專利名稱：光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置及其結(jié)構(gòu)信息處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置及其結(jié)構(gòu)信息處理方法，并且具體地涉及一種其特征在于測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息的處理部分的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置及其結(jié)構(gòu)信息處理方法。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)地，在一些情況下使用OCT (光學(xué)相干斷層掃描)測量的光學(xué)斷層圖像獲取裝置用于獲取活體組織的光學(xué)斷層圖像。光學(xué)斷層圖像獲取裝置將從光源發(fā)射的低相干光分成測量光和參考光，然后多路復(fù)用(multiplex)反射光、或背散射光和參考光以根據(jù)反射光和參考光的干涉光的強度獲得光學(xué)斷層圖像，其中當(dāng)測量光被引導(dǎo)到測量目標(biāo)時，所述反射光來自于測量目標(biāo)(專利文獻1)。以下，背散射光和來自測量目標(biāo)的反射光將一起作為反射光被描述。具有大致兩種類型的OCT測量，TD-OCT (時域OCT)測量和FD-OCT (傅里葉域OCT) 測量。TD-OCT測量是一種測量干涉光強度同時改變參考光的光程長度以獲得與測量目標(biāo)的深度方向的位置(以下，稱作“深度位置”)相對應(yīng)的反射光強度分布的方法。而FD-OCT測量是一種在不需要改變參考光和信號光的光程長度的情況下測量光的每一個光譜成分的干涉光強度的方法，并且計算機將由傅里葉變換表示的頻率分析應(yīng)用到這里獲得的頻譜干涉強度信號以獲得與深度位置相對應(yīng)的反射光強度分布。FD-OCT測量作為允許進行高速測量的方法而受到關(guān)注，這是因為存在于TD-OCT中的機械掃描是不需要的。用于執(zhí)行FD-OCT測量的裝置結(jié)構(gòu)的典型示例包括兩種類型=SD-OCT(譜域OCT) 裝置和SS-OCT (掃頻源OCT)。SD-OCT裝置使用諸如SLD (高亮度發(fā)光二極管)、ASE (放大自發(fā)輻射)光源、和白光的寬帶低相干光作為光源，使用邁克爾遜干涉儀或類似裝置將寬帶低相干光分成測量光和參考光，將測量光引導(dǎo)到測量目標(biāo)，使此時反射的反射光與參考光進行干涉，使用分光儀將干涉光分解成(dissolve)頻率分量，使用包括諸如以陣列方式布置的諸如光電二極管的元件的檢測器陣列測量每一個頻率分量的干涉光強度，以及通過計算機將傅里葉變換應(yīng)用到獲得的頻譜干涉強度信號，從而形式光學(xué)斷層圖像。而SS-OCT裝置使用瞬時掃掠光頻的激光作為光源，在每一個波長處使反射光和參考光干涉，測量與光頻的時間變化相對應(yīng)的信號的時間波形，以及通過計算機將傅里葉變換應(yīng)用到獲得的頻譜干涉強度信號，從而形式光學(xué)斷層圖像。雖然OCT測量是用于獲得如上所述的特定區(qū)域的光學(xué)斷層圖像的方法，但是內(nèi)窺鏡可以例如通過正常照明光內(nèi)窺鏡或特殊光內(nèi)窺鏡進行觀察檢測腫瘤病變并將OCT測量應(yīng)用到該區(qū)域來確定腫瘤病變侵入的程度。測量光的光軸可以被二維掃描以與基于OCT測
量的深度信息一起獲得三維信息。OCT測量和三維計算機制圖技術(shù)的集成允許以微米級分辨率顯示三維結(jié)構(gòu)模型。 因此，基于OCT測量的三維結(jié)構(gòu)模型將被稱作光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像。
例如，通過OCT觀察食道的腫瘤侵入深度。食道的OCT圖像從近側(cè)示出了薄上皮層和強散射基底膜、上皮層和基底膜下面相對較強散射的粘膜固有層、以及相對較弱散射的黏膜肌層、強散射黏膜下層以及粘膜固有層下面的弱散射肌層。以下說明腫瘤的發(fā)展所引起的組織結(jié)構(gòu)變化的示例。當(dāng)腫瘤在上皮層形成并增長時，上皮細胞肥大形成。眾所周知此時新生血管從黏膜下層中的血管朝向腫瘤延伸到粘膜層，并且新生血管在基底膜之外形成在癌細胞周圍。當(dāng)腫瘤發(fā)展時，腫瘤破壞基底膜以侵入固有層，并且如果腫瘤進一步發(fā)展，則侵入深度朝向肌肉黏膜、黏膜下層以及肌層增加。還沒有侵入基底膜的腫瘤被稱作“上皮內(nèi)腫瘤”，該上皮內(nèi)腫瘤用作如果腫瘤被除去則被治療的指示。重要的是確定腫瘤是否已經(jīng)侵入基底膜下方從而較早地檢測早期腫瘤，以便在擴散風(fēng)險之前最小化腫瘤的侵入治療。如果腫瘤已經(jīng)侵入超過基底膜，則作為接下來的指示，腫瘤是否已經(jīng)侵入超過粘膜肌層是重要的。如果腫瘤還沒有超過粘膜肌層，則轉(zhuǎn)移的可能性較低，并且選擇內(nèi)窺鏡燒蝕治療。另一方面，如果腫瘤超過粘膜肌層，則轉(zhuǎn)移的可能性較高，并選擇開胸手術(shù)或放射治療。重要的是確定腫瘤是否已經(jīng)侵入粘膜肌層下面，以便最小化早期腫瘤的侵入治療。因此，期望僅提取特定膜或?qū)?例如，基底膜或粘膜肌層)并使該特定膜或?qū)映上?。然而，沒有方法能夠直接觀察基底膜的狀態(tài)。公開了一種通過OCT提取例如眼底的特定散射強度的方法以提取層結(jié)構(gòu)的方法 (專利文獻幻。為了提取層結(jié)構(gòu)，深度方向上的一維差分濾波器(differential filter) 或類似裝置專門用于提取層結(jié)構(gòu)或?qū)拥倪吔?。眼底的層結(jié)構(gòu)是清楚的，并且結(jié)構(gòu)具有一點變化。因此，基于該方法的提取沒有太大誤差。然而，沒有在諸如食道的消化道中實施該方法的示例。眾所周知如果腫瘤形成在上皮層上，則新生血管朝向腫瘤形成在粘膜層上。在食道的早期腫瘤的情況下，新生血管穿過黏膜下層和基底膜以延伸到粘膜上皮層，從而形成 IPCL(上皮乳頭內(nèi)毛細管袢)。如果腫瘤發(fā)展，則腫瘤破壞基底膜并進入下粘膜層。新生血管朝向腫瘤在隨機方向上形成。在正常內(nèi)窺鏡檢查中，執(zhí)行由可以從表面看到的密度分布和新生血管的形狀確定腫瘤的等級的方法。{引用列表}{專利文獻}{專利文獻1}日本專利文獻公開待審第2008-U8708號{專利文獻2}日本專利文獻公開待審第2008-73099號

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題在OCT的斷層圖像中觀察指示基底膜的信號。然而，在食管粘膜的情況下，由于由諸如新生血管的粘膜中的結(jié)構(gòu)引起的錯誤識別，或由于在較深位置處由于在腫瘤發(fā)展之后變得極厚或由諸如血管的相對淺層的結(jié)構(gòu)所引起的光強度衰減，提取可能是困難的，其中所述新生血管表明如在基底膜中一樣的強散射。存在一種基底膜由于腫瘤的侵入而消失的情況，并且不利在于難以辨別除了基底膜之外的層或從結(jié)構(gòu)露出來的另一層是否與基底膜連續(xù)或不連續(xù)。新生血管的分布在識別腫瘤的擴散時是一種有用的指示。然而，傳統(tǒng)的OCT測量辦法僅觀察與周圍正常部分(surrounding normal sections)相比較粘膜表面附近的新生血管的密度是否突出。同時，傳統(tǒng)的內(nèi)窺鏡觀察法僅觀察粘膜表面附近的新生血管。因此，傳統(tǒng)的方法的缺點在于例如當(dāng)具有由炎癥引起的充血時與新生血管進行區(qū)別是困難的，并且當(dāng)非腫瘤粘膜遮蓋粘膜時能見度較低。例如，期望的是如果可以直接觀察新生血管超過基底膜時產(chǎn)生的孔，則能夠準(zhǔn)確地確定生命體內(nèi)的新生血管的分布。然而，還沒有一種這樣的方法。已經(jīng)鑒于上述情況完成本發(fā)明，并且本發(fā)明的目的是提供一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置及其結(jié)構(gòu)信息處理方法，其可以根據(jù)具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息容易地識別層區(qū)域并且可以確定地提取深部分處由淺層區(qū)域的結(jié)構(gòu)引起的不清楚層區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息。