"光源と、前記光源からの光を受信し、この光をサンプルに方向付けるx-yスキャナと、前記スキャナから反射光を受け取る検出器と、前記検出器から信号を受信し、メモリに保存されたコードを実行するコンピュータとを備え、前記コードは、サンプルの3Dボクセルを含むデータセットを提供し、前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定し、前記3Dシードに基づいて、3D剥離の特徴を取得し、前記3D剥離の測定値を生成し、前記3D剥離の結果を表示する命令を提供するイメージング装置。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定することは、前記3Dデータセット内の少なくとも1つの網膜の層をセグメント化して、1つ以上のセグメント化された網膜の層を取得し、前記3Dデータセット内の少なくとも1つの網膜の層から正常な網膜色素上皮RPE層を生成して、RPE当てはめ表面を取得し、前記1つ以上のセグメント化された網膜の層上の点と、前記RPE当てはめ表面上の点との間の距離を算出し、少なくとも1つの隆起マップを取得することを含む請求項1記載の装置。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定することは、適応型シード検索画像ASSIを特定することによってシード候補を特定することを含む請求項2記載の装置。前記ASSIは、隆起マップである請求項3記載の装置。1つ以上のセグメント化された網膜の層の間で3Dデータセットを2D表現に縮減し、鉛直断面画像を取得することを更に含む請求項2記載の装置。前記鉛直断面画像は、画像処理フィルタを適用してASSIを取得することによって処理され、前記処理フィルタは、エッジ検出フィルタ、平滑化フィルタ及びこれらの組合せからなるフィルタの組から選択される請求項5記載の装置。前記ASSIは、前記隆起マップ及び前記鉛直断面画像の情報を結合することによって生成される請求項5記載の装置。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定することは、3Dセグメント化演算を含む請求項2記載の装置。前記3Dデータセットからの2つ以上の2D横断面輪郭画像を補間することによって、3D領域成長演算又は3Dボリューム構築を行う請求項8記載の装置。前記3D剥離の測定値は、対話式に生成される請求項1記載の装置。前記3D剥離の結果を表示することは、眼の少なくとも1つの解剖学的特徴に関連して、1つ以上の3D剥離特徴のプロットを提供することを含む請求項1記載の装置。異なる時点で得られた3Dデータセットからの3D剥離結果を評価及び表示する進行解析を更に含む請求項1記載の装置。更に、3D表示インタフェース内で関心があるセグメント化された層に重ねて3D剥離クラウドを3D表示する請求項1記載の装置。光干渉断層法OCTシステムからサンプルの3Dボクセルを含むデータセットを取得するステップと、前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定するステップと、前記3Dシードに基づいて、3D剥離の特徴を取得するステップと、前記3D剥離の測定値を生成するステップと、前記3D剥離の結果を表示するステップとを有する画像処理方法。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定するステップは、前記3Dデータセット内の少なくとも1つの網膜の層をセグメント化して、1つ以上のセグメント化された網膜の層を取得するステップと、前記3Dデータセット内の少なくとも1つの網膜の層から正常な網膜色素上皮RPE層を生成して、RPE当てはめ表面を取得するステップと、前記1つ以上のセグメント化された網膜の層上の点と、前記RPE当てはめ表面上の点との間の距離を算出し、少なくとも1つの隆起マップを取得するステップとを含む請求項14記載の方法。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定するステップは、適応型シード検索画像ASSIを特定することによってシード候補を特定するステップを含む請求項15記載の方法。前記ASSIは、隆起マップである請求項16記載の方法。1つ以上のセグメント化された網膜の層の間で3Dデータセットを2D表現に縮減し、鉛直断面画像を取得するステップを更に含む請求項15記載の方法。前記鉛直断面画像は、画像処理フィルタを適用してASSIを取得することによって処理され、前記処理フィルタは、エッジ検出フィルタ、平滑化フィルタ及びこれらの組合せからなるフィルタの組から選択される請求項18記載の方法。前記ASSIは、前記隆起マップ及び前記鉛直断面画像の情報を結合することによって生成される請求項18記載の方法。前記3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定することは、3Dセグメント化演算を含む請求項15記載の方法。