METHOD FOR OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY ANGIOGRAPHY

To provide a new technology which is capable of visualization of, for example, a three-dimensional optical coherence tomography angiography.SOLUTION: According to an imaging method, optical coherence tomography (OCT) data obtained by performing single scan of an object is acquired, the OCT data is inputted to at least one learned mechanical learning system, three-dimensional (3D) optical coherence tomography (OCT) angiography (OCTA) data of an object is generated by at least one learned machine learning system, and the 3D OCTA data is an output from at least one learned machine learning system. The learned machine learning system is trained so as to identify a blood vascular system showing blood vascular information indicating a blood vessel structure of the object from a structural difference between the blood vascular system contained in the OCT data and other tissues, and 3D OCTA data includes the identified blood vascular information.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】例えば、３次元の光コヒーレンストモグラフィアンギオグラフィの視覚化を可能にする新たな技術を提供する。【解決手段】対象物に対してシングルスキャンを実行することにより得られた光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）データを取得し、ＯＣＴデータを少なくとも１つの学習済み機械学習システムに入力し、少なくとも１つの学習済み機械学習システムによって対象物の３次元（３Ｄ）のＯＣＴアンギオグラフィ（ＯＣＴＡ）データを生成し、３ＤのＯＣＴＡデータは少なくとも１つの学習済み機械学習システムからの出力である、イメージング方法である。学習済み機械学習システムは、ＯＣＴデータに含まれる血管系と他の組織との構造的な差分から対象物の血管の構造を表す血管系情報を特定するように訓練され、３ＤのＯＣＴＡデータは、特定された血管系情報を含む。【選択図】図１