技術(shù)方案為了獲得該目的，第一方面提供了一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置在具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的疊層的深度方向上引導(dǎo)測量光，并對測量光的光軸進行二維掃描以獲得測量目標(biāo)的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置包括光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置，用于存儲光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息；特定層提取裝置，用于比較存儲在光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將等于或大于預(yù)定范圍的區(qū)域作為測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)域中連續(xù)；遺漏區(qū)提取裝置，用于將特定層區(qū)中光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提??；遺漏區(qū)范圍計算裝置，用于計算遺漏區(qū)的范圍的大??；以及感興趣區(qū)分類裝置，用于比較遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。在第一方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置中，特定層提取裝置比較存儲在光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將測量目標(biāo)的等于或大于預(yù)定范圍的等于作為測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)中連續(xù)。遺漏區(qū)提取裝置將特定層區(qū)中光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提取。遺漏區(qū)范圍計算裝置計算遺漏區(qū)的范圍的大小。感興趣區(qū)分類裝置比較遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。因此，有益效果在于可以從具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息容易地識別層區(qū)域的連續(xù)性，并且可以確信地提取深度截面處由淺層區(qū)域中的結(jié)構(gòu)引起的不清楚層區(qū)域。優(yōu)選地，第二方面提供一種根據(jù)第一方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中特定層提取裝置包括噪點區(qū)刪除裝置，如果等于或大于所述預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值連續(xù)的區(qū)域小于預(yù)定范圍，則所述噪點區(qū)刪除裝置確定作為噪點區(qū)的區(qū)域以從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息刪除所述區(qū)域。優(yōu)選地，第三方面提供一種根據(jù)第一或第二方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，還包括計算機圖形圖像構(gòu)建裝置，用于將渲染處理應(yīng)用到光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息以構(gòu)建計算機圖形圖像。優(yōu)選地，第四方面提供一種根據(jù)第三方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，包括用于添加屬性的屬性添加裝置，所述屬性添加裝置將能夠識別所述特定層區(qū)和所述感興趣區(qū)的屬性添加到所述特定層區(qū)和所述感興趣區(qū)，其中計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將渲染處理應(yīng)用到光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息以構(gòu)建包括至少設(shè)有屬性的特定層區(qū)和感興趣區(qū)的計算機圖形圖像。優(yōu)選地，第五方面提供一種根據(jù)第四方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將投影圖像構(gòu)建為計算機圖形圖像，投影圖像在測量目標(biāo)的疊層的深度方向上投影特定層區(qū)。優(yōu)選地，第六方面提供一種根據(jù)第四或第五方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將渲染處理應(yīng)用到光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息以構(gòu)建光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像作為計算機圖形圖像。優(yōu)選地，第七方面提供一種根據(jù)第四至第六方面中任一個的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中屬性添加裝置包括屬性控制裝置，所述屬性控制裝置用于將小于至少在預(yù)定范圍確定參考值中的最小范圍確定參考值的感興趣區(qū)的屬性設(shè)定為特定層區(qū)的屬性。優(yōu)選地，第八方面提供一種根據(jù)第七方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，屬性控制裝置根據(jù)具有大于預(yù)定范圍確定參考值中的最小范圍確定參考值的數(shù)值的多個范圍確定參考值將不同的屬性添加到由感興趣分類裝置分類的感興趣區(qū)中的每一個。優(yōu)選地，第九方面提供一種根據(jù)第一至第八方面中的任一個的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中測量目標(biāo)是活粘膜組織，感興趣區(qū)分類裝置將等于或大于預(yù)定范圍確定參考值中第一范圍確定參考值且小于第二范圍確定參考值的感興趣區(qū)分類成新生血管區(qū)，其中所述第二范圍確定參考值大于第一范圍確定參考值。優(yōu)選地，第十方面提供一種根據(jù)第九方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中感興趣區(qū)分類裝置將等于或大于預(yù)定范圍確定參考值中的第二范圍確定參考值的感興趣區(qū)分類成腫瘤侵入?yún)^(qū)。優(yōu)選地，第十一方面提供一種根據(jù)第九或第十方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，還包括新生血管分布圖像生成裝置，用于生成在特定層區(qū)中由感興趣區(qū)分類裝置確定的作為新生血管分布圖像的新生血管區(qū)的分布。優(yōu)選地，第十二方面提供一種根據(jù)第九至第十一方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置， 其中特定層區(qū)包括活粘膜組織的基底膜區(qū)和粘膜肌層區(qū)中的至少一個。