ｉが現れる箇所で強度の代わりに複素信号を使用することにより、手法は複素ベースになる。
【００３６】
振幅脱相関
【００３７】
【数３】
2018527993.tif 000005
は、以下の式に従って各フレームＩの強度データを複素データに置換することにより、複素ベースの手法に変換することができる別の強度ベースの手法である（例えば、ジア（Ｊｉａ）ら著、「光学コヒーレンストモグラフィを用いた分割スペクトル振幅脱相関血管造影（Ｓｐｌｉｔ−ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ  ｗｉｔｈ  ｏｐｔｉｃａｌ  ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）」、オプティクスエクスプレス（Ｏｐｔｉｃｓ  Ｅｘｐｒｅｓｓ）、第２０巻（４）、ｐ．４７１０〜４７２５、２０１２年を参照されたい）。
【００３８】
【数４】
2018527993.tif 000006
式中、ｘ及びｚはｘ方向及びｚ方向でのピクセルの座標であり、ｎはＢスキャンの総数Ｎ中のＢスキャンのインデックスを示す。この技法は、信号のフルスペクトル又は異なるスペクトル帯に適用することができる。
【００３９】
対数後複素差分
【００４０】
【数５】
2018527993.tif 000007
は、
【００４１】
【数６】
2018527993.tif 000008
に従って計算することができ、式中、ｎはクラスタ内のフレームのインデックスであり、ＮはＢスキャンの総数であり、φはフレームの位相である。他の場合のように、処理は、従来使用される強度のみの信号の代わりにＯＣＴ複素信号としてのＩに対して実行される。
【００４２】
強度ベースの手法を上回る複素ベースのアルゴリズムを使用することによって達成される改善を実証するために、６８ＫＨｚのＳＤ−ＯＣＴシステムを使用してフローファントム実験を実行した。ファントムは、約０．５％牛乳と混合されたゼラチンで作られて、背景での粒子の生じ得るブラウン運動を最小化するように十分に固化する組織の背景光学的不均一性をシミュレートすることができる。内径約４００μｍを有する毛細管を背景組織に浸漬して、シリンジを使用して、各指定信号強度及びｚ運動速度での最小所要速度で約２％ＴｉＯ２粒子溶液を注入する。平均速度が０．４ｍｍ／ｓ〜１ｍｍ／ｓ（非ゼロ速度を指定する以下のテストの場合）であるように、振動運動でステージはファントムを動かす。ファントムから収集されたＯＣＴ画像（１つのＢフレーム当たり２４５本のＡラインを有する、同じ位置でスキャンされた２０のＢフレーム）の組を図２（ａ）〜図２（ｃ）に提示する。
【００４３】
図２（ａ）は、標準ＯＣＴ画像処理技法を使用して得られたＯＣＴ微小構造Ｂスキャン画像を示す。散乱流体（すなわち、血管中の血液細胞を模倣する）は矢印２０１で示されている。複数のこれらのＢスキャンが得られ、分析されて、ＯＣＴ血管造影処理アルゴリズムを使用してフローを視覚化する。図２（ｂ）は、強度ベースのＯＣＴ血管造影分析手法から生成される運動対比（フロー）信号を示す。枠２０２は画像の背景を示し、一方、枠２０３はフロー信号を強調する。同様に、図２（ｃ）は、複素ベースのＯＣＴ血管造影処理手法から生成される運動対比情報を示す。枠２０４はこの手法での背景レベルを示し、一方、枠２０５はフロー信号を強調する。枠２０５は枠２０３よりも高いフロー信号を示し、枠２０４は枠２０２よりも低い背景を示す。比較をよりよくするために、強度ベースの手法及び複素ベースの手法の両方で、信号スクエア及び背景スクエア内の信号積分間の比率を計算した。複素手法は、強度のみの手法よりも約２．２高い比率を有し、これは、複素手法が強度手法と比較して高いフロー信号対雑音比（ＳＮＲ：ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）を有することを実証する。
【００４４】
別の比較として、強度ベースの手法及び複素ベースの手法の両方を使用して、正常な対象の眼から捕捉した三次元ＯＣＴデータを処理した。結果は図３（ａ）及び図３（ｂ）に示されている。特に、図３（ａ）は強度結果であり、図３（ｂ）は複素結果である。図３（ａ）と比較して、図３（ｂ）は、中心窩無血管領域（ＦＡＺ：ｆｏｖｅａｌ  ａｖａｓｃｕｌａｔｕｒｅ  ｚｏｎｅ）エリア（３０１）において、よりよく画定された毛細血管網及びより低いノイズを示している。
