KR20120023631A - 눈물막의 촬영, 처리 및/또는 표시, 및/또는 눈물막 층 두께(들)의 측정을 위한 눈 표면 간섭계(ｏｓｉ) 디바이스들, 시스템들 및 방법들 - Google Patents

눈물막의 촬영, 처리 및/또는 표시, 및/또는 눈물막 층 두께(들)의 측정을 위한 눈 표면 간섭계(ｏｓｉ) 디바이스들, 시스템들 및 방법들 Download PDF

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Abstract

지질층 두께(LLT) 및/또는 수분층 두께(ALT)를 포함하는 눈물막의 눈물막 층 두께(TFLT)를 측정하기 위한 눈 표면 간섭계(OSI) 디바이스들, 시스템들 및 방법들이 개시된다. 측정된 TFLT를 이용하여 안구 건조증(DES)을 진단할 수 있다. 소정의 개시되는 실시예들에서는, 눈물막을 조명하도록 다중 파장 광원이 제어될 수 있다. 다중 파장 광원으로부터 방출되는 광은 눈물막에서 광파 간섭 상호작용들을 겪는다. 촬영 디바이스를 눈물막의 지질층 상에 포커싱하여, 제1 이미지 내에 배경 신호(들)와 결합된 눈물막으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭 상호작용들을 캡처할 수 있다. 또한, 촬영 디바이스를 눈물막의 지질층에 포커싱하여, 제1 이미지 내에 존재하는 배경 신호(들)를 포함하는 제2 이미지를 캡처할 수 있다.

Description

눈물막의 촬영, 처리 및/또는 표시, 및/또는 눈물막 층 두께(들)의 측정을 위한 눈 표면 간섭계(ＯＳＩ) 디바이스들, 시스템들 및 방법들{OCULAR SURFACE INTERFEROMETRY (OSI) DEVICES, SYSTEMS AND METHODS FOR IMAGING, PROCESSING, AND/OR DISPLAYING AN OCULAR TEAR FILM AND/OR MEASURING OCULAR TEAR FILM LAYER THICKNESS(ES)}
관련 출원들
본 출원은, 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함되는, 2009년 4월 1일자로 출원된 "OCULAR SURFACE INTERFEROMETRY (0SI) DEVICES, SYSTEMS AND METHODS FOR MEASURING OCULAR TEAR FILM LAYER THICKNESS(ES)"라는 제목의 미국 특허 가출원 제61/211,596호에 대한 우선권을 주장한다.
본 출원은, 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함되는, 2007년 6월 20일자로 출원된 "TEAR FILM MEASUREMENT"라는 제목의 미국 특허 제11/820,664호와 관련된다.
본 출원은, 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함되는, 2007년 9월 11일자로 출원된 "TEAR FILM MEASUREMENT"라는 제목의 미국 특허 제11/900,314호와 관련된다.
발명의 분야
본 발명의 기술은 눈물막의 촬영에 관한 것이다. 본 발명의 기술은 지질층 두께(LLT) 및/또는 수분층 두께(ALT)를 포함하는 눈물막 층 두께(들)의 측정과도 관련된다. 눈물막의 촬영 및 TFLT의 측정은 지질 결핍 및 수분 결핍을 포함하는 임의 수의 결핍들에 기인할 수 있는 "건성안"을 진단하는 데 사용될 수 있다.
사람의 눈에서, 눈 표면을 덮는 각막앞 눈물막은 3개의 주요 층, 즉 점액층, 수분층 및 지질층으로 구성된다. 각각의 층은 눈의 보호 및 윤활 역할을 하며, 따라서 눈의 건조 또는 그의 결여에 영향을 미친다. 눈의 건조는 일반적으로 "건성안", "안구 건조증"(DES)" 또는 "건성 각결막염"(KCS)이라고 하는 인정된 눈 질환이다. 건성안은 불편을 줄 수 있는 가려움, 화끈거림 및 염증과 같은 증상들을 유발할 수 있다. 눈물막 층 두께와 건성안 질환 사이에는 상관성이 있다. 눈에 대한 다양한 상이한 의학 조건들 및 손상은 물론, 이러한 조건들에 대한 수분층과 지질층의 관계가 Surv Opthalmol 52:369-374, 2007에서 검토되고, 아래에 추가로 간단히 설명된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 각막앞 눈물막은 점액층(12)으로 알려진 눈(11)의 각막(10)과 접촉하는 눈물막의 가장 안쪽 층을 포함한다. 점액층(12)은 많은 점액소를 포함한다. 점액소들은 수분층으로 알려진 눈물막의 중간 층에 수분을 유지하는 역할을 한다. 따라서, 점액층(12)은 각막(10) 상의 수분 유지를 도와서 눈(11)의 건조를 방지하는 보호층 및 윤활을 제공한다는 점에서 중요하다.
중간 또는 수분층(14)은 눈물막의 벌크를 구성한다. 수분층(14)은 도 2에 도시된 바와 같이 눈(11)을 둘러싸는 누선들(16) 및 부속 눈물샘들(17)에 의한 수분의 분비에 의해 형성된다. 누선들(16) 및 부속 눈물샘들(17)에 의해 분비되는 수분은 일반적으로 "눈물"로도 지칭된다. 수분층(14)의 한 가지 기능은 눈(11) 안에 들어올 수 있는 임의의 먼지, 부스러기 또는 외부 물체들의 배출을 돕는 것이다. 수분층(14)의 또 하나의 중요한 기능은 눈(11)에 보호층 및 윤활을 제공하여 눈을 촉촉하고 편안하게 유지하는 것이다. "수분 결핍"이라고도 하는 수분층(14) 내의 충분한 수분의 부족을 유발하는 결함들은 건성안의 일반적인 원인이다. 콘택트 렌즈의 착용도 건성안에 기여할 수 있다. 콘택트 렌즈는 자연적인 눈물막을 파괴할 수 있고, 시간이 지남에 따라 각막 감도를 줄일 수 있으며, 이는 눈물 생성의 감소를 유발할 수 있다.
"지질층"(18)으로 알려지고, 또한 도 1에 도시된 눈물막의 가장 바깥층도 눈의 건조의 방지를 돕는다. 지질층(18)은 도 3에 도시된 바와 같이 위아래 눈꺼풀들(22, 24) 내의 마이봄선들(meibomian glands)(20)에 의해 생성되는 "마이봄(meibum)" 또는 "세범(sebum)"으로 알려진 많은 지질을 포함한다. 이러한 가장 바깥쪽의 지질층은 매우 얇으며, 통상적으로 250 나노미터(nm) 미만의 두께를 갖는다. 지질층(18)은 수분층(14)에 대한 보호 코팅을 제공하여, 수분층(14)이 증발하는 레이트를 제한한다. 깜박임은 위쪽 눈꺼풀(22)이 수분 및 지질들을 눈물막으로 구성하게 하며, 따라서 눈(11)에 대한 보호 코팅을 형성한다. 수분층(14)의 더 높은 증발 레이트는 눈의 건조를 유발할 수 있다. 따라서, 지질층(18)이 수분층(14)의 증발 레이트를 제한하기에 충분하지 않은 경우, 눈의 건조가 발생할 수 있다.
위의 사항에도 불구하고, 임상의들 및 과학자들에게는 증발 눈물 손실 및/또는 눈물 결핍 건성안 조건들을 진단하기 위하여 지질층 및 수분층 및 이들의 임의의 결핍들을 정량화하는 것이 오래 계속되고 성가신 문제였다. 게다가, 건성안에 대한 많은 유망한 치료법들은 미국 식약청을 만족시킬 만한 임상 효과를 입증하지 못했기 때문에 미국 식약청으로부터 승인을 받지 못하였다. 많은 임상의들은 환자의 증상들에만 기초하여 건성안을 진단한다. 이와 관련하여 질문표들이 사용되었다. 증상들에만 기초하여 건성안을 진단하는 것이 타당한 것으로 보이지만, 눈 불편의 증상들은 건성안들에 대한 국립 안과 연구소 워크숍에 의해 정의된 바와 같은 "건성안들"의 일 양태만을 나타낸다. 눈물 결핍 또는 눈의 노출 표면에 대한 과다한 눈물 증발 및 손상의 가능성의 진단의 부재시에, 건성안 진단의 요구들을 확실히 충족시킬 수 없다.
상세한 설명의 실시예들은 눈물막을 촬영하고 그리고/또는 환자의 눈물막 내의 눈물막 층 두께(TFLT)를 측정하기 위한 눈 표면 간섭계(OSI) 디바이스들, 시스템들 및 방법들을 포함한다. OSI 디바이스들, 시스템들 및 방법들은 눈물막의 지질층 성분(LLT) 및/또는 수분층 성분(ALT)의 두께를 측정하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "TFLT"는 LLT, ALT 또는 LLT와 ALT 모두를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "TFLT 측정"은 LLT, ALT 또는 LLT와 ALT 모두의 측정을 포함한다. 눈물막 촬영 및 TFLT 측정은 지질층 및 수분층 결핍들을 포함하지만 이에 한정되지 않는 환자의 눈물막의 진단에 이용될 수 있다. 이러한 특성들은 환자가 겪는 안구 건조증(DES)의 원인 또는 기여 인자일 수 있다.
이와 관련하여, 본 명세서에 개시되는 실시예들은 가시 영역의 광을 눈물막으로 지향시키도록 제어되는 광원을 포함한다. 광원은 모든 방출 방향으로 균일한 또는 실질적으로 균일한 강도를 생성하는 람베르트 발광기(Lambertian emitter)일 수 있다. 광원은, 광원으로부터 방출되는 광선들이 눈물막으로부터 경면(specularly) 반사되고, ("간섭 상호작용들"이라고도 하는) 보강 및 상쇄 광파 간섭 상호작용들을 겪도록 배열된다. 광원의 스펙트럼을 포함하는 검출 스펙트럼을 갖는 촬영 디바이스가 눈물막의 지질층 상의 관심 영역(들) 상에 포커싱된다. 촬영 디바이스는 제1 이미지 내에 촬영 디바이스의 포커싱 액션에 의해 함께 들어오는 조명된 눈물막으로부터의 경면 반사 광선들의 간섭 상호작용들(즉, 변조)을 캡처한다. 이어서, 촬영 디바이스는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 나타내는 ("간섭 신호들"이라고도 하는) 광파 간섭 신호들을 캡처한다. 촬영 디바이스는 제1 이미지 내의 간섭 신호를 나타내는 출력 신호(들)를 생성한다. 제1 이미지는 촬영 디바이스에 의해 촬영된 지질층의 주어진 픽셀 또는 픽셀들에 대한 간섭 신호를 포함할 수 있다.
제1 이미지는 기술자 또는 다른 사용자에게 표시될 수 있다. 제1 이미지는 또한 눈물막의 관심 영역 또는 범위에서 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 이미지는 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내지 않는 배경 신호(들)도 포함하며, 이는 간섭 신호(들) 상에 중첩된다. 제1 이미지는 TFLT를 측정하기 위해 분석되기 전에 에러를 줄이기 위하여 간섭 신호 상에 중첩된 배경 신호(들)를 감산하거나 실질적으로 감산하도록 처리된다. 이것은 본 명세서에서 "배경 감산"으로서 지칭된다. 개별 배경 신호(들)는 눈물막으로부터 경면 반사되지 않은 반환된 캡처된 광을 포함하며, 따라서 ("간섭 정보"라고도 하는) 광파 간섭 정보를 포함하지 않는다. 예로서, 배경 신호(들)는 촬영 디바이스 내로 들어가는 산란 주변광, 주변광 및 광원의 확산 조명의 결과인 눈물막 안팎에서의 환자의 얼굴 및 눈 구조들 및 눈물막 아래의 눈 구조로부터의 산란 광, 및 특히 광원 자체의 확장 영역으로부터의 기여를 포함할 수 있다. 배경 신호(들)는 간섭 신호(들)에 바이어스(즉, 오프셋) 에러를 추가하여, 간섭 신호 강도 및 콘트라스트를 줄인다. 이러한 에러는 TFLT의 측정에 악영향을 미칠 수 있다. 게다가, 배경 신호(들)가 광원의 광과 다른 색조를 갖는 경우, 캡처된 경면 반사광의 광파 간섭("간섭"이라고도 함)에 대해 컬러 시프트도 발생시킬 수 있어서 추가 에러를 유발할 수 있다.
이와 관련하여, 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 포함하는 제1 이미지 및 제1 이미지 상에 중첩된 배경 오프셋을 캡처하도록 구성되는 촬영 디바이스가 개시된다. TFLT를 측정하기 전에 제1 이미지의 간섭 신호(들)에서 배경 신호를 줄이기 위하여, 촬영 디바이스는 또한 눈물막이 광원에 의해 조명되지 않을 때 눈물막의 제2 이미지를 캡처하도록 제어된다. 이러한 방식으로, 촬영 디바이스는 제1 이미지 내의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상에 중첩되는 신호를 나타내는 제2 이미지 내의 배경 신호(들)를 캡처한다. 제1 이미지로부터 제2 이미지를 감산하여, 격리된 간섭 신호 성분들을 갖는 결과 이미지를 생성한다. 이어서, 결과 이미지는 기술자에 의해 분석되고, 그리고/또는 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석되도록 시각적 디스플레이 상에 표시될 수 있다.
다른 실시예에서는, 눈물막의 광학적으로 "타일링된(tiled)" 또는 "타일링(tiling)" 조명이 제공된다. 타일링은 경면 반사광 및 배경 신호(들)를 얻기 위해 제1 모드에서 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 일부(들)를 조명할 때 광원 상에 특정 조명 패턴들을 형성하도록 광원을 공간적으로 제어하는 것을 포함한다. 이 실시예에서, 제2 이미지 내의 배경 신호(들)는 광원에 의한 확산 조명의 결과인 산란광을 더 포함한다. 광원에 의한 확산 조명의 결과인 산란광으로 인한 배경 신호(들)는 제1 이미지 내에도 존재하므로, 광원에 의한 확산 조명을 포함하는 제2 이미지의 캡처링은 제2 이미지가 캡처될 때 눈물막을 조명하도록 광원을 제어하지 않는 실시예들보다 바이어스(즉, 오프셋) 에러를 더 줄이고, 간섭 신호 강도 및 콘트라스트를 향상시킬 수 있다.
이와 관련하여, 광원은 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 제1 부분(들)으로부터 경면 반사광을 생성하면서 눈물막의 관심 영역 또는 범위의 인접 제2 부분(들)을 비스듬히 조명하기 위한 조명 패턴을 제공하도록 제1 모드에서 제어된다. 촬영 디바이스는 경면 반사광의 간섭을 나타내는 제1 이미지를 관심 영역 또는 범위의 제1 부분(들)으로부터의 추가적인 배경 신호(들) 및 관심 영역 또는 범위의 제2 부분(들)으로부터의 배경 신호(들)와 더불어 캡처한다. 제2 부분(들)으로부터의 배경 신호(들)는 광원에 의한 조명 및 주변광의 확산 반사의 결과인 산란광을 포함한다. 이어서, 광원은 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 제2 부분(들)으로부터 경면 반사광을 캡처하면서 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 제1 부분(들)을 비스듬히 조명하기 위해 제1 모드의 조명 패턴을 반전시키도록 제2 모드에서 교대로 제어된다. 촬영 디바이스는 경면 반사광의 간섭을 나타내는 제2 이미지를 눈물막 상의 관심 영역 또는 범위 내의 제2 부분(들)으로부터의 추가적인 배경 신호(들) 및 눈물막 상의 관심 영역 또는 범위 내의 제1 부분(들)으로부터의 배경 신호(들)와 더불어 캡처한다. 제1 부분(들)으로부터의 배경 신호(들)는 광원에 의한 조명의 확산 반사의 결과인 산란광을 포함한다. 제1 및 제2 이미지들을 결합하여, 간섭 신호들로부터 배경 오프셋을 감산하거나 실질적으로 감산하여 결과 이미지를 생성한다. 다시, 결과 이미지는 기술자에 의해 분석되고, TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석되도록 시각적 디스플레이 상에 표시될 수 있다.
경면 반사광의 간섭이 캡처되고, 본 명세서에 개시되는 임의의 방법 또는 디바이스로부터 간섭 신호를 포함하는 결과 이미지가 생성된 후에, 결과 이미지는 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석되기 전에 전처리될 수도 있다. 전처리는 눈물막을 방해하거나 눈물막과 관계없는 캡처된 이미지들 내의 눈 깜박임들 또는 다른 신호들을 검출하고 제거하는 것을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 결과 신호의 품질을 개선하기 위한 다양한 방법들을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 전처리 후에, 간섭 신호 또는 그의 표현들은 TFLT를 측정하기 위해 눈물막 층 간섭 모델과 비교 처리될 수 있다. 간섭 신호는 촬영 디바이스에 의해 처리되고, 이미지 픽셀별로 TFLT를 측정하기 위해 눈물막 간섭 모델 내의 적-녹-청(RGB) 성분 값들과 비교될 수 있는 디지털 RGB 성분 값들로 변환될 수 있다. 눈물막 간섭 모델은, 눈물막의 지질층을 다양한 두께로 모델링하고, 광원에 의해 조명되고 카메라(촬영 디바이스)에 의해 검출될 때 눈물막 모델로부터의 경면 반사광의 결과적인 간섭 상호작용들을 수학적으로 또는 경험적으로 관찰하고 기록하는 것에 기초한다.
눈물막 간섭 모델에서는, 지질층을 다양한 LLT로 모델링하여, 다양한 LLT로부터 발생하는 간섭 상호작용들을 관찰한다. 수분층은 눈물막 간섭 모델에서 무한, 최소 또는 가변 두께로 모델링될 수 있다. 수분층이 무한 두께로 모델링되는 경우, 눈물막 간섭 모델은 수분층 대 점액층 전이로부터 경면 반사가 발생하지 않는 것으로 가정한다. 수분층이 소정의 최소 두께(예컨대, ~>2㎛)로 모델링되는 경우, 수분층 대 점액층 전이로부터의 경면 반사의 효과가 결과적인 간섭에서 고려될 수 있다. 어느 경우에나, 눈물막 간섭 모델은 공기 대 지질층 전이 및 지질층 대 수분층 전이로부터의 경면 반사광들 사이의 간섭을 나타내기 위한 2-파 눈물막 간섭 모델이다. 따라서, 2-파 눈물막 간섭 모델은 다양한 LLT에 대응하는 간섭 상호작용들을 포함하는 데이터의 1개 차원을 포함할 것이다. 이 경우, LLT를 측정하기 위하여, 촬영 디바이스에 의해 생성된 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호 내의 간섭 상호작용들은 눈물막 간섭 모델 내의 간섭 패턴들과 비교된다. 그러나, 수분층이 또한 다양한 ALT들로 모델링되는 경우, 눈물막 간섭 모델은 3-파 눈물막 간섭 모델일 것이다. 3-파 눈물막 간섭 모델은 공기 대 지질층, 지질층 대 수분층 및 수분층 대 점액/각막층 전이들 사이의 간섭을 포함할 것이다. 결과적으로, 3-파 눈물막 간섭 모델은 다양한 LLT 및 ALT 조합들에 대응하는 간섭 상호작용들을 포함하는 데이터의 2개 차원을 포함할 것이다. 이 경우, LLT 및/또는 ALT를 측정하기 위하여, 촬영 디바이스에 의해 생성된 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호로부터의 간섭 상호작용들이 3-파 눈물막 간섭 모델 내의 간섭 상호작용들과 비교될 수 있다.
눈물막 간섭 모델은 광원 및 눈물막 층들이 수학적으로 모델링되는 이론적 눈물막 간섭 모델일 수 있다. 눈물막 층들은 소정의 생물학적 물질들 뒤에 눈물막 층들을 모델링함으로써 수학적으로 모델링될 수 있다. 수학적으로 모델링된 눈물막을 조명하고, 수학적으로 모델링된 카메라에 의해 수신된 수학적으로 모델링된 광원으로부터의 간섭 상호작용들은 다양한 TFLT들에 대해 계산되고 기록된다. 대안으로서, 눈물막 간섭 모델은 생물학적 또는 가상 눈물막 층들을 포함하는 생물학적 또는 가상 눈물막 모델에 기초할 수 있다. 실제 광원이 생물학적 또는 가상 눈물막 모델을 조명하는 데 사용되고, 경면 반사광의 간섭을 나타내는 간섭 상호작용들이 실제 카메라를 이용하여 다양한 TFLT들에 대해 경험적으로 관찰되고 기록된다.
이 분야의 기술자들은 첨부 도면들과 관련하여 아래의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명을 읽은 후에 본 발명의 범위를 알고, 본 발명의 추가 양태들을 이해할 것이다.
본 명세서에 포함되고 그 일부를 형성하는 첨부 도면들은 본 발명의 여러 양태를 도시하며, 본 설명과 더불어 본 발명의 원리들을 설명하는 데 이용된다.
도 1은 눈물막의 3개 층을 과장된 형태로 도시한 예시적인 눈의 측면도이다.
도 2는 눈 안에 수분을 생성하는 누선들 및 부속 눈물샘들을 도시한 예시적인 눈의 정면도이다.
도 3은 그 안에 포함된 마이봄선들을 도시한 예시적인 위아래 눈꺼풀들을 나타내는 도면이다.
도 4a 및 4b는 눈물막의 조명 및 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들의 캡처에 대한 설명을 돕기 위한 예시적인 광원 및 촬영 디바이스의 도면들이다.
도 5는 광선들이 어떻게 다양한 눈물막 층 전이들로부터 경면 반사할 수 있는지를 도시하기 위한 예시적인 눈물막 층들의 도면(미시적 단면도)이다.
도 6은, 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내고 배경 신호가 감산되거나 실질적으로 감산된, 눈물막의 이미지들로부터의 하나 이상의 간섭 신호들을 얻기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 7은 눈물막의 지질층 상에 포커싱되고, 눈물막의 관심 영역 또는 범위로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 캡처한 제1 이미지의 도면이다.
도 8은 도 7의 눈물막의 지질층 상에 포커싱되고, 광원에 의해 조명되지 않을 때 배경 신호를 캡처한 제2 이미지의 도면이다.
도 9는 도 8의 제2 이미지 내에 캡처된 배경 신호가 도 7의 제1 이미지로부터 감산된 때의 눈물막의 이미지의 도면이다.
도 10은 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내고 배경 신호가 감산되거나 실질적으로 감산된, 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 타일링된 부분들부터의 하나 이상의 간섭 신호들을 얻기 위한 다른 예시적인 광 타일링 프로세스의 흐름도이다.
도 11a는 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 타일링된 부분들로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들 및 배경 신호를 캡처한, 눈물막의 지질층 상에 포커싱된 제1 이미지의 도면이다.
도 11b는 도 11a의 관심 영역 또는 범위 내의 타일링된 부분들 각각으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호 작용들 및 배경 신호를 캡처한, 도 11a의 눈물막의 지질층 상에 포커싱된 제2 이미지의 도면이다.
도 12는 도 11a 및 11b의 제1 및 제2 이미지들 내의 확산 조명된 타일링된 부분들에서 캡처된 배경 신호가 도 11a 및 11b의 제1 및 제2 이미지들 내의 대응하는 타일링된 부분들에서의 경면 반사광으로부터 감산되거나 실질적으로 감산된 때의 이미지의 도면이다.
도 13a는 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 동심의 타일링된 부분들로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들 및 배경 신호를 캡처한, 눈물막의 지질층 상에 포커싱된 제1 이미지의 도면이다.
도 13b는 도 13a의 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 동심의 타일링된 부분들 각각으로부터의 배경 신호 및 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 캡처한, 도 13a의 눈물막의 지질층 상에 포커싱된 제2 이미지의 도면이다.
도 14는 환자의 눈물막을 조명 및 촬영하고, 이미지들을 표시하고, 환자의 눈물막을 분석하고, 환자의 눈물막의 분석으로부터 결과들을 생성하기 위한 예시적인 눈 표면 간섭계(OSI) 디바이스의 사시도이다.
도 15는 환자의 눈 및 눈물막을 조명하고 촬영하는 도 14의 OSI 디바이스의 측면도이다.
도 16은 환자의 눈 및 눈물막을 촬영하는 도 14의 OSI 디바이스 내의 비디오 카메라 및 조명기의 측면도이다.
도 17은 환자의 눈물막의 이미지들을 캡처하는 비디오 카메라로 환자의 눈물막을 조명하는 도 14의 OSI 디바이스 내에 제공된 조명 디바이스의 평면도이다.
도 18은 환자의 눈물막을 조명하기 위한 도 14의 OSI 디바이스의 조명 디바이스 내에 제공된 복수의 발광 다이오드(LED)를 갖는 예시적인 인쇄 회로 보드(PCB)의 사시도이다.
도 19는 도 14의 OSI 디바이스 내의 조명 디바이스 및 하우징의 사시도이다.
도 20-24는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 타일링된 패턴들을 촬영하는 데 사용될 수 있는 도 17의 조명 디바이스를 위한 예시적인 광 그룹핑 패턴들을 나타내는 도면들이다.
도 25a는 도 14의 OSI 디바이스 내의 제어 시스템 및 지원 컴포넌트들의 예시적인 시스템 도면이다.
도 25b는 도 25a의 OSI 디바이스의 예시적인 시스템 도면에 따른 시스템 컴포넌트들을 갖는 도 14의 OSI 디바이스의 예시적인 전체 처리 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 26은 눈물막 층 두께(TFLT)의 측정 전에 환자의 눈물막의 결합된 제1 및 제2 이미지들에 대해 수행되는 예시적인 전처리 단계들을 나타내는 흐름도이다.
도 27은 도 14의 OSI 디바이스의 촬영, 전처리 및 후처리 설정들을 제어하기 위한 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 도면이다.
도 28은 눈물막의 배경 이미지 위에 오버레이(overlaid)된 눈물막으로부터의 경면 반사광을 포함하는 눈물막의 관심 영역 또는 범위에서의 감산된 이미지의 일례의 도면이다.
