特許 7417524 光コヒーレンストモグラフィ撮像におけるセグメント化の改善

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-10

(45)【発行日】2024-01-18

(54)【発明の名称】光コヒーレンストモグラフィ撮像におけるセグメント化の改善

(51)【国際特許分類】

   A61B 3/10 20060101AFI20240111BHJP

   G01N 21/17 20060101ALI20240111BHJP

【ＦＩ】

A61B3/10 100

G01N21/17 630

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020528478

(86)(22)【出願日】2018-11-26

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-02-15

(86)【国際出願番号】 IB2018059307

(87)【国際公開番号】W WO2019106519

(87)【国際公開日】2019-06-06

【審査請求日】2021-10-28

(31)【優先権主張番号】62/592,497

(32)【優先日】2017-11-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】319008904

【氏名又は名称】アルコン インコーポレイティド

(74)【代理人】

【識別番号】100099759

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 篤

(74)【代理人】

【識別番号】100123582

【弁理士】

【氏名又は名称】三橋 真二

(74)【代理人】

【識別番号】100147555

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 公一

(74)【代理人】

【識別番号】100160705

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】フーカン レン

【審査官】▲高▼木 尚哉

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－２０９２０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１２／００２３０２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／００６２５９０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－１３１５５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１２７５０６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ３／００－３／１８

Ｇ０１Ｎ ２１／１７－２１／６１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）撮像におけるセグメント化を改善するための方法であって、
撮像された組織のＯＣＴ画像を取得することと、
前記ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第１の特徴画像を生成することと、
前記ＯＣＴ画像に基づき、前記ＯＣＴ画像を横切る第１の方向に画像データを積分することによって、前記ＯＣＴ画像の少なくとも前記一部のための第２の特徴画像を生成することと、
前記第１及び第２の特徴画像の数学的関数として第３の特徴画像を生成することと、
前記第３の特徴画像に基づいて前記ＯＣＴ画像用の層セグメント化を実行することと、
を含み、
前記ＯＣＴ画像が、複数のＡラインを含み、前記第２の特徴画像を生成することが、各前記Ａラインについて、前記ＯＣＴ画像の底部エッジから反対側エッジの方へ、前記Ａラインに沿った方向で前記ＯＣＴ画像からの画像データを積分することを含む、方法。

【請求項2】

前記ＯＣＴ画像の少なくとも前記一部のために前記第１の特徴画像を生成することが、前記第１の特徴画像を取得するために、前記ＯＣＴ画像の行方向か、前記ＯＣＴ画像の列方向か、又は両方に沿って層の勾配を計算することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第３の特徴画像を生成することが、前記第１の特徴画像から前記第２の特徴画像を減算することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記ＯＣＴ画像の視覚表現を表示することをさらに含み、前記視覚表現が、前記層セグメント化の指標を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）撮像機器であって、
撮像された組織のＯＣＴ画像を取得するように構成された通信インターフェースと、
前記通信インターフェースに動作可能に結合された、且つ
前記ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第１の特徴画像を生成するように、
前記ＯＣＴ画像に基づき、前記ＯＣＴ画像を横切る第１の方向における画像データを積分することによって、前記ＯＣＴ画像の少なくとも前記一部のための第２の特徴画像を生成するように、
前記第１及び第２の特徴画像の数学的関数として第３の特徴画像を生成するように、且つ
前記第３の特徴画像に基づいて、前記ＯＣＴ画像用の層セグメント化を実行するように構成された処理回路と、
を含み、
前記ＯＣＴ画像が、複数のＡラインを含み、前記処理回路が、各前記Ａラインについて、前記ＯＣＴ画像の底部エッジから反対側エッジの方へ、前記Ａラインに沿った方向で前記ＯＣＴ画像からの画像データを積分することによって、前記第２の特徴画像を生成するように構成される、ＯＣＴ撮像機器。

