Development of optical coherence tomography (OCT) imaging

要旨

光コヒーレンストモグラフィ（OCT）技術の進化により，性能が向上し，OCT angiographyが登場してきた。研究レベルでは，様々な機能の追加が行われてきた。これらがOCTによる眼底の画像化にどのように影響し，発展してきたのかをレビューする。

Abstract

Development of optical coherence tomography (OCT) technology has improved the performance of imaging and led to the emergence of OCT angiography. Various functions have been added at the research level. We will review how these developments have affected and evolved posterior eye imaging using OCT.

1． OCTの高速化

光コヒーレンストモグラフィ（optical coherence tomography: OCT）^1,2)は，1991年の研究の当初から，眼底の断層イメージングをターゲットとして開始された³⁾。OCTによる高空間分解能断層像の撮影で，従来の方法では困難であった眼底組織の微細構造を可視化することが可能となった。その後，1996年のOCTの商用化により様々な疾患での眼底構造の可視化が行われるようになり，2000年頃からのタイムドメインOCT（Time-domain OCT: TD-OCT）からフーリエドメインOCT（Fourier-domain OCT: FD-OCT）へのシフトにより^4–7)，劇的な走査速度の向上を果たし，1枚の断層像はほぼ眼球運動の影響を受けずに撮影することが可能となった。

その後も，継続的に検出器や光源の技術革新によって，FD-OCTの速度は向上してきており，診断装置では約100,000 A-line毎秒での撮影が可能となってきている。最新の研究用装置では，商用装置の10倍以上の速度が達成されている。しかし，速度の増加は組織中のある一点から戻ってくる光の検出にかける時間を短くすることにつながるため，弱い光を検出することがより難しくなってしまう。大まかに，OCT装置による光の検出感度とA-scan速度の間には以下の関係［式（1）］があり，速度を上げると，画像強度の弱い構造が見えなくなる可能性がある。

  

$$\text{光検出感度} \text{～} \frac{1}{\text{A-scan }\text{速度}}$$（1）

組織のより深い位置では，その上の組織によって光が減衰されるため，OCT画像の強度が弱くなる。速度の上昇は断層画像の深達度の低下にもつながる。安全基準により，眼に照射する光の強度は限られているため，光強度を上げて感度の向上を図るアプローチには限界がある。そのため，研究されている超高速OCTは，これまでのOCTと同様の使い方ではなく，別の応用で用いられていくと考えられる。

2． OCTイメージングの質的変化

OCTの量的発展の最も目覚ましい点は，先に記した速度の向上であるが，それと並行して質的な発展も遂げてきた。速度の上昇とともに，同じ場所を何度も計測することが可能となり，OCT信号の時間変化に注目した探索が行われてきた。血流による変化を取出して，血流の計測などを行うドップラーOCT ^8–14)はごく初期のOCT研究から行われてきていた。

一方で，光の属性を応用してさらに組織の詳しい情報を取得する試みが行われてきた。光の波長を変えることにより，得られるOCT画像は変化する。初期のOCTは，波長約800 nmが用いられていたが，生体組織の光散乱を抑えて到達深度を向上させるために，より長波長の1,000 nm付近を用いる高侵達OCT ^15–17)が登場し，TopconからAtlantisが2015年に発売された。研究レベルでは，光の波長に依存したOCT信号の変化を利用し，組織の特性を計測する分光OCT（Spectroscopic OCT）によって，血液の酸素飽和度の計測が試みられている¹⁸⁾。光の偏光状態を利用して組織の偏光特性を計測する偏光OCT ^19–21)によって，視神経線維や強膜などの位相遅延イメージング^22,23)や，偏光の均一性（DOPU: degree of polarization uniformity）を使った網膜色素上皮や脈絡膜イメージング^24–26)も行われてきた。

最も大きな変化は，OCTの検出速度の向上により，これらの3次元の空間分布を撮影することが可能となった点であろう。しかし，ここで問題となるのは，取得される情報量は増大したが人間の情報処理の許容量は変わっていないということである。大量の断層画像を逐一確認するのは非常に時間がかかるし，3次元の立体表示では，内部の細かな所見を見落としてしまう危険性がある。一瞬で人がおおよその全体像をつかめるようにするには，適切に空間情報を2次元以下に落とす必要が出てきたため，OCTの画像化はこの方向にも発展してきている。