도 29a 및 29b는 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광을 포함하는 결과 이미지의 전처리 동안에 임계 함수를 제공하는 데 사용될 수 있는 예시적인 임계 마스크들의 도면들이다.
도 30은 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭을 남긴, 임계 전처리 함수가 실행된 후의 도 28의 예시적인 이미지의 도면이다.
도 31은 침식 및 확대 전처리 함수들이 이미지에 대해 실행된 후의 도 30의 이미지의 예시적인 이미지의 도면이다.
도 32는 눈물막의 캡처된 이미지들 또는 프레임들에서 눈 깜박임들 및/또는 눈 움직임들을 검출하는 데 사용되는 예시적인 막대 그래프이다.
도 33은 국제 컬러 협회(ICC) 프로파일 및 눈물막 간섭 모델을 도 14의 OSI 디바이스 내에 로딩하기 위한 예시적인 프로세스의 도면이다.
도 34는 도 14의 OSI 디바이스 내의 디스플레이 상에 환자의 눈물막의 이미지들을 표시하기 위한 예시적인 시각화 시스템 프로세스를 제공하는 흐름도이다.
도 35a-35c는 디스플레이 상에 표시된 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들의 타일링된 패턴을 갖는 환자의 눈물막의 예시적인 이미지들의 도면이다.
도 36은 도 14의 OSI 디바이스 내에 제공될 수 있는 예시적인 후처리 시스템의 도면이다.
도 37a는 상이한 관찰된 간섭 컬러를 상이한 지질층 두께들(LLT들) 및 수분층 두께들(ALT들)과 상관시키기 위한 3-파 이론 눈물막 모델에 기초하는 예시적인 3-파 눈물막 간섭 모델의 도면이다.
도 37b는 상이한 관찰된 간섭 컬러를 상이한 지질층 두께들(LLT들) 및 수분층 두께들(ALT들)과 상관시키기 위한 3-파 이론 눈물막 모델에 기초하는 다른 예시적인 3-파 눈물막 간섭 모델의 도면이다.
도 38은 각각의 적-녹-청(RGB) 컬러 값에 개별적으로 정규화를 적용하는 도 37의 3-파 눈물막 간섭 모델의 다른 표현을 나타내는 도면이다.
도 39는 환자의 눈물막의 TFLT를 측정하기 위한 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호로부터의 간섭 상호작용들과 도 37 및 38의 3-파 눈물막 간섭 모델의 비교의 결과를 나타내는 예시적인 막대그래프이다.
도 40은 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호로부터의 간섭 상호작용들의 RGB 컬러 값 표현과 도 37 및 38의 3-파 눈물막 간섭 모델의 가장 가까운 거리 RGB 컬러 값 사이의 픽셀 단위의 거리들의 예시적인 막대그래프이다.
도 41은 눈물막 이미지들의 전처리 동안에 사용되는 예시적인 임계 마스크들의 도면이다.
도 42는 측정된 환자의 눈물막의 LLT 및 ALT 두께들의 예시적인 삼차원(3D) 표면 도면이다.
도 43은 눈물막 이미지 내의 픽셀을 도 38의 정규화된 3-파 눈물막 간섭 모델 내의 가장 밀접한 매칭 RGB 컬러 값으로 대체하는 것에 기초하는 환자의 눈물막 결과 윈도로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 나타내는 예시적인 이미지의 도면이다.
도 44는 삼차원(3D) 공간 내의 주어진 ALT에 대해 RGB 공간에서 도시된 LLT들의 TFLT 팔레트에 대한 예시적인 TFLT 팔레트 곡선의 도면이다.
도 45는 삼차원(3D) 공간 내의 주어진 ALT에 대해 RGB 공간에서 도시된 240nm의 최대 LLT로 제한된 LLT들을 갖는 도 44의 TFLT 팔레트에 대한 예시적인 TFLT 팔레트 곡선의 도면이다.
도 46은 불명료한 LLT들에 대응하는 RGB 값들을 갖는 눈물막 픽셀 값들을 결정하기 위해 도시된 수용 가능한 팔레트까지의 거리(ADP)를 갖는 도 45의 TFLT 팔레트 곡선의 도면이다.
도 47은 도 14의 OSI 디바이스의 액세스 및 제어를 위한 사용자 인터페이스 시스템에 대한 예시적인 로그인 스크린의 도면이다.
도 48은 도 14의 OSI 디바이스 내의 환자 데이터베이스 인터페이스에 액세스하기 위한 예시적인 인터페이스 스크린의 도면이다.
도 49는 환자 데이터베이스 내에 환자의 새로운 눈물막 이미지들을 캡처하거나, 도 14의 OSI 디바이스로부터 과거에 캡처된 환자의 이미지들을 보는 것을 선택하기 위한 환자 액션 제어 박스의 도면이다.
도 50은 실시간으로 캡처된 또는 도 14의 OSI 디바이스에 의해 이전에 캡처된 환자의 눈물막을 보기 위한 관찰 인터페이스의 도면이다.
도 51은 환자에 대한 눈물막 이미지 데이터베이스의 도면이다.
도 52는 환자의 좌우 양 눈에 대해 환자 눈의 이미지 위에 오버레이된 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 신호들의 간섭 상호작용들의 이미지를 나란히 보여주는 이미지 관찰 GUI 스크린의 도면이다.
도 53은 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 신호들의 상호 상호작용들만을 나타내기 위해 토글링되는 환자 눈의 이미지들을 갖는 도 52의 GUI 스크린의 도면이다.
아래에 설명되는 실시예들은 이 분야의 기술자들이 본 발명을 실시할 수 있게 하는 데 필요한 정보를 제공하며, 본 발명의 실시의 최상 모드를 설명한다. 첨부 도면들을 고려하여 아래의 설명을 읽을 때, 이 분야의 기술자들은 본 발명의 개념들을 이해할 것이며, 본 명세서에서 구체적으로 다뤄지지 않는 그러한 개념들의 응용들을 인식할 것이다. 그러한 개념들 및 응용들은 본 명세서 및 첨부된 청구항들의 범위 내에 속한다는 것을 이해해야 한다.
상세한 설명의 실시예들은 환자의 눈물막 내의 눈물막 층 두께(TFLT)를 측정하기 위한 눈 표면 간섭계(OSI) 디바이스들, 시스템들 및 방법들을 포함한다. OSI 디바이스들, 시스템들 및 방법들은 눈물막의 지질층 성분(LLT) 및/또는 수분층 성분(ALT)의 두께를 측정하는 데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "TFLT"는 LLT, ALT 또는 LLT와 ALT 모두를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "TFLT 측정"은 LLT, ALT 또는 LLT와 ALT 모두의 측정을 포함한다. 눈물막 촬영 및 TFLT 측정은 지질층 및 수분층 결핍들을 포함하지만 이에 한정되지 않는 환자의 눈물막의 진단에 이용될 수 있다. 이러한 특성들은 환자가 겪는 안구 건조증(DES)의 원인 또는 기여 인자일 수 있다.
이와 관련하여, 본 명세서에 개시되는 실시예들은 가시 영역의 광을 눈물막으로 지향시키도록 제어되는 광원을 포함한다. 예컨대, 광원은 모든 방출 방향으로 균일한 또는 실질적으로 균일한 강도를 생성하는 람베르트 발광기(Lambertian emitter)일 수 있다. 광원은, 광원으로부터 방출되는 광선들이 눈물막으로부터 촬영 디바이스를 향해 경면 반사되고, 눈물막에서 보강 및 상쇄 광파 간섭 상호작용들을 겪도록 배열된다. 광원의 스펙트럼을 포함하는 검출 스펙트럼을 갖는 촬영 디바이스가 눈물막의 지질층 상의 관심 영역(들) 상에 포커싱된다. 촬영 디바이스는 촬영 디바이스의 포커싱 액션에 의해 함께 들어오는 조명된 눈물막으로부터의 경면 반사 광선들의 간섭 상호작용들(즉, 변조)의 제1 이미지를 캡처한다. 이어서, 촬영 디바이스는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 나타내는 간섭 신호들을 캡처한다. 촬영 디바이스는 제1 이미지 내의 간섭 신호를 나타내는 출력 신호(들)를 생성한다. 제1 이미지는 촬영 디바이스에 의해 촬영된 지질층의 주어진 픽셀 또는 픽셀들에 대한 간섭 신호를 포함할 수 있다. 출력 신호(들)는 눈물막의 관심 영역 또는 범위 내의 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석될 수 있다.
이와 관련하여, 도 4a-9는 눈 표면 간섭계(OSI) 디바이스(30)의 일반 실시예를 나타낸다. 다른 실시예들은 본 명세서에서 나중에 설명될 것이다. 일반적으로, OSI 디바이스(30)는 환자의 눈물막을 조명하고, 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들의 이미지들을 캡처하고, 간섭 상호작용들을 처리하고 분석하여 TFLT를 측정하도록 구성된다. 도 4a에 도시된 바와 같이, 환자의 눈(32) 중 하나의 정면에 배치된 예시적인 OSI 디바이스(30)가 측면도로 도시되어 있다. OSI 디바이스(30)의 정면에 있는 환자(34)의 평면도가 도 4b에 도시되어 있다. 환자의 눈들(32)의 눈물막은 광원(36)(본 명세서에서 "조명기(36)"라고도 함)을 이용하여 조명되며, 광원은 건성안에 대한 TFLT 측정 및 상관에 적합한 가시 영역 내의 스펙트럼을 갖는 대면적 광원을 포함한다. 조명기(36)는 백색 또는 다중 파장 광원일 수 있다.
이 실시예에서, 조명기(36)는 람베르트 발광기이며, 스탠드(38) 상의 눈(32)의 정면에 배치되도록 적응된다. 본 명세서에서 사용될 때, "람베르트 표면" 및 "람베르트 발광기"라는 용어는 모든 방향에서 ("균일한" 또는 실질적으로 균일한이라고도 하는) 동일한 또는 실질적으로 동일한 강도를 갖는 발광기로서 정의된다. 이것은 본 명세서에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 TFLT를 위해 균일하게 또는 실질적으로 균일하게 밝은 눈물막 영역의 촬영을 가능하게 한다. 조명기(36)는 발광기로부터 방출된 광선들이 눈물막으로부터 경면 반사되고, 그 안의 눈물막 층들에서 보강 및 상쇄 간섭을 겪도록 배열된 넓은 표면적의 발광기를 포함한다. 환자(34)의 지질층의 이미지는 간섭 이미지를 보는 배경막이며, 가능한 한 공간적으로 균일해야 한다.
촬영 디바이스(40)가 OSI 디바이스(30) 내에 포함되고, 조명기(36)에 의해 조명될 때 환자(34)의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 캡처하는 데 사용된다. 촬영 디바이스(40)는 정지 또는 비디오 카메라, 또는 이미지들을 캡처하고, 캡처된 이미지들 내의 정보를 나타내는 출력 신호를 생성하는 다른 디바이스일 수 있다. 출력 신호는 캡처된 이미지들의 디지털 표현일 수 있다. 조명기(36)의 기하 구조는 촬영 디바이스(40)의 촬영 렌즈(42)로부터 시작하여 눈(32)을 향해, 이어서 조명기(36)를 향해 앞으로 진행함으로써 이해될 수 있다. 광선 라인들을 추적하기 위한 기본 방정식은 스넬의 법칙으로서, 다음 식을 제공한다.
n1 Sin θ1 = n2 Sin θ2
여기서, "n1" 및 "n2"는 광선을 포함하는 2개의 매체의 굴절률이고, θ1 및 θ2는 전이 표면으로부터의 법선에 대한 광선의 각도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 광선들(44)은 조명기(36)에 의해 눈물막(46)으로 지향된다. 지질층(50)에 들어가지 않는 대신에 지질층(50)의 전면(52)으로부터 반사되는 경면 반사광(48)의 경우에, 굴절률이 변하지 않으므로(즉, 양 예에서 공기), 스넬의 법칙은 θ1 = θ2로 단순해진다. 이러한 조건들에서, 스넬의 법칙은 고전적인 반사 법칙으로 단순화되며, 따라서 입사각과 반사각은 동일하고 반대 방향이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 광선들(54) 중 일부는 지질층(50)의 전면(52)을 통과하여, 지질층(50) 내로 들어간다. 결과적으로, 지질층(50)의 전면(52)에 수직인 이러한 광선들(54)의 각도(즉, θ3)는 스넬의 법칙에 따른 광선들(44)의 각도(θ1)와 다를 것이다. 이것은 지질층(50)의 굴절률이 공기의 굴절률과 다르기 때문이다. 지질층(50)을 통과하는 광선들(54) 중 일부는 지질층 대 수분층 전이(56)로부터 경면 반사되어 경면 반사 광선들(58)을 생성할 것이다. 경면 반사 광선들(48, 58)은 지질층(50)의 앞에서 보강 및 상쇄 간섭을 겪는다. 지질층(50)의 전면(52) 상에 중첩되는 경면 반사 광선들(48, 58)의 간섭의 변조들은 지질층(50)의 전면(52) 상에 포커싱될 때 촬영 디바이스(40)에 의해 수집된다. 지질층(50)의 전면(52) 상에 촬영 디바이스(40)를 포커싱하는 것은 전면(52)의 평면에서의 변조된 간섭 정보의 캡처링을 가능하게 한다. 이러한 방식으로, 캡처된 간섭 정보 및 간섭 정보로부터 계산된 결과적인 TFLT는 눈물막(46)의 특정 영역에 공간적으로 정합되는데, 그 이유는 그러한 계산된 TFLT가 필요한 경우에 그러한 특정 영역과 연관될 수 있기 때문이다.
지질층(50)의 두께('d1')는 경면 반사 광선들(48, 58) 사이의 간섭 상호작용들의 함수이다. 지질층(50)의 두께('d1')는 광원(30)의 시간적(또는 종적) 응집성의 스케일을 갖는다. 따라서, 광원(30)에 의해 방출되는 가시광의 1 파장의 스케일을 갖는 얇은 지질층 막들은 카메라 또는 사람의 눈에 의해 관찰될 때 경면 반사광의 간섭으로부터 검출 가능한 컬러들을 제공한다. 컬러들은 간섭 신호에 대해 수행되는 계산들의 결과로서 검출될 수 있고, RGB 컬러 공간 내의 RGB 값을 포함하지만 이에 한정되지 않는 디지털 값들로서 표현될 수 있다. 경면 반사광의 간섭의 양자화를 이용하여 LLT를 측정할 수 있다. 수분층(60)의 두께들('d2')도 동일한 원리를 이용하여 결정될 수 있다. 지질층(50)을 통과하는 광선들(54) 중 일부(도시되지 않음)는 지질층 대 수분층 전이(56)도 통과하여, 수분층(60)으로 들어가서, 수분층 대 점액/각막층 전이(62)로부터 경면 반사될 수 있다. 이러한 경면 반사들은 또한 경면 반사된 광선들(48, 58)과의 간섭을 겪는다. 각각의 계면으로부터의 반사들의 크기는 프레넬 방정식에 따라 물질들의 굴절률들은 물론, 입사각에 의존하며, 따라서 간섭 상호작용들의 변조의 깊이는 이러한 파라미터들에 의존하며, 따라서 결과적인 컬러도 그러하다.
도 4a 및 4b를 도시 참조하면, 이 실시예의 조명기(36)는 약 400nm 내지 약 700nm의 가시 영역을 커버하는 넓은 스펙트럼의 광원이다. 조명기(36)는 개별 발광기들이 그 안에 장착되고, 눈(32)의 광축으로부터 약 130도의 아크에 대응하는 아크형 또는 곡선형 하우징(64)(도 4b 참조)을 포함한다(도 4b 참조). 곡면이 더 양호한 균일성을 제공할 수 있고, 더 효율적일 수 있는데, 이는 그러한 기하 구조가 주어진 광 강도를 생성하는 더 작은 디바이스를 제공하기 때문이다. 조명기(36)로부터 방출되는 총 파워는 눈물 증발의 가속을 방지하기 위해 최소로 유지되어야 한다. 동공에 들어가는 광은 반사적 눈물, 사시 및 다른 시각적 불편들을 유발할 수 있으며, 이들 모두는 TFLT 측정 정밀도에 영향을 미친다.
자기 자극 감응 감각의 변화를 방지하고, 눈물막(46)의 가열을 줄이기 위하여, 눈(32)에 대한 입사 파워 및 강도가 최소화될 수 있으며, 따라서 경면 반사광을 수집하고 포커싱하는 단계가 촬영 디바이스(40)에 의해 수행될 수 있다. 도 4a 및 4b에 도시된 바와 같이, 촬영 디바이스(40)는 스탠드(38) 상에 장착된 비디오 카메라, 슬릿 램프 현미경 또는 다른 관찰 장치일 수 있다. 눈물막(46)의 이미지 패턴들의 상세한 시각화는 경면 반사광(66)을 수집하고, 지질층(52)에 경면 반사광을 포커싱하는 것을 포함하며, 따라서 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들이 관찰될 수 있다.
도 4a 및 4b의 OSI 디바이스(30)의 배경막에 대해, 도 6은 어떻게 OSI 디바이스(30)가 TFLT를 측정하는 데 사용될 수 있는 눈물막(46)으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 얻는 데 사용될 수 있는지를 설명하는 흐름도를 나타낸다. TFLT의 측정을 설명하기 전에, 눈물막(46)으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들이 먼저 얻어지고 설명된다. 도 6에 도시된 바와 같은 이러한 실시예에서, 프로세스는 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40)에 대해 환자(32)를 조정함으로써 시작된다(블록 70). 조명기(36)는 환자(34)의 눈물막(46)을 조명하도록 제어된다. 촬영 디바이스(40)는 지질층(50)의 전면(52) 상에 포커싱되도록 제어되며, 따라서 눈물막(46)으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들이 수집되고 관찰될 수 있다. 이어서, 환자(34)의 눈물막(46)이 조명기(36)에 의해 조명된다(블록 72).
이어서, 제1 이미지 내에 조명기(36)로 눈물막을 조명한 결과인 눈물막 상의 관심 영역 또는 범위로부터의 경면 반사광을 수집하기 위해 촬영 디바이스(40)가 제어되고 지질층(50) 상에 포커싱된다(도 6의 블록 74). 조명기(36)에 의한 제1 이미지의 일례가 도 7에 제공된다. 그 안에 도시된 바와 같이, 조명기(36)로 조명된 환자의 눈(80)의 제1 이미지(79)가 도시되어 있다. 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40)는 반사적 눈물을 줄이기 위해 눈(80)의 동공(83)을 포함하지 않는 눈물막(82) 상의 관심 영역 또는 범위(81)를 조명하도록 제어될 수 있다. 반사적 눈물은 일시적으로 더 두꺼운 수분층 및 지질층을 유발할 것이며, 따라서 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호들을 일시적으로 변화시킬 것이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 촬영 디바이스(40)가 눈물막(82)의 지질층(88)의 전면(86) 상에 포커싱될 때, 조명기(36)에 의한 조명의 결과인 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호의 간섭 상호작용들(85)이 제1 이미지(79) 내의 관심 영역 또는 범위(81) 내에 캡처된다. 간섭 상호작용들(85)은 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 간섭에 존재하는 파장들의 결과인 컬러 패턴들로서 사람 관찰자에게 나타난다.
그러나, 배경 신호도 제1 이미지(79) 내에 캡처된다. 배경 신호는 관심 영역 또는 범위(81) 내의 경면 반사광에 추가되고, 또한 관심 영역 또는 범위(81) 밖에 포함된다. 배경 신호는 눈물막(82)으로부터 경면 반사되지 않은 광이며, 따라서 간섭 정보를 포함하지 않는다. 배경 신호는 촬영 디바이스(40) 내로 들어가는 산란 및 주변광, 산란광, 주변광 및 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 눈물막(82) 바깥 및 아래의 환자(34)의 얼굴, 눈꺼풀들 및/또는 눈(80) 구조들로부터의 산란광, 및 눈물막(82) 아래의 구조들의 이미지들을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 이미지(79)는 눈물막(82) 아래의 눈(80)의 홍채를 포함한다. 배경 신호는 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 캡처된 간섭에 바이어스(즉, 오프셋) 에러를 더하며, 따라서 그의 신호 강도 및 콘트라스트를 감소시킨다. 게다가, 배경 신호가 광원의 광과 다른 색조를 갖는 경우, 제1 이미지(79) 내의 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 간섭에 대해 컬러 시프트도 발생할 수 있다. 촬영 디바이스(40)는 제1 이미지(79) 내에 캡처된 광선들을 나타내는 제1 출력 신호를 생성한다. 제1 이미지(79)는 경면 반사광으로부터의 광선들은 물론, 배경 신호도 포함하므로, 제1 이미지(79)로부터 촬영 디바이스(40)에 의해 생성된 제1 출력 신호는 배경 신호에 의해 유발된 바이어스(즉, 오프셋) 에러를 갖는 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 캡처된 간섭을 나타내는 간섭 신호를 포함할 것이다. 결과적으로, TFLT를 측정하기 위해 분석되는 제1 출력 신호는 배경 신호 바이어스(즉, 오프셋) 에러의 결과인 에러를 포함할 수 있다.
따라서, 이 실시예에서, 제1 이미지(79)의 결과로서 촬영 디바이스(40)에 의해 생성된 제1 출력 신호는 TFLT를 측정하기 위해 분석되기 전에 에러를 줄이기 위해 간섭 신호로부터 배경 신호를 감산하거나 실질적으로 감산하도록 처리된다. 이것은 "배경 감산"으로서도 지칭된다. 배경 감산은 이미지들로부터 원하지 않는 반사들을 제거하는 프로세스이다. 이와 관련하여, 촬영 디바이스(40)는 도 8에 예로서 도시된 바와 같이 조명기(36)에 의해 조명되지 않을 때 눈물막(82)의 제2 이미지(90)를 캡처하도록 제어된다. 제2 이미지(90)는, 제1 이미지(79)와 제2 이미지(90)가 서로 짧은 시간 내에 캡처된 대응 이미지 쌍들을 형성하도록, 제1 이미지(79)를 캡처할 때와 동일한 촬영 디바이스(40) 설정들 및 초점을 이용하여 캡처되어야 한다. 촬영 디바이스(40)는 제1 이미지(79) 내에 존재하는 배경 신호를 포함하는 제2 출력 신호를 생성한다(도 6의 블록 76). 제1 출력 신호로부터 배경 신호를 제거하거나 줄이기 위해, 제1 출력 신호로부터 제2 출력 신호를 감산하여, 결과 신호를 생성한다(도 6의 블록 77). 이 예에서 결과 신호를 나타내는 이미지는 도 9에 결과 이미지(92)로서 도시되어 있다. 따라서, 이 예에서, 배경 감산은 프레임 쌍을 제공하기 위한 2개의 이미지(79, 90)를 수반하며, 2개의 이미지(79, 90)가 서로 감산되어, 눈물막(82)으로부터의 경면 반사가 유지되는 반면, 홍채 및 다른 영역들로부터의 확산 반사들은 완전히 또는 부분적으로 제거된다.
도 9에 도시된 바와 같이, 결과 이미지(92)는 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 격리된 간섭의 이미지(94)를 포함하며, 배경 신호는 제거되거나 감소된다(도 6의 블록 78). 이러한 방식으로, (도 9의 결과 이미지(92)를 나타내는) 결과 신호는 눈물막(82) 상의 관심 영역 또는 범위(81)에서 향상된 신호 순도 및 콘트라스트를 갖는 간섭 신호를 포함한다. 본 출원에서 나중에 설명되는 바와 같이, 결과 신호는 눈물막(82)으로부터의 경면 반사들의 간섭 신호로부터의 간섭 상호작용들의 정밀한 분석을 제공하여, 또한 정밀하게 TFLT를 측정하게 한다. 눈물막(82)의 제1 및 제2 이미지들을 얻고, 제1 이미지(79)로부터의 제2 이미지(90) 내의 배경 신호의 감산을 수행하기 위한 임의의 방법 또는 디바이스가 이용될 수 있다. 본 출원의 나머지를 통해 다른 특정 예들이 설명된다.
제1 이미지(들)(79)로부터 감산될 제2 이미지(들)(90) 내의 영역 또는 포인트가 제1 이미지(들)(79) 상의 등가 또는 대응 영역 또는 포인트에 대한 것임을 보증하기 위하여 감산이 수행되기 전에 제1 이미지(들)(79)와 제2 이미지(들)(90) 사이에 옵션인 정합 함수가 실행될 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 이미지들(79, 90)로부터 한 세트의 일치하는 포인트들을 취하여, 두 이미지 사이의 엄격한 변환 행렬을 계산할 수 있다. 변환 행렬은 하나의 이미지 상의 하나의 포인트(예로서, x1, y1)가 다른 이미지 상의 등가 이차원(2D) 이미지(예로서, x2, y2)로 변환되게 한다. 예를 들어, 이와 관련하여 Matlab？ 함수 "cp2tform"이 이용될 수 있다. 변환 행렬이 결정되면, 변환 행렬은 제1 및 제2 이미지들 내의 모든 포인트에 적용될 수 있으며, 이어서 오리지널 포인트들에서 각각 재보간될 수 있다. 예를 들어, 이와 관련하여 Matlab？ 함수 "imtransform"이 이용될 수 있다. 이것은, 제1 및 제2 이미지들(79, 90)의 캡처 사이에 배향 또는 환자의 눈의 임의의 움직임이 있는 경우에, 제2 이미지로부터의 포인트(예로서, x2, y2)가 제1 이미지(들)(79) 상의 정확한 등가 포인트(예로서, x1, y1)로부터 감산되게 한다. 제1 및 제2 이미지들(79, 90)은 시간상 가까이 캡처되어야 한다.