【請求項6】

前記処理回路が、前記第１の特徴画像を取得するために、前記ＯＣＴ画像の行方向か、前記ＯＣＴ画像の列方向か、又は両方に沿った層の勾配を計算することによって、前記ＯＣＴ画像の少なくとも前記一部のための前記第１の特徴画像を生成するように構成される、請求項５に記載のＯＣＴ撮像機器。

【請求項7】

前記処理回路が、前記第１の特徴画像から前記第２の特徴画像を減算することによって、前記第３の特徴画像を生成するように構成される、請求項５に記載のＯＣＴ撮像機器。

【請求項8】

ディスプレイであって、前記処理回路が、前記ＯＣＴ画像の視覚表現を表示するために前記ディスプレイを用いるように、又は前記ＯＣＴ画像の視覚表現を前記ディスプレイに表示させるように構成され、前記視覚表現が、前記層セグメント化の指標を含むディスプレイをさらに含む、請求項５に記載のＯＣＴ撮像機器。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書で開示される実施形態は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）撮像におけるセグメント化性能を改善するための装置、システム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

白内障手術、角膜内インレー、レーザ角膜切削形成術（ＬＡＳＩＫ）、及びレーザ屈折矯正角膜切除術（ＰＲＫ）などの現在の眼科屈折手術方法は、最適な屈折補正を処方するために、眼生物測定データに依存する。歴史的には、眼科手術処置は、目における部分を撮像するために、超音波生物測定器具を用いた。幾つかの場合に、これらの生物測定器具は、目のいわゆるＡスキャンを生成した。即ち、目の光学軸と平行か又は小さな角度だけを作る、目の光学軸と典型的には整列された撮像軸に沿った全ての界面からの音響エコー信号を生成した。他の器具は、生物測定器具のヘッド又は先端が、走査線に沿って走査されたときに連続的に取られたＡスキャンの集まりを実質的に組み立てるいわゆるＢスキャンを生成した。この走査線は、典型的には、目の光学軸の側方にある。次に、これらの超音波Ａ又はＢスキャンは、眼軸長、目の前部深度、又は角膜曲率半径などの生物測定データを測定し決定するために用いられた。

【0003】

幾つかの手術処置において、第２の別個のケラトメータが、角膜の屈折特性及びデータを測定するために用いられた。次に、超音波測定及び屈折データは、処方される且つ後続の白内障の超音波水晶体乳化吸引術の手術中に挿入される最適な眼内レンズ（ＩＯＬ）の特性を計算するために、半経験的な処方で組み合わされた。

【0004】

より最近では、超音波生物測定装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）の原理に基づいて構築される光学撮像及び生物測定器具に急速に取って代わられた。ＯＣＴは、人間の網膜、角膜又は白内障のマイクロメートル規模の高分解能断面撮像を可能にする技法である。ＯＣＴ技術は、今や臨床診療において一般的に用いられ、かかるＯＣＴ器具は、今や全てのＩＯＬ処方事例の８０～９０％で用いられている。数ある理由の中で、ＯＣＴ器具の成功は、撮像の非接触性及び超音波バイオメータの精度より高い精度ゆえである。

【0005】

目のＯＣＴ画像における層境界の正確なセグメント化は、診断及び手術ガイダンス用に使用できる定性測定値に定性画像を変換する重要なステップである。このセグメント化は、手動で行うことができるが、手動プロセスは、時間を消費し、主観的である。従って、自動的な層セグメント化アルゴリズムが開発された。しかしながら、ＯＣＴセグメント化は、ＯＴ画像におけるスペックル及び幾つかの目における複雑な病理ゆえに困難なままである。例えば、スペックルのために、相異なるタイプの組織間の連続的で薄い境界は、ＯＣＴ画像においては不連続で、はるかに厚く見える可能性がある。更に、過熟白内障を伴う目などの病的な目において、水晶体内における分散勾配は、他のエッジ、特に後部水晶体（嚢）と硝子体との間の境界のような弱いコントラストのエッジのコントラストをかなり低減する可能性がある。従来のセグメント化方法では、これらの場合の幾つかにとって、セグメント化の精度は、低減されるか又は受け入れがたい。従って、セグメント化技法における更なる改善が必要とされる。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0006】