前記3Dデータセットからの2つ以上の2D横断面輪郭画像を補間することによって、3D領域成長演算又は3Dボリューム構築を行う請求項21記載の方法。前記3D剥離の測定値は、対話式に生成される請求項14記載の方法。前記3D剥離の結果を表示するステップは、眼の少なくとも1つの解剖学的特徴に関連して、1つ以上の3D剥離特徴のプロットを提供するステップを含む請求項14記載の方法。異なる時点で得られた3Dデータセットからの3D剥離結果を評価及び表示する進行解析を行うステップを更に有する請求項14記載の方法。3D表示インタフェース内で関心があるセグメント化された層に重ねて3D剥離クラウドを3D表示するステップを更に有する請求項14記載の方法。この要約は、本発明の性質及び要旨を簡潔に示すために提供される。これは、特許請求の範囲又はその意味を解釈又は制限するために使用されるものではない。本発明の幾つかの実施形態に基づくイメージング装置は、光源と、光源からの光を受信し、この光をサンプルに方向付けるx-yスキャナと、スキャナから反射光を受け取る検出器と、検出器から信号を受信し、サンプルの3Dボクセルを含むデータセットを提供するコンピュータとを備え、このコンピュータは更に、3Dデータセットを処理して、3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定し、画像処理を実行して、3Dシードから3D剥離の特徴を取得し、3D剥離の測定値を生成し、3D剥離の結果を表示する命令を実行する。本発明の幾つかの実施形態に基づく画像処理方法は、OCTシステムを用いて3Dデータセットを取得し、3Dデータセットを処理するステップと、3Dデータセットから1つ以上の3Dシードを特定するステップと、画像処理を実行して、3Dシードを用いて3D剥離の特徴を取得するステップと、3D剥離の測定値を生成するステップと、3D剥離の結果を表示するステップとを有する。これらの及びこの他の実施形態については、以下の図面を参照して後に更に説明する。同じ又は類似する機能を有する要素には、適宜、同じ符号を付している。図面は、実際の縮尺に従っておらず、相対的寸法も示していない。ここに開示する本発明の側面及び実施形態は、OCT3Dボリュームデータを用いて、網膜剥離又は隆起を検出及び測定し、結果を提示するコンピュータによって補助される検出及び測定システム及び方法に関連する。幾つかの実施形態では、3D形状、サイズ、強度及びテクスチャ、3Dラベル付きマスク生成、インテリジェント眼底画像IntelligentFundusImage:IFI構築等の異なる制約を用いる3D領域成長法3Dregiongrowingmethodsによって網膜剥離を検出する。幾つかの実施形態では、内境界膜InnerLimitingMembrane:ILM、内網状層InnerPlexiformLayer:IPL、外網状層OuterPlexiformLayer:OPL、視細胞内節/外節PhotoreceptorInnerSegmentOuterSegment:PR-IS/OS、網膜色素上皮RetinalPigmentEpithelium:RPE層等の網膜層セグメント化、正常なRPE層構築、IS/OS隆起マップ構築、適応型シード検索画像AdaptiveSeedSearchImage:ASSI構築、並びに上述の全ての情報及びOCT3Dボリュームデータからの3D剥離シード検出を含む方法によって、3D領域成長のための3D剥離シードを得る。幾つかの実施形態では、検出された剥離に基づいて、剥離の数、各剥離の3D境界、各剥離のサイズ直径、面積及び体積、剥離の分布、定義された領域、例えば、標準的な糖尿病網膜症早期治療試験TreatmentDiabeticRetinopathyStudy:ETDRSセクタ内の剥離のサイズの合計及びこれらの測定値の経時的な変化等の定量的測定を実行する。幾つかの実施形態では、上述した測定を表示し、及び中間的な結果、例えば、セグメント化された網膜の層、剥離シード及び3Dにおける剥離境界を変更することによって、自動的手法からの幾つかの誤差を修正して、より正確な結果を得るための対話型のグラフィカルユーザインタフェースGraphicalUserInterface:GUIを提供する。幾つかの実施形態では、複数のデータセットが利用可能な場合、進行解析を実行して、レポートを提供する。ここに説明する手法は、光干渉断層法OCTを用いてサンプルを測定するデバイスに実装することができる。このようなデバイスの1つは、本出願の譲受人がRTVueという商標を用いて米国内及び米国外で販売している。また、このようなデバイスのより小型のバージョンも本出願の譲受人がiVueという商標を用いて米国内及び米国外で販売している。RTVue商標及びiVue商標は、何れも周波数領域OCTシステムであり、広帯域光源及び分光光度計を有し、臨床医による臨床的解釈及び診断が可能な高精細度スキャン及び低解像度データキューブの両方のOCTデータセットを短時間で取得できる。ここに説明する実施形態は、如何なるイメージングデバイスにも適用でき、上述したOCT技術に制限されるものではない。