第十三方面提供一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置的結(jié)構(gòu)信息處理方法，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置在具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的疊層的深度方向上引導(dǎo)測量光，并對測量光的光軸進行二維掃描以獲得測量目標(biāo)的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息，所述結(jié)構(gòu)信息處理方法包括以下步驟存儲光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲步驟；特定層提取步驟，包括以下步驟比較在光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲步驟中存儲的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值， 并將等于或大于預(yù)定范圍的區(qū)域作為測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)域中連續(xù)；計算遺漏區(qū)的范圍的大小的遺漏區(qū)范圍計算步驟；將特定層區(qū)中光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提取的遺漏區(qū)提取步驟；以及感興趣區(qū)分類步驟，包括以下步驟比較遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。在第十三方面的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置的結(jié)構(gòu)信息處理方法中，特定層提取步驟比較存儲在光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將測量目標(biāo)的等于或大于預(yù)定范圍的等于作為測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)中連續(xù)。遺漏區(qū)提取步驟將特定層區(qū)中光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提取。遺漏區(qū)范圍計算步驟計算遺漏區(qū)的范圍的大小。感興趣區(qū)分類步驟比較遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。因此，有益效果在于可以從具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息容易地識別層區(qū)域的連續(xù)性，并且可以確信地提取深度截面處由淺層區(qū)域中的結(jié)構(gòu)引起的不清楚層區(qū)域。技術(shù)效果如上所述，本發(fā)明具有如下有益效果可以根據(jù)具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息容易地識別層區(qū)域的連續(xù)性，并且可以確信地提取深度截面處由淺層區(qū)域的結(jié)構(gòu)造成的不清楚層的結(jié)構(gòu)信息。


圖1是顯示根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置的結(jié)構(gòu)的方框圖；圖2是顯示圖1的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置中的掃描裝置的變形示例的圖；圖3是顯示圖1的信號處理單元的結(jié)構(gòu)的方框圖；圖4是顯示圖1的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置的三維CG圖像生成過程的流程圖；圖5是用于說明從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像提取特定層的特定過程并通過圖3的特定層提取噪點剔除單元剔除光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的噪點的示例的圖；圖6是通過圖3的特定層提取/噪點剔除單元所提取的特定層的投影圖；圖7是說明根據(jù)第一示例的通過圖3的屬性添加/控制單元從特定層刪除感興趣區(qū)A的圖；圖8是顯示根據(jù)第一示例的由圖3的渲染單元(rendering unit)產(chǎn)生的計算機圖形圖像的示例的圖；圖9是用于說明圖5的過程的第二示例的圖；圖10是根據(jù)第二示例的由圖3的特定層提取/噪點剔除單元所述提取的特定層的投影圖；圖11是說明根據(jù)第二示例的由圖3的屬性添加/控制單元對特定層中的感興趣區(qū)進行處理的圖；圖12是顯示根據(jù)第二示例的由圖3的渲染單元生成的計算機圖形圖像的圖；圖13是根據(jù)第三示例的由圖3的特定層提取/噪點剔除單元所提取的特定層的投影圖；圖14是顯示根據(jù)第三示例的由圖3的渲染單元生成的計算機圖形圖像的圖；圖15是顯示由圖3的屬性添加/控制單元生成的新生血管的分布圖像的圖；圖16是當(dāng)圖15的新生血管的分布圖像疊加在基底膜區(qū)上時的圖；圖17是顯示通過對圖15的新生血管的分布圖像渲染而產(chǎn)生的計算機圖形圖像的圖；以及圖18是將圖11的投影圖疊加在內(nèi)窺鏡圖像上的圖。
具體實施方式
以下，參照附圖詳細地說明作為根據(jù)本發(fā)明的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置的一個實施例。圖1是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置的結(jié)構(gòu)的方框圖。如圖ι所示，作為光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置1根據(jù)大約1. 3um波長的 SS-OCT測量獲得例如體腔中的活體組織或細胞的測量目標(biāo)的斷層圖像。光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置包括OCT光源10、包括干涉信息檢測單元70的OCT干涉儀30、探頭40、CG圖像發(fā)生單元90以及監(jiān)視器100。OCT光源10是發(fā)射紅外光域的激光L同時在一定時間段掃掠頻率的光源。OCT干涉儀30中的光解多路復(fù)用器(demultiplexer) 3將從OCT光源10發(fā)射的激光L解多路復(fù)用成測量光Ll和參考光L2。光解多路復(fù)用器3例如由具有90 10的分支比的光耦合器構(gòu)成并在測量光參考光=90 10的比值下解多路復(fù)用所述光。在OCT干涉儀30中，光程長調(diào)節(jié)單元80作為參考光調(diào)節(jié)裝置調(diào)節(jié)由光解多路復(fù)用器3解多路復(fù)用并通過循環(huán)器fe的參考光L2的光程長并反射該參考光L2。光程長調(diào)節(jié)單元80改變參考光L2的光程長以調(diào)節(jié)開始采集斷層圖像的位置并具有準(zhǔn)直透鏡81和82以及反光鏡83。來自循環(huán)器fe的參考光L2在穿過準(zhǔn)直透鏡81和82 之后被反光鏡83反射，并且參考光L2的反射光Lh再次通過準(zhǔn)直透鏡81和82進入循環(huán)器5a0反光鏡83布置在可移動臺84上，并且反射鏡移動單元85可以使可移動臺84在箭頭A方向上移動。當(dāng)可移動臺84在箭頭A方向上移動時，參考光L2的光程長改變。參考光L2的來自光程長調(diào)節(jié)單元80的反射光Lh通過循環(huán)器fe被引導(dǎo)到光多路復(fù)用/解多路復(fù)用單元4。而由光解多路復(fù)用器3解多路復(fù)用的測量光Ll通過循環(huán)器恥和光纖FB被引導(dǎo)到探頭40。測量光Ll從探頭40的發(fā)射端發(fā)射并被引導(dǎo)到測量目標(biāo)T。反射光L3再次進入探頭40并返回到循環(huán)器恥。探頭40通過光學(xué)旋轉(zhuǎn)連接器41將入射測量光Ll引導(dǎo)到測量目標(biāo)T并將測量光 Ll引導(dǎo)到測量目標(biāo)T。當(dāng)測量光Ll被引導(dǎo)到測量目標(biāo)T時，探頭40還引導(dǎo)來自測量目標(biāo) T的反射光L3。假設(shè)測量目標(biāo)T的深度方向為Z，探頭的縱向軸線方向為X，而垂直于ZX平面的方向為Y，在作為掃描裝置的光學(xué)掃描器42中未示出的電動機使超過光學(xué)旋轉(zhuǎn)連接器41的光纖段在探頭40中旋轉(zhuǎn)。