角膜を評価する際に用いるためのコンピュータ実施方法であって、前記角膜の一連の層状画像の中から主要画像を選択することと、該主要画像内の複数の角膜構造を検出することと、該複数の角膜構造の定量分析を提供することとを含む、角膜を評価する際に用いるためのコンピュータ実施方法。前記主要画像を選択することが、前記一連の層状画像の中から最も目立つ神経を有する画像を選択することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。前記一連の層状画像は、前記角膜の一連の層状共焦点顕微鏡画像を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。前記複数の角膜構造は複数の神経を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。前記複数の角膜構造は複数の免疫細胞を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。さらに、前記角膜の一連の層状画像の中から二次画像を選択し、該二次画像内の複数の翼細胞を検出することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。さらに、前記複数の角膜構造のグラフィック表現を表示することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。さらに、ユーザー入力を受信し、該ユーザー入力に応じて前記複数の角膜構造のグラフィック表現を修正することを含む、請求項7に記載のコンピュータ実施方法。さらに、前記複数の角膜構造のうちの少なくとも1つの角膜構造の三次元ビューを生成することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。さらに、前記角膜の一連の層状画像の中から、前記主要画像よりも前側の画像及び前記主要画像よりも後側の画像を選択し、該主要画像、前側画像、及び後側画像の各々において共通基準点を位置合わせすることを含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。角膜の一連の層状画像内に示された角膜構造を分析するようになっているコンピュータ実行可能命令が記憶されているコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、前記角膜の一連の層状画像の中から主要画像を選択することと、該主要画像内の第1のタイプの角膜構造を検出することと、該主要画像内の第1のタイプの角膜構造の定量分析を提供することとを含む、コンピュータ可読媒体。主要画像を選択するようになっている前記コンピュータ実行可能命令は、前記一連の層状画像の中から最も目立つ神経を有する画像を選択することを含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記第1のタイプの角膜構造は神経を含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記第1のタイプの角膜構造は免疫細胞を含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記一連の層状画像の中から二次画像を選択し、該二次画像内の複数の翼細胞を検出することを含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。二次画像を選択することが、前記一連の層状画像の中から前記主要画像よりも約20μm前側の画像を選択することを含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。前記コンピュータ実行可能命令はさらに、前記第1のタイプの角膜構造のグラフィック表現を表示することを含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記コンピュータ実行可能命令はさらに、少なくとも前記主要画像を含む三次元画像を生成することを含む、請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。前記三次元画像はさらに、前記角膜の一連の層状画像の中から選択された前記主要画像よりも前側の画像及び前記主要画像よりも後側の画像を含む、請求項18に記載のコンピュータ可読媒体。前記三次元画像を生成することは、前記主要画像、前側画像、及び後側画像の各々において共通基準点を位置合わせすることを含む、請求項19に記載のコンピュータ可読媒体。