【００４５】
アーチファクト除去
位相関連血管造影法（位相ベースの方法及び複素ベースの方法を含む）は、血管中の血液の小さい運動の影響をより受けやすく、したがって毛細血管でより高いフロー感度血管造影図を生成する潜在性を有する。しかし、より高いフロー感度に起因して、位相関連ＯＣＴ血管造影法は、例えば、網膜神経線維層内の隣接する非血管組織内の非常に小さい動きも検出し、これらの動きは一般にアーチファクトとしてＯＣＴ血管造影図に現れる。
【００４６】
本明細書では、運動アーチファクトを含むＯＣＴ血管造影画像のエリアを除去及び置換する２つの方法を記載する。第１の方法は、位相関連ＯＣＴ血管造影画像と強度ベースのＯＣＴ血管造影画像との差分を使用する。組織運動は、非常に遅いため、位相関連法によって検出することができるが、強度ベースのＯＣＴ血管造影手法によって検出することができない。組織運動アーチファクト領域を識別するために、位相関連処理アルゴリズムを使用して生成された画像は、強度ベースの処理アルゴリズムを使用して生成される画像と比較することができる。フロー対比値が位相関連アルゴリズムによって処理されたフロー画像においてはるかに高い領域は、組織運動領域である。閾値（例えば、位相関連アルゴリズムによって処理される値は、強度ベースのアルゴリズムによって処理される値の２倍である）を設定することにより、組織運動領域を抽出することができる。次に、位相関連血管造影図での組織運動アーチファクトの領域は、強度ベースの分析によって生成される血管造影画像の同じ領域又は何らかの他の方法によって生成される対応する画像エリアで置換することができる。位相関連分析と強度ベースの分析との比較は、全く同じＯＣＴ画像若しくは画像セットを使用して、又は別個に取得された画像データ取得に対して実行することができる。調整を画像輝度に対して行い、置換セクションを元の画像と調和させることができる。
【００４７】
第２の方法は、ＯＣＴ血管造影処理に適する同じ組織であるが、異なる撮像条件を有する２つのＯＣＴデータセットを捕捉することであり、例示的な一実施形態は、２つのデータセットが直交する高速スキャン方向を有する場合である。例えば、第１の画像データセットは、試料を水平にスキャンすることによって取られ得、第２の画像データセットは、試料を垂直にスキャンすることによって取られ得る。両方のキューブは、位相関連アルゴリズムによって処理し得る。処理された画像データでの組織運動アーチファクトの外観はスキャン方向に依存するが、血管の外観はスキャン方向に依存せず、又は少なくともスキャン方向への依存がはるかに少ない。２つの処理済みデータキューブを比較し、２つの画像データセットから同じ血管パターンを抽出することにより、２つの血管画像間の差分は、直接除去することができる組織運動アーチファクトとして識別することができる。２つの画像データセットは、直接連続して取得してもよく、又は時間的に実質的に隔てられてもよい。一方向でスキャンされるデータから生成される画像に見られるアーチファクト位置は、そのエリアが組織運動によって影響を受けない場合、直交スキャン方向でスキャンすることによって収集された画像データセットでの対応するエリアで置換することができる。両方のデータセットの同じエリアがアーチファクトの影響を受けているが、異なる方法で影響を受けている場合、それでもなお、影響を受けたエリアを識別及び削除することが可能である。アーチファクト影響エリアは、強度ベースの処理技法から、又は更なる第３のスキャン角度で取られる位相関連画像から生成される画像で置換することができる。
【００４８】
第１のアーチファクト除去手法を使用した組織運動アーチファクト除去前後の画像結果は、図４（ａ）〜図４（ｃ）に示される。特に、図４（ａ）は、位相関連法によって生成される血管マップである。画像は毛細血管網の可視化を提供する。しかし、マップは、矢印で示される組織運動によって生成される幾つかの垂直アーチファクトも示す。図４（ｂ）は強度ベースの血管マップである。図４（ａ）と比較して、強度ベースの血管画像は、ＮＦＬ運動アーチファクトを有さないが、はるかに高いノイズレベルを有する。図４（ｃ）は、アーチファクト除去プロセス後の血管マップである。図４（ａ）と比較して、垂直組織運動アーチファクトは明らかに除去され、一方、血管は影響を受けない。