3．En face OCTイメージング

OCTを使った正面（en face）方向のイメージング自体は約20年前から行われており^27–29)，OCT Ophthalmoscopeとして商用化もされていた。これは，C-scanと呼ばれるある特定の深さのen face画像を取得できたが，TD-OCTを基にした装置であったため，3次元画像の取得は困難であった。SD-OCTの登場による高速化で，新たなen face OCTイメージング技術が発展してきた。

単純にOCT信号の三次元空間分布を正面（en face）方向に投影すれば，レーザー走査検眼鏡様の画像が得られる³⁰⁾。しかし，OCTでは深さ方向に高い空間分解能を持つため，様々な層の正面画像を作成することができる^30,31)。

血管網を可視化するOCT angiography^32–36)は商用装置にも搭載され，広く知られている。今では，各社からOCT angiography画像を作成可能な製品が市販されている。血管網を可視化する場合には層別にセグメンテーションしてen face OCT angiography画像を作成すると都合が良いので，広く用いられている。例えば，外網膜のen face OCT angiographyは，この層に侵入した脈絡膜新生血管などの血管を良く検出することができる³⁷⁾。

また，偏光OCTで得られる位相遅延や偏光均一性のen faceイメージングによって，視神経線維や色素上皮の異常のマッピングを行う事ができる^38–46)。

4．En face OCTイメージングの課題

4.1  眼球運動

En face OCTイメージングの最大の課題は，如何に眼球運動の影響を抑えるかということである。OCTは，高速化したとはいえ，ある程度の画角（～10° × 10°）の3次元空間画像を撮影するには数秒を要する。この間に眼球が動くと，画像が歪んだり不連続になり，瞳によってOCTのプローブ光が遮られると画質が落ちてしまう。また，まばたきが起こるとその間の断層像が得られず，en face上でその位置の画像が空白となってしまう。

この問題に対処するため，2方向からのアプローチがなされている。一つは，装置側で能動的にOCTのプローブ光を眼球に追随させる方法^47–50)である。追随させるために，まず，眼球運動を検出する必要があるが，大きな眼球運動や瞬きは検出して再走査を行う。もう一つは，同じ範囲の複数の画像から，画像レジストレーションによって撮影後に眼球運動の影響を取り除く方法^51–54)（図1）である。

図1

眼球運動を補正した網膜の毛細血管網画像。文献⁶²⁾より引用。

この2つ手法のどちらか，または両方を組合せた方法が使われている。しかし，それでもまだ眼球運動の影響が残ってしまう場合がある。この課題への取組は今後も続いていき，改良が加えられていくと考えられる。

4.2  境界セグメンテーション

OCTの深さ分解能を利用して，各層をセグメンテーションしてen face画像を作成する方法は，強力だが時々セグメンテーションエラーによるアーチファクトが発生する危険がある。層の境界が明瞭でない場合や，そもそも境界がはっきりしない場合もあるため，注意が必要である。

OCT機能の拡張によって得られる画像を総合して，構造の境界の検出ではなく，各画素毎を弁別（pixel-wiseセグメンテーション）^55,56)することで，境界検出エラーによるアーチファクトが発生しないen faceイメージングが可能である。色素上皮のメラニンによると考えられる偏光変化を特異的に抽出することで⁵⁵⁾，色素上皮の異常や変化の分布を自動で可視化することが可能となる^57–59)（図2）。

図2

脈絡膜新生血管のen face色素上皮メラニンイメージ。黄斑において，異常な高信号と低信号のパターンが認められる。文献⁵⁹⁾より引用。

4.3 多機能en faceイメージング

第3節で述べたように，OCTの強度画像のみではなく，血流分布・偏光画像などが追加されてきている。これらを総合することで，より詳しく調査を行うことができる⁶⁰⁾。しかし，これらをそれぞれen face画像化すると，当然，深さ方向の詳しい分布情報を捨てることになり，それぞれの画像で得られる所見の深さ方向の位置関係が分からなくなってしまう。

これを防ぐには，異なる機能によって得られた画像同士を，一度3次元空間上で合成して，目的に資する特徴を表現できる状態で，en face画像化する必要がある。例えば，OCT angiographyとDOPUを合成して作成するPAF（pigment and flow）画像^61,62,59）（図3）は，血流分布と色素上皮の異常を同時に表現することができる。OCT機能の拡張によって増えた情報量をいかに統合してゆくのかが，今後の課題となってくるのではないだろうか。

