特開 2024-131552 教師データ生成システム、機械学習システム、ＯＣＴシステム、教師データ生成方法および教師データ生成プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024131552

(43)【公開日】2024-09-30

(54)【発明の名称】教師データ生成システム、機械学習システム、ＯＣＴシステム、教師データ生成方法および教師データ生成プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/10 20060101AFI20240920BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20240920BHJP

   G06V 10/774 20220101ALI20240920BHJP

   G01N 21/17 20060101ALI20240920BHJP

【ＦＩ】

A61B3/10 100

G06N20/00 130

G06V10/774

G01N21/17 630

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023041887

(22)【出願日】2023-03-16

(71)【出願人】

【識別番号】501299406

【氏名又は名称】株式会社トーメーコーポレーション

(74)【代理人】

【識別番号】110000660

【氏名又は名称】Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｐａｒｔｎｅｒｓ弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】山成 正宏

(72)【発明者】

【氏名】岡本 圭一郎

(72)【発明者】

【氏名】東田 理沙

【テーマコード（参考）】

2G059

4C316

5L096

【Ｆターム（参考）】

2G059AA05

2G059BB08

2G059BB12

2G059EE02

2G059EE05

2G059EE09

2G059FF02

2G059GG01

2G059GG09

2G059JJ17

2G059JJ19

2G059JJ22

2G059MM01

2G059MM09

2G059MM10

4C316AB04

4C316AB08

4C316AB11

4C316FB21

4C316FZ01

5L096HA11

5L096KA04

5L096KA15

(57)【要約】

【課題】効率的に教師データを生成する技術の提供。
【解決手段】偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得する測定情報取得部と、前記測定情報に基づいて、前記測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する偏光ＯＣＴ画像取得部と、前記測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって前記測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する従来型ＯＣＴ画像取得部と、前記偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の前記従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する教師データ生成部と、を備える教師データ生成システムを構成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得する測定情報取得部と、
前記測定情報に基づいて、前記測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する偏光ＯＣＴ画像取得部と、
前記測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって前記測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する従来型ＯＣＴ画像取得部と、
前記偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の前記従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する教師データ生成部と、
を備える教師データ生成システム。

【請求項2】

前記測定情報は、
前記測定対象物の偏光特性を示すジョーンズ行列である、
請求項１に記載の教師データ生成システム。

【請求項3】

前記測定情報は、
前記偏光感受型ＯＣＴによって測定された干渉光のジョーンズベクトルである、
請求項１または請求項２に記載の教師データ生成システム。

【請求項4】

前記従来型ＯＣＴ画像取得部は、
前記測定情報に基づいて、前記測定対象物から出力された測定光のジョーンズベクトルを取得し、前記測定光のジョーンズベクトルの偏光状態を変化させる偏光操作であって、互いに異なる前記偏光操作を複数回実行し、それぞれの前記偏光操作後の成分に基づいて複数の前記従来型ＯＣＴ画像を取得する、
請求項１または請求項２に記載の教師データ生成システム。

【請求項5】

前記偏光操作は、
偏光状態を変化させる操作であり、
互いに異なる前記偏光操作は、
変化後の偏光状態が異なる操作である、
請求項４に記載の教師データ生成システム。

【請求項6】

前記偏光操作は、
偏光作用素子によって行われ、
互いに異なる前記偏光操作は、
一定の角度毎に設定された異なる回転角の前記偏光作用素子を前記測定光のジョーンズベクトルに作用させる操作である、
前記偏光作用素子の回転角が一定の角度毎に変化され行われる、
請求項４に記載の教師データ生成システム。

【請求項7】

前記偏光操作は、
偏光作用素子によって行われ、
互いに異なる前記偏光操作は、
所定の角度範囲を均等に分割して得られた異なる回転角の前記偏光作用素子を前記測定光のジョーンズベクトルに作用させる操作である、
請求項４に記載の教師データ生成システム。

【請求項8】

前記測定情報は、前記測定対象物の３次元空間内の座標毎の情報であり、
前記偏光ＯＣＴ画像および前記従来型ＯＣＴ画像は、光軸を含む切断面で前記３次元空間を切断した２次元平面上の画像であり、
複数の前記切断面について前記偏光ＯＣＴ画像および前記従来型ＯＣＴ画像が取得される、
請求項１または請求項２に記載の教師データ生成システム。

【請求項9】

請求項１または請求項２に記載の教師データ生成システムによって生成された前記教師データに基づいて、
前記従来型ＯＣＴ画像を入力し、前記偏光ＯＣＴ画像を出力する学習モデルを機械学習する機械学習部を備える機械学習システム。

【請求項10】

偏光感受性を考慮しないＯＣＴ光学系によって測定対象物を測定する測定部と、
測定結果に基づいて従来型ＯＣＴ画像を生成する従来型ＯＣＴ画像生成部と、
生成された前記従来型ＯＣＴ画像を請求項９に記載の前記学習モデルに入力し、前記ＯＣＴ光学系によって測定された前記測定対象物の偏光ＯＣＴ画像を生成する偏光ＯＣＴ画像生成部と、
を備えるＯＣＴシステム。

【請求項11】

偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得する測定情報取得工程と、
前記測定情報に基づいて、前記測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する偏光ＯＣＴ画像取得工程と、
前記測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって前記測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する従来型ＯＣＴ画像取得工程と、
前記偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の前記従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する教師データ生成工程と、
を含む教師データ生成方法。

【請求項12】

コンピュータを、
偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得する測定情報取得部、
前記測定情報に基づいて、前記測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する偏光ＯＣＴ画像取得部、
前記測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって前記測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する従来型ＯＣＴ画像取得部、
前記偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の前記従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する教師データ生成部、
として機能させる教師データ生成プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、教師データ生成システム、機械学習システム、ＯＣＴシステム、教師データ生成方法および教師データ生成プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、偏光感受型ＯＣＴ（Polarization-Sensitive Optical Coherence Tomography：以下、偏光ＯＣＴと呼ぶ）が知られている。偏光ＯＣＴは、ＯＣＴが本来的に原理上持っている偏光感受性を考慮しないＯＣＴ（以下、従来型ＯＣＴと呼ぶ）の機能に加え、測定対象物が持つ偏光特性を測定する機能を有している。偏光感受型ＯＣＴは、従来型ＯＣＴよりも高価である。そこで、比較的廉価な従来型ＯＣＴを用いて偏光感受型ＯＣＴと同等な偏光特性の測定を行う技術が開発されている。

【0003】

例えば、特許文献１や非特許文献１、２には、従来型ＯＣＴ画像を入力とし、偏光ＯＣＴ画像に対応する擬似的な偏光ＯＣＴを出力とする機械学習モデルの学習を行い、当該機械学習モデルによって従来型ＯＣＴ画像から擬似的な偏光ＯＣＴ画像を生成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開ＷＯ２０２２／２３４８２８号公報

【非特許文献1】Y. Sun, J. Wang, J. Shi, and S. A. Boppart, "Deep-learning-enabled polarization-sensitive optical coherence tomography (OCT)," in Biophotonics Congress 2021 (Optica Publishing Group, 2021), p. OF2E.3.

【非特許文献2】Y. Sun, J. Wang, J. Shi, and S. A. Boppart, "Synthetic polarization-sensitive optical coherence tomography by deep learning," NPJ Digit Med 4(1), 105 (2021).

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

機械学習モデルの学習を行うためには、一般に、所望の学習率を得るために充分な量の教師データが必要になる。特許文献１や非特許文献１、２においては、大量の教師データを効率的に用意するための技術に言及されていない。例えば、特許文献１においては、同一の偏光ＯＣＴによって従来型ＯＣＴ画像と偏光ＯＣＴ画像とを計測し、ペアにすることで教師データを生成している（特許文献１，００７０等）。しかし、このような測定によって教師データを生成するためには、極めて多数回の測定を行う必要があり、非常に労力がかかる。
本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、効率的に教師データを生成することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の目的を達成するため、教師データ生成システムは、偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得する測定情報取得部と、前記測定情報に基づいて、前記測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する偏光ＯＣＴ画像取得部と、前記測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって前記測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する従来型ＯＣＴ画像取得部と、前記偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の前記従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する教師データ生成部と、を備える。

【0007】

すなわち、偏光感受型ＯＣＴによって測定情報を取得すると、当該測定情報から偏光ＯＣＴ画像と従来型ＯＣＴ画像とを生成することができる。また、従来型ＯＣＴ画像は、偏光の情報を積極的にコントラスト源・情報源として活用しない従来型ＯＣＴによって測定可能な強度画像であるが、偏光感受型ＯＣＴの測定情報から任意の偏光状態の測定光によって撮影される従来型ＯＣＴ画像を生成することも可能である。偏光感受型ＯＣＴの測定情報から生成された従来型ＯＣＴ画像は、偏光感受型ＯＣＴの測定対象を従来型ＯＣＴで測定した場合の画像であると見なすことができる。従って、１枚の偏光ＯＣＴ画像に対応する任意の枚数の従来型ＯＣＴ画像を生成することができる。