【００４９】
第１のアーチファクト除去手法は、同じ画像データを２回分析することによって達成することができ、したがって、第２の手法よりも必要とする画像の数が少ないという利点を有し得る。しかし、第１のアーチファクト除去手法は、アーチファクトを含む位相関連血管造影画像のエリアに強度ベースの血管造影画像の部分を置き換えることを含む。強度ベースの血管造影画像は、多くの場合、位相関連画像よりも劣る。したがって、このアーチファクト補正方法は、場合によりアーチファクトがあった箇所で分解能低下エリアを示すことがある。
【００５０】
第２のアーチファクト除去手法は、少なくとも２つの異なる画像を比較する必要があり、したがって画像取得により長い時間がかかり得、分析し、保存し、後にアクセスするデータがより多量であり得る。他方、次に２つの画像の平均を取り、より良好な信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比を有する全体画像を生成し得る。最後に、ある画像でのアーチファクトが乗ったエリアの大半又は全てが第２の画像でのアーチファクトエリアに重複しないことがあり得、その場合、全体では、完全でアーチファクトがない位相感度血管造影図があり、強度ベースの画像の部分を使用して位相感度画像にパッチをあてる必要はない。
【００５１】
これまで、これらのアーチファクト除去手法の使用は、そのようなアーチファクトが血流以外の運動によって生成された場合、光学コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）血管造影画像からアーチファクトを除去することに焦点を合わせてきた。この手法は、恐らく心拍によって生じる網膜神経線維の運動に関連するＯＣＴ血管造影画像アーチファクトを除去することができる。恐らく心拍によって生じる組織運動は、ＯＣＴ血管造影中、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）で一般に見られるが、眼の他の組織及び実際には体の他の部位にも存在し得る。例えば、脳のＯＣＴ血管造影では、運動アーチファクトは、完全に異なる組織、例えば、大脳皮質で観測し得る。そのような運動は、一般に心拍に関連する血圧の変動に関連すると考えられるが、環境によって課される振動等の他の原因を有する可能性もある。本手法は、これらのタイプの撮像に適用することができる。
【００５２】
より一般的には、方法は、体内の運動に感度を有し、又は体内の運動の検出及び／又は定量化を行おうとする非血管造影ＯＣＴ用途から、不要な運動アーチファクトを除去することに適用され得る。一例は、全身を通したリンパ系のマッピング、又は恐らく逆行性軸索輸送に感度を有する方法を用いた神経系のマッピングである。
【００５３】
手法は、心拍に関連しない画像の全ての部分を除去することにより、心拍に関連する組織運動の画像エリアを分離することを可能にすることもできる。この例は、位相感度ＯＣＴ画像を使用して、小柱網及びシュレム管が心拍に応答していかに正常又は異常に動いているかを評価し得るマレー・Ａ．ジョンストン（Ｍｕｒｒａｙ  Ａ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎｅ）及びルイカン・Ｋ．ワン（Ｒｕｉｋａｎｇ  Ｋ．Ｗａｎｇ）の示唆であり得る（例えば、米国特許出願公開第２０１４／０２３６００２号明細書を参照されたい）。神経線維運動と同様に、小柱網及びシュレム管の運動は非常に遅く、したがって位相関連手法によってのみ検出可能である。小柱網及びシュレム管の運動は、上述したものと同じアーチファクト除去法を使用して自動的に抽出することができる。
【００５４】
ＲＮＦＬ層運動検出
組織運動から生じるアーチファクトを除去することに加えて、ＯＣＴ血管造影技法は、網膜神経線維層（ＲＮＦＬ）等の脈動誘導組織運動を特徴付けるために使用され得る。神経線維層運動の正確な測定は、緑内障疾患に使用することができる、神経線維層の健康状態にアクセスするより正確な情報を提供し得る。