OCTスキャナを用いて取得された3Dデータセットを用いる網膜剥離検出、測定及び表示のためのシステム及び方法を説明する。本発明の実施形態を用いて、網膜における剥離の定量的測定によって網膜の病気の診断及び治療を行うことができる。図7は、本発明の幾つかの実施形態に基づく3D網膜剥離検出に使用できるOCTイメージャ700の具体例を示している。OCTイメージャ700は、光源701を含み、光源701は、カプラ703に光を供給し、カプラ703は、サンプリングアームを介してXYスキャン704に光を方向付け、参照アームを介して光遅延705に光を方向付ける。XYスキャン704は、眼709を横切るように光を走査し、眼709からの反射光を回収する。眼709から反射する光は、XYスキャン704によって捕捉され、カプラ703において、光遅延705から反射した光と結合されて、干渉信号が生成される。干渉信号は、検出器702に供給される。OCTイメージャ700は、時間領域OCTイメージャであってもよく、この場合、光遅延705を走査することによって深度又はA-スキャンが得られ、又はフーリエ領域イメージャであってもよく、この場合、検出器702は、波長の関数として干渉信号を捕捉する分光光度計である。何れの場合も、OCTA-スキャンは、コンピュータ708によって捕捉される。コンピュータ708は、XYパターンに沿った一連のA-スキャンを用いて、3DOCTデータセットを生成する。また、本発明の幾つかの実施形態に基づき、コンピュータ708を用いて、3DOCTデータセットを2D画像に処理することもできる。コンピュータ708は、データを処理できる如何なるデバイスであってもよく、関連するデータストレージ、例えば、メモリ又は固定ストレージ媒体、及びサポート回路と共に幾つのプロセッサ又はマイクロコントローラを含んでいてもよい。更なる説明のために、本発明の幾つかの実施形態の例示的なフローチャートを図1に示す。図1に示すフローチャートには、この網膜剥離検出、測定及び表示方法の10個のステップが示されており、すなわち、15つのサブステップ101~105を含む3D剥離シード検出100、23D領域成長106、33Dラベル付きマスク生成107、4インテリジェント眼底画像IntelligentFundusImage:IFI構築108、5剥離領域後処理109、6オプションの剥離感度算出110、7測定査定111、8オプションの対話型表示112、9最終的な表示及びレポート113、10オプションの進行解析114が示されている。3D剥離シード検出図1のフローチャートの第1のステップ100は、網膜における潜在的な剥離の3Dシードの検出を行うものであり、この剥離シードは、3Dデータセット内で最終的な3D剥離ボリュームを判定する後続する3D領域成長のために検出及び特定される。図1に示すように、ステップ100は、シードを準備及び特定するための5つのサブステップを含み、これらについては、以下に説明する。サブステップ101では、患者の眼の異なる網膜層のセグメント化、例えば、内境界膜ILM、内網状層IPL、外網状層OPL、視細胞内節/外節PR-IS/OS、網膜色素上皮RPE、脈絡膜境界、又は他の関心がある層のセグメント化を実行できる。層セグメント化は、通常、OCT技術を用いて取得された測定データに対して実行され、OCTデータセットにおける網膜層セグメント化を達成するために、多数の方法が用いられている。よく知られている幾つかの方法として、グラフカットgraphcut、動的輪郭モデルsnake、レベルセット理論、動的プログラミング等があるJANobleetalUltrasoundImageSegmentationASurveyIEEETransactionsonMedicalImagingvol25No8pp98710102006参照。第2のサブステップ102では、病気又は病変によって層が剥離していないと仮定することによって、したがって、層上の疑わしい剥離点を考慮することなく、正常な網膜の層、例えば、RPE層の位置の表現として、セグメント化曲線又は表面を判定する。例えば、正常なRPE層位置のこの表現をRPE当てはめRPEfitと呼ぶ。幾つかの実施形態では、RPE当てはめは、局所的セグメントにおける剥離がない凸面及び平坦面であると仮定される。疑わしい病理的なセグメントを排除した後、RPE当てはめを低次多項式に当てはめることによって、正常なRPE層を表現することができる。例えば、2次多項式又は3次多項式によって、十分に理想的なRPE当てはめ層を達成することができる。SD-OCT画像ボリュームからのRPE面を実際のRPEに当てはめる手法は、SD-OCTが開発された直後に提案され、曲線又は曲面の当てはめは、当分野において周知である例えば、MSzkulmowskietAlAnalysisofposteriorretinallayersinspectralopticalcoherencetomographyimagesofthenormalretinaandretinalpathologiesJournalofBiomedicalOptics122007参照。