本明細書で開示されるのは、後部水晶体（嚢）と硝子体との間のエッジなど、特に、弱いコントラストを有するエッジ用にＯＣＴセグメント化性能を改善するための技法及び機器である。これらの技法及び機器の実施形態は、真のエッジの特徴を向上させるために、ノイズ特徴を自動的に最小化するように特徴統合を用いる。結果として、セグメント化性能は改善される。

【0007】

特に現在開示される技法の実施形態は、ＯＣＴ撮像におけるセグメント化を改善するための方法を含み、方法は、撮像された組織のＯＣＴ画像を取得することと、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第１の特徴画像を生成することと、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像のいずれかに基づき、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像を横切る第１の方向に画像データを積分することによって、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第２の特徴画像を生成することと、を含む。第３の特徴画像が、第１及び第２の特徴画像の数学的関数として生成され、ＯＣＴ画像用の層セグメント化が、第３の特徴画像に基づいて実行される。

【0008】

また、以下で詳細に説明されるのは、上記で要約された方法又はその変形を実行するように構成されたＯＣＴ撮像機器の実施形態である。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】幾つかの実施形態と一致する光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムを示す図である。

【図2】目の概略図である。

【図3】ＯＣＴ撮像におけるセグメント化を改善するための例示的な方法を示すプロセスフロー図である。

【図4】例示的なＯＣＴ画像を示す。

【図5】図４のＯＣＴ画像に対して実行された従来のセグメント化方法の結果を示す。

【図6】図４のＯＣＴ画像から生成された第１の特徴を示す。

【図7】図６の特徴画像から統合によって生成された第２の特徴を示す。

【図8】図６及び図７の第１及び第２の特徴から生成された第３の特徴を示す。

【図9】図８の第３の特徴画像に対して実行された層セグメント化の結果を示す。

【図10】例示的なＯＣＴ走査パターンを示す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の記載において、或る実施形態を説明する特定の詳細が明らかにされる。しかしながら、開示される実施形態が、これらの特定の詳細の幾つか又は全てがなくても実施され得ることが、当業者には明らかになろう。提示される特定の実施形態は、限定ではなく実例であるように意図されている。当業者は、本明細書では特に説明されていないが、この開示の範囲及び趣旨内にある他の材料を実現し得る。

【0011】

現在開示される技法及び機器の実施形態は、顕微鏡搭載及び顕微鏡統合両方の光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）システムで用いられてもよい。図１は、顕微鏡統合ＯＣＴシステム１００の例を示し、且つＯＣＴの基本原理を示すために提示される。本明細書で説明される技法を実行するように構成されたＯＣＴ設備が、産業において既に周知の様々な方法で、図１に示されている例から変化し得ることが認識されよう。

【0012】

システム１００は、目１０における撮像領域の視覚画像を提供するように構成された目の視覚化システム１１０と、撮像領域のＯＣＴ画像を生成するように構成された光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）撮像システム１２０と、撮像領域の屈折マッピングを生成するように構成された屈折計１３０と、ＯＣＴ画像及び屈折マッピングに基づいて、目の屈折特性を決定するように構成された分析器１４０と、を含む。ＯＣＴ撮像システム１２０、屈折計１３０、及び分析器／コントローラ１４０が、目の視覚化システム１１０に統合され得ることが認識されよう。

【0013】

撮像領域は、手術処置の対象など、目１０の一部又は領域とすることができる。図２は、目１０の特徴を示す断面図である。角膜処置において、撮像領域は、角膜１２の一部とすることができる。白内障手術において、撮像領域は、目の嚢及び水晶体（レンズ）１４とすることができる。撮像領域はまた、前眼房２０、角膜１２、水晶体１４、及び虹彩１８を含んでもよい。代替として、撮像領域は、角膜１２、水晶体１４、虹彩１８、及び網膜１６を含む目全体をカバーしてもよい。網膜処置において、撮像領域は、網膜１６の領域とすることができる。上記の撮像領域のどんな組み合わせも、同様に撮像領域とすることができる。