【００５５】
近年の研究は、ＯＣＴベースの位相測定が毛細血管内の血液の低速運動に感度を有することを示した。そのような感度は、通常、血流に応答してＲＮＦＬの小さい運動を測定するのに適用し得る。ＲＮＦＬ運動を検出するために、図１に示されるような通常のＯＣＴシステムを使用して、患者の診察中、眼の１カ所にわたり繰り返しスキャンすることができる。隣接フレーム間の位相差を計算することにより、ＲＮＦＬの速度が検出され得る。数秒間、同じ位置にわたり（例えば、２００フレーム／秒）の周波数でＢスキャンを繰り返しスキャンすることにより、神経線維層の脈動的運動パターンが検出され、心拍に関連する時間期間にわたってサンプリングされ得る。運動振幅、速度振幅、又は脈動的周波数を含め、脈動的パターンの更なる分析を使用して、ＮＦＬ状態についての情報が提供され得る。正常な眼での測定及び緑内障を有する眼での測定は、これらの母集団で測定可能な差を示し得る。
【００５６】
そのような手法の結果は、図５（ａ）及び図５（ｂ）に示される。特に、図５（ａ）は眼の標準構造化Ｂスキャンを示す。図５（ｂ）は、４つの反復Ｂスキャンのクラスタ内の位相情報を比較することによって生成される双方向速度マップを示す。画像はグレースケールで示され、グレースケールでは、白は、組織が４０ｕｍ／秒で入射測定ビームに向かって移動していることを示すのに使用され、黒は、組織が４０ｕｍ／秒で入射測定ビームから離れて移動していることを示す。白及び黒の斑点の水平カラムは血管を表す。これらの血管のうちの最大の血管に隣接するＲＮＦＬに明信号５０１がある。この信号は、Ｂスキャン取得時、動脈を通るフローに応答したＲＮＦＬの脈動的運動に関連する可能性が高い。
【００５７】
完全フィールドＯＣＴ又はより高速の測定速度（これに限定されない）を含む測定を最適化するように設計された時間及び位置において、この信号を意図的にサンプリングするＢスキャンが有用である。特殊なスキャンパターンは、血管内の血流の代わりに組織のフロー又は運動の可視化を最適化するように設計し得る。現在の測定速度（例えば、２７〜７０ＫＨｚ）では、この測定をサポートするスキャンパターンは、主な動脈に平行するラインスキャン若しくは半径方向スキャン又は主な動脈に直交する円形若しくは他のスキャンを含み得る。そのようなスキャンパターンは、組織運動の予期される方向に平行に又は直交して、検出を最適化し、フローの捕捉に最適化されたタイミングを有するＢスキャンの周波数又は分離を有するように設計することができる。スキャンは、生物力学を動的に撮像することができるような特定の位置での検出を優先して、ボリューム撮像を回避し得る。円形スキャンは、フロー信号のゲーティングを可能にするのに十分に高速に実行し得、それにより、心拍の異なる位相に関連する運動をより効率的に測定し得る。検出を心拍又は呼吸に合わせることができるような取得のゲーティングにより、これらの生理学的運動に関連する微細な組織運動を収集し、平均を取って感度を増大させ、視覚化又は測定されたフローを心周期又は呼吸周期に関連付けることができる。この手法は、小柱網、シュレム管、強膜篩板、強膜、ブルッフ膜、又はＲＰＥ等の他の高度散乱眼組織の運動及び生物力学の測定に使用することもできる。視神経頭の近傍のＲＰＥ又はブルッフ膜の生物力学は、乳頭浮腫並びに緑内障及び他の視神経障害で関心を持たれ得、その理由は、ＲＰＥの形状がこれらの障害によって影響を受け得ることが示されているためである（例えば、シボニー（Ｓｉｂｏｎｙ）ら著、「頭蓋内圧亢進症での脳脊髄液圧低下の傍乳頭網膜形状への影響（Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｌｏｗｅｒｉｎｇ  ｃｅｒｅｂｒｏｓｐｉｎａｌ  ｆｌｕｉｄ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｓｈａｐｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｅｒｉｐａｐｉｌｌａｒｙ  ｒｅｔｉｎａ  ｉｎ  ｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌ  ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ）」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー＆ビジュアルサイエンス（Ｉｎｖｅｓｔ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｌ  Ｖｉｓ  Ｓｃｉ．）