第3のサブステップ103では、関心がある層から隆起マップelevationmapを作成する。例えば、IS/OSの隆起マップを作成して、後の3D網膜剥離検出に必要であるシード候補の特定を補助することができる。幾つかの実施形態では、ステップ101からのIS/OSセグメント化層をステップ102で生成したRPE当てはめと比較して、IS/OSの隆起マップを作成する。図8aは、本発明の幾つかの実施形態に基づく更なる処理ステップによって、ドルーゼンのための3D剥離シードを検出するために使用することができるIS/OSとRPE当てはめとの間の隆起マップの具体例を示している。第4のサブステップ104では、剥離のタイプに応じて、ステップ101のIS/OSセグメント化層とステップ102のRPE当てはめ層との間、又はRPE当てはめ層下の各A-スキャンについてOCTデータ分布を評価することによってシード候補を特定する。各A-スキャンの評価は、シード候補の探索範囲の閉じ込めに役立ち、この結果、適応型シード検索画像AdaptiveSeedSearchImage:ASSIと呼ばれる画像が得られる。ASSIは、シード候補のための画像内の明るい領域を強調し、更なる処理においてこれを用いて、網膜剥離の潜在的位置を特定することができる。幾つかの実施形態では、サブステップ103を実行しないで、サブステップ104を実行できる。例えば、GAを検出するために、RPE当てはめ層下に構築されたASSIから3D剥離シードを直接的に検出できる。ステップ103において、IS/OSとRPE当てはめとの間に構築された隆起マップは、後に、3D剥離検出制約及びGA検出結果を精密化するために使用することができる。図8bは、鉛直断面画像enfaceimageに更なる画像処理、例えば、エッジ検出を施すことによって、剥離領域810を強調した、シード検出ステップ105で使用されるASSIの一例を示している。図8cは、鉛直断面画像に対して周知の平滑化フィルタ等の更なる画像処理を実行して剥離領域820を強調することによって生成された、GA剥離のケースにおいてシードを検出するために用いられる他のASSIの具体例を示している。図8dは、図8cで選択された閾値より高い値を用いて領域の位置を特定することによって生成された例示的な2D剥離シード画像である。幾つかの実施形態では、IS/OS隆起マップから局所的強度最大値を抽出することができ、これらの局所的最大値のx-y位置は、ステップ105における更なる3Dシード検出のための網膜剥離のシード候補のx-y位置とみなすことができる。局所的強度最大値は、周知の2D画像セグメント化アルゴリズム、例えば、Otsu適応型閾値処理OtsuadaptivethresholdingOtsuNathresholdselectionmethodfromgraylevelhistogramsIEEETransactionsonSystemsManandCyberneticsvol9No1pp62661979、マーカ制御付き分水嶺変換markercontrolledwatershedtransformVincentLandPierreSWatershedsinDigitalSpacesanefficientalgorithmbasedonimmersionsimulationsIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligencevol13No6pp5835981991又はカーネルベース平均値シフトクラスタリングkernelbasedmeanshiftclusteringChengYizongMeanshiftmodeseekingandclusteringIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligencevol17No81995を用いて検出できる。幾つかの実施形態では、結果的な局所的強度最大値最も明るい点は、ステップ104で取得されたASSIから抽出することができ、これらの局所的最大値の各x-y位置を3D網膜剥離セグメント化の2Dシード候補として選択できる。ステップ100の最後のサブステップ105では、3DOCTデータセットにステップ103におけるIS/OSマップ構築の隆起マップからの2Dシード候補及び/又はステップ104のASSI構築からの2Dシード候補を組み込むことによって3D剥離シードを検出する。以上のステップは、図1の例示的なフローチャートの実施形態において、シード候補のx-y位置を検出するステップを表している。3Dデータセットにおいてシード候補を得るためには、例えば、ステップ103、104で特定されたx-y位置を用いて、A-スキャン方向に沿ってステップ103、104からのシード候補を検索することによって、シード候補のz位置を判定する必要がある。幾つかの実施形態では、強度値が最も高いと予測される3Dボクセルを3Dシードとして選択できる。