(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学コヒーレンス断層撮影システムにおいて、試料の速度指示断層撮影画像を発生する方法であって、前記光学コヒーレンス断層撮影システムが、基準アームと試料アームとを有する干渉計を含み、前記方法が、
前記干渉計から相互相関データを獲得するステップと、
前記試料内の散乱体の深さ依存位置を示す相互相関データからグレースケール画像を発生するステップと、
前記相互相関データを処理し、前記試料内の移動性散乱体の速度値および位置を生成するステップと、
前記移動性散乱体の速度値および位置を生成するステップにおいて生成された前記速度値の正負に応じて当該速度値に色を割り当てるステップと、
前記移動性散乱体の位置を示すグレースケール画像内の位置に、前記色を前記グレースケール画像に併合し、速度指示断層撮影画像を生成するステップと、
を有し、
前記相互相関データを処理するステップが、前記基準アームのドップラー・シフト周波数において、前記相互相関データをコヒーレントに復調するステップを含み、
前記割り当てるステップが、前記速度値が正の値を示す場合は、当該正の速度値に１つの色を割り当て、同速度値が負の値を示す場合は、当該負の速度値に他の色を割り当てるステップを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記相互相関データを処理するステップが、前記相互相関データ上に時間−周波数分析ステップを実行し、深さの関数として、前記相互相関データからスペクトル情報を抽出するステップを含むことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の方法。
【請求項３】
前記時間−周波数分析ステップが、前記相互相関データ上に短時間フーリエ変換を実行するステップを含み、
前記時間−周波数分析ステップを、前記相互相関データの複数の時間窓上で実行し、対応する複数の深さ依存パワー・スペクトル値を生成し、
前記相互関数データを処理するステップが、更に、前記深さ依存パワー・スペクトル値の各々について、深さ依存速度値を計算するステップを含み、
前記割り当てるステップを、前記深さ依存速度値の各々に対して実行する、
ことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の方法。
【請求項４】
前記時間−周波数分析ステップが、複数の帯域フィルタを介して前記相互相関データを導入するステップを含み、
前記複数の帯域フィルタの一部分が、前記基準アームのドップラー・シフト周波数より低い周波数を通過させ、
前記複数の帯域フィルタの他の部分が前記基準アームの前記ドップラー・シフト周波数より高い周波数を通過させ、
前記複数の帯域フィルタの出力が、深さ依存パワー・スペクトルを表わし、
前記相互相関データを処理するステップが、前記パワー・スペクトルから、平均散乱速度の推定値を示す重心を計算するステップを含み、
前記推定値が速度値である、
ことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の方法。
【請求項５】
前記相互相関データを獲得するステップおよび相互相関データを処理するステップを、前記試料アームの横方向位置毎に複数回繰り返し、
前記方法が、前記相互相関データを処理するステップにおいて生成された速度値を平均化して、平均速度値を生成するステップを含み、
前記割り当てるステップが、前記平均速度値に色を割り当てるステップを含む、
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の方法。
【請求項６】
前記相互相関データを獲得するステップが、所定の深さにおいて相互相関データを繰り返し獲得し、前記所定の深さにおいて、複数の相互相関データ読取値を生成するステップを含み、
前記相互相関データを処理するステップが、前記複数の相互相関読取値に時間周波数分析を実行し、前記所定の深さにおける速度推定値を得るステップを含む、
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の方法。
【請求項７】
光学コヒーレンス断層撮影システムであって、
光線源と、試料アームと、基準アームとを含む干渉計であって、前記試料アーム内の試料の相互相関データ出力を発生する、干渉計と、
前記干渉計に動作的に結合され、前記相互相関データを処理して該相互相関データから前記試料内の散乱体の深さ依存位置を示すグレースケール画像を発生し、前記相互相関データを処理して前記試料内の移動性散乱体の速度値および位置を生成し、前記移動性散乱体の速度値の正負に応じて、前記速度値が正の値を示す場合は、当該正の速度値に１つの色を割り当て、同速度値が負の値を示す場合は、当該負の速度値に他の色を割り当て、前記グレースケール画像内における前記移動性散乱体の位置を示す地点に、前記色を前記グレースケール画像に併合するデータ処理システムと、
を備えることを特徴とする光学コヒーレンス断層撮影システム。
【請求項８】
光学コヒーレンス断層撮影システムにおいて、
前記データ処理システムが、
前記干渉計の出力に動作的に結合された復調装置と、
前記復調装置の出力に動作的に結合されたフーリエ変換装置と、
前記フーリエ変換装置の出力に動作的に結合された速度推定装置と、
を含むことを特徴とする請求の範囲第７項に記載の光学コヒーレンス断層撮影システム。
【請求項９】
光学コヒーレンス断層撮影システムにおいて、
前記データ処理システムが、
前記干渉計の出力に動作的に結合された複数の帯域フィルタであって、該複数の帯域フィルタの一部分が、前記基準アームのドップラー・シフト周波数より低い周波数を通過させ、前記複数の帯域フィルタの他の部分が、前記基準アームのドップラー・シフト周波数より高い周波数を通過させる、複数の帯域フィルタと、
前記複数の帯域フィルタの出力に動作的に結合された速度推定装置と、
を含むことを特徴とする請求の範囲第８項に記載の光学コヒーレンス断層撮影システム。
【請求項１０】
光学コヒーレンス断層撮影システムであって、
光源放射光線を発生する電磁放射光線源と、
基準光反射器と、
前記光源放射光線を試料に向けて送出する手段と、
前記光源放射光線を前記基準反射器に向けて送出する手段と、
前記試料および前記基準反射器からの反射放射光線を結合し、結合反射放射光線を生成する手段と、
前記結合反射データから、前記試料内の散乱体の深さ依存位置を示すグレースケール画像を発生する手段と、
前記結合反射データを処理し、前記試料内の移動性散乱体の速度値および位置を生成する手段と、
前記移動性散乱体の速度値および位置を生成する手段において生成された前記速度値の正負に応じて当該速度値に色を割り当てる手段と、
前記グレースケール画像内において前記移動性散乱体の位置を示す地点に、前記色を前記グレースケール画像内に併合する手段と、
を具備し、
前記割り当てる手段が、前記速度値が正の値を示す場合は当該正の速度値に１つの色を割り当て、同速度値が負の値を示す場合は当該負の速度値に他の色を割り当てる手段を含むことを特徴とする光学コヒーレンス断層撮影システム。
【発明の詳細な説明】
関連出願に対する相互参照
本出願は、３５．Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９に基づく、１９９７年６月２日に出願した仮出願第６０／０４７，３５８号からの優先権を主張する。その開示全体は、この言及により本願にも含まれるものとする。
発明の背景
光学コヒーレンス断層撮影法（ＯＣＴ：Optical coherence tomography）は、高空間解像度および高感度で、生物学的媒体の非侵襲性断面光学撮像を可能にする技術である。ＯＣＴは、低コヒーレンスまたは白色光干渉法の拡張であり、低時間コヒーレンス光源（low temporal coherence light source）を利用して、光軸に沿った探査構造内部の反射について正確な位置確認を得る。ＯＣＴでは、この技法を拡張し、光軸に垂直な方向におけるプローブ・ビームの走査を可能にし、二次元反射率データ集合を蓄積し、内部組織後方散乱の断面グレー・スケール画像または疑似カラー画像の形成に用いる。
ＯＣＴは、試験管内生物学的組織および生体内生物学的組織の撮像に応用されているが、今日までに開発されたＯＣＴの主な用途は、眼球組織のような透明組織の高解像度撮像であった。１９９８年３月１７日に出願された米国特許出願第０９／０４０，１２８号は、ＯＣＴ干渉データ（OCT interferogram data）のコヒーレント信号処理によって、ＯＣＴの解像度を大幅に高め、更にＯＣＴ画像の情報内容も増大させるシステムおよび方法を提供する。このシステムは、細胞級の解像度（即ち、５マイクロメートル程度）を提供することができる。したがって、ＯＣＴは非侵襲性医療診断を用いて、癌以前の病変（pre-cancerous lesion）、癌、ならびに皮膚、膀胱、肺、胃腸管および生殖器のその他の疾患に対する高信頼性診断に適応可能である。
ＯＣＴを利用したかかる診断手順では、例えば、周辺血液灌流の検出、小血管における開通性の測定、および組織壊死の評価のために、血流および／またはその他の流体を監視することが望ましい場合もある。他の重要な用途として、網膜灌流分析があげられよう。網膜および脈絡膜における血流の監視は、黄斑変性およびその他の網膜疾患の診断および監視に、重要な応用分野がある。したがって、ドップラー流の監視を前述の組織におけるミクロン単位の解像度を有するＯＣＴ撮像と組み合わせることができれば有利であろう。