、２０１４年１１月１８日、第５５巻（１２）、ｐ．８２２３〜３１を参照されたい）。
【００５８】
流体検出
網膜内又は網膜下流体空間の運動特性は、診断及び疾患治療に有用な流体状態についての有益情報を臨床医に提供し得る。本明細書では、異なるフロー感度を有する２つの運動対比撮像アルゴリズム（一方はフロー感度が高く、一方はフロー感度が低い）が患者から捕捉されたデータにどのように適用されて、運動対比画像から運動流体信号を分離することができるかを説明する。２Ｄ流体マップを生成するために、第１のＢスキャン断面フロー対比画像は、フロー高感度アルゴリズム及びフロー低感度アルゴリズムの両方を使用して生成される。フロー高感度アルゴリズムによって処理された画像内の高値を有する領域は、低速フローから生成される。２つの異なるアルゴリズムによって生成された画像は比較されて、差分画像を生成する（例えば、フロー低感度Ｂスキャンフロー対比画像をフロー高感度Ｂスキャンフロー対比画像から減算することにより）。画像の生成及び比較は、三次元ボリューム内の全てのＯＣＴデータに対して繰り返される。次に、３Ｄデータキューブから生成される全ての差分画像を結合してスタックにし、２つの網膜層（例えば、ＩＬＭとＰＲＥとの）間でのフロー対比差分を積分して２Ｄ流体マップを生成することができる。
【００５９】
この手法の結果は図６（ａ）〜図６（ｄ）に示される。図６（ａ）は、６７ＫＨｚのＳＤ−ＯＣＴシステムを用いて収集された眼の通常の断面Ｂスキャン画像である。図６（ｂ）は、フロー高感度アルゴリズム、この場合、複素ベースのアルゴリズムをＯＣＴ画像データに適用することによって得られた、対応する運動対比画像である。図６（ｃ）は、低感度アルゴリズム、この場合、強度ベースのＯＣＴ血管造影アルゴリズムをＯＣＴ画像データに適用することから得られる、対応する運動対比画像である。網膜流体の運動速度（ブラウン運動）は、血流と比較して遅いため、フロー高感度画像では検出できるが、フロー低感度画像では検出できない。図６（ｂ）は、矢印６０１で示されるように、より多くの運動信号を示す。図６（ｄ）は、図６（ｃ）を図６（ｂ）から減算することによって得られる差分画像である。矢印６０２は流体信号を指す。
【００６０】
位相関連及び強度ベースの処理及び差分画像生成は、試料のある範囲の横断位置にわたり繰り返すことができる。結果は図７（ａ）〜図７（ｇ）に示される。図７（ａ）は、窩を通した構造化Ｂスキャンを示す。位置７０１及び７０２は、糖尿病性網膜症を有するこの眼での嚢胞液の存在に一致する２つの反射低下エリアである。図７（ｂ）は、そのＢスキャン位置で高感度フロー対比アルゴリズムによって生成される対応するフロー対比画像である。図７（ｂ）の反射低下の２つのエリア（すなわち、位置７０３及び７０４）は、嚢胞空間内のブラウン運動の存在を示す強い運動信号を示す。撮像エリアにわたる全ての位置で特定される高感度フロー対比画像を結合して、高感度フロー対比マップが生成される。図７（ｃ）は、低感度フロー対比アルゴリズムによって生成されるフロー対比画像である。撮像エリアにわたる全ての位置で特定される低感度フロー対比画像が結合されて、低感度フロー対比マップが生成される。図７（ｄ）は、２層間（この場合、ＩＬＭとＲＰＥとの間）の構造ピクセルの平均を取ることによって生成される平均強度正面画像である。線７０５は、図７（ａ）及び図７（ｂ）でのＢスキャンの位置を示す。図７（ｃ）での位置７０６は、Ｂスキャン（図７（ａ））での位置７０１に対応し、図７（ｃ）での位置７０７は、Ｂスキャン（図７（ａ））での位置７０２に対応する。