角膜の一部の三次元画像を生成する方法であって、前記角膜の一部の一連の層状画像の中から主要画像を選択することと、前記角膜の一部の一連の層状画像の中から前記主要画像よりも前側の画像を識別することと、前記角膜の一部の一連の層状画像の中から前記主要画像よりも後側の画像を識別することと、前記主要画像、前側画像、及び後側画像の各々において見ることができる前記角膜の特徴を識別することと、前記主要画像、前側画像、及び後側画像の各々において前記角膜の特徴を位置合わせすることと、前記角膜の一連の層状画像の中から少なくとも前記主要画像、前側画像、及び後側画像を使用して、前記角膜の一部の三次元画像をレンダリングすることとを含む、角膜の一部の三次元画像を生成する方法。前記三次元画像をレンダリングすることは、前記三次元画像をコンポジット/ボリュームモードでレンダリングすることを含む、請求項21に記載の方法。前記三次元画像をレンダリングすることは、前記三次元画像をアイソサーフェスモードでレンダリングすることを含む、請求項21に記載の方法。前記三次元画像をレンダリングすることは、前記三次元画像をスライスモードでレンダリングすることを含む、請求項21に記載の方法。さらに、前記角膜の一部の定量分析を提供することを含む、請求項21に記載の方法。前記角膜の一部が神経集網を含む、請求項21に記載の方法。さらに、前記神経集網内の神経をグラフィック的にセグメント化することを含む、請求項26に記載の方法。さらに、前記神経集網に近接する免疫細胞をグラフィック的にセグメント化することを含む、請求項26に記載の方法。本発明の原理の理解を促すために、ここで、図面に示される実施態様又は例を参照する。同じものを記述するためには特定の言葉が用いられることになる。とはいえ、言うまでもないことだが、本発明の範囲を限定することが意図されるものではない。本発明の関連分野の当業者であれば普通に想起するように、記載の実施態様のあらゆる変更形及び更なる改変形、そして本明細書中に記載された本発明の原理の更なる用途が考えられる。角膜組織を含む生体組織の画像を分析する技術は、本開示に記載されるように、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、モバイルコンピュータ、及び分散コンピューティングシステムを含む、多くの汎用コンピューティング装置又は専用コンピューティング装置で達成される。図1を参照すると、本開示の実施態様を実施するための模範的なシステムを構成する汎用コンピューティング装置100が示されている。コンピューティング装置100は、中央処理ユニットCPU102、システムメモリユニット104、取り外し可能なメモリインターフェイス106、取り外し不能なメモリインターフェイス108、出力インターフェイス110、入力インターフェイス112、及びネットワークインターフェイス114のような構成部分を含んでいてよい。システムメモリユニット104は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、又はこれら2つの組み合わせであってよい。システムメモリユニット104は、ランダムアクセスメモリRAM、読み出し専用メモリROM、プログラマブルROMPROM、消去可能PROMEPROM、電気的EPROMEEPROM、フラッシュメモリ、CD-ROM、デジタル多用途ディスクDVD、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、又はコンピューティング装置100によってアクセスされるべき情報を記憶するための任意の他の媒体を含む、任意のタイプのコンピュータ記憶媒体であってよい。インターフェイス106、108は、コンピュータが取り外し可能又は取り外し不能なコンピュータ可読媒体上で情報にアクセスすること又は媒体に情報を記憶することを可能にする。コンピュータ可読媒体は上記タイプのうちのいずれかであってよい。出力インターフェイス110は、コンピュータ100が出力装置、例えばディスプレイ、プリンタ、スピーカー、又はコンピュータからの情報を提供するための任意の他の装置とインターフェイスをとることを可能にする。入力インターフェイス112は、コンピュータ100が入力装置、例えばキーボード、マウス、音声入力装置、タッチ入力装置、カメラ、顕微鏡、又はコンピュータへ情報を提供するためのその他の装置とインターフェイスをとることを可能にする。ネットワークインターフェイス114は、コンピュータ100が、他のコンピューティング装置又はコンピュータ可読媒体と直接又はネットワークを介してインターフェイスをとることを可能にする。ネットワークインターフェイス114は例えば、1つ以上のネットワークインターフェイスカードNICであってよい。NICはそれぞれ媒体アクセス制御MACアドレスと連携する。