"異常を検出するべくOCT画像を分析する方法であって、上側反射層および下側反射層を少なくとも含み、さらに複数の点を含むOCT画像を取得して、デジタルメモリに前記OCT画像を格納する段階と、点分析対象領域として、前記OCT画像のうち前記上側反射層の少なくとも一部を分離する段階と、それぞれ異なる色に対応する複数の異なるピクセル値範囲を決定する離散化処理を実行する段階と、一の決定したピクセル値範囲に基づいて、前記OCT画像の前記上側反射層の複数の点に一の色を割り当てる段階と、一の色が割り当てられた前記複数の点を計数する段階とを備える方法。前記上側反射層の少なくとも一部を分離する段階は、前記OCT画像をグレースケール画像に変換する段階と、前記グレースケール画像を二値化する段階と、前記グレースケール画像において中点を定義する段階と、前記中点より上方の領域を分離する段階とを有する請求項1に記載の方法。前記上側反射層の少なくとも一部を分離する段階は、前記OCT画像に対してブロブ抽出処理を実行して一群のブロブを生成する段階と、前記一群のブロブから最大ブロブを選択する段階と、前記最大ブロブの領域をマッピングする段階と、前記最大ブロブの前記領域のマッピングに基づいて、前記上側反射層の領域において点分析を実行する段階とを有する請求項1に記載の方法。4つの異なるピクセル値範囲を決定する段階を備え、前記4つの異なるピクセル値範囲は、4つの異なる色に対応する請求項1に記載の方法。前記4つの異なる色は、赤色、黄色、緑色および青色である請求項4に記載の方法。前記複数の点を計数して、前記4つの異なる色の各色の点の絶対数を得る段階をさらに備える請求項5に記載の方法。通常のOCT画像について決定された点の絶対数に対して、前記4つの異なる色の各色の点の絶対数を比較する段階をさらに備え前記通常のOCT画像について決定された点の絶対数は、データベースに格納されている請求項6に記載の方法。前記比較する段階に基づき、異常の可能性を含む結果を生成する段階をさらに備える請求項7に記載の方法。前記赤色の点および前記黄色の点を第1のグループとし、前記緑色の点および前記青色の点を第2のグループとするグループ分けを行う段階と、前記第1のグループの前記赤色の点および前記黄色の点の数を計数し、前記第2のグループの前記緑色の点および前記青色の点の数を計数する段階と、前記第2のグループに含まれる点に対する前記第1のグループに含まれる点の比率を求める段階とをさらに備える請求項5に記載の方法。前記第2のグループに含まれる点に対する前記第1のグループに含まれる点の前記比率に基づき、指標を生成する段階をさらに備える請求項9に記載の方法。前記上側反射層は複数のセクタを含み、前記4つの異なる色の各色の点の絶対数を比較する段階は、前記セクタ毎に実行される請求項7に記載の方法。前記複数のセクタのうち第1のセクタに含まれる点の数を、前記複数のセクタのうち第2のセクタに含まれる点の数と比較する請求項11に記載の方法。前記上側反射層は複数のセクタを含み、前記比率を求める段階は、前記複数のセクタに対して実行される請求項9に記載の方法。異常を検出するべく視神経を分析する方法であって、上側反射層および下側反射層を少なくとも含み、複数の点をさらに含む、視神経のOCT画像を取得して、前記OCT画像をデジタルメモリに格納する段階と、前記視神経の前記OCT画像を複数のスライスに分割する段階と、それぞれ異なる色に対応する複数の異なるピクセル値範囲を決定する離散化処理を実行する段階と、一の決定されたピクセル値範囲に基づき、前記OCT画像の前記上側反射層に含まれる複数の点に一の色を割り当てる段階と、一の色が割り当てられた前記複数の点を計数する段階とを備える方法。4つの異なるピクセル値範囲を決定する段階をさらに備え、前記4つの異なるピクセル値範囲は、4つの異なる色に対応する請求項14に記載の方法。前記4つの異なる色は、赤色、黄色、緑色および青色である請求項15に記載の方法。