(57)【要約】被験者中の沈着物を検出する例示的なシステム、方法、及びコンピュータでアクセス可能な媒体が提供され得て、これは例えば、さらなる被験者中の測定から得られた参照情報に関連する情報を受け取ること、情報中の疑わしいデータ点についての閾値を獲得すること、及び疑わしいデータ点の閾値に基づいて被験者中の沈着物を検出することを含み得る。沈着物によって誘起された遅延は、沈着物の上に位置し得る参照を用いて、沈着物の下において位置特定され得る。視細胞層の内節及び外節は、網膜色素上皮−ブルッフ膜複合体の下に位置する遅延を収集するための参照として用いられ得る。
2020508094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象領域における物質を検出する方法であって、
表面領域よりも下であり、特性を有する前記対象領域の少なくとも１つの深さ画像を提供すること、
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記特性の所定の閾値を用いて処理すること、及び
前記処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することによって、前記対象領域において前記物質を検出すること
を含む方法。
【請求項２】
前記特性の閾値を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特性の前記閾値を決定することは、前記特性を有し、前記物質と関連付けられる又は前記物質を示す、深さ画像又は深さ画像領域を、前記特性を有するが、前記物質とは関連付けられない、深さ画像又は深さ画像領域と比較することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記深さ画像は、既知の対象領域の参照深さ画像である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記所定の閾値を用いて処理するステップは、前記少なくとも１つの得られた深さ画像を、少なくとも１つの参照深さ画像と比較することによって、前記得られた深さ画像が、前記特性の前記所定の閾値よりも下又は上の特性を有するかを決定することを含む、請求項１−４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記所定の閾値を用いて処理するステップは、前記特性が前記特性の前記所定の閾値より上又は下である深さ画像領域又は深さ画像を濾過で除去又は弁別することを含む、請求項１−５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、前記対象領域のＰＳ  ＯＣＴ画像化を用いることを含む、請求項１−６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記物質は沈着物である、請求項１−７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、生体内で実行される、請求項１−８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、生体内で実行され、前記対象領域は、被験者の対象領域である、請求項１−９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象領域は、前記被験者の眼の中の領域である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記対象領域は、被験者の眼の網膜色素上皮内の領域であり、前記沈着物は、前記網膜色素上皮内の沈着物である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特性は、前記少なくとも１つの深さ画像内の領域又は画素の局所的強度である、請求項１−１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記特性は、ＰＳ  ＯＣＴで直接に又は間接に検出可能な電磁波の遅延である、請求項１−１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＰＳ  ＯＣＴは、前記沈着物の下又は上の位置における沈着物との境界における参照を用いる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記沈着物は、被験者の眼の網膜色素上皮内の沈着物である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