Wang, et al.”Characterization of Fluid Flow Velocity by Optical Doppler Tomography,”Optics Letters, Vol. 20, No.11.（１９９５年６月１日）は、光学低コヒーレンス反射作用をドップラー効果と組み合わせて用い、試料内の流体流速の軸方向プロファイル（axial profile）を測定する光学ドップラー断層撮影システムおよび方法について記載している。Wangのシステムは、試料内の流れの方向を決定する方法を提供せず、また画像内の流速および方向を示す、試料の二次元カラー画像を発生する方法も提供しないという欠点がある。
Petersen, et al.の米国特許第５，５４９，１１４号は、試料内の流動流体からの後方散乱光のドップラー・シフトを測定可能な光学コヒーレンス断層撮影方法を提供する。しかしながら、Wang, et al.と同様、Petersen, et al.も、試料内の流れの方向を表示するシステムも方法も開示しておらず、その上Petersen, et al.は、試料内の流体の流速および方向を示す、試料の二次元カラー画像を提供するシステムも方法も開示していない。
発明の概要
本発明は、ＯＣＴ技術における進歩に関し、干渉画像（interferogram）獲得精度を向上させた、コヒーレント信号処理および表示システムを実現することにより、散乱媒体内における流れの定量的測定を可能にするものである。本発明は、ミクロン・スケールの解像度での組織試料断層撮影光学撮像と、当該試料ボリューム内における血液およびその他の体液のドップラー流監視との同時組み合わせを提供する。
本発明は、ＯＣＴデータ獲得システムを利用し、光軸に沿った試料内部の反射について正確な位置確認を得る。光軸に垂直な方向にＯＣＴプローブ・ビームを走査することによって、内部組織後方散乱のグレー・スケール断面画像を構成する、二次元データ集合を蓄積する。データ獲得システムは、干渉画像獲得の間、基準アーム位置を１００ｎｍ未満の精度で較正するために、較正干渉計も利用することも可能である。内部組織後方散乱の断面グレー・スケール画像の生成との組み合わせにより、本発明は、試料内部の移動散乱体のドップラー流速および方向を表わす二次元カラー・データ画像も提供する。二次元カラー・ドップラー画像を発生する方法は、概略的に次の通りである。
各軸方向における基準アーム走査（「Ａ−走査」）のために、干渉データを獲得する。この干渉データは、基準アームから戻ってくる光および試料アームのプローブ・ビームによって照明される、潜在的に移動する散乱体のボリュームから後方散乱される光の相互相関測定に対応する。獲得した干渉データは、まず雑音低減のために、帯域フィルタによって濾過される。次に、濾過したデータは、干渉計の基準ミラーによって誘発されるドップラー・シフトに対応する周波数においてコヒーレント復調され、同相データ値対時間のアレイ、および直交データ値対時間のアレイを生成する。当業者であれば分かるであろうが、これらのアレイにおける時間要素は、基準アーム長に直接比例し、したがって試料内の走査深さに直接比例する。
次に、開始時刻および時間窓を選択する。選択する開始時刻は開始深さに対応し、選択する時間窓は深さ範囲に対応する。深さ範囲は、低コヒーレンス干渉計の光源のコヒーレンス長以上であることが好ましい。選択した開始時刻において、選択した時間窓に対応する同相アレイおよび直交アレイの値を同相および直交アレイから抽出し、フーリエ変換（ＦＴ）回路またはアルゴリズムに渡し、この特定の時間窓（深さ範囲）に対するパワー・スペクトル（局在的ドップラー・スペクトル（localized Doppler spectrum））を得る。
このパワー・スペクトルから、中央速度推定値を計算し、この特定の時間窓に対する平均散乱速度の推定値を得る。一実施形態では、中央速度推定値を得るには、パワー・スペクトルの重心（centroid）を計算する。この速度推定値は、符号および大きさを有する。次に、２つの色の一方を速度推定値に割り当てる。２つの色の内割り当てた特定の一方は、速度推定値の符号に応じて決定する（即ち、正の値には青、負の値には赤）。速度推定値の大きさによって、窓に割り当てる色の輝度、強度または密度を決定する。得られた色および輝度を、速度プロファイル（個々のＡ−走査に対応する画像画素のアレイ）における１つの画像画素または複数の画像画素に適用する。色および輝度を適用した個々の画素（群）は、選択した窓の個々の深さ範囲に対応する画素（群）である。
次に、開始時刻後所定の時点において、同相アレイおよび直交アレイから、同相データおよび直交データの別の時間窓を抽出する。この次の時間窓から、前述のように速度推定値を計算し、この速度推定値に色を割り当て、この次の時間窓の個々の深さ範囲に対応する速度プロファイルにこの色を適用する。その後、新たな窓を繰り返し抽出し処理することにより、個々のＡ−走査に対する完全な速度プロファイルを発生する。本発明の一実施形態では、この完全な速度プロファイルは、試料プローブの横方向位置に対応する着色画像画素の一次元アレイである。
好ましくは、１つの試料に対して多数回のＡ−走査を行い、試料に対する試料アームの個々の横方向位置に各Ａ−走査を対応付ける。あるいは、ＯＣＴの有角走査実施態様では、後続のＡ−走査を放射状アレイに配列する。本発明は、多数のＡ−走査を横方向に変位させるものとして記載するが、ここに記載するのと同じ信号処理アルゴリズムをこれらの獲得および表示方法に関して利用することも本発明の範囲内であることは理解されよう。前述の速度プロファイルを発生するプロセスは、各Ａ−走査を行う毎に実行する。この処理は、リアル・タイムでも、Ａ−走査を全て行いメモリに格納した後にでも実行可能である。その後、速度プロファイルを並べて位置合わせし、試料内で移動する散乱体の方向および速度を示す、二次元着色ドップラー画像を作成する。次に、この二次元着色ドップラー画像をグレー・スケール組織後方散乱画像と併合するかあるいはその上に重ね合わせ、試料内の移動散乱体の速度および方向だけでなく、内部組織散乱体も示す、試料の完全な画像を作成する。
前述の実アレイおよび虚アレイから抽出する時間窓は、非重複（隣接）時間窓または重複時間窓のいずれでも可能である。非重複窓を用いる場合、前述のプロセスによって決定された色を時間窓全体に適用する（即ち、最終画像において約１０画素の深さの試料深さに時間窓が対応する場合、前述のプロセスによって決定される色は、着色ドップラー画像では１０画素全てに適用される）。しかし、重複時間窓を用いる場合、前述のプロセスによって決定される速度値は、時間窓が重複しない量に等しい時間（深さ）範囲に適用することができる。例えば、最終画像において約１画素の深さに対応する試料深さを除いて、窓が全体的に重複する場合、前述のプロセスによって決定される色は、着色ドップラー画像においては単一の画素にのみ適用される。したがって、Ａ−走査データ全体を処理するにはより多くの処理が必要であろうが、重複時間窓は、非重複時間窓よりも格段に正確なドップラー画像を提供する。
速度情報を色コード化する別の方式として、具体的な色または明度（shade）を各速度に割り当て、輝度、信号の大きさ、または同等に、当該部位における組織の反射率にエンコードする。この別の色コード化方式は、画像のレンダリング速度および実施の容易性において、いくつかの利点を提供することができる。この方式では、血管が一連の同心リングとして現われ、その半径は血管の中心において最も小さくなる。
二次元着色ドップラー画像をグレー・スケール画像と併合する前に、正および負双方の最小閾値および最大飽和速度を選択するように、ユーザに催促してもよい。次いで、これらの閾値および飽和速度を速度アレイまたは速度プロファイルに適用し、所望の速度全てを表示可能にする、速度表示色スケールの上限および下限を設ける。最大正および負飽和速度よりも大きな速度は、それぞれ、正または負の最大飽和速度自体と同じ色（輝度、明度等）とすることができ、あるいは他の区別できる何らかの色と（輝度、明度等）し、速度色スケールが当該位置で飽和したことを示すようにしてもよい。正および負の閾値速度よりも小さい速度は透明とし、その画像領域では流れが検出できなかったことを示し、下地のグレー・スケール反射率強度画像の視覚化を可能にする。
数学的に、試料内の個々の位置（即ち、個々の時間窓および横方向位置内）について、当該横方向位置に対して多数のＡ−走査を行い、速度推定値全てを平均化することにより、より良い速度推定値が得られることが示されている。したがって、本発明の一実施形態では、試料アームの各横方向位置毎に多数回のＡ−走査を行い、各Ａ−走査毎に速度推定値を計算し、全てを平均化することにより、当該試料アームの個々の横方向位置に対して、一層精度を高めた速度推定値を生成する。あるいは、各時間窓および横方向位置毎に多数回のＡ−走査から得た、窓範囲内の推定スペクトルを平均化し、次いで平均スペクトルの重心を計算することにより、一層優れた速度推定値を得ることも可能である。
また、速度推定値の空間解像度は、窓のサイズによって制限されることは公知である。即ち、窓が大きい程空間解像度は低下する。しかし、速度解像度は、窓のサイズに対して逆の関係にあり、窓が大きい程速度解像度は高まる。しかしながら、本発明の２つの代替実施形態は、このトレード・オフを克服し、高い空間解像度および高い速度解像度を同時に可能にする。一般的な意味で、これは、Ａ−走査を行う時間を遅くすることによって行う。
第１の代替実施形態では、基準アームの各位置毎に、１組の同相および直交データを取る代わりに、多数組の同相および直交データを取る。したがって、基準アームの多数の位置に関する１つの窓について速度推定値を計算する代わりに、実質的に基準アームの単一位置（深さ）に関するデータ・ブロックに対して速度推定値を計算する。この代替実施形態では、干渉計の光源のコヒーレント長よりも短い基準アームの移動範囲で全ての読取値を取るのである限り、基準アームの単一位置において多数組のデータを取る必要はない。