構成部分102、104、106、108、110、112、114は、バスシステム116によって相互接続されている。言うまでもなく、コンピューティング装置は異なる形で形成されていてもよく、列挙した構成部分のそれぞれが実際にはいくつかの異なる構成部分であってよい。例えばCPU102は実際にはマルチプロセッサ又は分散処理システムであってよい。上記動作環境のうちのいずれかの環境内で、生体構造の画像を分析するプロセスを実施してよい。ここで図2を参照すると、例えば角膜構造を含む生体構造の画像を分析するプロセス120が、大まかに述べると、生体組織の複数のインクリメンタル画像の中から主要画像を選択するステップ122を含んでいる。ステップ124において、生体組織の複数のインクリメンタル画像の中から1つ以上の二次画像を選択する。ステップ126において、細胞、細胞成分、神経、及び血管のような構造を主要画像及び二次画像において検出する。ステップ128において、構造についての情報、例えば数、サイズ、場所、形状、密度、又はこれらの組み合わせを計算する。ステップ130において、構造のグラフィック表現を表示し、そして対応する選択画像上に重ね合わせるか又はオーバーレイしてよい。例えば翼細胞の境界のグラフィック表現を二次画像上に表示してよい。ステップ132において、例えば構造検出パラメータを精緻化するか又はグラフィック表現を変更するようにユーザー入力を受け入れてよい。ステップ128~132をユーザーによって望まれる通りに繰り返してよい。言うまでもなく、この開示の他の実施態様が、付加的なプロセスステップを含んでいてよく、或いは特定のプロセスステップを省いてもよい。生体組織画像を分析するこの技術は、コンピュータ実行可能命令、例えば種々のソフトウェア及び/又はハードウェアモジュールと組み合わせてコンピュータによって実行されるプログラムモジュールとの一般的な関連において記述されることができる。一般に、プログラムモジュールは、ルーティン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及び特定のタスクを実施するデータ構造を含んでいる。図2において上述のようにまとめたプロセスが、図3のアーキテクチャシステムプログラムに示されている。具体的に言えば、図3のシステムダイヤグラムは、特定タイプの生体組織、つまりここに記載されるような角膜組織の画像を分析する技術を実施するためのプログラムモジュール間の相互関係を示している。なお、角膜組織は生体組織の1つのタイプにすぎず、当業者に知られている任意のタイプの生体組織を、この開示の技術を用いて分析することができる。一般に、図3に示されているように、角膜画像を分析するための技術140は、自動画像処理モード142又は手動画像処理モード143における使用のために一組の角膜画像141を用意することによって作業を始める。角膜画像141は、生体内共焦点顕微鏡技術を用いて得られることができる。ドイツ国ハイデルベルク在HeidelbergEngineeringGmbHによって製造されたRostock角膜モジュールを備えたHeidelbergRetinaTomographHRTは、角膜画像を獲得するために使用されうる模範的な共焦点レーザー走査検眼鏡である。HRTのこのような形態は、角膜組織を細胞レベルで視覚化する生体内角膜顕微鏡技術を実施する。HRTの光源は、1μmの分解能を有する670nmダイオードレーザークラス1である。それぞれの捕捉画像の面積は約400μm×400μmであり、デジタル画像サイズは約384×384ピクセルであるが、他の生体内共焦点顕微鏡は、本発明の範囲にまだ含まれる異なる画像サイズ、画像数、セグメントサイズなどを有することになる。捕捉されたそれぞれの体積走査は、走査毎に約2μmのセグメントで約80μmの深さにわたって約40のインクリメンタル層状画像を含有してよい。インクリメンタル画像は、上皮層、神経集網層、ボーマン層、及び支質層の画像を含んでよい。全ての測定値を較正単位で提供すべく、それぞれの画像に関連付けられたマイクロメートル情報をソフトウェアによって記憶して使用することができる。使用に際しては、HRTの対物レンズ部分を、患者の角膜の軸線方向中央に、そして角膜に接触した状態で位置決めしてよい。HRTを角膜の最も上側の上皮層に合焦させ、そして体積走査を開始する。HRTが前側から後側へ約60μmの深さまで合焦するのに伴って自動走査によって画像を捕捉する。なお、後側の場所から前側の場所へ走査することによって、反転プロセスを代わりに用いることもできる。同じ患者に対して同じ位置で複数の体積走査画像を捕捉することができる。走査手順を患者の他方の眼に対して、好ましくは同じ走査方向で繰り返してよい。自動処理モード142において、インクリメンタル角膜画像141の中から主要画像を識別するために、画像選択モジュール144を用いる。