第1箇所の近傍におけるループに関する領域の境界のひとつの座標を決定する段階と、前記第1箇所に対応する前記座標の勾配の方向を決定する段階と、前記決定された方向に基づいて第2箇所を選択する段階とを有する、手術用画像化のための探索方法。前記決定された座標は、高さ、深度、z座標、および、基準線に沿う座標の内のひとつである、請求項1に記載の探索方法。前記ループは、閉ループ、平面内のループ、所定表面上のループ、楕円、および、円の内のひとつである、請求項1に記載の探索方法。前記第1箇所は、軸心を横切る平面における箇所、決定された座標を横切る平面における箇所、平面における箇所、動径座標系における箇所、および、所定表面上の箇所の内のひとつである、請求項1に記載の探索方法。前記座標は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、光学的測定、および、メリット関数の検知技術の内のひとつにより決定される、請求項1に記載の探索方法。前記勾配の方向を決定する段階は、前記ループに沿う前記座標の極大値の方向と、前記ループに沿う前記座標の極小値の方向との内の少なくとも一方を決定する段階と、前記極大値の前記方向および前記極小値の前記方向の内の少なくとも一方に基づいて前記勾配の方向を決定する段階とを有する、請求項1に記載の探索方法。前記第2箇所を選択する段階は、前記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで前記第2箇所を選択する段階を有し、前記段増ベクトルの方向は、前記勾配の方向に対して略々平行である、請求項1に記載の探索方法。前記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに前記第1箇所を保持する段階を有する、請求項1に記載の探索方法。前記第1箇所の近傍におけるループに関する領域の境界のひとつの座標を決定する段階は、前記第1箇所の回りに複数の射線を特定する段階と、各射線上箇所にて前記座標を決定する段階とを有する、請求項1に記載の探索方法。前記ループの回りに前記座標の勾配の方向を決定する前記段階は、前記複数の射線に沿う前記座標の変化の割合を決定する段階と、当該射線に沿い前記変化の割合が最大であるという射線を選択する段階と、選択された射線の方向を前記勾配の方向として、且つ、選択された射線に沿う前記変化の割合を前記勾配の大きさとして特定する段階とを有する、請求項9に記載の探索方法。前記勾配の方向に対して非ゼロ角度を為す方向、または、前記勾配の大きさとは実質的に異なる大きさの少なくとも一方を有する刷新ベクトルにより前記第1箇所をシフトさせる段階を有する、請求項1に記載の探索方法。当該探索方法は、体積において、平行な複数のラインに沿い、2次元のラスタにおいて、格子上で、および、表面上のラスタにおいて、の内のひとつにおいて前記領域の前記境界の座標を決定することなく、実施される、請求項1に記載の探索方法。前記領域の前記境界は、角膜、水晶体、および、白内障部分の内のひとつの眼科的層であり、前記座標は前記眼科的層の深度であり、当該探索方法は、前記眼科的層の前記深度の極値を決定する段階を有する、請求項1に記載の探索方法。当該探索方法は、10ミリ秒、100ミリ秒、1秒、および、10秒の内のひとつよりも高速に前記眼科的層の前記極値を決定し得る、請求項13に記載の探索方法。第1箇所の近傍におけるループに関する対象物の特定点の座標を決定する画像化システムと、前記画像化システムに結合されたコントローラであって、前記第1箇所に対応する前記座標の勾配の方向を決定し、前記決定された方向に基づいて第2箇所を選択する、というコントローラとを備える、探索システム。前記画像化システムは、画像化用ビームを走査するスキャナと、戻り画像化用ビームを受けて前処理する画像獲得下位システムとを備える、請求項15に記載の探索システム。前記画像化システムは、光干渉断層撮影システム、深度測定システム、光学的検知システム、および、メリット関数の検知システムの内のひとつである、請求項15に記載の探索システム。前記コントローラは、前記ループに沿う前記座標の極大値の箇所と、前記ループに沿う前記座標の極小値の箇所との内の少なくとも一方を決定し、前記第1箇所、前記極大値の前記箇所、および、前記極小値の前記箇所の内の任意の2つを関連付けることにより前記勾配の方向を決定する、請求項15に記載の探索システム。前記コントローラは、前記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで前記第2箇所を選択し、前記段増ベクトルの方向は、前記勾配の方向に対して略々平行である、請求項15に記載の探索システム。前記コントローラは、前記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに前記第1箇所を保持する、請求項15に記載の探索システム。前記画像化システムは眼科的干渉断層撮影システムであり、画像化された対象物は、角膜、水晶体、および、白内障部分の内のひとつの眼科的層であり、前記座標は前記眼科的層の深度であり、前記コントローラは、前記眼科的層の前記深度の極値を決定する、請求項15に記載の探索システム。当該探索システムは、10ミリ秒、100ミリ秒、1秒、および、10秒の内のひとつよりも高速に前記眼科的層の前記極値を決定する、請求項21に記載の探索システム。第1箇所の近傍における画像化領域のメリット関数の局所的探索を実施する段階と、前記局所的探索に基づいて好適方向を決定する段階と、前記好適方向に基づいて第2箇所を選択する段階とを有する、手術用画像化のための探索方法。前記局所的探索を実施する段階は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、光学的検知技術、および、メリット関数の検知技術の内のひとつによる手術用画像化段階を有する、請求項23に記載の探索方法。前記局所的探索を実施する段階は、高さ、深度、z座標、および、基準線に沿う座標、光学密度、および、光学的散乱強度の内のひとつを決定する段階を有する、請求項23に記載の探索方法。前記局所的探索を実施する段階は、閉ループ、平面内におけるループ、所定表面上のループ、楕円、円、本質的に閉じた表面、楕円面、および、球面の内のひとつに沿い前記メリット関数を決定する段階を有する、請求項23に記載の探索方法。前記局所的探索を実施する段階は、前記メリット関数を複数の局所的な射線に沿い決定する段階を有する、請求項23に記載の探索方法。前記好適方向を決定する段階は、前記メリット関数の勾配の方向を決定する段階を有する、請求項23に記載の探索方法。