"光源からのプローブビームを用いてサンプルをスキャンする方法を含むイメージング方法であって、前記スキャンは、それぞれが複数のAスキャンを含む複数の高速スキャンBスキャンを、高速スキャン軸上にて実行するステップと、高速スキャンと同時に、それぞれが複数の高速スキャンを含む1つ以上の低速スキャンCスキャンを、高速スキャン軸と直行する低速スキャン軸上にて実行するステップと、スキャン中にサンプルから1つ以上のスペクトルの干渉信号を検出することにより、三次元3Dデータセットを生成するステップと、3Dデータセットに対して低速スキャン軸上にてイメージングアルゴリズムを適用することにより、サンプルの少なくとも1つの画像を生成するステップと、を含むイメージング方法。高速スキャンは第1の三角波によって駆動され、低速スキャンは第2の三角波によって駆動され、第1の三角波は、第2の三角波よりも高い周波数を有する請求項1に記載の方法。低速スキャンは、複数のステップを有するステップ波形steppedwaveformによって駆動され、複数の高速スキャンは、ステップ波形の各ステップににて実行される請求項1に記載の方法。イメージングアルゴリズムは、サンプルの構造成分から得られたサンプルの移動成分を分離するように構成されている請求項1に記載の方法。イメージングアルゴリズムは、低速スキャン軸上における隣接する高速スキャンの微分演算を含む請求項4に記載の方法。3Dデータセットは、1~MMは低速スキャンにおける高速スキャン数の整数値jに対して、複合関数Ixi,yj,zkおよびI’xi,yj,zk=|Ixi,yj,zk-Ixi,yj-1,zk|を含む微分演算によって表される請求項5に記載の方法。3Dデータセットは、複合関数Ixi,yj,zkによって表され、3Dデータセットの大きさ部分は、スカラー関数Axi,yj,zkによって表されただし、Ixi,yj,zk=Axi,yj,zkexpiφ、微分演算は、1~MMは低速スキャンにおける高速スキャン数の整数値jに対してI’xi,yj,zk=|Axi,yj,zk-Axi,yj-1,zk|を含む請求項5に記載の方法。イメージングアルゴリズムは、3Dデータセットの高域フィルタリングを含む請求項4に記載の方法。サンプルの画像は、流れ情報を含む請求項1に記載の方法。生体内で適用される請求項1に記載の方法。光学微小血管造影OMAG装置と、OMAG装置に連結された1つ以上の処理装置とを含み、前記OMAG装置は、光源からのプローブビームを用いてサンプルをスキャンし、複数のAスキャンをそれぞれ含む複数の高速スキャンBスキャンを、高速スキャン軸上にて実行し、高速スキャンと同時に、高速スキャン軸と直行する低速スキャン軸上にて、複数の高速スキャンをそれぞれ含む1つ以上の低速スキャンCスキャンを実行し、スキャン中にサンプルからの1つ以上のスペクトルの干渉信号を検出することによって三次元3Dデータセットを生成し、3Dデータセットに対してイメージングアルゴリズムを低速スキャン軸上にて適用することにより、サンプルの画像を生成するように構成されている生体内イメージング用のシステム。OMAG装置は、複数の高速スキャンを実行するためのx-スキャナと、1つ以上の低速スキャンを実行するためのy-スキャナとを含み、x-スキャナは高速スキャン信号によって駆動され、y-スキャナは低速スキャン信号によって駆動される請求項11に記載のシステム。高速スキャン信号は第1の三角波を含み、低速スキャン信号は第2の三角波を含み、第1の三角波は、第2の三角波よりも高い周波数を有する請求項12に記載のシステム。低速スキャン信号は、複数のステップを有するステップ波形を含み、高速スキャン信号は、ステップ波形の各ステップにおいて、x-スキャナに複数の高速スキャンを実行させるように構成されている請求項12に記載のシステム。イメージングアルゴリズムは、サンプルの構造成分から得られたサンプルの移動成分を分離するように構成されている請求項11に記載のシステム。イメージングアルゴリズムは、低速スキャン軸上における隣接する高速スキャンの微分演算を含む請求項15に記載のシステム。3Dデータセットは、1~MMは低速スキャンにおける高速スキャン数の整数値jに対して、複合関数Ixi,yj,zkおよびI’xi,yj,zk=|Ixi,yj,zk-Ixi,yj-1,zk|を含む微分演算によって表される請求項16に記載のシステム。