視細胞層の内節又は外節が参照として用いられる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、被験者の眼の網膜色素上皮内に位置した沈着物を、ＢＭ−ＲＰＥを含む関連付けられた遅延を検出することによって検出するために実行される、請求項１−１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
対象領域における物質を検出するシステムであって、
表面領域よりも下である前記対象領域の少なくとも１つの深さ画像を提供し、
前記少なくとも１つの深さ画像を、特性の所定の閾値を用いて処理し、かつ
前記処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することによって、前記対象領域において前記物質を検出する
よう構成されたシステム。
【請求項２０】
前記システムは、前記少なくとも１つの深さ画像に関連付けられた前記特性の閾値を決定するよう構成された、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、大きくは、対象の領域にある材料を検出するシステム及び方法に関し、具体的には、これだけには限定されないが、対象の領域内の沈着物（deposits）の検出のための、偏光感受型光コヒーレンストモグラフィー（「ＰＳ  ＯＣＴ」）を用いるシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、網膜色素上皮−ブルッフ膜複合体（「ＢＭ−ＲＰＥ」複合体）における沈着物の位置を特定する方法は存在しない。走査レーザー偏光分析（「ＳＬＰ」）は、網膜の偏光変化を生体内で定量化するのに用いられ得るが、ＳＬＰは、正面からの２次元（「２Ｄ」）画像品質しか提供しないので、変化は、具体的な深さにリンクされ得ない。
【０００３】
本発明は、技術的な進歩を提供する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１局面においては、対象領域における物質を検出する方法であって、表面領域よりも下であり、特性を有する前記対象領域の少なくとも１つの深さ画像を提供すること、
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記特性の所定の閾値を用いて処理すること、及び
前記処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することによって、前記対象領域において前記物質を検出すること
を含む方法が提供される。
【０００５】
この方法は、典型的には前記特性の閾値を決定することも含む。前記特性の前記閾値を決定することは、前記特性を有し、前記物質と関連付けられる又は前記物質を示す、深さ画像又は深さ画像領域を、前記特性を有するが、前記物質とは関連付けられない、深さ画像又は深さ画像領域と比較することを含み得る。この場合、前記深さ画像は、既知の対象領域の参照深さ画像であり得る。
【０００６】
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記所定の閾値を用いて処理するステップは、前記少なくとも１つの得られた深さ画像を、参照深さ画像（のライブラリ）と比較することによって、前記得られた深さ画像が、前記特性の前記所定の閾値よりも下又は上の特性を有するかを決定することを含み得る。
【０００７】
前記少なくとも１つの深さ画像を、前記所定の閾値を用いて処理するステップは、前記特性が前記特性の前記所定の閾値より上又は下である深さ画像領域又は深さ画像を濾過で除去又は弁別することを含み得る。
【０００８】
対象領域内の前記物質を検出するステップは、処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することを含み得る。
【０００９】
少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、前記対象領域のＯＣＴ画像化を用いることを含み得る。前記ＯＣＴ画像化は、ＰＳ  ＯＣＴであり得る。
【００１０】
前記物質は、沈着物であり得る。
【００１１】
前記少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、生体内又は生体外で実行され得る。ある例では、前記少なくとも１つの深さ画像を提供するステップは、生体内で実行され、前記対象領域は、患者のような被験者の対象領域である。前記対象領域は、例えば被験者の眼の網膜色素上皮のような前記被験者の眼の中の領域であり得て、前記沈着物は、前記網膜色素上皮（ＢＭ−ＲＰＥのような）内の沈着物であり得る。
【００１２】
例えば、前記特性は、前記少なくとも１つの深さ画像内の領域又は画素の局所的強度であり得る。ある具体的な例では、前記特性は、ＰＳ  ＯＣＴで検出可能な電磁波の遅延である（例えば参照に対して偏光角の変化を求めることによって）。