前記赤色の点および前記黄色の点を第1のグループとし、前記緑色の点および前記青色の点を第2のグループとするグループ分けを行う段階と、前記第1のグループの前記赤色の点および前記黄色の点の数を計数し、前記第2のグループの前記緑色の点および前記青色の点の数を計数する段階と、前記第2のグループに含まれる点に対する前記第1のグループに含まれる点の比率を決定する段階とをさらに備える請求項16に記載の方法。OCT画像を分析する方法であって、複数の点を含むOCT画像を取得する段階と、前記OCT画像の上側反射層の一部を分離する段階と、離散化処理を実行する段階と、前記OCT画像において複数の点を検出する段階と、前記OCT画像において検出された前記複数の点を分類する段階と、前記OCT画像で分類された前記複数の点を計数する段階とを備える方法。本発明は、網膜の画像全体に分散した点を数値化する特別なソフトウェアを備えたコンピュータを利用する新型システムに関する。点毎に表す生体細胞の種類が異なり、点の絶対数および割合を数値化することによって、OCT画像から多くの診断情報が追加で得られる。また、本発明に係るシステムでは、径方向スキャンで点の離散化および数値化を行うことで、視神経篩板の分析を実行する。軸索細胞および支持結合組織を表す点をカウントして、緑内障に一致する状態として反射率の低下が見られるか否かを判断する。通常のOCT画像は、上側のRNFLおよび下型のRNFLに分散している少なくとも4つの異なる色の点を持つことを特徴とする。赤色、黄色、緑色、および青色の点がある。赤色および黄色の点これに代えて、本明細書ではホット点と呼ぶは、軸索および神経節細胞を表し、緑色および青色の点これに代えて、本明細書ではコールド点と呼ぶはグリア細胞および他の支持細胞を表す。健常なRNFLでは、支持細胞よりも神経細胞の方が多くこのため、コールド点よりもホット点の方が多い、軸索は、光源に対して垂直に配向されているので、他の種類の細胞よりも反射率が高い。しかし、緑内障という疾患の進行では、軸索が失われ、OCT画像でのホット点が減少することになり、ホット点およびコールド点の差が小さくなる。緑内障を患っている目では、ホット点とコールド点との比率が1に近くなる場合がある。本発明に係るシステムは、各色の点の絶対数を数値化する特別なソフトウェアを利用して、ホット点とコールド点との比率を算出し、当該比率を分析してRNFLが健常であるか否かの指標を生成する。この比率が1に近いほど、検査対象の目が緑内障を患っている可能性が高くなる。この比率を決定する処理は、OCT画像全体でも行われるし、セクタ毎でも実行される。比率分析に加えて、各色の点の絶対数を、データベースに格納されている通常絶対数と比較して、罹患可能性を判断する。通常数は、健常な患者のOCT画像を検査して、通常時の点の数および分布を判断することによって導出される。絶対数の比較もまた、OCT画像全体でも、セクタ毎でも実行される。同様の分析は、従来のOCT撮像技術を利用して得られる視神経の径方向スキャン結果および平行スキャン結果に対して行われる。ホット点およびコールド点をカウントして、ホット点およびコールド点の絶対数およびホット点/コールド点の比率を求める。このような分析は、径方向および平行方向のスライス毎に、そして、全部をまとめると視神経を表す複数のスライスを組み合わせたものに対して実行される。全体的な分析およびスライス毎の分析は、点の絶対数と基準データベースとの比較、および、ホット点/コールド点の比率の分析を含む。上述した図面を参照しつつ本発明の実施形態を以下で説明する。しかし、本発明の本明細書の図面および説明は、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。本発明について本明細書で記載した内容は、本発明の意図から逸脱することなく、さまざまな点で変形することが可能であると理解されたい。また、本明細書で説明する特徴を省略するとしてもよい、特徴を追加するとしてもよいし、および/または、本明細書で説明する特徴を、本明細書で記載した特定の組み合わせとは異なる方法で組み合わせるとしてもよいし、これらは全て本発明の意図から逸脱しないものとする。