이 예는 촬영 디바이스(40)에 의해 캡처된 제1 이미지 및 제2 이미지, 및 결과적인 제1 출력 신호 및 제2 출력 신호를 설명하지만, 제1 이미지 및 제2 이미지는 시간순으로 취해진 복수의 이미지를 포함할 수 있다는 점에 유의한다. 촬영 디바이스(40)가 비디오 카메라인 경우, 제1 및 제2 이미지들은 촬영 디바이스(40)의 프레임 레이트에 의해 좌우되는 다수의 시간순 프레임을 포함할 수 있다. 촬영 디바이스(40)는 일련의 제1 출력 신호들 및 제2 출력 신호들을 생성한다. 둘 이상의 이미지가 캡처되는 경우, 제1 이미지에서 수행되는 감산은 이상적으로는 제1 이미지 직후에 취해진 제2 이미지로부터 수행되어야 하며, 따라서 이미지들 사이에는 동일한 또는 실질적으로 동일한 조명 조건들이 존재하여 제2 이미지 내의 배경 신호가 제1 이미지 내에 존재하게 된다. 제1 출력 신호로부터의 제2 출력 신호의 감산은 실시간으로 수행될 수 있다. 대안으로서, 제1 및 제2 출력 신호들이 기록되고, 나중에 처리될 수 있다. 조명기(36)는 빠르게 온 및 오프되도록 제어될 수 있으며, 따라서 1초보다 적은 기간에 제1 및 제2 이미지들이 취해지고, 제1 출력 신호로부터의 제2 출력 신호 감산이 수행될 수 있다. 예를 들어, 조명기(36)가 30Hz로 온과 오프 사이에서 왕복하는 경우, 촬영 디바이스(40)는 초당 60 프레임(60fps)으로 눈물막(46)의 이미지들을 캡처하도록 동기화될 수 있다. 이와 관련하여, 1초 안에 30개의 제1 이미지 및 30개의 제2 이미지가 얻어질 수 있으며, 제1 및 제2 이미지들의 각각의 쌍은 순차적으로 취해진다.
경면 반사광의 간섭이 캡처되고, 간섭 신호를 포함하는 결과 신호가 생성되고 처리된 후에, 간섭 신호 또는 그의 표현들을 눈물막 층 간섭 모델과 비교하여, TFLT를 측정할 수 있다. 간섭 신호는 촬영 디바이스에 의해 처리되고, 눈물막 TFLT를 측정하기 위해 눈물막 간섭 모델 내의 RGB 성분 값들과 비교될 수 있는 디지털 RGB 성분 값들로 변환될 수 있다. 눈물막 간섭 모델은 다양한 LLT들로 눈물막의 지질층을 모델링하고, 광원에 의해 조명될 때 눈물막 모델로부터의 경면 반사광의 간섭 신호에서의 결과적인 간섭 상호작용들을 표현하는 것에 기초한다. 눈물막 간섭 모델은, 특정 광원, 특정 촬영 디바이스 및 눈물막 층들이 수학적으로 모델링되고, 모델링된 광원이 모델링된 눈물막 층들을 조명할 때 기록된 다양한 LLT들에 대한 결과적인 간섭 신호들이 모델링된 촬영 디바이스를 이용하여 기록되는 이론적 눈물막 간섭 모델일 수 있다. 수학적으로 모델링된 광원 및 촬영 디바이스의 설정들은 OSI 디바이스(30)에서 사용되는 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40) 내에 복제되어야 한다. 대안으로서, 눈물막 간섭 모델은 물리적 가상 눈물막 층들을 포함하는 가상 눈물막 모델에 기초할 수 있으며, 여기서는 가상 눈물막 모델을 조명하기 위해 실제 광원이 사용되고, 경면 반사광의 간섭을 나타내는 간섭 신호 내의 간섭 상호작용들이 실제 촬영 디바이스를 이용하여 경험적으로 관찰되고 기록된다.
수분층은 눈물막 간섭 모델에서 무한, 최소 또는 가변 두께로 모델링될 수 있다. 수분층이 무한 두께로 모델링되는 경우, 눈물막 간섭 모델은 수분층 대 점액층 전이(62)로부터 경면 반사가 발생하지 않는 것으로 가정한다(도 5 참조). 수분층(62)이 소정의 최소 두께(예컨대, ≥2㎛)로 모델링되는 경우, 수분층 대 점액층 전이(62)로부터의 경면 반사는 간섭 신호에 의해 생성되는 컨볼루션된 RGB 신호들의 효과에 대해 무시할만한 것으로 간주될 수 있다. 어느 경우에나, 눈물막 간섭 모델은 지질층 대 수분층 전이(56)로부터의 경면 반사들만을 가정하고, 포함할 것이다. 따라서, 이러한 눈물막 간섭 모델 실시예들은 ALT에 관계없이 LLT의 측정을 허가한다. 간섭 신호 내의 간섭 상호작용들을 눈물막 간섭 모델 내의 간섭 상호작용들과 비교하여, LLT를 측정한다.
대안으로서, 수분층(60)이 다양한 두께들로 모델링되는 경우, 눈물막 간섭 모델은 간섭 상호작용들 내에 수분층 대 점액층 전이(62)로부터의 경면 반사들을 더 포함한다. 결과적으로, 눈물막 간섭 모델은 다양한 LLT 및 ALT 조합들에 대응하는 간섭 상호작용들을 포함하는 데이터의 2개 차원을 포함할 것이다. 간섭 신호로부터의 간섭 상호작용들은 LLT 및 ALT 양자를 측정하기 위해 눈물막 간섭 모델 내의 간섭 상호작용들과 비교될 수 있다. 특정 눈물막 간섭 모델들에 관한 더 많은 정보가 본 출원에서 나중에 설명될 것이다.
도 6-9에서 전술한 실시예에서, 배경 신호를 포함하는 눈물막(82)의 제2 이미지(90)는 조명기(36)에 의해 조명되지 않을 때 캡처된다. 주변광만이 눈물막(82) 및 그 아래의 눈(80) 구조들을 조명한다. 따라서, 제2 이미지(90) 및 제2 이미지(90)로부터 촬영 디바이스(40)에 의해 생성된 결과적인 제2 출력 신호는 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 환자의 얼굴 및 눈 구조들로부터의 산란광으로부터 발생하는 배경 신호를 포함하지 않는다. 주변광으로부터 발생하는 산란광만이 제2 이미지(90) 내에 포함된다. 그러나, 조명기(36)에 의한 확산 조명으로부터 발생하는 산란광은 눈물막(82)으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 포함하는 제1 이미지(79) 내의 배경 신호에 포함된다. 게다가, 제1 이미지(79)는 조명기(36)가 눈물막을 조명하고 있을 때 캡처되므로, 홍채를 포함하는, 제1 이미지(79) 내에 캡처된 눈물막(82) 아래의 눈 구조들의 강도는 제2 이미지(90) 내에 캡처된 것보다 밝다. 따라서, 본 명세서에서 설명되는 다른 실시예들에서, 촬영 디바이스(40)는 조명기(36)에 의해 비스듬히 조명될 때 눈물막(82)의 제2 이미지를 캡처하도록 제어된다. 결과적으로, 캡처된 제2 이미지는 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 산란광으로부터의 배경 신호는 물론, 눈물막(82) 아래의 직접 조명되는 눈 구조들의 더 높은 강도의 신호를 더 포함한다. 따라서, 제2 출력 신호가 제1 출력 신호로부터 감산될 때, 더 높은 강도의 눈 구조 배경 및 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 산란광은 물론, 주변 산란광을 나타내는 배경 신호의 성분이 결과 신호로부터 감산되거나 실질적으로 감산되어, 결과 신호에서의 간섭 신호 순도 및 콘트라스트가 더 향상된다. 이어서, 결과 신호는 이 출원에서 나중에 상세히 설명되는 바와 같이 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석될 수 있다.
이와 관련하여, 도 10-12는 눈물막을 조명하고 그로부터의 경면 반사광의 간섭을 캡처하기 위한 실시예를 나타낸다. 이 실시예에서, 제2 이미지는 눈물막이 눈물막으로부터 경면 반사광을 생성하는 데 사용된 것과 동일한 또는 거의 동일한 평균 기하 구조 및 조명 레벨을 갖는 조명을 이용하여 조명기(36)에 의해 비스듬히 조명될 때 캡처된다. 이러한 방식으로, 제2 이미지 내에 캡처된 배경 신호는 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 눈물막 및 환자의 눈으로부터의 산란광을 포함하는 제1 이미지 내에 존재하는 등가의 배경 신호를 포함한다. 제2 이미지는 또한 제2 이미지를 캡처할 때 조명기(36)가 작동할 때의 등가 조명으로 인해 눈물막 아래의 눈 구조의 표현 신호를 포함한다. 이 실시예에서는, 눈물막의 "타일링된" 또는 "타일링" 조명이 제공된다. 타일링은 광원이 눈물막 상의 관심 하위 영역(들)을 조명하여 경면 반사광을 얻는 동시에, 눈물막의 인접 관심 하위 영역(들)을 확산 조명하여, 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 산란광을 얻을 수 있게 한다. 이러한 방식으로, 감산된 배경 신호는 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 산란광을 포함하여, 오프셋 바이어스(즉, 오프셋)의 추가 감소를 가능하게 하고, 따라서 간섭 신호 순도 및 콘트라스트를 향상시킨다.
이와 관련하여, 도 10에 도시된 바와 같이, 프로세스는 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40)에 대해 환자(34)를 조정함으로써 시작된다(블록 100). 조명기(36)는 환자(34)의 눈물막을 조명하도록 제어된다. 촬영 디바이스(40)는 적절히 배치되고, 지질층 상에 포커싱되도록 제어되며, 따라서 눈물막이 조명될 때 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들이 관찰될 수 있다. 이어서, 조명기(36)의 조명 패턴은 눈물막의 제1 관심 영역(들)으로부터 경면 반사광을 생성하면서 눈물막의 인접 제2 관심 영역(들)을 확산 조명하도록 제1 "타일링" 모드에서 제어된다(블록 102). 본 출원에서 나중에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 조명기(36)는 조명 패턴을 제어하기 위하여 조명기(36) 내의 소정의 조명 컴포넌트들만을 턴온하도록 제어될 수 있다.
조명기(36)가 제1 모드에서 조명 패턴을 생성할 때 촬영 디바이스(40)에 의해 캡처된 환자의 눈(121) 및 눈물막(123)의 제1 이미지(120)의 일례가 도 11a에 예로서 도시되어 있다. 이 예에서, 조명기(36)는 눈물막(123) 상의 관심 영역 또는 범위(122)에 제1 타일링된 조명 패턴을 제공하도록 제어된다. 제1 모드에서의 눈물막(123)의 조명 동안, 촬영 디바이스(40)는 환자의 눈(121) 및 눈물막(123)의 제1 이미지(120)를 캡처한다(블록 104). 도 11a에 도시된 바와 같이, 환자의 눈(121)의 제1 이미지(120)는 눈물막(123)의 관심 영역(122) 또는 범위 내의 제1 부분들(126A)에서 경면 반사광이 생성되도록 조명되었다. 제1 부분들(126A)로부터의 간섭 신호(들)는 조명기(36)로부터의 확산 조명의 결과인 산란광 신호를 포함하는 추가적인 배경신호와 함께 경면 반사광으로부터의 간섭을 포함한다. 다시, 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40)는 반사적 눈물을 줄이기 위해 눈(121)의 동공을 포함하지 않는 눈물막(123)을 조명하도록 제어될 수 있다. 조명기(36)는 블록 102에서 제1 부분들(126A)로부터 경면 반사광을 생성하도록 플래싱(flashing)될 수 있으며, 따라서 촬영 디바이스(40)는 블록 104에서 조명기(36)의 플래싱과 동기화되어, 환자의 눈(121) 및 눈물막(123)의 제1 이미지(120)를 캡처한다.
또한, 제1 모드 동안에, 조명기(36)의 조명 패턴은 도 11a의 제1 이미지(120)에 도시된 바와 같이 관심 영역 또는 범위(122) 내의 제1 부분들(126A)에 인접하는 제2 부분들(128A)을 비스듬히 조명한다. 제2 부분들(128A)은 제1 부분(들)(126A)에 존재하는 것에 필적하는 배경 오프셋을 포함하며, 이는 조명기(36)로부터의 확산 조명의 결과인 산란광 신호를 포함하는데, 그 이유는 촬영 디바이스(40)에 의해 제1 이미지(120)가 캡처될 때 조명기(36)가 턴온되기 때문이다. 게다가, 눈물막(123) 아래의 눈(121) 구조들은 조명기(36)에 의한 확산 조명으로 인해 제2 부분들(128A) 내에 캡처된다. 이것은 제2 이미지(90)가 얻어질 때 조명기(36)에 의한 확산 조명이 눈물막에 제공되지 않는 도 9의 제2 이미지(90)와 반대이다. 따라서, 이 실시예에서, 눈물막(123)의 관심 영역 또는 범위(122)는 동시에 2개의 부분으로 분할되며, 제1 부분들(126A)은 배경 신호와 결합되는 경면 반사광을 생성하고, 제2 부분들(128A)은 조명기(36)에 의해 확산 조명되고, 조명기(36)로부터의 산란광을 포함하는 배경 신호를 포함한다. 촬영 디바이스(40)는 제1 부분들(126A) 및 제2 부분들(128A)의 표현을 포함하는 제1 출력 신호를 생성한다.
이어서, 조명기(36)는 눈물막(123)을 조명할 때 제1 모드로부터의 조명 패턴을 반전시키도록 제2 모드에서 제어된다(도 10의 블록 106). 도 11b에 예로서 도시된 바와 같이, 제2 조명 모드에서 눈물막(121)의 제2 이미지(130)가 캡처된다(도 10의 블록 108). 도 11b의 제2 이미지(130)에 도시된 바와 같이, 이제 도 11a의 제1 이미지(120) 내의 제2 부분들(128A)은 추가적인 배경 신호와 함께 눈물막(123)으로부터의 경면 반사광을 포함하는 도 11b의 제2 이미지(130) 내의 제2 부분들(128B)이다. 이제, 도 11a의 제1 이미지(120) 내의 제1 부분들(126A)은 경면 반사광 없이 배경 신호를 포함하는 도 11b의 제2 이미지(130) 내의 제1 부분들(126B)이다. 다시, 제1 부분들(126B) 내의 배경 신호는 조명기(36)에 의한 확산 조명의 결과인 산란광 신호를 포함한다. 촬영 디바이스(40)는 도 11b의 제2 이미지(130)의 제2 출력 신호를 생성한다. 조명기(36)는 또한 블록 106에서 제2 부분들(128B)로부터 경면 반사광을 생성하도록 플래싱될 수 있으며, 따라서 촬영 디바이스(40)는 블록 106에서 조명기(36)의 플래싱과 동기화되어, 환자의 눈(121) 및 눈물막(123)의 제2 이미지(130)를 캡처한다.
이어서, 제1 및 제2 출력 신호들을 결합하여, 눈물막(123)으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호를 포함하는 결과 신호를 생성하며, 이 간섭 신호로부터는 배경 신호가 감산되거나 실질적으로 제거되었다(도 10의 블록 110). 결과적으로, 눈물막(123)의 관심 영역 또는 범위(122)로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 정보를 갖고, 조명기(36)에 의한 확산 조명으로부터의 산란광으로부터 발생하는 배경 신호를 포함하는 배경 신호가 제거되거나 감소된 결과 이미지가 생성된다(도 10의 블록 112). 이와 관련하여, 결과 이미지(132)의 일례가 도 12에 도시되어 있다. 결과 이미지(132)는 도 11b의 제2 이미지(130)에 의해 표현된 제2 출력 신호와 결합된 도 11a의 제1 이미지(120)에 의해 표현된 제1 출력 신호를 나타낸다. 도 12에 도시된 바와 같이, 눈물막(123)으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호들은 관심 영역 또는 범위(122) 내의 제1 및 제2 부분들(126, 128) 모두에 대해 제공된다. 배경 신호는 제거되거나 감소되었다. 도 12에서 볼 수 있듯이, 제1 및 제2 부분들(126, 128)로부터의 눈물막(123)으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호의 신호 순도 및 콘트라스트는 예를 들어 도 9의 간섭 상호작용(94)보다 더 생생하고, 콘트라스트가 더 높게 나타난다.
위의 도 11a 및 11b의 예시적인 제1 및 제2 이미지들(120, 130)의 설명에서, 각각의 제1 부분(126)은 제1 이미지로서 간주될 수 있으며, 각각의 제2 부분(128)은 제2 이미지로서 간주될 수 있다. 따라서, 제1 및 제2 부분들(126A, 128B)이 대응하는 제1 및 제2 부분들(126B, 128A)과 결합될 때, 이것은 제1 부분들(126A, 128B)로부터 각각 제2 부분들(126B, 128A)을 감산한 것과 유사하다.
도 10-12의 예에서, 제1 및 제2 이미지들(120, 130)은 복수의 부분 또는 타일을 포함한다. 타일들의 수는 눈물막(123)에 대한 제1 및 제2 조명 모드들을 생성하기 위해 조명기(36)에 대해 제공되고 선택되는 조명 상호작용들의 해상도에 의존한다. 조명 모드들은 하나의 타일의 하나의 극단으로부터 임의 수의 원하는 타일들로 갈 수 있다. 각각의 타일은 조명기(36) 및 촬영 디바이스(40)의 능력에 따라 촬영 디바이스(40)에서의 일 픽셀의 크기 또는 둘 이상의 픽셀을 커버하는 영역들일 수 있다. 타일들의 수는 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호들의 정밀도에 영향을 미칠 수 있다. 타일 패턴 내에 너무 적은 파일들을 제공하는 것은 부분들(128B, 126A) 각각으로부터의 정밀한 감산을 위해 부분들(128A, 126B)에서 촬영 디바이스(40)에 의해 캡처된 산란광 신호를 생성하는 평균 조명 기하 구조의 표현 정밀도를 제한할 수 있다.
이러한 도 10-12의 예는 촬영 디바이스(40)에 의해 캡처된 제1 이미지 및 제2 이미지, 및 결과적인 제1 출력 신호 및 제2 출력 신호를 설명하지만, 제1 이미지 및 제2 이미지는 시간순으로 취해진 복수의 이미지를 포함할 수 있다는 점에 유의한다. 촬영 디바이스(40)가 비디오 카메라인 경우, 제1 및 제2 이미지들은 촬영 디바이스(40)의 프레임 레이트에 의해 좌우되는 다수의 시간순 프레임들을 포함할 수 있다. 촬영 디바이스(40)는 일련의 제1 출력 신호들 및 제2 출력 신호들을 생성한다. 둘 이상의 이미지가 캡처되는 경우, 제1 이미지에서 수행되는 감산은 이상적으로는 제1 이미지 직후에 취해진 제2 이미지로부터 수행되어야 하며, 따라서 이미지들 사이에는 동일한 또는 실질적으로 동일한 조명 조건들이 존재하여, 제2 이미지 내의 배경 신호가 제1 이미지 내에 존재하며, 더 중요한 것은 눈, 특히 눈물막의 동적 이동이 감산된 프레임들 사이에서 최소가 된다. 제1 출력 신호로부터의 제2 출력 신호의 감산은 실시간으로 수행될 수 있다. 대안으로서, 제1 및 제2 출력 신호들이 기록되고, 나중에 처리될 수 있다.
도 11a-12에 도시된 "치아" 스타일 타일링 패턴이 아닌 다른 광 타일링 패턴들도 가능하다. 도 13a 및 13b는 눈(140) 및 눈물막(142)의 이미지들의 도면들을 통해 대안 타일링 모드 실시예를 도시한다. 이 실시예에서는, 눈물막(142)의 조명을 위해 조명기(36)에 의해 동심 광 타일링 패턴이 제공된다. 눈물막(142)으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들이 촬영 디바이스(40)에 의해 캡처된다. 도 13a에 도시된 바와 같이, 조명기(36)의 제1 모드 동안에 눈물막(142) 상의 관심 영역 또는 범위(146)로부터 제1 이미지(144)가 취해진다. 조명기(36)는 제1 모드에서 제1 조명 패턴을 생성하도록 제어되며, 따라서 눈물막(142)의 관심 영역 또는 범위(146)의 중심 부분(148)이 눈물막(142)으로부터 경면 반사광을 생성한다. 중심 부분(148)은 조명기(36)에 의한 눈물막(142)의 확산 조명으로부터의 산란광 신호를 포함하는 배경 신호와 더불어 눈물막(142)으로부터의 경면 반사광을 포함한다. 배경 신호는 관심 영역 또는 범위(146)의 에지 부분들(152)로부터 생성된다. 촬영 디바이스(40)는 도 13a의 제1 이미지(144)를 나타내는 제1 출력 신호를 생성한다.
조명기(36)의 제2 모드에서, 도 13b의 표현 제2 이미지(160)에 의해 도시된 바와 같이, 조명기(36)는 제1 모드로부터 눈물막(142)을 조명하기 위한 조명 패턴을 반전시키도록 제어된다. 이제, 경면 반사광은 관심 영역 또는 범위(146) 내의 에지 부분들(152)로부터 생성되며, 이는 추가적인 배경 신호를 포함한다. 이제, 중심 부분(148)은 배경 신호만을 생성한다. 이와 같이, 중심 부분(148) 및 에지 부분들(152)은 동심 부분들이다. 촬영 디바이스(40)는 도 13b의 제2 이미지(160)를 나타내는 제2 출력 신호를 생성한다.
이어서, 제1 및 제2 출력 신호들을 결합하여, 전체 관심 영역 또는 범위(146)에 대한 눈물막(142)으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호를 포함하는 결과 신호를 생성하며, 이러한 간섭 신호로부터는 배경 신호가 감산되거나 실질적으로 제거되었다. 눈물막(142)으로부터의 관심 영역 또는 범위(146)로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 정보를 갖고, 조명기(36)에 의한 확산 조명으로부터의 산란광으로부터 발생하는 배경 신호를 포함하는 배경 신호가 제거되거나 감소된 결과로서, 도 12와 유사한 결과 이미지(도시되지 않음)가 생성될 수 있다. 이어서, 결과 이미지는 TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석될 수 있다. 도 13a 및 13b의 예에서, 조명기(36)는 제1 및 제2 모드들에서 중심 부분(148)과 에지 부분(152) 사이의 영역들의 관계가 약 50%/50%로 균형화되어, 경면 반사광을 생성하지 않는 눈물막(142)의 부분들에 대해 양 모드에서 조명기(36)로부터의 확산 조명의 동일한 균형이 제공되도록 제어된다. 그러나, 다른 균형 백분율들도 이용될 수 있다.
대안으로서, 눈물막의 소규모 스캐닝을 이용하여, 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭을 얻음으로써, 조명기(36)로부터 타일링된 조명 패턴들 또는 확산 조명을 제공하지 않고도 높은 신호 강도 및 콘트라스트의 간섭 신호를 얻을 수 있다. 예를 들어, 촬영되는 눈물막 상의 관심 영역 또는 범위는 촬영 디바이스(40)의 최저 해상도(예로서, 일 픽셀)로 매우 작아질 수 있다. 이와 같이, 조명시에 환자의 눈물막 상의 관심 영역 또는 범위에는 조명기(36)로부터 사실상 아무런 확산 조명도 제공되지 않는다. 눈물막으로부터의 경면 반사광의 이미지 내에 캡처된 배경 신호는 이미지 내에 캡처된 경면 반사광의 레벨에 비해 무시할만할 것이다. 따라서, 다수의 이미지의 감산이 수행될 필요가 없다. 조명기(36)는 순차적인 이미지 캡처를 위해 눈물막의 원하는 부분들을 스캔하도록 제어되며, 각각의 스캔은 작은 관심 영역 또는 범위로부터의 경면 반사광의 이미지를 캡처할 것이다. 이어서, 각각의 스캐닝된 이미지는 무시할만한 배경 신호를 갖는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 전체 이미지를 생성하도록 조립될 수 있고, TFLT를 측정하기 위해 처리 및 분석될 수 있다.
예시적인 OSI 디바이스
전술한 예들은 환자의 TFLT를 조명하고 촬영하는 예들을 제공한다. 이러한 원리들은 도 14-50에 도시되고 본 출원의 나머지를 통해 아래에 설명되는 OSI 디바이스(170)의 특정 예와 관련하여 더 상세히 설명된다. OSI 디바이스(170)는 환자의 눈물막을 조명하고, 환자의 눈물막으로부터 간섭 정보를 캡처하고, 간섭 정보를 처리 및 분석하여 TFLT를 측정할 수 있다. 게다가, OSI 디바이스(170)는 TFLT 측정을 향상시키기 위해 결과 신호 내의 간섭 신호를 처리하는 데 사용될 수 있는 다수의 옵션인 전처리 특징을 포함한다. OSI 디바이스(170)는 디스플레이 및 사용자 인터페이스를 포함하여, 의사 또는 기술자가 OSI 디바이스(170)를 제어하여 환자의 눈 및 눈물막을 촬영하고 환자의 TFLT를 측정하게 할 수 있다.
조명 및 촬영
이와 관련하여, 도 14는 OSI 디바이스(170)의 사시도를 나타낸다. OSI 디바이스(170)는 환자의 눈물막의 촬영 및 환자의 눈물막에 관한 특성들을 결정하기 위한 이미지들의 처리 및 분석을 돕도록 설계된다. 이와 관련하여, 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, OSI 디바이스(170)는 촬영 디바이스 및 광원을 포함한다. 도 14에 도시된 바와 같이, OSI 디바이스(170)는 일반적으로 하우징(172), 디스플레이 모니터("디스플레이")(174) 및 환자 머리 지지대(176)를 포함한다. 하우징(172)은 테이블 위의 배치를 위해 설계될 수 있다. 하우징(172)은 베이스(178) 위에 고정 배치된다. 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 하우징(172)은 임상의가 환자의 눈물막을 촬영하게 하기 위한 촬영 디바이스 및 다른 전자 장치, 하드웨어 및 소프트웨어를 하우징한다. (본 명세서에서 "조명기(173)"라고도 하는) 광원(173)도 하우징(172) 내에 제공되며, 확산 반투명 윈도(175) 뒤에 제공된다. 반투명 윈도(175)는 유연한 백색 반투명 아크릴 플라스틱 시트일 수 있다.