第２の代替実施形態では、試料アームの各横方向位置に１回のＡ−走査を行う代わりに、試料アームの各横方向位置毎に多数回のＡ−走査を行う。次いで、得られた各Ａ−走査毎の一次元（垂直）マトリクスを横に並べて位置合わせすることにより、同相および直交データを二次元マトリクスに配列する。したがって、基準アームの多数の位置に関する窓（垂直「列」窓）について速度推定値を計算する代わりに、基準アームの単一位置（水平「行」窓）について速度推定値を計算する。試料アームの各横方向位置毎に多数回Ａ−走査を行うステップは、（ａ）試料アームを横方向に徐々に前進させ、試料アームを徐々に前進させる毎に、多数回のＡ−走査を行うことによって、（ｂ）多数回、試料上において試料アームを横方向に掃引し、試料アームの各横方向位置毎に１回のＡ−走査を行うことによって、または（ｃ）（ａ）および（ｂ）の何らかの組み合わせによって、実行することができる。
干渉データをパワー・スペクトル・データに変換する前述のステップは、狭帯域帯域フィルタ（ＮＢＰＦ）のバンクによって実行することができ、各ＮＢＰＦは、パワー・スペクトル周波数スケールに沿った特定の周波数を通過させる。各ＮＢＰＦの出力は、直接重心計算に入力することができる。この方法は、短時間フーリエ変換回路／アルゴリズムの必要性をなくすことができると共に、コヒーレント復調回路／アルゴリズムの必要性もなくすことができる。このように、この方法は、信号処理の高速化および低コスト化をもたらすものである。
また、前述の干渉データをパワー・スペクトル・データに変換するステップは、コヒーレント復調器のバンクおよび対応する低域フィルタのバンクによって実行することも可能であり、各復調器が、パワー・スペクトル周波数スケールに沿った特定の周波数におけるデータを復調する。この手法では、局部的なスペクトル情報の獲得についていくつかの利点が得られる。第１に、検出チャネルの各々の出力は、ほぼ瞬時的であり、実質的にリアルタイムのＣＤＯＣＴを実現可能とする。更に、電子回路の構成部品は容易に入手できる。
また、この後者の手法は、合成多周波数復調波形（synthesized multi-frequency demodulating waveform）、ミキサ、および低域フィルタを用いても実行可能である。この形態では、基準波形は、ある周波数範囲における所望数の正弦波の和として合成される。単一のミキサにおいてこれらの周波数を干渉データと混合し、次いで得られた混合信号を低域フィルタによって濾過する。この代替実施形態は、必要な構成部品数の大幅な削減をもたらすが、分析領域における完全な周波数スペクトルの推定を行うことはできない。
最後に、本発明は、散乱体速度推定の実施態様を２つ、および自己相関方法を用いた乱流推定の実施態様を１つ提供する。自己相関方法は、数学的導出に基づき、試料内の流体流の中心速度および乱流を、ドップラー・シフトした周波数パワー・スペクトルの第１および第２のモーメントに関係するものとして推定する。第１のモーメントは、複素復調検出出力を利用し、中心速度およびパワー・スペクトル分散の推定値双方を得る。第２のモーメントは、非常に簡略化した変形であり、中心速度の推定値のみを与える。
したがって、本発明の目的は、ＯＣＴ獲得システムを用いて、画像内の流速および方向を示す、試料の二次元または三次元カラー画像を発生する方法を提供することである。
本発明の別の目的は、光学コヒーレンス断層撮影システムにおいて、試料の速度を示す断層画像を発生する方法を提供することであり、この方法は、（ａ）干渉計から相互相関データを獲得するステップと、（ｂ）試料内の散乱体の深さ依存位置を示す相互相関データからグレースケール画像を発生するステップと、（ｃ）相互相関データを処理し、試料内の移動性散乱体の速度値および位置を生成するステップと、（ｄ）速度値に色を割り当てるステップと、（ｆ）移動性散乱体の位置を示すグレースケール画像内の位置に、色をグレースケール画像に併合し、速度指示断層撮影画像を生成するステップとを含む。
本発明のこれらおよびその他の目的および利点は、以下の説明、添付した請求の範囲、および添付図面から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明のＯＣＴデータ獲得およびデジタル信号処理システムの概略ブロック図表現である。
図２は、本発明のプロセスを示す概略フロー図である。
図３は、本発明のプロセスを更に示す概略フロー図である。
図４は、本発明のプロセスを更に示す概略フロー図である。
図５は、本発明の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図６は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図７は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図８は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図９は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図１０は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図１１は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図１２は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図１３は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
図１４は、本発明の別の代替プロセスおよびシステムを示す概略フロー図である。
発明の詳細な説明
図１に示すように、本発明と共に用いるＯＣＴデータ獲得システム１０は、低コヒーレンス干渉計１２、および任意に、高コヒーレンス較正干渉計１４を含む。低コヒーレンス干渉計１２は、超発光ダイオード（「ＳＬＤ:super-luminescent diode」）光源１６のような光源、ＳＬＤ１６と（５０／５０ファイバ・カプラ等）光ファイバ・ビーム・スプリッタ２０との間に結合された光ファイバ光源ライン１８を含む。公知の適した光源には、他にも、高速ＯＣＴ用に高パワー化した光源である半導体光学増幅器（「ＳＯＡ:semiconductor optical amplifier」）、または光通信に一般に用いられる希土類ドープ・ファイバ増幅器が含まれる。ビーム・スプリッタ２０は、光源ライン１８から受光した光を２本のビームに分離する。一方は光ファイバ２４を通じて試料アーム２２に伝送され、他方は光ファイバ２８を通じて基準アーム２６に伝送される。試料アームの光ファイバ２４は、試料プローブ３０に結合されている。試料プローブ３０は、試料３２に光を合焦し、試料３２から戻ってくる反射光を受光するように構成されている。試料から戻ってきて受光された反射光は、試料アームの光ファイバ２４を通じてビーム・スプリッタ２０に逆伝送される。好ましくは、試料プローブ３０は、調節可能な焦点距離を有することにより、焦点サイズ、動作距離および焦点深度の調節を可能とする。
ファイバ２８は、基準プローブ３４に結合されている。基準プローブ３４は、基準アームの光ファイバ２８から受光した光を、変換基準ミラー３６（通常、検流計上に取り付けられる）に合焦し、基準ミラー３６から戻ってくる反射光を受光するように構成されている。基準ミラー３６から戻って受光された反射光は、基準アームの光ファイバ２８を通じてビーム・スプリッタ２０に逆伝送される。試料アームの光ファイバ２４および基準アームの光ファイバ２８双方から戻ってきてビーム・スプリッタ２０によって受光された反射光は、結合され、光ファイバ・ライン３８上を光検出器４０に伝送される。光検出器は、入射電界の強度に応答して、アナログ信号４２を生成する。本発明と共に用いる光検出器の一例は、カリフォルニア州Mountain ViewのNew Focus, Inc.から市販されているModel 1811である。
試料アーム２２の光路長４４は、試料３２内部の散乱部位の分布の関数であり、一方基準アーム２６の光路長４６は、基準ミラー３６の変換と共に変化する。低コヒーレント光源を用いているので、コヒーレント長の範囲内で試料３２内部の反射または散乱部位までの光路長４４が基準アーム２６の光路長４６と一致する場合、干渉縞パターン（干渉信号）が光検出器４０において生成される。観察される干渉縞パターンは、試料アームと基準アームとの間の光路長距離の関数である。基準ミラー３６の変換によって、干渉データが得られる。これは、基準ミラー３６および試料３２からの逆反射した光の光路長に依存する相互相関関数である。１回の基準ミラー・サイクルの間に試料上の１点について干渉データを収集することを、「Ａ−走査」の収集と言うことにする。Ａ−走査データは、試料３２の反射および散乱部位対試料内の深さの一次元プロファイルを与える。