図3

脈絡膜新生血管の（a）en face PAF画像，（b）フルオレセイン蛍光眼底造影（FA）。FAで過蛍光を示す場所で，PAF画像では異常な血流信号がメラニン色素組織の上にある事が分かる。文献⁶²⁾より引用。

5． まとめ

OCTによるイメージングの発展を俯瞰すると，断層イメージングから始まり，en faceイメージングへと徐々に拡張されてきている。様々な目的に即して，それぞれに適したen face画像の生成する方向へ進んでいくと考えられる。

利益相反

巻田修一（カテゴリーF：トプコン，カテゴリーF：横河電機，カテゴリーP）

文献

• 1)  Optical Coherence Tomography—Technology and Applications. (Springer: 2015).
• 2)   山成 正宏：OCT技術の基本を紐解こう．視覚の科学 39: 37–44, 2018.
• 3)   Huang  D,  Swanson  EA, et al: Optical coherence tomography. Science 254: 1178–1181, 1991.
• 4)   Wojtkowski  M,  Leitgeb  R, et al: In vivo human retinal imaging by Fourier domain optical coherence tomography. J Biomed Opt 7: 457–463, 2002.
• 5)   Nassif  NA,  Cense  B, et al: In vivo high-resolution video-rate spectral-domain optical coherence tomography of the human retina and optic nerve. Opt Express 12: 367–376, 2004.
• 6)   Wojtkowski  M,  Srinivasan  V, et al: Three-dimensional retinal imaging with high-speed ultrahigh-resolution optical coherence tomography. Ophthalmology 112: 1734–1746, 2005.
• 7)   Chen  TC,  Cense  B, et al: Spectral domain optical coherence tomography: ultra-high speed, ultra-high resolution ophthalmic imaging. Arch Ophthalmol 123: 1715–1720, 2005.
• 8)   Yazdanfar  S,  Rollins  AM, et al: Imaging and velocimetry of the human retinal circulation with color Doppler optical coherence tomography. Opt Lett 25: 1448–1450, 2000.
• 9)   Yazdanfar  S,  Rollins  AM, et al: In vivo imaging of human retinal flow dynamics by color Doppler optical coherence tomography. Arch Ophthalmol 121: 235–239, 2003.
• 10)   White  BR, Pierce, MC, et al: In vivo dynamic human retinal blood flow imaging using ultra-high-speed spectral domain optical Doppler tomography. Opt Express 11: 3490–3497, 2003.
• 11)   Leitgeb  RA,  Schmetterer  L, et al: Real-time assessment of retinal blood flow with ultrafast acquisition by color Doppler Fourier domain optical coherence tomography. Opt Express 11: 3116–3121, 2003.
• 12)   Wehbe  H,  Ruggeri  M, et al: Automatic retinal blood flow calculation using spectral domain optical coherence tomography. Opt Express 15: 15193–15206, 2007.
• 13)   Wang  Y,  Bower  BA, et al: Retinal blood flow measurement by circumpapillary Fourier domain Doppler optical coherence tomography. J Biomed Opt 13: 064003, 2008.
• 14)   長岡 泰司：特集：眼科画像診断の最近の話題Doppler OCTによる網膜血流測定．視覚の科学 38: 93–97, 2017.
• 15)   Unterhuber  A,  Považay  B, et al: In vivo retinal optical coherence tomography at 1040 nm-enhanced penetration into the choroid. Opt Express 13: 3252–3258, 2005.
• 16)   Považay  B,  Hermann  B, et al: Three-dimensional optical coherence tomography at 1050 nm versus 800 nm in retinal pathologies: enhanced performance and choroidal penetration in cataract patients. J Biomed Opt 12: 041211, 2007.
• 17)   Yasuno  Y,  Miura  M, et al: Visualization of Sub-retinal Pigment Epithelium Morphologies of Exudative Macular Diseases by High-Penetration Optical Coherence Tomography. Invest Ophthalmol Vis Sci 50: 405–413, 2009.
• 18)   Kagemann  L,  Wollstein  G, et al: Spectral oximetry assessed with high-speed ultra-high-resolution optical coherence tomography. J Biomed Opt 12: 041212, 2007.
• 19)   de Boer  JF,  Hitzenberger  CK, et al: Polarization sensitive optical coherence tomography—a review [Invited]. Biomed Opt Express 8: 1838–1873, 2017.
• 20)   山成 正宏：特集：眼科画像診断の最近の話題 偏光感受型OCTの技術．視覚の科学 38: 98–106, 2017.
• 21)   三浦 雅博：特集：眼科画像診断の最近の話題 偏光OCTおよび偏光SLOによる黄斑疾患の観察．視覚の科学 38: 107–113, 2017.
• 22)   Götzinger  E,  Pircher  M, et al: High speed spectral domain polarization sensitive optical coherence tomography of the human retina. Opt Express 13: 10217–10229, 2005.