【0008】

教師データ生成システムにおいては、１枚の偏光ＯＣＴ画像に対応する複数数の従来型ＯＣＴ画像を生成し、複数枚の従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと当該偏光ＯＣＴ画像とを組とすることで複数組の教師データを生成する。このため、１枚の偏光ＯＣＴ画像の基になった測定情報から複数組の教師データを生成することができる。この結果、効率的に教師データを生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の一実施形態にかかる教師データ生成システム、機械学習システムを示す図である。

【図2】本実施例に係る偏光感受型ＯＣＴの光学系の概略構成図である。

【図3】本実施例に係るサンプリングトリガー／クロック発生器の構成を詳細に示すブロック図である。

【図4】被検眼およびＢ－スキャンの方向を説明するための図である。

【図5】教師データ作成処理のフローチャートである。

【図6】学習モデルを説明するための図である。

【図7】機械学習処理のフローチャートである。

【図8】本発明の一実施形態にかかる従来型ＯＣＴシステムを示す図である。

【図9】偏光ＯＣＴ画像生成処理のフローチャートである。

【図10】ジョーンズベクトルを測定するための装置構成を模式的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）データ処理システムの構成：
（１－１）偏光感受型ＯＣＴの構成：
（１－２）教師データ作成処理：
（２）機械学習処理：
（３）従来型ＯＣＴシステムの構成：
（４）他の実施形態：

【0011】

（１）データ処理システムの構成：
図１は、本発明の一実施形態にかかる教師データ生成システムおよび機械学習システムとして機能するデータ処理システム１０００を示す図である。本実施形態に係るデータ処理システム１０００には、偏光感受型ＯＣＴ２０００、記憶媒体３０００、入力部４０００、表示部５０００が接続される。偏光感受型ＯＣＴ２０００は、光源からの光を参照光と測定光とに分岐し、ミラー等によって戻された参照光と、被検眼によって戻された測定光と、の干渉を測定する光干渉断層撮影を行う装置である。但し、偏光感受型ＯＣＴ２０００は、測定対象物が持つ偏光特性を含む測定情報を取得することが可能である。偏光感受型ＯＣＴ２０００は、被検眼を測定して測定情報を生成し、データ処理システム１０００に対して出力する。

【0012】

記憶媒体３０００は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性記憶媒体である。記憶媒体３０００には、種々のデータを保存可能であり、データ処理システム１０００は、任意のタイミングで記憶媒体３０００にデータを保存し、また、記憶媒体３０００に保存されたデータを読み出すことができる。本実施形態において、記憶媒体３０００には、被検眼を撮影して得られた測定情報３０００ａと、データ処理システム１０００によって生成された教師データ３０００ｂとが保存される。さらに、記憶媒体３０００には、データ処理システム１０００によって教師データ３０００ｂに基づいて機械学習処理が行われ、生成された学習モデルデータ３０００ｃが保存される。

【0013】

入力部４０００は、検者等の利用者が操作する装置であり、データ処理システム１０００に対して各種の入力を行うための装置である。入力部４０００の態様は特に限定されないが、例えば、キーボードやマウス等が挙げられる。表示部５０００は、各種の情報を表示するディスプレイ装置であり、データ処理システム１０００が生成した文字、画像等の各種の画像を表示する。

【0014】

データ処理システム１０００は、制御部１１００、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２００、ディスプレイＩ／Ｆ１３００を備えている。通信Ｉ／Ｆ１２００は、データ処理システム１０００と外部装置とを接続するインタフェースである。本実施形態においては、偏光感受型ＯＣＴ２０００、記憶媒体３０００，入力部４０００が、通信Ｉ／Ｆ１２００を介してデータ処理システム１０００に接続される。通信Ｉ／Ｆ１２００は、種々の規格であって良く、例えばＵＳＢ規格、ＰＣＩ－Ｅｘｐｒｅｓｓ規格、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ規格、イーサネット規格等（これらは登録商標）が挙げられる。

【0015】

ディスプレイＩ／Ｆ１３００は、データ処理システム１０００と表示部５０００とを接続するインタフェースである。ディスプレイＩ／Ｆ１３００は、種々の規格であって良く、例えば、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface：登録商標）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）などが挙げられる。むろん、通信Ｉ／Ｆ１２００やディスプレイＩ／Ｆ１３００は、限定されず、無線通信のインタフェース等であって良い。

【0016】

制御部１１００は、図示しないＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭを備えており、記憶媒体３０００やＲＯＭ等に記憶された各種プログラムを実行することができる。なお、制御部１１００は後述する機械学習を効率的に実施するためにＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を備えていても良い。制御部１１００が実行するプログラムには、各種のプログラムが含まれる。本実施形態においては、教師データ３０００ｂを生成するための教師データ生成プログラム１１１０および教師データ３０００ｂから学習モデルデータ３０００ｃを生成するための機械学習プログラム１１２０等が含まれる。教師データ生成プログラム１１１０によって制御部１１００が実行する機能には、測定情報取得部１１１０ａ，偏光ＯＣＴ画像取得部１１１０ｂ，従来型ＯＣＴ画像取得部１１１０ｃ，教師データ生成部１１１０ｄが含まれる。機械学習プログラム１１２０によって制御部１１００が実行する機能には、機械学習部１１２０ａが含まれる。

【0017】

測定情報取得部１１１０ａは、偏光感受型ＯＣＴ２０００による測定対象物の測定結果を示す測定情報３０００ａを取得する機能である。すなわち、制御部１１００は、偏光感受型ＯＣＴ２０を制御し、被検眼を測定した測定情報３０００ａを取得して記憶媒体３０００に保存する。本実施形態において、制御部１１００は、複数（Ｌ人とする）の被検者の被検眼を測定してＬ人分の測定情報３０００ａを取得する。なお、同一人物の左右の眼が測定される場合、２人分の測定情報３０００ａとカウントされて良い。また、測定情報３０００ａは、測定対象物である被検眼の偏光特性を示すジョーンズ行列または偏光特性を反映した光の偏光状態を表すジョーンズベクトルである。

【0018】

（１－１）偏光感受型ＯＣＴの構成：
ここで、ジョーンズ行列を測定するための偏光感受型ＯＣＴ２０００の構成例を説明する。ここでは、偏光感受型ＯＣＴ２０００が波長掃引型の光源を用いた波長掃引型のフーリエドメイン方式（いわゆる、ＳＳ－ＯＣＴ方式）の装置である例を説明する。但し、ＯＣＴの方式は、ＳＳ－ＯＣＴに限定されず、フーリエメイン方式を用いた他の方式、例えば、ＳＤ－ＯＣＴ（スペクトルドメインＯＣＴ）や、フーリエドメイン方式以外の方式（例えば、タイムドメイン方式等）を用いることも可能である。

【0019】

図２に示すように、本実施例の偏光感受型ＯＣＴ２０００は、光源１１と、光源１１に光から測定光を生成する測定光生成部（２１～２９，３１，３２）と、光源１１の光から参照光を生成する参照光生成部（４１～４６，５１）と、測定光生成部で生成される測定対象物３０からの反射光と参照光生成部で生成される参照光とを合波して干渉光を生成する干渉光生成部６０，７０と、干渉光生成部で生成された干渉光を検出する干渉光検出部８０，９０と、を備えている。

【0020】

（光源）
光源１１は、波長掃引型の光源であり、出射される光の波長（波数）が所定の周期で変化する。測定対象物３０に照射される光の波長が変化（掃引）するため、測定対象物３０からの反射光と参照光との干渉光から得られる信号をフーリエ解析することで、測定対象物３０の深さ方向の各部位から反射される光の強度分布を得ることができる。

【0021】

なお、光源１１には、偏光制御装置１２及びファイバカプラ１３が接続され、ファイバカプラ１３にはＰＭ（Polarization Maintaining）カプラ１４及びサンプリングトリガー／クロック発生器１００が接続されている。したがって、光源１１から出力される光は、偏光制御装置１２及びファイバカプラ１３を介して、ＰＭカプラ１４及びサンプルトリガー／クロック発生器１００のそれぞれに入力される。サンプリングトリガー／クロック発生器１００は、光源１１の光を用いて、後述する信号処理器８３，９３それぞれのサンプリングトリガーおよびサンプリングクロックを生成する。

【0022】

（測定光生成部）
測定光生成部（２１～２９，３１，３２）は、ＰＭカプラ１４に接続されたＰＭカプラ２１と、ＰＭカプラ２１から分岐する２つの測定光路Ｓ１，Ｓ２と、２つの測定光路Ｓ１，Ｓ２を接続する偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５と、偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に接続される光路延長部３０６、コリメータレンズ２６、ガルバノミラー２７，２８及びレンズ２９を備えている。測定光路Ｓ１には、光路長差生成部２２とサーキュレータ２３が配置されている。測定光路Ｓ２には、サーキュレータ２４が配置されている。したがって、測定光路Ｓ１と測定光路Ｓ２との光路長差Δｌは、光路長差生成部２２によって生成される。光路長差Δｌは、測定対象物の深さ方向の測定範囲よりも長く設定してもよい。これにより、光路長差の異なる干渉光が重なることが防止できる。光路長差生成部２２には、例えば、光ファイバが用いられてもよいし、ミラーやプリズム等の光学系が用いられてもよい。本実施例では、光路長差生成部２２に、１ｍのＰＭファイバを用いている。また、測定光生成部は、ＰＭカプラ３１，３２をさらに備えている。ＰＭカプラ３１は、サーキュレータ２３に接続されている。ＰＭカプラ３２は、サーキュレータ２４に接続されている。

