"眼の検査の方法において、眼角膜に中心を合わせられ、r回繰り返されるn個の放射状スキャンと、r回繰り返されるc個の円形スキャンと、n個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、前記スキャンパターンがm回繰り返され、各スキャンがA-スキャンを含み、nが0以上の整数であり、rが1以上の整数であり、cが0以上の整数であり、nが0以上の整数であり、mが1以上の整数であり、aが1以上の整数であり、n、r、c、n及びmの値がターゲット測定のためのOCTデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってOCTデータを取得するステップと、前記OCTデータを処理して、前記ターゲット測定を取得するステップとを有する方法。前記ターゲット測定は、角膜厚マップであり、前記スキャンパターンは、a=1024、r=2、n=12、c=1、n=0、m=1によって定義される請求項1記載の方法。角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有する請求項2記載の方法。前記ターゲット測定は、角膜屈折力スキャンでありa=1024、r=2、n=8、c=1、n=0、m=3である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、a=2048、r=4、n=16、c=2、n=0、m=1であり、角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有する請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、a=2048、r=4、n=16、c=2、n=0、m=1である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、a=2048、r=1、n=16、c=2、n=0、m=4である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、水晶体スキャンパターン測定であり、a=2048、r=4、n=0、c=4、n=0、m=1である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、眼軸長測定であり、a=512、r=4、n=0、c=0、n=1、m=5である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、ボルメトリック眼軸長測定であり、a=512、r=1、n=0、c=0、n=9、m=5である請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、前記OCTデータを処理するステップは、前方の境界を検出するステップと、前記OCTデータからOCT画像を歪み補正するステップと、後部の境界を検出するステップと、角膜厚を算出するステップと、マップを構築するステップとを含む請求項1記載の方法。前記ターゲット測定は、角膜屈折力測定であり、前記OCTデータを処理するステップは、各放射状スキャンについて前方及び後方の境界を判定するステップと、各放射状スキャンについて前方及び後方の曲率を判定するステップと、各放射状スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定するステップと、各スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定するステップと、各スキャンについて角膜の屈折力を判定するステップと、正味角膜屈折力を判定するステップとを含む請求項1記載の方法。前記OCTデータを処理するステップは、前記OCTデータを、他のイメージング方式からのデータと整列させるステップを含む請求項1記載の方法。角膜トポグラフィ画像を取得するステップを更に有し、前記OCTデータを処理するステップは、前記OCTデータから角膜厚マップを取得するステップと、角膜トポグラフィ画像から角膜前方屈折力マップを取得するステップと、前記角膜厚マップと前記角膜トポグラフィ屈折力マップとを位置合わせするステップと、角膜後面を生成するステップと、総合的角膜屈折力マップを生成するステップとを含む請求項1記載の方法。前記OCTデータを処理するステップは、隅角間測定値を取得するステップを含む請求項1記載の方法。前記OCTデータを処理するステップは、水晶体測定値を取得するステップを含む請求項1記載の方法。前記OCTデータを処理するステップは、眼軸長測定値を取得するステップを含む請求項1記載の方法。眼角膜に中心を合わせられ、r回繰り返されるn個の放射状スキャンと、r回繰り返されるc個の円形スキャンと、n個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、前記スキャンパターンがm回繰り返され、各スキャンがA-スキャンを含み、nが0以上の整数であり、rが1以上の整数であり、cが0以上の整数であり、nが0以上の整数であり、mが1以上の整数であり、aが1以上の整数であり、n、r、c、n及びmの値がターゲット測定のためのOCTデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってOCTデータを取得するOCTイメージャと、前記OCTデータを処理して、ターゲット測定を取得するコンピュータとを備えるOCTイメージングシステム。前記ターゲット測定は、角膜厚マップであり、前記スキャンパターンは、a=1024、r=2、n=12、c=1、n=0、m=1によって定義される請求項18記載のシステム。前記OCTイメージャに接続された角膜トポグラフィイメージャを更に備える請求項19記載のシステム。前記ターゲット測定は、角膜屈折力スキャンでありa=1024、r=2、n=8、c=1、n=0、m=3である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、a=2048、r=4、n=16、c=2、n=0、m=1であり、更に角膜トポグラフィ画像を取得する請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、a=2048、r=4、n=16、c=2、n=0、m=1である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、隅角間測定であり、a=2048、r=1、n=16、c=2、n=0、m=4である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、水晶体スキャンパターン測定であり、a=2048、r=4、n=0、c=4、n=0、m=1である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、眼軸長測定であり、a=512、r=4、n=0、c=0、n=1、m=5である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、ボルメトリック眼軸長測定であり、a=512、r=1、n=0、c=0、n=9、m=5である請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、角膜厚スキャンであり、前記コンピュータは、前方の境界を検出し、前記OCTデータからOCT画像を歪み補正し、後部の境界を検出し、角膜厚を算出し、マップを構築することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。