• 23)   Miura  M,  Yamanari  M, et al: Imaging polarimetry in age-related macular degeneration. Invest Ophthalmol Vis Sci 49: 2661–2667, 2008.
• 24)   Götzinger  E,  Pircher  M, et al: Retinal pigment epithelium segmentation by polarization sensitive optical coherence tomography. Opt Express 16: 16410–16422, 2008.
• 25)   Makita  S,  Hong  YJ, et al: Degree of polarization uniformity with high noise immunity using polarization-sensitive optical coherence tomography. Opt Lett 39: 6783–6786, 2014.
• 26)   Lippok  N,  Braaf  B, et al: Quantitative depolarization measurements for fiber-based polarization-sensitive optical frequency domain imaging of the retinal pigment epithelium. J Biophotonics 12: e201800156, 2019.
• 27)   Podoleanu  AG,  Seeger  M, et al: Transversal and Longitudinal Images from the Retina of the Living Eye Using Low Coherence Reflectometry. J Biomed Opt 3: 12–20, 1998.
• 28)   Rogers  JA,  Podoleanu  AG, et al: Topography and volume measurements of the optic nerve using en-face optical coherence tomography. Opt Express 9: 533–545, 2001.
• 29)   Guo  L,  Tsatourian  V, et al: En face optical coherence tomography: a new method to analyse structural changes of the optic nerve head in rat glaucoma. Br J Ophthalmol 89: 1210–1216, 2005.
• 30)   Jiao  S,  Knighton  R, et al: Simultaneous acquisition of sectional and fundus ophthalmic images with spectral-domain optical coherence tomography. Opt Express 13: 444–452, 2005.
• 31)   Srinivasan  VJ,  Adler  DC, et al: Ultrahigh-speed optical coherence tomography for three-dimensional and en face imaging of the retina and optic nerve head. Invest Ophthalmol Vis Sci 49: 5103–5110, 2008.
• 32)   巻田 修一：光コヒーレンストモグラフィによる血管造影．視覚の科学 34: 75–79, 2013.
• 33)   Makita  S,  Hong  Y, et al: Optical coherence angiography. Opt Express 14: 7821–7840, 2006.
• 34)   Fingler  J,  Schwartz  D, et al: Mobility and transverse flow visualization using phase variance contrast with spectral domain optical coherence tomography. Opt Express 15: 12636–12653, 2007.
• 35)   An  L and  Wang  RK: In vivo volumetric imaging of vascular perfusion within human retina and choroids with optical micro-angiography. Opt Express 16: 11438–11452, 2008.
• 36)   Jia  Y,  Tan  O, et al: Split-spectrum amplitude-decorrelation angiography with optical coherence tomography. Opt Express 20: 4710–4725, 2012.
• 37)   Jia  Y,  Bailey  ST, et al: Quantitative optical coherence tomography angiography of choroidal neovascularization in age-related macular degeneration. Ophthalmology 121: 1435–1444, 2014.
• 38)   Mujat  M,  Chan  RC, et al: Retinal nerve fiber layer thickness map determined from optical coherence tomography images. Opt Express 13: 9480–10216, 2005.
• 39)   Yamanari  M,  Miura  M, et al: Phase retardation measurement of retinal nerve fiber layer by polarization-sensitive spectral-domain optical coherence tomography and scanning laser polarimetry. J Biomed Opt 13: 014013, 2008.
• 40)   Roberts  P,  Sugita  M, et al: Automated identification and quantification of subretinal fibrosis in neovascular age-related macular degeneration using polarization-sensitive OCT. Invest Ophthalmol Vis Sci 57: 1699–1705, 2016.
• 41)   Sayegh  RG,  Zotter  S, et al: Polarization-sensitive optical coherence tomography and conventional retinal imaging strategies in assessing foveal integrity in geographic atrophy. Invest Ophthalmol Vis Sci 56: 5246–5255, 2015.
• 42)   Sugita  M,  Pircher  M, et al: Retinal nerve fiber bundle tracing and analysis in human eye by polarization sensitive OCT. Biomed Opt Express 6: 1030–1054, 2015.
• 43)   Roberts  P,  Baumann  B, et al: Retinal pigment epithelial features in central serous chorioretinopathy identified by polarization-sensitive optical coherence tomography. Invest Ophthalmol Vis Sci 57: 1595–1603, 2016.