【００１３】
このＯＣＴ画像化は、ＰＳ  ＯＣＴであり得て、前記沈着物の下又は上の位置における沈着物との境界における参照を用いてもよい。ある具体的な例では、前記沈着物は、被験者の眼の網膜色素上皮−ブルッフ膜複合体内の沈着物である。視細胞層の内節又は外節が参照として用いられ得る。
【００１４】
この方法は、被験者の眼の網膜色素上皮−ブルッフ膜複合体内（ＢＭ−ＲＰＥ内のような）に位置した沈着物を、関連付けられた遅延を検出することによって検出するために実行され得る。さらにこの方法は、少なくとも１つの他の沈着物の上に位置する少なくとも１つの参照を用いて、他の沈着物の下に位置するさらなる沈着物によって誘起された遅延を検出するために実行され得る。
【００１５】
本発明の第２局面においては、対象領域における物質を検出するシステムであって、
表面領域よりも下である前記対象領域の少なくとも１つの深さ画像を提供し、
前記少なくとも１つの深さ画像を、特性の所定の閾値を用いて処理し、かつ
前記処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することによって、前記対象領域において前記物質を検出する
よう構成されたシステムが提供される。
【００１６】
このシステムは、典型的には前記システムは、前記少なくとも１つの深さ画像に関連付けられた前記特性の閾値を決定するよう構成されている。
【００１７】
本発明の第３局面においては、コンピュータで実行可能な、対象領域において物質を検出するための命令がその上に記憶されている、非一時的なコンピュータでアクセス可能な媒体が提供され、このコンピュータ構成は、
表面領域よりも下である前記対象領域の少なくとも１つの深さ画像を提供すること、
前記少なくとも１つの深さ画像に関連付けられた特性の閾値を決定すること、
前記決定された閾値を用いて前記少なくとも１つの深さ画像を処理すること、及び
前記処理された少なくとも１つの深さ画像を分析することによって、前記対象領域における物質を検出すること
を含む手続きを実行するよう構成されている。
【００１８】
このコンピュータでアクセス可能な媒体は、視細胞層の内節及び外節を参照として利用することによって、網膜色素上皮（ＢＭ−ＲＰＥのような）の下に位置する前記少なくとも１つの遅延を収集するよう構成され得る。
【００１９】
本発明の第４局面においては、コンピュータで実行可能な、少なくとも１人の被験者における少なくとも１つの沈着物を検出するための命令がその上に記憶されている、非一時的なコンピュータでアクセス可能な媒体が提供され、コンピュータ構成は、前記命令を実行し、このコンピュータ構成は、
少なくとも１つのさらなる被験者における測定から得られた参照情報に関する情報を受け取ること、
前記情報における少なくとも１つの疑わしいデータ点についての閾値を得ること、及び
少なくとも１つの疑わしいデータ点の閾値に基づいて、前記少なくとも１人の被験者における前記少なくとも１つの沈着物を検出すること
を含む手続きを実行するよう構成される。
【００２０】
このコンピュータ構成は、前記少なくとも１つの沈着物の上又は下に位置する少なくとも１つの参照を用いて、前記少なくとも１つの沈着物の下又は上に位置するさらなる沈着物によって誘起される少なくとも１つの遅延を検出するようさらに構成され得る。このコンピュータ構成は、視細胞層の内節及び外節を参照として利用することによって、網膜色素上皮の下の領域（ＢＭ−ＲＰＥのような）についての前記少なくとも１つの遅延を収集するようさらに構成され得る。さらにこのコンピュータ構成は、中心波長を有する少なくとも１つの光源を用いて、前記少なくとも１つの沈着物を決定するよう構成され得る。この中心波長は、約８４０ｎｍであり得る。コンピュータ構成は、補償光学を有する偏光を用いて、少なくとも１つの沈着物を検出するようさらに構成され得る。
【００２１】
本発明の第５局面においては、少なくとも１人の被験者における少なくとも１つの沈着物を検出するシステムが提供され、このシステムは、
少なくとも１人のさらなる被験者における測定から得られたルックアップテーブルに関する情報を受け取り、
前記情報中の少なくとも１つの疑わしいデータ点の閾値を決定し、かつ
少なくとも１つの疑わしいデータ点における閾値に基づいて、前記少なくとも１人の被験者における前記少なくとも１つの沈着物を検出する
ように特別に構成されたコンピュータハードウェア構成を用いることを含む。
【００２２】
本発明の第６局面においては、少なくとも１人の被験者における少なくとも１つの沈着物を検出する方法が提供され、この方法は、
少なくとも１人のさらなる被験者における測定から得られたルックアップテーブルに関する情報を受け取ること、