前記ターゲット測定は、角膜屈折力測定であり、前記コンピュータは、各放射状スキャンについて前方及び後方の境界を判定し、各放射状スキャンについて前方及び後方の曲率を判定し、各放射状スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定し、各スキャンについて前方及び後方の屈折力を判定し、各スキャンについて角膜の屈折力を判定し、正味角膜屈折力を判定することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。前記コンピュータは、前記OCTデータを、他のイメージング方式からのデータと整列させることによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。角膜トポグラフィ画像を取得し、前記コンピュータは、前記OCTデータから角膜厚マップを取得し、角膜トポグラフィ画像から角膜前方屈折力マップを取得し、前記角膜厚マップと前記角膜トポグラフィ屈折力マップとを位置合わせし、角膜後面を生成し、総合的角膜屈折力マップを生成することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。前記コンピュータは、隅角間測定値を取得することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。前記コンピュータは、水晶体測定値を取得することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。前記コンピュータは、眼軸長測定値を取得することによって前記OCDデータを処理する請求項18記載のシステム。幾つかの実施形態に基づく眼の検査の方法は、眼角膜に中心を合わせられ、r回繰り返されるn個の放射状スキャンと、r回繰り返されるc個の円形スキャンと、n個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、スキャンパターンがm回繰り返され、各スキャンがA-スキャンを含み、nが0以上の整数であり、rが1以上の整数であり、cが0以上の整数であり、nが0以上の整数であり、mが1以上の整数であり、aが1以上の整数であり、n、r、c、n及びmの値がターゲット測定のためのOCTデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってOCTデータを取得するステップと、OCTデータを処理して、ターゲット測定を取得するステップとを有する。幾つかの実施形態では、OCTイメージングシステムは、眼角膜に中心を合わせられ、r回繰り返されるn個の放射状スキャンと、r回繰り返されるc個の円形スキャンと、n個のラスタスキャンとを含むスキャンパターンであって、スキャンパターンがm回繰り返され、各スキャンがA-スキャンを含み、nが0以上の整数であり、rが1以上の整数であり、cが0以上の整数であり、nが0以上の整数であり、mが1以上の整数であり、aが1以上の整数であり、n、r、c、n及びmの値がターゲット測定のためのOCTデータを提供するように選択されるスキャンパターンによってOCTデータを取得するOCTイメージャと、OCTデータを処理して、ターゲット測定を取得するコンピュータとを備える。光干渉断層法OpticalCoherenceTomography:OCT技術は、3次元3Dデータセットにおいて情報が豊富なコンテンツを得るために医療分野で一般的に使用されている。OCTは、外科的処置の間に、カテーテルプローブのための画像を提供するために使用することができる。歯科分野では、OCTは、歯科処置を誘導するために使用されている。眼科の分野では、OCTは、正確で高分解能の3次元データセットを生成することができ、これを用いて、角膜及び網膜における異なる眼疾患を検出及び監視することができる。異なる分野及び異なる臨床用途のために異なるスキャン構成が開発されている。例えば、神経節細胞複合体ganglioncellcomplex:GCCにおける情報を取得するためのスキャン構成が設計されている米国特許公開番号第2008/0309881号参照。GCCは、緑内障の臨床診断に有用な正確な情報を提供することが証明されているTanOetalOphthalmology11623052314]参照。また、他の有用なスキャン構成及び方法も開示されている例えば,米国特許第7,744,221号参照。特定のスキャン構成は、特定の臨床用途に利用できる。以下では、異なるスキャン構成の幾つかの実施形態についても開示する。これらのスキャン構成は、OCT技術の用途を異なる臨床用途に更に拡大し、OCT技術によって得られる3Dデータセットの品質を向上させ及び情報を充実させる。データ収集システムにおける技術的進歩によって、大規模な量のデータを生成することができるようになり、この増加率は、伸び続けている。これらの進歩の結果、多数のスキャンパターンを用いて、異なる方向及び向きで異なる関心領域を捕捉することができるようになった。3次元データセットをより系統的に捕捉し、異なる臨床的要求に対して、標準化された一貫性があるスキャンパターンのを設定することが期待されるスキャンパターン設計のためのシステムを開示する。幾つかの実施形態では、スキャンパターンは、角膜領域を実質的に覆う。幾つかの実施形態では、スキャンパターンは、複数の放射状ラインと、少なくとも1つの円とを含み、放射状ラインは、この円の中心で交差する。また、本発明は、これらの3次元データセットを処理するシステム及び方法も開示する。幾つかの実施形態では、OCT画像を処理し、角膜領域の少なくとも1つの特徴を判定する。図6aは、本発明の幾つかの実施形態に基づいてOCTデータセットを拡張する際に使用できるOCTイメージャ600の具体例を示している。OCTイメージャ600は、光源601を含み、光源601は、カプラ603に光を供給し、カプラ603は、サンプリングアームを介してXYスキャン604に光を方向付け、参照アームを介して光遅延605に光を方向付ける。XYスキャン604は、眼609を横切るように光をスキャンし、眼609からの反射光を回収する。眼609から反射する光は、XYスキャン604によって捕捉され、カプラ603において、光遅延605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602に供給される。OCTイメージャ600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605をスキャン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602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608によって捕捉される。