• 44)   Schlanitz  FG,  Baumann  B, et al: Drusen volume development over time and its relevance to the course of age-related macular degeneration. Br J Ophthalmol 101: 198–203, 2017.
• 45)   Roberts  PK,  Baumann  B, et al: Retinal pigment epithelial features indicative of neovascular progression in age-related macular degeneration. Br J Ophthalmol 101: 1361–1366, 2017.
• 46)   Miura  M,  Makita  S, et al: Evaluation of intraretinal migration of retinal pigment epithelial cells in age-related macular degeneration using polarimetric imaging. Sci Rep 7: 3150, 2017.
• 47)   Ferguson  RD, Hammer  Daniel  X, et al: Tracking optical coherence tomography. Opt Lett 29: 2139–2141, 2004.
• 48)   Vienola  KV,  Braaf  B, et al: Real-time eye motion compensation for OCT imaging with tracking SLO. Biomed Opt Express 3: 2950–2963, 2012.
• 49)   Braaf  B,  Vienola  KV, et al: Real-time eye motion correction in phase-resolved OCT angiography with tracking SLO. Biomed Opt Express 4: 51–65, 2013.
• 50)   Zawadzki  RJ,  Capps  AG, et al: Progress on Developing Adaptive Optics–Optical Coherence Tomography for In Vivo Retinal Imaging: Monitoring and Correction of Eye Motion Artifacts. IEEE J Sel Top Quantum Electron 20: 1–12, 2014.
• 51)   Kraus  MF,  Potsaid  B, et al: Motion correction in optical coherence tomography volumes on a per A-scan basis using orthogonal scan patterns. Biomed Opt Express 3: 1182–1199, 2012.
• 52)   Kraus  MF,  Liu  JJ, et al: Quantitative 3D-OCT motion correction with tilt and illumination correction, robust similarity measure and regularization. Biomed Opt Express 5: 2591–2613, 2014.
• 53)   Zang  P,  Liu  G, et al: Automated motion correction using parallel-strip registration for wide-field en face OCT angiogram. Biomed Opt Express 7: 2823–2836, 2016.
• 54)   Heisler  M,  Lee  S, et al: Strip-based registration of serially acquired optical coherence tomography angiography. J Biomed Opt 22: 036007, 2017.
• 55)   Azuma  S,  Makita  S, et al: Pixel-wise segmentation of severely pathologic retinal pigment epithelium and choroidal stroma using multi-contrast Jones matrix optical coherence tomography. Biomed Opt Express 9: 2955–2973, 2018.
• 56)   Kasaragod  D,  Makita  S, et al: Machine-learning based segmentation of the optic nerve head using multi-contrast Jones matrix optical coherence tomography with semi-automatic training dataset generation. Biomed Opt Express 9: 3220–3243, 2018.
• 57)   Miura  M,  Makita  S, et al: Evaluation of focal damage in the retinal pigment epithelium layer in serous retinal pigment epithelium detachment. Sci Rep 9: 3278, 2019.
• 58)   Miura  M,  Makita  S, et al: Evaluation of Retinal Pigment Epithelium Layer Change in Vogt-Koyanagi-Harada Disease With Multicontrast Optical Coherence Tomography. Invest Ophthalmol Vis Sci 60: 3352–3362, 2019.
• 59)   Azuma  S,  Makita  S, et al: Clinical multi-functional OCT for retinal imaging. Biomed Opt Express 10: 5724–5743, 2019.
• 60)   Hong  YJ,  Miura  M, et al: Simultaneous investigation of vascular and retinal pigment epithelial pathologies of exudative macular diseases by multifunctional optical coherence tomography. Invest Ophthalmol Vis Sci 55: 5016–5031, 2014.
• 61)   Makita  S,  Kurokawa  K, et al: Noise-immune complex correlation for optical coherence angiography based on standard and Jones matrix optical coherence tomography. Biomed Opt Express 7: 1525–1548, 2016.
• 62)   Makita  S,  Mino  T, et al: Clinical prototype of pigment and flow imaging optical coherence tomography for posterior eye investigation. Biomed Opt Express 9: 4372–4389, 2018.