前記情報中の少なくとも１つの疑わしいデータ点の閾値を決定すること、及び
少なくとも１つの疑わしいデータ点における閾値に基づいて、前記少なくとも１人の被験者における前記少なくとも１つの沈着物を検出する、特別に構成されたコンピュータハードウェア構成を用いること
を含む。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明の特徴及び利点は、あくまで例として添付の図面を参照して、以下のその実施形態の記載から明らかになろう。
【図１】図１は、本発明の実施形態による例示的スペクトル領域偏光感受型光干渉断層システムの線図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態による沈着物を検出する方法のフロー図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態による沈着物を検出する方法のフロー図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態による方法を用いて得られたデータを示すヒストグラムである。
【図５】図５は、本発明の実施形態による方法を用いて得られたデータを示す画像である。
【図６】図６は、本発明の実施形態による方法を用いて得られたデータを示す画像である。
【図７】図７のａ−ｄは、本発明の実施形態によるシステム及び方法を用いて作られた画像である。
【図８】図８のａ−ｋは、本発明の実施形態によるシステム及び方法を用いて作られたさらなる例示的画像である。
【図９】図９は、本発明の実施形態による例示的ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１は、本開示の実施形態によるスペクトラルドメインＰＳ−ＯＣＴシステム１００を示す。システム１００は、広帯域光源１０４を持つソースアーム１０２を有する。さらに、システム１００は、参照アーム１０６を有する。この例では、広帯域光源１０４は、８４０ｎｍの近辺を中心とする波長レンジの中の光を放射する。ソースアーム１０２において、光は、較正のためのアイソレータ１０５及び２つのガラススライド１０７を通して、広帯域光源１０４から送られ得る。これらのガラススライドは、参照アーム１０６のような干渉計の他のアームの中にもマウントされ得る。光についての情報は、それから偏光変調器１１０を通って進む。変調器１１０は、２つ以上の偏光状態を光に適用することによって、隣接深さスキャンが２つの直交偏光状態についてなされ得るようにする。偏光コントローラ１１６は、偏光状態を設定するのに用いられる。光はそれからシングルモードファイバカプラ１１８によって分岐される。
【００２５】
参照アーム１０６は、この例では、偏光子１２２及びミラー１２４を含む。偏光子１２２は、偏光コントローラ１１６と組み合わせて用いられることによって、検出器に戻ってくるパワーがそれぞれの瞬間において（例えば直交入力状態で得られる偶数及び奇数デプススキャン）それぞれの偏光状態について同じであることを確実にする。
【００２６】
システム１００は、被験者の網膜をスキャンするよう構成されたラスタスキャニングデバイス１２８をこの例では含む試料アーム１２６も有する。
【００２７】
システム１００は、検出アーム１３０をさらに有する。検出アーム１３０は、コリメータ１３２、透過回折格子１３４、ウォラストンプリズム１３６、集光レンズ系１３８、及びラインスキャンカメラ１４０を持つ偏光感受型高速スペクトロメータをこの例では有する。検出されたスペクトルは、アーチファクトのない深さにフーリエ変換され得るように、ｋ空間にマッピングされ得て、分散補償がされ得る。
【００２８】
図２及び３は、本発明の実施形態による被験者の眼の中の沈着物を検出する方法２００のフロー図を示す。方法２００は、被験者の眼の視細胞層の内節及び外節（ＩＳ／ＯＳ）及びＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部の自動画像セグメンテーションのためにＯＣＴ強度画像を用いるステップ２０２を含む。ステップ２０４は、（仮想的な）基準点及び測定点を取り出し、ステップ２５０は、ＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部層についての測定を実行する。この複合体の底部端は、健康な被験者及び軽度のドルーゼンを有する被験者においてはＩＳ／ＯＳを６６μｍオフセットすることによって検出され得る。ステップ２４８は、ＩＳ／ＯＳを基準として用いるが、これはふつうは高い反射性を提供し、ＲＰＥ−ＢＭ複合体中の沈着物に最も近い反射物であるからである。ダブルパス位相遅延（double pass phase retardation、「ＤＰＰＲ」）は、図３に示されるフロー図で図示されるように、ＩＳ／ＯＳについてストークスベクトル解析を用いて計算される。方法２００のステップ２５２は、ＤＰＰＲを取り出し、ＲＰＥ／ＢＭ複合体の底部における沈着物によって誘発された遅延を集める。この深さにおける測定された遅延は、視細胞外節（photoreceptor outer tips）、ＲＰＥ細胞、ＢＭ及びブルッフ膜内の沈着物の寄与を含む。