上述したように、本発明は、RNFLの内部構造を評価し、数値化分析を実行するための方法および新型ソフトウェアプログラムに関する。この目的は、従来の未加工のOCTデータおよび/またはOCT画像に対してコンピュータで実行する新規のプロセスおよび統計学的分析によって実現する。図1は、OCT検査結果12を示す概略図である。上述したように、現在の技術水準では、RNFLの厚みを測定して、疾患が発生している可能性を判断する。通常のOCT分析は、上側反射層の上側境界と下側境界との間の距離を測定してRNFLが薄くなっているか否かを検出するために行われる。しかし、このような分析では、内部欠陥を検査または検出できない。実際、内部欠陥はRNFLが薄くなるよりも前に発生する場合があるので、このような欠陥を検出することで、眼疾患をより早期に検出することが可能になる。図2は、局所欠陥の一部を強調している図1のOCT画像である。図示しているように、RNFLには色の無い領域14が数多く点在している。これらは、反射率がゼロまたは低くなった領域である。上述したように、反射率が低くなるということは、網膜血管または網膜細胞が欠損していることを意味するとしてよい。このため、緑内障等の眼疾患をできる限り早い段階で検出するのであれば、このような局所欠陥を観察することが重要になる。また、本発明に係るシステムおよび方法では、同様に疾患の早期徴候を検出するべく、OCT画像内の特定の細胞の種類および量を分析して解釈する。本発明に係る分析の最初のステップは、RNFLを残りのOCT画像から分離して、RNFLに対して分析を実行できるようにする。RNFL領域がこのように分離されると、本発明に係るシステムは、以下で説明するように、構造の分析を実行する。本発明の一実施形態によると、RNFLは以下のようにして分離する。未加工データ、JPEG、TIFF等の任意のデジタル形式で格納されているOCT画像12から、本来の画像の色を、グレースケール画像に変換する。ソフトウェアは、グレースケール画像を構成しているピクセル値を測定して、平均グレースケール階調を決定する。平均階調をしきい値に設定して、画像のピクセルを二値化して、黒または白とする。しきい値よりも高い値の画像ピクセルは白に変換して、しきい値よりも低い値の画像ピクセルは、黒に変換する。コンピュータは、縦列毎にOCT画像全体に対して二値化プロセスを実行する。このような二値化を行うと、画像の略中点に細い黒の横列16が生じる。この細い黒の横列のすぐ上方にある画像部分18を、RNFLの分析で利用する。一例として、<100111100011100010>が1つの縦列を表すと仮定し、0が黒い点を表し、1が白い点を表す。この縦列は、<1、-2、4、-3、3、-3、1、-1>とグループ分けグループ分けAする。負の数は連続した黒の点の量を表し、正の数は、連続した白の点の量を表す。このグループを降順に並び変えて、<4、3、1、1、-1、-2、-3、-3>とするグループ分けB。最初の数字および2番目の数字4および3は、連続する白の横列から成るグループのうち最大のグループの2つを表している。ソフトウェアは、グループ分けBの最初の2つの数字連続した白の横列から成るグループのうち最大のグループ2つを表している、本例では4および3を取り出して、グループ分けAでのそれぞれの位置を特定するように設定されている。グループ分けAで4および3が特定されると、ソフトウェアは、4と3との間にある数字つまり、グループ分けAにおいて、グループ分けBで特定された最も大きい2つの正の数の間にあった、数字を特定する。この例では、4と3とにはさまれているのは-3であることが分かる。-3で表されている3つの連続した黒の横列のグループが、中央の黒の点と判断され、この縦列を分割するものとして算出される。この点を中点と呼ぶ。ソフトウェアは、中点16よりも下方の下側画像部分20は無視して、RNFL分析については中点16よりも上方の部分のみ分析するように構成されている。