前述の基準アームの遅延を注入するためには、変換基準ミラー以外にも公知の方法および／または機構が多数あり、それらは全て本発明の範囲内に入ることは、当業者には明白であろう。基準アームを光学的に遅延させる代わりの方法（strategies）には、圧電ファイバ・ストレッチャ（piezo-electric fiber stretcher）を用いることによって基準アームの光ファイバ長を変調するもの、基準アーム光の経路長を変化させることに基づき、迅速に回転する立方体またはその他の回転光学エレメントに光を通過させることによる方法、およびフーリエ領域パルス整形技術に基づき、スペクトル的に分散させた後に、有角走査ミラーを用いて周波数依存位相を基準アーム光に重ね合わせることにより、基準アーム光の群遅延を変調する方法が含まれる。この後者の技法は、周波数領域における位相ランプの逆フーリエ変換が時間領域における群遅延に等しいという事実にしたがって、ビデオ・レートでＯＣＴ画像を獲得するのに十分な高速度で基準アーム光を変調可能であることを示した最初の技法である。この後者の遅延線は、異なる位相および群遅延を基準アーム光上に重ね合わせることができるという点で、非常に分散的でもある。このような分散性遅延線では、ＯＣＴ干渉写真縞における干渉間隔は、基準アーム位相遅延に依存し、一方いずれの時点においても干渉写真のエンベロープの位置は、基準アーム群遅延に依存する。全種類の遅延線は、ドップラー・シフト周波数ｆrを基準アーム光上に重ね合わせるものとして記述することができる。この文脈では、ドップラー・シフト周波数を、干渉信号内に存在する中心周波数成分の位相の時間導関数として定義する。この開示の目的上、このドップラー・シフト周波数の定義は、可能な基準アーム遅延技術全てを含むこととする。
アナログ・帯域フィルタ４８は、アナログ干渉データ信号４２を濾過し、過剰ノイズを低減する。濾過されたアナログ干渉データ４９は、アナログ復調器５０に送られ、基準ミラーによって誘発されたドップラー・シフトに対応する周波数で、この干渉データをコヒーレントに復調し、アナログ同相「Ｉ」成分データ対時間の系列（series）５２、およびアナログ直交「Ｑ」成分データ対時間の系列５１を生成する。アナログ同相「Ｉ」データ系列５２およびアナログ直交「Ｑ」データ系列５１は、アナログ−デジタル（「Ａ／Ｄ」）変換器５３に供給され、アナログ同相「Ｉ」データ系列５２およびアナログ直交「Ｑ」データ系列５１を、デジタル同相データ・アレイ５５およびデジタル直交データ・アレイ５４にそれぞれ変換する。これらのデジタル・データ・アレイ５４，５５は、次に、ブロック５６で示すデジタル信号処理回路／システム（「ＤＳＰ」）に送られる。前述のアナログ−デジタル変換は、帯域フィルタ処理および復調ステップの前、またはその間にも実行可能であることは、本発明の範囲内に該当し、また、帯域フィルタ処理およびコヒーレント復調ステップをデジタル信号処理回路５６によって実行可能であることも、本発明の範囲内に該当する。しかし、アナログ・帯域フィルタ４８およびアナログ・コヒーレント復調器５０の利用により、処理速度の大幅な上昇およびシステム・コストの削減が図られる。
アナログ直交データの系列５１およびアナログ同相データの系列５２は、複素復調干渉データから成る。同相系列５２は干渉データの実成分の値を表わし、直交系列５１は干渉データの虚成分の値を表わす。
ブロック５７内に示すように、干渉データの同相アレイおよび直交アレイをＤＳＰ５６によって処理し、内部散乱体の位置対深さの一次元反射率プロファイル５８を発生する。内部散乱体位置対深さのグレースケールまたは疑似カラー画像を発生するのに適したシステムおよび方法は、１９９８年３月１７日に出願された米国特許出願番号第０９／０４０，１２８号に記載されている。その開示内容は、この言及により本願にも含まれるものとする。加えて、他の従来からの非コヒーレント・エンベロープ検出方法にしたがってグレースケール画像を発生することも、本発明の範囲内であり、当業者には明白であろう。
本発明のＯＣＴドップラー流監視は、試料３２内の移動物体（例えば、血管内を流動する赤血球）から後方散乱される光におけるドップラー・シフトが、基準アーム遅延によって誘発される固定ドップラー・シフト周波数ｆrに加算またはこれから減算されるという原理に基づく（変換基準アーム・ミラー３６の場合、ドップラー・シフト周波数ｆr＝２Ｖr／λ，ここで、Ｖrは基準ミラーの速度であり、λはＳＬＤ１６の中心波長である）。基準ミラー３６の各軸方向走査毎に、獲得される干渉信号は、試料アーム２２のプローブ・ビームによって照明される散乱体（潜在的に移動性）のボリュームから後方散乱される光、および基準アーム２８から戻ってくる光の相互相関関数に対応する。干渉信号は、次の形態を取る。
0004138027.tif 000002
ここで、Ａ（ｔ）およびθ（ｔ）は、検出された信号の振幅および位相である。ここで、ｔは、試料アーム長を走査するのと同等の基準アーム光路長を走査するのに要する時間である。したがって、
0004138027.tif 000003
ここで、lSは、試料アームの光学長（試料内の走査深さ）であり、lSOは走査オフセット（scanned offset）である。ｆrにおけるコヒーレント（即ち、位相感応）復調により、ｉd（ｔ）＝Ａ（ｔ）ｅｘｐ［−ｊθ（ｔ）］で与えられる干渉信号の複素エンベロープが得られる。ミラー反射に対して、ｉd（ｔ）は、光源自己相関関数（source auto-correlation function）となり、Ａ（ｔ）およびθ（ｔ）＝α（ｔ）は、光源のスペクトルに関する情報を有する。自己相関関数上でフーリエ変換を行うことにより、光源パワー関数Ｓii（f）が得られる。ＯＣＴシステムにおいて共通なＳＬＤまたはＳＯＡでは、Ｓii（f）はほぼガウシアンであり、したがってＡ（ｔ）もガウシアンであり、α（ｔ）＝０である。試料アーム内を速度Ｖで移動する単一の散乱体について、θ（ｔ）＝−２πｆsｔ＋α（ｔ）であり、ここで、ｆs＝２Ｖｎsｃｏｓφ／λ、φは試料プローブ・ビームと散乱体の運動方向との間の角度であり、ｎsは試料に対する屈折率である。干渉信号の複素エンベロープは、ｉd（ｔ）＝Ａ（ｔ）ｅｘｐ［ｊ（２πｆsｔ−α（ｔ））］で与えられる。この場合、ｉd（ｔ）は相互相関関数となり、この相互相関関数のフーリエ変換によって、ドップラー・シフトされたパワー・スペクトルＳ（ｆ）＝Ｓii（ｆ−ｆs）が得られる。検体内に多数の散乱部位がある場合、Ａ（ｔ）およびα（ｔ）は、散乱体の位置に関する情報を有する。この場合、ｉd（ｔ）は再度相互相関関数となり、そのフーリエ変換は交差パワー・スペクトル（cross-power spectrum）Ｓis（ｔ）である。異なる速度で流れ異なる深さに位置する散乱体の系列に対して、ｆsは時間（即ち、深さ）依存となる。したがって、
0004138027.tif 000004
となる。したがって、干渉信号のコヒーレント復調は、粒子速度の大きさおよび方向双方を得るためには必須である。干渉信号の複素エンベロープは、ｉd（ｔ）＝Ａ（ｔ）ｅｘｐ［ｊ（２πｆs（ｔ）ｔ−α（ｔ））］で与えられる。つまり、ｉd（ｔ）は、スペクトル内容が時間と共に変化する信号である。したがって、局在化ドップラー・スペクトル（即ち、速度）情報を得るためには、時間周波数分析アルゴリズムを用いて、システムのスペクトル内容を時間の関数として抽出すればよい。短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）は、本発明において用いられる時間周波数分析技法の１つである。このような場合、検出器電流ｉd（ｔ）のＳＴＦＴは、ドップラー・シフトされた交差パワー・スペクトルＳ（ｔ，ｆ）＝Ｓis（ｆ−ｆs（ｔ））となる。ｉd（ｔ）の離散ＳＴＦＴは、以下の式で定義される。
0004138027.tif 000005
ここで、ｗ（ｍｔs）は分析窓であり、これを通して、サンプルされた時間領域で復調された検出器電流をシフトし、ｔsはサンプリング間隔であり、Ｎは時刻ｎｔsを中心とする局在スペクトル推定値に寄与するサンプル数である。ＳＴＦＴ回路／アルゴリズムでは、矩形、バートレット（Bartlett）（三角形）、チューキー（Tukey）（ハミング（hamming）およびハニング（hanning）型を含む）、ブラックマン（Blackman）、パーゼン（Parzen）、ダニアル（Daniall）（従来のまたは修正した）、およびコサイン・テーパ窓を含む数種類の分析窓を使用することができる。窓の選択は、ＳＴＦＴパワー・スペクトルにおけるノイズ量、したがって速度推定精度に影響を及ぼし得ることは、当業者には周知である。
窓の代わりの実施形態として、Ｎ点分析窓のいずれの側にもゼロを入れ、その長さを延長して、Ａ−走査内の試料数と一致させることがあげられる。アレイに追加されるゼロの総数は、常にＬ−Ｎであり、Ｎ点分析窓の前にｉ−１個のゼロを追加し（ＳＴＦＴ内のｉ番目のパワー・スペクトルに対して）、分析窓の後ろにＬ−Ｎ−ｉ＋１個のゼロを追加する。窓内の試料数を増大させることにより、周波数の正確さはＬ／Ｎの比率で向上する。
式３にしたがって、｜Ｓ（ｎｔS，ｆ）｜を計算することにより、局在化したドップラー・シフト・スペクトル（localized Doppler shifted spectra）（即ち、ＳＴＦＴ分光写真）をこうして得ることができる。セグメント内に位置する散乱体の平均速度（Ｖ（ｎｔs））は、軸方向次元において平均速度分布プロファイルを発生するセグメントの各々に対応する局在化ドップラー・スペクトルの重心ｆd（ｎｔS）から推測され、ここで、
0004138027.tif 000006
となる。各データ・セグメント（Ｖ（ｎｔs））毎の平均速度推定値を計算した重心ｆd（ｎｔS）に関係付ける式は、以下の通りである。
0004138027.tif 000007
したがって、隣接する色コード化軸方向速度プロファイルから、二次元速度画像を作り上げることができる。次に、色コード化ドップラー表示を、試料内の散乱部位の空間分布を記述する、グレー・スケール強度画像と併合することができる。