【００２９】
方法２００のステップ２５４は、１０人の若い健康な被験者を持つ「ノーマルデータベース」を用いて、疑わしい（suspect）遅延データ点を識別する。図４は、１０人の健康な被験者から得られたデータを図示するヒストグラムである。このデータは、データ点が疑いがあると判断されるスレッショルドを見つけるのに用いられた。例えば、９９パーセンタイル（例えば約４８．６°）がこれらの点を識別するのに用いられた。９９パーセンタイルであるｐ９９においては、ＤＰＰＲカットオフは、全てのデータ点の１％に入るのが見いだされるに過ぎない。
【００３０】
図５は、１０人の高齢の被験者から得られたデータ５００を図示する。これら被験者のうちの２人は、例えば被験者１３及び１４（例えばそれぞれのパネルの左上角の識別子を参照）は、ＡＭＤ患者と診断された。全ての他の被験者は、ＡＭＤを有していなかった。約４８．６°におけるスレッショルドを適用することによって、疑いのあるデータ点が識別され得る（識別された点つまり画素がより明るい色で示されている図６を参照）。大きく上昇したＤＰＰＲ値を持つ３人の他の被験者がいるものの、これらの被験者はＡＭＤとは診断されなかったが、これは例示的方法が前臨床であり得るデータ点を識別し得ることを示す。これら被験者は、ＲＰＥ／ＢＭ複合体にドルーゼンにまではなっていない薄い沈着物を有していると思われる。
【００３１】
図７のａ−ｄは、本発明の実施形態によるシステム及び方法を用いて作られた画像を示す。これら図は、５９歳の被験者の０年目（例えば図３Ａ）及び１年後（例えば図３Ｂ）における約１５°×約１５°の範囲にわたってＢＭの下で記録されたＤＰＰＲを示す。図７のａは、５５歳の０年目において得られたデータを示し、図７のｂは、４年後に得られたＤＰＰＲを示す。画像の上のパーセンテージは、どのくらい多くのデータ点が、１０人の若い被験者の９９％カットオフよりも上であったかを示す。スレッショルドよりも上のデータ点の個数は、時間とともに増えていくが、これは沈着物の累積を示す。
【００３２】
図７のｃ及び図７のｄは、本発明の実施形態によるシステム及び方法を用いて作られたさらなる例示的画像を示す。図７のｃは、６１歳の０年目において得られたデータを示し、２２．８％のデータ点がスレッショルドよりも上であり、これは沈着物の累積を示している。図７のｂは、４年後に得られたＤＰＰＲを示す。ここで、データ点のうちの１９．８％がスレッショルドよりも上であった。
【００３３】
図８のａ−ｋは、本発明の実施形態によるシステム及び方法を用いて作られたさらなる画像を示す。ドルーゼンがフレーム７４（例えばボリュームセットは１００フレームを有する）における被験者１３のＢスキャン（例えば図８のａ）において見いだされ得る。ドルーゼンの構造をよりよく視覚化するために、セグメント化されたＩＳ／ＯＳ及びＲＰＥ／ＢＭは示されていない。この約１５０μｍ幅のドルーゼン（例えば図８のａ及び図８のｂ）の端部は、約９０°の中程度のＤＰＰＲを作るが、中央部は、ＲＰＥ／ＢＭ境界の深さにおいて小さいＤＰＰＲしか作らない（例えば図８のｂ）。これは、ＤＰＰＲは、物質の硝子化のせいで、ＲＰＥ及びＢＭの間に少ししか物質が存在し得ないときには高くなり得て、沈着物の厚さが増すにつれてＤＰＰＲは減少することを示し得る。図８のｃ及び図８のｄにおける黒い楕円で境界が示された領域内において、及び図８のｅから図８のｋに示されるように、フレーム６３−７７における他のドルーゼンについても同様の観察がなされた。
【００３４】
沈着物を識別するためのＰＳ−ＯＣＴの使用がここで要約される。例示的データは、図１−３を参照して上述のＰＳ−ＯＣＴシステムで得られた。データは、１０人の若い健康な被験者及び１０人の高齢の被験者（例えば２−４０）について得られた。これら高齢の被験者のうちの２人は、ＡＭＤと診断され、全ての他の被験者は、ＡＭＤを罹患しておらず健康であると判定された。
【００３５】
処理は、ｋ空間マッピング及び分散補償で始まる。得られたスペクトルの実部及び虚部は、ストークスベクトルに変換され得る。この例では、画像中のそれぞれの画素は、４つのストークスベクトルＩ、Ｑ、Ｕ及びＶを有する。遅延は、基準に対して計算される。
【００３６】