因此，測量光Ll在測量目標(biāo)T上方沿圓周方向被掃描，并且可以測量ZY平面的二維斷層圖像。此外，光學(xué)掃描42中未示出的電動機使探頭40的末端在垂直于由測量光Ll的掃描圓形成的平面的方向X上往復(fù)掃描。因此，可以測量CTZ的三維斷層圖像。探頭40通過未示出的光連接器可除去地連接到光纖FB。圖2是圖1中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置中的掃描裝置的變形示例的圖。顯而易見地，探頭末端的形狀和掃描方向不局限于此。例如，如圖2所示，包括透鏡L和諸如檢流計反射鏡的高速掃描鏡M的光發(fā)送/接收單元900靠近光纖末端布置以通過高速掃描鏡M執(zhí)行二維掃描，或者光采集裝置和掃描裝置可以被構(gòu)造成通過臺(stage) (未示出)執(zhí)行往復(fù)掃描?？蛇x地，該臺可以二維掃描測量目標(biāo)。可選地，可以結(jié)合光軸掃描機構(gòu)和測量樣品移動機構(gòu)。在OCT裝置的光軸掃描中，可以使用檢流計反射鏡，或者可以使用通過臺進行掃描的這種類型的裝置。在使用探頭的情況下，可以由電機僅旋轉(zhuǎn)極化反射鏡，或者探頭可以固定到光纖，并且每一個光纖可以使探頭旋轉(zhuǎn)。除了旋轉(zhuǎn)之外，MEMS (微機電系統(tǒng))鏡可以用于執(zhí)行線性掃描。來自測量目標(biāo)T的反射光(或背散射光)L3被引導(dǎo)到OCT干涉儀30并通過循環(huán)器恥被OCT干涉儀30引導(dǎo)到光多路復(fù)用/多路分配單元4。光多路復(fù)用/多路分配單元 4多路復(fù)用測量光Ll的反射光(或背散射光)和參考光L2的反射光Ua并將所述光朝向干涉信息檢測單元70發(fā)射。干涉信息檢測單元70以預(yù)定取樣頻率檢測由多路復(fù)用/解多路復(fù)用單元4多路復(fù)用的測量光Ll的反射光(或背散射光)L3和參考光L2的反射光!^加的干涉光L5。干涉信息檢測單元70包括InGaAs光電檢測器71a和71b以及干涉光檢測單元72，所述InGaAs 光電檢測器測量干涉光L5的光強度，所述干涉光檢測單元執(zhí)行InGaAs光電探測器71a的檢測值與InGaAs光電探測器71b的檢測值的平衡檢測。通過光多路復(fù)用/解多路復(fù)用單元4將干涉光L5分成兩個光，通過InGaAs光電探測器71a和71b檢測干涉光L5，并將干涉光L5輸出到干涉光檢測單元72。干涉光檢測單元72與OCT光源10的掃掠觸發(fā)信號S 同步地將傅里葉變換應(yīng)用到干涉光L5以檢測在測量目標(biāo)T的每一個深度位置處的反射光 (或背散射光)L3的強度。CG圖像生成單元90將由干涉光檢測單元72檢測到的測量目標(biāo)T的每一個深度位置處的反射光(或背散射光)L3的強度作為干涉信息的信號強度信息存儲在作為光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置的存儲器91中。除了存儲器91之外，CG圖像生成單元90包括信號處理單元93和控制單元94。信號處理單元93根據(jù)存儲在存儲器91中的干涉信息的信號強度信息生成由測量目標(biāo)T的結(jié)構(gòu)信息組成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像?？刂茊卧?4控制信號處理單元93，控制OCT光源10的光發(fā)射，以及控制反射鏡移動單元85。圖3是顯示圖1的信號處理單元的結(jié)構(gòu)的方框圖。如圖3所示，信號處理單元93 包括光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120、作為特定層提取裝置和噪點區(qū)刪除裝置的特定層提取/噪點剔除單元121、作為遺漏區(qū)提取裝置的遺漏區(qū)提取單元122、作為遺漏區(qū)范圍計算裝置的遺漏區(qū)范圍計算單元123、作為感興趣區(qū)分類裝置的感興趣區(qū)分類單元124、閾值/ 參考值存儲單元125、作為屬性添加裝置和屬性控制裝置的屬性添加/控制單元126、以及作為計算機圖形圖像構(gòu)建裝置的渲染單元127。光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120根據(jù)存儲在存儲器91中的干涉信息的信號強度信息生成由測量目標(biāo)T的結(jié)構(gòu)信息組成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像。特定層提取/噪點剔除單元121比較連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍與預(yù)定閾值，使得如果連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍等于或大于預(yù)定閾值則確定區(qū)域是由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120 構(gòu)建的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的特定層區(qū)(例如，基底膜區(qū)或粘膜肌層區(qū))，以及如果連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍小于預(yù)定閾值則確定區(qū)域是噪點區(qū)，從而提取測量目標(biāo)T的結(jié)構(gòu)信息的噪點區(qū)以從光學(xué)維結(jié)構(gòu)圖像剔除該噪點區(qū)。遺漏區(qū)提取單元122提取遺漏區(qū)，其中，在通過特定層提取/噪點剔除單元121提取的特定層區(qū)中遺漏結(jié)構(gòu)信息。遺漏區(qū)范圍計算單元123計算通過遺漏區(qū)提取單元122提取的遺漏范圍的大小， 例如面積。
感興趣區(qū)分類單元124比較由遺漏區(qū)范圍計算單元123計算的遺漏范圍的大小與預(yù)定范圍確定參考值并將遺漏區(qū)分類成與遺漏范圍的大小相對應(yīng)的多個感興趣區(qū)(例如， 新生血管區(qū)、微腫瘤侵入?yún)^(qū)、和發(fā)展腫瘤侵入?yún)^(qū))。閾值/參考值存儲單元125存儲特定層提取/噪點剔除單元121使用的預(yù)定閾值、 感興趣區(qū)分類單元1 使用的范圍確定參考值和類似值。屬性添加/控制單元1 為由特定層提取/噪點剔除單元121提取的特定層區(qū)和由感興趣區(qū)分類單元IM分類的感興趣區(qū)增加和設(shè)置屬性。渲染單元127將渲染處理(rendering process)應(yīng)用到由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120產(chǎn)生的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的結(jié)構(gòu)信息、由特定層提取/噪點剔除單元121提取的特定層區(qū)、和由感興趣區(qū)分類單元IM分類的感興趣區(qū)，以生成計算機圖形圖像。根據(jù)添加并設(shè)定到屬性添加/控制單元126的特定層區(qū)和感興趣區(qū)的特性，渲染單元127構(gòu)建計算機圖形圖像以允許識別特定層區(qū)和感興趣區(qū)。因此，渲染單元127根據(jù)特定層區(qū)和感興趣區(qū)的屬性執(zhí)行例如不同色彩處理或增強處理以構(gòu)建計算機圖形圖像，例如光學(xué)三維結(jié)構(gòu)CG 圖像。渲染單元127被構(gòu)造成將構(gòu)建的計算機圖形圖像輸出到監(jiān)視器100。以下參照圖4的流程圖說明如上所述構(gòu)造而成的本實施例的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置1的操作。圖4是顯示圖1的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置的三維CG圖像生成過程的流動圖的流程圖。如圖4所示，控制單元94使光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120根據(jù)存儲在存儲器91 中的干涉信息的信號強度信息生成由測量目標(biāo)T的結(jié)構(gòu)信息組成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像(步驟Si)。