いくつかの実施態様の場合、主要画像は、焦点面内で最も目立つ神経、例えば最も大きい神経、又は最も多数の神経を有する画像として識別される。主要画像を選択するために、他の定量的又は定性的基準を代わりに用いてもよい。この主要画像は最良の神経画像層又は最適な神経画像層と特徴づけられることもできる。画像選択モジュール144は、インクリメンタル角膜画像141の中から二次画像を識別するために用いられることもできる。二次画像は翼細胞画像であってよい。1つの実施態様の場合、翼細胞画像は主要画像よりも前寄り約20μmのところに位置する画像であってよい。連続する画像間の距離は、約0.2μm~約5μm、好ましくは約0.5μm~約4μmであってよく、より好ましい実施態様では約1μm~3μmであってよい。連続する画像間の距離が2μmである場合、二次画像は主要画像よりも前寄り10番目の画像である。この実施態様の場合、二次画像は、主要画像の選択に応じて選択される。別の実施態様では、二次画像は、他の定量的又は定性的基準に基づいて選択されることもできる。任意には、選択された主要画像又は二次画像をユーザーに表示することができる。選択画像を見ると、ユーザーは、主要画像又は二次画像のためにインクリメンタル画像141の中から異なる画像を使用することを選ぶ場合がある。例えば異なる二次画像が好ましい場合、ユーザーによって選択された画像は二次画像として識別されるようになる。主要画像又は二次画像を、予め確立された定量的又は定性的基準に基づいて初めは識別することができない場合、ソフトウェアは、ユーザーがインクリメンタル画像141の中から主要画像又は二次画像を選択することを促すことができる。或いは、ユーザーは自動プロセスによって選択された画像とは異なる主要画像又は二次画像として画像を手動で選択してもよい。主要画像及び二次画像が選択された後、選択された画像内部の構造をグラフィック的にセグメント化又は指定するために、構造検出モジュール146を用いる。構造、例えば神経、免疫細胞、及び翼細胞を検出するための基準は、画像の属性、例えば明るさ、形状、サイズ、厚さ、トポロジー、識別されたピクセルパターン、他の検出された構造との近接度、及び対照画像との対応度に基づいていてよい。セグメント化パラメータ値は、神経又は細胞に対応してユーザーによって変更されることができる。図4に示されているように、主要画像160では神経の検出が行われ、検出された神経に相当する蛇行線のグラフィック表現162がもたらされる。検出された神経のグラフィック表現162を、主要画像160に対するオーバーレイとして表示することにより、例えば色又は他のグラフィックマーカーによって、主要画像内の神経の場所を強調することができる。図5に示されているように、主要画像160では、免疫細胞の検出が行われ、検出された免疫細胞の境界に相当する不連続な領域のグラフィック表現164がもたらされる。検出された免疫細胞のグラフィック表現164を、主要画像160に対するオーバーレイとして表示することにより、例えば色又は他のグラフィックマーカーによって、主要画像内の免疫細胞の場所を強調することができる。或いは、一連の角膜画像内の異なる画像において免疫細胞の検出を行ってもよい。この異なる画像は例えば別の露光時間を用いて獲得されてよい。図6に示されているように、選択された翼細胞層の二次画像166では、翼細胞の検出が行われ、検出された翼細胞の境界に相当するモザイク様のグラフィック表現168がもたらされる。検出された翼細胞のグラフィック表現168を、主要画像166に対するオーバーレイとして表示することにより、例えば色又は他のグラフィックマーカーによって、二次画像内の翼細胞の場所を強調することができる。主要画像及び二次画像における構造が検出され、そしてグラフィック的にセグメント化された後、検出された構造を定量分析するためにモジュール148、149、150が用いられる。定量分析は、健常又は非健常な角膜からの対照画像を含む対照画像及び対照測定と比較されてよい。神経分析モジュール148において、識別された神経構造のそれぞれに対して測定を行い、そして識別された神経構造、及び関心事の領域内の神経構造の集合の属性を算出する。このような測定値及び属性は、例えば長さ、厚さ、神経の数、及び分枝の数、並びにこれらの組み合わせを含んでよい。神経分析モジュール148はユーザーが後処理編集することを可能にする。例えば、ユーザーは、神経のグラフィック表現162を見ること又は算出された属性を見ることに基づいて自動グラフィック表現162を変更又は改善することを決定する場合、グラフィックを抹消するか、グラフィックを付加するか、注釈を付加するか、又は神経を表す蛇行線のギャップを埋めることによってグラフィック表現を編集することができる。