先のステップから得られたx-y位置を用いてz位置を特定するために、当業者に周知の他の手法を使用してもよい。この方法によって、3D網膜剥離検出を行うための3Dシードのx位置、y位置及びz位置が有効に判定される。図4は、z方向のオフセットが異なる鉛直断面画像における網膜剥離の具体例を示している。鉛直断面画像の生成には、様々な技術が使用されている例えば,米国特許出願番号第12/909,648号参照。画像410は、3Dデータセットの全体のボリュームから得られた鉛直断面画像を示している。画像420は、RPE当てはめから55μmオフセットされた画像を示している。ドルーゼン425は、明るいスポット又は画像420内の暗い領域を取り囲むより明るい境界として示されている。画像430は、画像410を生成するために用いられたものと同じ3Dデータセットからの画像であって、RPE当てはめから54μmオフセットした画像である。ここでも、ドルーゼン435は、画像430内の明るいスポットである。画像440は、同じ3Dデータセットにおいて、RPE当てはめから74μmオフセットした画像であり、ドルーゼン445が明るいスポットとして示されている。ドルーゼン425、435、445の特徴は、RPE当てはめからオフセット量が異なる画像420、430、440毎に変化している。ここに示すように、画像におけるドルーゼンの特徴は、オフセット量に高く依存しているので、この図4に示すような簡単な手法を用いると、実際のドルーゼンの検出に誤りが生じやすく、再現性が低くなる。これに対し、3D網膜剥離検出のために用いられる3Dセグメント化方法によって、OCTデータの臨床的有効性が大幅に向上する。ここに開示する実施形態では、単に2Dセグメント化された表面を使用して剥離を直接的に特定するのではなく、2Dセグメント化された表面を中間結果として利用して、局所的な3Dシードを特定する。ステップ105において判定された局所的な3Dシードに基づいて、3D領域成長技術を適用することによって、関心領域、特に、様々なサイズ及び位置の剥離をより高い信頼度で検出することができる。したがって、上述した既存の方法に比べて、2D表面セグメント化の正確度は、決定的ではない。3D領域成長3DRegionGrowing図1に示す例示的なフローチャートでは、次のステップであるステップ106において、3DOCTデータセット内で3D領域成長を実行する。2D領域成長を用いるセグメント化法は、当分野でよく知られている例えば、AdamandBischofSeededRegionGrowingIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligencevol16pp6416471994参照。ステップ106における3D領域成長は、領域成長制約と共にステップ105で特定された3Dシードを用いて実行できる。領域成長制約の幾つかの具体例は、病変の臨床的知識及びOCTデータセットの画像特性によって判定される3D形状及びサイズである。例えば、多くの網膜剥離/病変、例えば、硬性ドルーゼン、軟性ドルーゼン、色素上皮層分離PigmentEpitheliumDetachment:PED及び脈絡膜血管新生ChoroidalNeovascularization:CNVによって、正常なRPE位置RPE当てはめの上に半球形状が形成されることが多い。また、硬性ドルーゼンが形成されると、OCTデータセットの画像特性、例えば、高反射率領域及びゴマ塩状テクスチャsaltpeppertextureといった特徴が一般的に観察される。3D領域成長法でこれらの制約を利用することによって、領域成長処理のロバスト性及び正確度を向上させ、領域成長技術において生じやすいことが一般的に知られている漏れ問題leakingproblemを実質的に軽減することができる。幾つかの実施形態では、ステップ105で特定された3Dシードを用い、上述した制約を利用する3D領域成長ステップ106では、直径が僅か60μmの剥離も検出できる。これに代えて、処理時間が重要である状況では、3D領域成長法以外の他の3Dセグメント化技術を用いて3D剥離領域を検出してもよい。幾つかの実施形態では、輪郭マップを用いてボリュームを組み立てる場合と同様に、ステップ105で特定された3Dシードに基づいて、異なるz距離における複数の2D横断面領域を補間することによって3Dセグメント化を実行できる。一般的に使用されている幾つかの補間法、例えば、線形補間、双線形補間、bスプライン補間を使用することができる。幾つかの他の実施形態では、更に処理時間を短縮し及び演算負荷を軽減するために、ASSIを用いて、強調された2D網膜剥離を得てもよい。例えば、ASSIは、ステップ101~105で説明した適応型局所的シード特定に加えて、臨床的に有意義な予め選択された範囲のz位置から構築することができる。そして、ステップ107において、2D領域セグメント化アルゴリズム例えば、マーカ制御付き分水嶺セグメント化markercontrolledwatershedsegmentationを適用して、3Dラベル付き剥離マスクの2D複製を生成することができる。