上述した例のグループ分けAについて、-3は、中点を表し、<1、-2、4>は、RNFL分析を行う領域を表すこれらの数字は、縦列の上端から始まるものと仮定される。<3、-3、1、-1>と表されるグループが、中点より下方であり、無視される。本発明の別の実施形態によると、画像認識技術を利用して、分析のためにRNFL領域を分離する。本実施形態によると、RNFL領域を抽出する演算は、例えば、連結成分抽出connectedcomponentlabeling、ブロブblob抽出、領域ラベリング等の演算を用いて実現する。このような演算子を適用する前に、1以上のデジタルフィルタリング処理、例えば、メディアンフィルタ等を利用して、ノイズを低減するとしてよい。エロージョンerosionおよびダイレーションdilationといった他の演算を利用するとしてもよい。好ましい実施形態では、連結成分抽出フィルタCCLを利用して、OCT画像をスキャンして、ピクセルをグループ分けして、ピクセルの連結性に基づいて複数の成分に分割する。全てのグループ分けを決定すると、各ピクセルを、割り当てられている成分例えば、ブロブに応じてラベリングする。図3を参照すると、OCT画像には、上側反射層22および下側反射層24を規定している2つの主要ブロブが見られる。CCLフィルタは、n個のブロブを生成し、システムでは、最も大きいk個のブロブを利用する。尚、k<<nであり、k>2である。k個のブロブは、最大値から最小値へと並び替えられる。上側反射層、つまり、RNFL分析を行う領域を分離する場合、最小サイズの最初のブロブ上から下へとスキャンするが上側層22を規定する。ブロブを上側層のフットプリントとして用いることによって、システムは、ブロブを横切るように横方向に移動して、全てのギャップを埋める。下側反射層RNFL分析では利用されないを決定するべく、システムは、最大ブロブ22よりも緯度が低い、残っている2番目に大きいブロブ24を認識する。上側層と同様に、ブロブを横切るように横方向に移動してギャップを埋める。両方のブロブつまり、上側反射領域22および下側反射領域24をこのように特定した後、上側ブロブ22の上部境界26および下側ブロブ24の上部境界28を規定する点のリストを生成する。この点のリストは、上側反射層を規定し、構造分析の領域として指定される。上側反射層より上方の部分は無視する。図4は、上側反射層を示す抽出画像である。この点のリストは、最小二乗法を利用して、最良近似多項式を算出することによって平滑化されると理解されたい。さらに、多項式はわずかに増加させて所定の定数アルゴリズムパラメータを用いて上側層の一部を含まないようにするとしてよい。OCT画像の上側反射領域は、複数の点で構成される図5の拡大図が最も分かり易い。システムは、OCT画像のうちRNFL分析を行う領域またはその一部である上側反射領域を特定すると、元のOCT画像デジタルメモリに格納されており、JPEG、TIFF、GIFF、PDF等任意のファイル形式で、または、OCTデバイスから得られたままの未加工のデータとして、保存されているへと戻り、上側反射層として分離された領域に対して点分析を実行する。カラー画像を利用して、ソフトウェアは、RNFLの画像全体に分散しているさまざまな色の点を検出、分類およびカウントする前に、離散化処理を実行する。離散化処理は、各色について、取り得るピクセル色値の範囲を決定することを意味する。好ましくは、複数の同様の色/階調から成る大きいスペクトルを含むように、広い範囲の値とする。例えば、明るいピンク色、暗いピンク色、明るい赤色、暗い赤色、えび茶色を含む色の範囲は、赤と分類する。検出すべき他の色例えば、黄色、緑および青色についても、同様に色の範囲を設定する。このような色範囲のルールを利用して、ソフトウェアはこの後、各点を分析して、4つ以上の色のうち1つに分類する。例えば、検出された点毎に、システムはピクセル値の範囲を決定する。ピクセル値範囲に基づき、点には色が割り当てられる。