【0023】

上記の測定光生成部（２１～２９，３１，３２）には、ＰＭカプラ１４で分岐された一方の光（すなわち、測定光）が入力される。ＰＭカプラ２１は、ＰＭカプラ１４から入力する測定光を、第１測定光と第２測定光に分割する。ＰＭカプラ２１で分割された第１測定光は測定光路Ｓ１に導かれ、第２測定光は測定光路Ｓ２に導かれる。測定光路Ｓ１に導かれた第１測定光は、光路長差生成部２２及びサーキュレータ２３を通って偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に入力される。測定光路Ｓ２に導かれた第２測定光は、サーキュレータ２４を通って偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に入力される。

【0024】

ＰＭファイバ３０４は、偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に、ＰＭファイバ３０２に対して円周方向に９０度回転した状態で接続される。これにより、偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に入力される第２測定光は、第１測定光に対して直交する偏光成分を持った光となる。測定光路Ｓ１に光路長差生成部２２が設けられているため、第１測定光は第２測定光に対して光路長差生成部２２の距離だけ遅延している（すなわち、光路長差Δｌが生じている）。偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５は、入力される第１測定光と第２測定光を重畳する。

【0025】

偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５から出力される光（第１測定光と第２測定光が重畳された光）は、コリメータレンズ２６、ガルバノミラー２７，２８及びレンズ２９を介して測定対象物３０に照射される。コリメータレンズ２６とガルバノミラー２７の間に光路延長部３０６を配置してもよい。光路延長部３０６には、例えば、６０ｍ程度のＰＭファイバを図２のように、用いてもよい。これにより、ＰＭファイバが持つ２つのモード間のクロストークの発生を抑制することができる。測定対象物３０に照射される光は、ガルバノミラー２７，２８によってｘ－ｙ方向に走査される。なお、ｘ方向およびｙ方向は、光軸に対して垂直な面内において互いに直交する方向である。

【0026】

測定対象物３０に照射された光は、測定対象物３０によって反射される。ここで、測定対象物３０で反射される光は、測定対象物３０の表面や測定対象物の内部で散乱する。測定対象物３０からの反射光や散乱光は、入射経路とは逆に、レンズ２９、ガルバノミラー２８，２７及びコリメータレンズ２６を通って、偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５に入力される。偏光ビームコンバイナ／スプリッタ２５は、入力される反射光を、互いに直交する偏光成分である水平偏光反射光（水平偏光成分）と垂直偏光反射光（垂直偏光成分）に分割して、それぞれ、水平偏光反射光は測定光路Ｓ１に導かれ、垂直偏光反射光は測定光路Ｓ２に導かれる。

【0027】

水平偏光反射光は、サーキュレータ２３により光路が変更され、ＰＭカプラ３１に入力される。ＰＭカプラ３１は、入力される水平偏光反射光を分岐して、ＰＭカプラ６１，７１のそれぞれに入力させる。したがって、ＰＭカプラ６１，７１に入力される水平偏光反射光には、第１測定光による反射光成分と、第２測定光による反射光成分が含まれている。

【0028】

垂直偏光反射光は、サーキュレータ２４により光路が変更され、ＰＭカプラ３２に入力される。ＰＭカプラ３２は、入力される垂直偏光反射光を分岐して、ＰＭカプラ６２，７２のそれぞれに入力させる。したがって、ＰＭカプラ６２，７２に入力される垂直偏光反射光には、第１測定光による反射光成分と、第２測定光による反射光成分が含まれている。

【0029】

（参照光生成部）
参照光生成部（４１～４６，５１）は、ＰＭカプラ１４に接続されたサーキュレータ４１と、サーキュレータ４１に接続された参照遅延ライン（４２，４３）と、サーキュレータ４１に接続されたＰＭカプラ４４と、ＰＭカプラ４４から分岐する２つの参照光路Ｒ１，Ｒ２と、参照光路Ｒ１に接続されるＰＭカプラ４６と、参照光路Ｒ２に接続されるＰＭカプラ５１を備えている。参照光路Ｒ１には、光路長差生成部４５が配置されている。参照光路Ｒ２には、光路長差生成部は設けられていない。したがって、参照光路Ｒ１と参照光路Ｒ２との光路長差Δｌ'は、光路長差生成部４５によって生成される。光路長差生成部４５には、例えば、光ファイバが用いられる。光路長差生成部４５の光路長差Δｌ'は、光路長差生成部２２の光路長差Δｌと同一としてもよい。光路長差ΔｌとΔｌ'を同一にすることで、後述する複数の干渉光の、測定対象物に対する深さ位置が同一となる。すなわち、取得される複数の断層像の位置合わせが不要となる。

【0030】

上記の参照光生成部（４１～４６，５１）には、ＰＭカプラ１４で分岐された他方の光（すなわち、参照光）が入力される。ＰＭカプラ１４から入力される参照光は、サーキュレータ４１を通って参照遅延ライン（４２，４３）に入力される。光サーキュレータ４１と参照遅延ライン（４２，４３）の間に、光路長延長部３０８が配置されていてもよい。光路長延長部３０８には、６０ｍ程度のＰＭファイバを図２のように、用いてもよい。参照遅延ライン（４２，４３）は、コリメータレンズ４２と参照ミラー４３によって構成されている。参照遅延ライン（４２，４３）に入力された参照光は、コリメータレンズ４２を介して参照ミラー４３に照射される。参照ミラー４３で反射された参照光は、コリメータレンズ４２を介してサーキュレータ４１に入力される。ここで、参照ミラー４３は、コリメータレンズ４２に対して近接又は離間する方向に移動可能となっている。本実施例では、測定を開始する前に、ＰＭカプラ１４から第２測定光路Ｓ２を経由する測定対象物３０までの光路長（測定光路長）と、ＰＭカプラ１４から参照ミラー４３までの光路長（参照光路長）が一致するように、参照ミラー４３の位置が調整される。

【0031】

参照ミラー４３で反射された参照光は、サーキュレータ４１により光路が変更され、ＰＭカプラ４４に入力される。ＰＭカプラ４４は、入力する参照光を、第１参照光と第２参照光に分岐する。第１参照光は参照光路Ｒ１に導かれ、第２参照光は参照光路Ｒ２に導かれる。第１参照光は、光路長差生成部４５を通ってＰＭカプラ４６に入力される。ＰＭカプラ４６に入力された参照光は、第１分岐参照光と第２分岐参照光に分岐される。第１分岐参照光は、コリメータレンズ４７、レンズ４８を通ってＰＭカプラ６１に入力される。第２分岐参照光は、コリメータレンズ４９、レンズ５０を通って、ＰＭカプラ６２に入力される。第２参照光は、ＰＭカプラ５１に入力され、第３分岐参照光と第４分岐参照光に分割される。第３分岐参照光は、コリメータレンズ５２、レンズ５３を通って、ＰＭカプラ７１に入力される。第４分岐参照光は、コリメータレンズ５４、レンズ５５を通って、ＰＭカプラ７２に入力される。

【0032】

（干渉光生成部）
干渉光生成部６０，７０は、第１干渉光生成部６０と、第２干渉光生成部７０を備えている。第１干渉光生成部６０は、ＰＭカプラ６１，６２を有している。上述したように、ＰＭカプラ６１には、測定光生成部より水平偏光反射光が入力され、参照光生成部より第１分岐参照光（光路長差Δｌを有する光）が入力される。ここで、水平偏光反射光には、第１測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有する光）と、第２測定光による反射光成分が含まれている。したがって、ＰＭカプラ６１では、水平偏光反射光のうち第１測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有する光）と、第１分岐参照光とが合波されて第１干渉光（水平偏光成分）が生成される。

【0033】

また、ＰＭカプラ６２には、測定光生成部より垂直偏光反射光が入力され、参照光生成部より第２分岐参照光（光路長差Δｌを有する光）が入力される。ここで、垂直偏光反射光には、第１測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有する光）と、第２測定光による反射光成分が含まれている。したがって、ＰＭカプラ６２では、垂直偏光反射光のうち第１測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有する光）と、第２分岐参照光とが合波されて第２干渉光（垂直偏光成分）が生成される。

【0034】

第２干渉光生成部７０は、ＰＭカプラ７１，７２を有している。上述したように、ＰＭカプラ７１には、測定光生成部より水平偏光反射光が入力され、参照光生成部より第３分岐参照光（光路長差Δｌを有しない光）が入力される。したがって、ＰＭカプラ７１では、水平偏光反射光のうち第２測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有しない光）と、第３分岐参照光とが合波されて第３干渉光（水平偏光成分）が生成される。

【0035】

また、ＰＭカプラ７２には、測定光生成部より垂直偏光反射光が入力され、参照光生成部より第４分岐参照光（光路長差Δｌを有しない光）が入力される。したがって、ＰＭカプラ７２では、垂直偏光反射光のうち第２測定光による反射光成分（光路長差Δｌを有しない光）と、第４分岐参照光とが合波されて第４干渉光（垂直偏光成分）が生成される。第１干渉光と第２干渉光は測定光路Ｓ１を経由した測定光に対応しており、第３干渉光と第４干渉光は測定光路Ｓ２を経由した測定光に対応している。