コンピュータ608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608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608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。図6bは、OCTイメージャ600が他の光学イメージャ622に接続されたシステムを示している。光学イメージャ622は、例えば、角膜トポグラフィイメージャ、ビデオイメージャ、網膜アダプタ又は他の光デバイスであってもよい。光学イメージャ622からの光ビーム及びOCT600からの光ビームは、例えば、ビームスプリッタ620によって結合し、オブジェクト609に方向付けてもよい。光学イメージャ622及びOCT600の両方は、コンピュータ608によって制御でき、これらからの画像は、コンピュータ608が取得し、処理する。コンピュータ608は、標準的な如何なるコンピュータであってもよく、ユーザインタフェース、例えば、キーボード、タッチスクリーン、ポインタデバイス、ビデオスクリーン及びオーディオデバイス等を含むことができる。コンピュータ608は、画像を保存及び処理し、並びにデータ解析及びイメージャ制御のためのプログラムを保存及び実行するためのメモリ及び固定データストレージデバイスを含むことができる。パートA.スキャンパターンの設計図1は、図6に示すOCTイメージャ600において利用できる本発明の実施形態に基づく例示的なスキャン構成100を示している。スキャン構成100は、角膜及び前眼部の測定、例えば、角膜厚測定やトポグラフィ測定等の異なる測定及び用途のためのOCTデータセットの取得に適する系統的なスキャンパターン設計スキームに従う。図1に示すように、スキャン構成100は、放射状B-スキャン放射状スキャン101~112を示している。と、円形B-スキャンスキャン114~116を示している。と、水平ラスタB-スキャンスキャン120~134を示している。とを含む。包括的に言えば、スキャン構成100は、幾つの放射状スキャン、幾つの円形スキャン及び幾つの水平スキャンを含んでいてもよい。スキャン構成100に沿って、A-スキャンデータが取得される。また、更なるスキャン方向例えば、垂直スキャンを含ませてもよい。包括的に言えば、図1に示す一般化されたスキャンパターンを利用して、スキャンパターンを特定のタイプの解析のために適応化することができる。スキャンパターン100は、以下のパラメータによって特徴付けることができる。aは、B-スキャン毎のA-スキャンの数を表すrは、繰り返される放射状経線スキャン101~112の数を表す。ここで、r=1,2,3,...,Rである。nは、放射状経線スキャン101~112の数を表す。ここで、n=0,1,2,3,...,Nである。nは、ラスタ水平スキャン120~134の数を表す。ここで、n=0,1,2,3,...,Nである。cは、円形スキャン114~116の数を表す。ここで、c=0,1,2,3,...,Cである。mは、繰り返されるスキャンパターン100の数を表す。ここで、m=1,2,3,...,Mである。tは、総スキャン時間を表す。望まれている用途及び情報データに応じてこれらのパラメータを調整して、最適のスキャニング特性を得ることができる。例えば、B-スキャン毎のA-スキャンの数を増やすことによって、通常、画像の品質が高くなるが、A-スキャンの数の増加のために、スキャンの時間tがより長くなる。各スキャンパターン内で繰り返される経線スキャンの数rを増加させると、所望のデータをスキャンするための時間が長くなる可能性はあるが、rの増加によって、繰り返される放射状スキャンの間に瞬時に生じる眼球運動を検出するための重要な情報を捕捉することができる。同様に、繰り返される放射状スキャンによって得られる追加的データは、繰り返されたデータについてスキャン平均化を行うことによって、スキャンの品質及び信頼性を更に向上させることができる。スキャンパターン100は、放射状スキャン及び円形スキャンの両方を含むので、OCTデータは、スキャンパターンの中心の付近において、より密度が高く、周辺部において、密度が低くなる。放射状スキャンn及び/又は円形スキャンcの数を増加させることによって、周辺部におけるスキャン密度を高め、これによって、より粗いスキャン構成の場合に生じるような関連する特徴の検出漏れを防ぐことができる。スキャン114等の円形スキャンは、好ましくは、放射状スキャンスキャン101~112の中心と同軸であり、この種のスキャンを用いて、角膜の傾斜検出等のスキャン位置合わせ及び/又はデータ傾斜検出を行うことができる。放射状スキャン101~112の長さ及び円形スキャン114の直径は、特定の必要性に応じて設計することができる。光干渉断層法OCTに加えて、超音波技術等の他のイメージング方式に上述のスキャンパターン設計を適用することもできる。総スキャン時間tは、スキャンパターンの設計において注目される主要なパラメータである。眼科の分野では、人間の眼は、1秒あたり数十回のマイクロサッカード運動microsaccadicmotionsを行い、総スキャン時間を長くすると、多くの場合、動きアーチファクトが観察される。完全なスキャンパターンのための総スキャン時間tは、上述したパラメータ[a,r,nc,m]によって定まり、以下の式に基づいて算出される。t=a×r×nc×m/Sここで、Sは、使用されるイメージングシステムのスキャン速度である。ラスタスキャンのみの場合、総スキャン時間は、以下のようになる。t=a×r×n×m/Sなお、スキャンセグメントのスキャン方向及びスキャン順序放射状スキャン及び円形スキャンは、一方のスキャンセグメントの終了点と、他方のスキャンセグメントの開始点との間の移動距離を最小化するように設定することができる。それぞれが放射状セグメント及び円形セグメントの組を含む複数のスキャンパターンをm回繰返すことによって、更なるデータ処理のスキャン品質及び信頼性を向上させる有益な情報を提供できる。n回の放射状スキャンの組において、患者の眼609の瞳孔のx-y位置に関する情報及びオブジェクトである眼609の角膜の3次元的方向x-z平面及びy-z平面における傾斜角を取得することができる。これらを後続するOCTスキャンの組の瞳孔位置及び角膜の傾斜と比較することによって、角膜屈折力の測定、角膜厚マップpachymetrymap及びトポグラフィマップtopographymap生成等の更なるデータ処理及び測定評価において、眼の動きを検出及び補償できる。特定のスキャンパターンを特定する簡単な表記法として各スキャンパターンを[a,r,ncn,m]のように指定することができる。放射状スキャン及び円形スキャンのみを含む特定のスキャンパターンは、[a,r,nc,m]のように指定することができる。この表記における放射状スキャンは、特に指定がない場合、等角的な間隔で配置される。円形スキャンは、放射状スキャンの交線を中心とする同心円である。水平スキャンは、スキャン毎に等間隔に配置され、水平スキャンで覆われるブロックの中心は、放射状スキャンの交線及び円形スキャンの中心に重なる。