本発明の実施形態によると、ソフトウェアは、離散化によってOCT画像を4つの色黄色、赤色、緑色および青色に分類する。このため、各色は<R,G,B>の3色から成る組み合わせと見なされる。尚、Rは赤色、Gは緑色、および、Bは青色である。4つのクラスつまり、代表点は、黄色=<0,1,1>、赤色=<1,0,0>、緑色=<0,1,0>、および青色=<0,0,1>と定義される。所与の点は、所与のクラスに対する距離に応じて当該クラスに属するものとする。2つの3D点の間の距離は、以下の式で算出される。本発明の一実施形態によると、グレースケールのOCT画像を点分析に用いる。本実施形態によると、ピクセル値の所定のしきい値を、さまざまな階調に対応付ける。ソフトウェアは、OCT画像を、離散化により4つの階調に分類する。ソフトウェアは、所与の点と対応する近い階調との間の距離の同じ原則を利用する。画像を分析すると、コンピュータは、各分類の点の数を集計する。コンピュータは、それぞれの点の集計結果を、基準データベースの同様の集計結果と比較して、基準からの逸脱度に基づきスコアを導き出す。本発明の実施形態によると、この比較は、分析された特定のOCTの一部について実行され、OCT画像全体について実行される。これに加えて、または、これに代えて、コンピュータは、各分類の点の集計結果に基づき、点同士の比率を求めるべく比率分析を実行する。最も好ましいのは、コンピュータが、ホット点の数に対するコールド点の数を検査することである。一の好ましい実施形態によると、コンピュータは、ホット点とコールド点との間の関係を説明するべく数値指標を割り当てる。この指標は、0と1との間の数字で表現され、少ない方の点の数を多い方の点の数で除算することで得られる。この数値が1に近くなるほど、緑内障の症状が見られる可能性が高くなる。これは、健常な目では、支持細胞よりも軸索の方が多いので、コールド点よりもホット点の方が多くなるためである。しかし、軸索損失が発生すると、軸索と支持細胞との比率は小さくなり、結果的には、コールド点に対するホット点の数が少なくなる。緑内障を患った目では、この比率は、上述した指標で言うと、1という高い値になる場合がある。本発明の一実施形態によると、得られた指標を通常指標と比較して、得られた指標と通常指標との差分の程度に基づいてスコアを生成する。スコアが高い場合には、得られた指標と通常指標との差分の程度が大きく、逆もまた然りである。別の好ましい実施形態によると、比率分析は、全てのホット点つまり、赤色の点および黄色の点の集計結果を合計し、コールド点つまり、緑色の点および青色の点の集計結果を合計し、ホット点対コールド点の総比率を求めることによって行う。実施形態によると、比率分析はセクタ毎に行う。この実施形態によると、OCT画像全体を複数のセクタに分割する。各セクタは、個別に分析する。好ましい実施形態によると、OCT画像全体を12個から16個のセクタに分割する。本発明の一実施形態によると、各セクタをさらに、上側部分および下側部分に分割する。絶対数比較および比率決定等の分析は、セクタ毎に、上側部分および下側部分のそれぞれについて実行する。別の実施形態によると、上述した比率決定に加えて、または、それを補完する分析として、各分類の点の絶対数を、通常の健常なOCT結果を格納しているデータベースに保存されている対応する点の数と比較する。つまり、コンピュータには、健常な症状を見せる人で見られる各分類の点の通常分布の範囲がプログラミングされている。OCT画像の分析の一環として、コンピュータは、各分類の点の数を、この特定の分類の点の通常の数と比較する。分析されたOCT画像に含まれる点の絶対数が通常の範囲内に無い場合、緑内障を患っている可能性がある。本発明の好ましい実施形態によると、通常の範囲、異常の範囲、および、その間にある境界線の範囲がある。つまり、好ましい実施形態では、通常と異常との間には明確な分断が無い。逆に、絶対数が通常の範囲内であれば、システムは、RNFLが通常であると判断する。数字が通常範囲から十分に離れていればつまり、軸索細胞に大きな減少が見られれば、システムは、RNFLが異常であると見なす。