幾つかの実施形態では、ドルーゼン及びPEDタイプの剥離について、RPE当てはめ層から100μm乃至30μm上にASSIを構築することができる。地図状萎縮GeographicAtrophy:GAタイプの剥離については、RPE当てはめ層から100μm乃至400μm下にASSIを構築することができる。また、反射率の基準として、IS/OS層の100μm上からIS/OS層に更なるASSI画像を構築することができる。3Dラベル付きマスク生成次のステップ107では、3D領域成長ステップ106を用いてセグメント化された3D接続された各オブジェクトのボクセルにラベルを付す。ラベル付け処理は、例えば、以下のように行ってもよい。まず、3D領域成長ステップ106によって埋められた全てのボクセルに対し、ステップ106で特定された3D接続されたオブジェクトの最大割当可能数より大きいマスク値N例えば、3Dデータセット内の3D接続されたオブジェクトが255個未満であると仮定して、N=255を初期的に割り当て、ステップ106において埋められていないボクセルには、0の値を割り当てる。次に、繰返し処理を用いて、3D接続された各オブジェクトに固有値によるラベルを付す。繰返し処理では、k回の繰返しステップを行ってもよく、ここで、1≦k≦Kであり、Kは、ステップ106において3D接続されたオブジェクトの総数である。また、ランダムに選択されたマスク値Nを有するボクセルに対し、一般的に使用されている塗りつぶしアルゴリズムfloodfillalgorithmを適用して、この選択されたボクセルに接続されている全てのマスクボクセルを検索することができる。先にマスク値Nを有しているこれらの接続ボクセルに新たなマスク値kを割り当てる。この第1の繰返しの後に、kをインクリメントし例えば、k=k1、マスク値Nを有する他のランダムに選択されたボクセルに対し、塗りつぶしアルゴリズムを適用して、このランダムに選択されたボクセルに接続されているボクセルを検索する。そして、これらのボクセルのマスク値をインクリメントされたk値に更新する。この繰返し処理は、K回繰返して終了され、この時点で、初期的なマスク値Nが割り当てられているボクセルはなくなる。この処理によって、3Dデータセット内のK個の総数の3D接続されたオブジェクトにラベルが付され、更なる処理ステップ108~110が補助され、ステップ111における後の剥離測定を評価することができる。インテリジェント眼底画像IntelligentFundusImage:IFI構築ステップ108では、ステップ107における3Dラベル付きマスクに基づいて、インテリジェント眼底画像IFIを構築することができる。1つ以上の特定の3D接続されたオブジェクトに対し、3Dデータスムージング及び強調技術、例えば、実際の用途に応じて、非線形フィルタリング及びヒストグラム均等化を適用して、最適な眼底画像表現を生成することができる。このようなIFIの具体例を図5に示す。図5に示すIFI画像では、図4に示すような、異なる任意のオフセット量による影響の問題が解決されている。上述した処理の結果として得られるIFI画像は、一定でより正確な網膜剥離特徴を再現している。画像510は、画像410に用いられたものと同じ3Dデータセットから生成された画像である。ドルーゼン520の特徴は、図4の画像420、430、440のそれぞれに示すドルーゼン425、435、445に比べて、より明瞭であり、より明確に特定できる。剥離領域後処理幾つかの実施形態では、剥離ラベル付きマスクに剥離領域後処理ステップ109を適用して、動きアーチファクト、例えば、データ取得の間の眼球運動の影響、視神経乳頭近傍又はサイズ及び形状に起因する誤検出領域、又は光学的及び電子的雑音を除去又は最小化することができる。例えば、眼球運動は、IFI画像のエッジ情報及びヒストグラム分布を用いて検出できる。動き確率マップを構築し、各ラベル付き領域に動きアーチファクトの確率を割り当て、動き確率がより高い領域を剥離画像から除去することができる。図9a及び図9bは、後処理の前図9a及び後図9bの剥離領域の具体例を示している。図9bでは、図9a内の眼球運動によるアーチファクト、小さすぎて細すぎるクラスタ及び視神経乳頭領域に関連する誤検出クラスタが除去されている。幾つかの実施形態では、動き及び他のアーチファクト領域を除去することに代えて、アーチファクトを異なる色調又はカラーで表示して、これらを区別しやすくし、解釈を容易にしてもよい。剥離感度算出本発明の幾つかの実施形態では、オプションのステップ110を実行して、網膜剥離検出の結果を強調してもよく、すなわち、剥離感度メトリックを定義し、各剥離領域又はボリュームに割り当てることができる。感度値は、ユーザにとって合理的な値、例えば、[0.0,1.0]又は[0,100]といった範囲で設定することができる。ユーザは、このパラメータを調整することによって、剥離領域又はボリュームを所望の感度レベルで表示することができる。感度値を高めれば、サイズがより小さい、より多くの剥離が検出され、感度値を低めればこの逆になる。