ＰＳ−ＯＣＴシステムそのもの、角膜、網膜神経線維層、及びヘンレ線維層の寄与による遅延信号のコンタミネーションを防止するために、視細胞層の内節及び外節（ＩＳ／ＯＳ）の間の境界が基準として用いられた。この測定の目的は、この基準の直下に位置するＲＰＥ−ＢＭ複合体によって誘起される遅延を定量化することである。
【００３７】
ＩＳ／ＯＳはよく反射し、これは信頼性の高い遅延計算のための強い信号を提供する。反射が強いほど、ＤＰＰＲ計算の信頼性も高くなる。目的は、沈着物によって誘起された偏光変化を検出することであるが、この偏光変化はＲＰＥ−ＢＭ複合体中で起こり得るので、これら沈着物に近くあり得て、なんらかの空間的平均化が適用され得るように近すぎない基準を見つけることが有益である。例えば網膜の最上部にあり得る基準は、ＲＮＦＬからの複屈折の影響があるのと、ヘンレ線維層が、ＲＰＥ−ＢＭ複合体中の沈着物に目標が置かれ得る測定にコンタミネーションを与え得るせいで、同じ情報を提供しないだろう。ＲＮＦＬの最上部にある基準を用いることによって、ＲＮＦＬの高速軸方向（fast axis orientation）は、遅延計算のために用いられ得て、これは、深刻なアーチファクトを生じ得る、ＩＳ／ＯＳ及びＲＰＥ−ＢＭ複合体の間の組織の高速軸方向とは異なり得る。
【００３８】
ＩＳ／ＯＳは、この目的には有益である。ＲＰＥの上部も用いられ得るが、ＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部とより近接した間隔を有するので、ストークスベクトルの空間平均化（スペックルノイズスクランブリングを濾過して除去するのに用いられ得る）は、ＲＰＥの上部におけるストークスベクトルは、ＲＰＥの底部から発生するストークスベクトルと混ざり得るので、遅延信号に影響を与え得る。
【００３９】
このＩＳ／ＯＳは、この例では、画像処理ソフトウェアで自動的にセグメント化される。
【００４０】
例示的ＩＳ／ＯＳを基準として用いて、ＩＳ／ＯＳについて誘起された遅延が計算され得る。これは、約０°から約１８０°までの範囲で、カラーコード化された画像が発生されるように実行され、ＩＳ／ＯＳにおいて約０°である（図２のステップ２５２を参照）。ＲＮＦＬに向かう向きにおいて、及び脈絡膜に向かう向きにおいて、ＤＰＰＲの増加が観察される。ＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部は、興味の対象となり得るが、それは、ＲＰＥ−ＢＭ複合体、ＲＰＥ、及び視細胞層の外節（outer tips of the photoreceptor layer）における沈着物によって誘起される遅延を提供し得るからである。
【００４１】
ＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部は、セグメント化されたＩＳ／ＯＳから下向きの方向で約６６μｍのオフセットの場所に見られる。自動セグメント化は、ＲＰＥ−ＢＭ複合体の底部の位置も提供する。この位置のＤＰＰＲは、en face画像で収集され表示され得る。
【００４２】
データは、１０人の若い健康な被験者について収集され、ＤＰＰＲのヒストグラムが作成され、このヒストグラムは、ＤＰＰＲの大きさの関数として画素の個数の分布を示す。このガウス曲線形状のヒストグラムは、ＤＰＰＲ及びパーセンタイルの間の関係を示す。９９パーセンタイルは、ＤＰＰＲが４８．６°の場所であり得て、９９．９パーセンタイルは、６７．８°の場所であり得る。どのくらい厳格に患者のデータがスレッショルドで区分され得るかに依存して、データを閾値で区分する所定のカットオフが適用され得る。
【００４３】
データは、１０人の高齢の被験者（年齢５４−６５）についても収集された。９９パーセンタイルのスレッショルドをこれらのデータセットに適用することによって、疑わしくあり得るデータ点が特定され得る。疑わしいデータ点は、マゼンタに設定される（この例では）。
【００４４】
これらマップは、沈着物の形成をモニタするのに用いられ得る。時間とともにＤＰＰＲが増加することは、ＲＰＥ−ＢＭ複合体が沈着物によって悩まされ得て、これがＡＭＤに進行し得ることを示す。しかしこの段階では、患者が病気にかかっているという兆候はないかもしれず、それは最初はドルーゼンとして現れ得る。
【００４５】
例示的な上昇した遅延値（例えば４８．６°の９９パーセンタイルスレッショルドよりも上）は、この例では沈着物にリンクされる。例えば、４年及び２年の間が置かれた２人の被験者から得られたデータセットは、図７のａ−図７のｄに示される。０年目に収集されたデータを２年目及び４年目に収集されたデータと比較すると、ＤＰＰＲの増加が存在し得て、それらは、０年目において最も高いＤＰＰＲを既に有する領域に主に集中され得る。沈着物を持つ領域は、栄養及び老廃物の流れを阻止することで、より多くの沈着物を時間とともに集積しがちであり得る。