3Dデータセットは、複合関数Ixi,yj,zkによって表され、3Dデータセットの大きさ部分は、スカラー関数Axi,yj,zkによって表されただし、Ixi,yj,zk=Axi,yj,zkexpiφ、微分演算は、1~MMは低速スキャンにおける高速スキャン数の整数値jに対してI’xi,yj,zk=|Axi,yj,zk-Axi,yj-1,zk|を含む請求項16に記載のシステム。イメージングアルゴリズムは、3Dデータセットの高域フィルタリングを含む請求項15に記載の方法。サンプルの画像は、流れ情報を含む請求項11に記載の方法。実施例1:真皮内部で毛細血管のレベルにて皮膚の血流をイメージング真皮内の毛細血管の血流のイメージングに適用されるように、様々な実施の形態に従ってUHS-OMAGシステムを用いて行われた実験の説明および結果を以下に示す。理想的には、そのような用途用のイメージング手段は、通常非常に遅い安静状態で約100~900μm/秒の範囲、病気の状態ではもっと遅い真皮内の毛細血管の血流を分解できなければならない。加えて、そのような手段は、毛細血管のスケール約10μmにおけるイメージング分解能とともに、深度情報を提供できなければならない。さらに、対象の不随意運動が避けられないため、生体内の使用を可能とするために、イメージング手段は比較的短いデータ取得時間を有さなければならない。本実験に使用されたUHS-OMAG用に設定された本システムは、R.K.WangおよびL.Anの生体内における血管かん流の流量volumetricイメージング用のドップラー光学微小血管造影法Opt.Express第17巻第8926頁~第8940頁2009年以下論文1に説明された方法と類似する。論文1はその全体が参照によって本願明細書に援用される。ここでは、主なパラメータを簡潔に説明する。本システムには、光源として超発光ダイオードを使用した。超発光ダイオードは、1310nmの中心波長と65nmのバンド幅を有し、空中で約12μmの距離分解能をもたらす。サンプル部では、50mmの焦点距離対物レンズが使用されることによって、約16μmの方位分解能が実現された。干渉計からの出力光は、自作の分光計へと送られた。分光計は、設計されたスペクトル分解能が約0.141nmであった。このスペクトル分解能により、ゼロ遅延列の両側にて約3mmという検出可能な深さの幅がもたらされた。カメラの列スキャン速度は、47000回/秒47kHzであった。このイメージング速度を用いて、サンプルに対する約3mWの光力によって約85dBにてSN比が測定された。本システムは、図3上述に似たスキャンプロトコルを適用した。このスキャンプロトコルは、血流に対する超高感度イメージングを実現するために設計された。まず、各Bスキャンつまりx軸方向スキャンに対して、隣接する列の間隔約15μmにて、したがって組織上で約2mmの長さをカバーするように128個のA列が取得された。このイメージング速度は、300フレーム/秒fpsであった。47kHzの列スキャン速度によって、理論的なイメージング速度は367fpsであるべき点にここでは留意すべきである。イメージング速度が300fps減少したのは、カメラ-コンピュータ間のハンドシェイク中のデータ転送の限界が原因であった。次に、y軸方向つまりCスキャン方向において、2.0mmの組織にわたって1500個のBスキャンが保存された。隣接するBスキャン間の間隔は約1.3μmであって、Cスキャン方向において約12回のオーバーサンプリング因子と同等であった。全3Dデータセットが5秒以内に保存された。イメージングアルゴリズムは、速軸Bスキャン方向ではなく遅軸Cスキャン方向上にて適用された。論文1で議論されているように、CCDカメラによって保存されたBスキャンの干渉信号は、以下の方程式式2によって表現できる。式中、kは波数である。tはA列が保存されたタイミングである。ERは参照鏡から反射された光である。Skは使用された光源のスペクトル密度である。nは組織の屈折率である。zは深さ座標である。az,tは後方散乱光の振幅である。vは深さZ1に位置する血管中を流動する血球の速度である。サンプル内の異なる位置から後方散乱された光同士の間の自己相互相関は、式2では考慮されていない。サンプルから後方散乱された光は、参照鏡から反射された光と比べて弱いからである。加えて、DC信号は考慮されていない。DC信号は有用なOMAG信号に寄与しないからである。