환자의 눈물막을 촬영하기 위하여, 환자는 그의 머리를 환자 머리 지지대(176) 내에 배치하고, 그의 턱을 턱 받침대(180) 위에 위치시킨다. 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 턱 받침대(180)는 하우징(172) 내에서 환자의 눈 및 눈물막과 촬영 디바이스를 정렬하도록 조정될 수 있다. 턱 받침대(180)는 최대 2 파운드의 무게를 지탱하도록 설계될 수 있으나, 이는 제한 인자는 아니다. 투명 윈도(177)는 환자의 머리가 환자 머리 지지대(176) 내에 배치된 때 하우징(172) 내의 촬영 디바이스가 환자의 눈 및 눈물막에 대해 선명한 시선을 갖게 한다. OSI 디바이스(170)는 한 번에 하나의 눈을 촬영하도록 설계되지만, 필요한 경우에는 환자의 양 눈을 촬영하도록 구성될 수 있다.
일반적으로, 디스플레이(174)는 OSI 디바이스(170)로부터의 입력 및 출력을 제공한다. 예컨대, 임상의가 OSI 디바이스(170)를 조작하고, 촬영 디바이스, 촬영 디바이스 배치 시스템, 광원, 다른 지원 하드웨어 및 소프트웨어 및 다른 컴포넌트들을 포함하는 OSI 디바이스(170)의 동작을 제어하는 하우징(172) 내에 제공된 제어 시스템과 상호작용하기 위한 사용자 인터페이스가 디스플레이(174) 상에 제공될 수 있다. 예컨대, 사용자 인터페이스는 촬영 배치, 촬영 디바이스의 포커스, 및 환자의 눈물막의 이미지들을 캡처하기 위한 촬영 디바이스의 다른 설정들의 제어를 허락할 수 있다. 제어 시스템은 환자의 눈 및 눈물막의 이미지들을 포함하는 데이터의 저장을 위한 메모리를 갖는 범용 마이크로프로세서 또는 컴퓨터를 포함할 수 있다. 마이크로프로세서는 환자의 눈물막의 이미지들을 처리하고 눈물막에 대한 출력 특성 정보를 생성하기에 충분한 처리 속도(예로서, 20개의 제2 이미지 취득당 1분)를 제공하도록 선택되어야 한다. 제어 시스템은 적절한 조명시에 환자의 눈물막 상의 관심 영역들의 이미지들을 캡처하기 위해 광원 및 촬영 디바이스의 활성화의 동기화를 제어할 수 있다. 촬영 디바이스의 제어를 위한 조이스틱, USB 포트들, 이더넷 통신을 포함하는 유선 및 무선 통신, 키보드, 마우스, 스피커(들) 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 다양한 입출력 포트들 및 다른 디바이스들이 제공될 수 있다. 하우징(172) 내에는 전력을 필요로 하는 그 안의 컴포넌트들에 전력을 공급하기 위한 전원이 제공된다. OSI 디바이스(170)를 그 안의 열 발생 컴포넌트들로부터 냉각시키기 위한 팬과 같은 냉각 시스템도 제공될 수 있다.
디스플레이(174)는 TFLT를 포함하는 환자의 눈물막에 관한 정보를 제공하도록 제어 시스템에 의해 구동된다. 디스플레이(174)는 또한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하여, 임상의 또는 다른 사용자가 OSI 디바이스(170)를 제어할 수 있게 한다. 아래에 도시되고 더 상세히 설명되는 바와 같이, 환자의 눈물막의 사람의 진단을 허가하기 위해, 하우징(172) 내의 촬영 디바이스에 의해 취해진 환자의 눈물막의 이미지들도 임상의에 의한 검토를 위해 디스플레이(174) 상에 표시될 수 있다. 디스플레이(174) 상에 표시되는 이미지들은 촬영 디바이스에 의해 취해지는 실시간 이미지들이거나, 메모리에 저장된 이전에 기록된 이미지들일 수 있다. OSI 디바이스(170)의 상이한 배향들을 허가하여, 제조를 위한 보편적인 구성을 제공하기 위하여, 디스플레이(174)는 베이스(178)에 대해 회전할 수 있다. 디스플레이(174)는 도시된 바와 같이 베이스(178)에 대해 회전할 수 있는 모니터 아암(182)에 부착된다. 디스플레이(174)는 임상의가 환자로부터 바로 맞은 편에 앉기를 원하는 경우에는 도 14에 도시된 바와 같이 환자 머리 지지대(176)의 반대편에 배치될 수 있다. 대안으로서, 디스플레이(174)는 환자 머리 지지대(176)에 인접 배치되도록 X축에 대해 좌로 또는 우로 회전될 수 있다. 디스플레이(174)는 임상의 또는 다른 사용자가 OSI 디바이스(170)의 제어를 위해 디스플레이(174)의 터치를 통해 직접 하우징(172) 내의 제어 시스템에 입력 및 제어를 제공하게 하는 터치 스크린 모니터일 수 있다. 도 14에 도시된 디스플레이(174)는 15인치(15") 평면 패널 액정 디스플레이(LCD)이다. 그러나, 디스플레이(174)는 음극선관(CRT), 플라즈마, LED, OLED, 프로젝션 시스템 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 임의의 타입 또는 크기로 제공될 수 있다.
도 15는 환자의 눈 및 눈물막의 촬영을 더 도시하기 위해 도 14의 OSI 디바이스(170)의 측면도를 도시한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 환자는 그의 머리(184)를 환자 머리 지지대(176) 내에 배치한다. 구체적으로, 환자는 환자 머리 지지대(176)의 일부로서 제공되는 머리 받침대(188)에 그의 이마(186)를 댄다. 환자는 그의 턱(190)을 턱 받침대(180)에 배치한다. 환자 머리 지지대(176)는 환자의 눈(192)과 OSI 디바이스(170), 구체적으로는 하우징(172) 내에 제공된 것으로 도시된 촬영 디바이스(194)(및 조명기)의 정렬을 돕도록 설계된다. 턱 받침대(180)는 OSI 디바이스(170)에 대해 환자의 눈(192)을 이동시키기 위해 더 높게 또는 낮게 조정될 수 있다.
도 16에 도시된 바와 같이, 촬영 디바이스(194)는 환자의 눈물막을 촬영하여 환자의 눈물막의 특성들을 결정하는 데 사용된다. 구체적으로, 촬영 디바이스(194)는 (본 명세서에서 "조명기(196)"로도 지칭되는) 광원(196)에 의해 조명될 때 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들은 물론, 배경 신호를 캡처하는 데 사용된다. 전술한 바와 같이, 배경 신호는 조명기(196)가 환자의 눈물막을 조명하고 있거나 조명하고 있지 않을 때 캡처될 수 있다. OSI 디바이스(170)에서, 촬영 디바이스(194)는 "The Imaging Source" 모델 DFK21BU04 전하 결합 디바이스(CCD) 디지털 비디오 카메라(198)이지만,, 많은 타입의 도량형 등급 카메라들 또는 촬영 디바이스들이 제공될 수 있다. CCD 카메라는 효율적인 광 수집, 선형 거동, 저온 동작 및 즉석 이미지 가용성의 특성들을 갖는다. 선형 촬영 디바이스는 캡처된 이미지로부터의 입력 신호에 정확히 비례하는 캡처된 이미지를 나타내는 출력 신호를 제공하는 촬영 디바이스이다. 따라서, 선형 촬영 디바이스의 사용(예로서, 1.0으로 설정된 감마 보정 또는 감마 무보정)은 왜곡되지 않은 간섭 데이터를 제공하며, 이어서 이 데이터는 선형 분석 모델들을 이용하여 분석될 수 있다. 이러한 방식으로, 눈물막의 결과 이미지들은 분석 전에 선형화될 필요가 없으며, 따라서 처리 시간을 절약할 수 있다. 이어서, OSI 디바이스(170) 내의 비선형 디스플레이(174) 상의 사람 인식 가능 표시를 위해 캡처된 선형 이미지들에 감마 보정이 추가될 수 있다. 대안으로서, 반대 시나리오가 이용될 수 있다. 즉, 눈물막 이미지들을 캡처하기 위해 비선형 촬영 디바이스 또는 비선형 설정이 제공되며, 간섭 신호의 간섭 상호작용들을 나타내는 비선형 데이터는 임상의에게 눈물막 이미지들을 표시하기 위해 조작 없이 비선형 디스플레이 모니터에 제공될 수 있다. 비선형 데이터는 눈물막 층 두께를 추정하기 위한 눈물막 처리 및 분석을 위해 선형화될 것이다.
비디오 카메라(198)는 환자의 눈의 손실 없는 풀 모션 비디오 이미지들을 생성할 수 있다. 도 16에 도시된 바와 같이, 비디오 카메라(198)는 환자의 전체 눈물막이 동시에 포커싱되게 할 수 있는, 광선들(199)과 렌즈 초점 길이 사이의 각도에 의해 정의되는 피사계 심도를 갖는다. 비디오 카메라(198)는 외부 트리거 지원을 가지며, 따라서 비디오 카메라(198)는 환자의 눈을 촬영하도록 제어 시스템에 의해 제어될 수 있다. 비디오 카메라(198)는 하우징(172) 내에 맞춰진 렌즈를 포함한다. 이 실시예에서, 비디오 카메라(198)는 640x480 픽셀의 해상도를 가지며, 초당 60 프레임(60fps)까지의 프레임 레이트를 가질 수 있다. 비디오 카메라(198)에 사용되는 렌즈 시스템은 비디오 카메라(198) 내의 CCD 검출기의 활성 영역 상에 샘플 평면 내의 16x12mm 치수를 촬영한다. 예로서, 비디오 카메라(198)는 Pentax VS-LD25 Daitron 25mm 고정 초점 길이 렌즈를 사용하는 DBK21AU04 Bayer VGA(640x480) 비디오 카메라일 수 있다. 대체 픽셀 크기 및 수, 대체 렌즈들 (등)을 갖는 다른 카메라 모델들도 사용될 수 있다.
비디오 카메라(198)가 OSI 디바이스(170) 내에 제공되지만, 프레임 레이트가 환자의 눈의 고품질 이미지들을 생성하도록 충분히 빠른 경우에는 정지 카메라도 사용될 수 있다. 초당 프레임(fps) 단위의 높은 프레임 레이트는 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 캡처된 간섭 신호로부터의 배경 신호의 고품질 감산을 도우며, 캡처된 이미지들 내에 더 적은 시간적(즉, 모션) 아티팩트들(예컨대, 모션 블러링)을 제공하여, 고품질 캡처 이미지들을 생성할 수 있다. 이것은 특히 환자의 눈이 불규칙하게 움직이는 것은 물론 깜박거려, 검사 동안에 촬영 디바이스로부터 눈물막을 불명료하게 할 수 있으므로 그러하다.
OSI 디바이스(170)의 하우징(172) 내에는 환자의 눈물막의 촬영을 위해 비디오 카메라(198)를 배치하기 위한 카메라 배치 시스템(200)도 제공된다. 카메라 배치 시스템(200)은 제어 시스템의 제어를 받는다. 이러한 방식으로, 임상의는 비디오 카메라(198)의 위치를 조작하여, 환자의 눈물막을 촬영하도록 OSI 디바이스(170)를 준비시킬 수 있다. 카메라 배치 시스템(200)은 임상의 및/또는 제어 시스템이 비디오 카메라(198)를 상이한 환자들의 눈들(192) 사이에서 이동시키게 할 수 있지만, 설계된 허용 한계 내로 모션의 범위를 제한하도록 설계될 수도 있다. 카메라 배치 시스템(200)은 비디오 카메라(198) 배치의 미세한 조정도 허가한다. 카메라 배치 시스템(200)은 베이스(204)에 부착된 스탠드(202)를 포함한다. 선형 서보 또는 액추에이터(206)가 카메라 배치 시스템(200) 내에 제공되며, 스탠드(202)와 비디오 카메라(198)를 지지하는 카메라 플랫폼(207) 사이에 접속되어, 비디오 카메라(198)가 수직(즉, Y축) 방향으로 이동할 수 있게 한다.
이러한 OSI 디바이스(170)의 실시예에서, 카메라 배치 시스템(200)은 비디오 카메라(198)가 X축 또는 Z축으로(도 16의 안팎으로) 이동하지 못하게 할 수 있지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 조명기(196)는 또한 카메라 플랫폼(207)에 부착되며, 따라서 조명기(196)는 비디오 카메라(198)에 대해 고정된 기하 구조 관계를 유지한다. 따라서, 비디오 카메라(198)가 환자의 눈(192)에 대해 조정될 때, 조명기(196) 또한 동일한 관계로 환자의 눈(192)에 대해 자동으로 조정된다. 이것은 스넬의 법칙에 따르는 적절한 입사각에서 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 적절히 캡처하기 위해, 도 16에 도시된 바와 같이, 환자의 눈(192)의 원하는 거리(d) 및 조명각(φ)을 강제하는 데에 중요할 수 있는데, 그 이유는 OSI 디바이스(170)가 소정 거리 및 소정 입사각들을 가정하도록 프로그래밍되기 때문이다. 도 16의 OSI 디바이스(170)에서, 카메라(198) 축에 대한 환자의 눈(192)의 조명각(φ)은 조명기(196)의 중심에서 약 30도이며, 약 5 내지 60도의 비교적 큰 범위를 포함하지만, 임의의 각이 제공될 수도 있다.
도 17-20은 조명기(196)에 대한 더 많은 상세를 제공한다. 도 17에 도시된 바와 같이, 예시적인 조명기(196)는 약 75도의 아크형 표면(208)(도 17-18도 참조) 상에 제공되어, 약 400 나노미터(nm) 내지 700nm의 가시 영역들을 커버하는 대면적, 넓은 스펙트럼의 광원을 제공한다. 이 실시예에서, 아크형 표면(208)은 약 190mm의 가상 중심에 대한 반경(도 17의 "r")을 가지며, 250mm 높이 및 100mm 폭의 면을 갖는다. 아크형 표면(208)은 평면으로서 제공될 수 있지만, 아크형 표면은 더 양호한 조명 균일도, 균일한 타일 크기들, 패키징 제한들을 위한 더 작은 크기의 조명기(196)를 허가하면서, 동일한 유효 조명 영역 능력을 제공한다. 이 예에서, 조명기(196)는 발광기가 모든 방향에서 거의 동일한 강도를 갖는 람베르트 발광기이지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 조명기(196)는, 카메라(198)의 관점에서 볼 때, 방출되는 광선들이 환자의 눈(192)의 눈물막으로부터 경면 반사되고, 지질층 및 지질층 아래의 층들에서 보강 및 상쇄 간섭을 겪도록 배열된다. 이 실시예에서, 조명기(196)는 인쇄 회로 보드(PCB)(212)(도 18) 상에 장착된 고효율 백색 발광 다이오드들(LED들)(210)(도 17 및 18 참조)을 포함하고, 각각의 LED(210) 또는 각각의 LED들의 그룹은 턴온 및 턴오프되도록 제어 시스템에 의해 독립적으로 어드레스 가능하며, 이는 환자의 눈물막의 타일링된 조명 접근법을 제공할 때 이용될 것이다. LED들(210)의 동작을 제어하고, OSI 디바이스(170)가 사용 중이 아닐 때 LED들(210)을 자동으로 셧오프하기 위해, 지원 회로(도시되지 않음)가 포함될 수 있다. 각각의 LED(210)는 120도("람베르트") 전방 투영각, 1350mcd 최대 강도를 가지며, LEDtronics에 의해 제조되었다. 예로서 레이저, 백열등 및 유기 LED(OLED)를 포함하지만, 이에 한정되지 않는, LED가 아닌 다른 광원들도 가능하다. 게다가, 광원은 람베르트 발광기일 필요가 없다. 예컨대, 광원으로부터 방출되는 광은 평행하게 될 수 있다.
도 19에 도시된 바와 같이, PCB(212)는 조명기 하우징(214) 내에 배치된다. 조명기 하우징(214)은 베이스 및 상부 패널들(218, 220)에 의해 유지될 때 아크형 표면(208)의 대향 측들 상에 배치되는 2개의 측면 패널(216A, 216B)을 포함하며, 배면 패널(222)도 포함한다. 아크형 표면(208)은 LED들(210)에 의해 방출되는 광을 확산시키기 위한 확산기(209)를 포함한다. 확산기(209)는 강도 감소를 최소화하면서, 외부 LED들(210)에 의해 방출되는 광에 대해 조명이 균일한 광파 저하를 갖도록 충분한 산란을 제공하도록 선택될 수 있다. 확산기(209), PCB(212) 및 배면 패널(222)은 유연하며, 상부 및 베이스 패널들(220, 218) 내에 위치하는 그루브들(223) 및 측면 패널들(216A, 216B) 내에 위치하는 그루브들(224) 내에 맞춰진다. 조명기 하우징(214)은 함께 스냅(snap)되고, 이어서 측면 패널들(216A, 216B)은 상부 및 베이스 패널들(220, 218)에 나사로 고정된다.
확산기(209)는 또한, 조명기(196)로부터 방출되는 광의 균일성을 향상시키기 위해 둘 이상의 확산기 패널을 포함할 수 있다. 측면 패널들(216A, 216B) 및 베이스 및 상부 패널들(218, 220)은 PCB(212) 및 LED들(210) 주위에 배플들(baffles)을 형성한다. 이러한 표면들의 내측은 LED들(210)에 의해 방출되는 광의 균일성을 돕기 위한 반사막(예로서, 3M ESR 막)을 포함할 수 있다. 반사막은 환자의 눈물막 상의 전체 관심 영역 또는 범위에 걸쳐 균일한 광 강도를 제공하는 것을 도울 수 있다. 이것은 특히 조명 패턴의 외측 에지들 상의 문제일 수 있다. 환자의 눈물막을 조명하기 위해 타일링 접근법이 이용되어, 조명기(196) 내의 배플 파티션들 내의 LED들(210)의 서브세트만이 동시에 턴온되는 경우, 타일 배플 없이 모든 LED들(210)이 턴온되는 경우의 단일 외측 에지와 달리, 추가적인 에지들이 형성될 것이다. 배플 파티션들은 개별 타일들을 묘사하고, 타일들 사이의 명확한 조명 상호작용 정의를 형성하는 데 사용된다. 조명 상호작용의 외측 에지들에서의 또는 타일 파티션 에지들에서의 광 강도의 저하는 약 3%와 7% 사이가 되도록 제어될 수 있다. 확산기(209)는 또한 조명 패턴 상의 음영들을 방지하거나 줄이기 위해 에지들에 대해 그리고 조명기 하우징(214) 내의 타일 배플들에 대해 충분히 단단하게 유지되어야 한다.
조명기(196) 내에 개별적으로 제어 가능한 LED들(210)을 제공하는 것은 전술한 타일링된 패턴 조명의 제공을 용이하게 한다. 이러한 방식으로, LED들(210)의 소정 그룹들은 환자의 눈물막의 원하는 타일링된 조명을 제공하도록 턴온 및 턴오프되게 제어될 수 있다. 도 20-24는 OSI 디바이스(170) 내의 조명기(196)에 의한 눈물막의 타일링된 조명을 제공하기 위해 LED들(210)의 제어를 그룹들로 체계화하는 여러 예시적인 배열을 도시한다. 도 20에서, 조명기(196) 내의 LED들(210)은 LED들(210)의 4x6 어레이를 각각 갖는 타일들(230)의 4개 그룹(1-2로 표시됨)으로 분할된다. 이러한 방식으로, PCB(212)는 288개의 LED(210)를 포함한다. 그룹들은 이상적으로는, 전술한 바와 같이, 환자의 눈물막의 이미지들 내에 조명기(196)로부터의 확산 조명의 형태의 배경 신호를 캡처하기 위해 조명기(196)로부터 균일한 확산 조명을 제공하도록 제공된다. 먼저, 그룹 1 내에 제공되는 타일들(230) 내의 LED들(210)이 제1 모드로 발광하고, 환자의 눈물막의 제1 이미지가 캡처된다. 이어서, 그룹 2가 제2 모드로 발광하고, 제2 이미지가 캡처된다. 이 프로세스는 그룹 1과 그룹 2 사이에서 교대 조명 모드로 반복되어, 이미지들의 시간 기반 시퀀스를 얻을 수 있다. 이어서, 전술한 바와 같이, 제1 및 제2 이미지들을 결합하여, 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호 내의 배경 신호를 제거하거나 줄일 수 있다. 예컨대, 30fps의 전체 프레임 레이트를 유지하기 위하여, 비디오 카메라(198)는 적어도 60fps(30fps x 2 그룹)로 동작해야 할 것이다.
다른 그룹들도 가능하다. 도 21은 4개 그룹(1-4로 표시됨)을 제공하며, 각각의 그룹은 아마도 LED들(210)의 4x6 어레이를 갖는다. 각각의 그룹 내의 LED들(210)이 한 번에 하나씩 순서대로(즉, 그룹 1, 2, 3, 4, 1 등) 발광하고, 환자의 눈물막의 이미지가 취해지며, 조명되고 배경 신호가 감소되거나 제거된 환자의 눈물막의 이미지를 제공하도록 모든 이미지들이 합성된다. 도 22는 4개의 그룹(1-4로 표시됨)을 제공하며, 각각의 그룹은 LED들(210)의 어레이를 갖는다. 15fps의 전체 프레임 레이트를 유지하기 위하여, 비디오 카메라(198)는 적어도 60fps(15fps x 4 그룹)로 동작해야 할 것이다. 그룹들은 각각의 그룹이 가능한 한 유사하게 환자의 눈에 대해 동일한 평균 조명 기하 구조를 제공하도록 배열된다.
도 23은 12개의 그룹(1-12로 표시됨)을 제공하며, 각각의 그룹은 또한 LED들(210)의 어레이를 갖는다. 15fps의 전체 프레임 레이트를 유지하기 위하여, 비디오 카메라(198)는 180fps(15fps x 12 그룹)로 동작해야 할 것이다. 이러한 프레임 레이트를 달성하기 위하여, CCD 카메라가 아니라 고속 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 카메라가 사용될 수 있다. 도 24도 12개의 그룹(1-12로 표시됨)을 제공하며, 각각의 그룹은 LED들(210)의 3x4 어레이를 갖는다. (더 많은 수의 그룹들은 경면 이미지에 대한 조명기로 인해 배경 이미지 레벨을 낮추는 이점을 제공하며, 따라서 유발된 배경을 제거하는 능력을 향상시킨다. 그러한 이점과는 반대로, 더 많은 수의 타일 그룹들은 모든 타일 모드들에 대해 동일한 평균 조명 기하 구조를 생성하는 것을 더 어렵게 할 수 있다. 다행히, 타일 그룹들이 충분할 경우, 조명기 광으로부터의 배경 기여를 완전히 무시할 수 있지만, 주변 산란광은 소정 수단에 의한 감산을 필요로 할 수 있다. 한계로서, 그룹들의 수의 증가는 점대점 스캐닝 시스템에 접근하기 시작한다.)
시스템 레벨
이제 OSI 디바이스(170)의 촬영 및 조명 기능들을 설명하였으므로, 도 25a는 환자의 눈물막의 이미지들을 캡처하고 그러한 이미지들을 처리하기 위한 일 실시예에 따른 하우징(172) 내에 제공된 OSI 디바이스(170)의 제어 시스템 및 다른 내부 컴포넌트들에 관한 더 많은 상세를 나타내는 시스템 레벨 도면을 도시한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, OSI 디바이스(170)의 전체 제어를 제공하는 제어 시스템(240)이 제공된다. 제어 시스템(240)은 임의의 마이크로프로세서 기반 또는 컴퓨터 시스템에 의해 제공될 수 있다. 도 25a에 도시된 제어 시스템(240)은 시스템 레벨 도면 내에 제공되며, 반드시 특정 하드웨어 조직 및/또는 구조를 암시하는 것은 아니다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 제어 시스템(240)은 여러 시스템을 포함한다. 임상의 사용자로부터 카메라 설정들을 수신하는 카메라 설정 시스템(242)이 제공될 수 있다. 예시적인 카메라 설정들(244)이 도시되지만, 이 분야의 통상의 기술자가 충분히 이해하듯이, OSI 디바이스(170) 내에 제공된 카메라의 타입 및 모델에 따른 임의의 타입일 수 있다.
카메라 설정들(244)은 (The Imaging Source) 카메라 드라이버들(246)에 제공되고, 이어서 비디오 카메라(198)의 설정들을 제어하기 위해 OSI 디바이스(170)의 초기화 시에 비디오 카메라(198) 내에 로딩될 수 있다. 설정들 및 드라이버들은 렌즈(252)로부터 눈 이미지 정보를 캡처하기 위한 CCD(250)를 제어하기 위한 설정들을 저장하기 위해 비디오 카메라(198) 내에 위치하는 버퍼(248)에 제공될 수 있다. 렌즈(252) 및 CCD(250)에 의해 캡처된 눈 이미지들은 공지된 바와 같은 CCD(250)로부터의 로우 데이터(raw data)의 후처리를 위한 알고리즘을 포함하는 디-바이엘링 함수(de-Bayering function)(254)에 제공된다. 이어서, 눈 이미지들은 제어 시스템(240) 내의 비디오 취득 시스템(256)에 제공되고, 랜덤 액세스 메모리(RAM) (258)과 같은 메모리 내에 저장된다. 이어서, 저장된 눈 이미지들 또는 신호 표현들은 눈 이미지들을 조작하여 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 얻고 정보를 분석하여 눈물막의 특성들을 결정하기 위해 전처리 시스템(260) 및 후처리 시스템(262)에 제공될 수 있다. 전처리 설정들(264) 및 후처리 설정들(266)은 이러한 기능들을 제어하기 위하여 전처리 시스템(260) 및 후처리 시스템(262)에 각각 제공될 수 있다. 이러한 설정들(264, 266)은 아래에 더 상세히 설명된다. 후처리된 눈 이미지들 및 정보는 또한 후속 검색 및 디스플레이(174) 상에서의 관찰을 위해 디스크 메모리(268)와 같은 대용량 저장 장치에 저장될 수 있다.