グラフィック表現を変更した後、識別された神経構造の属性を、変更済みセグメント化に基づいて再算出することができる。免疫細胞分析モジュール150において、識別された免疫細胞のそれぞれに対して測定を行い、そして個々の免疫細胞、及び関心事の領域内の細胞の集合の属性を算出する。このような測定値及び属性は、免疫細胞の数、密度関心事の領域内の免疫細胞の数、個々の細胞の面積、関心事の領域内の細胞の平均表面積、神経に対する近接度、幅、ピクセル数、及び形状因子、並びにこれらの組み合わせを含んでよい。免疫細胞モジュール150は、ユーザーが後処理編集することを可能にする。例えば、ユーザーは、免疫細胞のグラフィック表現164を見ること又は算出された属性を見ることに基づいて自動グラフィック表現164を変更又は改善することを決定する場合、グラフィックの抹消、グラフィックの付加、グラフィックの分離、又は個々の免疫細胞を表す注釈の付加のうちの1つ以上を行うことによって、グラフィック表現を編集することができる。グラフィック表現を変更した後、識別された免疫細胞の属性を、変更済みセグメント化に基づいて再算出することができる。翼細胞分析モジュール152において、識別された翼細胞のそれぞれに対して測定を行い、そして個々の翼細胞、及び関心事の領域内の翼細胞の集合の属性を算出する。このような測定値及び属性は、翼細胞の数、密度関心事の領域内の翼細胞の数、平均サイズ、標準偏差、所定の又はユーザーによって確立された閾値及び密度を上回る細胞の数、及びこれらの組み合わせを含んでよい。個々の細胞の測定値及び属性はさらにセントロイド、クロフトン周囲長、稠密度、真円度、及びこれらの組み合わせを含んでもよい。関心事の領域内の翼細胞の集合に対しては、領域平均値、領域最小値、及び領域最大値を計算してよい。測定及び計算を、所定の又はユーザーによって定義された最小閾値と最大閾値との間に含まれる細胞に対して行うことができる。翼細胞分析モジュール152は、ユーザーが後処理編集することを可能にする。例えば、ユーザーは、翼細胞のグラフィック表現168を見ること又は算出された属性を見ることに基づいて自動グラフィック表現168を変更又は改善することを決定する場合、グラフィックを抹消するか、グラフィックを付加するか、又はセグメント化線を引き直すことによってグラフィック表現を編集することができる。例えば、前に識別された翼細胞を分割するためにグラフィック表現に境界が付加されると、モジュール152は、全ての測定を再算出し、そして更新された情報を提供することになる。翼細胞分析モジュール152は、注釈に対してスキップされる翼細胞がないことを保証するための補助ツールを提供してもよい。モジュール143~152のいずれも、画像化された角膜に関する情報156を生成することができる。グラフィカルユーザーインターフェイスGUIを用いることにより、モジュールのいずれかについての情報156をユーザーに表示することができる。例えば、図7に示されているように、GUI170は、モジュール152において測定され且つ算出された個々の翼細胞についての情報172を表示するためのグリッドを含んでいてよい。選択タブ174は、ユーザーが構造分析及び概要分析のそれぞれに対する情報表示を切り換えることを可能にする。図8は、分析モジュール148~152において実施された分析に基づく概要情報178を提供するGUI176の例である。図9は、グラフィックデータ表示180の例である。このグラフィックデータ表示180はこの事例ではヒストグラムである。ヒストグラムは、分析された神経又は細胞の属性をプロットする。チャート、テーブル、スプレッドシート、グラフ、又はデータリストを含む他のタイプグラフィック表示が、画像化された角膜についてのデータを表示するのに適している場合もある。グリッドフォーマットで表示された測定値に対して、例えばデータを列又は行によってソートすることができる。表示されたデータと画像との間で画像同期が利用可能であってよい。上記の自動画像処理モード142は、グラフィック表現を生成し、そして角膜構造を分析するための自動化技術を提供する。角膜画像を分析する技術140は手動画像処理モード143も含む。このモードは、ユーザーが、自動画像処理モード142において生成されたグラフィック表現とともに、又はこのようなグラフィック表現の代わりとして表示し得るグラフィック表現及び注釈を生成することを可能にする。ユーザーは、手動モード及び自動モード双方からのモジュールを用いて、角膜データ156の所望のグラフィック集合又は算出集合を生成することができる。図10に示されているように、例えば手動モード143の範囲内で、ユーザーは二次画像166に注釈を加えることができる。