従来のOMAGシステムは、高速スキャン軸、つまりBスキャン方向において高域フィルタリング使用することにより、静止-移動散乱間で光学散乱信号を分離していた。したがって、検出可能な流速vは、隣接するAスキャン間の時間間隔ΔtAによって決定される。つまり、v=λ/2nΔtA式中、λは光源の中心波長であって、nはサンプルの屈折率である。毛細血管中の流速が100μm/秒以下であれば、本システムが毛細血管中を流れる血球をサンプリングする機会を有するためには、4.7ミリ秒以上のΔtAが必要となるであろう。この時間間隔は約213回のAスキャン/秒のスキャン速度となる。したがって、組織塊volumeの3D毛細血管流れ画像を得るために必要な全データ取得時間がひどく長くなってしまうため、毛細血管血流の生体内イメージングには理想的ではない。データ取得時間を短く保ちつつ、毛細血管内部の遅い血流をイメージングするために、Cスキャン方向低速スキャン軸に本イメージングアルゴリズムが実行される。この場合、ここでは1つのCスキャンにおいてBスキャン数に相当する時間変数tを除き、本システムにより保存されたスペクトルのインターフェログラム信号を表すために、式2を依然として使用することができる。この修正を用いて、従来のOMAGシステムに存在したBスキャン方向におけるオーバーサンプリングの要求が緩和される。これにより、分光計中の列スキャンカメラが制限または固定されているという条件下で、はるかに速いBスキャンイメージング速度を有することが可能となる。検出可能な流速は、隣接するBスキャン間の時間間隔ΔtBによって決定される。つまり、v=λ/2nΔtBである。ここで説明した本システムの設定では、イメージング速度は300fpsであるため、ΔtBは約3.3ミリ秒である。従来のOMAG法で必要とされる213回のAスキャン/秒に対して、イメージング速度は47000回のAスキャン/秒である点に留意すべきである。データ処理では、イメージングアルゴリズムは初めに、以下の方程式式3に示すように、保存されたBスキャンスペクトルのインターフェログラムに対してCスキャン方向に沿って微分演算differentialoperationを行う。式中、iはCスキャン方向におけるBスキャンの指数indexを表す。微分演算によって、スキャンされた組織塊の内部における固定された要素からの光学散乱信号が抑制される。代わりに、高域フィルタリングが使用されてもよい。次に、高速フーリエ変換FFTが式2のすべての波数kここではtは定数であるに対して適用されることにより、流れに対して超高感度な深さ分解OMAG流れ画像が得られる。検出限界血流は、本システムの位相ノイズレベルにより決定される。検出限界血流は、OMAG/OCTシステムのSN比の強度Sを用いて、σΔφ2=1/Sによって表現することができる。したがって、本システムの85dBにおけるSN比を用いて、流速の検出限界は約4.0μm/秒となるであろう。しかし、血球が4μm/秒で移動するなら、ここで説明した本システムは、3DのOMAG流れ画像中においてこの血球に対して連続軌跡をもたらさないであろう。つまり、軌跡は破線のように見えるであろう。本システムは動きに対して非常に高感度であるため、イメージングアルゴリズムが直接適用された場合には、サンプル全体としての動きが最終的な画像結果を著しく劣化させる可能性がある。この問題を解決するために、OMAGアルゴリズムを適用する前に、論文1に記載された位相補償法が生の干渉信号に対して適用される。血流のイメージングに対して上述したUHS-OMAGシステムの性能を試験するために、男性ボランティアの手の裏側に位置する皮膚において、本システムが試験された。比較のため、従来のOMAGおよび位相分解光ドップラートモグラフィPRODTの断面流れ画像も取得された。これら従来の方法に対するオーバーサンプリングの要求を満たすために、本システムは、これらの方法に対して31000回のAスキャン/秒のイメージング速度にて、2mmに対して2000回のAスキャンを保存した。結果を図5A~Fに示す。上段の画像図5A~Cは、UHS-OMAGシステムによる。一方、下段の画像図5D~Fは、慣習的な従来のOMAGシステムによる。図5Aおよび図5Dは、それぞれUHS-OMAGシステムおよび従来のOMAGシステムに対して、保存されたインターフェログラムから得られたフーリエドメイン光干渉断層撮影FDOCTの構造画像である。