数字が極値の間にあれば、システムは、RNFLが境界線であると判断する。好ましい実施形態によると、システムは、上述したようにつまり、比率分析または絶対数比較比較することで、結果または指標を生成する例えば、表示スクリーン上に測定値を表示したり、印刷したり等する。好ましい実施形態によると、コンピュータは、通常、異常および境界線のうち1つを生成する。これに代えて、コンピュータは、点分析に基づき、画像がどの程度通常または異常に近いかを示す指標を生成する。尚、点分析および構造分析といった用語は、本明細書で用いる場合、OCT画像に分散した点を計数して、本明細書で説明したように、点の絶対数を比較するか、または、点の絶対数の比率を算出することで、その数を分析する方法を広く意味する。臨床医は、境界線という結果が出た患者をフォローして、疾患の進行が検出され得るか否かを判断することを希望する場合がある。重要な点は、本発明によれば、臨床医は、次回の測定値と比較する絶対数を持つという利点を得ることにある。さらに、臨床医は、全体的に測定値を比較することに加えて、セグメント単位での比較を何度も繰り返すことができる。これによって、眼疾患について局所的で非常に高精度の検査を実行することが可能となる。図5は、その一部において、局所欠陥を示すOCT画像である。局所欠陥の領域は、拡大して円32で囲っている。図示しているように、円で囲った領域内では、残りの反射層円32の外側の領域に比べて、ドットの密度が少なくなっている。同図から分かるように、RNFLのうち罹患していない領域では、点34が密につまっており互いに接している。しかし、円32で囲った領域には、点がない空間36があるまたは、OCT画像の黒点。このような欠陥は、RNFLのセクタ化を利用する本発明に係るシステムによって、つまり、上述した方法のうち1つで、特定され得る。例えば、セクタ毎の分析を利用して、円で囲った領域は、点が無い領域または、黒点があることから、このセクタ内の点の絶対数は少なくなっているので、異常であると判断される。このように点の数が少なくなっていることは、基準セクタと比較して算出されるとしてよく、または、同じOCT画像内の隣接するセクタと比較して算出されるとしてよい。これに加えて、または、これに代えて、図5に示す欠陥は、比率分析を行った結果検出されるとしてもよい。つまり、点が無い領域36が一の特定の種類の細胞例えば、ホット点が無くなることで発生している場合、円で囲ったセクタ内のホット点とコールド点との比率は、上述したように、異常を示す。図5に示す欠陥は画像の全体分析に基づいても検出され得ると理解されたい。つまり、通常のホット点対コールド点の比率が全体的に逆転していることによって、または、上述したように、点の絶対数が減っていることによって、欠陥が発生していると判断されるとしてよい。本発明の別の実施形態によると、上述した比率分析および/または絶対数分析は、視神経篩板の画像に対して実行される。視神経のOCT画像は通常、組み合わせると視神経を表す1枚のピザが複数のスライスから成る円であるのと略同様複数例えば、6枚のスライスを含む。緑内障を患った目では、視神経による光の反射が、健常な目に比べると、弱い。このように反射率が低下すると、OCT画像でホット点が減る。反射率が低下すると、ホット点はさらに少なくなっていく。上述したのと同様の方法で、システムは、存在するホット点の数を数値化して、緑内障が存在する可能性を判断する。上述したように、ホット点の絶対数および相対数を求めて、所定の通常の範囲と比較する。この比較は、スライス毎に実行され、視神経の画像全体に対しても実行される。また、比率は、上述した方法に従って求められる。つまり、コールド点の絶対数に対するホット点の絶対数に基づき、数値指標またはスコアを求める。スコアは、ホット点とコールド点との差異の程度を表している。スコアは、緑内障が発生している可能性を判断するために利用される。