例えば、ユーザーは、ユーザーによって識別された翼細胞に対応するグラフィックポイント182を描いてよい。自動モード142は、ユーザー注釈182を受け入れ、そしてこれらを用いて、細胞数、密度、又は手動識別された細胞に関する他の計算値を生成してよい。手動のカウント及び密度情報はGUIにおいてテーブル形態で表示されてよい。加えて、手動情報は、関心事の同じ領域に対して生成された自動データと比較するために用いられてもよい。加えて、例えば、翼細胞のグラフィック表現168及び手動注釈182は両方とも、翼細胞層の二次画像166上にオーバーレイされることにより、多層複合画像を提供することができる。なお、同様の手動モード動作を用いて、免疫細胞及び神経構造分析に対して注釈し、そして計算値を比較することができる。図11に示されているように、検証概要テーブル184の形態を成すGUIが、手動モード143からの手動測定値に関連付けられる値と、自動モード142からの自動測定値に関連付けられる値とを表示することができる。テーブル184の区分186は、自動モード及び手動モードの比較情報を提供する。例えば区分186は、自動検出された細胞と手動マークされた細胞との比較、自動検出された細胞と手動マークされない細胞との比較、そして手動マークされた細胞と検出されない細胞との比較を表示してよい。手動カウントと自動カウントとを比較するために、感度及び特異度が算出されてよい。自動画像処理モード142はさらに、角膜画像141から神経集網の三次元3D復元を生成するための神経形態計測モジュール154を含む。神経形態計測モジュール154は、ユーザーが、角膜画像141のサブセットを、体積ピクセルボクセルから形成された3Dオブジェクトとして集成するのを可能にする。この集成体から3D神経集網を抽出することができ、神経測定を実施することができる。図12に示されているように、神経形態モジュール154によって行使することができる方法190は、画像選択モジュール144において識別された主要画像を読み出すステップ192を含む。神経は前後方向で変化する形態を有しているので、同じ神経の画像は連続する角膜画像において異なっている。眼の運動が、連続する角膜画像全体を通して同じ神経を識別することをさらに困難にすることがある。ステップ194で、画像位置合わせプロセスが、連続する角膜画像内の対応する基準点及び構造を識別する。主要画像から所定の距離のところに位置する、例えば4μmだけ前側、及び4μmだけ後側に位置する画像を、主要画像に対して位置合わせすることができる。前側画像及び後側画像に対して、追加の画像を位置決めしてよい。角膜画像141の全て又はサブセットに対して、位置合わせを行ってよい。位置合わせのために使用してよい基準点は例えば、神経の分岐点、神経先端、又は免疫細胞を含む。任意には、ユーザーは位置合わせプロセスに干渉することによって、位置合わせ点を手動で選択又は変更することができる。位置合わせステップ194は、例えば約10秒未満で行われてよい。関連する回転行列データを有する位置合わせ済み画像がディスクに保存されてよい。神経形態モジュール154は、ユーザーが位置合わせプロセス中に連続画像を平滑に見ることを可能にするブレンド機能を提供することができる。黒いバックグラウンドピクセル又はボクセルを除去し、又はそれぞれの画像上のキャラクタを抹消するために、クロッピングツールのような更なるツールを位置合わせプロセスに提供してよい。ブラウジングツールのような更なるツールが、位置合わせの前と後との両方で、ディスプレイ内の二次元ビデオとして角膜画像を再生することを可能にする。ステップ196において、位置合わせされた画像を主要画像の上方及び下方にスタックすることによって、3Dオブジェクトを生成する。例えば、この3Dオブジェクトを生成するために、前側の5つの画像と、後側の5つの画像とをスタックしてよい。2つのセクション間のギャップはユーザーによって定義されてよい。いくつかの実施態様の場合、3Dオブジェクトは約1秒以下でレンダリングすることができる。いくつかの実施態様の場合、神経とともに免疫細胞を復元してよい。神経検出は3D画像内で行われてよいが、主要画像内で免疫細胞を識別することが好ましい。以下で論じるように、3Dオブジェクトは、代わりの1つ以上の3Dレンダリングモードを用いて表示されてよい。代わりの表示モードのいずれにおいても、ズーミング及びパンニングツールを提供してよい。図13に示されているように、スタックされて位置合わせされた画像は、3D空間内で自由に回転可能なコンポジット/ボリュームモード画像204として表示されることができる。体積モード画像は、透明度を含むフル画像又はボクセル情報を用いて表示されてよい。換言すれば、体積レンダリングは透過光情報を用いて実施される。