【0036】

（干渉光検出部）
干渉光検出部８０，９０は、第１干渉光生成部６０で生成された干渉光（第１干渉光及び第２干渉光）を検出する第１干渉光検出部８０と、第２干渉光生成部７０で生成された干渉光（第３干渉光及び第４干渉光）を検出する第２干渉光検出器９０を備えている。

【0037】

第１干渉光検出部８０は、バランス型光検出器８１，８２と、バランス型光検出器８１，８２に接続された信号処理器８３を備えている。バランス型光検出器８１にはＰＭカプラ６１が接続されており、バランス型光検出器８１の出力端子には信号処理器８３が接続されている。ＰＭカプラ６１は、第１干渉光を、位相が１８０度異なる２つの干渉光に分岐して、バランス型光検出器８１に入力する。バランス型光検出器８１は、ＰＭカプラ６１から入力する位相が１８０度異なる２つの干渉光に対して、差動増幅及びノイズ低減処理を実施し、電気信号（第１干渉信号）に変換し、第１干渉信号を信号処理器８３に出力する。すなわち、第１干渉信号は、水平偏光測定光による測定対象物からの水平偏光反射光と参照光の干渉信号ＨＨである。

【0038】

同様に、バランス型光検出器８２にはＰＭカプラ６２が接続されており、バランス型光検出器８２の出力端子には信号処理器８３が接続されている。ＰＭカプラ６２は、第２干渉光を、位相が１８０度異なる２つの干渉光に分岐して、バランス型光検出器８２に入力する。バランス型光検出器８２は、位相が１８０度異なる２つの干渉光に対して、差動増幅およびノイズ低減処理を実施し、電気信号（第２干渉信号）に変換し、第２干渉信号を信号処理器８３に出力する。すなわち、第２干渉信号は、水平偏光測定光による測定対象物からの垂直偏光反射光と参照光の干渉信号ＨＶである。信号処理器８３は、サンプリングトリガー／クロック発生器１００から入力するサンプリングトリガーおよびサンプリングクロックに基づいて、第１干渉信号（第１干渉光による信号）と第２干渉信号（第２干渉光による信号）とをサンプリングする。信号処理器８３でサンプリングされた第１干渉信号と第２干渉信号とは、後述する演算部２０２に入力される。信号処理器８３には、公知のデータ収集装置（いわゆる、ＤＡＱ）を用いることができる。

【0039】

第２干渉光検出器９０は、第１干渉光検出部８０と同様に、バランス型光検出器９１，９２と、バランス型光検出器９１，９２に接続された信号処理器９３を備えている。バランス型光検出器９１にはＰＭカプラ７１が接続されており、バランス型光検出器９１の出力端子には信号処理器９３が接続されている。ＰＭカプラ７１は、第３干渉光を、位相が１８０度異なる２つの干渉光に分岐して、バランス型光検出器９１に入力する。バランス型光検出器９１は、位相が１８０度異なる２つの干渉光に対して、差動増幅及びノイズ低減処理を実施し、電気信号（第３干渉信号）に変換し、第３干渉信号を信号処理器９３に出力する。すなわち、第３干渉信号は、垂直偏光測定光による測定対象物からの水平偏光反射光と参照光の干渉信号ＶＨである。

【0040】

同様に、バランス型光検出器９２にはＰＭカプラ７２が接続されており、バランス型光検出器９２の出力端子には信号処理器９３が接続されている。ＰＭカプラ７２は、第４干渉光を、位相が１８０度異なる２つの干渉光に分岐して、バランス型光検出器９１に入力する。バランス型光検出器９２は、位相が１８０度異なる２つの干渉光に対して、差動増幅及びノイズ低減処理を実施し、電気信号（第４干渉信号）に変換し、第４干渉信号を信号処理器９３に出力する。すなわち、第４干渉信号は、垂直偏光測定光からによる測定対象物の垂直偏光反射光と参照光の干渉信号ＶＶである。信号処理器９３は、サンプリングトリガー／クロック発生器１００から入力するサンプリングトリガーおよびサンプリングクロックに基づいて、第３干渉信号（第３干渉光による信号）と第４干渉信号（第４干渉光による信号）とをサンプリングする。信号処理器９３でサンプリングされた第３干渉信号と第４干渉信号とは、後述する演算部２０２に入力される。信号処理器９３にも、公知のデータ収集装置（いわゆる、ＤＡＱ）を用いることができる。このような構成によると、測定対象物３０の４つの偏光特性を表す干渉信号を取得することができる。

【0041】

次に、本実施例に係る偏光感受型ＯＣＴ２０００の制御系の構成を説明する。図３に示すように、偏光感受型ＯＣＴ２０００は演算装置２００によって制御される。演算装置２００は、演算部２０２と、第１干渉光検出部８０と、第２干渉光検出器９０によって構成されている。第１干渉光検出部８０と、第２干渉光検出器９０と、演算部２０２は、測定部１０に接続されている。演算部２０２は、測定部１０に制御信号を出力し、光源１１、ガルバノミラー２７および２８を駆動することで測定光の測定対象物３０への入射位置を走査する。

【0042】

第１干渉光検出部８０は、測定部１０から入力される干渉信号（干渉信号ＨＨと干渉信号ＨＶ）に対して、サンプリングトリガー１をトリガーにして、測定部１０から入力されるサンプリングクロック１に基づいて、第１サンプリングデータを取得し、演算部２０２に第１サンプリングデータを出力する。演算部２０２は、第１サンプリングデータに所定の演算処理を行い、ジョーンズ行列のＨＨ成分とＨＶ成分を生成する。第２干渉光検出器９０は、サンプリングトリガー２をトリガーにして、測定部１０から入力される干渉信号（干渉信号ＶＨと干渉信号ＶＶ）に対して、測定部１０から入力されるサンプリングクロック２に基づいて、第２サンプリングデータを取得し、演算部２０２に第２サンプリングデータを出力する演算部２０２は、第２サンプリングデータに所定の演算処理を行い、ジョーンズ行列のＶＨ成分とＶＶを生成する。なお、ジョーンズ行列のＨＨ成分、ＨＶ成分、ＶＨ成分、ＶＶ成分のそれぞれは、２行２列のジョーンズ行列の第１行第１列、第１行第２列、第２行第１列、第２行第２列である。第１行第１列をａ，第１行第２列をｂ、第２行第１列をｃ、第２行第２列をｄと表記すると、測定されたジョーンズ行列Ｊmeasuredは以下の式（１）で表現できる。

【数1】

【0043】

以上のようにして測定されたジョーンズ行列Ｊmeasuredにおいて、各成分ａ，ｂ，ｃ，ｄは複素数である。また、ジョーンズ行列は、測定対象物の深さ方向（光軸方向）の位置および光軸に垂直な方向の位置に依存する。ここで、光軸に垂直な面内で直交する２つの方向をｘ方向、ｙ方向とし、光軸方向をｚ方向とすると、ジョーンズ行列は、３次元空間の座標（ｘ，ｙ，ｚ）毎に定義される。

【0044】

本実施形態においては、３次元空間の位置毎に定義されたジョーンズ行列が測定情報３０００ａである。偏光感受型ＯＣＴ２０００によって被検眼の測定が行われると、偏光感受型ＯＣＴ２０００から測定情報３０００ａがデータ処理システム１０００に送信される。制御部１１００は、通信Ｉ／Ｆ１２００を介して測定情報３０００ａを取得し、記憶媒体３０００に保存する。データ処理システム１０００は、以上の処理をＬ人分の被検眼について実施し、Ｌ人分の測定情報３０００ａを記憶媒体３０００に保存する。

【0045】

図１に戻って説明を続ける。偏光ＯＣＴ画像取得部１１１０ｂは、測定情報３０００ａに基づいて、測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得する機能である。偏光ＯＣＴ画像は、偏光特性を評価するための画像であれば良い。ここでは、ＰＤ（polarization-diverse）画像が偏光ＯＣＴ画像である例を説明する。本実施形態においては、光軸を含む切断面で３次元空間を切断した２次元平面上における画像を偏光ＯＣＴ画像とする。２次元平面は種々の手法で定義されて良いが、本実施形態において、制御部１１００は、Ｂ－スキャン画像を偏光ＯＣＴ画像とする。

【0046】

図４は、被検眼ＥｙおよびＢ－スキャンの方向を説明するための図である。この例においては、光軸Ｌｘが被検眼Ｅｙの角膜頂点を通る。図４においては、光軸Ｌｘを含む切断面のうち、水平方向に平行な切断面の角度を０°として示しており、垂直方向に平行な切断面の角度を９０°として示している。光軸Ｌｘを含む切断面の角度は０°、９０°に限定されず、光軸Ｌｘを中心とした任意の回転角度について切断面を定義することができる。このように、光軸Ｌｘを含み、光軸Ｌｘを中心にした任意の角度で切断した切断面上の情報を抽出することをＢ－スキャンによる情報の抽出と呼ぶ。