これらは似てはいるが、異なる方法間で本システムを切り替えた場合の対象のわずかな動きのために、全く同一ではない。しかし、遅い流れ情報を抽出するこれらの方法の性能を公正に比較するためには十分である。図5Bは、UHS-OMAGシステムによる処理後における図5Aから得られた画像を示す。図5Cは、UHS-OMAGシステムのPRODT画像を示す。この画像は、隣接するBスキャン間の位相差に基づく。同様に、図5Eは、従来のOMAGシステムによる処理後における図5Cから得られた画像を示す。図5Fは、従来のOMAGシステムの慣習的なPRODT画像を示す。この画像は、1つのBスキャン中における隣接するAスキャン間の位相差に基づく。図5Cおよび図5Fでは、これらの位相差は構造信号がノイズレベルよりも15dB高い場合にのみ計算される。UHS-OMAG法が他の方法を凌ぐことは明らかである。図5Bは、毛細血管のみが存在する真皮乳頭層白い矢印で示す内部の血流とともに、毛細血管とより大きな血管との両方が存在する真皮網状層赤い矢印で示す内部の血流を示す。隣接するBスキャン間で位相差を計算することによって、毛細血管内部における血流速度がUHS-OMAGによって算出可能となるたとえば、図5Cの白い矢印を参照。慣習的なOMAGには、高速スキャン方向におけるオーバーサンプリングつまりBスキャンが必要となる。そのため、慣習的なOMAGは、毛細血管内部の遅い血流通常100μm/秒未満に対して感度が低い。したがって、従来のPRODT法は、図5Fに見られるように、あらゆる血管をイメージングすることが全くできない。たとえば図5BのUHS-OMAG流れ画像中には、大域的運動などの何らかの動かない散乱によって引き起こされうる広範囲のノイズ流れバックグラウンドが存在することに留意すべきである。この場合、脱ノイズフィルタが使用されることによって、UHS-OMAG流れイメージングの質がさらに向上されてもよい。UHS-OMAGの流れの感度が本システム位相ノイズレベル上述の通り、この場合は約4μm/秒に匹敵するかどうかを試験するために、イメージングの標的として高度に散乱した流れ模型phantomを用いて、第2の画像セットが取得された。この模型は、組織におけるバックグラウンドの光の不均一性を真似るために、約1のミルクを混合したゼラチンによって作製された。このバックグラウンド組織を作製する過程で、バックグラウンドにて起こりうる粒子のブラウン運動を最小限に抑えるために、混合したゲルが十分に固定するために予防策が採られた。内径約400μmの毛細血管チューブがこのバックグラウンド組織中に浸され、精密測定用のシリンジポンプにより制御された約2のTiO2粒子の溶液がチューブ内を流された。そのような設定によって毛細血管チューブ内の流速を正確に制御することができるが、約4μm/秒と低い流速をもたらすことは難しい。これは、流れが止まると毛細血管チューブ内で粒子のブラウン運動が避けられないことを考慮すると、特に当てはまる。この実験条件では、ブラウン運動による粒子の運動速度は、数10ミクロン/秒の範囲内でランダムに分布する。これらの理由のために、これらの実験によってUHS-OMAGシステムが粒子のブラウン運動を測定する性能をテストした。本実験では、チューブ内で散乱粒子の自由落下を避けるために、入射サンプルビームとほぼ垂直となるように毛細血管チューブが作製された。イメージング結果を図6AおよびBに示す。図6Aは、流れ模型のOMAG/OCT微細構造画像である。一方、図6Bは、対応するUHS-OMAG流れ画像である。この結果から、UHS-OMAGがバックグラウンド領域において信号をほとんど検出することなく、ブラウン運動による粒子の動きをイメージング可能であることが明らかである。より詳細に試験するために、UHS-OMAG流れ画像の隣接するBスキャンに対して位相分解技術が適用されることにより、上述した流れ模型の速度画像が得られた。この結果を図7Aに示す。ここでは、バックグラウンド領域における速度値は低いが、主に粒子のブラウン運動のために、毛細血管チューブ内の速度値は対照的に高いことが確認できる。図7Bは、図7Aにおいて横線として印が付けられた位置にて、毛細血管チューブの中央を横切って計算された速度のプロットを示す。ここでは破線の長方形は毛細血管の管腔の位置を示す。粒子運動の速度値は、この交差線の位置では約-50~約100μm/秒に及んだ。