제어 시스템(240)은 또한 디스플레이(174) 상에 사람 인식 가능 형태로 표시되도록 디스플레이(174)에 눈 이미지들을 제공하는 시각화 시스템(270)을 포함할 수 있다. 눈 이미지들은 표시되기 전에 전처리 비디오 함수(272)에서 전처리되어야 할 수 있다. 예컨대, 눈 이미지들이 선형 카메라에 의해 제공되는 경우, 눈 이미지들이 디스플레이(174) 상에 적절히 표시되게 하기 위해 비선형성(즉, 감마 보정)이 추가되어야 할 수 있다. 게다가, 디스플레이(174) 또는 디스플레이(174)와 통신하는 디바이스를 통해 제어될 수 있는 콘트라스트 및 채도 디스플레이 설정들(274)이 디스플레이(174) 상에 표시되는 눈 이미지들의 시각화를 제어하기 위해 임상의 사용자에 의해 제공될 수 있다. 디스플레이(174)는 또한, 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 환자의 눈물막에 관한 분석 결과 정보(276)를 표시하도록 적응된다. 제어 시스템(240)은 또한 사용자 입력(282)을 수신하기 위해 디스플레이(174) 상에 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 유틸리티(280)를 구동하는 사용자 인터페이스 시스템(278)을 포함할 수 있다. 사용자 입력(282)은 1-6으로 표시된 카메라 설정(244), 전처리 설정(264), 후처리 설정(266), 디스플레이 설정(274), 시각화 시스템(270) 가능화(enablement) 및 비디오 취득 시스템(256) 가능화를 포함하는 OSI 디바이스(170)에 대한 임의의 설정을 포함할 수 있다. GUI 유틸리티(280)는 권한 있는 사람에 의해서만 액세스될 수 있고, 일단 구성 및 조정되면 OSI 디바이스(170)의 정상 동작 동안에 통상적으로 변경되지 않는 조정 또는 설정들을 위해 사용될 수 있다.
전체 프로세스 흐름
도 25b는 환자로부터 눈물막 이미지들을 캡처하고 TFLT를 측정하도록 분석하기 위해 OSI 디바이스(170)에 의해 수행되는 예시적인 전체 프로세스 흐름을 나타낸다. 도 25b에 도시된 바와 같이, 비디오 카메라(198)는 비디오 카메라(198)에 의해 취해진 환자의 눈물막의 이미지들을 제어 시스템(240)으로 전송하기 위해 비디오 카메라(198)의 제어를 위한 제어 시스템(240)(도 25a 참조)에 USB 포트(283)를 통해 접속된다. 제어 시스템(240)은 제어 시스템(240)과 비디오 카메라(198) 사이의 전송 인터페이스를 제공하기 위한 호환형 카메라 드라이버(246)를 포함한다. 눈물막 이미지 캡처 전에, 눈물막 이미지 캡처를 위해 비디오 카메라(198)를 준비시키기 위해 USB 포트(283)를 통해 비디오 카메라(198) 내에 구성 또는 카메라 설정들(244)이 로딩된다(블록 285). 게다가, 비디오 카메라(198)에 의해 캡처될 눈물막 이미지들의 비디오를 저장하기 위해 제어 시스템(240)에 의해 오디오 비디오 인터리빙된(AVI) 컨테이너가 생성된다(블록 286). 이 시점에서, 비디오 카메라(198) 및 제어 시스템(240)은 환자의 눈물막의 이미지들을 캡처할 준비가 되어 있다. 제어 시스템(240)은 환자의 눈물막의 캡처를 개시하기 위해 사용자 명령을 기다린다(블록 287, 288).
이미지 캡처가 개시되면(블록 288), 제어 시스템은 비디오 카메라(198)에 의해 캡처되는 이미지들의 저장을 위해 이전에 셋업된(블록 286) AVI 컨테이너로의 이미지 캡처를 가능하게 한다(블록 289). 제어 시스템(240)은 타임아웃까지 또는 사용자가 이미지 캡처를 종료하고(블록 290), 이미지 캡처가 중단 또는 종료될 때까지(블록 291), 환자의 눈물막의 이미지들을 캡처하도록 비디오 카메라(198)를 제어한다(블록 289). 비디오 카메라(198)에 의해 캡처되고 USB 포트(283)를 통해 제어 시스템(240)에 제공된 이미지들은 제어 시스템(240)에 의해 RAM(268)에 저장된다.
이어서, 환자의 눈물막의 캡처된 이미지들은 아래에서 본 명세서의 나머지를 통해 더 상세히 설명되는 바와 같이 TFLT 측정을 수행하기 위해 처리 및 분석될 수 있다. 이 실시예에서의 프로세스는 전술한 바와 같이 눈물막 이미지 쌍들을 처리하여 배경 감산을 수행하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 필요한 경우에, 이미지 타일링을 수행하여, 눈물막 이미지 쌍들을 제공할 수 있다. 처리는 환자의 눈물막을 간단히 표시하거나 TFLT 측정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다(블록 293). 기술자가 환자의 눈물막을 시각적으로 관찰할 수 있게 하는 디스플레이 옵션이 선택되는 경우, 도 34와 관련하여 아래에 더 상세히 설명되는 디스플레이 처리(270)일 수 있는 디스플레이 처리가 수행된다(블록 294). 예를 들어, 제어 시스템(240)은 디스플레이(174) 상에 눈물막의 전체 관심 영역을 보여주는 환자의 눈물막의 이미지들의 조합을 제공할 수 있다. 표시된 이미지는 배경 신호를 포함하거나, 배경 신호가 감산되었을 수 있다. TFLT 측정이 필요한 경우, 제어 시스템(240)은 도 26과 관련하여 아래에 더 상세히 설명되는 전처리(260)일 수 있는 TFLT 측정을 위한 눈물막 이미지들의 전처리를 수행한다(블록 295). 제어 시스템(240)은 또한 도 36과 관련하여 아래에 더 상세히 설명되는 후처리(262)일 수 있는 TFLT 측정을 위한 눈물막 이미지들의 후처리를 수행한다(블록 296).
전처리
도 26은 최종 분석 및 TFLT 측정을 위해 OSI 디바이스(170)에 의해 캡처된 눈물막 이미지들을 전처리하기 위한 예시적인 전처리 시스템(260)을 나타낸다. 이 시스템에서, 비디오 카메라(198)는 도 11a 및 11b에서 이전에 설명된 바와 같이 이미 환자의 눈물막의 제1 및 제2 타일링된 이미지들을 촬영하여, 이미지들을 비디오 취득 시스템(256)에 제공하였다. 이어서, 제1 및 제2 이미지들의 프레임들이 비디오 취득 시스템(256)에 의해 RAM(258) 내에 로딩되었다. 이어서, 도 26에 도시된 바와 같이, 제어 시스템(240)은 전처리 시스템(260)에 제1 및 제2 이미지들을 전처리하도록 명령한다. 임상의가 OSI 디바이스(170)를 조작하고 전처리 설정들(264) 및 후처리 설정들(266)을 제어하게 하기 위해 제어 시스템(240)에 의해 사용될 수 있는 예시적인 GUI 유틸리티(280)가 도 27에 도시되어 있으며, 이는 본 출원에서 나중에 더 설명된다. 이와 관련하여, 전처리 시스템(260)은 RAM(258)으로부터 눈물막의 제1 및 제2 이미지 프레임들을 로딩한다(블록 300). 도 27의 예시적인 GUI 유틸리티(280)는 파일 이름 필드(351)에 파일 이름을 입력함으로써 비디오 카메라(198)에 의해 캡처된 제1 및 제2 이미지 프레임들의 이전에 저장된 비디오 시퀀스의 저장된 이미지 파일을 제공한다. 브라우즈 버튼(352)은 또한, 버퍼링된 박스(354)를 선택함으로써 버퍼링되거나 로드 버튼(356)을 선택함으로써 전처리를 위해 로딩될 수 있는 상이한 비디오 파일들에 대한 메모리의 검색들을 허가한다.
로딩된 눈물막의 제1 및 제2 이미지 프레임들이 버퍼링되는 경우, 이들은 디스플레이 선택 버튼들(358)을 이용하여 재생될 수 있으며, 이 버튼들은 또한 이미지들을 디스플레이(174) 상에 표시할 것이다. 이미지들은 필요한 경우에 비디오 루프 선택 박스(360)를 선택함으로써 루핑 방식으로 디스플레이(174) 상에서 재생될 수 있다. GUI 유틸리티(280) 내의 감산된 비디오 보기 선택 박스(370)는 임상의가 제1 출력 신호와 결합되거나 그로부터 감산된 제2 출력 신호를 또는 그 반대를 포함하는 결과 신호를 나타내는 눈물막의 결과적인 감산된 비디오 이미지들을 디스플레이(174) 상에서 볼 수 있게 한다. 또한, 제1 및 제2 이미지 프레임들을 로딩함으로써, 전술한 감산 기술은 이전에 설명하였고 예로서 도 12에 도시된 바와 같은 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭을 나타내는 간섭 신호로부터 배경 신호를 제거하는 데 사용될 수 있다. 제1 이미지를 제2 이미지로부터 감산하여, 제2 이미지 내의 경면 반사광을 생성하는 부분들에서 배경 신호를 감산 또는 제거하고, 그 반대도 수행하며, 이어서 제1 이미지는 도 12에서 이전에 설명된 바와 같이 눈물막의 전체 관심 영역 또는 범위의 전면 반사광의 간섭 상호작용을 생성하도록 결합된다(도 26의 블록 302). 예를 들어, 이러한 처리는 Matlab？ 함수 "cvAbsDiff"를 이용하여 수행될 수 있다.
눈물막으로부터의 경면 반사광을 포함하는 감산된 이미지는 또한, 도 27의 GUI 유틸리티(280) 내의 오버레이된 오리지널 비디오 보기 선택 박스(362)를 선택함으로써 디스플레이(174) 내에 전체 눈의 이미지 및 감산된 이미지를 표시하기 위해 눈물막의 오리지널 이미지 캡처 위에 오버레이될 수 있다. 눈물막으로부터의 경면 반사광의 감산된 이미지에 대해 오버레이된 오리지널 비디오의 일례가 도 28의 이미지(363) 내에 도시되어 있다. 이러한 오버레이는 보기에 불편할 수 있는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 플래싱 이미지들이 표시되지 않도록 하기 위해 제공된다. 도 28에 도시된 눈물막의 이미지(363)는 120mm의 작업 거리에서 최대 개구를 갖고 예로서 아래의 설정들을 갖는 Pentax VS-LD25 Daitron 25mm 고정 초점 길이 렌즈를 갖는 DBK21AU04 Bayer VGA(640x480) 비디오 카메라를 이용하여 얻어졌다.
감마 = 100(노출 값과 함께 선형성을 제공하기 위해)
노출 = 1/16초
프레임 레이트 = 60fps
데이터 포맷 = BY8
비디오 포맷 = 비압축, RGB 24비트 AVI
색조 = 180(중립, 조작 없음)
채도 = 128(중립, 조작 없음)
휘도 = 0(중립, 조작 없음)
이득 = 260(이 카메라 드라이버에서의 최소 이용 가능 설정)
백색 균형 = B=78; R=20
임계화
이어서, 결과적인 결합된 눈물막 이미지(들)에 대해 임의 수의 옵션인 전처리 단계들 및 함수들이 실행될 수 있으며, 이제 이에 대해 설명한다. 예를 들어, 옵션인 임계 전처리 함수를 결과 이미지 또는 눈물막의 이미지들의 비디오 내의 각각의 이미지에 적용하여(예로서, 도 12), 임계 레벨 아래의 감산 차이 신호를 갖는 픽셀들을 제거할 수 있다(도 26의 블록 304). 이미지 임계치는 눈물막의 분석에서 분석되기에 충분히 중요하지 않을 수 있고 그리고/또는 부정확성에 기여할 수 있는 나머지 정보의 제거를 돕기 위해 처리되는 눈물막 이미지에 적용되는 흑색 및 백색 마스크(온/오프)를 제공한다. 사용되는 임계치는 도 25a의 시스템 도면에 도시된 바와 같이 전처리 설정들(264)의 일부로서 임상의에 의해 제공되는 임계치 설정의 일부로서 제공될 수 있다. 예컨대, 도 27의 GUI 유틸리티(280)는 임계화를 수행하기 위해 선택될 수 있는 임계치 계산 선택 박스(372)를 포함하며, 임계 휘도 레벨이 임계치 슬라이드(374)를 통해 선택될 수 있다. 도 12의 결합된 눈물막 이미지가 복사되고, 계조로 변환된다. 계조 이미지는 도 12의 결합된 눈물막 이미지를 마스크하는 데 사용되는 이진(흑색/백색) 이미지를 얻기 위해 임계 설정에 따라 적용되는 임계치를 갖는다. 마스크가 도 12의 결합된 눈물막 이미지에 적용된 후에, 새로운 결합된 눈물막 이미지가 RAM(258)에 저장된다. 임계 휘도 레벨을 충족시키지 못하는 눈물막 이미지의 영역들은 임계 마스크의 결과로서 흑색으로 변환된다.
도 29a 및 29b는 도 12에 제공된 결합된 눈물막에 대한 임계 마스크들의 예들을 나타낸다. 도 29a는 255개의 풀 스케일 레벨 중 70개의 임계 설정에 대한 임계 마스크(320)를 나타낸다. 도 29b는 50의 임계 설정에 대한 임계 마스크(322)를 나타낸다. 도 29a의 임계 마스크(320)는 결합된 눈물막 이미지의 더 적은 부분들을 포함하는데, 그 이유는 임계 설정이 도 29b의 임계 마스크(322)에 대한 것보다 높기 때문이라는 점에 유의한다. 70의 임계 설정에 따른 임계 마스크가 도 12의 예시적인 결합된 눈물막 이미지에 적용될 때, 결과적인 눈물막 이미지가 도 30에 도시되어 있다. 관심 영역 또는 범위를 둘러싸는 나머지 감산된 배경 이미지의 대부분이 마스크되어 제거되었다.
침식( erode ) 및 확대( dilate )
결합된 눈물막 이미지(들) 내의 비정상들을 정정하기 위해 결과 이미지 또는 눈물막의 이미지들의 비디오 내의 각각의 이미지에 적용될 수 있는 또 하나의 옵션인 전처리 함수는 침식 및 확대 함수들이다(도 26의 블록 306). 침식 함수는 일반적으로 (통상적으로 픽셀들의 수인) 침식 설정보다 작은 반경을 갖는 객체들을 감산하여, 간섭 정보가 명백하거나 정확하지 않을 수 있는 주변 픽셀들을 제거함으로써 작은 비정상 아티팩트들을 제거한다. 침식 함수는 임상의가 GUI 유틸리티(280)(도 27 참조)에서 침식 선택 박스(376)를 선택함으로써 선택될 수 있다. 선택된 경우, 침식을 위한 픽셀들의 수가 픽셀 침식 텍스트 박스(378) 내에 제공될 수 있다. 확대는 일반적으로 침식된 픽셀 데이터 값들의 픽셀들을 침식 함수가 적용된 후에 남은 각각의 이미지 객체의 주변에 추가함으로써 최소 확대 크기 설정보다 작은 공간들만큼 분리된 영역들을 연결한다. 확대 함수는 임상의가 GUI 유틸리티(280)(도 27 참조)에서 픽셀 확대 텍스트 박스(380) 내에 확대를 위한 픽셀들의 수를 제공함으로써 선택될 수 있다. 침식 및 확대는 부정확들을 줄이거나 제거하기 위하여 간섭 상호작용들을 분석하기 전에 결과 눈물막 이미지 내의 작은 영역 비정상들을 제거하는 데 사용될 수 있다. 부정확들은 비디오 카메라(198)의 불량 픽셀들에 의해 또는 스캐닝되는 이미지 상에 도달할 수 있는 먼지로부터 유발되는 것들, 또는 더 일반적으로는 눈꺼풀들의 연결부에서의 눈물막 요철, 속눈썹 광택, 젖은 피부 조직 등과 같은 의사 경면 반사들을 포함할 수 있다. 도 31은 침식 및 확대 함수들이 적용되고, 결과 눈물막 이미지가 RAM(258)에 저장된 후의 도 30의 결과 눈물막 이미지를 나타낸다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 관심 눈물막 영역 또는 범위 내에 있지 않았던, 눈물막 이미지 내에 이전에 포함된 픽셀들이 제거된다. 이것은 관심 영역 또는 범위 밖의 이미지 내의 데이터가 결과 눈물막 이미지(들)의 분석에 영향을 미치는 것을 방지한다.
깜박임들 /다른 비정상들의 제거
결과 눈물막 이미지 내의 비정상들을 정정하기 위해 결과 이미지 또는 눈물막의 이미지들의 비디오 내의 각각의 이미지에 적용될 수 있는 또 하나의 옵션인 전처리 함수는 환자의 깜박임들 또는 중대한 눈 움직임들을 포함하는 프레임들을 결과 눈물막 이미지로부터 제거하는 것이다(도 26의 블록 308). 도 26에 도시된 바와 같이, 깜박임 검출은 눈물막 이미지 또는 이미지들의 비디오에 대해 임계 및 침식 및 확대 함수들을 실행한 후에 수행되는 것으로 도시되어 있다. 대안으로서, 깜박임 검출은 배경 감산 직후에 수행될 수 있으며, 따라서 주어진 프레임 또는 프레임들에서 깜박임이 검출되는 경우, 그러한 프레임 또는 프레임들 내의 이미지는 폐기되고 전처리되지 않는다. 깜박임이 검출된 이미지들을 전처리하지 않음으로써 전처리의 전체 속도가 향상될 수 있다. 깜박임 또는 움직임 제거 전처리는 선택 가능할 수 있다. 예로서, 도 27의 GUI 유틸리티(280)는 사용자가 분석 전에 환자의 눈물막의 결과 이미지 또는 프레임들로부터 깜박임 및/또는 눈 움직임을 제거할 것인지를 제어할 수 있게 하는 깜박임 제거 선택 박스(384)를 포함한다. 눈꺼풀들의 깜박임은 눈물막을 덮으며, 따라서 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호들을 생성하지 못한다. 환자의 눈물막 내의 관심 영역 또는 범위를 가리는 전체 또는 일부 깜박임들을 포함하는 프레임들이 제거되지 않는 경우, 환자의 눈물막의 TFLT의 특성들을 결정하기 위한 간섭 신호들의 분석에서 에러들이 발생할 것이다. 게다가, 순차적인 이미지들 또는 프레임들 사이에 중대한 눈 움직임을 갖는 프레임들 또는 데이터는 깜박임 검출 전처리 함수 동안에 제거될 수 있다. 큰 눈 움직임들은 배경 신호를 제거하기 위한 감산 기술들을 이용할 때 환자의 눈물막의 분석에서 부정확성을 유발할 수 있는데, 그 이유는 감산이 공간적으로 밀접하게 매칭되는 이미지 내의 프레임 쌍들의 감산을 포함하기 때문이다. 따라서, 감산될 제1 및 제2 이미지들 사이에 중대한 눈 움직임이 존재하는 경우, 프레임 쌍들은 공간적으로 밀접하게 매칭되지 않을 수 있으며, 따라서 배경 신호가 부정확하게 제거되고, 아마도 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호의 일부가 제거될 수도 있다.
눈물막 이미지 내의 깜박임들을 결정하고, 결과적으로 프레임들을 제거하기 위하여, 상이한 기술들이 이용될 수 있다. 예컨대, 일 실시예에서, 제어 시스템(240)은 패턴 인식을 이용하여 눈 동공의 존재를 모니터링하기 위해 눈물막의 결과 이미지들의 저장된 프레임들을 검토하도록 전처리 시스템(260)에 지시한다. 주어진 이미지 또는 프레임 내의 눈 동공의 존재를 검출하기 위해 허프 원 변환(Hough Circle Transform)이 이용될 수 있다. 눈 동공이 검출되지 않는 경우, 이미지 또는 프레임은 눈 깜박임을 포함하도록 조립되며, 따라서 눈물막의 결과 이미지 또는 이미지들의 비디오로부터 전처리 동안에 제거 또는 무시되어야 한다. 결과 이미지 또는 이미지들의 비디오는 후속 처리 및/또는 분석을 위해 RAM(258)에 저장될 수 있다.
다른 실시예에서, 깜박임들 및 중대한 눈 움직임들은 눈물막의 제1 및 제2 이미지의 결과적인 감산된 이미지 또는 프레임 내의 픽셀들의 강도의 막대 그래프 합을 이용하여 검출된다. 그러한 막대 그래프(329)의 일례가 도 32에 도시되어 있다. 결과적인 또는 감산된 이미지가 계조(즉, 255개 레벨)로 변환되고, 픽셀들의 계조 레벨들을 이용하여 막대 그래프가 생성될 수 있다. 도 32의 막대 그래프(329)에서, x축은 계조 레벨 범위들을 포함하고, 각각의 계조 레벨에 속하는 픽셀들의 수가 y축에 포함된다. 모든 막대 그래프(329) 빈(bin)들의 총계가 합산된다. 2개의 동일한 프레임이 감산되는 경우, 막대 그래프 합은 0일 것이다. 그러나, 눈 깜박임 또는 중대한 눈 움직임이 없는 경우에도, 환자의 눈의 2개의 연속 캡처된 프레임들과 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호들은 동일하지 않다. 그러나, 작은 움직임을 갖는 프레임 쌍들은 낮은 막대 그래프 합을 갖는 반면, 더 큰 움직임을 갖는 프레임 쌍들은 더 큰 막대 그래프 합을 가질 것이다. 막대 그래프 합이 소정의 임계치를 넘는 경우, 눈 깜박임 또는 큰 눈 움직임이 추정되고, 이미지 또는 프레임이 제거될 수 있다. 예컨대, 도 27에 도시된 GUI 유틸리티(280)는 사용자가 임계 막대 그래프 합계를 설정할 수 있게 하는 막대 그래프 합계 슬라이드 바(386)를 포함한다. 깜박임 또는 큰 눈 움직임이 추정되어야 하는지, 따라서 환자의 눈물막의 분석으로부터 이미지가 제거될지를 결정하기 위한 임계 막대 그래프 합계는 깜박임들이 규칙적인 간격으로 발생한다는 가정하에서 프레임 재생 과정 동안에 실험적으로 또는 적응적으로 결정될 수 있다.
눈 깜박임들 또는 중대한 눈 움직임들을 검출하기 위한 막대 그래프 강도 합계 방법의 이점은 픽셀별 분석과 달리 계산들이 고도로 최적화되어 실시간 처리 능력을 지원할 수 있다는 것이다. 게다가, 동공 또는 홍채 상세들과 같은 환자의 눈의 이미지 구조를 이해할 필요가 없다. 게다가, 이 방법은 깜박임들 및 눈 움직임들 모두를 검출할 수 있다.
가능한 제거를 위해 눈물막 이미지 또는 이미지들의 비디오 내의 깜박임들을 검출하기 위한 다른 대안 기술은 이미지 또는 이미지들의 비디오에서 간단한 평균 계조 레벨을 계산하는 것이다. 눈물막의 감산된 결과적인 이미지들은 배경 신호를 감산하고, 이 예에서 실행된 임계 마스크, 및 침식 및 확대 함수들을 이용하여 처리되었으므로, 결과적인 이미지들은 흑색 영역들의 존재로 인해 깜박임이 존재하는 경우보다 더 낮은 평균 계조 레벨을 가질 것이다. 깜박임은 피부색을 포함하며, 이는 깜박임을 포함하는 이미지의 평균 계조 레벨을 증가시킬 것이다. 임계 평균 계조 레벨 설정이 제공될 수 있다. 특정 프레임의 평균 계조 레벨이 임계치 아래인 경우, 프레임은 추가 분석으로부터 무시되거나, 눈물막의 프레임들의 결과 비디오로부터 제거된다.
제거를 위해 이미지 또는 이미지들의 비디오 내의 깜박임들을 검출하기 위한 다른 대안 기술은 임계 계조 레벨 값 아래의 계조 레벨 값을 갖는 주어진 프레임 내의 픽셀들의 평균 수를 계산하는 것이다. 주어진 프레임 내의 픽셀들의 백분율이 정해진 임계 백분율 아래인 경우, 이것은 프레임 내에 깜박임이 발생했다는 지시 또는 프레임이 눈물막의 분석시에 고려할 가치가 없다는 지시일 수 있다. 대안으로서, 주어진 프레임 내의 미세 상세의 양을 결정하기 위해 프레임 상에서 공간 주파수 계산이 수행될 수 있다. 존재하는 상세가 임계 상세 레벨 아래인 경우, 이것은 깜박임 또는 눈물막의 다른 가림의 지시일 수 있는데, 그 이유는 아래로 내려오고 프레임 내에 캡처되는 눈꺼풀로부터의 피부가 눈물막의 감산된 이미지보다 적은 상세를 갖기 때문이다. 주어진 프레임이 분석을 위해 눈물막의 최종 전처리된 결과 이미지 또는 이미지들로부터 제거되어야 하는지를 분석하는 데 사용하기 위해 전술한 계산들 중 임의의 계산을 기록하기 위해 막대 그래프가 사용될 수 있다.