先の分析にしたがって、本発明のドップラーＯＣＴ画像を発生する方法を図１ないし図３に示す。図１および図２を参照すると、ブロック６０で示すように、時点０において開始し、ｎｔsを中心とする同相データの第１の窓６１、およびｎｔsを中心とする直交データの第１の窓６２が、同相アレイ５５および直交アレイ５４からそれぞれ抽出され、次いでＦＴ回路／アルゴリズム６０ａに入力され、当該窓に対するパワー・スペクトル６４（局在化ドップラー・スペクトル）を得る。ＦＴ回路／ステップ６０（図１）は、各分析窓毎の周波数の関数である２つのアレイを生成する。アレイの１つは、変換された干渉データの実成分を表わし、アレイの１つは、変換され復調された干渉データの虚成分を表わす。パワー・スペクトル・アレイ６４を得るには、変換され復調された干渉データの虚アレイおよび実アレイの二乗和の平方根を求める。
図２を参照すると、窓のサイズ（時間枠）がＮｔsとして示されており、これはＡ−走査時間全体Ｌｔsよりも短くなければならず、ＳＬＤ１６のコヒーレント長以上であることが好ましい。再度図１および図２を参照すると、ブロック６６に示すように、パワー・スペクトル６４から中心速度推定値６７を計算し、当該窓に対する平均散乱体速度の推定値を得る。本発明の一実施形態では、この中心速度推定値を求めるには、パワースペクトル６４に対する重心（ｆd（ｎｔs）式４参照）を計算する。ブロック６８に示すように、速度推定値７０（Ｖ（ｎｔs））は、中心速度推定値（式５参照）から得られ、時点ｎｔsにおいて速度アレイ７２に挿入する。
中心速度の基準としての重心の使用には、パワー・スペクトルにおける周波数が全て正であるために、重心の計算には必然的に広帯域ノイズが含まれるので、パワー・スペクトルの重心は常に実際の中心速度よりも過小推定となるという障害がある。この精度不足は、ドップラー・シフトされたスペクトル周囲のノイズ分布の非対称性によるものである。ＯＣＴでは、高い反射率測定感度を得るためには、基準アームのドップラー・シフト周波数のため、以下の信号帯域に一致するように検出用電子回路の帯域幅を選択するのが最適である。
0004138027.tif 000008
ここで、Ｖrは、基準アーム・ミラーの速度、ΔνはＦＷＨＭ光源のスペクトル帯域幅、ｃは光速である。しかしながら、ＣＤＯＣＴでは、検出帯域幅は、広範囲の速度を測定可能にするために、Δｆよりもかなり広く選択する。セグメント化したＡ−走査のＳＴＦＴにおけるノイズ・パワーは常に正であり、重心計算は、ノイズだけでなく信号に対しても積分するので、ＳＴＦＴの重心は常に真のドップラー・シフトよりも過小推定となる。重心計算の効力（performance）は、速度上昇および深さによって低下し、信号は生物学的組織内で減衰する。
本発明と共に用いる代わりの中心速度推定アルゴリズム（「適応重心アルゴリズム」と呼ぶ）として、ドップラー・スペクトルのピークを突き止め、ドップラー幅Δｆ内のピーク周囲に対称的に分布する周波数においてのみパワーの重心を計算する適応アルゴリズムがある。生物学的組織内における各コヒーレント長の範囲内に多数の散乱体が存在することによるスペックル（speckle）が、帯域幅Δｆ以内におけるドップラー・シフト推定値変動の原因となり得る。重心はスペクトルに関する完全な情報を用いるので、これらはピーク・ロケータ（peak locator）よりも精度の高い推定値として供することができる。このアルゴリズムでは、試料アームにおいて強い反射が存在する場合には高精度の速度推定値が得られるが、信号よりもノイズが多くなるとそうはならない。したがって、ノイズ認識アルゴリズムを利用して平均ＳＴＦＴパワー・スペクトル密度を計算し、これをスペクトル・ピーク付近の密度と比較する。全ＳＴＦＴの平均スペクトル密度およびピーク周囲の帯域幅Δｆ以内の密度の比率が、予め設定した閾値Ｔ（例えば、０．６７）未満となった場合に、信号はノイズと見なされる。この場合、従来の重心アルゴリズムを中心速度の推定に用いる。このアルゴリズムは、平均化したＳＴＦＴデータおよび平均化しないＳＴＦＴデータ双方においても良好な動作が示されており、従来の重心方法相当の速度計算時間があればよい。
図３に示すように、デシメーション係数ｄだけシフトされ、（ｎ＋ｄ）ｔsを中心とする同相データの次の窓６１’、および（ｎ＋ｄ）ｔsを中心とする直交データの次の窓６２’をそれぞれ同相アレイ５５および直交アレイ５４から抽出し、次いでＦＴ回路／アルゴリズム６０ａに入力し、当該次の窓に対するパワー・スペクトル６４’を得る。ブロック６６においてパワー・スペクトル６４’から中心速度推定値６７’を計算し、更にブロック６８において中心速度推定値６７’から速度推定値７０’を計算する。速度推定値７０’を、時点（ｎ＋ｄ）ｔsを中心とする速度アレイのｄ個のエレメント内に挿入する。Ａ−走査全体を処理し、速度アレイ７２が完成するまで、図３に示すような方法を繰り返す。当業者には明白であろうが、デシメーション値ｄが短い程、最終的な速度アレイ７２は正確さが高くなり、各画像画素に割り当てられる速度は、当該画素を中心とするＳＴＦＴデータに一層精度高く反映する。一方、デシメーション係数ｄが大きいと、ＳＴＦＴセグメントの縁部付近の速度画素は、セグメントの残りの方向に向かって、それらの速度推定値が重み付けされる。しかしながら、デシメーション値が短い程計算時間が長くなる。何故なら、計算に必要なドップラー・パワー・スペクトルが多くなるからである。Ｌ個のサンプルを用いてＡ−走査毎に計算されるＮ−サンプル・スペクトルの数は、（Ｌ−Ｎ）／ｄである。あるいは、デシメートした速度データを、今説明したアレイよりも小さな別個のアレイに格納し、後に、グレースケール画像上に重ねる前に、拡大してもよいことは当業者には自明であろう。
前述のコヒーレント復調を利用することにより、速度推定値７０，７０’は、符号および大きさ双方を有する。この場合、個々の符号は試料内における散乱体の個々の（対向する）移動方向に対応する。ブロック７４（図１）に示すように、速度アレイ７２から、カラー速度画像を処理しグレースケール画像５８と組み合わせるか、あるいはその上に重ね合わせる。速度画像処理は、２つの色の一方を、窓６１，６１’によって表わされるサンプル内の深さに対応する速度プロファイルにおける画像画素に割り当てるステップを含む。本発明の一実施形態では、速度プロファイルは、個々のＡ−走査に対応する画像画素のアレイである。２つの色のどちらを割り当てるかは、速度推定値７０，７０’の符号によって異なる（即ち、正には青、負には赤）。加えて、明度または輝度のレベル、選択した色の密度または強度を、速度推定値７０，７０’の大きさに応じて調節する。
図４に示すように、各Ａ−走査からの同相アレイ５５および直交アレイ５４を用いて、先に論じたように、速度アレイ７２および大きさアレイ７６を計算する。また、先に論じたように、速度アレイからの正データおよび負データに異なる色を指定することができる。これは、試料内における散乱体の異なる移動方向に対応する。速度アレイ内のデータに色を割り当てる前に、正および負双方の最小閾値および最大飽和速度７８を選択するようにユーザに促してもよい。次いで、これらの閾値および飽和速度７８を速度アレイ７２または速度プロファイルに適用し、速度表示色スケールに上限および下限を設け、これによって所望の速度全てを表示することが可能となる。最大の正および負飽和速度よりも大きな速度には、それぞれ、正または負の最大飽和速度自体と同じ色（輝度、明度等）でレンダリングする（render）ようにしても、あるいは何らかの区別できる別の色（輝度、明度等）でレンダリングし速度色スケールがその位置で飽和したことを示してもよい。正および負の閾値速度よりも小さい速度は、透明にしておき、その画像領域では流れが検出されなかったことを示し、下地のグレースケール反射率強度画像の視覚化を可能にする。また、閾値および飽和速度７８は、ＤＳＰ５６において予め決めておけばよく、あるいは所定のガイドラインまたはアルゴリズムに応じてＤＳＰ５６によって自動的に決定してもよいことも、当業者には明白であろう。
多数の矢印８０で示すように、試料３２に沿ってセンサ・プローブ３０の異なる横方向位置について、多数回のＡ−走査を行い、多数の速度アレイ７２および多数の大きさアレイ７６を用いて、試料内部の後方散乱位置に関する、二次元着色速度画像８２および二次元グレースケール画像５８をそれぞれ作成する。二次元速度画像を作成するには、複数の速度プロファイルを横に並べて位置合わせし、試料内部で移動する散乱体の方向および速度を示す二次元着色ドップラー画像８２を作成する。速度画像８２では、第１方向の流体流を第１色８３で示し、逆方向の流体流を第２色８３’で示す。次いで、これらの画像を併合し、試料８４の着色ドップラーＯＣＴ画像を作成する。速度画像８２をグレースケール画像５８と併合する１つの方法は、速度画像をグレースケール画像上に重ね合わせることである。
本発明は、速度情報の色コード化の少なくとも２つの別個の実施形態を提供する。前述（図４）の第１実施形態では、２つの色または色相を選択して速度の符号を反映する。次に、色の強度、明度、輝度、または密度によって、速度推定値の大きさを反映する。カラー・ドップラー超音波表示に一般的に用いられているこの色方式では、血管が赤いまたは青い（例えば）円盤または楕円として現れ、中心が最も明るく（中心において速度が最も高いことを反映する）、血管の縁に向かって輝度が徐々に弱くなる。図１０に示すように、着色速度画像８２’を生成するための速度情報の色コード化の代替方式は、画像のレンダリング速度および解釈の容易さにおいていくつかの利点を提供することができ、各速度に特定の色または明度８５，８５’，８５”を割り当て、信号の大きさを特定の色または明度８５，８５’，８５”の輝度にエンコードする（あるいは、同等に、当該部位の組織の反射率）。この方式では、血管が一連の同心リングとして現われ、その半径は血管の中心で最も小さくなる。ここに記載する技法（ＳＴＦＴ、ＮＢＰＦまたは多数の復調器）の１つを用いて試料内の各分析領域毎に周波数パワー・スペクトルの推定値を得ると仮定すると、当該分析領域に対する中心速度を推定するには、大きさが最大の速度を選択するか、あるいは重心または適応重心（前述のような）アルゴリズムを用いる。この速度が閾値よりも大きく、ユーザが指定した飽和速度よりも低い場合、これをある色にエンコードし、当該分析領域に対するグレースケール強度画像５８上に重ね合わせる。