これに代えて、ユーザが定義した固定された感度値を初期値として選択してもよい。感度値は、3DOCTデータセットからの情報、例えば、隆起の高さ、剥離の面積、剥離の体積又はこれらのメトリックの組合せを用いて、手動又は自動的に割り当てることができる。例えば、大きいドルーゼン又はPEDの視覚化をユーザが望む場合、低感度値例えば、1.0のうちの0.5を選択できる。一方、全ての可能な剥離の視覚化をユーザが望む場合、1.0のうちの1.0の感度値を選択できる。図9c及び図9dは、異なる感度値それぞれ感度値0.5、1.0によって検出された剥離領域の具体例を示している。剥離測定上述したように、ステップ100~110によって、3D領域の網膜剥離検出が達成される。次のステップである図1のステップ111では、定量化された測定値を取得し、画像処理を実行して、病気又は病状の診断の補助となるように剥離の特徴及び特性を特定する。3D網膜剥離の測定値は、臨床的に重要であり、画像処理によって、ユーザは、特定された状態を臨床的に有用な手法で評価することができるようになる。本発明の幾つかの実施形態では、ステップ111において、以下の測定及び画像処理を実行できる。このような測定は、以下に限定されるものではないが、以下を含むことができる。剥離の数各剥離の3D境界各剥離のサイズ直径各剥離の面積各剥離の体積小<63μm、中63μm~124μm、大125μm~249μm、特大250μm~499μm、超特大≧500μmのカテゴリにおけるサイズの分布上に定義した同じサイズカテゴリにおける体積の分布任意のユーザ指定領域における剥離の総サイズ任意のユーザ指定領域における剥離の総体積標準的な糖尿病網膜症早期治療試験TreatmentDiabeticRetinopathyStudy:ETDRSセクタにおける剥離の総サイズ全体円直径6mmの円中心円直径1mmの円内側リング1mm~3mmのリング外側リング3mm~6mmのリング内外側InnerTempo内上側InnerSuperior内内側InnerNasal内下側InnerInferior外外側OutTempo外上側OuterSuperior外内側OuterNasal外下側OuterInferior上に定義した標準ETDRS糖尿病網膜症早期治療試験セクタにおける剥離の総体積上に定義した標準ETDRS糖尿病網膜症早期治療試験セクタにおける剥離面積パーセンテージこれらの数値的測定値の算出に加えて、臨床的に有意な手法でこれらを表示することができる。例えば、剥離中心から参照点、例えば、中心窩までの距離を算出し、幾つかの測定値、例えば、剥離の直径、面積又は体積と関連付けてプロットすることができる。図10は、中心窩までの距離に対する剥離のサイズの例示的なプロットを示している。対話型表示本発明の幾つかの実施形態では、3D剥離領域とのユーザインタラクションを提供する直感的でユーザフレンドリなグラフィカルユーザインタフェースGraphicalUserInterfaceGUIを採用することができる。3D網膜剥離セグメント化ステップ106~110及びステップ111で実行される測定の対話型GUI表示ステップ112は、図1の例示的なフローチャートに組み込むことができる。直感的でユーザフレンドリなユーザインタラクションの具体例によって、ユーザは、ステップ101からの層セグメント化結果を修正して、関心領域をよりよく特定することができる。このようなユーザインタラクションの他の具体例によって、ユーザは、ステップ105における3D剥離シードを変更、追加又は削除して、結果をカスタマイズすることができる。また、このようなユーザインタラクションによって、ユーザは、ステップ106における3D剥離セグメント化を修正、追加、削除又は強調することができる。対話型の表示及びGUIによって、ユーザは、ユーザの臨床的必要性をよりよく満たすように、検出結果を検証及び確認することができる。対話型GUI表示ステップ112において、ユーザが修正を行うことを選択した場合、ステップ100~111における網膜層セグメント化から測定値の生成、及び検出された3D剥離の画像処理を再評価できる。最終的な表示及びレポートユーザが3D網膜剥離結果及び測定値を検証及び確認した後に、ステップ113において、臨床的に有用な検出レポートを生成することができる。図2は、臨床的に有用な剥離結果レポートの表示スキームの具体例を示している。このサンプルレポートには、2つのIFI200、202が表示されている。IFI200は、ETDRSグリッドが重ねられ、検出された網膜剥離が異なる色で強調表示されたIFIである。幾つかの実施形態では、剥離の特徴を容易に特定できるようにするため、色付けキームを用いる。幾つかの臨床的に有用な特徴は、面積、体積及び深さである。図2の具体例では、緑色203、紫色204及び赤色205の色付けスキームを用いて、剥離のサイズの中、大、特大のそれぞれを示している。IFI202は、ETDRSグリッドが重ねられ、各ETDRSグリッド領域に面積パーセンテージが表示されたIFIである。