【0014】

目の視覚化システム１１０は、顕微鏡１１２を含むことができる。幾つかの実施形態において、顕微鏡１１２は、細隙灯を含むことができる。顕微鏡１１２は、光学顕微鏡、手術用顕微鏡、ビデオ顕微鏡、又はそれらの組み合わせとすることができる。図１の実施形態において、目の視覚化システム１１０（太い実線で示されている）は、手術用顕微鏡１１２を含み、手術用顕微鏡１１２は、今度は、対物レンズ１１３、光学部品１１５、及び双眼鏡又は接眼鏡１１７を含む。目の視覚化システム１１０はまた、ビデオ顕微鏡のカメラ１１８を含むことができる。

【0015】

システム１００は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）撮像システム１２０を更に含む。ＯＣＴ撮像システム１２０は、撮像領域のＯＣＴ画像を生成することができる。ＯＣＴ撮像システムは、撮像領域のＡスキャン又はＢスキャンを生成するように構成することができる。ＯＣＴ画像又は画像情報は、目の生物測定又は屈折特性を決定するために、例えば、出力された「屈折出力」信号と組み合わせて、分析器１４０によって使用できる「ＯＣＴ出力」信号で出力することができる。

【0016】

ＯＣＴ撮像システム１２０は、５００～２，０００ｎｍの波長範囲で、幾つかの実施形態では９００～１，４００ｎｍの範囲で動作するＯＣＴレーザを含むことができる。ＯＣＴ撮像システム１２０は、時間領域、周波数領域、スペクトル領域、掃引周波数、又はフーリエ領域ＯＣＴシステム１２０とすることができる。

【0017】

様々な実施形態において、ＯＣＴ撮像システム１２０の一部は、顕微鏡に統合することができ、ＯＣＴ撮像システム１２０の一部は、別個のコンソールに設置することができる。幾つかの実施形態において、顕微鏡に統合されるＯＣＴ部分は、ＯＣＴレーザなどのＯＣＴ光源だけを含むことができる。目から返されたＯＣＴレーザ又は撮像光は、ファイバに供給し、且つＯＣＴ撮像システム１２０の第２の部分、即ち顕微鏡外のＯＣＴ干渉計に送ることができる。ＯＣＴ干渉計は、幾つかの実施形態において、別個のコンソールに位置することができ、別個のコンソールには、適切なエレクトロニクスがまた、ＯＣＴの干渉信号を処理するために位置する。

【0018】

ＯＣＴレーザは、角膜頂点と水晶体頂点との間の距離など、前眼房の範囲より長いコヒーレンス長を有してもよい。この距離は、ほとんどの患者において約６ｍｍであり、従って、かかる実施形態は、４～１０ｍｍ範囲におけるコヒーレンス長を有することができる。別の実施形態は、３０～５０ｍｍなど、眼軸長全体をカバーするコヒーレンス長を有することができる。更に別の実施形態は、１０～３０ｍｍ範囲などの中間コヒーレンス長を有することができ、最後に幾つかの実施形態は、５０ｍｍより長いコヒーレンス長を有することができる。幾つかの掃引周波数レーザは、これらのコヒーレンス長範囲に近づいている。幾つかのフーリエドメインモードロッキング（ＦＤＭＬ）レーザ、垂直キャビティ面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）ベース、ポリゴンベース、又はＭＥＭＳベースの掃引レーザは、既に、これらの範囲におけるコヒーレンス長を備えたレーザビームを放出することができる。

【0019】

システム１００として示された例は、撮像領域の屈折マッピングを生成するために、屈折計１３０を更に含む。屈折計１３０は、レーザ光線トレーサ、シャックハルトマン、タルボモアレ、又は別の屈折計を含む広く用いられるタイプのいずれかであってもよい。屈折計１３０は、波面分析器、収差検出器、又は収差計を含むことができる。幾つかの参考文献は、これらの用語を実質的に交換可能又は同義的に用いている。屈折計１３０の動作範囲は、有水晶体眼及び無水晶体眼、即ち生来の水晶体のある目及び生来の水晶体のない目の両方をカバーすることができる。