前記勾配の方向を決定する段階は、前記第1箇所の近傍における本質的に閉じた表面もしくはループ上における前記メリット関数の極大値の箇所と、前記第1箇所の近傍における前記本質的に閉じた表面もしくはループ上における前記メリット関数の極小値の箇所と、の内の少なくとも一方を決定する段階と、前記第1箇所、前記極大値の箇所、および、前記極小値の箇所の内の任意の2つを関連付けることにより前記勾配の方向を決定する段階とを有する、請求項28に記載の探索方法。前記第2箇所を選択する段階は、前記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで前記第2箇所を選択する段階を有し、前記段増ベクトルの方向は、前記勾配の方向に対して本質的に平行である、請求項28に記載の探索方法。前記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに前記第1箇所を保持する段階を有する、請求項28に記載の探索方法。当該探索方法は、体積において、平行な複数のラインに沿い、2次元のラスタにおいて、および、3次元のラスタにおいて、の内のひとつにおいて前記メリット関数を決定することなく、実施される、請求項23に記載の探索方法。目標対象物の全体にわたる関数の勾配を探索する方法であって、目標対象物の第1箇所を選択する段階と、前記第1箇所において検知もしくは測定操作を実施し、前記関数の対応値を獲得する段階と、前記目標対象物の複数の第1ループ箇所であって、前記第1箇所とは異なるという複数の第1ループ箇所を有する第1ループを選択する段階と、他の複数の箇所における検知もしくは測定操作を実施することなく、前記第1ループの前記複数の第1ループ箇所において検知もしくは測定操作を実施し、前記複数の第1ループ箇所の夫々における前記関数の値を獲得する段階と、前記複数の第1ループ箇所の内のひとつの第1ループ箇所であって、該複数の第1箇所の内で前記関数に対して極大値もしくは極小値を有するというひとつの第1ループ箇所を選択する段階と、前記第1箇所と、前記複数の第1ループ箇所の内で前記関数に対して前記極大値もしくは極小値を有する前記選択された第1ループ箇所と、前記関数の対応する各値とを使用し、前記第1箇所と、前記選択された第1ループ箇所との間における第1勾配を決定する段階と、前記第1勾配の方向に沿い、前記目標対象物の第2箇所を選択する段階と、前記第2箇所において検知もしくは測定操作を実施し、前記関数の対応値を獲得する段階と、前記目標対象物の複数の第2ループ箇所であって、前記第2箇所とは異なるという複数の第2ループ箇所を有する第2ループを選択する段階と、他の複数の箇所における検知もしくは測定操作を実施することなく、前記複数の第2ループ箇所において検知もしくは測定操作を実施し、前記複数の第2ループ箇所の夫々における前記関数の値を獲得する段階と、前記複数の第2ループ箇所の内のひとつの第2ループ箇所であって、該複数の第2箇所の内で前記関数に対して極大値もしくは極小値を有するというひとつの第2ループ箇所を選択する段階と、前記第2箇所と、前記複数の第2ループ箇所の内で前記関数に対して前記極大値もしくは極小値を有する前記選択された第2ループ箇所と、前記関数の対応する各値とを使用し、前記第2箇所と、前記選択された第2ループ箇所との間における第2勾配を決定する段階とを有する、方法。前記第1ループは、前記第1箇所を囲繞する閉ループである、請求項33に記載の方法。前記第1ループは閉ループであり且つ前記第1箇所は前記第1ループの外側である、請求項33に記載の方法。前記第1ループはひとつ以上の不連続箇所を有する、請求項33に記載の方法。前記目標対象物のひとつの箇所において前記関数の対応値を獲得する前記検知もしくは測定操作は、前記目標対象物の前記箇所を光学的に画像化し、前記関数の前記対応値に関する情報を獲得する段階を含む、請求項33に記載の方法。前記目標対象物は患者の目標組織であり、且つ、前記関数は、箇所に関する前記目標組織の高さ、深度もしくは厚みの関数である、請求項37に記載の方法。前記目標対象物のひとつの箇所において前記関数の対応値を獲得する前記検知もしくは測定操作は、前記目標対象物の前記箇所にて温度を測定する段階を含む、請求項37に記載の方法。前記目標対象物のひとつの箇所において前記関数の対応値を獲得する前記検知もしくは測定操作は、前記目標対象物の前記箇所にて光学的反射特性を測定する段階を含む、請求項37に記載の方法。前記目標対象物のひとつの箇所において前記関数の対応値を獲得する前記検知もしくは測定操作は、前記目標対象物の前記箇所にて密度を測定する段階を含む、請求項37に記載の方法。しかし、特に良好な分解能を確実とすべく高密度走査を以て、目標領域の全体を画像化することは、いたずらに無駄なだけである、と言うのも、その場合には、最終的に使用されない多数のデータ点が記憶されるからである。更に、これらの大量のデータを取り込むことは時間が掛かることから、処理が遅くなる。故に、時間が重要であるという用途において、該用途は不利である。斯かる画像化プロセスの効率を高めるために、例えば、手術用画像化のための探索方法は、第1箇所の近傍におけるループに関する領域の境界のひとつの座標を決定する段階と、上記第1箇所に対応する上記座標の勾配の方向を決定する段階と、上記決定された方向に基づいて第2箇所を選択する段階とを含み得る。各実施形態において、上記決定された座標は、高さ、深度、z座標、および、基準線に沿う座標の内のひとつである。各実施形態において、上記ループは、閉ループ、平面内のループ、所定表面上のループ、楕円、および、円の内のひとつである。各実施形態において、上記第1箇所は、軸心を横切る平面における箇所、決定された座標を横切る平面における箇所、平面における箇所、動径座標系における箇所、および、所定表面上の箇所の内のひとつである。各実施形態において、上記座標は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、光学的測定、および、メリット関数の検知技術の内のひとつにより決定される。各実施形態において、上記勾配の方向を決定する段階は、上記ループに沿う上記座標の極大値の方向と、上記ループに沿う上記座標の極小値の方向との内の少なくとも一方を決定する段階と、上記極大値の上記方向および上記極小値の上記方向の内の少なくとも一方に基づいて上記勾配の方向を決定する段階とを含む。各実施形態において、上記第2箇所を選択する段階は、上記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで上記第2箇所を選択する段階を含み、上記段増ベクトルの方向は、上記勾配の上記方向に対して略々平行である。各実施形態において、上記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに上記第1箇所は保持される。