【００４６】
加えて、図８のａ−図８のｋは、ドルーゼンの下のＤＰＰＲ信号を示す。ドルーゼンは、「老廃物」からなり、沈着物のように見えることがある。ドルーゼンの中心の下の例示的なＤＰＰＲ信号は、小さく、９９パーセンタイルカットオフよりも下である。ドルーゼンの端部では、ＤＰＰＲ信号は非常に高い。これらの画像は、ドルーゼンの端部におけるように、組織片の集積がまだ初期段階にあり、組織片の層が薄いときには、ＤＰＰＲ信号の上昇が存在する。それよりも後の段階では、例えば、被験者が既にＡＭＤにかかっている（図８のａ−図８のｋに示される被験者は、ＡＭＤであると確認されていた）ときには、ＤＰＰＲ信号は、沈着物はより厚くなっているので低い値に減少する。
【００４７】
８４０ｎｍにおいてスペクトル領域ＰＳ−ＯＣＴを用いて１０人の若い健康な被験者のＲＰＥ−ＢＭ複合体において記録された遅延の分布は、疑わしいことがあり得るデータ点を境界で区分し、年齢に関連する黄斑変性症にかかっている患者、又は年齢に関連する黄斑変性症にかかりそうな患者において、沈着物を持つ領域を特定するのに用いられる。
【００４８】
上述のように、偏光感受型分析の基準は、自動的にセグメント化された視細胞層の内節及び外節（ＩＳ／ＯＳ）の間の境界に位置し得る。沈着物によって誘起された遅延は、ＲＰＥ−ＢＭ複合体において又はその下で記録され、これはＩＳ／ＯＳからのオフセットによって、又は自動画像セグメント化によって見いだされる。この基準は、代替として、ＲＰＥの上部（ＲＮＦＬに向かって）にも位置し得る。網膜内のより高い基準、例えば、ＲＮＦＬの上部も基準として用いられ得る。これは、正確さがより減少する測定を提供し得るが、ＲＰＥ−ＢＭ複合体におけるなんらかの信号を依然として提供し得る。これは、図４に示されるデータセットの再較正によって、沈着物を検出するための正確なスレッショルドのためのカットオフを決定するために有利であり得る。
【００４９】
８４０ｎｍ以外の任意の他の中心波長におけるスペクトル領域システムも用いられ得る（例えば可視範囲、又は１０５０ｎｍ近傍の近赤外範囲）。さらに、任意の波長における波長掃引光源ＰＳ−ＯＣＴシステムも用いられ得る。例示的システムは、補償光学とともに利用され得る。
【００５０】
図６は、本発明によるシステムの実施形態のブロック図を示す。処理は、処理構成及び／又は計算構成６０５によって実行され得る。そのような処理／計算構成６０５は、例えば、完全に以下の物であり、又は以下の一部であり、又は以下に限定されないが以下を含み得て、すなわち例えば１つ以上のマイクロプロセッサを含み得て、コンピュータでアクセス可能な媒体（例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードドライブ、又は他の記憶デバイス）上に記憶された指示を用い得るコンピュータ／プロセッサ６１０であり得る。
【００５１】
図６に示されるように、例えば、コンピュータでアクセス可能な媒体６１５（例えば上述のようにハードディスク、フロッピーディスク、メモリスティック、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等、又はこれらの集合体のような記憶デバイス）が提供され得る（例えば処理構成６０５と通信可能である）。コンピュータアクセス可能な媒体６１５は、実行可能な命令６２０をそこに含み得る。追加として又は代替として、記憶構成６２５は、コンピュータアクセス可能な媒体６１５とは別に提供され得て、記憶構成６２５が命令を処理構成６０５に提供することによって、上述の例示的プロシージャ、プロセス、及び方法を処理構成が実行するように構成し得る。
【００５２】
さらに例示的処理構成６０５は、入力／出力構成６３５とともに提供され、又は入力／出力構成６３５を含み得て、入力／出力構成６３５は、例えば、有線ネットワーク、無線ネットワーク、インターネット、イントラネット、データ収集プローブ、センサ等を含み得る。図６に示されるように、例示的処理構成６０５は、例示的表示構成６３０と通信可能であり、これは、例えば処理構成から情報を出力するのに加えて、処理構成に情報を入力するよう構成されるタッチスクリーンであり得る。さらに例示的ディスプレイ６３０及び／又は記憶構成６２５は、ユーザアクセス可能なフォーマット及び／又はユーザ読み取り可能なフォーマットでデータを表示及び／又は記憶するのに用いられ得る。
【００５３】