【0020】

幾つかのシステムにおいて、ＯＣＴ撮像システム１２０及び屈折計１３０は、顕微鏡１１２又は細隙灯の主な光路への光結合を提供するために、ビームスプリッタ１５２ｃを含むことができる顕微鏡インターフェース１５０を介して統合することができる。ミラー１５４－１は、屈折計１３０の光を光路に結合することができ、ミラー１５４－２は、ＯＣＴ１２０の光を光路に結合することができる。顕微鏡インターフェース１５０、そのビームスプリッタ１５２ｃ、並びにミラー１５４－１及び１５４－２は、ＯＣＴ撮像システム１２０及び屈折計１３０を目の視覚化システム１１０と統合することができる。

【0021】

ＯＣＴ撮像システム１２０が、９００～１，４００ｎｍの近赤外線（ＩＲ）範囲で動作し、且つ屈折計が、７００～９００ｎｍの範囲で動作する幾つかの実施形態において、ビームスプリッタ１５２ｃは、高効率及び低ノイズ動作用に４００ｎｍ～７００ｎｍの可視範囲で１００％近くの透過性になり、７００～１，４００ｎｍの範囲の近ＩＲ範囲で１００％近くの反射性になることができる。同様に、ミラー１５４－１が、光を屈折計１３０に方向転換するシステムにおいて、ミラー１５４－１は、７００～９００ｎｍの近ＩＲの範囲で１００％近くの反射性になることができ、ミラー１５４－２は、９００～１，４００ｎｍの近ＩＲの範囲で１００％近くの屈折性になって、ＯＣＴ撮像システム１２０に方向転換させることができる。ここで、「１００％近く」は、幾つかの実施形態において５０～１００％の範囲における値を指し、又は別の実施形態において８０～１００％の範囲における値を指すことができる。幾つかの実施形態において、ビームスプリッタ１５２ｃは、７００～１，４００ｎｍの範囲における波長用に５０～１００％の範囲における反射率を有し、且つ４００～７００ｎｍの範囲における波長用に０～５０％の範囲における反射率を有することができる。

【0022】

図１は、システム１００が、ビームスプリッタ１５２ｃに加えて、第２のビームスプリッタ１５２ｂを含み得ることを示す。ビームスプリッタ１５２ｃは、対物レンズ１１３と、統合されたＯＣＴ１２０／屈折計１３０集合との間で光を導く。ビームスプリッタ１５２ｂは、ディスプレイ１６０と双眼鏡１１７との間で光を導くことができる。第３のビームスプリッタ１５２ａは、カメラ１１８に光を導くことができる。

【0023】

分析器又はコントローラ１４０は、受信されたＯＣＴ及び屈折情報に基づいて、統合生物測定分析を実行することができる。分析は、光線追跡ソフトウェア及びコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）ソフトウェアを含む、種々様々な周知の光学ソフトウェアシステム及び製品を使用することができる。統合生物測定の結果は、（１）目の部分における光パワーの値、及び適切なＩＯＬ用の対応する提案又は処方されたジオプトリと、（２）角膜の乱視の値及び方位、並びにこの乱視を補償するトーリックＩＯＬの提案又は処方されたトーリックパラメータと、（３）とりわけ、この乱視を補正する１つ又は複数の減張切開の提案又は処方された位置及び長さと、にすることができる。

【0024】

分析器１４０は、この統合生物測定の結果をディスプレイ１６０に出力することができ、その結果、ディスプレイ１６０は、これらの結果を外科医用に表示することができる。ディスプレイ１６０は、目の視覚化システム１１０に関連する電子ビデオディスプレイ又はコンピュータ化されたディスプレイとすることができる。別の実施形態において、ディスプレイ１６０は、顕微鏡１１２の外側に装着されるなど、顕微鏡１１２のすぐ近くのディスプレイとすることができる。最後に、幾つかの実施形態において、ディスプレイ１６０は、顕微鏡１１２の光路に表示光を投影するマイクロディスプレイ又はヘッドアップディスプレイとすることができる。投影は、ミラー１５７を介して主な光路に結合することができる。別の実施形態において、全ヘッドアップディスプレイ１６０は、顕微鏡１１２内に位置するか、又は顕微鏡１１２のポートと統合することができる。