アルファパラメータとしても知られる透明度又は不透明度パラメータを制御することにより、3D体積内部を見ることが可能である。不透明度及び色値は、GUI及びユーザー入力を用いて制御してよい。図14に示されているように、スタックされて位置合わせされた画像は、3D空間内で自由に回転可能なアイソサーフェス等値面モード画像206として表示されることができる。アイソサーフェスモードでは、ユーザーによって指定された値を有するピクセルだけを使用してオブジェクトが表示される。換言すれば、画像はオブジェクトの表面の画像である。アイソサーフェスモードで表示された表面は、同じ領域に属するピクセルを結合し、そして隣のピクセルを使用して補間を行うことによって定義される。図15に示されているように、スタックされて位置合わせされた画像は、3D空間内で自由に回転可能なスライスモード画像208として表示されることができる。このモードは、ユーザーが、表示されるべき選択平面を選択することを可能にする。ユーザーは、GUIへの入力を通してスライス配向を定義してよい。2つ以上の区分を表示してよく、また複数の区分間の距離を指定してよい。再び図12を参照すると、ステップ198で、3D復元画像、又はスタック画像内のそれぞれの二次元画像上で識別された神経及び免疫細胞に対応するボクセルを処理することによって、セグメント化を実施する。ステップ200では、セグメント化された神経の3Dグラフィック表現が表示される。全てのレンダリングモードのために、3Dオブジェクトの複数位置を記録し、そして連続する位置の間を補間することによって、オーディオビデオインターリーブAVIファイルを生成してよい。AVIフォーマットはコーデック圧縮を支援することができる。動画ビデオファイルが結果としてもたらされる。ステップ202では、神経集網の3Dスケルトンskeletonの測定値を算出する。これらの測定値は、分岐点の数、分枝の長さ、神経の太さ、神経の総数、及び分枝の蛇行度のうちの1つ以上を含んでよい。1つの実施態様の場合、蛇行度は、分枝の長さを、分枝の2つの先端間のユークリッド距離で割り算したものとして計算することができる。いくつかの計算の場合、神経の底部点を指定してよい。スケルトンのいずれの分枝も、画像内でユーザーによって手動選択されてよく、また、測定値を含む対応列を関連測定グリッド内で強調することにより、選択された分枝に関する情報をユーザーに提供することができる。二次元画像に関して前述したように、種々のチャート、統計、ヒストグラム、及び他の情報提示グラフィック形態を3D画像のために生成することができる。二次元モジュール又は三次元モジュールのいずれについても、提示された情報の種々のグラフィック形態は、スプレッドシート、テーブル、又は市販のスプレッドシート、ワードプロセッシング、データベース、及び/又はプレゼンテーションソフトに適合可能且つインポート可能な他の一般に使用されるフォーマットにエクスポートされることができる。角膜画像を分析するための技術140は潜在的に多数の用途を有する。例えばこれは、コンタクトレンズ非装用者と比較したコンタクトレンズ装用者、種々異なるタイプのレンズケア溶液を使用するコンタクトレンズ装用者、及び角膜炎、感染性疾患、又はアレルギーの患者の角膜における免疫細胞応答を評価するために用いられてよい。技術140は、水疱性角膜症患者、保存剤を含有する点眼剤で治療を受ける患者、及び進行性上皮角膜ジストロフィー患者の角膜内の翼細胞変化を評価するために用いられてもよい。技術140は、角膜屈折矯正手術後の患者、又はドライアイ症候群患者の角膜変化を評価するために用いられてもよい。本明細書中に使用されるのような又は例えばという用語は、模範的可能性の非制限的リストを提供することが意図される。本明細書中に使用される約は、数値範囲における両方の数字に言及するものと概ね理解されるべきである。さらに、本明細書中の全ての数値範囲は、それぞれの全ての整数と、範囲内における整数の小数点第1位とを含むと理解されるべきである。本発明の種々の実施態様を上述したが、これらは一例として示したにすぎず本発明を限定するものではない。上記方法及びステップが特定の順序で発生する特定の事象を示す場合、この開示の恩恵を受ける当業者であれば、特定のステップの順序を修正し得ること、そしてこのような修正が本発明の変更形に基づくものであることを認識するはずである。加えて、特定のステップは、可能であれば並行したプロセスにおいて同時に実施されてよく、又は上記のように順次実施されてもよい。従って、本発明の範囲は、上記実施態様のいずれかによって限定されるべきではなく、下記請求項及びこれらの均等物に従ってのみ定義されるべきである。本発明を特定の実施態様を参照しながら具体的に示して説明してきたが、形態及び詳細の種々様々な変更を施し得ることは言うまでもない。