上記は、本開示の原理を単に示すだけである。記載された実施形態に対するさまざまな変更及び改変は、ここでの教示を鑑みれば当業者には明らかであろう。よって当業者なら、ここで明示的に図示されていないか記載されていないが、本開示の原理を実現する、多数のシステム、構成、及び処理を考え出すことが可能であり、よってそれらも本開示の精神及び範囲の中であろう。さまざまな異なる例示的実施形態は、互いに交換可能に用いられ得るのとともに、互いに共に用いられ得ることが当業者には理解されるはずである。加えて、その明細書、図面、及びクレームを含む本開示で用いられる、例えば、以下に限定はされないがデータ及び情報を含むある種の語は、場合によっては同義語として用いられ得る。互いに同義語であり得るこれらの語及び／又は他の語は、ここでは同義に用いられ得るが、そのような語は、同義としては用いられないことが意図され得る場合があり得ることが理解されるべきである。さらに、従来技術の知識は、上記において明示的に参照によって援用されていない範囲内で、ここでその全体が明示的に援用される。参照された全ての刊行物は、その全体がここで参照によって援用される。
【００５４】
以下の参考文献は、その全体がここで参照によって援用される。
【００５５】
[1] Cense B, Wang Q, Lee S, Zhao L, Elsner AE, Hitzenberger CK, Miller DT. Henle fiber layer phase retardation measured with polarization-sensitive optical coherence tomography. Biomedical optics express. 2013 Nov 1;4(11):2296-306.
[2] Mujat M, Park BH, Cense B, Chen TC, de Boer JF. Autocalibration of spectral-domain optical coherence tomography spectrometers for in vivo quantitative retinal nerve fiber layer birefringence determination. Journal of biomedical optics. 2007 Jul;12(4):041205.
[3] Chiu SJ, Li XT, Nicholas P, Toth CA,Izatt JA, Farsiu S. Automatic segmentation of seven retinal layers in SDOCT images congruent with expert manual segmentation. Optics express. 2010 Aug 30;18(18):19413-28.
[4] Park BH, Pierce MC, Cense B, de Boer JF. Real-time multi-functional optical coherence tomography. Optics express. 2003 Apr 7;11(7):782-93.
[5] Cense B, Chen TC, Park BH, Pierce MC, de Boer JF. In vivo depth-resolved birefringence measurements of the human retinal nerve fiber layer by polarization-sensitive optical coherence tomography. Optics letters. 2002 Sep 15;27(18):1610-2.
[6] Cense B, Chen TC, Park BH, Pierce MC, De Boer JF. Thickness and birefringence of healthy retinal nerve fiber layer tissue measured with polarization-sensitive optical coherence tomography. Investigative ophthalmology & visual science. 2004 Aug 1;45(8):2606-12.
[7] Park BH, Pierce MC, Cense B, de Boer JF. Optic axis determination accuracy for fiber-based polarization-sensitive optical coherence tomography. Optics letters. 2005 Oct 1;30(19):2587-9.
【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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【国際調査報告】
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