【0025】

解剖学的に、虹彩１８は、水晶体又は眼内レンズ（嚢）１４に接しているか又はそのすぐ近くに存在し、そのことは、水晶体（又はレンズ）情報だけがユーザにとって興味深い場合に、難題をもたらす可能性がある。例えば、カスタマイズされた目のモデルを作る場合に、前部水晶体の形状を含むことは、非常に重要である。しかしながら、虹彩１８が、水晶体表面と密に接触している状態では、前部虹彩及び前部水晶体の混合物が、前部水晶体として誤って解釈される可能性があり、次に、それは、目のモデルの能力を害する可能性がある。従って、虹彩の検出は、水晶体情報を正確に抽出するために、非常に重要である。

【0026】

上記で簡単に説明されたように、ＯＣＴセグメント化は、主としてスペックル及び複雑な病理ゆえに難しい。例えば、スペックルゆえに、相異なるタイプの組織間の連続的な薄い境界は、不連続で、はるかに厚くなる。更に、過熟白内障などの病的な目において、水晶体内における分散勾配は、他のエッジの、特に後部水晶体（嚢）と硝子体との間の境界のような弱いコントラストエッジのコントラストをかなり低減する可能性がある。従来のセグメント化方法を用いると、精度は、これらの場合には大きく低減されるか、又はセグメント化することは不可能になる。

【0027】

真のエッジの特徴を向上させるために、ノイズ特徴を自動的に最小化するように特徴統合を用いる技術及び機器が、本明細書で説明される。結果として、セグメント化性能は、改善される。

【0028】

図３は、ＯＣＴ撮像におけるセグメント化を改善するための例示的な方法を示す流れ図である。ブロック３１０に示されているように、方法は、最初にＯＣＴ画像を取得することを含む。ブロック３２０に示されているように、第１の特徴画像が、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のために画像セグメント化用に生成される。これは、例えば、行方向か、列方向か、又は両方に沿って勾配を生成することを含んでもよい。この第１の特徴を生成するために、ニューラルネットから学習された畳み込みカーネルなどの他の畳み込みカーネルを用いることもまた可能である。

【0029】

ブロック３３０に示されているように、画像データの統合は、第２の特徴画像を生成するために、関心のあるエッジを斜めに横切る方向に沿って実行される。この角度は、０．１度～１７９．９度の任意の数とすることができる。統合は、幾つかの実施形態において、ブロック３２０に示されているステップで生成された特徴に基づくことができる。統合が、オリジナルＯＣＴ強度など、ブロック３２０に示されているステップで生成された特徴と相異なる特徴に基づくこともまた可能である。

【0030】

ブロック３４０に示されているように、数学的演算が、第３の特徴画像を生成するために、第１及び第２の特徴画像に適用される。幾つかの実施形態において、例えば、数学的演算は、単純な減算とすることができる。この場合に、新しい特徴画像は、ブロック３２０に示されているステップに従って生成されるような第１の特徴画像から、ブロック３３０に示されているステップに従って生成されるような第２の特徴画像の全て又は一部を減算することによって導き出される。

【0031】

最後に、ブロック３５０に示されているように、ＯＣＴ画像用の層セグメント化は、第３の特徴画像に基づいて実行される。統合プロセスゆえに、セグメント化コントラストは向上され、セグメント化精度は改善される。