光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120使噪點剔除裝置執(zhí)行例如低通濾波或平均處理以剔除小于適于確定連續(xù)性的大小的高頻噪點?？刂茊卧?4然后使特定層提取/噪點剔除單元121根據(jù)來自閾值/參考值存儲單元125的預(yù)定閾值提取由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120構(gòu)建的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的層結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)信息(步驟S2)?？刂茊卧?4進一步使特定層提取/噪點剔除單元121根據(jù)來自閾值/參考值存儲單元125的預(yù)定閾值提取測量目標(biāo)T的干涉信息的信號強度信息的噪點信息并從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像剔除該噪點信息(步驟S3)。以下參照圖5-7說明步驟S2和S3的過程的細節(jié)。圖5是用于說明圖3的特定層提取/噪點剔除單元從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像提取特定層并剔除光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的噪點的特定過程。圖6是由圖3的特定層提取/噪點剔除單元提取的特定層的投影圖。在圖5的截面(A)中，生命體的食道具有層結(jié)構(gòu)，所述層結(jié)構(gòu)例如從上層包括粘膜表面150、薄上皮層151、強散射基底膜152、相對較強散射粘膜固有層153、相對較弱散射粘膜肌層154、強散射粘膜下層155和肌層(未示出)。當(dāng)腫瘤形成在上皮層151上時，上皮層151的厚度增加，并且過度生長形成在上皮層151上。腫瘤首先破壞基底膜152以侵入粘膜固有層153。如果腫瘤進一步發(fā)展，則侵入深度朝向粘膜肌層154、黏膜下層155和肌層增加。重要的是確定腫瘤是否已經(jīng)侵入到基底膜152下面以辨別腫瘤侵入的存在。當(dāng)光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置1將OCT測量應(yīng)用到圖5的截面㈧中所示的食道的粘膜組織時，光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置1可以獲得干涉信息的信號強度信息，如圖5的截面(B)中所示。為了簡化說明，圖5的截面(B)沿食道的疊層的深度方向以橫截面的方式示意性地示出了作為粘膜表面150、上皮層151和基底膜152的干涉信息的信號強度信息的粘膜表面強度信息150a、上皮層強度信息151a和基底膜強度信息15加。因為如圖5的截面㈧所示例如在上皮層151中具有毛細管156，因此在上皮層強度信息151a檢測到與毛細管156相對應(yīng)的毛細管強度信息156a，如圖5的截面(B)所示。 毛細管強度信息156a在OCT測量期間相對于下層被遮蔽，并且在基底膜強度信息15 中生成沒有強度信息的遺漏部分158a。在上皮層強度信息151a中可能會進一步生成噪點分量 157a0因此，在步驟S2中，特定層提取/噪點剔除單元121從干涉信息的信號強度信息提取粘膜表面結(jié)構(gòu)信息150b、上皮層結(jié)構(gòu)信息151b、和基底膜結(jié)構(gòu)信息152b作為粘膜表面 150、上皮層151和基底膜152的結(jié)構(gòu)信息。當(dāng)提取結(jié)構(gòu)信息時，在上皮層結(jié)構(gòu)信息151b中提取由毛細管或噪點產(chǎn)生的小區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息156b和157b，如圖5的截面(C)所示，并且在基底膜結(jié)構(gòu)信息152b中提取不具有被毛細管和類似物遮蔽的信息的遺漏區(qū)158b。在步驟S2中，特定層提取/噪點剔除單元121比較連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍的大小 (在圖5的截面(C)的情況下的連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的長度)與存儲在閾值/參考值存儲單元125 中的預(yù)定閾值，并且如果連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍的大小等于或大于預(yù)定閾值，則提取粘膜表面150、上皮層151和基底膜152，其中所述粘膜表面150、上皮層151和基底膜152是由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120構(gòu)建的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像的特定層區(qū)。遺漏區(qū)158b與上皮層151 —起被提取。在步驟S3中，如果連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍的大小小于預(yù)定閾值，則特定層提取/噪點剔除單元121進一步確定該區(qū)域是噪點區(qū)，并提取測量目標(biāo)T的結(jié)構(gòu)信息的噪點區(qū)。特定層提取/噪點剔除單元121然后從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像剔除該噪點區(qū)。因此，在步驟S3的過程中，特定層提取/噪點剔除單元121從光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像剔除圖5的截面(C)中所示的小區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息156b和157b。作為步驟S2和S3的過程的結(jié)果，如圖5的截面⑶所示，特定層提取/噪點剔除單元121提取粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A，所述粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A包括結(jié)構(gòu)信息156b和157b，并且從所述粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A剔除噪點區(qū)。遺漏區(qū)158A與上皮層區(qū)151A—起被提取。雖然為了簡化說明在圖5中使用并說明了二維橫截面圖像，但是特定層提取/噪點剔除單元121專門地將步驟S2和S3的過程應(yīng)用到整個光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像。更具體地，特定層提取/噪點剔除單元121首先提取干涉信息的信號強度信息沿深度方向較高的點(提取點)。這可應(yīng)用于整個三維圖像。相鄰提取點被積分以形式一些提取區(qū)。在每一個提取區(qū)中，特定層提取/噪點剔除單元121分離連續(xù)層(例如，粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A)和其它結(jié)構(gòu)(例如，結(jié)構(gòu)信息156b和157b 參見圖5的截面(O)0在每一個提取區(qū)中，如果投影圖170的面積(連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍的大小)等于或大于投影圖170中的一定面積(存儲在閾值/參考值存儲單元125中的預(yù)定閾值)(如從圖6中所示的上表面可以看到)，則特定層提取/噪點剔除單元121確定該層是連續(xù)層(例如，粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A)，并假設(shè)該區(qū)域在其它情況下(例如，結(jié)構(gòu)信息156b和157b 參見圖5的截面(C))為噪點區(qū)，從而剔除該噪點區(qū)。