更に、スキャンパターンを実行する順序を調整して、全体のタイミングを最適化することができる。例えば、図1の放射状スキャン101~112は、それぞれの放射状スキャンの方向を矢印で示しており、これらは、異なるスキャン間のOCTビームの位置変更が最小となるように配置されており、これによって、OCT600がスキャンパターン100内の個々のスキャンのためのセットアップに要する時間を短縮している。幾つかの異なるスキャンパターンを以下に示す。これらのスキャンパターンは、特定のデータ解析に固有のものであり、眼のパラメータの高品質測定を得るための具体例として示す。オブジェクト609が眼でない場合、本発明の側面に基づく他のスキャンパターンを用いてもよい。何れの場合も、以下に示すスキャンパターン100は、探索される特定のパラメータを高い信頼度で正確に測定するために十分な密度のOCTデータを提供する。A1.角膜厚スキャンパターン[1024,2,121,3]図1のスキャン構成100は、上述したような設計スキームを採用している。[1024,2,121,3]スキャンパターンは、角膜厚スキャンPacymetryscansのために特に有用である場合がある。このスキャン構成は、各スキャンセット毎に2回繰り返されるr=212個の放射状スキャン101~112n=12及び1つの円形スキャン114c=1を含み、このようなスキャンセットを3回繰り返してm=3、このスキャンパターンを生成する。幾つかの実施形態では、放射状セグメント101~112の長さは約11mmとしてもよく、円形セグメント114の直径は、約3mmとしてもよい。スキャン構成100は、角膜厚測定cornealpachymetry及び直径約11mmの関心領域をカバーするトポグラフィマップを取得するのに適している。各放射状スキャン101~112の長さは、包括的に、約9~約12mmの範囲にある。円形スキャンの直径は、関心領域によって異なっていてもよい。a=1024であるスキャンパターン100の概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=1024×2×13×3/70,000=1.14秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。スキャン構成100の放射状セグメント101~112のそれぞれにおいて、各セグメントは、スキャン構成100内の各セグメントの矢印の向きに、複数回、例えば、2回繰り返してもよい。図1に示すように、スキャン構成は、スキャンセグメント101から矢印の向きで開始され、そして、スキャンセグメント101の終了点から開始される矢印102の向きでスキャンセグメント102がスキャンされる。このようなスキャン配置を用いることによって、連続するスキャンセグメント間での移動距離が最小化され、総スキャン時間tが短縮される。このスキャン配置は、スキャンセグメント112が終了するまで続けられ、続いて、円形スキャンセグメント114を取得することができる。これによってスキャン構成100の1セットが完了し、そして、これと同じスキャン構成セットを例えば、3回繰り返すことができる。当業者は、本発明の範囲内でスキャン順序の異なる配置を想到することができる。例えば、円形スキャン114を最初のスキャンセグメントとし、これに放射状スキャン101を続けてもよい。他の具体例では、放射状スキャンを2回より少なく又は多く繰り返してもよく、図1に示す方向に従うことに代えて、互いに逆方向にスキャンを行って、移動時間を最小化してもよい。A2.角膜屈折力スキャンパターン[1024,2,81,3]図2に示すスキャン構成200は、上述した系統的設計手法を用いるスキャンパターン構成100の他の具体例である。スキャンパターン200は、[1024,2,81,3]と指定することができる。スキャンパターン200は、各スキャンセット毎に2回繰り返されるr=28個の放射状スキャン201~208及び1個の円形スキャン210を含んでいる。このスキャンセットを3回繰り返してm=3、このスキャンパターン200を生成する。幾つかの実施形態では、放射状セグメント201~208の長さは約6mmであり、円形セグメント210の直径は、約3mmである。スキャン構成200は、直径が最大で約6mmの関心領域について、角膜屈折力測定値を取得するのに適している。a=1024であるスキャンパターン200の概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=1024×2×9×3/70,000=0.79秒である。図2に示すこのスキャン設計には、他の変形及び配置を容易に適用できる。スキャンパターン200においても、必要であれば、異なる数の放射状スキャン及び円形スキャンを用いることができる。例えば、16個の放射状スキャンを用いて、スキャンパターン200の周辺部でのスキャン密度を更に高め、より粗いスキャンで生じる小さい角膜の特徴の見逃しを減らすことができる。約18mmの長さで、より長い放射状スキャンを用いることによって、スキャンパターン200は、眼の角膜及び前眼部の強膜表面をカバーすることができる。このようにスキャン面積を広くすることによって、例えば、コンタクトレンズのフィッティング及び設計を補助するための有用な情報を得ることができる。A3.角膜トポグラフィイメージングによる角膜厚スキャンパターン[2048,4,162,1]診療で用いられる角膜トポグラフィ器具は、多くの場合、プラチドPlacidoベースの反射画像分析に基づいている。図6bに示す光学イメージャ622は、角膜トポグラフィ器具であってもよい。図7に示すように、角膜トポグラフィイメージングは、角膜の前面に投写された複数の同心のリング710の反射像の解析を用いる。反射像は、電荷結合素子chargecoupleddevice:CCDカメラで捕捉される。そして、コンピュータ608のコンピュータソフトウェアがデータを解析し、結果、例えば、軸方向湾曲マップaxialcurvaturemap、接曲率マップtangentialcurvaturemap、隆起マップelevationmap、屈折力マップrefractivepowermap及び高次収差マップhighorderaberrationsmapを表示する。角膜トポグラフィイメージングを用いる利点の1つは、データが略々同時に取得され、したがって、動きアーチファクトを最小化することができるという点である。他の利点は、2Dx-y平面で取得されるデータの数解像度がOCTイメージングより多い細かい点である。一方、角膜の後面をイメージングできないという制約が主な欠点である。後面に関連する全てのマップ及び測定値は、ある種の数学的モデルによって推定され、このため、最適な結果が得られないことがある。そこで、本発明の幾つかの実施形態では、図6bに示すように、角膜トポグラフィイメージング及びOCTイメージングを統合して、より信頼性が高い測定値及び結果を得る。幾つかの実施形態では、各スキャンセット100毎に4回繰り返されるr=416個の放射状スキャンn=16及び2個の円形スキャンc=2を含み、繰返しなしm=1の[2048,4,162,1]スキャン構成を用いて、角膜厚測定のためのこのスキャンパターンを生成することができる。