各実施形態において、上記第1箇所の近傍におけるループに関する領域の境界のひとつの座標を決定する段階は、上記第1箇所の回りに複数の射線を特定する段階と、各射線上箇所にて上記座標を決定する段階とを含む。各実施形態において、上記ループの回りに上記座標の勾配の方向を決定する上記段階は、上記複数の射線に沿う上記座標の変化の割合を決定する段階と、当該射線に沿い上記変化の割合が最大であるという射線を選択する段階と、選択された射線の方向を上記勾配の方向として、且つ、選択された射線に沿う上記変化の割合を上記勾配の大きさとして特定する段階とを含む。各実施形態において、上記方法は、上記勾配の上記方向に対して非ゼロ角度を為す方向、または、上記勾配の大きさとは実質的に異なる大きさ、の少なくとも一方を有する刷新ベクトルにより上記第1箇所をシフトさせる段階を含む。各実施形態において、上記探索方法は、体積において、平行な複数のラインに沿い、2次元のラスタにおいて、格子上で、および、表面上のラスタにおいて、の内のひとつにおいて上記領域の上記境界の座標を決定することなく、実施される。各実施形態において、上記領域の上記境界は、角膜、水晶体、および、白内障部分の内のひとつの眼科的層であり、上記座標は上記眼科的層の深度であり、且つ、上記探索方法は、上記眼科的層の上記深度の極値を決定する段階を含む。各実施形態において、上記探索方法は、10ミリ秒、100ミリ秒、1秒、および、10秒の内のひとつよりも高速に上記眼科的層の上記極値を決定し得る。各実施形態において、探索システムは、第1箇所の近傍におけるループに関する対象物の特定点の座標を決定する画像化システムと、上記画像化システムに結合されたコントローラであって、上記第1箇所に対応する上記座標の勾配の方向を決定し、且つ、上記決定された方向に基づいて第2箇所を選択する、というコントローラとを含む。各実施形態において、上記画像化システムは、画像化用ビームを走査するスキャナと、戻り画像化用ビームを受けて前処理する画像獲得下位システムとを含む。各実施形態において、上記画像化システムは、光干渉断層撮影システム、深度測定システム、光学的検知システム、および、メリット関数の検知システムの内のひとつである。各実施形態において、上記コントローラは、上記ループに沿う上記座標の極大値の箇所と、上記ループに沿う上記座標の極小値の箇所との内の少なくとも一方を決定し、且つ、上記第1箇所、上記極大値の上記箇所、および、上記極小値の上記箇所の内の任意の2つを関連付けることにより上記勾配の方向を決定すべく構成される。各実施形態において、上記コントローラは、上記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで上記第2箇所を選択すべく構成され、上記段増ベクトルの方向は、上記勾配の上記方向に対して略々平行である。各実施形態において、上記コントローラは、上記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに上記第1箇所を保持すべく構成される。各実施形態において、上記画像化システムは眼科的干渉断層撮影システムであり、上記画像化された対象物は、角膜、水晶体、および、白内障部分の内のひとつの眼科的層であり、上記座標は上記眼科的層の深度であり、且つ、上記コントローラは、上記眼科的層の上記深度の極値を決定すべく構成される。各実施形態において、上記探索システムは、10ミリ秒、100ミリ秒、1秒、および、10秒の内のひとつよりも高速に上記眼科的層の上記極値を決定すべく構成される。各実施形態において、手術用画像化のための探索方法は、第1箇所の近傍における画像化領域のメリット関数の局所的探索を実施する段階と、上記局所的探索に基づいて好適方向を決定する段階と、上記好適方向に基づいて第2箇所を選択する段階とを含む。各実施形態において、上記局所的探索を実施する段階は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、光学的検知技術、および、メリット関数の検知技術の内のひとつによる手術用画像化段階を含む。各実施形態において、上記局所的探索を実施する段階は、高さ、深度、z座標、および、基準線に沿う座標、光学密度、および、光学的散乱強度の内のひとつを決定する段階を含む。各実施形態において、上記局所的探索を実施する段階は、閉ループ、平面内におけるループ、所定表面上のループ、楕円、円、本質的に閉じた表面、楕円面、および、球面の内のひとつに沿い上記メリット関数を決定する段階を含む。各実施形態において、上記局所的探索を実施する段階は、上記メリット関数を複数の局所的な射線に沿い決定する段階を含む。各実施形態において、上記好適方向を決定する段階は、上記メリット関数の勾配の方向を決定する段階を含む。各実施形態において、上記勾配の上記方向を決定する段階は、上記第1箇所の近傍における本質的に閉じた表面もしくはループ上における上記メリット関数の極大値の箇所と、上記第1箇所の近傍における上記本質的に閉じた表面もしくはループ上における上記メリット関数の極小値の箇所と、の内の少なくとも一方を決定する段階と、上記第1箇所、上記極大値の箇所、および、上記極小値の箇所の内の任意の2つを関連付けることにより上記勾配の方向を決定する段階とを含む。各実施形態において、上記第2箇所を選択する段階は、上記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで上記第2箇所を選択する段階を含み、上記段増ベクトルの方向は、上記勾配の上記方向に対して本質的に平行である。各実施形態において、上記方法は、上記勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに上記第1箇所を保持する段階を含む。各実施形態において、上記探索方法は、体積において、平行な複数のラインに沿い、2次元のラスタにおいて、および、3次元のラスタにおいて、の内のひとつにおいて上記メリット関数を決定することなく、実施される。他の例においては、目標対象物の全体にわたる関数の勾配を探索する方法であって、目標対象物の第1箇所を選択する段階と、上記第1箇所において検知もしくは測定操作を実施し、上記関数の対応値を獲得する段階と、上記目標対象物の複数の第1ループ箇所であって、上記第1箇所とは異なるという複数の第1ループ箇所を有する第1ループを選択する段階と、他の複数の箇所における検知もしくは測定操作を実施することなく、上記第1ループの上記複数の第1ループ箇所において検知もしくは測定操作を実施し、上記複数の第1ループ箇所の夫々における上記関数の値を獲得する段階と、を含む方法が記述される。