図７（ｂ）での位置７０３及び７０４と比較して、７０６及び７０７がはるかに弱い信号を示し、はるかに弱い信号は、流体信号が非常に遅く、強度ベースのアルゴリズムによって検出することができないことを示す。左側の反射低下エリア７０８（図７（ｄ））は浮腫に起因する。図７（ｅ）は、ＲＰＥとＩＬＭとの間の厚さを示すマップであり、参照番号７０８はより厚いエリアを表し、参照番号７１０はより薄いエリアを表す。大きいエリア７０８は、浮腫に起因する肥大に一致する。好ましい実施形態では、図７（ｅ）は、異なる色を使用してより厚いエリア及びより薄いエリアを表すことができる配色マップである。例えば、左部７０８は赤の配色であり、より厚いエリアを表し得、右部７１０は青の配色であり、より薄いエリアを表し得る。図７（ｆ）は、低感度フロー対比マップから高感度フロー対比マップを減算した結果を示し、内部に低速のブラウン運動を有する流体のエリアを明確に示す。図７（ｇ）は、網膜血管内の高速フロー及び嚢胞内の低速ブラウンフローの両方を含む複素ベースのＯＣＴ血管造影処理から生成される血管マップを示す。
【００６１】
上で開示した方法は、任意のＯＣＴ関連用途で使用し得る。例えば、方法は、試料のより大きい視野のＯＣＴ画像の形成に使用し得る。上で開示される（すなわち、図１に関して）ＯＣＴシステムは、試料に関連する任意の情報を提供し得る。このシステムは、例えば、本明細書に開示される方法を使用し得、２Ｄ（すなわち、断面）画像、正面画像、３Ｄ画像、健康状態に関連する尺度等を提供し得る。このシステムは任意の他のシステムと併用し得る。例えば、ＯＣＴシステムは、診断又は治療目的で外科システム又は外科顕微鏡システムと併用し得る。ＯＣＴシステムは、任意の試料の分析に使用し得る。例えば、ＯＣＴシステムは、分析、例えば任意のタイプの生命体及び無生物の例えば画像形成で使用し得る。生命体の例は、動物、植物、細胞等であり得る。
【００６２】
別段のことが示される場合を除き、本明細書で考察された（例えば、図１を参照して）処理ユニット１２１は、このユニットについて本明細書で説明した機能を実行するように構成されるコンピュータシステムを用いて実施し得る。例えば、処理ユニット１２１は、図８に示されるように、コンピュータシステム８００を用いて実施することができる。コンピュータシステム８００は、１つ又は複数のプロセッサ８０２、１つ又は複数のメモリ８０４、通信ユニット８０８、任意選択的なディスプレイ８１０、１つ又は複数の入力デバイス８１２、及びデータストア８１４を含み得る。ディスプレイ８１０は、点線で示されて、幾つかの場合、コンピュータシステム８００の部分ではないことがある任意選択的な構成要素であることを示す。幾つかの実施形態では、本明細書で考察されるディスプレイ８１０は、図１を参照して本明細書で考察されたディスプレイ１２２である。
【００６３】
構成要素８０２、８０４、８０８、８１０、８１２、及び８１４は、通信バス又はシステムバス８１６を介して通信可能に結合される。バス８１６は、計算デバイスの構成要素間又は計算デバイス間でデータを転送する従来の通信バスを含むことができる。本明細書に記載される計算システム８００は、これらの構成要素に限定されず、様々なオペレーティングシステム、センサ、ビデオ処理構成要素、入力／出力ポート、ユーザインターフェースデバイス（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ、マイクロフォン、サウンド再現システム、及び／又はタッチスクリーン）、追加のプロセッサ、及び他の物理的構成を含み得ることを理解されたい。
【００６４】
プロセッサ（複数可）８０２は、様々な入力／出力、論理、及び／又は数学的動作を実行することにより、ソフトウェア命令等の様々なハードウェア及び／又はソフトウェア論理を実行し得る。プロセッサ（複数可）８０２は、例えば、複数命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ：ｃｏｍｐｌｅｘ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ：ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ、及び／又は命令セットの組み合わせを実施するアーキテクチャを含むデータ信号を処理する様々な計算アーキテクチャを有し得る。