破線の長方形領域の外側における速度値の標準偏差は、約4.5μm/秒と評価された。この値は、約4μm/秒という理論値に近い。この実験により、UHS-OMAGシステムは、この研究で使用された本システムの設定に対して、約4μm/秒という低い流れを検出できると結論づけられた。同じ模型の慣習的なPRODT画像も得られた。これを得るために、本システムのイメージング速度は31000回のAスキャン/秒に設定された。加えて、約2.5mmにわたるBスキャンにおけるA列の密度は4000個に設定された。これは約0.625μmの隣接するAスキャン間の間隔と同じである。対応する結果を図7Cおよび図7Dにそれぞれ示す。これらはPRODTが現在の実験設定の下では粒子のブラウン運動を全くイメージングできないことを示す。図7Dに示す速度値の標準偏差が約180μm/秒であることに留意すべきである。そのため、PRODTが満足のいくイメージング性能を実現できないことは驚くべきことではない。UHS-OMAGシステムのイメージング性能の評価に続いて、続く実験は本システムが真皮内部の毛細血管血流を3次元にてイメージングする性能を示す。図8Aは、ヒトの皮膚における血管系の概略図を示す。ここでは血管の相互接続ネットワークがあらゆるレベルにおいて正規構造によって特徴づけられる。ヒトの皮膚は、真皮および皮下組織HDから構成される。真皮はさらに上皮EPと真皮DRに分けられる。真皮DRと皮下組織は血管の複雑なシステムによって満たされている。一方、上皮EPには血管が存在しない。表面のネットワークには、真皮乳頭層PDと真皮網状層RDとの相互作用が含まれる。一方、より下側のネットワークは、真皮と皮下組織との境界に位置する。縦の血管が双方のネットワークを接続してネットワークを完成させる。図では、動脈が赤、静脈が青で示されている。上述したように、超高感度OMAGが患者の血管内部の血流をイメージングできるかどうかを示すため、図8Bに示すように健康なボランティアの手のひらの上における3D血流画像が取得された。図中、黒い正方形はスキャン領域約2×2mm2を示す。血管網の3DのOMAGイメージング結果を、3D微細構造画像とともに図8Cに示す。図8Dは、皮膚内部の血管系における血流がはっきりと描写された断面図を示す。UHS-OMAGは約4m/秒と低い流速も検出できる感度であるため、汗腺の動きさえイメージングできる。異なる指標land-mark深さにおける投影図が図9A~Dに示されている。図9Aは、毛細血管の密度が高いたとえば矢印で示す真皮乳頭層に相当する400~450μmの深さおける投影図を示す。図9Bは、450~650μmの深さを示す。ここでは真皮乳頭層と真皮網状層との間で血管網を接続する血管図9Bでは輝点として見られるは、ほぼ垂直である。真皮網状層650~780μmおよび皮下組織780~1100μmの内部の血管網がそれぞれ図9Cおよび図9Dに示されている。これらに示されるように、真皮網状層における血管の直径は、皮下組織における血管の直径よりも小さい。超高感度OMAGを用いたこれらの観察は、文献に記載された観察とほぼ同じである。これにより、皮膚科学の病状検査における超高感度OMAGの能力が実証された。これらの実験は、超高感度OMAGシステムがヒトの皮膚の内部における流量volumetric微小循環をイメージングできることを実証した。これは、速軸つまりBスキャン方向ではなく低速スキャン軸つまりCスキャン方向に沿ってOMAGアルゴリズムを適用することにより実現された。従来のOMAG流れ画像と比較して、UHS-OMAG法は遅い流れ情報の抽出に関してはるかに高い性能を発揮する。UHS-OMAGシステムによってヒトの皮膚から得られた詳細な3D微小血管画像は、標準的な教科書に記載された画像に匹敵する。したがって、超高感度OMAGはヒトの皮膚の病状に関する将来の臨床試験において大きな価値を有する可能性がある。実施例2:ヒトの眼の網膜および脈絡膜における毛細血管網のイメージング別の実施例では、ヒトの眼の網膜および脈絡膜における毛細血管網の深さ分解画像を得るために、UHS-OMAGシステムが使用された。図10は、画像を得るために使用されたUHS-OMAGシステム1000の設定を示す。UHS-OMAGシステム1000は、L.AnおよびR.K.WangのOpticsExpress第16巻第11438頁~第11452頁2008年以下、論文2に記載されたシステムと類似する。