上記複数の第1ループ箇所の内のひとつの第1ループ箇所であって、該複数の第1箇所の内で上記関数に対して極大値もしくは極小値を有するというひとつの第1ループ箇所が選択される。上記第1箇所と、上記複数の第1ループ箇所の内で上記関数に対して上記極大値もしくは極小値を有する上記選択された第1ループ箇所と、上記関数の対応する各値とが使用されることで、上記第1箇所と、上記選択された第1ループ箇所との間における第1勾配が決定される。次に、上記第1勾配の方向に沿い、上記目標対象物の第2箇所が選択され、且つ、上記第2箇所において検知もしくは測定操作が実施されることで、上記関数の対応値が獲得される。上記目標対象物の複数の第2ループ箇所であって、上記第2箇所とは異なるという複数の第2ループ箇所を有する第2ループが選択され、且つ、他の複数の箇所における検知もしくは測定操作を実施することなく、上記複数の第2ループ箇所において検知もしくは測定操作が実施されることで、上記複数の第2ループ箇所の夫々における上記関数の値が獲得される。上記複数の第2ループ箇所の内のひとつの第2ループ箇所であって、該複数の第2箇所の内で上記関数に対して極大値もしくは極小値を有するというひとつの第2ループ箇所が選択され、且つ、上記第2箇所と、上記複数の第2ループ箇所の内で上記関数に対して上記極大値もしくは極小値を有する上記選択された第2ループ箇所と、上記関数の対応する各値とが使用され、上記第2箇所と、上記選択された第2ループ箇所との間における第2勾配が決定される。目標対象物の複数の選択箇所における検知もしくは測定に基づく勾配探索のための上記技術およびシステムの上記のおよび他の見地は、図面、説明および請求項において詳細に記述される。種々の用途において、関数Fextの極値の座標x→extを見出すという難題が生じ、その場合にx→は、関心対象となる対象物表面上のまたは対象物体積内の位置ベクトルの如き、2次元またはそれ以上の次元の空間における位置ベクトルである。勾配方法、または、最速降下もしくは上昇方法の基礎は、関数Fが実数値であり且つ箇所a→の近傍において微分可能であるなら、Fは、a→におけるFの勾配ベクトル∇→Fの方向において最速に変化する、ということである。故に、各更新に対応して、上記勾配ベクトルの方向における初期箇所を反復的に更新することにより、最大値Fmaxのx→max箇所が効率的に見出され得る。同様に、各更新に対応して、上記勾配ベクトルの反対方向における初期箇所を反復的に更新することにより、最小値Fminのx→min箇所が効率的に見出され得る。最大値探索アルゴリズムの一例において、上記位置ベクトルは、以下の関係に従いx→1からx→2へと移動もしくは更新される:十分に小さなγ>0に対し、上記更新は関数Fの値を増大する:F≦F。故に、対応する各勾配ベクトルに沿いx→を反復的に更新することは、以下の反復的関係を有する一連の箇所x→、x→、...、x→を生成する反復的プロセスである:上記の反復的関係は、増大する関数Fの値の対応数列を生成する:これらの値は、少なくとも局所的に、Fの最大値へと収束する。一般的な数式化において、開始座標x→は、無作為に選択され得るか、または、一定の既存の知見、もしくは、最大値の箇所の推測に基づき得る。γにより制御される刻み幅サイズは、定数とされ得るか、または、一定の適切な条件に従い選択された、nに依存する変数とされ得る。同様の最小値探索アルゴリズムは、次式に従い箇所x→を更新すると共に、その他の点では同様に進展し得る:図1Aは勾配探索アルゴリズムを示している。此処で、x→は2次元の箇所であり、且つ、Fはスカラー関数である。複数の閉じ環状線は、Fが同一値を取る複数の点を結ぶ等値線または等高線である。埋め込まれた一群の閉じ等値線は、最大値もしくは最小値のいずれかであり得る極値Eを囲繞する。上記最大値探索アルゴリズムを参照すると、該勾配探索アルゴリズムは、式に示される如く、初期箇所を、その点における勾配ベクトル:∇→Fに平行なベクトルで更新することで、更新された箇所に帰着するという刻み幅ベクトルもしくは更新ベクトルを使用し得る。該更新ベクトルの長さは、γにより制御される。図1Aは、各箇所における勾配ベクトルの方向が、その箇所を通過する等高線に直交することを示している。数列、、...、にわたり、上記箇所を反復的に更新すると、一連の増加する関数値が生成される:上記勾配探索法は典型的に、一連の関数値を監視する。各関数値の増加がスレッショルド値よりも低下したとき、該アルゴリズムはおそらく、その関数の最大値の直近に到達している。そのときに上記アルゴリズムは典型的に停止され、且つ、この最終点の箇所x→max=、ならびに、対応する関数の最大値Fmaxが、上記アルゴリズムの結果として報告される。一定のアルゴリズムは、関数の増加が上記スレッショルド値よりも低下したときに、減少するγにより更新ベクトルの長さを短縮することで、行き過ぎを回避する段階を含み得るが、さもなければ、上記探索法は非収束サイクルに入る。上述の勾配探索アルゴリズムは、幾つかの異なる様式で適用かつ実施され得る。上記関数Fは、例えば、種々の用途における、高さ、深度、温度、光学的もしくは電磁的な吸収量、探索のためのメリット関数、および、スカラー関数などの、多様な量とされ得る。故に、箇所x→は、相対もしくは固定座標系における2次元もしくは3次元の空間座標などの、多次元ベクトルとされ得る。メリット関数を最適化するための汎用的探索において、上記箇所は適切な状態ベクトルであり得る。多様な関数Fの値は、多くの場合、対象物の目標表面上もしくは目標体積内における検知もしくは測定操作を伴う多様な方法により獲得され得る。関数Fの値を獲得する検知もしくは測定操作の例としては:機械的センサによりもしくは光学的画像化により、目標対象物表面の高さもしくは深度、目標対象物組織、体積もしくは領域の厚みを測定する段階;屈折特性、密度、または、他の光学特性を測定する段階;および、例えば、直接接触式の温度センサなどの温度センサにより、または、所定距離から動作する赤外線センサにより温度分布を測定する段階;が挙げられる。検知された関数Fの値は次に、上述された如く、勾配探索法の残部を実施すべく使用され得る。多くの勾配探索技術は、全範囲の検知もしくは測定操作を実施し、対象物の目標面積または体積の全体に対する関数Fの値を獲得する。一例として図1Bは、一定の方法は、格子走査されたデータ群に関して勾配探索を実施し得ることを示している。走査は格子上で実施され得、走査データは記憶され、且つ、記憶された走査データに関して引き続き勾配探索アルゴリズムが実施される。明瞭化のために、図1Bは疎らな格子を示している。多くの用途においては、所望の精度に到達すべく更に稠密な格子が適用され得る。