プロセッサ（複数可）８０２は、物理的又は仮想であり得、シングルコア又は複数の処理ユニット及び／又はコアを含み得る。幾つかの実施形態では、プロセッサ（複数可）８０２は、画像の表示、画像の捕捉及び伝送、様々なタイプの特徴抽出及びサンプリングを含む複雑なタスクの実行等をサポートする電子表示信号を生成し、ディスプレイ８１０等の表示装置に提供することが可能であり得る。幾つかの実施形態では、プロセッサ（複数可）８０２は、データ／通信バスを介してメモリ（複数可）８０４に結合されて、メモリ（複数可）８０４からデータ及び命令にアクセスし、メモリ（複数可）８０４にデータを記憶し得る。バス８１６は、プロセッサ（複数可）８０２をコンピュータシステム８００の他の構成要素、例えば、メモリ（複数可）８０４、通信ユニット８０８、又はデータストア８１４に結合し得る。
【００６５】
メモリ（複数可）８０４は、プロセッサ（複数可）８０２によって実行され得る命令及び／又はデータを記憶し得る。幾つかの実施形態では、メモリ（複数可）８０４はまた、例えば、オペレーティングシステム、ハードウェアドライバ、他のソフトウェアアプリケーション、データベース等を含む他の命令及びデータを記憶可能であり得る。メモリ（複数可）８０４は、バス８１６に結合されて、プロセッサ（複数可）８０２及びコンピュータシステム８００の他の構成要素と通信する。メモリ（複数可）８０４は非一時的コンピュータ使用可能（例えば、可読、書き込み可能等）媒体を含み得、非一時的コンピュータ使用可能媒体は、プロセッサ（複数可）８０２による処理又はプロセッサ（複数可）８０２と併せた処理のために命令、データ、コンピュータプログラム、ソフトウェア、コード、ルーチン等を包含、記憶、通信、伝搬、又は輸送することができる任意の装置又はデバイスであり得る。非一時的コンピュータ使用可能記憶媒体は、任意及び／又は全てのコンピュータ使用可能記憶媒体を含み得る。幾つかの実施形態では、メモリ（複数可）８０４は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、又は両方を含み得る。例えば、メモリ（複数可）８０４は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ  ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ  ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ  ＲＡＭデバイス、ＤＶＤ  ＲＷデバイス、フラッシュメモリデバイス、又はより永続的に命令を記憶する既知の任意の他の大容量記憶デバイスを含み得る。
【００６６】
処理ユニット１２１のコンピュータシステムは、同じ又は異なる位置に１つ又は複数のコンピュータ又は処理ユニットを含み得る。異なる位置の場合、コンピュータは、通信ユニット８０８等の有線及び／又は無線ネットワーク通信システムを通して互いと通信するように構成され得る。通信ユニット８０８は、有線及び無線接続のためのネットワークインターフェースデバイス（Ｉ／Ｆ）を含み得る。例えば、通信ユニット８０８は、無線通信のためにワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）（商標）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）、又はセルラ通信を使用して信号を送信及び受信するＣＡＴ型インターフェース、ＵＳＢインターフェース、又はＳＤインターフェース、送受信機を含み得る。通信ユニット８０８は、プロセッサ８０２をコンピュータネットワークにリンクすることができ、通信ネットワークは他の処理システムに結合し得る。
【００６７】