放射状セグメント及び円形セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを約11mmとし、円形セグメントの直径をそれぞれ約3mm、5mmとしてもよい。このスキャン構成は、直径約11mmの関心領域をカバーする角膜厚マップの取得及び角膜トポグラフィイメージングに適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約9~約11mmの範囲にあり、円形スキャンの直径は、関心領域に応じて異なっていてもよい。a=1024であるスキャンパターン100の概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=2048×4×18×1/70,000=2.11秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。スキャン順序の詳細は、セクションA1で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを[2048,1,162,4]として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、4回繰り返されるm=4。より多くのデータを取得する目的の1つは、OCTデータを角膜トポグラフィイメージングの結果によりよく統合することである。スキャン時間は、角膜トポグラフィイメージングを用いないスキャンパターンセクションA1より長いが、OCT前面/後面データを角膜トポグラフィデータに置換して後処理することによって、誘発された動きアーチファクトを軽減できる。本発明では、動き補正や画像位置合わせ等の後処理法postprocessingmethodsを用いることができる。A4.隅角間AngletoAngle:ATAスキャンパターン[2048,4,162,1]幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に4回繰り返されるr=416個の放射状スキャン及び2個の円形スキャンを含み、繰返しなしm=1スキャンパターン指示[2048,4,162,1]のスキャン構成を用いて、隅角間測定angletoanglemeasurementのためのスキャンパターンを生成することができる。放射状セグメント及び円形セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを約16mmとし、円形セグメントの直径を約3mm、5mmとしてもよい。図14に示すように、スキャン構成は、前房幅AnteriorChamberWidth:ACW、前房深度AnteriorChamberDepth:ACDの取得、並びに様々な角度測定、例えば、隅角開放距離AngleOpeningDistance:AOD及び小柱虹彩空間面積TrabecularIrisSpaceArea:TISAの測定に適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約11~約16mmの範囲にあり、円形スキャンの直径は、関心領域に応じて異なっていてもよい。スキャンパターンの概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=2048×4×18×1/70,000=2.11秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。スキャン順序の詳細は、セクションA1で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを[2048,1,162,4]として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、4回繰り返されるm=4。このスキャンパターンによって、より多くのデータを収集でき、様々な半径方向における様々な測定値をよりよく評価でき、及び3D表現のためのデータをよりよく集めることができる。A5.水晶体スキャンパターン[2048,4,04,1]幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に4回繰り返されるr=44個の放射状スキャンを含み、このようなスキャンセットの繰返しなしm=1の構成を用いて、水晶体測定のためのスキャンパターンを生成する。放射状セグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、放射状セグメントの長さを11mmとする。このスキャン構成は、様々な半径方向における水晶体厚の取得に適する。各放射状スキャンの長さは、通常、約9~約11mmの範囲にあり、関心領域に応じて異なっていてもよい。スキャンパターンの概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=2048×4×4×1/70,000=0.46秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。スキャン順序の詳細は、セクションA1で上述したものと同様である。当業者は、本発明の範囲内でスキャンパラメータが異なる変形例を想到することができる。例えば、スキャンパターンを[2048,1,04,4]として指定することができ、この場合、放射状スキャンは、繰り返されないが、各スキャンセットは、4回繰り返されるm=4。複数回の繰返しのデータを取得する1つの目的は、水晶体の上面及び底面を自動的に高い信頼度で検出できるようにスキャン平均化を実行することである。A6.眼軸長スキャンパターン[512,1,1,5]本発明の幾つかの実施形態では、[512,1,1,5]眼軸長スキャンパターンによって、角膜及び網膜のB-スキャン画像を同時に取得でき、ここで、1は、単一の水平スキャン120を示す。この手法は、一般的に使用されている前眼部OCTスキャナanteriorsegmentOCTscannerに網膜アダプタを取り付けることによって実現することができる。図6bに示す光学イメージャ622は、網膜アダプタであってもよい。そして、ユーザは、スキャンパターンの中心を、図8aの画像に示す角膜頂810、及び図8bのOCTB-スキャン画像に示す前眼部角膜表面の所定の小さい矩形領域820で囲われている最も明るい反射スポットに合わせる。後眼部網膜について、自動化された方法を呼び出して、自動ZZ方向における自動アラインメント機能を実行し、図8cに示すように、表示ウィンドウに網膜の信号が存在することを確実にすることができる。幾つかの実施形態では、各スキャンセット毎に繰返しなしr=1の1つの水平ラスタスキャンを含み、このようなスキャンセットを5回繰り返すm=5スキャン構成を用いて、眼軸長測定のためのこのスキャンパターンを生成することができる。ラスタセグメントの長さは、所望の臨床用途に基づいて決定することができる。幾つかの実施形態では、ラスタセグメントの長さは網膜において約1mm、角膜において約2mmである。このスキャン構成は、眼軸長測定値を取得するのに適する。