ICC 프로파일링
결과 눈물막 이미지(들)의 전처리는 또한 옵션으로서 국제 컬러 협회(ICC) 프로파일을 전처리된 눈물막의 간섭 이미지들에 적용하는 단계를 포함할 수 있다(도 26의 블록 310). 도 33은 ICC 프로파일을 제어 시스템(240) 내의 ICC 프로파일(331) 내에 로딩하는 옵션인 프로세스(블록 330)를 나타낸다. 이와 관련하여, 도 27에 도시된 GUI 유틸리티(280)는 또한 ICC 프로파일(331)을 로딩하기 위해 임상의에 의해 선택될 수 있는 ICC 적용 박스(392)를 포함한다. ICC 프로파일(331)은 RAM(258)을 포함하는 제어 시스템(240) 내의 메모리에 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 도 27에 도시된 GUI 유틸리티(280)는 또한 특정 ICC 프로파일(331)이 ICC 프로파일 파일 텍스트 박스(394)에서 적용을 위해 선택될 수 있게 한다. ICC 프로파일(331)은 카메라들 또는 다른 디바이스들로부터의 스캐닝된 이미지들로부터의 컬러 재생을, (많은 선택 가능한 표준 컬러 공간 중에서) ICC에 의해 정의되고, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage)에 의해 국제적으로 정의된 측정 시스템에 기초하는 표준 적-녹-청(RGB) 컬러 공간 내로 조정하는 데 사용될 수 있다. 본 출원에서 후술하는 바와 같이, 전처리된 결과적인 눈물막 간섭 이미지들의 조정은 카메라 컬러 응답 및 광원 스펙트럼의 변화들을 교정하며, 이미지들이 TFLT의 두께를 측정하기 위해 눈물막 층 간섭 모델과 적절히 비교될 수 있게 한다. 눈물막 층 간섭 모델에서 표현되는 눈물막 층들은 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이 LLT들, ALT들 또는 이들 모두일 수 있다.
이와 관련하여, ICC 프로파일(331)은 환자의 눈물막의 촬영 전에 OSI 디바이스(170)에 사전 로딩되었고, 또한 촬영 동작들 및 흐름에 관계없이 OSI 디바이스(170) 내에 로딩될 때 눈물막 층 간섭 모델에 적용되었을 수 있다. 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 다양한 LLT들 및 ALT들에 대한 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들을 나타내는 컬러 값들을 포함하는 TFLT 팔레트(333) 형태의 눈물막 층 간섭 모델도 OSI 디바이스(170) 내에 로딩될 수 있다(도 36의 블록 332). 눈물막 층 간섭 모델(333)은 환자의 눈물막의 결과 이미지(들) 내의 간섭 상호작용들의 컬러 값 표현들에 대해 비교되도록 이론적 눈물막 층 간섭 모델에 기초하여 LLT들 및/또는 ALT들에 할당된 일련의 컬러 값들을 포함한다. 옵션인 ICC 프로파일(331)을 눈물막 층 간섭 모델(333)에 적용할 때(도 33의 블록 334), 양 눈물막 층 간섭 모델 내의 컬러 값들 및 눈물막의 결과 이미지 내의 간섭 상호작용들을 나타내는 컬러 값들은 LLT 및/또는 ALT를 측정하기 위해 그 둘 간의 더 정확한 비교를 위해 조정된다.
휘도
또한, 옵션인 전처리 단계로서, TFLT 분석 및 측정을 위한 후처리가 수행되기 전에, 환자의 눈물막의 결과 간섭 신호들에 휘도 및 적-녹-청(RGB) 감산 함수들이 적용될 수 있다(도 26의 블록 312 및 314). 휘도는 도 27의 GUI 유틸리티(280) 내에 도시된 바와 같은 휘도 값 박스(406) 내에 제공되는 대응하는 휘도 레벨 값에 따라 휘도 조정 선택 박스(404)를 선택함으로써 픽셀별로 조정될 수 있다. 휘도 값 박스(406)가 선택될 때, 눈물막 간섭 모델(333)의 각각의 팔레트 값의 휘도도 그에 따라 조정된다.
RGB 감산(정규화)
RGB 감산 함수는 간섭 신호 내의 간섭 상호작용들을 나타내는 눈물막의 결과 이미지(들) 내의 간섭 신호로부터 DC 오프셋을 감산한다. 정규화할 눈물막의 결과 이미지 내의 간섭 신호에 적용하기 위해 전처리 설정들(264)로부터 RGB 감산 설정이 제공될 수 있다. 일례로서, 도 27의 GUI 유틸리티(280)는 RGB 감산 함수에서 사용하기 위해 임상의 또는 다른 기술자에 의해 RGB 오프셋이 제공될 수 있게 한다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, RGB 감산 함수는 RGB 감산 선택 박스(396)를 선택함으로써 활성화될 수 있다. 선택시, 개별 RGB 오프셋들이 오프셋 값 입력 박스들(398) 내에 제공될 수 있다. 결과 이미지에 대해, 존재할 경우에, 전처리가 수행된 후, 결과 이미지는 본 출원에서 나중에 아래에 설명되는 바와 같이 TFLT를 측정하기 위해 후처리 시스템에 제공될 수 있다(블록 316).
이미지들의 표시
눈물막의 결과 이미지들은 또한 환자의 눈물막의 사람의 진단을 위해 OSI 디바이스(170)의 디스플레이(174) 상에 표시될 수 있다. OSI 디바이스(170)는 임상의가 비디오 카메라(198)에 의해 캡처된 환자의 눈(192)의 로우 이미지, 전처리 전의 눈물막의 결과 이미지들, 또는 전처리 후의 눈물막의 결과 이미지들을 표시하고 볼 수 있도록 구성된다. 디스플레이(174) 상의 눈물막의 이미지들의 표시는 상이한 설정들 및 단계들을 필요로 할 수 있다. 예컨대, 비디오 카메라(198)가 환자의 눈물막의 선형 이미지들을 제공하는 경우, 선형 이미지들은 디스플레이(174) 상에 적절히 표시되도록 비선형 포맷으로 변환되어야 한다. 이와 관련하여, 일 실시예에 따른 시각화 시스템(270)에 의해 수행되는 프로세스가 도 34에 도시되어 있다.
도 34에 도시된 바와 같이, 비디오 카메라(198)는 도 11a 및 11b에서 전술한 바와 같이 환자의 눈물막의 제1 및 제2 타일링된 이미지들을 이미 취하였고, 이미지들을 비디오 취득 시스템(256)에 제공하였다. 이어서, 제1 및 제2 이미지들의 프레임들은 비디오 취득 시스템(256)에 의해 RAM(258) 내에 로딩되었다. 이어서, 도 34에 도시된 바와 같이, 제어 시스템(240)은 제1 및 제2 이미지들을 처리하여 이들을 디스플레이(174, 338) 상의 표시를 위해 준비시키도록 시각화 시스템(270)에 명령한다. 이와 관련하여, 가상화 시스템(270)은 RAM(258)으로부터 눈물막의 제1 및 제2 이미지 프레임들을 로딩한다(블록 335). 위에서 전술하였고, 도 12에 도시된 바와 같이, 전술한 감산 기술을 이용하여, 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들로부터 배경 신호를 제거한다. 전술하였고, 도 12에 도시된 바와 같이, 제2 이미지(들)로부터 제1 이미지(들)를 감산하여, 제1 이미지(들)의 조명된 부분들 내의 배경 신호를 제거하고, 그 반대도 수행하며, 이어서 감산된 이미지들을 결합하여, 눈물막의 전체 관심 영역 또는 범위의 경면 반사광의 간섭 상호작용을 생성한다(도 34의 블록 336).
다시, 예를 들어, 이러한 처리는 Matlab？ 함수 "cvAbsDiff"를 이용하여 수행될 수 있다. 표시되기 전에, 결과 이미지들에 대한 콘트라스트 및 채도 레벨들은 사용자 인터페이스 시스템(278)을 통해 임상의에 의해 제공되고 그리고/또는 시각화 시스템(270) 내에 프로그래밍된 콘트라스트 및 채도 설정들에 따라 조정될 수 있다(블록 337). 예컨대, 도 27의 GUI 유틸리티(280)는 콘트라스트 적용 버튼(364) 및 콘트라스트 설정 슬라이드(366)을 제공하여, 임상의가 디스플레이(174) 상의 이미지들의 표시를 위해 디스플레이 설정들(274) 내에 콘트라스트 설정치를 설정하게 한다. 또한, GUI 유틸리티(280)는 채도 적용 버튼(368) 및 채도 설정 슬라이드(369)를 제공하여, 임상의가 디스플레이(174) 상의 이미지들의 표시를 위해 디스플레이 설정들(274) 내에 채도 설정치를 설정하게 한다. 이어서, 이미지들은 표시를 위해 시각화 시스템(270)에 의해 디스플레이(174)에 제공될 수 있다(도 34의 블록 338). 또한, 전처리 시스템(260)에서의 전처리 단계들 후의 결과 이미지들 중 임의의 이미지가 처리를 위해 디스플레이(174)에 제공될 수 있다.
도 35a-35c는 OSI 디바이스(170)의 디스플레이(174) 상에 표시된 상이한 눈물막 이미지들의 예들을 나타낸다. 도 35a는 비디오 카메라(198)에 의해 캡처된 타일링된 패턴을 나타내는 환자의 눈물막의 제1 이미지(339)를 나타낸다. 이 이미지는 도 11a에 도시되고 위에서 전술한 것과 동일한 이미지이지만, 디스플레이(174) 상에 적절히 표시되도록 비디오 카메라(198)로부터의 선형 출력으로부터 처리된 이미지이다. 도 35b는 도 11b에 도시되고 위에서 전술한 환자의 눈물막의 제2 이미지(340)를 나타낸다. 도 35c는 환자의 눈물막의 제1 및 제2 이미지들(339, 340)의 결과적인 "오버레이된" 이미지(341)를 나타내며, 전체 관심 영역 또는 범위에 걸치는 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 상호작용들을 제공한다. 이것은 도 12에 도시되고 위에서 전술한 것과 동일한 이미지이다.
이 예에서, 캡처된 환자의 눈물막의 프레임들의 최초의 수는 제1 및 제2 타일링된 패턴 이미지(들)의 결합으로 인해 절반으로 감소될 수 있다. 게다가, 감산된 이미지 프레임들 내의 프레임들이 깜박임들 또는 일정치 않은 움직임들을 캡처하고, 이러한 프레임들이 전처리에서 제거되는 경우, 환자의 눈물막의 이미지들 내에 캡처된 로우 이미지들의 수로부터 전처리 동안에 추가적인 프레임들의 감소가 발생할 것이다. 이러한 프레임들은 추가 처리로부터 제외되지만, 이들은 사실적이고 자연스런 비디오 재생을 렌더링하는 시각화를 위해 유지될 수 있다. 게다가, 임계화 함수 및 침식 및 확대 함수들을 적용함으로써, TFLT 간섭 정보를 포함하는 흑색 아닌 픽셀들의 수도 크게 감소된다. 따라서, 후처리 시스템(262)에 의해 처리되는 픽셀 정보의 양이 감소되고, 처리할 정보가 로우 이미지 캡처 정보보다 70% 정도 적을 수 있으며, 따라서 원하는 간섭 ROI를 사전 필터링하고, 잠재적으로 잘못된 정보를 줄이거나 제거하는 것은 물론, 정보의 감소로 인해 더 빠른 분석을 제공할 수 있다.
이 시점에서, 눈물막의 결과 이미지들은 제어 시스템(240)에 의해 선택 또는 구현된 임의의 전처리 설정들(264) 및 전처리 단계들에 따라 전처리 시스템(260)에 의해 전처리 되었다. 눈물막의 결과 이미지들은 TFLT를 분석하고 결정하기 위해 처리될 준비가 되어 있다. 이 예에서, 이것은 도 25a의 후처리 시스템(262)에 의해 수행되며, 본 명세서에 또한 설명되는 후처리 설정들(266)에 기초한다. 후처리 시스템(262)에 의해 수행되는 후처리의 일 실시예가 도 36의 흐름도에 도시되어 있다.
눈물막 간섭 모델들
도 36에 도시된 바와 같이 눈물막의 결과 이미지들의 전처리된 이미지들(343)은 이들이 전처리 시스템(260)에 의해 이전에 저장되었던 RAM(258)으로부터 검색된다. 도 36의 후처리 시스템(262)의 구체적인 실시예를 설명하기 전에, 일반적으로 TFLT를 측정하기 위하여, 눈물막의 결과 이미지들 내의 픽셀들의 RGB 컬러 값들은 OSI 디바이스(170)(도 33 참조) 내에 이전에 로딩된 눈물막 간섭 모델에 저장된 컬러 값들과 비교된다. 눈물막 간섭 모델은 주어진 LLT들 및/또는 ALT들에 대한 간섭 컬러들을 나타내는 RGB 값들을 포함하는 TFLT 팔레트(333)로서 저장될 수 있다. TFLT 팔레트는 이 실시예에서 이론적 눈물막 간섭 모델에 기초하여 TFLT들을 나타내는 간섭 컬러 값들을 포함한다. 제공되는 TFLT 팔레트에 따라, 그 안에 표현되는 간섭 컬러 값들은 LLT들, ALT들 또는 이들 모두를 나타낼 수 있다. 각각의 ROI 픽셀에 대한 TFLT의 추정은 이러한 비교에 기초한다. 이어서, 이러한 TFLT의 추정치는 디스플레이(174)를 통해 임상의에게 제공되며, 그리고/또는 DES 진단을 돕기 위해 메모리에 기록된다.
눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터 발생하는 간섭 상호작용들을 컬러화한 전처리된 결과 이미지로부터 TFLT들이 추정되는 방법의 실시예들을 설명하기 전에, 먼저 눈물막 간섭 모델링이 설명된다. 눈물막 간섭 모델링은 LLT 및/또는 ALT 양자를 포함할 수 있는 TFLT를 측정하기 위해 주어진 TFLT에 대한 간섭 컬러 값을 결정하는 데 사용될 수 있다.
눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호들은 눈물막 내의 모든 층들에 의해 영향을 받지만, 경면 반사광으로 인한 간섭 상호작용들의 분석은 LLT를 측정하기 위해 2-파 눈물막 모델(즉, 2개 반사) 하에서 분석될 수 있다. 2-파 눈물막 모델은 눈물막의 공기 대 지질층 전이로부터 경면 반사하는 제1 광파(들) 및 눈물막의 지질층 대 수분층 전이로부터 경면 반사하는 제2 광파에 기초한다. 2-파 모델에서, 수분층은 사실상 무시되고, 무한 두께인 것으로 취급된다. 2-파 모델을 이용하여 LLT를 측정하기 위하여, 광원 및 다양한 두께의 지질층들이 수학적으로 모델링되는 2-파 눈물막 모델이 개발되었다. 눈물막 간섭 부분을 모델링하기 위하여, 예를 들어 FilmStar 및 Zemax로부터 입수가능한 것과 같은 상용 소프트웨어는 모델링을 위한 박막들의 이미지 시뮬레이션을 가능하게 한다. 시뮬레이션에서 고려될 수 있는 관련 효과들은 회절, 반사, 위상차, 편광, 입사각 및 굴절률 파장 산란을 포함한다. 예컨대, 지질층은 1.48의 굴절률을 갖는 것으로서 또는 1.46의 굴절률을 갖는 융합 실리카 기판(SiO2)으로서 모델링될 수 있다. 1.38의 굴절률을 갖는 마그네슘 불화물(MgF2)과 같은 백 재료(back material)가 공기/SiO2/MgF2(1.0/1.46/1.38)의 2-파 모델을 제공하는 데 사용될 수 있다. 가장 정확한 모델링 결과들을 얻기 위해, 모델은 논문에서 발견되는 생물학적 지질 물질 및 생물학적 지질 물질의 굴절률 및 파장 산란 값들을 포함할 수 있으며, 따라서 공기/지질/수분 층들의 정확한 2-파 모델을 제공할 수 있다. 따라서, 2-파 눈물막 간섭 모델은 ALT에 관계없이 LLT의 측정을 허가한다.
시뮬레이션들은 LLT를 10과 300nm 사이에서 변화시킴으로써 수학적으로 수행될 수 있다. 제2 단계로서, 모델링된 지질층이 경면 반사되고 모델링된 카메라에 의해 수신되게 하는 모델링된 광원으로부터의 결과적인 간섭 신호들의 RGB 컬러 값들이 모델링된 LLT 각각에 대해 결정되었다. 모델링된 눈물막으로부터의 경면 반사광에서의 간섭 상호작용들을 나타내는 이러한 RGB 컬러 값들은 각각의 RGB 컬러 값이 상이한 LLT에 할당되는 2-파 모델 LLT 팔레트를 형성하는 데 사용되었다. 경면 반사광을 나타내는 간섭 신호들을 포함하는 환자의 눈물막으로부터의 제1 및 제2 이미지들의 결과적인 감산된 이미지는 LLT를 측정하기 위해 2-파 모델 LLT 팔레트 내의 RGB 컬러 값들과 비교된다.
다른 실시예에서는, 3-파 눈물막 간섭 모델을 이용하여 LLT를 추정할 수 있다. 3-파 눈물막 간섭 모델은 수분층의 두께가 무한인 것으로 가정하지 않는다. 실제 환자의 눈물막에서, 수분층은 무한이 아니다. 3-파 눈물막 간섭 모델은 2-파 모델의 제1 및 제2 반사 광파들 모두 및 추가적으로 수분층 대 점액층 및/또는 각막 전이들로부터 경면 반사하는 광파(들)에 기초한다. 따라서, 3-파 눈물막 간섭 모델은 2-파 눈물막 간섭 모델이 인식하지 못하는 수분층 대 점액층 및/또는 각막 전이로부터의 경면 반사광의 기여를 인식한다. 3-파 눈물막 간섭 모델을 이용하여 LLT를 추정하기 위하여, 광원 및 가변 지질층 및 수분층 두께의 눈물막이 수학적으로 모델링되는 3-파 눈물막 간섭 모델이 사전에 구축되었다. 예컨대, 지질층은 1.48의 굴절률을 갖는 재료로서 또는 1.46의 굴절률을 갖는 융합 실리카 기판(SiO2)으로서 수학적으로 모델링될 수 있다. 지질층의 상이한 두께들도 시뮬레이션될 수 있다. 고정 두께 수분층(예로서, >=2㎛)은 1.38의 굴절률을 갖는 마그네슘 불화물(MgF2)로서 수학적으로 모델링될 수 있다. 생물학적 각막은 산란 없는 융합 실리카로서 수학적으로 모델링될 수 있으며, 따라서 공기/SiO2/MgF2/SiO2(즉, 산란 없는 1.0/1.46/1.38/1.46)의 3-파 모델을 제공할 수 있다. 전술한 바와 같이, 모델이 논문에서 발견되는 생물학적 지질 물질, 생물학적 수분 물질 및 각막 조직의 굴절률 및 파장 산란 값들을 포함할 수 있는 경우에 정확한 결과들이 얻어지며, 따라서 공기/지질/수분/각막 층들의 정확한 2-파 모델이 제공된다. 다양한 LLT 값들 및 일정한 ALT 값으로부터의 경면 반사광의 결과적인 간섭 상호작용들은 모델 내에 기록되며, 광원 및 카메라의 모델링과 결합될 때, LLT 및/또는 ALT를 측정하기 위해 실제 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭과 비교하는 데 사용될 것이다.
OSI 디바이스(170) 및 특히 후처리 시스템(262)의 다른 실시예에서는, LLT 및 ALT 양자를 추정하기 위해 3-파 눈물막 간섭 모델이 이용된다. 이와 관련하여, 무한 수분층 두께를 가정하는 이론적인 2-파 눈물막 간섭 모델 또는 일정한 또는 최소 수분층 두께(예로서, ≥2㎛)를 가정하는 3-파 모델을 제공하는 대신에, 눈물막의 수학적 모델에서 LLT 및 ALT 양자의 분산들을 이론적 3-파 눈물막 간섭 모델이 개발된다. 다시, 눈물막 내의 지질층은 1.48의 굴절률을 갖는 재료로서 또는 1.46의 굴절률을 갖는 융합 실리카 기판(SiO2)으로서 수학적으로 모델링될 수 있다. 수분층은 1.38의 굴절률을 갖는 마그네슘 불화물(MgF2)로서 수학적으로 모델링될 수 있다. 생물학적 각막은 산란 없는 융합 실리카로서 수학적으로 모델링될 수 있으며, 따라서 공기/SiO2/MgF2/SiO2(산란 없음)의 3-파 모델을 제공할 수 있다. 다시 한번, 모델이 논문에서 발견되는 생물학적 지질 물질, 생물학적 수분 물질 및 각막 조직의 굴절률 및 파장 산란 값들을 포함할 수 있는 경우에 가장 정확한 결과들이 얻어지며, 따라서 공기/지질/수분/각막 층들의 정확한 2-파 모델이 제공된다. 따라서, 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들의 분석을 위해 이차원(2D) TFLT 팔레트(430)(도 37a)가 생성된다. TFLT 팔레트(430)의 하나의 차원은, 눈물막 간섭 모델에서 광원 및 카메라를 수학적으로 모델링하고, LLT(434)의 각각의 변화에 대해 눈물막 모델로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들을 계산함으로써 계산된 주어진 이론적 LLT를 각각 나타내는 RGB 컬러 값들의 범위를 나타낸다. TFLT 팔레트(430)의 제2 차원은 눈물막 간섭 모델에서 광원 및 카메라를 수학적으로 모델링하고, 각각의 LLT 값(434)에서의 ALT(432)의 각각의 변화에 대해 눈물막 간섭 모델로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들을 계산함으로써 또한 계산된 ALT를 나타낸다.
후처리/ TFLT 측정
TFLT를 측정하기 위하여 후처리 동안에 결과 간섭 신호 또는 이미지의 스펙트럼 분석을 수행하여 TFLT를 측정한다. 일 실시예에서, 스펙트럼 분석은 눈물막 간섭 모델에서 탐색을 수행하여 눈물막으로부터의 경면 반사광을 나타내는 결과 간섭 신호 내에 존재하는 하나 이상의 간섭 상호작용을 눈물막 간섭 모델 내의 RGB 컬러 값들과 비교함으로써 수행된다. 이와 관련하여, 도 37a 및 37b는 3-파 이론 눈물막 모델을 이용하여 개발된 3-파 이론 눈물막 간섭 모델을 이용하는 눈물막으로부터의 경면 반사광으로부터의 간섭 상호작용들을 갖는 결과 이미지의 후처리에 사용하기 위한 팔레트 모델들의 2개의 예를 도시한다. 일반적으로, 이 모델에서는 RGB 수치값 컬러 스킴이 이용되며, 환자의 결과적인 전처리된 눈물막 이미지로부터의 주어진 픽셀의 RGB 값은 3-파 모델링된 이론 눈물막 내의 다양한 LLT들 및 ALT들에 대한 컬러 값들을 나타내는 3-파 눈물막 간섭 모델 내의 RGB 값들과 비교된다. 가장 밀접하게 매칭되는 RGB 컬러를 이용하여, 결과 신호 또는 이미지 내의 각각의 픽셀에 대한 LLT 및/또는 ALT를 결정한다. 결과 간섭 신호를 포함하는 주어진 결과 프레임에 대한 모든 픽셀들이 픽셀별로 동일 방식으로 분석된다. 이어서, 모든 프레임들에 대한 모든 픽셀들에 대해 LLT 및 ALT 발생들의 막대 그래프가 생성되고, 막대 그래프로부터 평균 LLT 및 ALT가 결정된다(도 36의 블록 348).
도 37a는 LLT 및 ALT를 추정하기 위하여 환자의 눈물막의 결과 이미지로부터의 컬러들을 비교하는 데 사용되는 3-파 이론 눈물막 모델로부터의 경면 반사광의 간섭을 나타내는 포함된 RGB 컬러 값들을 나타내는 컬러들 형태의 예시적인 TFLT 팔레트(430)를 나타낸다. 도 37b는 LLT 및 ALT를 추정하기 위하여 환자의 눈물막의 결과 이미지로부터의 컬러들을 비교하는 데 사용되는 3-파 이론 눈물막 모델로부터의 정면 반사광의 간섭을 나타내는 포함된 RGB 컬러 값들을 나타내는 컬러들 형태의 TFLT 팔레트(430')의 대안 예를 나타낸다. 도 37a에 도시된 바와 같이, TFLT 팔레트(430)는 일련의 행들(432) 및 열들(434) 내에 배열된 복수의 색조를 포함한다. 이 예에서는, 팔레트(430) 내에 144개의 색조 엔트리가 존재하며, 다른 실시예는 30개의 상이한 LLT를 포함하지만, 도시된 TFLT 팔레트(430) 내에는 9개의 상이한 ALT들 및 16개의 상이한 LLT들이 존재한다. 임의 수의 LLT 및 TFLT 증분들을 제공하는 것이 이론적으로 가능하다. TFLT 팔레트(430) 내의 열들(434)은 좌에서 우로 두께 오름차순으로 일련의 LLT들을 포함한다. TFLT 팔레트(430) 내의 행들(432)은 위에서 아래로 두께 오름차순으로 일련의 ALT들을 포함한다. TFLT 팔레트(430) 내의 열들(434) 내에 제공되는 16개의 LLT 증분은 25, 50, 75, 80, 90, 100, 113, 125, 138, 150, 163, 175, 180, 190, 200 및 225 나노미터(nm)이다. TFLT 팔레트(430) 내의 행들(432) 내에 제공되는 9개의 ALT 증분은 0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75, 3.0 및 6.0㎛이다. 다른 예로서, 도 37b에 도시된 바와 같이, TFLT 팔레트(430') 내의 열들(434') 내의 LLT들은 0nm와 160nm 사 이에서 10nm의 증분들로 제공된다. TFLT 팔레트(430') 내의 행들(432') 내에 제공되는 9개의 ALT 증분은 0.3, 0.5, 0.8, 1.0, 1.3, 1.5, 1.8, 2.0 및 5.0㎛이다.