IFI202は、各ETDRS領域において影響を受けている面積のパーセンテージを示す量的な表示である。敏感なETDRS領域のそれぞれにおいて、剥離の位置及び濃度を特定できるようにすることは、臨床的に有用である。領域206は、全てのドルーゼンが面積の1を占めている1つのETDRS領域である。画像207は、網膜の層がセグメント化及び表示されたBスキャン画像の一具体例である第1の赤色:ILM、緑色:IPLシアン:RPE、第2の赤色:RPE当てはめ。領域208は、対応するBスキャン画像で検出された剥離領域ピンクの突起である。更に、このようなレポートに一般的に使用される臨床情報を表示又は統合してもよく、これらの臨床情報には、例えば、剥離総数、各サイズカテゴリ小、中、大、特大、超特大毎の剥離数、剥離総面積、ETDRSセクタ毎の剥離面積、剥離総体積、ETDRSセクタ毎の剥離体積、ETDRSセクタ毎の剥離面積パーセンテージ、剥離面積パーセンテージによって色付けされたETDRS領域、IFI画像202上への色付きETDRS領域の重ね合わせ、カラー眼底写真上への色付きETDRS領域の重ね合わせ、サイズカテゴリ200を識別する異なる色によるIFI画像上での剥離境界のマーク等がある。図3は、網膜剥離ドルーゼンの1つの形式を特定するために臨床医によって一般的に用いられているカラー眼底写真の具体例を示している。写真300では、ドルーゼン302は、黄色を帯びた色で表示されている。しかしながら、このような従来の表示又はレポートは、上述した定量的で、客観的で、より正確な3D網膜剥離検出方法及び表示に比べると、臨床的有用性が低い。これに代えて、3Dディスプレイインタフェースにおいて、3D剥離の最終的な表示を3D剥離クラウド3Ddisruptioncloudsとしてレンダリングしてもよい。3DOCTスキャンは、ユーザの選択に応じて、完全に又は任意の層のみを表示できる。3D剥離クラウドは、3D位置及び形状を表示する疑似透明又は半透明のカラーボリュームとしてレンダリングすることができる。図11aは、RPE当てはめ層における例示的な3D剥離クラウド表示を示しており、図11bは、RPE層における他の具体例を示している。進行解析眼科の分野においては、単一の臨床的に有用な最終レポートに加えて、医師が状態又は病状を監視及び効果的に追跡できるようにすることが有利であることが多い。本発明の幾つかの実施形態は、レポートステップ114において生成され、複数回の通院の一部又は全部に亘って取得された時系列に沿った診察からの臨床的に有用な情報を比較及び表示する統合進行レポートを含む。図6は、進行レポートのための例示的な表示スキームであり、これは、2つの異なる時点600、610で取得された2つのデータセットについての進行解析の具体例境界によってセグメント化された網膜剥離620を示している。時系列データセットの数は、2個から臨床的に有意な合理的な数にまで増やすことができる。複数のデータセットが利用可能な場合多くの場合、患者の複数回の通院による、進行解析を実行でき、進行レポートを生成することができる。複数のデータセットが利用可能な場合、剥離3Dシード検出のためのステップ100~113における解析は、これに応じて、複数のデータセットを使用するように適応化される。複数のデータセットを用いることによって、特に通院毎に病状が大幅に変化しない場合に、3D剥離検出方法のロバスト性を検証し及び向上させることができる。進行レポートでは、測定値の一般的で臨床的に有意な表示及び表現、例えば、剥離総数の変化、サイズカテゴリ毎の剥離数の変化、剥離面積の変化、ETDRSセクタ毎の剥離面積の変化、剥離体積の変化、ETDRSセクタ毎の剥離面積パーセンテージの変化、1つのデータのみの剥離領域及び両方のデータセットにおける剥離領域に異なる色を用いてIFI画像に重ねられた剥離領域の変化を用いることができる。これらの有用な情報の幾つかの具体例をグラフ630、640に示す。当業者は、本発明の範囲内で、上述した他の剥離表現及び測定値について、同様のレポートを作成することができる。ここに示したように、従来の技術のそれぞれによって得られるデータでは、何れも、3D網膜剥離について完全で、信頼性が高く、正確な解析を行うことができない。これらは、何れも、正確で再現可能な手法で、1つ以上の測定値又はセグメント化を高い信頼度で判定することができない。上述の具体例は、本発明のある実施形態及び側面を示し、詳しく説明するために開示したものであり、本発明の範囲を限定するものとは解釈されない。上の記述では、主に、眼を対象として説明を行った。これは、説明を補助するためのものであり、本発明の用途を制限するものではない。すなわち、眼という用語を使用している箇所は、より包括的な透明及び拡散オブジェクト又は組織に置き換えてもよい。同様に、ここに説明した実施形態では、ドルーゼン及びRPE剥離を具体例として使用したが、同じ実施形態は、あらゆる網膜剥離に一般化して適用できる。本発明の教示を組み込んだ様々な実施形態をここに例示し、詳細に説明したが、当業者は、本発明の教示を組み込んだ他の様々な実施形態を想到することができる。"