使用されたUHS-OMAGシステム1000は、842nmに中心がある波長を有しバンド幅が46nmであるプローブビームを生成するための光源1002を含む。このプローブビームは、約8μmの空中での距離分解能をもたらす。サンプル部1004では、コリメータ1008、対物レンズ1010、および接眼レンズ1012によって、光がヒトの眼1006へと運ばれた。サンプル部は、それぞれx-軸およびy-軸に沿ってヒトの眼1006をスキャンするためのx-スキャナ1014およびy-スキャナ1016をさらに含む。参照部1018では、眼によって生じた分散を補うために、20mmの水室1020が使用された。光源からの参照ビームが参照鏡1022に反射することにより、参照光が供給された。参照光とサンプルから後方散乱された光との間のインターフェログラムが、光循環装置1026を経由して自作の超高速分光計1024へと送られた。分光計には、コリメータ1027、1200列/mmを有する伝達回折格子1028、焦点距離100mmのカメラレンズ1030、および140kHzの列スキャン速度を備えた分光計1024の要素列スキャンCMOS検出器1032が含まれた。設計された分光計1024のスペクトルの分解能は、約0.055nmであった。この分解能は、空中にて約3mmのイメージング深度もたらした。本システムの感度は、対象に入射する約900μWの光力およびAスキャン間の時間間隔ΔtAが約7.4秒である6.9秒の露出時間によって測定して約90dBであった。本システム1000は、光線の偏向を制御するための偏光制御器1034、1036、および1038をさらに含む。UHS-OMAGシステム1000には図4上述と類似し、流れの超高感度イメージングを実現するために設計されたスキャンプロトコルが使用された。最終的に、x-スキャナ1012は400Hzの鋸歯状波形により駆動された。これは、イメージング速度が400フレーム/秒fpsであることを意味する。各BスキャンつまりX軸方向スキャンを得るためのデューティサイクルは約75であった。網膜上で約3mmの大きさに及ぶ、約12μmの隣接する列間の間隔を有する、256個のA列が得られた。次に、ステップ関数によってy-スキャナ駆動された。Cスキャン全体では、隣接するステップ間の間隔が約20μmである150個のステップを含む。各ステップでは、8個の反復したBスキャンが得られた。したがって、網膜上で約3×3mm2の領域をカバーする1つの3Dデータセットを得るために、3秒を必要とした。次に、3Dデータセットに対して低速スキャン軸、つまりCスキャン方向に沿って、あるイメージングアルゴリズムが適用された。この場合、検出可能な流速は、隣接するBスキャン間の時間間隔ΔtBによって決定される。イメージング速度が400fpsであったため、ΔtB=2.5ミリ秒であった。これは毛細血管中の遅い流れをイメージングするのに十分な時間である上述。最後に、各ステップにて計算されたOMAG信号が集団平均化たとえば式1を通じて1つのBスキャンへと崩されたcollapsed。その結果、150個のBスキャンが最終的なCスキャン画像、つまり3DのOMAG血流分布を形成した。UHS-OMAGシステムの性能を実証するために、本システムが使用されることによって健康なボランティアの画像が得られた。眼および頭部の動きを減らすため、ボランティアには実験中に固定された位置を凝視するsteerことが求められた。図11A~Dは、視神経頭に向かう黄斑部にて保存された1つの塊volumeのデータセットによって生成された生体内イメージングの結果を示す。図11Aは、OMAG構造塊の内部における典型的な断面画像Bスキャンを示す。この画像は、網膜および脈絡膜の内部における典型的な形態学的特徴が可視化される慣習的なOCT画像と同一である。図11Bは、イメージングアルゴリズムから得られたこれに対応する血流画像を示す。ここでは、脈絡膜中の血流信号と同様に、網膜の横断面の内部を流れる毛細血管が多く存在する矢印で示す。深度分解特性によって、網膜中の血流を脈絡膜中の血流から分離することができる。これを行うために、論文2に記載された分割アルゴリズムが最初に使用されることにより、網膜色素上皮RPE層が特定された。次に、網膜血管からの流れ信号が光受容体内節および外節からの信号を除去するためにRPE層よりも50μm上のOMAG流れ信号として特定された。一方、RPE層よりも下の層は、脈絡膜血管として特定された。