【0047】

制御部１１００は、当該Ｂ－スキャンによって得られた切断面上の測定情報３０００ａに基づいて、偏光ＯＣＴ画像を生成する。このため、制御部１１００は、偏光ＯＣＴ画像の生成対象となる切断面を特定し、当該切断面上の測定情報３０００ａを取得する。そして、制御部１１００は、当該測定情報３０００ａを切断面上の座標毎の情報とみなし、各座標の強度Ｉ_PDを以下の式（２）によって特定し、偏光ＯＣＴ画像を生成する。なお、強度に基づいて画像を可視化する際には、強度を対数によって表現し、特定の範囲を階調値で表現するなどの処理を行うことが好ましい（以下同様）。以上の構成によれば、測定対象物の３次元構造を可視化可能な２次元画像について教師データ３０００ｂを生成することが可能になる。

【数2】

【0048】

従来型ＯＣＴ画像取得部１１１０ｃは、測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しないＯＣＴによって測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得する機能である。従来型ＯＣＴ画像は、偏光感受性を考慮しない従来型ＯＣＴによって測定対象物を測定した場合の強度画像であるが、本実施形態においては、偏光感受型ＯＣＴ２０００の測定情報３０００ａに基づいて生成される。すなわち、偏光感受性を考慮しない従来型ＯＣＴによる測定を行うことなく、従来型ＯＣＴ画像が生成される。

【0049】

測定情報３０００ａが示すジョーンズ行列を用いれば、任意の偏光状態の入力光が測定対象物に入射し、その応答として得られる測定光のジョーンズベクトルを計算することができる。具体的には、入射光のジョーンズベクトルＥinを式（３）、測定光のジョーンズベクトルＥoutを式（４）としたとき、制御部１１００は、入射光のジョーンズベクトルＥinにジョーンズ行列を作用させた式（５）によって測定光のジョーンズベクトルＥoutを取得する。

【数3】

【数4】

【数5】

【0050】

測定光の偏光状態を表す式（５）のジョーンズベクトルＥoutに任意の偏光作用素子を表すジョーンズ行列を掛けることで、数値計算によって別な任意のジョーンズベクトルを計算することができる。本実施形態においては、式（５）に示す測定光のジョーンズベクトルＥoutに対して、角度θの１／２波長板を作用させる。さらに、水平直線偏光子を作用させ、測定光の水平直線偏光成分を水平直線偏光の参照光と干渉させて測定する状況を考える。

【0051】

式（６）は、測定光のジョーンズベクトルＥoutに角度θの１／２波長板を作用させた場合の式である。当該式（６）は、式（５）に示される測定光のジョーンズベクトルＥoutの偏光状態を２θ回転させることに相当する。すなわち、式（６）により、偏光状態を変化させることができる。従って、式（６）において任意のθを設定すれば、任意の角度で偏光状態を変化させる偏光操作を行うことができる。本実施例では角度θの１／２波長板を用いて説明するが、波長板ではなく他の各種の偏光作用素子を作用させて実現しても良い。例えばファラデー回転子も波長板と数学的に等価なジョーンズ行列となることが一般に知られており、ファラデー回転子を作用させることでも同様の計算が可能である。また、波長板の回転角だけでなく位相遅延量を変化させても構わない。ここでは、角度θの１／２波長板を作用させる場合で説明する。

【0052】

偏光感受性を考慮しない従来型ＯＣＴにおいて測定される従来型ＯＣＴ画像は、測定光と参照光との干渉光を測定した結果に基づいて生成されるが、測定光は参照光の偏光成分と同一の偏光成分のみ干渉することが知られている。この現象は、Ｆｒｅｓｎｅｌ－Ａｒａｇｏの法則として一般に知られている。従って、従来型ＯＣＴ画像は特定の偏光成分のみの測定結果となる。そこで、本実施形態においては、式（６）に基づいて水平直線偏光子を作用させた状態を式（７）によって取得する。偏光子は水平直線偏光子に限定されないが、式（６）において任意の角度の偏光操作を行うため、水平直線偏光子を用いても一般性は失われない。

【数6】

【数7】

【0053】

式（７）は、偏光感受性を考慮しない従来型ＯＣＴにおいて測定される情報を示している。ここで、水平直線偏光の参照光と式（７）を干渉させ、その強度信号を計算する場合を考える。すなわち、式（７）の水平直線偏光成分に基づいて式（８）により強度Ｉsingleを計算する。このようにして、従来型ＯＣＴ画像を擬似的に生成することができる。

【数8】

そこで、制御部１１００は、偏光ＯＣＴ画像の生成対象となった切断面と同一の切断面についてのジョーンズ行列を取得し、複数のθについて式（７）を演算することで、変化後の偏光状態が異なる複数回の偏光操作を実施する。そして、制御部１１００は、得られた結果に基づいて式（８）を計算することで、複数枚の従来型ＯＣＴ画像を計算する。なお、１つの切断面において式（２）に基づいて生成される偏光ＯＣＴ画像は１枚であるが、当該切断面において式（８）に基づいて生成される従来型ＯＣＴ画像は複数枚である。

【0054】

教師データ生成部１１１０ｄは、偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成する機能である。すなわち、制御部１１００は、式（８）に基づいて生成されたそれぞれの従来型ＯＣＴ画像に対して、式（２）に基づいて生成された偏光ＯＣＴ画像を対応付けて組とすることで、複数の組の教師データ３０００ｂを生成する。生成された教師データ３０００ｂは、記憶媒体３０００に保存される。

【0055】

以上の構成においては、１カ所の切断面における測定情報３０００ａから複数枚の従来型ＯＣＴ画像が生成され、複数組の教師データ３０００ｂを生成することができる。また、測定情報３０００ａからは複数の切断面の情報を抽出することができ、各切断面の測定情報３０００ａから複数組の教師データ３０００ｂを生成することができる。従って、１回の測定に基づいて極めて多数の教師データ３０００ｂを生成することができ、効率的に教師データを生成することが可能である。

【0056】

さらに、本実施形態においては、偏光感受型ＯＣＴ２０００によって測定情報３０００ａとしてジョーンズ行列を取得するため、式（２）、式（８）に基づいて容易に偏光ＯＣＴ画像および従来型ＯＣＴ画像を取得することができる。さらに、本実施形態においては、偏光状態を変化させる偏光操作によって同一の情報から複数の従来型ＯＣＴ画像を生成することができる。このため、容易に効率的に教師データ３０００ｂを生成することができる。

【0057】

（１－２）教師データ作成処理：
次に、上述の構成において制御部１１００が実施する教師データ作成処理を詳細に説明する。図５は、教師データ作成処理を示すフローチャートである。教師データ作成処理が実行される前には、制御部１１００が測定情報取得部１１１０ａの機能により、偏光感受型ＯＣＴ２０００を制御し、Ｌ人分の測定情報３０００ａを測定し、記憶媒体３０００に保存する。

【0058】

教師データ作成処理が開始されると、制御部１１００は、偏光ＯＣＴ画像取得部１１１０ｂの機能により、変数ｌ、ｎを０に初期化する（ステップＳ１００，Ｓ１０５）。なお、変数ｌは、何人分の測定情報３０００ａの処理が行われたかカウントするための変数であり、最小値は０、最大値はＬ－１である。変数ｎは、Ｂ－スキャンを特定するための変数であり、最小値は０、最大値はＮ－１である。なお、本実施形態においては、図４に示す光軸Ｌｘを中心に、０°から１８０／Ｎの角度毎の切断面についてのＢ－スキャンのデータが用いられることが想定されている。また、本例では、図４に示す０°が０番目のＢ－スキャンであることが想定されている。

【0059】

次に、制御部１１００は、偏光ＯＣＴ画像取得部１１１０ｂの機能により、ｎ番目のＢ－スキャンに対応するジョーンズ行列のデータを取得する（ステップＳ１１０）。すなわち、制御部１１００は、測定情報３０００ａを参照し、ｎ番目のＢ－スキャンの切断面を特定し、当該切断面上の各座標におけるジョーンズ行列のデータを取得する。

【0060】

次に、制御部１１００は、偏光ＯＣＴ画像取得部１１１０ｂの機能により、ジョーンズ行列に基づいて偏光ＯＣＴ画像を取得する（ステップＳ１１５）。すなわち、制御部１１００は、式（２）に基づいて、各座標の強度Ｉ_PDを取得し、偏光ＯＣＴ画像を生成する。生成された偏光ＯＣＴ画像は、図示しないＲＡＭまたは記憶媒体３０００に保存される。

【0061】

次に、制御部１１００は、従来型ＯＣＴ画像取得部１１１０ｃの機能により、入力光のジョーンズベクトルＥinをジョーンズ行列へ作用させ、測定光のジョーンズベクトルＥoutを取得する（ステップＳ１２０）。すなわち、制御部１１００は、偏光感受型ＯＣＴ２０００の入力光として想定される光のジョーンズベクトルＥinを式（３）によって定義し、式（５）に基づいて、各座標に対応した測定光のジョーンズベクトルＥoutを取得する。