図9aに示すように、網膜RPEretinalpigmentepithelium:網膜色素上皮は、1ミリメートル範囲内では比較的平坦であり、したがって、図9bに示すように、x垂直方向における強度値を合計することによって得られる強度プロフィルのピークは、z水平方向における網膜RPE位置zrを表す。ラスタスキャンの長さは、通常、網膜において約0.5mmから約2.0mmの範囲であり、角膜において、約1.0mmから約4.0mmの範囲であり、関心領域に応じて変化させることができる。スキャンパターンの概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=512×1×1×5/70,000=0.04秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。他の既存の手法例えば、IOLマスタIOLMasterに対して、このスキャンパターンを用いる1つの利点は、単に1回だけのA-スキャンではなく、より正確な測定のために複数のA-スキャンからデータを取得する点である。ここに開示するスキャンパターンの実施形態は、重度白内障患者に対して、図10a網膜断面B-スキャン及び図10b断面強度プロフィルに示すように、網膜RPEの位置をより正確に特定することができる。A7.ボルメトリック眼軸長スキャンパターン[512,1,9,5][512,1,9,5]として示されるスキャンパターンを用いて、上述した1つのy位置でスキャンされる1回の水平ラスタスキャンパターンを複数のy位置でスキャンされる複数の水平ラスタスキャンに拡張して、512×9グリッドのA-スキャン合計4608個のA-スキャンを行うことによって、1×1mmの網膜中心領域をカバーすることができるすなわち、それぞれが512画素幅の9回のB-スキャン。このようなパターンを図11の画像に示す。各スキャンセットにおいて繰返しなしr=1の9回の水平ラスタスキャン1110を含み、このようなスキャンセットを5回繰り返すm=5[512,1,9,5]スキャン構成によって、このスキャンパターンを生成することができる。ラスタセグメントの長さは、所望の臨床用途に応じて決定でき、ラスタセグメントの長さは、好ましくは、網膜において約1mm及び角膜において約2mmである。図11に示すように、このスキャン構成は、眼軸長測定値を取得するのに適する。網膜RPEは、1ミリメートル範囲において比較的平坦であり、したがって、図9bに示す場合と同様に、x垂直方向の強度値を合計することによって得られる強度プロフィルのピークは、z水平方向における網膜RPEの位置を表す。ラスタスキャンの長さは、網膜において約0.5mmから約2.0mmの範囲であり、角膜において、約1.0mmから約4.0mmの範囲であり、関心領域に応じて変化させることができる。×××スキャンパターンの概算的総スキャン時間tは、スキャン速度を70,000A-スキャン毎秒と仮定すると、t=512×1×9×5/70,000=0.36秒である。総スキャン時間tは、OCTスキャナのスキャン速度によって異なる。他の既存の手法例えば、IOLマスタIOLMaster及び図8について説明したスキャンパターンに対して、このスキャンパターンを用いる1つの利点は、2Dx-yグリッドにおいてA-スキャンデータを取得する点である。重度白内障患者に対して、ボルメトリックスキャンパターンは、網膜RPEの位置をより正確に特定することができる。A8.緑内障及び網膜スキャンパターン図19は、図6aを用いて説明したOCTデバイスにおいて実現することができる包括的なスキャン構成の具体例である。このスキャン構成は、単一スキャン構成のユーティリティ及び機能を拡張する設計手法を用いる。一般的に実践されている手法では、通常、特定の病理の単一の関心領域を評価するように単一スキャン構成を調整する。本発明の幾つかの実施形態では、スキャン構成1900は、単一スキャンのみによって、少なくとも2つの病理、特に、網膜及び緑内障を評価できるように設計される。図19の例示的なスキャン構成は、中心窩1920を通過する1個の水平スキャンライン1910と、均等に離間して配置された17個の垂直スキャンライン1930と、中心窩1920又はその近傍を中心として、複数回を平均化した7個の水平スキャンライン1940と、中心窩1920を中心として、複数回を平均化した1個の垂直スキャンライン1950とを含む。幾つかの実施形態では、垂直スキャンライン1930は、それぞれ500μm離間して、全体で8×7mmの領域をカバーし、水平スキャンライン1940及び垂直スキャンライン1950は、画像品質を向上させるために、5回を平均化している。この例示的なスキャン構成は、合計58個のスキャンラインからなり、図6に関連して説明したものと同様のデバイスによって、約26,000A-スキャン毎秒のスキャン速度を用いた場合、完成に約2.3秒かかり、70,000A-スキャン毎秒のスキャン速度を用いれば、より高速なスキャンを達成できる。通常、関心領域にスキャン構成を位置決めするために患者の視線の方向を誘導する固定パターンが必要である。スキャン構成1900においては、固定パターンは、好ましくは、特定の関心領域について、一時的に、中心から僅かにずれた位置に配置される。このスキャン設計によって、ユーザは、一回の単一スキャンによって少なくとも2個の関心領域における重要なデータを得ることができる。このスキャン構成1900を用いて網膜の健康状態を評価するために、網膜関心領域1960に重なるスキャンラインを用いて、解析のためのデータ及び画像表現を生成することができる。スキャン構成700を用いて緑内障を診断するためには、神経節細胞複合体ganglioncellcomplex:GCC関心領域1970に重なるスキャンラインを用いて、解析のためのデータ及び画像表現を生成することができる。セクションA1~A8において説明したスキャン構成は、関心オブジェクトの一層の理解のために有用な高分解能OCTデータを提供できる。以下では、関心オブジェクトの有用な画像表現及び量的評価を生成するために用いることできるこれらのOCTデータの様々な処理方法を説明する。パートB.OCTデータ処理B1.角膜厚マップ図3aは、角膜厚解析を可能にするOCTデータの2D表現を生成するために用いることができる例示的なフローチャートを示している。図3aのフローチャートは、コンピュータ608上で実行することができる。角膜厚測定用途のためのこの2D表現は、眼科の分野において、通常、角膜厚マップパキメトリマップ:pachymetrymapと呼ばれている。図1に示すスキャン構成を用いる図6に示すOCTシステム600は、非触方式であり、これを用いて、角膜の角膜厚情報を生成することができる。図1に示すスキャンパターン100を用いる角膜厚マップは、角膜の重要な特徴、例えば、厚さ、面曲率及び連続性等を提供できる。このような情報を用いて、患者の眼の角膜の健康状態及び緑内障等の他の眼疾患を評価することができる。また、角膜厚測定は、特に、レーシックLASIK処置の前に、十分な角膜厚を確認して、角膜からの異常な膨らみを防ぐためにも不可欠である。