一定の用途においては、全範囲の格子走査データに関して勾配探索を実施することは、不利益および制限があり得る。例えば、対象物の目標面積もしくは体積の全体に関する関数Fの値を検知すると、次続的な勾配探索に対しては使用されないことが多い多数のデータ点が獲得され得る。結果として、斯かる格子走査は、処理時間に対して無駄であり得る。別の例として、格子走査は低速であり得る、と言うのも、使用されない走査データを獲得することは時間が掛かると共に、この低速のプロセスは、極値を短時間で見出す必要のある時間的に敏感な用途に対する該方法の適用可能性を損ない得るからである。本明細書中に記述される探索技術は、これらのおよび他の技術的問題に対し、関数Fを局所的にのみ検知する統合型勾配探索法であって、この局所的に検知された少ない個数の値の集合に関する勾配を決定し、且つ、決定された勾配に基づいて箇所xを更新するという統合型勾配探索法により対処するという様式で実現され得る。斯かる統合型技術は、目標対象物の面積もしくは体積の範囲全体にわたり全範囲の検知もしくは測定を実施すること無く、限られた個数の箇所のみを選択し、関数Fの複数の値の検知もしくは測定を実施するという組込式の知能を有している。限られた個数の箇所を選択して検知もしくは測定操作を実施すると、勾配探索に対して適切なデータのみを捕捉して記憶することにより、処理時間は短縮され且つシステム資源は効率的に使用される。この統合によれば、検知もしくは測定操作のための走査は、関心対象となる目標対象物の面積または体積の範囲全体において大域的に実施されることなく、局所的のみとされ得る。これらの探索アルゴリズムは局所的走査のみを伴うので、該探索アルゴリズムは、格子全体にわたり目標物を走査するよりも相当に高速となることから、走査および演算の労力および時間が減少され得る。斯かる実施方式は、画像化される対象物に関する完全な2次元もしくは3次元の格子走査情報を必要としない画像化用途であって、代わりに、例えば、対象物の空間的な広がりの極値、または、光学的吸収率の最大値の箇所、または、他の任意の基準点などの一定の特定点のみの決定に関するという画像化用途に対し、有用であり得る。この統合型勾配探索方法の幾つかの実施形態は眼科的用途において実現され得、その場合にこの統合型勾配探索方法は、幾つかの異なる機能性に対して有用であり得る:1上記実施方式は、眼球内の組織の複数の境界部の夫々の空間的極値を見出すべく使用され得る。これらの極値は、手術処置の位置を決めて指示するための基準点として使用され得る。基準点としては、例えば、角膜の頂点、または、水晶体の前方もしくは後方表面の頂点、または、網膜が挙げられる。これらの測定値からは、水晶体の厚み、または、眼球の軸心方向長さの如き他の特性が導かれ得る。2上記実施方式は、眼球の水晶体における白内障部分の極値を決定すべく使用され得る。白内障部分は、最も硬質化した核の領域を伴い、水晶体の一部分のみを占有し得る。3上記実施方式は、時間が重要である手術処置を案内すべく眼科的領域の極値を見出すべく使用され得る。眼科的処置において90~120秒後に、患者は自身の眼球を静止して維持する能力を喪失することが多い。故に、眼科的手術を案内すべく基準点を高速に探索することは、該眼科的手術の適時の完了のために非常に重要であり得る。上記実施方式は以下においては基本的に手術関連で説明されるが、各実施形態は、光干渉断層撮影法すなわちOCTの如き任意の種類の画像化プロセスが使用されるという任意の診断処置もしくは製造プロセスも更に含め、上記に列挙された用途の内の任意の用途に関連しても使用され得る。図2は、局所的画像化と統合された勾配探索方法100の実施形態を示している。該GSILI方法100は先ずステップ110において、第1箇所の近傍におけるループに関する領域の境界のひとつの座標を決定する。次に、方法100はステップ120において、上記第1箇所に対応する上記座標の勾配の方向を決定する。最後にステップ130において、決定された方向に基づいて第2箇所が選択される。方法100を実施する上で、上記領域の境界は、画像化された3次元対象物の表面であり得る。上記境界は、例えば、上記表面のz座標を、対応する箇所の関数として表現することにより定義され得る。上記の一般的な記述の文言において、このz座標もしくは高さは、その極値が求められるF関数である:F=z上記第1箇所は、軸心を横切る平面における箇所、決定された座標を横切る平面における箇所、平面における箇所、動径座標系における箇所、および、所定表面上の箇所であり得る。上述のデカルト座標系は、座標が第1箇所を定義し且つz座標が決定座標である、という一例に過ぎない。ステップ110において、第1ループは、上記第1箇所に関して選択され得る。該第1ループは、上記第1箇所の回りに中心合わせされ得るか、または、上記第1箇所の近傍におけるものとされ得る。次に、第1ループに沿う一群の箇所において、関数Fの値が検知もしくは測定され得る。以下においては、方法100を実施するための特定例が、高さ、深度、z座標、および、基準線に沿う座標であり得るという座標の極値を探索するアルゴリズムに関して記述される。GSILI方法100は、光学特性、メリット関数、および、スカラー関数などの他の種々のF関数に対して実施され得る。上記第1箇所の回りにおける上記第1ループに関して検知もしくは測定操作が実施された後、方法100の幾つかの実施方式は、上記第1ループ上のループ箇所であって、F関数の極大値もしくは極小値を有するというループ箇所を選択する。この選択されたループ箇所と、上記第1箇所とにおけるF関数の各値に基づき、第1勾配が決定され得る。この第1勾配に沿い、対象物の目標面積もしくは体積において第2箇所が選択されることで、事実上、上記第1箇所を更新し得る。上記サイクルは、上記第2箇所の近傍における第2ループを選択することにより完了され得る。新たなサイクルは、上記第2ループに沿う関数Fの各値を検知もしくは測定することにより開始する。次に、上記第2ループ上のループ箇所であって、F関数の極大値もしくは極小値を有するというループ箇所が選択される。この選択されたループ箇所と、上記第2箇所とにおけるF関数の各値に基づき、第2勾配が決定され得る。この第2勾配に沿い、対象物の目標面積もしくは体積において第3箇所が選択され得ると共に、上記第2箇所がこの第3箇所に更新され得る。上記プロセスのサイクルは、最大値または最小値に対する探索が完了するまで、反復され得る。上記のプロセスにおいて、ひとつの箇所に関連してひとつのループを使用すると、上記勾配探索に対して次の箇所を選択する局所的な情報が提供される。上記検知もしくは測定操作は、対象物の目標面積もしくは体積の全体において格子の全ての箇所において大域的にではなく、上記ループに沿い局所的に実施される。