返回到圖4，控制單元94使遺漏區(qū)提取單元122提取例如在圖6中所示的基底膜區(qū)152A的投影圖170上生成的多個遺漏區(qū)158A(步驟S4)?？刂茊卧?4使遺漏區(qū)范圍計算單元123計算由遺漏區(qū)提取單元122提取的遺漏區(qū)158A的大小，例如面積(步驟S5)?？刂茊卧?4使感興趣區(qū)分類單元124比較由遺漏區(qū)范圍計算單元123計算的遺漏區(qū)158A的大小與來自閾值/參考值存儲單元125的預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū) 158A分類成與遺漏范圍的大小相對應(yīng)的多個感興趣區(qū)(例如，新生血管區(qū)、微腫瘤侵入?yún)^(qū)和發(fā)展腫瘤侵入?yún)^(qū))(步驟S6)。具體地，感興趣區(qū)分類單元IM在投影圖17中將遺漏區(qū)158A分類成與例如直徑相對應(yīng)的感興趣區(qū)類別。例如，如果直徑小于10微米，則感興趣區(qū)分類單元IM將遺漏區(qū) 158A分類成感興趣區(qū)A(例如，正常毛細管區(qū)或噪點)，如果直徑為10微米或更大且小于 200微米，則感興趣區(qū)分類單元IM將遺漏區(qū)158A分類成感興趣區(qū)B (例如，新生血管區(qū))， 如果直徑為200微米或更大且小于1mm，則感興趣區(qū)分類單元IM將遺漏區(qū)158A分類成感興趣區(qū)C (例如，微侵入?yún)^(qū))，以及如果直徑為Imm或更大，則感興趣區(qū)分類單元IM將遺漏區(qū)158A分類成感興趣區(qū)D (例如，發(fā)展的侵入?yún)^(qū))?？刂茊卧?4使屬性添加/控制單元126為由特定層提取/噪點剔除單元121提取的特定層區(qū)(粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A)和由感興趣區(qū)分類單元 124分類的感興趣區(qū)添加和設(shè)定屬性。例如，為特定層區(qū)和感興趣區(qū)添加和設(shè)定色彩屬性。控制單元94使渲染單元127將渲染處理應(yīng)用到由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120 生成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像和由特定層提取/噪點剔除單元121提取的特定層區(qū)的結(jié)構(gòu)信息以及由感興趣區(qū)分類單元1 分類的感興趣區(qū)以生成計算機圖形圖像(步驟S8)。渲染單元127根據(jù)由屬性添加/控制單元1 添加和設(shè)定的特定層區(qū)和感興趣區(qū)的屬性構(gòu)建計算機圖形圖像以允許識別特定層區(qū)和感興趣區(qū)。更具體地，渲染單元127基于特定層區(qū)和感興趣區(qū)的屬性例如執(zhí)行不同顏色處理或加強處理以構(gòu)建計算機圖形圖像?？刂茊卧?4將由渲染單元127構(gòu)建的計算機圖形圖像輸出給監(jiān)視器100并在監(jiān)視器100上顯示該計算機圖形圖像(步驟S9)。在第一和隨后的示例中具體地說明步驟S6-S8的過程?！吹谝皇纠祱D7是根據(jù)第一示例的說明通過圖3的屬性添加/控制單元從特定層刪除感興趣區(qū)A的圖。圖8是顯示根據(jù)第一示例的由圖3的渲染單元生成的計算機圖形圖像的示例的圖。在圖5和圖6中所示的基底膜區(qū)152A中的遺漏區(qū)158b的情況下，如果該區(qū)域小于10微米，則在步驟S6中感興趣區(qū)分類單元IM將遺漏區(qū)158b例如分類成感興趣區(qū)A (例如，正常毛細管區(qū)或噪點)。屬性添加/控制單元1 在步驟S7中將與基底膜區(qū)152A的屬性相同的屬性添加到感興趣區(qū)A以從基底膜區(qū)152A刪除感興趣區(qū)A(遺漏區(qū)158b)，如圖7所示。這樣，在步驟S8中，渲染單元127對特定層區(qū)(粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A)進行渲染，包括添加色彩屬性到由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120生成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像，以生成計算機圖形圖像140，如圖8所示。在計算機圖形圖像140中， 從基底膜區(qū)152A刪除遺漏區(qū)158。〈第二示例〉圖9是用于說明圖5的程序的第二示例的圖。圖10是根據(jù)第二示例的由圖3的特定層提取/噪點剔除單元提取的特定層的投影圖。圖11是說明根據(jù)特定層中的感興趣區(qū)的第二示例由圖3的屬性添加/控制單元進行的處理的圖。圖12是顯示根據(jù)第二示例的由圖3的渲染單元生成的計算機圖形圖像的示例的圖。圖9的截面(A)-(D)中的處理內(nèi)容與圖5的截面(A)-(D)中的處理內(nèi)容相同，并且不再重復(fù)進行說明。如圖9所示，當(dāng)腫瘤侵入基底膜區(qū)152A并且基底膜區(qū)152A的一部分消失時，如果直徑例如為Imm或更大，則感興趣區(qū)分類單元IM在步驟S6中將由這種消失產(chǎn)生的遺漏區(qū) 180b分類成感興趣區(qū)D (例如，發(fā)展侵入?yún)^(qū))。如果直徑例如小于10微米，則與第一示例的情況一樣，感興趣區(qū)分類單元IM將圖9的截面(A)-(D)中的遺漏區(qū)158b分類成感興趣區(qū) A(例如，正常毛細管區(qū)或噪點)。在每一個提取區(qū)中，如果投影圖170的面積(連續(xù)結(jié)構(gòu)信息的范圍的大小)等于或大于投影圖170中的一定面積(存儲在閾值/參考值存儲單元125中的預(yù)定閾值)(如從圖10中所示的上表面可以看到)，則特定層提取/噪點剔除單元121確定該層是連續(xù)層 (例如，粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū)152A)，并假設(shè)該區(qū)域在其它情況下 (例如，結(jié)構(gòu)信息156b和157b 參見圖5的截面(C))為噪點區(qū)，從而剔除該噪點區(qū)。屬性添加/控制單元1 為投影圖170中的感興趣區(qū)A添加與基底膜區(qū)152A的屬性相同的屬性以如圖11所示從基底膜區(qū)152A刪除感興趣區(qū)A(遺漏區(qū)158)并在直徑為 Imm或更大的情況下將遺漏區(qū)180b作為感興趣區(qū)D (發(fā)展侵入?yún)^(qū))留在基底膜區(qū)152A上。這樣，渲染單元127對特定層區(qū)(粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū) 152A)渲染，其中在步驟S8中例如可識別色彩屬性被添加到由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元 120生成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像，以生成計算機圖形圖像140，如圖12所示。在計算機圖形圖像140中，從基底膜區(qū)152A刪除遺漏區(qū)158，并且在基底膜區(qū)152A中對作為設(shè)有例如可識別色彩屬性的感興趣區(qū)D(遺漏區(qū)180b)的發(fā)展侵入?yún)^(qū)域進行渲染。〈第三示例〉圖13是根據(jù)第三示例的由圖3的特定層提取/噪點剔除單元提取的特定層的投影圖。圖14是顯示根據(jù)第三示例的由圖3的渲染單元生成的計算機圖形圖像的示例的圖。在食道的早期腫瘤的情況下，新生血管穿過黏膜下層和基底膜以延伸到粘膜上皮層，從而形成IPCL(上皮乳頭內(nèi)毛細管袢)。如果腫瘤發(fā)展，則腫瘤破壞基底膜并進入下粘膜層。新生血管朝向腫瘤在隨機方向上形成。在正常內(nèi)窺鏡檢查中，執(zhí)行由密度分布和可以從表面看到的新生血管的形狀確定腫瘤的等級的方法。然而，僅能夠觀察到接近粘膜表面的新生血管。第三示例是用于確定生命體內(nèi)部的新生血管分布并根據(jù)新生血管觀察基底膜的狀態(tài)的示例。感興趣區(qū)分類單元IM在步驟S6中將遺漏區(qū)例如分類成感興趣區(qū)A-D。