【0062】

次に、制御部１１００は、従来型ＯＣＴ画像取得部１１１０ｃの機能により、変数ｍを０に初期化する（ステップＳ１２５）。なお、変数ｍは、１カ所の切断面について生成された従来型ＯＣＴ画像の枚数をカウントするための変数であり、最小値は０、最大値はＭ－１である。

【0063】

次に、制御部１１００は、角度θ＝（ｍ／Ｍ）π（ラジアン）の場合の１／２波長板のジョーンズ行列をＥoutに作用させ、従来型ＯＣＴ画像を取得する（ステップＳ１３０）。すなわち、本例では、１８０°をＭ分割して得られる各角度をｍ番目の角度とし、一定の角度毎に偏光操作を行う。このため、ステップＳ１３０において制御部１１００は、ｍ番目の角度を用いて偏光操作を行った後のジョーンズベクトルを式（６）によって取得する。さらに、制御部１１００は、式（７）によって得られたジョーンズベクトルに対して水平直線偏光子を作用させる。そして、制御部１１００は、式（８）によって従来型ＯＣＴ画像を取得する。

【0064】

次に、制御部１１００は、教師データ生成部１１１０ｄの機能により、従来型ＯＣＴ画像と偏光ＯＣＴ画像を組とした教師データ３０００ｂを生成する（ステップＳ１３５）。すなわち、制御部１１００は、ステップＳ１１５で取得した偏光ＯＣＴ画像と、ステップＳ１３０で取得した従来型ＯＣＴ画像とを組にして１組の教師データ３０００ｂを生成し、記憶媒体３０００に保存する。

【0065】

次に、制御部１１００は、変数ｍが最大値Ｍ－１と一致したか否かを判定し、一致したと判定されない場合には、変数ｍをインクリメントし（ステップＳ１４５）、ステップＳ１３０以降の処理を繰り返す。すなわち、１枚の偏光ＯＣＴ画像に対応するＭ枚の従来型ＯＣＴ画像を生成する。以上の構成によれば、一定の角度毎のθに基づいて容易に従来型ＯＣＴ画像を生成することができる。また、０°～１８０°までの全範囲にわたって波長板の回転角度範囲を均等に分割した一定の角度毎の偏光操作を行うため、様々な条件下での従来型ＯＣＴ画像を生成することができる。

【0066】

ステップＳ１４０において、変数ｍが最大値Ｍ－１と一致したと判定された場合、制御部１１００は、変数ｎが最大値Ｎ－１と一致したか否か判定する（ステップＳ１５０）。ステップＳ１５０において、変数ｎが最大値Ｎ－１と一致したと判定されない場合、制御部１１００は、変数ｎをインクリメントし（ステップＳ１５５）、ステップＳ１１０以降の処理を繰り返す。すなわち、Ｎ個のＢ－スキャンのそれぞれについてＭ個の組の教師データ３０００ｂを生成する処理を行う。

【0067】

ステップＳ１５０において、変数ｎが最大値Ｎ－１と一致したと判定された場合、制御部１１００は、変数ｌが最大値Ｌ－１と一致したか否か判定する（ステップＳ１６０）。ステップＳ１６０において、変数ｌが最大値Ｌ－１と一致したと判定されない場合、制御部１１００は、変数ｌをインクリメントし（ステップＳ１６５）、ステップＳ１０５以降の処理を繰り返す。すなわち、Ｌ人分の測定情報３０００ａのそれぞれについてＭ×Ｎ個の組の教師データ３０００ｂを生成する処理を行う。ステップＳ１６０において、変数ｌが最大値Ｌ－１と一致したと判定された場合、制御部１１００は、教師データ作成処理を終了する。この結果、Ｌ×Ｍ×Ｎ個の組の教師データ３０００ｂが生成される。

【0068】

（２）機械学習システムの構成：
次に、教師データ３０００ｂを用いた機械学習について説明する。本実施形態においては、データ処理システム１０００において制御部１１００が機械学習プログラム１１２０を実行することによって機械学習が行われる。本実施形態において、機械学習処理は、ニューラルネットワークを形成する訓練モデルを最適化する処理である。本実施形態においては、従来型ＯＣＴ画像から偏光ＯＣＴ画像を生成するモデルを機械学習する。従って、本実施形態において、モデルとは、入力される従来型ＯＣＴ画像の画素毎の階調値を入力値とし、生成される偏光ＯＣＴ画像の画素毎の階調値を出力値とした場合における両データの対応関係を導出する式を示す情報である。

【0069】

図６は、本実施形態における学習モデルを模式的に示す図である。本実施形態においては、生成モデルＧと識別モデルＤとが訓練モデルとして用意される。生成モデルＧは、１枚の画像から他の画像を生成するモデルである。識別モデルＤは、第１の画像および第２の画像を比較し、第２の画像が、第１の画像から生成された偽物の画像であるか否か識別するモデルである。

【0070】

本実施形態においては、従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔを生成モデルＧに入力し、偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｆを生成するように機械学習する。また、本実施形態においては、従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔを第１の画像とし、生成モデルＧで生成された偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｆ、または教師データ３０００ｂにおいて従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔに対応付けられた偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｔを第２の画像として識別モデルＤに入力する。そして、第２の画像が、生成モデルＧによって生成された偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｆである場合に偽、第２の画像が教師データ３０００ｂにおいて従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔに対応付けられた偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｔである場合に真を出力するように、識別モデルＤは機械学習される。機械学習を行う際のモデルの構造や損失関数の設定等は、種々の手法で行われてよく、例えば、公知のＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を用いることが可能である。

【0071】

図７は機械学習処理を示すフローチャートである。機械学習処理は、機械学習処理が開始されると、制御部１１００は、機械学習部１１２０ａの機能により、訓練モデルを取得する（ステップＳ２００）。本実施形態において、制御部１１００は、従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔを入力値とし、偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｆを出力値とする生成モデルＧの訓練モデル（モデルを示すフィルタや活性化関数、損失関数等の情報）を取得する。また、制御部１１００は、従来型ＯＣＴ画像と、偏光ＯＣＴ画像とを入力値とし、入力された偏光ＯＣＴ画像が真偽のいずれであるのかを出力値とする識別モデルＤの訓練モデル（モデルを示すフィルタや活性化関数、損失関数等の情報）を取得する。

【0072】

次に、制御部１１００は、機械学習部１１２０ａの機能により、記憶媒体３０００に保存された教師データ３０００ｂを取得する（ステップＳ２０５）。次に、制御部１１００は、機械学習部１１２０ａの機能により、テストデータを取得する（ステップＳ２１０）。本実施形態においては、教師データ３０００ｂの一部を抽出し、学習の汎化が行われたか否かを確認するためのテストデータとする。なお、テストデータは、機械学習には使用されない。

【0073】

次に、制御部１１００は、機械学習部１１２０ａの機能により、初期値を決定する（ステップＳ２１５）。すなわち、制御部１１００は、ステップＳ２００で取得した訓練モデルのうち、学習対象となる可変のパラメーター（フィルタの重みやバイアス等）に対して初期値を与える。初期値は、種々の手法で決定されて良い。むろん、学習の過程でパラメーターが最適化されるように初期値が調整されても良いし、各種のデータベース等から学習済のパラメーターが取得されて利用されても良い。

【0074】

次に、制御部１１００は、機械学習部１１２０ａの機能により、学習を行う（ステップＳ２２０）。すなわち、制御部１１００は、ステップＳ２００で取得した訓練モデルの生成モデルＧに対して、ステップＳ２０５で取得した教師データ３０００ｂが示す従来型ＯＣＴ画像を入力し、偏光ＯＣＴ画像を出力する。次に、制御部１１００は、識別モデルＤに対して従来型ＯＣＴ画像と、比較画像とを入力し、真偽のいずれかを出力する。なお、比較画像は、教師データ３０００ｂが示す偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｔ（すなわち、真の画像）または生成モデルＧで生成された偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｆ（すなわち、偽の画像）のいずれかである。いずれを利用するのかは、予め統計的に決められている。

【0075】

訓練モデルによる最終的な出力値、すなわち、生成モデルＧによって生成された染色画像と、識別モデルＤによって識別された真偽の出力とが得られると、制御部１１００は、当該出力値と、正解値（教師データ３０００ｂが示す従来型ＯＣＴ画像Ｉｎｔと偏光ＯＣＴ画像Ｉｐｔと、比較画像の真偽を示す情報）とに基づいて、出力値と正解値との誤差を評価する損失関数に基づいて誤差を特定する。損失関数Ｅが得られたら、制御部１１００は、既定の最適化アルゴリズム、例えば、確率的勾配降下法等によってパラメーターを更新する。すなわち、制御部１１００は、損失関数Ｅのパラメーターによる微分に基づいてパラメーターを更新する処理を既定回数繰り返す。

【0076】

以上のようにして、既定回数のパラメーターの更新が行われると、制御部１１００は、訓練モデルの汎化が完了したか否かを判定する（ステップＳ２２５）。すなわち、制御部１１００は、ステップＳ２１０で取得したテストデータの従来型ＯＣＴ画像を訓練モデルの生成モデルＧに入力して偏光ＯＣＴ画像を生成する。また、制御部１１００は、生成された偏光ＯＣＴ画像とテストデータの従来型ＯＣＴ画像とを訓練モデルの識別モデルＤに入力して、真偽を判定する。そして、制御部１１００は、テストデータのうち、真が出力された数を取得し、テストデータの全サンプル数で除することで推定精度を取得する。本実施形態において、制御部１１００は、推定精度が閾値以上である場合に汎化が完了したと判定する。