故に、局所的な検知もしくは測定操作、および、上記局所的勾配に従う上記箇所の更新は、勾配探索の間において統合かつ交互配置される。次に、これらの段階およびそれらの種々の実施方式は、以下において更に詳細に記述される。GSILI方法100は、画像化された対象物の境界の極値を探索し得る。眼科的な例は、角膜の如き眼球の一区画の頂点である。別の例は、水晶体の核の硬質化中心部の頂点である。図3Aは、ステップ110において、画像化された対象物の境界のz座標の如き座標は、開始点の近傍におけるループ1121に関して決定され得ることを示している。一例において、ループ1121は、開始点の回りに中心合わせされ得る。他の例において、開始点は、ループ1121の中心から外れ得るか、または、該ループと所定関係を以て、該ループの外側とさえされ得る。ループ1121は、閉ループ、平面内のループ、所定表面上のループ、楕円、および、円とされ得る。幾つかの場合には、ループ1121に沿うひとつ以上の不連続箇所が在り得る。ステップ110の幾つかの実施形態において、座標の値は、連続的にではなく、ループ112に沿う一群の点においてのみ、決定され得る。各点は、上記ループに沿い、稠密に、または、一定の離間距離を以て配置され得る。ステップ110において上記座標は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、および、メリット関数の検知技術により決定され得る。一例において、ループ1121に沿い、画像化用ビームの焦点がスキャナにより走査され得る。上記ループは、上記点に中心合わせされて、平面内に位置し得る。画像化された対象物の境界のz=z深度の如き上記座標は、上記境界から戻る画像化用ビームを画像獲得システムにより検知することにより決定され得る。z深度座標は、画像化用ビームの焦点がループ1221に沿い検知されるにつれ、本質的に連続的に、または、一群の点において検知され得る。表面z=zは、例えば、表面の2つの側にて適度に異なる光学的散乱により、区別され得る。上記座標の決定、すなわち、反射率、散乱もしくは吸光率の測定に対し、任意の光学的画像化技術が使用され得る。上記測定は、赤外および紫外の部分を含め、電磁的スペクトルの任意の部分を利用し得る。GSILI方法100の総合的適用は、開始点を選択することにより開始され得る。上記開始箇所は、無作為に、または、例えば、先行する画像化の結果、概略的な知見からの事実、または、熟練した推測などの、一定の所定情報を使用することにより、選択され得る。図3Bは、ステップ110の可能的な結果:ループに沿い決定された座標の値であって、極角度もしくは方位角φによりパラメータ化される、という値を示している。一定の場合、この形式の走査は、環状的Bスキャンを生成すると称される。ステップ120においては、ひとつの箇所における勾配の方向は本質的に、その箇所の座標の最大変化の方向であることを思い起こすことにより、勾配の方向が決定され得る。故に、上記勾配の方向は、上記ループに沿う極大値の座標zmax、および、上記ループの中心に対するその方向であって、対応する方位角もしくは極角度φmaxにより特性記述されるという方向と、上記ループに沿う極小値の座標zmin、および、上記ループの中心に対するその方向であって、対応する方位角もしくは極角度φminにより特性記述されるという方向と、の内の少なくとも一方を決定することにより決定され得る。これらの値から、上記勾配の方向は、上記極大値および極小値の各方向の少なくとも一方に基づいて決定され得る。上記勾配の方向は、例えば、に始まると共に方位角φmaxの方向を指すベクトルにより特性記述される極大値の方向として;方位角φminの方向に平行であると共にを指すベクトルにより特性記述される極小値の方向として;または、φmaxおよびφminに対応するループに沿う各点を直接的に結ぶことによる;などの、異なる方法により特定され得る。半径rのループ上で測定された上記の3つの場合~における勾配の大きさは、により近似され得る。上記勾配は、数値的な導関数、または、少なくとも、離散データの有限の微分であることから、典型的にそれは、不都合に不十分である精度、または、等価的に、大きなノイズを有し得る。この問題を克服すべく、極角度φmaxおよびφminの各値における数値的ノイズは、上記ループに沿い極角度φを平均もしくは曲線適合することにより減少され得る。上記勾配の大きさにおける数値的ノイズは、上記の3つの可能性の内の任意のものとして勾配の方向を受け入れてから、この勾配方向に沿い、第1箇所から距離rn毎における点において付加的な走査段階を実施することにより、減少され得る。rn距離毎における各点は、における第1箇所と、上記ループ上の点であってzmaxに対応する点とを結ぶ射線上にて等しく離間され得るか、または、一定の他の基準により選択され得る。における第1箇所と、上記ループ上でzmaxに対応する上記点とを結ぶ射線上で新たに走査された各z値を、zmax、zmax、...、zmaxとラベル付けし、且つ、と、上記ループ上でzminに対応する上記点とを結ぶ射線上で新たに走査された各値を、zmin、zmin、...、zminとラベル付けすることにより、上記勾配の大きさの近似値が種々の実施方式:により獲得され得る。そのとき、これらの3つの実施方式の内の任意の実施方式は、これらの離散的な微分値の内のN個を平均し:これにより、更に良好な精度および少ないノイズを以て上記勾配の大きさを獲得することにより進展し得る。幾つかの方法は、上記の実施方式を併用し得る。これらの平均方法は、増加するNに対して高まる精度を以て上記勾配の大きさを決定し得る。他のノイズ減少方法も使用され得る。図3Aに戻ると、ステップ130においては、図示された場合において初期箇所である第1箇所を、上記勾配の方向に沿い段増ベクトル1141だけシフトすることにより、第2箇所が選択され得る。段増ベクトル1141の大きさは、上記勾配の大きさと刻み幅サイズ制御パラメータγとの積の如き、該勾配の大きさに比例し得る。幾つかの実施方式において、段増もしくは更新ベクトルの方向は勾配に対して完全に平行とされなくても良いが、それに対して関連付けられ得る。上記段増ベクトルは、上記勾配ベクトルに対して所定角度を形成し得るか、または、それは勾配の方向からランダムな角度だけオフセットされ得る。図4は、ステップ110~130が反復的に実施されて、座標zがその最大値:z=zを取るという最終箇所に向けて箇所を段増し得ることを示している。尚、zmaxは、特定のひとつの箇所に対応する個々の探索ループに沿う座標の極大値を表すが、zは、探索されつつあるz=z表面の全体的な最大値を表すことを銘記されたい。刻み幅サイズとも称される段増ベクトル114nの大きさは、上記勾配ベクトルの大きさに比例し得る。