【0032】

上記で提案されたように、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のために第１の特徴画像を生成することは、第１の特徴画像を取得するために、ＯＣＴ画像の行方向か、ＯＣＴ画像の列方向か、又は両方に沿って勾配を計算することを含む。幾つかの実施形態において、ＯＣＴ画像は、複数のＡラインを含み、第２の特徴画像を生成することは、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像の底部エッジから反対側エッジの方へ、Ａラインに沿った方向でＯＣＴ画像又は第１の特徴画像からの画像データを統合することをＡラインのそれぞれのために含む。幾つかの実施形態において、上記で言及したように、第３の特徴画像を生成することは、第１の特徴画像から第２の特徴画像を減算することを含む。ひとたび層セグメント化が、ＯＣＴ画像用に実行されると、ＯＣＴ画像の視覚表現が表示されてもよく、視覚表現は、層セグメント化の指標を含む。

【0033】

図４～９は、図３に示された、且つ上記で論じられた方法の例示的な使用を示す。図４は、左から右に指し示された多くのＡラインを含む例示的なＯＣＴ画像を示し、Ａラインは、画像の上端から底部に延びる。ライン走査、ラスタ走査、円形走査、螺旋走査、リサージュ走査、フラワースキャンなど、いずれかのＯＣＴ走査パターンに関して本明細書で説明される技法は、注目に値する。図１０は、図４のＯＣＴ画像を取得するために用いられる走査パターンを示す。走査は、走査パターンの一ポイントで開始し、且つ同じポイントに戻るまで、パターンの各花弁を通過する。図４において、ＯＣＴ走査は、一般に、（上端から底部に）角膜、虹彩及び水晶体を描写する。

【0034】

図４において、破線ボックスで強調された関心のあるエッジは、貧弱なコントラストを示す。このエッジは、この例における改善された層セグメント化の焦点である。

【0035】

図５は、従来のセグメント化アプローチの結果を示す。水晶体内の強い分散勾配ゆえに、後部水晶体（嚢）と硝子体との間のセグメント化されたエッジは、破線円で強調されているように、ＯＣＴ画像の幾つかの場所で、水晶体内に不正確に配置された。

【0036】

図６～９は、図３に関連して上記で説明された技術の性能を示す。例えば図４に示されているように、ひとたびＯＣＴ画像が取得されると、セグメント化用の第１の特徴画像が生成される。図６において、セクション（ａ）は、図４において破線ボックスで強調された領域の勾配特徴画像を示す。図６において、セクション（ｂ）及び（ｃ）は、それぞれ、勾配特徴のズームインビューを表示する。セクション（ｂ）及び（ｃ）で見ることができるように、オリジナルＯＣＴ画像におけるスペックルは、エッジにおけるかなりの不連続性及び不均一性を生成する。更に、水晶体内の強い勾配特徴は、後部水晶体（嚢）と硝子体との間のエッジのコントラストを低減する。

【0037】

図７は、この場合に図６のセクション（ａ）において生成され表示された特徴に基づいて、第２の統合特徴の画像結果を示す。しかしながら、統合特徴がまた、オリジナルＯＣＴ画像に基づいて生成され得ることが注目に値する。この例において、統合は、画像の底部から、且つ各Ａラインに沿って開始された。例えば、図７における各画素は、画像の底部からそのＡラインに沿ったその画素への累積された強度値を示す。

【0038】

この第２の統合特徴画像が生成された後で、１つ又は複数の数学的演算が、図８のセクション（ａ）に示されているような第３の特徴画像を生成するために、第１及び第２の特徴画像に適用され得る。図８のセクション（ｂ）及び図８のセクション（ｃ）は、図６のセクション（ａ）及び図６のセクション（ｃ）にそれぞれ示されている同じ領域に対応する２つの領域の拡大図を示す。水晶体内のノイズ特徴が、大きく低減されることが分かる。