したがって、本発明によって作成したＯＣＴ画像は、生物学的試料の組織層を細胞の解像度で表示可能なだけでなく、血管の位置と他の流体流との間の相関をカラー・ドップラーＯＣＴを用いて与える機能も有する。したがって、本発明は、双方向血流および生体内の皮下血管（sub-surface vessel）のカラー・ドップラーＯＣＴマッピングをミクロン・スケールの解像度で提供し、網膜灌流マッピング、潰瘍性状態における出血の管理、および組織の壊死評価に潜在的な用途がある。
M.D. Kulkarni, T. G. van Leeuwen, S. Yazdanfar,およびJ. A. Izatt,”Velocity-Estimation Accuracy and Frame Rate Limitations in Color Doppler Optical Coherence Tomography”, Optics Letters 23（１９９８年において印刷中）において、横方向位置について多数回Ａ−走査を行い、次いで平均化したスペクトルの中心速度を平均化することにより、試料内の個々の位置について、数学的により良い速度推定値が得られることが示されている。したがって、本発明の一実施形態では、試料アームの各位置毎に多数回Ａ−走査を行い、行ったＡ−走査毎にパワー・スペクトル推定値を計算して全ての平均を出し、試料アームの個々の横方向位置について、一層精度を高めたパワー・スペクトル推定値を生成する。本発明の別の実施形態では、試料アームの各横方向位置毎に多数回Ａ−走査を行い、行った各Ａ−走査毎に計算した速度推定値を全て平均化して、試料アームの当該個々の横方向位置について一層精度を高めた速度推定値を生成する。
また、速度推定値の空間解像度は、窓のサイズ（Ｎｔs）によって制限されることは公知である。窓が大きい程、空間解像度は低下する。しかし、速度推定値を支配する以下の式によれば、
0004138027.tif 000009
速度解像度は窓サイズと逆の関係にあり、窓が大きい程速度解像度は高くなる。したがって、本発明の２つの代替実施形態は、このトレードオフを克服し、高い空間解像度および高い速度解像度を同時にもたらすものである。一般的な意味で、Ａ−走査を行う時間を遅くすることによって、これを行う。
図５に示す第１の代替実施形態では、基準アームの各位置ｎ毎に、１組の同相および直交データを取る代わりに、ステップ１３２で示すように、同相および直交データをＮ回獲得する（ここで、Ｎは窓のサイズに対応する）。ステップ１３４に示すように、深さｎにおけるＮ回の獲得による各同相および直交データ集合を、短時間フーリエ変換回路／アルゴリズムに挿入する。ステップ１３６に示すように、短時間フーリエ変換回路／アルゴリズムの出力から、深さｎにおける速度推定値を決定する。このように、深さｎにおけるデータ獲得の回数、および深さｎに対応する位置に基準アームが留まらなければならない時間長は、窓のサイズＮに対応する。したがって、基準アームの多数の位置に関する窓に対して速度推定値を計算する代わりに、基準アームの単一の位置（深さ）に関する窓に対して速度推定値を計算する。
この代替実施形態では、ＳＬＤ光源１６の光源コヒーレント長よりも短い、位置ｎからの基準アームの移動範囲で多数の読取値を取り込むのである限り、基準アームの単一の位置ｎにおいて多数のデータ集合を取る必要はない。したがって、基準アームが所与の位置にある間に、多数の読取値が得られるように、基準アームの移動を停止する必要はない。しかし、基準アームの速度はある速度に設定しなければならず、あるいは小さな距離にわたって繰り返し走査し（ディザ）、ＳＬＤ光源１６のコヒーレント長の範囲で基準アームを移動させ終わる前に、多数の読取値を得るようにしなければならない。
第２の代替実施形態では、試料アームの各横方向位置毎に１回Ａ−走査を行う代わりに、試料アームの各横方向位置毎にＮ回Ａ−走査を行う。次いで、行った各Ａ−走査１４０毎の一次元（垂直）マトリクスを横に並べて位置合わせすることにより、同相および直交データを二次元マトリクス１３８に配列する。このように、基準アームの多数の位置に関する窓（垂直「列」窓）について速度推定値を計算する代わりに、基準アームの単一位置（水平「行」窓）について速度推定値を計算する。
図１に示す実施形態を再度参照するが、コヒーレント復調ステップまたは回路５０を飛ばし、Ａ／Ｄ回路またはステップを用いて濾過した干渉データ４９をデジタル・データに変換し、次いで非復調およびデジタル化干渉データをデジタル信号処理回路に導入することは、当業者には明白であり、本発明の範囲内のことである。このようなシステムでは、短時間フーリエ変換ステップ６０の出力は、基準アームのドップラー・シフト周波数ｆrを中心とするパワー・スペクトルとなる。したがって、速度計算では、基準アームのドップラー・シフト周波数は以下のように減算しなければならない。
0004138027.tif 000010
ここで、ｆrは、基準アームのドップラー・シフト周波数である。
前述のように、図１を再び参照すると、データ獲得システムは、任意に、高コヒーレンス較正干渉計１４を含み、基準ミラー３６における不可避の速度変動を精度高く監視し、補償することも可能である。較正干渉計１４は、ヘリウム・ネオン（Ｈｅ−Ｎｅ）レーザまたは分散フィードバック・ダイオード・レーザ（ＤＦＢダイオード・レーザ）のような長いコヒーレント長、狭帯域レーザ照明源８６、基準プローブ８８、および試料プローブ９０を含む。狭帯域照明源は、走査対象の試料３２における領域（深さ）よりも長いコヒーレント長を有していなければならない（例えば、Ｈｅ−Ｎｅレーザは、数メートルのコヒーレント長を有する）。
照明源８６は、ビーム・スプリッタ９２に発光し、ビーム・スプリッタ９２は光源信号を２つの照明源信号に分離し、一方を基準プローブ８８に伝送し、他方を試料プローブ９０に伝送する。基準プローブ８８は、その照明源信号を、基準ミラー３６と同じ取り付け台上に逆向きに取り付けられたミラー３６’に合焦する。試料ブローブ９０は、その照明源信号を固定ミラー９４に合焦する。また、干渉計１４は光検出器９６も含み、変換ミラー３６’および固定ミラー９４から反射して戻って来た光の組み合わせを受光し、受光した光の強度に対応するアナログ信号９８を生成する。長いコヒーレント長照明源８６を用いているので、光検出器によって生成されるアナログ干渉信号９８は比較的振幅が一定の正弦波信号であり、基準アームの電界によって生ずる変換ミラー３６’（基準ミラー）における速度変動に対応するドップラー・シフトに等しい周波数を有する。
光検出器９６によって生成されたアナログ信号９８は、間隔検出回路／装置１００に送られ、時間が規則的なアナログ信号９８における特徴（即ち、ゼロ交差）を検出し、このような特徴を示す信号１０２を出力する。特徴指示信号１０２は、クロック発生回路／装置１０４に供給され、先に論じたアナログ−デジタル変換器５３を駆動（トリガ）するためのデジタル・クロック源信号１０６を発生する。このように、較正干渉計１４によって検出された基準ミラー３６の変換速度における変動に応じて、アナログ−デジタル変換器５３のサンプリング・レートを同期させる。先に論じた１９９８年３月１７日出願の米国特許出願第０９／０４０，１２８号を引用すると、基準アーム速度における不可避な変動に応じて干渉データの処理を同期させるために使用可能な代替システムおよび方法は多数あることは、当業者には明白であろう。
本発明の別の代替実施形態では、狭帯域帯域フィルタ（「ＮＰＢＦ」）のバンクを利用することにより、パワー・スペクトル６４を生成するための短時間フーリエ変換ステップ６０の必要性をなくすことができる。この場合、各ＮＢＰＦは、パワー・スペクトル周波数スケールに沿った特定の周波数を通過させるものとする。
図７に示すように、ＮＢＰＦのバンク１０８は、未処理の（復調されていない）光検出器信号４２を濾過するように位置付けるとよい。バンク１０８は、Ｎ個のＮＢＰＦから成り、各々約１／Ｎｔsの帯域幅を有し、各ＮＢＰＦの中心周波数は、任意に、基準アームのドップラー・シフト周波数を中心とする、パワー・スペクトル１１０の周波数スケールに沿った特定の周波数に対応する。この実施態様では、ｔsはＮＢＰＦのバンクの前段（ＮＢＰＦをデジタルで実現した場合）、またはＮＢＰＦのバンクの後段（ＮＢＰＦをアナログ電子回路で実現した場合）のいずれかに置かれたＮ個のＡ／Ｄ変換器のアレイのサンプリング間隔に対応する。したがって、ＮＢＰＦの半分（または何らかのその他の端数）は基準アームのドップラー・シフト周波数ｆr未満の周波数を通過させ、他の半分（または残りの端数）は、基準アームのドップラー・シフト周波数ｆrより高い周波数を通過させる。一例では、中央のＮＢＰＦは、基準アームのドップラー・シフト周波数ｆrを中心とし、中央のＮＢＰＦの次に高いＮＢＰＦは、周波数ｆr＋１／Ｎｔsを中心とし、中央のＮＢＰＦの次に低いＮＢＰＦは周波数ｆr−１／Ｎｔsを中心とする。このパワー・スペクトル１１０から、重心１１２および速度推定値１１４は、先に論じたように、式４および式６において決定される。この代替実施形態では、コヒーレント復調回路／装置５０および短時間フーリエ変換回路／ステップ６０は必要ない。この代替実施形態は、数学的にはＳＴＦＴと等価である。なぜなら、式３は以下のように書き換えることができるからである。
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ここで、▲×▼は畳み込み（convolution）を表わす。一般に、分析窓は、低域フィルタのインパルス応答である。したがって、これを式８における指数で乗算すれば、帯域フィルタが得られる。次いで、その干渉信号との畳み込みによって、ＳＴＦＴと同じ情報を得ることができる。