この分割によって、2つの流量volumetric流れ画像が生成された。一方は網膜の画像、他方は脈絡膜の画像であった。それぞれ、図11Bでは、標識RおよびCによって注釈が付けられている。最後に、それぞれ分割された網膜塊および脈絡膜塊にて最大振幅投射MAPが実行されることにより、それぞれ図11C網膜および図11D脈絡膜に示す血流分布地図が得られた。図11Cでは、直径約800μmの無血管帯周辺の黄斑領域において、窩foveaを示す血管の環が見られる。この観察は、標準的な網膜の病理と非常によく一致する。文献によると、網膜は毛細血管網の3つの層から形成されている。つまり、放射状の傍乳頭毛細血管RPCs:R1、毛細血管の内層R2および外層R3である。RPCsは、神経線維層の内側部に存在する毛細血管の最表面層である。内側の毛細血管は、RPCsの下にあってRPCsに平行な神経節細胞層の内部にある。外側の毛細血管網は、内顆粒層を通って内網状層から外網状層へと走っている。しかし、黄斑部内の脈絡膜血管は、網膜の脈絡膜血管とは違い特殊化していない。動脈は視神経周辺にて強膜を貫通し、広がって脈絡膜中にて3つの血管板を形成する。つまり、RPE層近くの内部の毛細血管床C1、中央の細動脈および内側静脈C2、ならびに外部の動脈および静脈C3である。これらの説明を参照して、網膜層および脈絡膜層から得られたOMAG血流信号がRPE相に関してさらに分離された。それぞれ網膜に対してはR1RPEの上側約425μm、R2RPEの上側300~425μm、およびR3RPEの上側50~300μm、脈絡膜に対してはC1RPEの下側0~70μm、C2RPEの下側70~200μm、およびC3RPEの200μm超下側の標識を用いて、この分割が図11Bに示されている。分割後、各指標深度内の血流地図MAPsが図12A~Fに示されている図12A~Cは網膜、図12D~Fは脈絡膜。この結果は、文献に見られる説明とよく相関している。400fpsにて稼働するOMAGシステムには、網膜上の約3×3mm2の領域を表す1つの3D血流画像を得るために、約3秒が必要となる。この速度において、最終結果に対する対象の動きの影響がはっきりと見える図11A~Dおよび図12A~Fの横線は動きによるアーチファクトである。この問題を修正するためには、いくつかの解決法がある。たとえば1イメージングアルゴリズムを適用する前に動きによるアーチファクトを最小化するために、論文2で開発された位相補償アルゴリズムを使用することができる。しかしこの場合、補償アルゴリズムが複雑であるために、意味のある3D血流画像を得るために、必要となる計算負荷が増大してしまうことは避けられない。1に加えて、または1に代えて、2動きによるアーチファクトを最小化するために、イメージング速度をさらに増大させてもよい。現在のシステムの速度は、140kHzの最大ライン速度を有する分光計に使用されるCMOSカメラによって制限される。しかし、4096要素elementのCMOSカメラが240kHz超のライン速度を実現可能であることを示す報告がある。したがって、本システムにこのCMOSカメラが使用されれば、動きによるアーチファクトが軽減されうることが期待される。上述したように、UHS-OMAGシステムは網膜および脈絡膜の内部にて眼球のかん流の詳細な分布をイメージングできてもよい。イメージングアルゴリズムを低速スキャン軸上で適用した場合、本システムは眼球の毛細血管の流れに敏感である。加えて、深度分解特性によって、本システムは異なる指標深度内にて詳細な微小循環を提供可能であってもよい。この結果は、文献に記載された結果と非常によく一致する。実証された優れたイメージング結果は、眼科学におけるUHS-OMAGに対する臨床用途の将来性を示す。ここでは特定の実施の形態を示して説明してきた。当業者であれば、本願発明の範囲を逸脱しない範囲で、同じ目的を達成すると予想された様々な代替的および/または同等な実施の形態または実装が、ここに示されて説明された実施の形態に置き換えられてもよいことを理解するであろう。当業者であれば、実施の形態が様々方法によって実装されてもよいことを容易に理解するであろう。本出願では、本明細書中で説明した実施の形態のあらゆる改変または変形をカバーすることが意図されている。したがって、実施の形態は特許請求の範囲およびこれと同等なものによってのみ限定されることがはっきりと意図されている。"