如圖13所示，屬性添加/控制單元1 將與基底膜區(qū)152A的屬性相同的屬性添加到投影圖170中的感興趣區(qū)A以從基底膜區(qū)152A刪除感興趣區(qū)A(遺漏區(qū)158)，并在直徑為10微米或更大且小于200微米的情況下將遺漏區(qū)190b作為感興趣區(qū)B (新生血管區(qū)) 留在基底膜區(qū)152A上，在直徑為200微米或更大且小于Imm的情況下將遺漏區(qū)191b作為感興趣區(qū)C(微侵入?yún)^(qū)域)留在基底膜區(qū)152A上，以及在直徑為Imm或更大的情況下將遺漏區(qū)192b作為感興趣區(qū)D (發(fā)展侵入?yún)^(qū))留在基底膜區(qū)152A上(步驟S7)。這樣，渲染單元127對特定層區(qū)(粘膜表面區(qū)150A、上皮層區(qū)151A和基底膜區(qū) 152A)進行渲染，其中在步驟S8中例如可識別色彩屬性被添加到由光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元120生成的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像以生成計算機圖形圖像140，如圖14所示。在計算機圖形圖像140中，從基底膜區(qū)152A刪除遺漏區(qū)158，以及對例如在基底膜區(qū)152中設(shè)有可識別彩色屬性的作為感興趣區(qū)B至D (遺漏區(qū)190b、遺漏區(qū)191b和遺漏區(qū)192b)的新生血管區(qū)、微侵入?yún)^(qū)和發(fā)展侵入?yún)^(qū)進行渲染。圖15是顯示由圖3的屬性添加/控制單元生成的新生血管的分布圖像的圖。圖 16是當(dāng)圖15的新生血管的分布圖像疊加在基底膜區(qū)上時的圖。圖17是顯示對圖15的新生血管的分布圖像渲染的計算機圖形圖像。第三示例的屬性添加/控制單元1 如圖15所示生成作為分布圖像200的新生血管的分布并可以將新生血管的分布圖像200疊加在基底膜區(qū)152A的投影圖170上，如圖 16所示。因此，渲染單元127可以生成如圖17所示的計算機圖形圖像140，這允許容易地在基底膜中識別新生血管的分布狀態(tài)，并且可以更加確定地診斷腫瘤。在第三示例中，可以根據(jù)基底膜的結(jié)構(gòu)以容易理解的方式具體地顯示新生血管的密度和侵入狀態(tài)。即使在深度截面處由淺區(qū)域處的結(jié)構(gòu)引起的不清楚區(qū)域中也可以更加確定地提取層結(jié)構(gòu)。第三示例還在年齡相關(guān)黃斑變性、糖尿病性視網(wǎng)膜病、視網(wǎng)膜靜脈閉塞和引起眼內(nèi)新生血管的新生血管化青光眼的診斷是有效的。在這種情況下，代替基底膜，提取并觀察視網(wǎng)膜。如本實施例和第一至第三實施例中所述，可以具體地獲得以下有益效果。(1)即使活體結(jié)構(gòu)由于病變而改變，也可以容易地提取特定層。(2)即使在深度截面處由淺區(qū)域中的結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的不清楚區(qū)域中也可以更加確定地提取層結(jié)構(gòu)。(3)可以容易地確定由腫瘤引起的層結(jié)構(gòu)的連續(xù)性的喪失。根據(jù)本實施例，可以容易地從具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息識別層區(qū)域的連續(xù)性，并且可以確定地提取深度截面處由淺層區(qū)域中的結(jié)構(gòu)引起的不清楚層區(qū)域的結(jié)構(gòu)信肩、ο圖18是將圖11的投影圖疊加在內(nèi)窺鏡圖像的圖。在本實施例和第一至第三實施例中，當(dāng)探頭40插入到內(nèi)窺鏡的夾鉗通道以執(zhí)行內(nèi)窺鏡圖像觀察和OCT測量時，渲染單元 127可以在半透明狀態(tài)下將投影圖170疊加在內(nèi)窺鏡圖像300上，如圖18所示。渲染單元 127可以在監(jiān)視器100上顯示通過在半透明狀態(tài)下將投影圖170疊加在內(nèi)窺鏡圖像300上而形成的圖像以提高腫瘤的診斷。腫瘤篩選的辦法的示例包括稱作NBI (窄帶成像)的公知方法和稱作FICE (柔性光譜成像彩色增強)的公知方法。這些是用于對藍色和綠色波長范圍成像以有助于觀察病變的特征的辦法?？梢栽诒O(jiān)視器100上顯示通過在半透明狀態(tài)下將投影圖170疊加在NBI/FICE圖像上形成的圖像。雖然已經(jīng)詳細說明了本發(fā)明的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，但是本發(fā)明不局限于該示例，并且顯而易見的是在不背離本發(fā)明的保護范圍的情況下可以進行各種修改和改變。雖然已經(jīng)說明了食道的基底膜的示例，但是如果在諸如胃、小腸和大腸的其它消化道中提取粘膜肌層，則可以以容易理解的方式觀察侵入。如果特定膜或?qū)咏Y(jié)構(gòu)在諸如包括具有基底膜的口腔、舌頭、咽、胃、小腸、大腸和膽管的消化道、包括鼻腔、喉、和支氣管的呼吸器官、包括膀胱、尿管和尿道的泌尿器、包括子宮和陰道的生殖器官、皮膚和具有層結(jié)構(gòu)的眼底的組織中不正常地變化，則本發(fā)明還可以應(yīng)用于該組織。附圖標(biāo)記列表光學(xué)三維結(jié)構(gòu)成像裝置 .OCT光源 .OCT干涉儀 .探頭
.干涉信息檢測單元 .CG圖像生成單元 存儲器 .信號處理單元 .控制單元 ..監(jiān)視器
..光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像生成單元 ..特定層提取/噪點剔除單元 ..遺漏區(qū)提取單元 ..遺漏區(qū)范圍計算單元 ..感興趣區(qū)分類單元 ..閾值/參考值存儲單元 ..屬性添加/控制單元 ..渲染單元
0141]10.0142]30.0143]40.0144]70.0145]90.0146]91.0147]93.0148]94.0149]1000150]1200151]1210152]1220153]1230154]1240155]1250156]1260157112權(quán)利要求
1.一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置在具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的疊層的深度方向上引導(dǎo)測量光，并對所述測量光的光軸進行二維掃描以獲得所述測量目標(biāo)的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置包括光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置，用于存儲所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息；特定層提取裝置，用于比較存儲在所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將等于或大于預(yù)定范圍的區(qū)域作為所述測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于所述預(yù)定閾值的所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)域中連續(xù)；遺漏區(qū)提取裝置，用于將所述特定層區(qū)中的所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于所述預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提??；遺漏區(qū)范圍計算裝置，用于計算所述遺漏區(qū)的范圍的大?。