ディスプレイ８１０は、本明細書に記載されるような電子画像及びデータを表示するように装備された任意のデバイスを表す。ディスプレイ８１０は、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ：ｏｒｇａｎｉｃ  ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ）等の任意の従来の表示デバイス、モニタ、又は画面であり得る。幾つかの実施形態では、ディスプレイ８１０は、ユーザの１本又は複数本の指から入力を受け取ることが可能なタッチスクリーンディスプレイである。例えば、デバイス８１０は、表示面との複数の接触点を検出及び解釈することが可能な容量性タッチスクリーンディスプレイであり得る。
【００６８】
入力デバイス（複数可）８１２は、コンピュータシステム８００にデータを入力する任意のデバイスである。幾つかの実施形態では、入力デバイスは、ユーザの１本又は複数本の指から入力を受け取ることが可能なタッチスクリーンディスプレイである。入力デバイス（複数可）８１２及びディスプレイ８１０の機能は統合され得、コンピュータシステム８００のユーザは、１本又は複数本の指を使用してディスプレイ８１０の表面に触れることにより、システムと対話し得る。他の実施形態では、入力デバイスは、別個の周辺デバイス又はデバイスの組み合わせである。例えば、入力デバイス（複数可）８１２は、キーボード（例えば、ＱＷＥＲＴＹキーボード）及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はタッチパッド）を含み得る。入力デバイス（複数可）８１２は、マイクロフォン、ウェブカメラ、又は他の同様のオーディオ若しくはビデオ捕捉デバイスを含むこともできる。
【００６９】
データストア８１４は、データを記憶し、データへのアクセスを提供することが可能な情報源であり得る。示される実施形態では、データストア８１４が結合されて、バス８１６を介してコンピュータシステム８００の構成要素８０２、８０４、８０８、８１０、及び８１２と通信する。
【００７０】
上記説明では、説明を目的として、本明細書の詳細な理解を提供するために多くの特定の詳細が記載されている。しかし、これらの特定の詳細なしで本願の趣旨が実施可能であることは明白であるはずである。「一実施形態」、「幾つかの実施形態」、又は「実施形態」への本明細書での言及は、実施形態と併せて説明された特定の特徴、構造、又は特性が説明の１つ又は複数の実施形態に含まれることを意味することを理解されたい。本明細書での様々な箇所での「一実施形態では」又は「幾つかの実施形態では」という語句の出現は、必ずしも全てが同じ実施形態を指すわけではない。
【００７１】
本趣旨の実施形態の上記説明は、例示及び説明を目的として提示されている。網羅的である、すなわち、趣旨の本実施形態を開示された厳密な形態に限定することは意図されない。上記教示に鑑みて、多くの変更形態及び変形形態が可能である。趣旨の本実施形態の範囲は、この詳細な説明によって限定されず、むしろ本願の特許請求の範囲によって限定されることが意図される。当業者に理解されるように、本趣旨は、趣旨又はその基本特性から逸脱せずに他の特定の形態で実施され得る。
【図１】
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【図２（ａ）−２（ｃ）】
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【図３（ａ）−３（ｂ）】
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【図４（ａ）−４（ｃ）】
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【図５（ａ）−５（ｂ）】
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【図６（ａ）−６（ｄ）】
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【図７（ａ）−７（ｇ）】
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【図８】
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【国際調査報告】
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