図3aに示すように、角膜厚マップを生成する第1のステップであるステップ310では、スキャン構成からのOCTデータを用いて、角膜表面の前方の境界を検出する。ステップ310で使用されるスキャンパターン100は、例えば、セクションA1において説明した[1024,2,121,3]スキャンパターンであってもよい。OCTデータでは、通常、異なる層及び関心領域を評価するために表面及び層セグメント化を実行する。層セグメント化には、異なるアルゴリズム、例えば、ソーベルSobel演算子又はカニーCanny演算子によるエッジ検出を用いることができる。ステップ310において前方の境界を検出した後、次のステップであるステップ320において、画像の歪み補正dewarpを行う。未処理のOCT画像は、空気媒質、角膜媒質及び水媒質における光の速度の差に起因する空気-角膜界面及び角膜-水界面における屈折によって歪んでいる。異なる媒質の屈折率の差は、媒質を通過する光の速度に影響を与える。これらの媒質の屈折率は、高い精度で既知であるため、精度の高い画像処理を行って、異なる媒質の屈折率の差に起因する歪みを除去することができる。ステップ320において歪みを取り除いた後に、ステップ330において、後方の境界を検出できる。ステップ330では、ステップ310において層セグメント化を実行するために用いられアルゴリズムと同様のアルゴリズムを用いて、後方の境界を検出することができる。一旦、これらの2つの重要な角膜の関心層が検出されると、角膜の異なる特性を取得することができる。一般的に関心が持たれる測定値は、角膜厚である。ステップ340では、角膜厚を算出できる。角膜厚は、前方の境界と後方の境界との間の距離として定義することができる。角膜厚マップを生成する最後のステップであるステップ350では、補間を実行する。各放射状スキャン101~112毎に2つの境界の間の距離を算出する。そして、補間を実行して、放射状スキャンでは捕捉されなかった厚さの値を推定することができる。このような補間は、例えば、当分野で周知の双一次補間、双三次補間又はスプライン補間等の補間法によって、一次補間又は多次補間を用いて実行できる。補間されたデータにグレイスケール又は色マップを適用して、角膜厚マップを生成することができる。図3bは、隣接するカラーバー370によって示される値に対応する厚さ値360を有する角膜厚マップの具体例である。より明るいカラーを有する画素は、厚さ値がより大きい位置を表し、より暗い画素は、厚さ値がより小さい位置を表す。B2.角膜屈折力の算出図4は、角膜の断面画像の具体例を示している。角膜屈折力とは、光を屈折させ、オブジェクトを網膜にフォーカスする角膜の能力である。角膜屈折力は、異なる媒質で屈折率が異なるために、前面410及び後面420で異なる。図4の具体例に示すように、オブジェクトの光線が眼に入射すると、光は、屈折率n0=1の空気媒質430を通過し、次に、屈折率n1=1.376の角膜媒質440を通過し、そして、屈折率n2=1.336の水媒質450を通過して網膜に達する。ここで、他のパラメータを用いてもよい例えば、水媒質450は、異なる屈折率を有していてもよい。コンピュータ608上で実行して正味角膜屈折力netcornealpowerを算出するための例示的なフローチャートを図5に示す。OCTデータは、例えば、セクションA2で上述したスキャンパターン[1024,2,81,3]を用いて取得することができる。第1のステップ510では、経線毎に前方及び後方の境界検出を実行する。経線は、図2における各スキャンライン201~208から取得されるOCTデータである。このステップでは、図3における角膜厚マップの生成で説明した境界検出法と同様の境界検出法を用いることができる。上述のように、角膜の角膜頂460を中心とする3mmの領域を選択して、中心領域の角膜屈折力を判定することができる。図4において、3mmの中心領域は、角膜頂460から1.5mmの等距離の縦の破線462によって画定されている。次のステップ520では、3mmの領域内で最適当てはめbestfitを用いて、各経線について、前方及び後方の曲率を判定する。前方の曲率及び後方の曲率の具体例は、それぞれ曲線415、425として強調表示されている。次のステップであるステップ530では、各経線について、前方及び後方の屈折力を判定する。前方の屈折力は、以下の式を用いて計算できる。K=nafter-nbefore/Rここで、Kは、表面の屈折力であり、nafterは、表面の後の媒質の屈折率であり、nbeforeは、表面の前の媒質の屈折率であり、Rは、表面の曲率半径である。図4に示すように、前方の屈折力Kaは、nafter=n1、nbefore=n0、及びR=Ra、並びに前面の曲率半径によって示される。同様に後方の屈折力Kpは、nafter=n2、nbefore=n1及びR=Rp、並びに後面の曲率半径によって示される。ステップ540では、図2のスキャン201~208からの各経線のKa及びKpを算出し、これらを平均化して、各スキャンについて、前方及び後方の屈折力を得る。各スキャンの前方及び後方の屈折力を判定した後に、ステップ550において、厚いレンズの式thicklensformulaを用いて、各スキャンについての角膜屈折力を算出できる。そして、所望の繰り返しスキャンのそれぞれについてステップ510からステップ550を繰り返して、屈折力演算の信頼度及び精度を向上させることができる。正味角膜屈折力を推定する最後のステップ560では、3回繰り返されたスキャンから相互の差分が最小の角膜屈折力のメジアンを得る。B3.処理済みデータと他のイメージング方式との整列処理されたOCTデータ、例えば、上述した角膜厚マップは、臨床用途のための有用な情報を提供できる。取得されたOCTデータは、他のイメージング方式と組み合わせることによって、更に有用なものとなる。本発明の幾つかの実施形態では、OCTデータと、角膜トポグラフィシステムが取得した画像とを整列させ、臨床的機能を高めるために同時に並べられたトポグラフィ情報とトモグラフィ情報とを提供することができる。OCTデータは、目印の識別によって、他のイメージング方式による画像と整列させることができる。角膜は、x-y平面において、角膜の中心又はその近傍に頂点を有する凸面である。角膜頂は、図1のスキャン構成を用いて取得されたOCTデータから、各OCT放射状スキャンにおいて、反射強度が最高の画素の座標を発見することによって検出でき、これを整列のための有用な目印として用いることができる。強度プロファイリングヒストグラムを用いて、OCTデータ内の角膜頂を高い信頼度で検出することができる。例えば、角膜頂のx位置及びy位置は、それぞれ水平OCTx-zスキャンのx-位置及び垂直OCTy-zスキャンのy-位置によって判定できる。角膜頂は、角膜の中心の正確な推定位置を提供し、これは、OCTデータを他のイメージング方式、例えば、プラチドPlacidoベースのトポグラフィシステム等によって生成された角膜トポグラフィマップに整列させることに役立つ。幾つかの状況では、異なる角膜構造のために、角膜の中心位置を特定する目印として、角膜頂を用いることに代えて、虹彩中心又は瞳孔中心を用いて、OCTデータを他の方式と結合してもよい。