灰约案信d趣區(qū)分類裝置，用于比較所述遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值， 并將所述遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述特定層提取裝置包括噪點區(qū)刪除裝置，在等于或大于所述預(yù)定閾值的所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值連續(xù)的區(qū)域小于所述預(yù)定范圍的情況下，所述噪點區(qū)刪除裝置確定作為噪點區(qū)的區(qū)域以從所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息刪除所述區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，還包括計算機圖形圖像構(gòu)建裝置，用于將渲染處理應(yīng)用到所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息以構(gòu)建計算機圖形圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，包括用于添加屬性的屬性添加裝置，所述屬性添加裝置將能夠識別所述特定層區(qū)和所述感興趣區(qū)的屬性添加到所述特定層區(qū)和所述感興趣區(qū)，其中所述計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將渲染處理應(yīng)用到所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息以構(gòu)建包括至少設(shè)有所述屬性的所述特定層區(qū)和所述感興趣區(qū)的所述計算機圖形圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將投影圖像構(gòu)建為所述計算機圖形圖像，所述投影圖像在所述測量目標(biāo)的疊層的深度方向上投影所述特定層區(qū)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述計算機圖形圖像構(gòu)建裝置將渲染處理應(yīng)用到所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息，以構(gòu)建光學(xué)三維結(jié)構(gòu)圖像作為所述計算機圖形圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求4-6中任一項所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述屬性添加裝置包括屬性控制裝置，所述屬性控制裝置用于將小于至少在所述預(yù)定范圍確定參考值中的最小范圍確定參考值的所述感興趣區(qū)的屬性設(shè)定為所述特定層區(qū)的屬性。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述屬性控制裝置根據(jù)具有大于所述預(yù)定范圍確定參考值中的最小范圍確定參考值的數(shù)值的多個范圍確定參考值將不同的屬性添加到由所述感興趣分類裝置分類的所述感興趣區(qū)中的每一個。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任一項所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述測量目標(biāo)是活粘膜組織，所述感興趣區(qū)分類裝置將等于或大于所述預(yù)定范圍確定參考值中的第一范圍確定參考值且小于所述預(yù)定范圍確定參考值中的第二范圍確定參考值的所述感興趣區(qū)分類成新生血管區(qū)，其中所述第二范圍確定參考值大于所述第一范圍確定參考值。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述感興趣區(qū)分類裝置將等于或大于所述預(yù)定范圍確定參考值中的所述第二范圍確定參考值的所述感興趣區(qū)分類成腫瘤侵入?yún)^(qū)。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，還包括新生血管分布圖像生成裝置，用于生成由所述感興趣區(qū)分類裝置確定的新生血管區(qū)的分布，作為在所述特定層區(qū)中的新生血管分布圖像。
12.根據(jù)權(quán)利要求9-11中任一項所述的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，其中，所述特定層區(qū)包括所述活粘膜組織的基底膜區(qū)和粘膜肌層區(qū)中的至少一個。
13.一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置的結(jié)構(gòu)信息處理方法，所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置在具有層結(jié)構(gòu)的測量目標(biāo)的疊層的深度方向上引導(dǎo)測量光，并對所述測量光的光軸進行二維掃描以獲得所述測量目標(biāo)的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息，所述結(jié)構(gòu)信息處理方法包括以下步驟存儲所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲步驟；特定層提取步驟，包括以下步驟比較在所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲步驟中存儲的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將等于或大于預(yù)定范圍的區(qū)域作為所述測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于所述預(yù)定閾值的所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在等于或大于預(yù)定范圍的所述區(qū)域中連續(xù)；將所述特定層區(qū)中的所述光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于所述預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提取的遺漏區(qū)提取步驟；計算所述遺漏區(qū)的范圍的大小的遺漏區(qū)范圍計算步驟；以及感興趣區(qū)分類步驟，包括以下步驟比較所述遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將所述遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置，該光學(xué)三維結(jié)構(gòu)測量裝置包括光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置(91)，用于存儲光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息；特定層提取裝置(121)，用于比較存儲在光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息存儲裝置中的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值與預(yù)定閾值，并將等于或大于預(yù)定范圍的區(qū)域作為測量目標(biāo)的特定層區(qū)提取，其中等于或大于預(yù)定閾值的光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值在所述區(qū)域中連續(xù)；遺漏區(qū)提取裝置(122)，用于將特定層區(qū)中光學(xué)三維結(jié)構(gòu)信息的信息值小于預(yù)定閾值的區(qū)域作為遺漏區(qū)提??；遺漏區(qū)范圍計算裝置(123)，用于計算遺漏區(qū)的范圍的大?。灰约案信d趣區(qū)分類裝置(124)，用于比較遺漏區(qū)的范圍的大小與多個預(yù)定范圍確定參考值，并將遺漏區(qū)分類成多種類型的感興趣區(qū)。
文檔編號G01B11/24GK102355861SQ20108001257
公開日2012年2月15日 申請日期2010年3月3日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月19日
發(fā)明者寺村友一 申請人:富士膠片株式會社