【0077】

なお、汎化性能の評価に加え、ハイパーパラメーターの妥当性の検証が行われてもよい。すなわち、学習対象となる可変のパラメーター以外の可変量であるハイパーパラメーター、例えば、ノードの数等がチューニングされる構成において、制御部１１００は、検証データに基づいてハイパーパラメーターの妥当性を検証しても良い。検証データは、ステップＳ２１０と同様の処理により、教師データ３０００ｂから検証データを予め抽出し、訓練に用いないデータとして確保しておくことで取得すれば良い。

【0078】

ステップＳ２２５において、訓練モデルの汎化が完了したと判定されない場合、制御部１１００は、ステップＳ２２０を繰り返す。すなわち、さらに学習対象となる可変のパラメーターを更新する処理を行う。一方、ステップＳ２２５において、訓練モデルの汎化が完了したと判定された場合、制御部１１００は、機械学習済の訓練モデルを学習モデルデータ３０００ｃとして記憶媒体３０００に記録する（ステップＳ２３０）。以上の構成によれば、効率的に生成された教師データ３０００ｂに基づいて、従来型ＯＣＴ画像から偏光ＯＣＴ画像を生成する学習モデルを生成することが可能になる。従って、学習モデルを学習するために必要となる作業の中で、非常に負荷の高い作業である教師データ３０００ｂの生成を非常に大幅に簡易化することができる。

【0079】

（３）従来型ＯＣＴシステムの構成：
図８は、本発明の一実施形態にかかる従来型ＯＣＴシステムとして機能するデータ処理システム１５００を示す図である。本実施形態に係るデータ処理システム１５００には、従来型ＯＣＴ２５００、記憶媒体３５００、入力部４５００、表示部５５００が接続される。従来型ＯＣＴ２５００は、参照光と測定光を干渉させて光干渉断層撮影を行う偏光感受性を考慮しない装置である。従来型ＯＣＴ２５００は、被検眼を撮影して測定情報を生成し、データ処理システム１５００に対して出力する。

【0080】

記憶媒体３５００、入力部４５００、表示部５５００およびその接続インタフェースである通信Ｉ／Ｆ１７００、ディスプレイＩ／Ｆ１８００は、図１に示す記憶媒体３０００、入力部４０００、表示部５０００、通信Ｉ／Ｆ１２００、ディスプレイＩ／Ｆ１３００と同様の構成で実現可能である。但し、記憶媒体３５００においては、従来型ＯＣＴ２５００で測定された測定情報３５００ａと、データ処理システム１０００で生成された学習モデルデータ３０００ｃが保存される。また、従来型ＯＣＴシステムの運用過程で従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂ、偏光ＯＣＴ画像データ３５００ｃが記憶媒体３５００に保存される。

【0081】

制御部１６００は、図示しないＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭを備えており、記憶媒体３５００やＲＯＭ等に記憶された各種プログラムを実行することができる。制御部１６００が実行するプログラムには、各種のプログラムが含まれる。本実施形態においては、従来型ＯＣＴ２５００が測定した測定情報３５００ａに基づいて従来型ＯＣＴ画像および偏光ＯＣＴ画像を生成するための測定プログラム１６１０等が含まれる。測定プログラム１６１０によって制御部１６００が実行する機能には、測定部１６１０ａ、従来型ＯＣＴ画像生成部１６１０ｂ、偏光ＯＣＴ画像生成部１６１０ｃが含まれる。

【0082】

測定部１６１０ａは、偏光感受性のないＯＣＴ光学系によって測定対象物を測定する機能である。すなわち、制御部１６００は、測定部１６１０ａの機能により、従来型ＯＣＴ２５００を制御し、被検者の被検眼を測定した測定情報３５００ａを取得する。測定情報３５００ａは、記憶媒体３５００に保存される。従来型ＯＣＴ画像生成部１６１０ｂは、測定結果に基づいて従来型ＯＣＴ画像を生成する機能である。すなわち、制御部１６００は、従来型ＯＣＴ画像生成部１６１０ｂの機能により、検者が入力部４５００を操作して入力した切断面を受け付け、測定情報３５００ａを参照して当該切断面上の測定情報３５００ａを取得する。そして、制御部１６００は、当該測定情報３５００ａに基づいて、切断面上の各座標についての強度情報を取得し、従来型ＯＣＴ画像を生成する。また、制御部１６００は、生成された従来型ＯＣＴ画像を示す従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂを記憶媒体３５００に保存する。

【0083】

偏光ＯＣＴ画像生成部１６１０ｃは、生成された従来型ＯＣＴ画像を学習モデルに入力し、従来型ＯＣＴ２５００によって測定された測定対象物の偏光ＯＣＴ画像を生成する機能である。図９は、偏光ＯＣＴ画像生成部１６１０ｃによる偏光ＯＣＴ画像生成処理のフローチャートである。図９に示す偏光ＯＣＴ画像生成処理は、記憶媒体３５００に保存された従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂをまとめて変換するための処理である。

【0084】

偏光ＯＣＴ画像生成処理が開始されると、制御部１６００は、記憶媒体３５００に保存された従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂを取得する（ステップＳ３００）。すなわち、制御部１６００は、記憶媒体３０００に保存された従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂであって、ステップＳ３００～Ｓ３１５の処理対象となっていないデータを一つ選択して取得する。

【0085】

次に、制御部１６００は、従来型ＯＣＴ画像を学習モデルに入力する（ステップＳ３０５）。すなわち、制御部１６００は、ステップＳ３００で取得した従来型ＯＣＴ画像データ３５００ｂが示す従来型ＯＣＴ画像を、学習モデルデータ３０００ｃが示す生成モデルＧに入力する。この結果、偏光ＯＣＴ画像が生成される。

【0086】

次に、制御部１６００は、生成された偏光ＯＣＴ画像を保存する（ステップＳ３１０）。すなわち、制御部１６００は、生成された偏光ＯＣＴ画像を示す偏光ＯＣＴ画像データ３５００ｃを記憶媒体３０００に保存する。次に、制御部１６００は、全ての従来型ＯＣＴ画像の処理が終了したか否か判定し、終了したと判定されるまで、ステップＳ３００以降の処理を繰り返す。むろん、以上の処理は一例であり、従来型ＯＣＴ２５００による測定の度に偏光ＯＣＴ画像が生成されても良いし、撮影された従来型ＯＣＴ画像や偏光ＯＣＴ画像が表示部５５００に表示されたりしても良い。

【0087】

以上の処理によれば、偏光感受性のないＯＣＴである従来型ＯＣＴ２５００を用いて撮影された従来型ＯＣＴ画像から偏光感受性のないＯＣＴで測定される偏光ＯＣＴ画像を生成することができる。このため、従来型ＯＣＴ２５００と比較して高価な偏光感受型ＯＣＴ２０００を用いなくても、偏光特性を反映した偏光ＯＣＴ画像を測定し、利用することができる。

【0088】

（４）他の実施形態：
以上の実施形態は本発明を実施するための一例であり、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、データ処理システムの装置構成は、図１に示す構成に限定されない。図１に示す各装置は、機能を共有するより少数の装置であっても良いし、より多数の装置であっても良い。具体的には、データ処理システム１０００は、偏光感受型ＯＣＴ２０００，記憶媒体３０００， 入力部４０００，表示部５０００の少なくとも一つと一体の装置であっても良い。また、データ処理システム１０００の少なくとも一部がサーバによって構成されるなど、より多数の装置に分散していても良い。むろん、データ処理システム１５００においても同様に、分散化、集約化が行われてもよい。むろん、各種の構成を採用であることは図８に示す構成においても同様である。

【0089】

測定情報取得部は、偏光感受型ＯＣＴによる測定対象物の測定結果を示す測定情報を取得することができればよい。すなわち、測定情報取得部は、偏光ＯＣＴ画像を取得するための測定情報であり、かつ、従来型ＯＣＴ画像を作成可能な測定情報を取得する。測定対象物は、被検眼に限定されず、ＯＣＴを用いて参照光と測定光との干渉による測定が可能な対象物であれば、任意の対象物を測定対象物とすることができる。

【0090】

また、測定情報は、学習モデルの用途に応じて種々の調整が行われてよい。例えば、汎用的に用いられる学習モデルを生成するのであれば、人種、性別、年齢等に偏りが生じないように種々の条件で測定された測定情報が用意されることが好ましい。一方、被検者が特定の人種であったり、特定の症例についての測定が予定されていたりする場合、特定の人種についての測定情報が収集されたり、特定の症例についての測定情報が収集されたりしても良い。