あるいは、図８に示すように、複素ＮＢＰＦのバンクを、コヒーレント復調回路／装置５０の後段に位置付けてもよく、この場合各々は、アナログ同相「Ｉ」データ５１およびアナログ直交「Ｑ」データ５２双方を受け取る。バンク１１６は、Ｎ個のＮＢＰＦから成り、各々約１／Ｎｔsの帯域幅を有する。ここで、各ＮＢＰＦの中心周波数は、ゼロ周波数を中心とするパワー・スペクトル６４の周波数スケールに沿った特定の周波数に対応する。この実施態様では、ｔsはＮＢＰＦのバンクの前段（ＮＢＰＦをデジタルで実現した場合）、またはＮＢＰＦのバンクの後段（ＮＢＰＦをアナログ電子回路で実現した場合）のいずれかに置かれたＮ個のＡ／Ｄ変換器のアレイのサンプリング間隔に対応する。したがって、ＮＢＰＦの半分（または何らかのその他の端数）はゼロ未満の周波数を通過させ、他の半分（または残りの端数）は、ゼロより高い周波数を通過させる。中央のＮＢＰＦはゼロ周波数を中心とし、中央のＮＢＰＦの次に高いＮＢＰＦは、周波数１／Ｎｔsを中心とし、中央のＮＢＰＦの次に低いＮＢＰＦは周波数−１／Ｎｔsを中心とする。このパワー・スペクトル６４から、中心速度推定値（重心）６６および速度推定値６８は、先に論じたように、式４および式５において決定される。この代替実施形態では、短時間フーリエ変換回路／ステップ６０は必要ない。複素ＮＢＰＦのアレイ１１６は、ＮＢＰＦの２つのアレイ、即ち、同相データ５１用に１つのアレイ、および直交データ５２用に１つのアレイとの置き換えが可能であることは、当業者には明白であろう。そして、各アレイの出力の二乗和の平方根を取ることによって、パワー・スペクトル６４が得られる。この代替実施形態では、式８は、複素干渉信号ではなく、復調データに適用される。
図９に示すように、干渉データ４９は、ブロック１１８に示すように、周波数ｆIにおいてコヒーレントに復調し、同相データ１２０および直交データ１２２を生成することができる。同相および直交データ１２０，１２２は、複素ＮＢＰＦのバンク１２４に供給される。バンク１２４はＮ個のＮＢＰＦから成り、各々約１／Ｎｔsの帯域幅を有する。この場合、各ＮＢＰＦの中心周波数は、任意に周波数ｆr−ｆIを中心とするパワー・スペクトル１２６の周波数スケールに沿った特定の周波数に対応する。この実施態様では、ｔsはＮＢＰＦのバンクの前段（ＮＢＰＦをデジタルで実現した場合）、またはＮＢＰＦのバンクの後段（ＮＢＰＦをアナログ電子回路で実現した場合）のいずれかに置かれたＮ個のＡ／Ｄ変換器のアレイのサンプリング間隔に対応する。したがって、ＮＢＰＦの半分（または何らかのその他の端数）はｆr−ｆI未満の周波数を通過させ、他の半分（または残りの端数）は、ｆr−ｆIより高い周波数を通過させる。一例では、中央のＮＢＰＦは、ｆr−ｆIを中心とし、中央のＮＢＰＦの次に高いＮＢＰＦは、周波数ｆr−ｆI＋１／Ｎｔsを中心とし、中央のＮＢＰＦの次に低いＮＢＰＦは周波数ｆr−ｆI−１／Ｎtsを中心とする。このパワー・スペクトル１２６から、重心１２８は、先に論じたように、式４において決定され、速度推定値は以下の式にしたがって決定される。
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この代替実施形態では、短時間フーリエ変換回路／ステップ６０は必要ない。複素ＮＢＰＦのアレイ１２４は、ＮＢＰＦの２つのアレイ、即ち、同相データ１２０用に１つのアレイ、および直交データ１２２用に１つのアレイとの置き換えが可能であることは、当業者には明白であろう。そして、各アレイの出力の二乗の和の平方根を取ることによって、パワー・スペクトル１２６が得られる。周波数ｆIは、ＮＢＰＦがｋＨｚの周波数範囲を中心とするように選択する。このようなＮＢＰＦは、基準アームのドップラー・シフト周波数ｆr付近の周波数を中心とするＮＢＰＦよりも安価であり、しかも容易に入手可能である。
ＮＢＰＦのバンクまたは復調器を用いて空間的に局在化した周波数情報を得る手法は非常に一般的であり、全てのＮＢＰＦを、基準アームのドップラー・シフト周波数周囲（図７におけるように）またはベースバンド周囲（図８におけるように）に対称的に分布して用いる場合や、あるいは均一な間隔の周波数（図７および８双方におけるように）または同じ通過帯域幅で用いる場合に必ずしも限定されないことは、当業者には自明であろう。ユーザは、あらゆる所望の帯域幅で、あらゆる監視対象周波数でも選択する選択肢を有することができる。
本発明の代替実施形態には、並列に動作する多数のコヒーレント復調器を採用し、試料内の所与の分析領域について、パワー・スペクトルの推定値を得るようにしたものがある。
式３において、指数項は、以下のように検出器電流で集めることができる。
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括弧の内側は、復調された検出器電流と低域フィルタとの間の畳み込み加算である。
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ここで、ＳＴＦＴは、復調した検出器電流と分析窓との間の畳み込み、即ち、単一の周波数において直交検出器によって実行される動作である。次に、出力は、ｅｘｐ（ｊ２πｆｎｔs）によって変調される。ＣＤＯＣＴでは、この最終ステップを無視してもよい。何故なら、合成（ＳＴＦＴからの信号の再生）は不要であるからである。したがって、時間−周波数分析は、並列な復調電子回路によって実現することができる。この代替手法は、局所スペクトル情報の獲得についていくつかの利点を提供する。第１に、検出チャネルの各々の出力はほぼ瞬時的であり、ＣＤＯＣＴをリアルタイムで実施可能となる。ドップラー処理において用いられ、時間のかかるＳＴＦＴによるフーリエ変換の計算を回避する。第２に、この手法を実現するために必要な電子回路の構成部品（例えば、低域フィルタおよび復調器）は、容易に入手可能である。最後に、低域フィルタは、帯域フィルタには好ましい。何故なら後者の位相応答の信頼性が高まるからである。
図１１に示すこの実施形態では、未処理の検出器信号４２または好ましくは帯域フィルタで濾過した検出器信号４９を分割し、Ｎ個の並列コヒーレント復調器１４４に送る。ユーザが指定する周波数は、ｆ1からｆNの範囲である。これらの復調器１４４の各々は、干渉信号の内容を、ベースバンドに下げたそれ自体の復調周波数で転送する。各復調器の後段には、式７で与えられる最適帯域幅Δｆによって決定されるカットオフ周波数を有する低域フィルタ１４６がある。低域フィルタ１４６の出力から、パワー・スペクトル１４８を発生する。先に論じたように、パワー・スペクトル１４８から、中心速度の推定値を計算する。ｆN/2は、ドップラー・シフト周波数ｆrとなり得ることは理解されよう。また、復調器の周波数間隔は任意としてよいことも理解されよう。
図１２に示す別の代替実施形態は、合成復調波形、ミキサおよび低域フィルタを用いて、多数の周波数の同時復調を可能にする。この実施形態は、必要な周波数ミキサおよび低域フィルタの数の大幅な削減をもたらすが、各分析領域における完全な周波数スペクトルの推定を行うことはできない。この実施形態では、基準波形１５０を、波形シンセサイザ１５２によって、ｆ1からｆNまでの周波数における所望の数の正弦波の和として合成する。これらの周波数は、ミキサ１５４において、生の検出器信号４２または好ましくは帯域フィルタで濾過した検出器信号４９と混合され、得られた混合信号１５６は、カットオフ周波数がΔｆの低域フィルタ１５８において、低域フィルタ処理される。混合後の信号の複素エンベロープは、次のように表わすことができる。
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次に、低域フィルタによって濾過して得られた信号１６０をデジタル化し、速度画像８２Ｌにおいて表示し、「リング」の表示に近似する。基準波形の離散成分の間隔は、２つの復調周波数からの情報が重複するのを防止するためには、Δｆ以上でなければならない。
次に、ＣＤＯＣＴによって検出された流れにおける乱流の速度および度合いをリアルタイムで推定する別の方法について説明する。この方法は、ＳＴＦＴに基づく方法と比較すると、計算時間量および必要なメモリ量において利点がある。この方法は、リアルタイム自己相関計算を基本とする。自己相関計算は、アナログ電子回路で実現することができ、速度データのみのデジタル化、格納および表示を行えばよい。開示する自己相関方法は、試料における流体流の中心速度および乱流を、それぞれ、ドップラー・シフトした周波数パワー・スペクトルの第１および第２モーメント（moment）に関係するものとして推定する、数学的導出を基本とする。
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式１０は、ω＝２πｆを角周波数として定義し、Ｐ（ω）＝Ｐ（２πｆ）＝｜Ｓ（ｔ，２πｆ）｜2を、時点ｔを中心とする、指定された時間窓内の基準ミラー位置に対応する指定された分析領域に対応する検出器電流のパワー・スペクトルとして識別することを除いて、前述の式４と同じ式である。先と同様、各時間窓毎の平均速度推定値を、以下の式によって、重心周波数に関係付ける。
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周知の情報理論のWeiner-Khinchin定理は、あらゆる信号波形の自己相関Ｒ（τ）でも、当該信号のパワー・スペクトル密度Ｐ（ω）の逆フーリエ変換によって与えられると述べている。