比例定数γは、全ての段階に対して同一とされ得るか、または、それは段階毎に変化し得る:γ=γ。ループの半径rの如き他のパラメータもまた、方法100のユーザにより、もしくは、制御コンピュータにより選択され得ると共に、同一のままとされ得るか段階毎に変化し得る。方法100のこれらのパラメータは、該方法100の高速な収束を達成するために選択され得る。パラメータの選択は、勾配の急峻さ、表面およびループの複雑さ、所望の精度、測定ノイズ、および、他の検討事項に依存し得る。GSILI方法100は、勾配の大きさが反復停止値よりも小さいときに終了され得る。幾つかの場合、上記段増ベクトルの大きさは漸進的に減少されることで、振動もしくは循環サイクルへと行き過ぎもしくは入り込むことが回避され得る。実施に際し、z座標の増加が第1値より小さくなったとき、上記方法を継続するときには、γはγ1<γという値へと減少され得る。この漸進的減少段階は、精度を高めるべく反復され得る。図5Aから図5Bは、ステップ110の別実施形態を示している。図5Aは、第1箇所から発すると共にループ1121上にてもしくはその近傍にて終端するという射線に沿い座標zが決定されるという意味において、座標zはループに関連しても決定され得ることを示している。上記勾配を採用することは数値的微分であり、且つ、可能的には低い精度の故にノイズ的な結果を生成し得る。このノイズは、勾配の方向および大きさの不正確な決定に繋がり得る。上記の平均実施方式~は、勾配の大きさにおけるノイズを減少するが、依然として、方向に関しては2つのみの点を使用する。故に方法100によると、勾配の方向は限られた精度のみを以て決定される。図5Bは、この実施方式が以下の段階を含み得ることを示している:数個の射線方向1、...、Mを特定する段階;nはNまでの値を取り得ると共にnはNまでの値を取り得るとして、第1射線上のr11、r12、...、r1nおよびr11、r12、...、r1nにおける各箇所から、第M番目の射線上のrM1、rM2、...、rMnおよびrM1、rM2、...、rMnにおける各箇所まで、座標zの値を決定する段階;上記平均化方法~の内の任意の方法によりM本の射線に沿う変化の割合を決定する段階;当該射線に沿う変化の割合が最大であるという射線を選択する段階;および、選択された射線の方向を勾配の方向として、且つ、選択された射線に沿う変化の割合を上記勾配の大きさとして特定する段階。これらの実施方式において、射線上箇所の個数Nは1~100個の間、幾つかの場合には1~10個の間であり得ると共に、射線の本数Mは1~100本の間、幾つかの場合には1~10本の間であり得る。比較的に円滑で微分可能な表面に対し、GSILI方法100は、画像化された領域の境界の局所的極値へと収束する。しかし、探索された境界がひとつ以上の極値を有し、その内のひとつのみが大域的もしくは全体的な極値である、ということがあり得る。また、GSILI方法100は、複数の局所的極小値の内の任意のひとつの局所的極小値に非常に捕らわれ易い。同時に、GSILI方法100の幾つかの実施方式は境界の大域的極値の決定に関することから、局所的極小値に捕らわれるという探索は難題を引き起こす。これに加え、画像化が低い精度を以てz座標を返すなら、対応するノイズは多数の浅はかな見かけの極小値を生成し得、再び、科学用途における曖昧な問題と同様に、探索アルゴリズム100を陥れ得る。これらの2つの形式の罠を克服するために、GSILI方法100の実施方式は、最適化方法に対して開発された公知の変化形により補足され得る。幾つかの最適化方法は、局所的勾配により制御されない偶発的な無作為の飛躍を適用することにより、探索が局所的極小値に捕らわれることを回避する。これらの無作為飛躍の実施方式は、勾配の方向と方向が平行でないという刷新ベクトルにより、をシフトもしくは更新し得る。該刷新ベクトルの大きさは、局所的極小値の誘引の範囲から探索を離脱させるべく十分に大きく選択され得る。他の実施形態において、上記刷新ベクトルの方向は上記勾配の方向に関連付けられ得るが、該刷新ベクトルの大きさは上記勾配の大きさとは相当に異なり得る。GSILI方法100の全体的な利点に戻ると、該探索方法100は、図1Bの格子走査を実施せずに、または等価的に、体積において、平行な複数本のラインに沿い、2次元のラスタもしくは格子において、および、表面上のラスタにおける、の内のひとつにおいて、領域の境界の座標を決定することなく、実施され得る。この故に、GSILI方法100は有益に短時間内に実施され得る。眼科的用途において、所定領域の画像化された境界は、角膜、水晶体、および、白内障部分の内のひとつの眼科的層であり得;上記座標は上記眼科的層の深度であり得;且つ、探索方法100は、上記眼科的層の極値の決定に関し得る。GSILI方法100は目標領域全体を格子走査する代わりに局所的探索を実施することから、それは相当に高速に実施され得る。上記の眼科的な実施方式において探索方法100は、10ミリ秒、100ミリ秒、および、10秒の内のひとつより高速に、上記眼科的層の極値を決定し得る。眼科的な患者が90~120秒を超えると自身の眼球を制御下に維持することが困難であることに直面することが多いものとし、且つ、全体的な手術処置自体が時間的な制約が在るとしても、10秒未満である上記探索方法の合計時間によれば、手術の導入段階として、眼科的層上の基準点のその場での特定が許容され得る。もし上記探索方法が1秒未満で実施され得るなら、該方法は眼科的処置の間に反復的に実施されることで、その進展に関するフィードバックを提供し得る。また、上記探索方法が100ミリ秒未満で実施され得るなら、基準点に関する限られた分解能の略リアルタイムの画像化が可能とされ得ると共に、もし上記方法が10ミリ秒未満で実施され得るなら、基準点の良好な分解能の略リアルタイムの画像化が可能とされ得る。図6は、可能的には手術的な関連において以下の各段階を含む上記探索方法の更に別の実施形態100を示している:ステップ110において、第1箇所の近傍において画像化領域のメリット関数の局所的探索を実施する段階;ステップ120において、上記局所的探索に基づいて好適な方向を決定する段階;および、ステップ130において、上記好適な方向に基づいて第2箇所を選択する段階。図6において、ステップ110における局所的探索は、光干渉断層撮影法、深度測定技術、光学的検知技術、および、メリット関数の検知技術の内のひとつにより画像化を行う段階を含み得る。上記メリット関数は、任意の空間座標、高さ、深度、表面z座標、散乱強度、反射率、透過率、吸収率の如き任意の光学特性、赤外もしくは紫外の部分における如き電磁的スペクトルの任意の部分における上記特性の内の任意の特性、および、任意の機械的特性であり得る。