【0091】

また、測定情報は、測定対象物の偏光特性を反映した測定結果を示す情報であれば良く、上述の実施形態のようなジョーンズ行列に限定されない。例えば、測定情報が、偏光感受型ＯＣＴによって測定された干渉光のジョーンズベクトルである構成であっても良い。すなわち、あるＢ－スキャンによって得られた切断面上の座標毎の測定情報３０００ａがジョーンズベクトルとして得られている場合、各座標の強度Ｉ_PDを以下の式（９）によって特定し、偏光ＯＣＴ画像を生成することも可能である。

【数9】

【0092】

この場合、従来型ＯＣＴ画像は、式（７）の左辺に式（４）を代入して得られる式（１０）に基づいて式（１１）のようにして強度を算出することによって生成される。

【数10】

【数11】

【0093】

従って、ジョーンズベクトルを用いる構成は、例えば、図１に示す偏光感受型ＯＣＴ２０００としてジョーンズベクトルを測定する装置を適用し、データ処理システム１０００によって教師データ３０００ｂを生成し、学習モデルデータ３０００ｃを生成することによって実現可能である。すなわち、制御部１１００が式（９）を用いて偏光ＯＣＴ画像を算出し、式（１１）を用いて従来型ＯＣＴ画像を算出すれば、他の構成は図１と同様の構成で実現可能である。

【0094】

なお、ジョーンズベクトルを想定する装置は種々の装置であって良く、例えば、図１０に示す構成で実現可能である。図１０は、偏光感受型ＯＣＴの構成例を模式的に示す図である。本例において、偏光感受型ＯＣＴは光源ＬＳを備えており、光源ＬＳから出力された光は偏光子ＰＬ（例えば９０°）を経てビームスプリッタＢＳに入射される。ビームスプリッタＢＳに入射した光は参照光と測定光に分離する。ビームスプリッタＢＳから出力された参照光は１／４波長板ＱＷ１（例えば、２２．５°）、レンズＬＳ１を経てミラーＭＲに入射する。ミラーＭＲで反射された参照光は、レンズＬＳ１、１／４波長板ＱＷ１を経てビームスプリッタＢＳに戻る。

【0095】

一方、ビームスプリッタＢＳから出力された測定光は、ガルバノミラーＧＭ、１／４波長板ＱＷ２（例えば、４５°）、レンズＬＳ２を経て測定対象物Ｓａに入射する。測定対象物Ｓａから戻る測定光は、レンズＬＳ２、１／４波長板ＱＷ２、ガルバノミラーＧＭを経てビームスプリッタＢＳに戻る。

【0096】

ビームスプリッタＢＳに戻った参照光および測定光は、ビームスプリッタＢＳによって干渉光となり、偏光ビームスプリッタＰＢＳに入射する。そして、偏光ビームスプリッタＰＢＳから互いに直交する偏光成分の干渉光に分離され、垂直偏光成分ディテクタＤＶ、水平偏光成分ディテクタＤＨのそれぞれによって測定が行われる。偏光感受型ＯＣＴは、この構成に限定されないが、いずれにしても、ジョーンズベクトルを測定する装置を利用した場合であっても、以上の構成によれば、１回の測定に基づいて極めて多数の教師データ３０００ｂを生成することができ、効率的に教師データを生成することが可能である。

【0097】

偏光ＯＣＴ画像取得部は、測定情報に基づいて、測定対象物の偏光特性に応じた画像である偏光ＯＣＴ画像を取得することができればよい。すなわち、偏光ＯＣＴ画像取得部は、偏光特性を反映した測定結果を可視化した偏光ＯＣＴ画像を取得することができればよい。偏光特性は、測定対象物に照射された光に対する測定対象物からの応答（散乱や反射等）が光の偏光状態に依存して変動する場合において、偏光状態毎の応答を示していればよい。

【0098】

従って、偏光ＯＣＴ画像は、上述のＰＤ（polarization-diverse）画像以外にも、種々の画像であって良い。例えば、複屈折による累積位相遅延量（cumulative phase retardation）、複屈折による局所位相遅延量（local phase retardation）、複屈折軸（optic axis of birefringence）、ダイアッテニュエーション（diattenuation）、偏光均一性（degree of polarization uniformity）、偏光エントロピー（polarimetric entropy）などが挙げられる。すなわち、偏光感受型ＯＣＴの測定結果から生成可能であり、偏光特性を示す任意の画像が偏光ＯＣＴ画像となり得る。

【0099】

従来型ＯＣＴ画像取得部は、測定情報に基づいて、偏光感受性を考慮しない従来型ＯＣＴによって測定対象物を測定した場合の強度画像である従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得することができればよい。すなわち、従来型ＯＣＴ画像取得部は、測定情報に基づいて、測定対象物を偏光感受性のないＯＣＴで撮影した場合の従来型ＯＣＴ画像を、測定情報から取得できれば良い。測定情報から従来型ＯＣＴ画像を複数枚取得するための手法は、種々の手法であって良く、例えば、θとして採用される角度は上述の実施形態に限定されない。

【0100】

また、式（７）に示す１／２波長板および水平直線偏光子による偏光操作は一例であり、他の任意の偏光操作に基づいて従来型ＯＣＴ画像が生成されて良い。偏光操作は、例えば、任意の回転角および位相遅延量を持つ波長板や、任意の回転角を持つ直線偏光子による偏光操作であって良い。偏光操作によって各種の偏光状態のジョーンズベクトルを計算し、水平偏光成分や垂直偏光成分の強度を算出すれば従来型ＯＣＴ画像を生成可能である。なお、偏光操作は、より簡易的な計算であっても良い。例えば、測定情報が示すジョーンズ行列やジョーンズベクトルの各成分を任意の重み付け係数で線形結合することによって任意の偏光操作が行われてもよい。むろん、この場合、操作前後でベクトルの大きさは維持されることが好ましい。

【0101】

教師データ生成部は、偏光ＯＣＴ画像と、複数枚の従来型ＯＣＴ画像のそれぞれと、が組となっている複数組の教師データを生成することができればよい。すなわち、教師データ生成部は、測定情報から複数の従来型ＯＣＴ画像を生成し、１枚の偏光ＯＣＴ画像と対応付けて複数組の教師データを生成することができればよい。むろん、測定情報は、複数の被検眼についての測定結果であり、それぞれの測定結果から教師データが生成されても良い。また、偏光ＯＣＴ画像を取得する際のＢ－スキャンの数等も限定されない。

【0102】

さらに、測定情報に基づいて複数の従来型ＯＣＴ画像を生成する手法は、方法やプログラムの発明としても適用可能である。また、以上のようなシステム、方法やプログラムは、単独の装置として実現される場合や、複数の機能を有する装置の一部として実現される場合が想定可能であり、各種の態様を含むものである。

【符号の説明】

【0103】

１０…測定部、１１…光源、１２…偏光制御装置、１３…ファイバカプラ、１４…ＰＭカプラ、２１…ＰＭカプラ、２２…光路長差生成部、２３…サーキュレータ、２４…サーキュレータ、２５…スプリッタ、２６…コリメータレンズ、２７…ガルバノミラー、２８…ガルバノミラー、２９…レンズ、３０…測定対象物、３１…ＰＭカプラ、３２…ＰＭカプラ、４１…光サーキュレータ、４２…コリメータレンズ、４３…参照ミラー、４４…ＰＭカプラ、４５…光路長差生成部、４６…ＰＭカプラ、４７…コリメータレンズ、４８…レンズ、４９…コリメータレンズ、５０…レンズ、５１…ＰＭカプラ、５２…コリメータレンズ、５３…レンズ、５４…コリメータレンズ、５５…レンズ、６０…第１干渉光生成部、６１…ＰＭカプラ、６２…ＰＭカプラ、７０…第２干渉光生成部、７１…ＰＭカプラ、７２…ＰＭカプラ、８０…第１干渉光検出部、８１…バランス型光検出器、８２…バランス型光検出器、８３…信号処理器、９０…第２干渉光検出器、９１…バランス型光検出器、９２…バランス型光検出器、９３…信号処理器、１００…クロック発生器、２００…演算装置、２０２…演算部、３０２…ＰＭファイバ、３０４…ＰＭファイバ、３０６…光路延長部、３０８…光路長延長部、１０００…データ処理システム、１１００…制御部、１１１０…教師データ生成プログラム、１１１０ａ…測定情報取得部、１１１０ｂ…偏光ＯＣＴ画像取得部、１１１０ｃ…従来型ＯＣＴ画像取得部、１１１０ｄ…教師データ生成部、１１２０…機械学習プログラム、１１２０ａ…機械学習部、１２００…通信Ｉ／Ｆ、１３００…ディスプレイＩ／Ｆ、１５００…データ処理システム、１６００…制御部、１６１０…測定プログラム、１６１０ａ…測定部、１６１０ｂ…従来型ＯＣＴ画像生成部、１６１０ｃ…偏光ＯＣＴ画像生成部、１７００…通信Ｉ／Ｆ、１８００…ディスプレイＩ／Ｆ、３０００…記憶媒体、３０００ａ…測定情報、３０００ｂ…教師データ、３０００ｃ…学習モデルデータ、３５００…記憶媒体、３５００ａ…測定情報、３５００ｂ…従来型ＯＣＴ画像データ、３５００ｃ…偏光ＯＣＴ画像データ、４０００…入力部、４５００…入力部、５０００…表示部、５５００…表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】