도 36의 후처리 시스템(262)에서 제공되는 픽셀별 LLT 분석(344)의 일부로서, 눈물막 내의 관심 영역 또는 범위의 전처리된 결과 이미지들 각각 내의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀의 RGB 컬러와 TFLT 팔레트(430) 내의 가장 가까운 RGB 컬러 사이에 가장 밀접한 매치 결정이 행해진다(도 36의 블록 345). 해당 픽셀에 대한 ALT들 및 LLT들은 TFLT 팔레트(430)의 y축 내의 대응하는 ALT 두께 및 TFLT 팔레트(430)의 x축 내의 대응하는 LLT 두께에 의해 결정된다. 도 37에 도시된 바와 같이, TFLT 팔레트(430) 컬러들은 사실상 RGB 값들에 의해 표현된다. 눈물막의 전처리된 결과 이미지들 각각 내의 픽셀들은 또한 RGB 값들로 변환되고 저장되지만, 팔레트 및 이미지 픽셀 데이터가 동일한 표현 컬러 공간을 사용하는 한, 필요에 따라 임의의 다른 컬러 표현이 사용될 수 있다. 도 38은 각각의 적-녹-청(RGB) 컬러 값에 개별적으로 적용되는 정규화를 갖는 컬러 패턴 형태의 TFLT 팔레트(430)를 나타낸다. TFLT 팔레트의 정규화는 옵션이다. 도 38의 TFLT 팔레트(430)는 RGB 값들을 포함하지 않고 휘도 제어(즉, 전술한 바와 같은 정규화)를 이용하여 표시되며, 이는 디스플레이(174) 상에 표시되는 경우 임상의에게 시각적으로 더 만족스러울 수 있다. GUI 유틸리티(280)는 도 27에 도시된 바와 같이 팔레트 파일 드롭다운(402)에서 파일을 선택함으로써 상이한 팔레트들의 선택을 허가하며, 각각의 팔레트는 2-파 대 3-파 모드의 선택, 선택된 소스의 스펙트럼 및 선택된 카메라의 RGB 스펙트럼 응답들에 고유하다. TFLT 팔레트(430) 내의 가장 가까운 픽셀 컬러를 결정하기 위하여, 유클리드 거리 컬러 차이 방정식을 이용하여, 환자의 눈물막의 전처리된 결과 이미지로부터의 픽셀의 RGB 값과 아래에 이어지는 바와 같은 TFLT 팔레트(430) 내의 RGB 값들 사이의 컬러 거리를 계산하지만, 본 발명의 이에 한정되지 않는다.
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따라서, TFLT 팔레트(430) 내의 모든 팔레트 엔트리들에 대해 컬러 차이가 계산된다. 눈물막의 전처리된 결과 이미지들의 각각의 프레임 내의 각각의 픽셀로부터의 최소 차이를 갖는 TFLT 팔레트(430) 내의 색조로부터 대응하는 LLT 및 ALT 값이 결정된다. 결과들이 RAM(258) 또는 임의의 다른 편리한 저장 매체에 저장될 수 있다. TFLT 팔레트(430) 내의 컬러와 밀접하게 매칭되지 않는 픽셀들이 LLT 및 ALT의 처리된 결과 내에 포함되는 것을 방지하기 위하여, 주어진 픽셀의 컬러 사이의 거리가 TFLT 팔레트(430) 내의 컬러 값의 입력된 수용 가능 거리 내에 있지 않는 경우에 결과들로부터 픽셀들을 폐기하기 위한 설정이 이루어질 수 있다(도 36의 블록 346). 도 27의 GUI 유틸리티(280)는 기술자 또는 임상의가 이용 가능하게 되는 경우에 사실인 바와 같은 그러한 설정을 나타낸다. LLT 및 ALT 결과들에 포함될 눈물막 이미지 내의 픽셀에 대해 최대 거리 값이 제공될 수 있게 하기 위해 거리 범위 입력 박스(408)가 제공된다. 대안으로서, 도 27의 GUI 유틸리티(280) 내의 거리 무시 선택 박스(410)를 선택함으로써 모든 픽셀들이 LLT 및 ALT 결과들에 포함될 수 있다.
이어서, (해당 후처리 설정(266)이 설정된 경우) 주어진 거리 내에 있는 가장 밀접하게 매칭되는 컬러를 통한 TFLT 팔레트(430)에서의 비교로부터 각각의 픽셀에 대해 결정된 각각의 LLT 및 ALT 또는 모든 LLT 및 ALT 결정 값들이 TFLT 막대 그래프를 형성하는 데 사용된다. TFLT 막대 그래프를 이용하여, 환자의 눈물막의 결과 이마지(들) 내의 각각의 픽셀에 대한 LLT 및 ALT 값들의 가중 평균을 결정하여, 환자의 LLT 및 ALT의 전체 추정치를 제공한다. 도 39는 그러한 TFLT 막대 그래프(440)의 일례를 나타낸다. 이 TFLT 막대 그래프(440)는 도 27의 GUI 유틸리티(280)에서 표시된 LLT 막대 그래프 선택 박스(400)가 선택되는 결과로서 표시될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 수용 가능 거리 내의 각각의 픽셀에 대해, TFLT 막대 그래프(440)는 결정된 ALT 값들(444)이 각각의 결정된 LLT 값(442)에 대해 적층되는 적층 방식으로 형성된다(도 36의 블록 349). 따라서, TFLT 막대 그래프(440)는 각각의 픽셀에 대한 LLT 및 ALT 값들을 나타낸다. 수평선은 각각의 LLT 막대 내의 각각의 적층된 ALT 값(444)을 분리한다.
최종 LLT 및 ALT 추정치들을 결정하는 한 가지 편리한 방법은 TFLT 막대 그래프(440) 내의 LLT 및 ALT 값들(442, 444)의 간단한 가중 평균을 이용하는 것이다. 도 39의 TFLT 막대 그래프(440)의 예에서, 평균 LLT 값(446)은 90.9nm인 것으로 결정되었다. TFLT 막대 그래프(440) 내에 포함된 샘플들(448)(즉, 픽셀들)의 수는 31,119이었다. 프레임 번호(450)는 결과 비디오 이미지의 어느 프레임이 처리되고 있는지를 지시하는데, 그 이유는 TFLT 막대 그래프(440)가 단일 프레임 결과, 또는 배경 감산의 경우에 프레임 쌍의 첫 번째 프레임을 나타내기 때문이다. 31,119개의 픽셀 중 임의의 주어진 픽셀의 컬러와 TFLT 팔레트(430) 내의 컬러 사이의 최대 거리(452)는 19.9이었으며, 20이 임의의 매치들의 포함을 위해 설정된 한계(최대 수용 가능 팔레트 거리)이었을 수 있다. 31,119개의 픽셀 각각의 컬러와 이에 매칭되는 TFLT 팔레트(430) 내의 컬러 사이의 평균 거리(454)는 7.8이었다. 최대 거리(452) 및 평균 거리(454) 값들은 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호 내의 픽셀들의 컬러 값들이 TFLT 팔레트(430) 내의 컬러 값들과 얼마나 잘 매칭되는지에 대한 지시를 제공한다. 거리가 더 가까울수록, 더 밀접하게 매칭된다. TFLT 막대 그래프(440)는 디스플레이(174) 상에 표시되어, 임상의가 이 정보를 수치적으로는 물론 그래픽으로 검토하게 할 수 있다. 최대 거리(452) 또는 평균 거리(454) 값들이 너무 큰 경우, 이것은 측정된 LLT 및 ALT 값들이 부정확할 수 있다는 지시 또는 이미지 정규화가 정확한 값을 갖지 않는다는 지시일 수 있다. 결과들의 개선을 시도하기 위해, 환자의 눈 및 눈물막의 추가 촬영 또는 시스템 재조정이 수행될 수 있다. 또한, 도 40에 도시된 바와 같이 픽셀들과 TFLT 팔레트(430) 내의 컬러들 사이의 LLT 거리들(458)의 막대 그래프(456)를 표시하여, 거리 차이들의 분포를 나타냄으로써, 임상의가 결과들을 판단하는 것을 더 도울 수 있다.
의사 또는 기술자가 LLT 및/또는 ALT 측정 결과들을 판단하는 데 사용할 수 있는 다른 결과들이 OSI 디바이스(170)의 디스플레이(174) 상에 표시될 수 있다. 예컨대, 도 41은 눈물막 이미지들의 전처리 동안에 사용된 (역) 임계 마스크(426)를 나타내는 임계 윈도(424)를 도시한다. 이 예에서, 임계 윈도(424)는 도 27의 GUI 유틸리티(280)에서 임계 윈도 표시 선택 박스(382)가 선택된 결과로서 생성되었다. 이것은 임계 마스크가 비정상으로 보이는지를 인력으로 평가하기 위해 임상의에 의해 사용될 수 있다. 그러한 경우, 이것은 LLT 및 ALT 추정치들을 부정확하게 했을 수 있으며, 임상의가 결과들을 폐기하고 환자의 눈물막을 다시 촬영하게 할 수 있다. 31,119개의 픽셀 중 임의의 주어진 픽셀의 컬러와 팔레트(430) 내의 컬러 사이의 최대 거리는 이 예에서 19.9이었다.
도 42는 디스플레이(174) 상에 표시될 수 있고 임상의에게 유용할 수 있는 다른 막대 그래프를 나타낸다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 삼차원(3D) 막대 그래프(460)가 도시된다. 임상의는 일례로서 도 27의 GUI 유틸리티(280) 내의 3D 그래프 선택 박스(416)를 선택함으로써 OSI 디바이스(170)가 이 막대 그래프(460)를 표시할지를 선택할 수 있거나, OSI 디바이스(170)는 막대 그래프(460)를 자동으로 표시할 수 있다. 3D 막대 그래프(460)는 눈물막의 전처리된 이미지들로부터의 처리된 픽셀들의 TFLT 팔레트(430)에 대한 적합도를 그래픽으로 표시하기 위한 다른 하나의 방법일 뿐이다. LLT(462) 및 ALT(464) 축들에 의해 정의되는 평면은 TFLT 팔레트(430)를 나타낸다. "샘플들"(466)로 표시된 축은 TFLT 팔레트(430) 내의 특정 컬러와 매칭되는 픽셀들의 수이다.
도 43은 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 결과 이미지(428)를 나타낸다. 그러나, 눈물막 상의 주어진 영역에 대한 실제 픽셀 값은 환자의 눈물막의 결과 이미지 내의 해당 픽셀 위치의 주어진 픽셀에 대해 결정된 TFLT 팔레트(430) 내의 가장 밀접하게 매칭되는 컬러 값 표현으로 대체된다(도 36의 블록 347). 이러한 설정은 예컨대 도 27의 GUI 유틸리티(280)에서 선택될 수 있다. 그 안에는, 임상의가 이 옵션을 선택할 수 있게 하기 위해 "결과 이미지 대체..." 선택 박스(412)가 제공된다. 이러한 방식으로 환자의 눈물막으로부터의 경면 반사광의 간섭 신호 내의 간섭 상호작용들에 가장 밀접하게 매칭되는 컬러 값을 나타내는 간섭 상호작용들을 시각적으로 표시하는 것은 눈물막 간섭 모델이 결과 이미지(또는 이미지 내의 픽셀들)를 나타내는 실제 컬러 값과 얼마나 밀접하게 매칭되는지를 결정하는 데 도움이 될 수 있다.
눈물막 이미지로부터의 픽셀의 RGB 값과 예로서 도 37a 및 37b의 TFLT 팔레트들(430, 430')과 같은 TFLT 팔레트 내의 RGB 값들 사이의 최단 거리를 계산할 때 모호함이 발생할 수 있다. 이것은, TFLT 팔레트의 이론적 LLT가 삼차원(3D) 공간에서 주어진 ALT에 대한 RGB 공간 내에 도시될 때, 도 44의 예시적인 TFLT 팔레트 자취(470) 내의 2D 표현으로 나타낸 바와 같이, TFLT 팔레트(469)가 프레첼(pretzel) 형태의 곡선을 닮은 자취이기 때문이다. 눈물막 이미지 RGB 픽셀 값이 상당히 다른 LLT 레벨들에서 TFLT 팔레트 자취(470)에 대해 밀접한 매치들을 가질 때 모호함이 발생할 수 있다. 예컨대, 도 44의 TFLT 팔레트 자위(470)에 나타난 바와 같이, TFLT 팔레트 자취(470) 내의 RGB 값들 사이에는 가까운 교점의 3개 영역(472, 474, 476)이 존재하되, 이러한 가까운 교점의 영역들(472, 474, 476)은 TFLT 팔레트 자취(470) 상의 실질적으로 상이한 LLT들을 나타낸다. 이것은 광파 간섭의 차수들 및 특히 눈물막들 내의 LLT 범위에 대한 1차 대 2차 간섭을 증가시킴으로써 유발되는 순환 현상에 기인한다. 따라서, 눈물막 이미지 픽셀의 RGB 값이 TFLT 팔레트 자취(470) 내의 2개의 상이한 LLT 포인트에 충분히 가까운 경우, 가장 밀접한 RGB 매치는 매칭되기 어려울 수 있다. 가장 밀접한 RGB 매치는 카메라에서의 에러 및 수신된 광의 RGB 값들로의 변환으로 인해 TFLT 팔레트 자취(470) 내의 부정확한 LLT에 대한 것일 수 있다. 따라서, TFLT를 측정할 때 눈물막 이미지 픽셀 값들의 RGB 값들에 대한 TFLT 팔레트 자취(470) 내의 가장 가까운 RGB 값을 결정할 때 추가 처리를 제공하는 것이 바람직할 수 있다.
이와 관련하여, TFLT 팔레트 내의 모호한 RGB 매치들을 회피하는 데 이용될 수 있는 여러 가능성이 존재한다. 예컨대, TFLT 팔레트 내의 최대 LLT 값들이 제한될 수 있다. 예컨대, 도 44의 TFLT 팔레트 자취(470)는 10nm와 300nm 사이의 LLT들을 포함한다. TFLT 팔레트 자취(470)가 도 45의 TFLT 팔레트 자취(478)에 도시된 바와 같은 240nm와 같은 LLT 범위로 제한된 경우, 도 44의 TFLT 팔레트(469) 내의 가까운 교점의 2개 영역(474, 476)은 도 45의 TFLT 팔레트(469)에서 회피된다. 이러한 LLT 범위들의 제한은 임상 경험에 기초하여 수용될 수 있는데, 그 이유는 대부분의 환자들이 240nm 범위 위의 눈물막 컬러들을 나타내지 않고, 안구 건조증이 더 얇은 LLT들에서 더 문제가 되기 때문이다. 이러한 시나리오에서, 도 45의 제한된 TFLT 팔레트(469)는 예로서 도 36의 후처리 시스템(262) 내의 TFLT 팔레트로서 사용될 것이다.
도 45에 도시된 바와 같이, TFLT 팔레트(469) 내의 가까운 교점의 2개 영역(474, 476)을 제거하여도, TFLT 팔레트 자취(478) 내에는 가까운 교점의 영역(472)이 여전히 남는다. 이 실시예에서, 가까운 교점의 영역(472)은 20nm 대 180nm에 가까운 LLT 값들에 대한 것이다. 이러한 영역들에서, 유효한 RGB 매치에 대해 허용되는 최대 거리는 모호 거리에 가까운 TFLT 팔레트(469)의 거리의 약 절반의 값으로 제한된다. 이와 관련하여, 지정된 값들을 초과하는 매치 거리들을 갖는 눈물막 픽셀들에 대한 RGB 값들을 TFLT 계산으로부터 추가로 배제하여, 주어진 RGB 값에 대한 모호한 대응 LLT 값들을 갖는 눈물막 픽셀들을 회피함으로써, 결과적으로 TFLT 측정의 에러를 방지할 수 있다.
이와 관련하여, 도 46은 도 45의 TFLT 팔레트 자취(478)를 나타내지만, 이 자취는 반경 R의 원통 또는 파이프(480)에서의 TFLT 팔레트 자취(478)의 경로를 따라 스위핑된 반경 R의 원을 갖는다. 반경 R은 제어 시스템(240)에서 구성될 수 있는 수용 가능한 팔레트까지의 거리(ADP)이다. 원통 또는 파이프(480) 내의 스위핑된 볼륨으로서 시각화될 때, 그러한 교차 볼륨들 내에 속하는 눈물막 이미지 픽셀들의 RGB 값들은 모호한 것으로 간주될 수 있고, 따라서 평균 TFLT를 포함하는 TFLT의 계산에 사용되지 않을 수 있다. ADP가 더 작게 설정될수록, 더 열악하게 매칭되는 눈물막 이미지 픽셀들이 TFLT 측정에서 배제될 수 있지만, 더 적은 픽셀이 TFLT의 계산에서 사용 가능하게 된다. ADP가 크게 설정될수록, 더 적은 눈물막 이미지 픽셀들이 TFLT 측정에서 배제될 수 있지만, 부정확한 LLT들이 TFLT 측정에 포함될 가능성이 커진다. ADP는 임의의 원하는 값으로 설정될 수 있다. 따라서, ADP는 열악한 매치로서 간주되는 눈물막 이미지들에 대한 RGB 값들 및 ADP 설정에 따라 모호할 수 있는 것들을 필터링하기 위한 필터로서 유효하게 작용한다. 이러한 필터링은 예로서 도 36의 후처리 시스템(262) 내에 그리고 예로서 그 안에서의 단계 346에 포함될 수 있다.
그래픽 사용자 인터페이스( GUI )
OSI 디바이스(170)를 조작하기 위하여, OSI 디바이스(170)에 대한 액세스를 허가하기 위한 도 27의 GUI 유틸리티(280)에 더하여 OSI 디바이스(170)의 디스플레이(174) 상의 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 스크린들을 구동하는 사용자 인터페이스 시스템(278)(도 25a 참조) 내에 사용자 인터페이스 프로그램이 제공될 수 있다. 제어 및 액세스들에 대한 몇 가지 예들을 위에서 전술하였다. 이러한 GUI로부터의 이러한 GUI 스크린들의 예들은 도 44-48에 도시되며, 아래에 설명된다. GUI 스크린들은 OSI 디바이스(170) 내의 제어 시스템(240) 및 그 안에 제공된 특징들에 대한 액세스를 허가한다. 도 47에 도시된 바와 같이, GUI 로그인 스크린(520)이 도시된다. GUI 로그인 스크린(520)은 프로그램이 실행될 때 개시되는 GUI 윈도(521) 형태로 제공될 수 있다. GUI 로그인 스크린(520)은 임상의 또는 다른 사용자가 OSI 디바이스(170)에 로그인하는 것을 허가한다. OSI 디바이스(170)는 보호된 액세스를 가질 수 있으며, 따라서 액세스를 취득하기 위해서는 허가된 사용자 이름 및 패스워드를 가져야 한다. 이것은 의무 기록들 및 프라이버시 보호법들에 따르도록 제공될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 사용자는 사용자 이름 텍스트 박스(522)에 그의 사용자 이름을 그리고 패스워드 텍스트 박스(524)에 대응하는 패스워드를 입력할 수 있다. 영숫자 입력을 허가하기 위해 터치 또는 가상 키보드(526)가 제공될 수 있다. 도움말에 액세스하기 위해 또는 로그아웃하기 위해, 사용자는 임의의 GUI 스크린 상에 존재하고 이용할 수 있는 도움말 및 로그아웃 탭들(528, 530)을 선택할 수 있다. 사용자가 로그인할 준비가 된 후에, 사용자는 제출 버튼(532)을 선택할 수 있다. 사용자 이름 텍스트 박스(522) 및 패스워드 텍스트 박스(524)에 입력된 사용자 이름 및 패스워드는 OSI 디바이스(170) 내의 디스크 메모리(268)에 저장된 사용자 데이터베이스 내의 허가 가능 사용자들과 대비하여 검증된다(도 25a 참조).
사용자가 OSI 디바이스(170)에 성공적으로 로그인한 경우, 도 48에 도시된 바와 같이, 환자 GUI 스크린(534)이 선택된 환자 레코드 탭(531)과 더불어 디스플레이(174) 상에 나타난다. 환자 GUI 스크린(534)은 사용자가 새로운 환자를 생성하거나 기존 환자에 액세스할 수 있게 한다. 환자 데이터베이스 내의 환자 필드들에 대응하는 다양한 환자 텍스트 박스들(536) 중 임의의 박스 내에 새로운 환자 또는 환자 검색 정보가 입력될 수 있다. 다시, 마우스 포인팅 장치(도시되지 않음), 조이스틱의 도움을 받는 가상 키보드(526)를 통해 또는 디스플레이(174) 상을 커버하는 터치 스크린을 이용하여 정보가 입력될 수 있다. 이들은 환자 ID 텍스트 박스(538), 환자 라스트 네임(last name) 텍스트 박스(540), 환자 미들 이니셜(middle initial) 텍스트 박스(542), 환자 퍼스트 네임 텍스트 박스(544) 및 생일 텍스트 박스(546)를 포함한다. 이러한 데이터는 새로운 환자에 대해 입력되거나, 기존 환자의 레코드들에 액세스하기 위해 디스크 메모리(268)(도 25a 참조) 상의 환자 데이터베이스를 검색하는 데 사용될 수 있다. OSI 디바이스(170)는 다수의 환자에 관한 정보 및 눈물막 이미지들을 저장하기에 충분한 저장 능력을 갖는 디스크 메모리(268)를 포함할 수 있다. 게다가, OSI 디바이스(170)는 OSI 디바이스(170) 밖에 개별 로컬 메모리 저장 장치 상에 또는 원격적으로 환자 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 환자 텍스트 박스들(536)에 추가된 환자 데이터가 새로운 환자에 대한 것인 경우, 사용자는 새 환자 추가 버튼(552)을 선택하여, 새로운 환자를 환자 데이터베이스에 추가할 수 있다. 환자 데이터베이스 내의 환자들은 스크롤 박스(548)에서 검토될 수도 있다. 스크롤 제어(550)는 환자 데이터베이스 레코드들의 업 및 다운 스크롤링을 허가한다. 환자 데이터베이스 레코드들은 라스트 네임에 의해 분류된 것으로 표시되지만, 환자 데이터베이스 내의 환자 필드들 중 임의의 필드에 의해 분류될 수도 있다.
도 49의 GUI 스크린(560)에 도시된 바와 같이, 기존 또는 방금 새로 추가된 환자일 수 있는 환자가 스크롤 박스(548)에서 선택되는 경우, 사용자는 선택된 환자의 새로운 눈물막 이미지들을 캡처하거나, 디스크 메모리(268) 상에 선택된 환자에 대한 과거의 눈물막 이미지들이 저장되어 있는 경우에 과거 이미지들을 관찰하기 위한 옵션을 갖는다. 이와 관련하여, 선택된 환자는 환자 스크롤 박스(548) 내에서 하이라이트(562)되며, 환자 선택 액션 팝업 박스(564)가 표시된다. 사용자는 새 이미지 캡처 버튼(566) 또는 과거 이미지 관찰 버튼(568)을 선택할 수 있다. 새 이미지 캡처 버튼(566)이 선택되는 경우, 사용자에게 디스플레이(174) 상의 이미지 캡처 탭(571) 아래에 이미지 캡처 GUI(570)가 표시되며, 이는 도 50에 도시되어 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, OSI 디바이스(170) 내의 비디오 카메라(198)에 의해 취득된 환자의 눈 및 눈물막의 이미지들을 제공하고 있는 환자 눈 이미지 관찰 영역(572)이 제공된다. 이 예에서, 이미지는 전술한 바와 같이 환자의 눈 및 눈물막의 로우 이미지 상의 환자의 눈물막의 감산된 제1 및 제2 타일링된 패턴 이미지들의 오버레이이다. 이미지의 포커스는 포커스 제어(574)를 통해 조정될 수 있다. 관찰 영역(572) 내의 이미지의 휘도 레벨은 휘도 제어(576)를 통해 제어된다. 사용자는 카메라 렌즈가 눈 선택 제어(578)를 통해 환자의 좌측 또는 우측 눈과 정렬되는지에 관계없이 렌즈와 관심 눈물막을 정렬하기 위해 비디오 카메라(198)의 위치를 제어할 수 있다. 비디오 카메라(198)에 의해 캡처된 환자의 눈의 각각의 프레임이 스텝핑 제어(580)를 통해 스텝핑될 수 있다. 옵션으로서 또는 추가로, 비디오 카메라(198)의 제어를 허가하기 위해 OSI 디바이스(170) 내에 조이스틱이 제공될 수 있다.
환자의 눈 및 눈물막의 저장된 이미지들은 디스크 메모리(268)에 저장된 환자 이력 데이터베이스로부터 액세스될 수도 있다. 도 51은 주어진 환자에 대한 이력 엔트리들을 보여주는 팝업 윈도(584)를 표시하는 환자 이력 GUI 스크린(582)을 나타낸다. 각각의 눈물막 촬영을 위해, 시간 및 날짜 스탬프(585)가 제공된다. 환자의 좌측 및 우측 눈의 이미지들은 사용자에 의한 선택의 편의를 위해 썸네일 뷰들(586, 588)로서 표시될 수 있다. 저장된 이미지들은 스텝 스크롤 바(590)를 통해 팝업 윈도(584) 내에서 위 아래로 스크롤링될 수 있다. 태그 박스들(592) 내의 라벨 이름들도 이미지들과 연관될 수 있다. 표시를 위해 원하는 이미지가 선택되면, 사용자는 이미지를 선택하여, 이미지를 도 50의 이미지 캡처 GUI(570) 내에 더 큰 뷰로 표시할 수 있다. 게다가, 도 52에 도시된 바와 같이, 단일 환자에 대한 임의의 현재 또는 과거의 검사들로부터 환자의 2개의 눈물막 이미지가 동시에 표시될 수 있다.