他の実施方式において、上記メリット関数は、例えば、光学的反射率と紫外散乱強度との積もしくは加重合計などの、検知された量の組み合わせであり得る。種々の能率パラメータを組み合わせた多数の合成メリット関数が可能である。これらのメリット関数の内の任意のメリット関数は、それが目標層を踏破する検出可能な変動を呈するならば、画像化され得る。一例は、核の走査の間において白内障領域に到達したときに急激な増大を呈する光学的散乱強度である。局所的探索ステップ110は、上記第1箇所の近傍において2次元もしくは3次元の探索を行う段階を含み得る。対応して、上記メリット関数は、閉ループ、平面内におけるループ、所定表面上のループ、楕円、円、本質的に閉じた表面、楕円面、および、球面に沿い、ならびに、複数の局所的な射線に沿い、決定され得る。ステップ120においては、上記メリット関数の勾配の方向として、好適な方向が決定され得る。図2における方法100と同様に、図6における勾配の方向は、上記第1箇所の回りにおける本質的に閉じた表面もしくはループ上における上記メリット関数の極大値の箇所と、上記第1箇所の回りにおける上記本質的に閉じた表面もしくはループ上における上記メリット関数の極小値の箇所と、の内の少なくとも一方を決定する段階を含み得、上記第1箇所、上記極大値の箇所、および、上記極小値の箇所の内の任意の2つを関連付けることにより上記勾配の方向を決定する段階が追随する。種々の平均化方法を含め、上記の各方法の内の任意の方法が、上記勾配を決定すべく適用され得る。上記勾配の方向および大きさが一旦決定されたなら、ステップ130において、第2箇所を選択する上記段階は、上記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることにより上記第2箇所を選択する段階を含み得、その場合に上記段増ベクトルの方向は本質的に、上記勾配の方向と平行であり得る。ステップ110~130が反復的に実施された後、上記勾配の大きさが反復停止値より小さくなったときに探索方法100は停止され得る、と言うのも、このことは、方法100が、追求された極値の直近に到達したことを示唆するからである。方法100は探索を局所的にのみ実施することから、該方法は、体積において、平行な複数のラインに沿い、整列された複数の表面にて、且つ、2次元もしくは3次元のラスタもしくは格子において画像化された領域のメリット関数を決定する段階を含まない。図7は、統合型の探索/画像化システム200を示している。該ISIシステム200は、方法100もしくは100を実施し得る。ISIシステム200は、両者ともに該画像化システム230の一部分であるというスキャナ210および画像獲得/前処理ユニット220を含み得る。スキャナ210は、画像化領域においてレーザ画像化用ビームを走査すべく構成される。画像獲得/前処理ユニット220は、戻り画像化用ビームを受けて前処理し得る。実施方式において画像化システム230は、例えば、光干渉断層撮影システム、深度測定システム、または、メリット関数の検知システムなどの種々の形態で構成され得る。画像化システム230は、対象物の特定点、または、領域の境界の座標を決定し得る。上記画像化プロセスは、上記境界における検出可能な変化を表す任意の光学的もしくは物理的な特性の検知に基づき得る。スキャナ210および画像獲得/前処理システム220を制御すべく、コントローラ240が配備される。これらのサブシステム間の通信は、双方向とされ得る。コントローラ240は、第1箇所の近傍におけるループにおける座標を決定すること;上記第1箇所に対応する上記座標の勾配の方向を決定すること;および、決定された上記方向に基づいて第2箇所を選択すること;を画像化システム230に指示し得る。コントローラ240は、上記ループに沿う上記座標の極大値の箇所と、上記ループに沿う上記座標の極小値の箇所との内の少なくとも一方を決定すべく、且つ、上記第1箇所、上記極大値の箇所および上記極小値の箇所の内の任意の2つを関連付けることで上記勾配の方向を決定すべく構成され得る。コントローラ240は更に、上記第1箇所を段増ベクトルによりシフトさせることで上記第2箇所を選択し得、その場合に上記段増ベクトルの方向は、本質的に上記勾配の方向と平行とされ得る。コントローラ240はまた、上記勾配の大きさが反復停止値より小さくなったときに探索を停止する様にも構成され得る。眼科的な実施方式において、画像化システム230は眼科的干渉断層撮影システムであり得;領域の画像化された境界は、角膜、水晶体もしくは白内障部分の眼科的層であり得;且つ、座標は上記眼科的層の深度であり得る。スキャナ210は、画像化用ビームの焦点を、平面の如き表面におけるループに沿い移動させ得る。画像獲得システム220は、例えばひとつのセンサもしくはセンサ配列により、上記画像化用ビームの戻り部分を検知し、画像化された境界のz深度の如き該境界の座標を決定し得る。これらの実施方式において、コントローラ240は上記眼科的層の極値を決定すべく構成され得る。斯かる眼科的用途において、ISIシステム200は、10ミリ秒、100ミリ秒、1秒、および、10秒の内のひとつよりも高速に上記眼科的層の上記極値を決定し得る。これらの値の各々には、先に記述された如き独特の機能性が伴う。先に繰り返して述べられた如く、方法100および100の実施方式の幾つかの見地は手術処置に関して記述されたが、これらの方法は、表面もしくは境界の全体の画像化が必要とされず、それらの極値もしくは境界または他の一定の特定点の特定のみが必要とされる場合の任意の状況において等しく適用可能である。その故に、方法100および100は、任意の材料加工、診断、品質管理、および、製造の各用途に対して適用され得る。本明細書は多くの詳細を含むが、これらは、発明の範囲もしくは権利請求され得る処に関する限定ではなく、寧ろ、本発明の特定実施形態に固有である特徴の記述と解釈されるべきである。個々の実施形態に関して本明細書に記述された幾つかの特徴は、単一実施形態において組み合わせても実施され得る。逆に、単一実施形態に関して記述された種々の特徴は、別個に、または、任意の適切な下位組み合わせにて、複数の実施形態においても実施され得る。更に、各特徴は上記において幾つかの組み合わせで作用すると記述され且つ最初はその様に権利請求され得るが、権利請求された組み合わせからのひとつ以上の特徴は幾つかの場合においてはその組み合わせから排除され得ると共に、権利請求された組み合わせは、下位組み合わせに対し、または、下位組み合わせの変化形に対して関連され得る。画像案内式のレーザ手術技術、装置およびシステムの多くの実施方式が開示された。但し、記述された実施方式および他の実施方式の変更例および改良例が、記述された処に基づいて実現され得る。