【0039】

図９のセクション（ａ）は、図６に示されている新しい特徴に基づいたセグメント化結果を示す。層セグメント化を実行するために、様々なセグメント化アルゴリズムのいずれが、第３の特徴画像に適用されてもよいことに留意されたい。図９のセクション（ａ）の破線ボックスにおいて、セグメント化されたエッジは、後部水晶体（嚢）と硝子体との間の境界の真の位置を反映する。直接比較は、図９のセクション（ｂ）（オリジナルのセグメント化を示す）を図９のセクション（ａ）と比較することによって視覚化することができ、図９のセクション（ａ）は、図８の特徴画像に対して実行されるような（同じセグメント化アルゴリズムを用いる）セグメント化を示す。

【0040】

本明細書で説明される技法は、ＯＣＴ撮像機器から、例えば図１に示されているような機器から取得されたＯＣＴ画像を用いて実行されてもよい。これらの技法は、本明細書で説明されるＯＣＴ撮像及び虹彩検出技法を統合する撮像システムを生成するために、ＯＣＴ撮像機器自体に統合されてもよい。

【0041】

従って、本発明の幾つかの実施形態は、ＯＣＴ画像処理機器を含み、ＯＣＴ画像処理機器は、目の走査から取得される、画像組織のＯＣＴ画像を取得するための通信インターフェースと、通信インターフェースに動作可能に結合された、且つ本明細書で説明される技法の１つ又は複数を実行するように構成された処理回路と、を含む。このＯＣＴ画像処理機器は、幾つかの実施形態において、図１に描写された分析器／コントローラ１４０に対応してもよい。

【0042】

これらの様々な実施形態において、ＯＣＴ画像処理機器によって取得されたＯＣＴデータは、複数のＡラインを含み、Ａラインの幾つかは、目の虹彩及び水晶体を通過し、Ａラインの幾つかは、水晶体を通過するが虹彩は通過しない。処理回路は、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラなどと、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラなどによる実行用のプログラムコード（プログラムコードは、本明細書で説明される全て又は技法を実行するためのコンピュータプログラム命令を含む）を格納する関連メモリと、を含んでもよく、且つ同様に又は代わりに、本明細書で説明される技法のいずれかにおける全て又は部分を実行するように構成された他のデジタル論理を含んでもよい。それによって、処理回路は、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第１の特徴画像を生成するように、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像のいずれかに基づき、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像を横切る第１の方向における画像データを統合することによって、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第２の特徴画像を生成するように、且つ第１及び第２の特徴画像の数学的関数として第３の特徴画像を生成するように構成される。処理回路は、第３の特徴画像に基づいて、ＯＣＴ画像用の層セグメント化を実行するように更に構成される。

【0043】

幾つかの実施形態において、ＯＣＴ画像処理機器は、ビデオディスプレイ、例えば図１に示されたディスプレイ１６０を更に含むか、又はそれと関連付けられ、処理回路は、ＯＣＴ画像の視覚表現を表示するためにディスプレイを用いるように、又はＯＣＴ画像の視覚表現をディスプレイに表示させるように更に構成され、視覚表現は、層セグメント化の指標を含む。

【0044】

上記で説明されたＯＣＴ画像処理機器は、様々な実施形態において、上記で説明された技法の変形の１つ又は幾つかを実行するように構成されてもよい。従って、ＯＣＴ画像処理機器の幾つかの実施形態において、処理回路は、第１の特徴画像を取得するために、ＯＣＴ画像の行方向か、ＯＣＴ画像の列方向か、又は両方に沿った勾配を計算することによって、ＯＣＴ画像の少なくとも一部のための第１の特徴画像を生成するように構成される。幾つかの実施形態において、処理回路は、ＯＣＴ画像又は第１の特徴画像の底部エッジから反対側エッジの方へ、Ａラインに沿った方向でＯＣＴ画像又は第１の特徴画像からの画像データを統合することによって、Ａラインのそれぞれのために第２の特徴画像を生成するように構成される。幾つかの実施形態において、処理回路は、第１の特徴画像から第２の特徴画像を減算することによって、第３の特徴画像を生成するように構成される。

【0045】

上記で説明された特定の実施形態は、本発明を例示するが、制限はしない。上記で説明され且つ以下で請求されるように、本発明の原理に従って、多数の修正及び変形が可能であることもまた理解されたい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】