도 52에 도시된 바와 같이, 이미지 관찰 GUI 스크린(600)이 표시되며, 여기서 사용자는 이미지 관찰 탭(601)을 선택하여 환자의 눈물막의 이미지들을 표시한다. 이 이미지 관찰 GUI 스크린(600)에서, 환자의 좌측 눈(602) 및 우측 눈(604)의 양 이미지가 나란히 표시된다. 이 예에서, 이미지들(602, 604)은 전술한 바와 같이 환자의 눈 및 눈물막의 로우 이미지 상의 환자의 눈물막의 감산된 제1 및 제2 타일링된 패턴 이미지들의 오버레이들이다. 이미지 관찰 GUI 스크린(600) 내의 표시를 위해 환자의 눈의 이미지들의 비디오 중에서 원하는 이미지를 이동시키기 위해 스크롤 버튼들(606, 608)이 선택될 수 있다. 게다가, 스텝 및 플레이 제어들(610, 612)은 사용자가 환자의 눈물막 이미지들의 저장된 비디오의 재생 및 원할 경우에 한번에 하나씩 환자의 눈물막 이미지들을 통한 스텝핑을 제어할 수 있게 한다. 사용자는 또한 환자 이력 열기 탭(614)을 선택하여, 환자 이력에 관한 저장된 정보를 검토할 수 있으며, 이는 환자의 눈물막이 개선 또는 저하되었는지를 분석하고 결정하는 것을 도울 수 있다. 도 53에 도시된 바와 같이, 환자의 눈물막들로부터의 경면 반사광의 결과적인 타일링된 간섭 상호작용들의 오버레이 뷰에서 단지 이미지들(620, 622)로 이미지들(602, 604)을 스위칭하기 위해 사용자에 의해 토글 버튼(615)이 선택될 수 있다. 도 53에 도시된 바와 같이, 환자의 눈물막으로부터의 결과적인 간섭 상호작용들만이 표시된다. 사용자는 환자의 눈물막의 시각적 검사를 간섭 상호작용들에만 집중하는 것이 필요한 경우에 이 옵션을 선택할 수 있다.
위의 설명들 및 관련 도면들에서 제공되는 가르침들의 이익을 갖는, 본 발명이 속하는 분야의 기술자에게는 본 명세서에 설명된 본 발명의 많은 변경들 및 다른 실시예들이 떠오를 것이다. 이러한 변경들은 광원 또는 조명기의 타입, 타일링 그룹들 또는 모드들의 수, 타일 그룹들의 배열, 촬영 디바이스의 타입, 촬영 디바이스 설정들, 조명기와 촬영 디바이스 사이의 관계, 제어 시스템, 눈물막 간섭 모델의 타입 및 그 안에서 사용되는 전자 장치 또는 소프트웨어의 타입, 디스플레이, 로컬 또는 원격 위치하는 원격 서버 또는 OSI 디바이스로부터의 데이터베이스 내에 개별적으로 저장될 수도 있는 정보를 저장하기 위한 OSI 디바이스와 관련된 데이터 저장 장치, 임의의 입출력 디바이스들, 전처리 및 후처리 설정들을 포함하는 설정들을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 본 명세서에서 개시된 바와 같이 제1 이미지로부터 제2 이미지를 감산하는 것은 제1 및 제2 이미지들을 결합하는 것을 포함하며, 결합시에 제1 및 제2 이미지들 내에 존재하는 동일 신호들이 제거된다는 점에 유의한다. 게다가, 본 발명은 환자의 눈물막 상의 임의의 특정 영역의 조명 또는 임의의 특정 컬러 값 표현 스킴의 이용으로 한정되지 않는다.
따라서, 본 발명은 개시되는 특정 실시예들로 한정되지 않으며, 변경들 및 다른 실시예들은 첨부된 청구항들의 범위 내에 포함되는 것을 의도한다는 것을 이해해야 한다. 본 발명은 본 발명의 변경들 및 변형들이 첨부된 청구항들 및 이들의 균등물들의 범위 내에 속하는 경우에 이들을 커버하는 것을 의도한다. 본 명세서에서는 특정 용어들이 사용되지만, 이들은 제한적인 목적이 아니라, 단지 일반적이고 설명적인 의미로 사용된다.

Claims (125)

  1. 눈물막(ocular tear film)을 촬영하는 방법으로서,
    다중 파장 광원으로 상기 눈물막의 관심 영역을 조명(illuminating)하는 단계;
    촬영 디바이스에 의해 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 상기 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 포함하는 경면 반사광(specularly reflected light)의 광파 간섭을 캡처하는 단계;
    상기 촬영 디바이스에 의해 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 캡처하는 단계; 및
    상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 적어도 하나의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 적어도 하나의 제1 이미지로부터 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 제하는(subtraction) 단계
    를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 눈물막으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭은, 하나 이상의 광파 간섭 신호들을 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 배경 신호는 산란 광(stray light) 및 주변 광 중 적어도 하나를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 다중 파장 광원이 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하고 있지 않을 때 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 다중 파장 광원이 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하고 있을 때 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 배경 신호는 상기 눈물막의 조명으로부터 발생하는 확산 반사광(diffusely reflected light)을 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 배경 신호는 눈의 홍채로부터의 확산 반사광을 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 캡처하는 단계는 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광을 캡처하지 않는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 다중 파장 광원으로 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하는 단계는 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제1 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제2 부분을 비스듬히 조명하는 동안에 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터 경면 반사광을 생성하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제1 부분을 비스듬히 조명하는 동안에 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제2 부분으로부터 경면 반사광을 생성하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터의 경면 반사광의 제1 타일링된 패턴(tiled pattern), 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분으로부터의 배경 신호를 캡처하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분으로부터의 상기 경면 반사광의 제2 타일링된 패턴, 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터의 상기 배경 신호를 캡처하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분은 서로 인접 배치되는 눈물막 촬영 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지를 상기 적어도 하나의 제2 이미지에 결합하여, 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 상기 적어도 하나의 결과 이미지를 타일링된 패턴 내에 형성하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  15. 제11항에 있어서, 상기 제1 타일링된 패턴은 치아 패턴들 및 복수의 동심 패턴들로 구성된 그룹으로부터 구성되는 눈물막 촬영 방법.
  16. 제11항에 있어서, 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분은 동일하거나 또는 거의 동일한 면적들을 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  17. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 경면 반사광의 광파 간섭 및 상기 배경 신호를 캡처하여 복수의 제1 이미지를 제공하는 단계, 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 배경 신호를 캡처하여 상기 복수의 제1 이미지와 인터리빙되는 복수의 제2 이미지를 제공함으로써 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍을 제공하는 단계를 순차적으로 반복하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 제하는 단계는, 각자가 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 복수의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 상기 제2 이미지들을 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 대응하는 상기 제1 이미지들로부터 제하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  19. 제1항에 있어서, 상기 촬영 디바이스 상에 선형 응답을 설정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 선형 응답을 설정하는 단계는 상기 촬영 디바이스의 감마 보정을 조정하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  21. 제1항에 있어서, 상기 눈물막의 관심 영역의 조명과 상기 적어도 하나의 제1 이미지의 취득을 동기화하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  22. 제1항에 있어서, 상기 눈물막의 관심 영역을 조명할 때 상기 다중 파장 광원 내의 하나 이상의 광 방출 디바이스들을 선택적으로 제어하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  23. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하고 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하기 전에, 상기 눈물막과 연관된 다중 파장 광원 및 촬영 디바이스 중 적어도 하나를 배치하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  24. 제1항에 있어서, 상기 다중 파장 광원으로 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하는 단계는, 다중 파장 람베르트(Lambertian) 광원으로 상기 눈물막의 관심 영역을 균일하게 또는 실질적으로 균일하게 조명하는 단계를 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  25. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 또는 상기 적어도 하나의 결과 이미지 중 적어도 하나를 시각적 디스플레이 상에 표시하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 적어도 하나의 결과 이미지를 상기 시각적 디스플레이 상에 표시하기 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 선형성을 조정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  27. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 중 적어도 하나 상에 오버레이(overlay)된 결과 이미지를 시각적 디스플레이 상에 표시하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  28. 제25항에 있어서, 상기 시각적 디스플레이 상에 표시된 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 콘트라스트 레벨, 채도 레벨 또는 상기 콘트라스트 레벨과 상기 채도 레벨 모두를 조정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 촬영 방법.
  29. 눈물막을 촬영하기 위한 장치로서,
    (a) 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 촬영 디바이스에 의해 캡처된 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭 및 배경 신호를 포함하는 적어도 하나의 제1 이미지를 수신하고;
    (b) 상기 촬영 디바이스에 의해 캡처된 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 포함하는 적어도 하나의 제2 이미지를 수신하고;
    (c) 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 적어도 하나의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 적어도 하나의 제1 이미지로부터 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 제하도록
    구성된 제어 시스템
    을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  30. 제29항에 있어서, 상기 눈물막으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭은 하나 이상의 광파 간섭 신호들을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  31. 제29항에 있어서, 상기 배경 신호는 산란 광 및 주변 광 중 적어도 하나를 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  32. 제29항에 있어서, 상기 촬영 디바이스는, 상기 다중 파장 광원이 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하고 있지 않을 때 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  33. 제29항에 있어서, 상기 촬영 디바이스는, 상기 다중 파장 광원이 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하고 있을 때 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  34. 제33항에 있어서, 상기 배경 신호는 상기 눈물막의 조명으로부터 발생하는 확산 반사광을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  35. 제34항에 있어서, 상기 배경 신호는 눈의 홍채로부터의 확산 반사광을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  36. 제33항에 있어서, 상기 촬영 디바이스는 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 캡처할 때 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광을 캡처하지 않도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  37. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 다중 파장 광원이 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제1 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제2 부분을 비스듬히 조명하는 동안에 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터 경면 반사광을 생성하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  38. 제37항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 다중 파장 광원이 상기 적어도 하나의 제2 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제1 부분을 비스듬히 조명하는 동안에 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 하나의 제2 부분으로부터 경면 반사광을 생성하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  39. 제38항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터의 상기 경면 반사광의 제1 타일링된 패턴, 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분으로부터의 상기 배경 신호를 캡처하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  40. 제39항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분으로부터의 상기 경면 반사광의 제2 타일링된 패턴, 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분에 인접하는 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분으로부터의 배경 신호를 캡처하도록 상기 다중 파장 광원을 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  41. 제40항에 있어서, 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분은 서로 인접 배치되는 눈물막 촬영 장치.
  42. 제40항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지를 상기 적어도 하나의 제2 이미지에 결합하여, 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 상기 적어도 하나의 결과 이미지를 타일링된 패턴 내에 형성하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  43. 제39항에 있어서, 상기 제1 타일링된 패턴은 치아 패턴 및 복수의 동심 패턴들로 구성된 그룹으로부터 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  44. 제39항에 있어서, 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제1 부분 및 상기 복수의 상기 적어도 하나의 제2 부분은 동일하거나 또는 거의 동일한 면적들을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  45. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 경면 반사광의 광파 간섭 및 상기 배경 신호를 캡처하여 복수의 제1 이미지를 제공하고, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 배경 신호를 캡처하여 상기 복수의 제1 이미지와 인터리빙되는 복수의 제2 이미지를 제공함으로써 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍을 제공하도록 상기 촬영 디바이스를 순차적으로 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  46. 제45항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 각자가 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 복수의 결과 이미지를 생성하기 위해 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 상기 제2 이미지들을 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 대응하는 상기 제1 이미지들로부터 제하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  47. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 촬영 디바이스 상에 선형 응답을 설정하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  48. 제47항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 촬영 디바이스의 감마 보정을 조정하도록 구성됨으로써 상기 선형 응답을 설정하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  49. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 다중 파장 광원에 의한 상기 눈물막의 관심 영역의 조명과 상기 적어도 하나의 제1 이미지를 동기화하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  50. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 눈물막의 관심 영역을 조명할 때 상기 다중 파장 광원 내의 하나 이상의 광 방출 디바이스들을 선택적으로 제어하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  51. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지의 캡처 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지의 캡처 전에, 상기 눈물막과 연관된 다중 파장 광원 및 촬영 디바이스 중 적어도 하나를 배치하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  52. 제29항에 있어서, 다중 파장 광으로 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하도록 구성된 다중 파장 광원을 더 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  53. 제52항에 있어서, 상기 다중 파장 광원은 상기 눈물막의 관심 영역을 균일하게 또는 실질적으로 균일하게 조명하도록 구성된 다중 파장 람베르트 광원을 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  54. 제29항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 상기 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭 및 배경 신호를 캡처하고, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 상기 배경 신호를 캡처하도록 구성되는 촬영 디바이스를 더 포함하는 눈물막 촬영 장치.
  55. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지, 상기 적어도 하나의 제2 이미지, 또는 상기 적어도 하나의 결과 이미지 중 적어도 하나를 시각적 디스플레이 상에 표시하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  56. 제55항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 결과 이미지를 상기 시각적 디스플레이 상에 표시하기 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 선형성을 조정하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  57. 제29항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 중 적어도 하나 상에 오버레이된 결과 이미지를 시각적 디스플레이 상에 표시하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  58. 제55항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 시각적 디스플레이 상에 표시된 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 콘트라스트 레벨, 채도 레벨 또는 상기 콘트라스트 레벨과 상기 채도 레벨 모두를 조정하도록 구성되는 눈물막 촬영 장치.
  59. 눈물막 층 두께(TFLT: tear film layer thickness)(들)를 측정하는 방법으로서,
    (a) 촬영 디바이스에 의해 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 포함하는 경면 반사광의 광파 간섭을 캡처하는 단계;
    (b) 상기 촬영 디바이스에 의해 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 캡처하는 단계;
    (c) 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 적어도 하나의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 적어도 하나의 제1 이미지로부터 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 제하는 단계;
    (d) 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부로부터의 상기 경면 반사광의 광파 간섭을 나타내는 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 적어도 일부를 적어도 하나의 컬러 기반 값으로 변환하는 단계;
    (e) 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값을 눈물막 층 광파 간섭 모델과 비교하는 단계; 및
    (f) 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교에 기초하여 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부의 TFLT를 측정하는 단계
    를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  60. 제59항에 있어서, 상기 눈물막 광파 간섭 모델은 이론적인 눈물막 광파 간섭 모델을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  61. 제59항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지에 임계 함수를 적용하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  62. 제59항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지에 공간 침식 함수(spatial erode function) 및 확대 함수(dilate function) 중 적어도 하나를 적용하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  63. 제59항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  64. 제59항에 있어서, 복수의 제1 이미지를 캡처하기 위해 단계 (a)를, 그리고 상기 복수의 제1 이미지와 인터리빙되는 복수의 제2 이미지를 캡처하여 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍을 제공하기 위해 단계 (b)를 순차적으로 반복하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  65. 제64항에 있어서, 상기 제하는 단계는, 각자가 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 상기 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 복수의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 상기 복수의 제2 이미지를 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 대응하는 상기 복수의 제1 이미지로부터 제하는 단계를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  66. 제64항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 어느 하나 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  67. 제66항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 복수의 결과 이미지 내에서 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임을 캡처한 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 어느 것도 포함시키지 않는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  68. 제66항에 있어서, 상기 단계들 (d), (e) 및 (f) 전에 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임을 캡처한 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 임의의 제1 이미지 및 제2 이미지 쌍을 상기 복수의 결과 이미지로부터 제거하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  69. 제63항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 강도의 함수인 눈물막 층 두께 측정 방법.
  70. 제63항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 동공을 검출하는 단계를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  71. 제59항에 있어서, 국제 컬러 협회(ICC: International Colour Consortium)에 기초하여 상기 적어도 하나의 결과 이미지에서 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값을 조정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  72. 제59항에 있어서, 상기 단계들 (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지로부터 오프셋을 제하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  73. 제59항에 있어서, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값은 적어도 하나의 적-녹-청(RGB: red-green-blue) 성분 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  74. 제59항에 있어서, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델을 비교하는 단계는 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값에 대한 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 가장 밀접한 매칭 엔트리를 결정하는 단계를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  75. 제74항에 있어서, 상기 가장 밀접한 매칭 엔트리를 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 컬러 기반 값 사이의 가장 가까운 거리를 결정하는 단계를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  76. 제59항에 있어서, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교에 기초하여 상기 눈물막의 관심 영역의 상기 적어도 일부의 상기 TFLT를 측정하는 단계는 지질층 두께(LLT: lipid layer thickness) 및 수분층 두께(ALT: aqueous layer thickness) 중 적어도 하나를 측정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  77. 제59항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 지질층 두께(LLT) 및 수분층 두께(ALT) 중 적어도 하나에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  78. 제59항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 LLT의 240 나노미터(nm)의 표현을 초과하지 않는 복수의 컬러 기반 값으로 제한되는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  79. 제59항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 지질층 두께(LLT)에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 제1 차원, 및 수분층 두께(ALT)에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 제2 차원을 포함하는 적어도 2개의 차원을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  80. 제59항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 2-파(2-wave) 눈물막 층 광파 간섭 모델 및 3-파 눈물막 층 광파 간섭 모델로 이루어진 그룹으로부터 구성된 모델인 눈물막 층 두께 측정 방법.
  81. 제59항에 있어서, 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부로부터의 상기 경면 반사광의 광파 간섭을 나타내는 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 적어도 일부는 상기 적어도 하나의 결과 이미지 내의 픽셀을 나타내는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  82. 제59항에 있어서, 적어도 하나의 컬러 기반 값은 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 부분으로부터의 경면 반사광을 나타내는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  83. 제82항에 있어서,
    상기 비교하는 단계는 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 눈물막 층 광파 간섭 모델을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 TFLT를 측정하는 단계는, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 비교에 기초하여 상기 복수의 컬러 기반 값 각각에 대한 상기 TFLT를 측정하는 단계를 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  84. 제83항에 있어서, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 비교를 평균하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  85. 제83항에 있어서, 상기 TFLT를 측정하는 단계는 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 컬러 기반 값들 사이의 가장 밀접한 매칭 컬러 기반 값들을 결정하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  86. 제85항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 상기 가장 밀접한 매칭 컬러 기반 값들의 TFLT 막대 그래프를 작성하는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  87. 제85항에 있어서, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각은 상기 적어도 하나의 결과 이미지 내의 상기 눈물막의 관심 영역 내의 픽셀을 나타내는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  88. 제83항에 있어서, 소정 강도 임계치 아래의 강도를 갖는 상기 복수의 컬러 기반 값 내의 컬러 기반 값들을 비교하지 않는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  89. 제83항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 자취(locus)의 가까운 교점들의 부근 내에 있는 상기 복수의 상기 컬러 기반 값 중 컬러 기반 값들을 상기 TFLT를 측정하는 데 사용하지 않는 단계를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  90. 제83항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 자취의 가까운 교점들의 부근 내에 있는 상기 복수의 컬러 기반 값 중 컬러 기반 값들을 상기 TFLT를 측정하는 데 사용하지 않는 단계는 소정의 팔레트까지의 수용 거리(ADP; acceptance distance to palette)에 기초하는 눈물막 층 두께 측정 방법.
  91. 눈물막 층 두께(들)(TFLT)를 측정하기 위한 장치로서,
    (a) 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 촬영 디바이스에 의해 캡처된 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭 및 배경 신호를 포함하는 적어도 하나의 제1 이미지를 수신하고;
    (b) 상기 촬영 디바이스에 의해 캡처된 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 배경 신호를 포함하는 적어도 하나의 제2 이미지를 수신하고;
    (c) 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 적어도 하나의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 적어도 하나의 제1 이미지로부터 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 제하고;
    (d) 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부로부터의 상기 경면 반사광의 광파 간섭을 나타내는 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 적어도 일부를 적어도 하나의 컬러 기반 값으로 변환하고;
    (e) 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값을 눈물막 층 광파 간섭 모델과 비교하고;
    (f) 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교에 기초하여 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부의 TFLT를 측정하도록
    구성된 제어 시스템
    을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  92. 제91항에 있어서, 상기 눈물막 광파 간섭 모델은 이론적인 눈물막 광파 간섭 모델을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  93. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지에 임계 함수를 적용하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  94. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지에 공간 침식 함수 및 확대 함수 중 적어도 하나를 적용하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  95. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  96. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 복수의 제1 이미지를 수신하기 위해 단계 (a)를, 그리고 상기 복수의 제1 이미지와 인터리빙되는 복수의 제2 이미지를 수신하여 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍을 제공하기 위해 단계 (b)를 순차적으로 반복하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  97. 제96항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 각자가 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 상기 경면 반사광의 광파 간섭을 포함하고 상기 배경 신호는 제거되거나 감소된 복수의 결과 이미지를 생성하기 위해, 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 상기 복수의 제2 이미지를 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍으로부터의 대응하는 상기 복수의 제1 이미지로부터 제하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  98. 제96항에 있어서, 상기 제어 시스템은, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 어느 하나 내에 상기 촬영 디바이스에 의해 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  99. 제98항에 있어서, 상기 제어 시스템은, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 복수의 결과 이미지 내에 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임을 캡처한 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 어느 것도 포함시키지 않도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  100. 제98항에 있어서, 상기 제어 시스템은, (d), (e) 및 (f) 전에 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임을 캡처한 상기 복수의 제1 및 제2 이미지 쌍 중 임의의 제1 이미지 및 제2 이미지를 상기 복수의 결과 이미지로부터 제거하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  101. 제95항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 강도의 함수로서 검출하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  102. 제95항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 동공을 검출하는 것을 포함하여, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 촬영 디바이스에 의해 상기 눈꺼풀 깜박임 또는 눈 움직임이 캡처되었는지를 검출하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  103. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 국제 컬러 협회(ICC)에 기초하여 상기 적어도 하나의 결과 이미지에서 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값을 조정하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  104. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, (e) 및 (f) 전에 상기 적어도 하나의 결과 이미지로부터 오프셋을 제하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  105. 제91항에 있어서, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값은 적어도 하나의 적-녹-청(RGB) 성분 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  106. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값에 대한 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 가장 밀접한 매칭 엔트리를 결정하는 것을 포함하여, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델을 비교하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  107. 제106항에 있어서, 상기 제어 시스템은, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 컬러 기반 값 사이의 가장 가까운 거리를 결정하는 것을 포함하여, 상기 가장 밀접한 매칭 엔트리를 결정하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  108. 제91항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 지질층 두께(LLT) 및 수분층 두께(ALT) 중 적어도 하나를 측정하는 것을 포함하여, 상기 적어도 하나의 컬러 기반 값과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교에 기초하여 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부의 상기 TFLT를 측정하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  109. 제91항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 지질층 두께(LLT) 및 수분층 두께(ALT) 중 적어도 하나에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  110. 제91항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 LLT의 240 나노미터(nm)의 표현을 초과하지 않는 복수의 컬러 기반 값으로 제한되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  111. 제91항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은, 지질층 두께(LLT)에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 제1 차원, 및 수분층 두께(ALT)에 각각 대응하는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 제2 차원을 포함하는 적어도 2개의 차원을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  112. 제91항에 있어서, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델은 2-파(2-wave) 눈물막 층 광파 간섭 모델 및 3-파 눈물막 층 광파 간섭 모델로 이루어진 그룹으로부터 구성된 모델인 눈물막 층 두께 측정 장치.
  113. 제91항에 있어서, 상기 눈물막의 관심 영역의 적어도 일부로부터의 경면 반사광의 광파 간섭을 나타내는 상기 적어도 하나의 결과 이미지의 적어도 일부는 상기 적어도 하나의 결과 이미지 내의 픽셀을 나타내는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  114. 제91항에 있어서, 적어도 하나의 컬러 기반 값은 상기 눈물막의 관심 영역의 복수의 부분으로부터의 경면 반사광을 나타내는 복수의 컬러 기반 값을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  115. 제114항에 있어서,
    상기 제어 시스템은,
    상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 눈물막 층 광파 간섭 모델을 비교하고,
    상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교에 기초하여 상기 복수의 컬러 기반 값 각각에 대한 상기 TFLT를 측정하도록
    구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  116. 제115항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 상기 비교를 평균하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  117. 제115항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각과 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 컬러 기반 값들 사이의 가장 밀접한 매칭 컬러 기반 값들을 결정함으로써 상기 TFLT의 측정을 결정하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  118. 제117항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델 내의 상기 가장 밀접한 매칭 컬러 기반 값들의 TFLT 막대 그래프를 작성하도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  119. 제117항에 있어서, 상기 복수의 컬러 기반 값 각각은 상기 적어도 하나의 결과 이미지 내의 상기 눈물막의 관심 영역 내의 픽셀을 나타내는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  120. 제115항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 소정 강도 임계치 아래의 강도를 갖는 상기 복수의 컬러 기반 값 내의 컬러 기반 값들을 비교하지 않도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  121. 제115항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 자취의 가까운 교점들의 부근 내에 있는 상기 복수의 컬러 기반 값 중 컬러 기반 값들을 상기 TFLT를 측정하는 데 사용하지 않도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  122. 제115항에 있어서, 상기 제어 시스템은 또한, 소정의 팔레트까지의 수용 거리(ADP)에 기초하여 상기 눈물막 층 광파 간섭 모델의 자취의 가까운 교점들의 부근 내에 있는 복수의 상기 컬러 기반 값 중 상기 컬러 기반 값들을 상기 TFLT를 측정하는 데 사용하지 않도록 구성되는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  123. 제91항에 있어서, 다중 파장 광으로 상기 눈물막의 관심 영역을 조명하도록 구성된 다중 파장 광원을 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  124. 제123항에 있어서, 상기 다중 파장 광원은 상기 눈물막의 관심 영역을 균일하게 또는 실질적으로 균일하게 조명하도록 구성된 다중 파장 람베르트 광원을 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
  125. 제91항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 내에서 상기 다중 파장 광원에 의해 조명되는 동안에 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 경면 반사광의 광파 간섭 및 배경 신호를 캡처하고, 상기 적어도 하나의 제2 이미지 내에서 상기 눈물막의 관심 영역으로부터의 상기 배경 신호를 캡처하도록 구성된 촬영 디바이스를 더 포함하는 눈물막 층 두께 측정 장치.
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