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ここで、τは自己相関の「遅れ」（lag）と呼ばれている。τに関する式１３の導関数をＲ（τ）と定義し、遅れτ＝０の場合についてこの導関数を評価し、その結果を式１０および式１１に挿入すると、以下の式が得られる。
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したがって、ことばで説明すると、中心速度推定値は、干渉検出器電流の自己相関関数のゼロ遅れ要素およびその一次導関数から得られる。同様に、乱流の推定値は、干渉検出器電流の自己相関関数のゼロ遅れ要素ならびにその一次および二次導関数から得られる。
これらの数学的関係を利用するアルゴリズムは、式１３ないし式１５の自己相関関数が以下の形態を有するという仮定に基づく。
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ここで、Ａ（τ）は、τの実偶関数と仮定し、ｅjφ(τ)はτの奇関数と仮定する。これらの仮定の下に、次の式が得られる。
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Ｒ（τ）のゼロ遅れ要素に入力すると、次の式が導かれる。
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Ａ（τ）の偶数性（evenness）およびｅjφ(τ)の奇数性（oddness）の仮定の下で、次の式が導かれる。
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したがって、式１４において式１９および式２０を用いると、次の結果が与えられる。
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ここでτ＝Ｔは、自己相関関数の一次遅れ要素の時間遅延を示す。実際には、この時間遅延は、このアルゴリズムを実施するために用いられる遅延線の長さによって、以下に示すように設定される。
同様の数学的推論により、
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と示すことができる。
自己相関方法を用いた速度および乱流推定の具体的な実施態様を２つ別個に記述する。第１の方法は、図１３に示すように、複素復調検出器出力を利用して、重心速度およびパワー・スペクトル分散の推定値双方を得る。第２の方法は、図１４に示すように、大幅に簡略化したハードウエアの変形を用い、中心速度の推定値のみを得る。
図１３に示すように、第１の実施態様は、図１のＣＤＯＣＴ検出器出力の複素復調出力から開始する。復調出力の同相Ｉ（ｔ）５１および直交Ｑ（ｔ）５２成分の各々を２系統の信号経路に分割する。その一方を時間遅延線１６２に入力する。時間遅延線１６２は、この信号成分を遅れ時間Ｔだけ遅延させる。次に、４つの信号Ｉ（ｔ）、Ｉ（ｔ−Ｔ）、Ｑ（ｔ）、およびＱ（ｔ−Ｔ）を複素乗算回路１６４に入力し、Ｉ（ｔ）およびＱ（ｔ）の複素自己相関の実成分Ｒx（Ｔ，ｔ）および虚成分Ｒy（Ｔ，ｔ）を計算する。
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別個の絶対値回路（magnitude circuit）またはアルゴリズム１６６を用いて、復調検出器出力の絶対値を計算する。
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ブロック１６８に示すように、必要に応じて実成分および虚成分を別個に低域フィルタで濾過し、得られる自己相関関数のゼロ遅れ要素の推定値を平均化する。ブロック１７０に示すように、絶対値Ｒ（０，ｔ）も低域フィルタで濾過する。次に、３つの信号全てを、速度および乱流計算器１７２，１７４への入力変数として用い、式２１および２２ならびに以下の関係を用いて、これらの計算を実行する。
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次に、得られた中心速度および乱流の推定値をＡ／Ｄ変換器でデジタル化し、大きさのみのＯＣＴ画像および表示１７６との組み合わせのための準備を行う。数種類の表示を実施することができる。１つでは、ユーザの好みまたは以前のように予め確定してあるアルゴリズムに応じて、速度推定値を閾値と比較し（thresholded）飽和させ、以前に論じた色方式の１つにしたがって色コード化し、強度画像上に重ね合わせる。この場合、乱流推定値も同様に処理することができ、ユーザ指定の限度に応じて閾値と比較し飽和させ、対応する大きさのみのＯＣＴ画像上に重ね合わせ、速度画像からの別個のモニタ上に表示する。
速度および乱流推定値を大きさのみのＯＣＴ画像と共に全てを１つの表示に組み合わせる第２の実施形態は、以下のように進められる。この場合、以前のように、ユーザ指定の限度に応じて速度データを最初に閾値と比較し、飽和させる。例えば、青および赤の正および負の流れをそれぞれ表わす２つの色に、速度データを色コード化する。次のステップでは、速度データが予め設定した飽和および閾値限度以内にある領域において、推定される乱流量に比例する量の追加の色付けをいくらか加えることによって、乱流データを用いて速度色の色相を変化させる。青および赤によって表わされる正および負の速度に対して、緑の色相を追加することによって乱流を表わし、正の流れに最大の乱流が加わると色はシアンに近づき、負の流れに最大の乱流が加わると色は黄色に近づくようにすることができる。
図１３に示す計算は、この目的のために具体的に設計された回路または集積回路を用いて実行することができ、あるいはＡ／Ｄ変換器を用いて復調した検出器出力を直接デジタル化し、計算の大部分をコンピュータによってデジタルで実行可能であることは理解されよう。
次に図１４を参照する。速度および乱流推定の第２実施態様では、自己相関方法の簡単なハードウエアによる実施態様によって、検出器信号から直接速度推定値を抽出することができる。先に説明したように、重心速度推定値は、信号の自己相関のゼロ遅れ要素に対応する。図１に関して説明したように、ＯＣＴ信号（干渉写真）の干渉成分は、光検出器の出力を帯域フィルタで濾過することによって分離することができる。式１を書き直すと次のようになる。
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ここでＡ（ｔ）は干渉写真のエンベロープ、ｆrは基準アーム走査による干渉写真のドップラー・シフト周波数、ｆsは試料内の移動によるドップラー・シフト周波数、そしてα（ｔ）は任意の時間変動位相項である。高ダイナミック・レンジのリミッタ１７８（Analog Devices, Incからのリミッタ出力を有するＡＤ６０６復調対数増幅器等）は、信号内の振幅変動を除去し周波数情報のみを保存する。低域フィルタ１８０は、信号の基本正弦波周波数成分のみを通過させ、この時点では次のように書くことができる。
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ここで、Ａは今では一定の振幅である。９０°パワー・スプリッタ１８２（Mini-Circuits, Inc.からのモデルＰＳＣＱ−２シリーズ等）は、信号を２経路に分割し、一方の経路を９０°位相シフトし、次のようになる。
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０°経路における信号は、遅延線１８４（Data Delay Devices, Inc.からの２２１４シリーズ遅延線等）によって、固定時間Ｔだけ遅延され、つぎのようになる。
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２経路における信号は、次に位相検出器１８６に入力される。位相検出器とは、その入力として、周波数が同じ２つの信号を取り込み、これら入力信号の振幅の積および入力信号間の位相差に比例する出力を与える装置である。位相検出器の一例は、Mini-Circuits, Inc.からのＺＲＰＤ−１であり、入力信号間の位相差のコサインに比例する出力を与える。このような位相検出器１８６、および９０°の位相シフトを有する９０°スプリッタ１８２を遅延のない経路において用いると、位相検出器および低域フィルタ１８８の出力は、次のようになる。
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位相項φ（ｔ）は時間期間Ｔにわたって大きく変化しないと仮定すると、式３２は次のようになる。
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したがって、試料内の流れによるドップラー・シフト周波数ｆsは、基準アームのドップラー・シフト周波数によってオフセットされた、位相検出器の低域フィルタ処理された出力のアークサインに比例する。
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ここで、Ｓは位相検出器１８６の低域フィルタ処理された出力である。式５によれば、干渉写真の中心周波数は試料の速度に対応するので、このネットワークの出力１９０は試料の速度を表わす。先に詳細に説明したように、この速度出力１９０は、試料に対して着色速度画像を発生するために用いることができる。
以上本発明について詳細に図面を参照しながら説明したが、以下の請求の範囲に規定する本発明の範囲から逸脱することなく、変更や変形も可能であることは明白であろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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