幾つかの実施形態では、図1に示すOCTの放射状スキャン及び円形スキャンと同期させて、虹彩ビデオ画像のシーケンスを捕捉することができる。上述のように、動的閾値処理及び境界検出に基づく画像処理技術を用いて、虹彩ビデオ画像における瞳孔中心の位置を特定することができる。そして、画像位置合わせを用いて、瞳孔中心に対するOCTデータのx位置及びy位置を発見する。幾つかの実施形態では、図12に示すように、データ整列及び位置合わせのための解剖学的な目印として、角膜と強膜白眼の境界における角膜輪部1210を用いることができる。本発明の幾つかの実施形態では、OCT角膜厚マップから導出された前方の角膜表面の隆起マップを、角膜トポグラフィイメージングから導出された隆起マップに対して位置合わせする。B4.角膜屈折力マップ図13は、角膜トポグラフィイメージング1310及びOCT角膜厚スキャン1330を統合することによって総合的角膜屈折力マップを生成するための例示的なフローチャートである。上述したトポグラフィイメージングから、少なくとも5つの角膜前方屈折力マップcornealanteriorpowermap1320、すなわち軸方向湾曲マップaxialcurvaturemap、接曲率マップtangentialcurvaturemap、隆起マップelevationmap、屈折力マップrefractivepowermap及び高次収差マップhighorderaberrationsmapを生成することができる。OCT角膜厚スキャンに関しては、OCT角膜厚スキャンから少なくとも1つの角膜厚マップ1340を生成することができる。OCT角膜厚マップ生成のための演算方法については、先にセクションB1で説明した通りである。マップ位置合わせステップ1350では、OCTスキャンステップ1330の間に取得されたビデオ画像のシーケンス又は角膜トポグラフィイメージングステップ1310において取得されたデータから生成された隆起マップに対して、角膜厚マップを位置合わせする。マップ位置合わせの後、角膜後面Spx,yは、以下の式から容易に算出することができるステップ1360。Spx,y=Sax,yTx,yここで、Sax,y及びTx,yは、それぞれ空間位置x,yにおける前面z値及び角膜厚値を表す。後面Spx,yが判定され、これに関連するパワーマップKpx,yが算出されると、以下の式から、総合的角膜屈折力マップKx,yを容易に生成することができるステップ1370。Kx,y=Kax,yKpx,yここで、前方のパワーマップKax,yは,角膜トポグラフィデータの画像分析によって算出される。B5.隅角間AngletoAngle:ATA測定図14に示すように、前房深度AnteriorChamberDepth:ACDは、角膜の後方の頂点点A及び水晶体の前方の頂点点Bの間の距離として解釈される。前房幅AnteriorChamberWidth:ACWは、2つの隅角点C及びDの間の水平径である。隅角点は、外挿された後方の角膜の曲線及び前方の虹彩曲線の交点によって判定される。また、幾つかの文献では、ACWは、虹彩根の水平径として定義されている。図15に示すように、強膜岬ポイントEから約500μmセグメントCD前方における隅角開放距離AngleOpeningDistance:AODAOD500及び強膜岬ポイントEから約750μmセグメントAB前方におけるAODAOD750は、角膜内皮と、強膜岬ポイントEから約500μm又は750μmにおいて、小柱網に沿って引かれた線に直交する前方虹彩までの距離として定義される。強膜岬から約500μm又は750μmにおける小柱虹彩空間面積TrabecularIrisSpaceArea:TISAであるTISA500領域CDFE又はTISA750領域ABFEは、角膜内皮、小柱網及び強膜岬ポイントEから約500μm又は750μmの距離だけ離れた前方の虹彩表面によって画定された面積として定義される。これらの測定値は、開放隅角緑内障openangleglaucoma及び閉塞隅角緑内障closedangleglaucoma等の様々な眼の病理の診断のために、臨床的に有用であることがある。本発明の好ましい実施形態では、これらのパラメータは、自動的に算出される。更に、角膜弁厚ツールcornealflapthicknesstool、隅角AODツール、隅角TISAツール、ACW/ACDツール、フェイキックPhakicIOLツールを含む多くのコンピュータ補助ユーザインタフェースツールによって手動キャリパを補助することができる。B6.水晶体測定水晶体厚は、IOL屈折率算定において重要である。この測定によって、独立した水浸式超音波処置immersionultrasoundprocedureの必要性をなくし、検査処理を能率化することによって貴重な時間を節約することができる。図16に示すように、水晶体厚は、水晶体の頂部点Aから底部点Bにかけて測定される。これに加えて、水晶体の不透明度を評価してもよい。本発明の好ましい実施形態では、これらのパラメータは、自動的に算出される。水晶体厚ツール及び水晶体不透明度ツールを含む多くのコンピュータ補助ユーザインタフェースツールによって手動キャリパを補助することができる。B7.眼軸長AxialLength:AL測定眼軸長は、視線の方向に沿った角膜頂から網膜RPEまでの距離である。図8aに示すように、複数のA-スキャン又はB-スキャン830を用いて、角膜の画像及び網膜画像が同時に取得される。図17に示すように、A-スキャン組織内方向における角膜頂のz位置をzcとし、視線に沿った位置をxとして、角膜頂の位置は、最も明るいスポットの位置zc,xを特定することによって検出される。また、図9bに示すように、x垂直方向における全ての強度値を合計又は平均した強度プロフィルのピークの位置を特定することによって、網膜RPEのzr位置を検出できる。重度白内障患者については、網膜の信号の一部をブロック1010:図10aの矢印することがある。このような場合であっても、図10bに示すように、強度プロフィルのピークの位置を特定することによって、網膜RPEのzr位置を検出できる。ボルメトリック眼軸長スキャンパターンに基づく測定では、y方向すなわち、図8b及び図8cの紙面と直交する方向の複数のB-スキャンを以外は、角膜頂検出及び網膜の位置判定を同様に実行できる。角膜頂の位置は、A-スキャン組織内方向における角膜頂のz位置をzcとし、視線に沿った位置をx,yとして、最も明るいスポットの位置zc,x,yを特定することによって検出される。網膜RPEのzr位置は、x垂直及びy図9又は図10の紙面と直交する方向における全ての強度値を合計又は平均した強度プロフィルのピークの位置を特定することによって検出できる。AL測定を超音波測定又は網膜ILMの位置に一致させるために調整係数を加えてもよい。AL測定を網膜IS/OS層の位置に一致させるために他の調整係数を加えてもよい。本発明の幾つかの実施形態では、図18に示すように、眼軸長測定は、水晶体厚が加えられた強度プロフィルによって表される。なお、本発明の範囲内で当業者に明らかな代替及び変更を適用することができる。例えば、OCTスキャン速度、スキャン長、スキャン構成設計パラメータの異なる値繰り返される経線及びスキャンの向き及び数は、ここに開示した特定の実施形態から変更することができる。"