尚、本明細書で説明するシステムおよび方法は、網膜画像で利用することに限定されるものではなく、本発明に係るシステムは人体のさまざまな箇所の組織を分析するために用いられ得ることに留意されたい。本開示で説明する原理は、広義には、軸索またはその他の種類の細胞に対応する識別子を数値化することによる組織画像の分析に関する。本明細書で説明したOCT画像の分析は、さまざまな演算を実行する特別なソフトウェアを持つコンピュータによって実行される。演算を制御して、ルーチンを実行し、データを格納するために用いられるコンピュータは、少なくとも1以上のプロセッサおよびメモリストレージデバイスを備えるとしてよい。コンピュータはさらに、外部と情報をやり取りするべく、多くの入出力を受信するとしてよい。コンピュータは、オペレーティングシステムおよびソフトウェアアプリケーション、本明細書で説明したルーチンおよびシステムを実行するコンポーネントおよびプログラムの制御下で動作する。概して、本発明の実施形態を実装するべく実行されるルーチンは、オペレーティングシステムまたは特定のアプリケーション、コンポーネント、プログラム、オブジェクト、モジュールまたは命令列の一部として実装されるか否かに関わらず、本明細書において、システムまたはソフトウェアと呼ぶ。図6は、本発明の実施形態に係るソフトウェアによって実行されるステップの一部を説明するためのフローチャートである。ステップ40においてS40と図示、関連技術分野で公知の方法でOCT画像を取得する。OCT画像はこの後、ソフトウェアによってグレースケールに変換されS42、二値化されるS44。ソフトウェアはこの後、例えば、上述した方法を用いて中点の位置を特定しS46、中点より上方の領域を分析のために分離するS48。対象領域を分離して画定すると、システムは、分離された領域をマップとして利用する。つまり、システムは、元のカラーOCT画像に対して、しかし、上述したように、分離した領域に対してのみ、点分析を実行するS50。これに代えて、システムは、グレースケールOCT画像に対して点分析を実行するS52。図7は、本発明の別の実施形態における、ソフトウェアによって実行されるステップを示すフローチャートである。S54において、OCT画像を取得する。この後、システムは、CCL処理を実行してブロブを検出するS56。S56で検出した一群のブロブから、最大のブロブを選択するS58。同様に、S56で検出した一群のブロブから、二番目に大きいブロブをこの後検出するS60。最初のブロブは、上側反射層として分離するS62。この後、OCT画像のうち最初のブロブで画定される領域に対して、点分析を実行するS64。本明細書で説明するシステムは、人体のさまざまな箇所から採取したさまざまな種類の組織のOCT画像を分析するためにも利用され得る。例えば、動脈壁を可視化するべくOCTを利用することは、関連技術分野で公知である。しかし、本発明に係るシステムによれば、動脈を可視化することに加えて、臨床医は、心臓病に関連するさまざまな種類の細胞および/または血小板を数値化することができるようになる。神経学の分野では、本発明に係るシステムは、OCTと組み合わせて、複数の硬化症または任意のその他の神経-眼疾患に関連付けられている神経細胞の喪失を数値化するために用いることができる。歯科学の分野では、本発明は、OCT画像のエナメル構造またはその他の組織構造を数値化するために用いられ得る。当業者であれば、本発明は医療分野/生物化学分野に限定されないものと理解されたい。逆に、本発明は、任意のOCT画像を構成している複数の層の内容を数値化するために用いられ得る。例えば、OCTは、絵画に含まれる複数の顔料層を個別に正確に検出することが分かっている。本発明は、特定された層に含まれるさまざまな塗料/顔料を数値化するために利用することができる。具体的な実施形態を参照しつつ本発明を説明してきたが、さまざまな点でさらに変形および変更が可能であることが当業者には明らかであり、上記の説明は本発明を限定することを意味するものではないと理解されたい。本願はこのような変形例および変更例もすべて含むものとする。"