SS-OCT
波長:1310 nm(長波長)
深達度:高い(前眼部全域を一画面に画像化)
解像度:SD-OCTより劣るが実用上十分
代表機種:CASIA2(トーメー社)
前眼部OCT(AS-OCT: Anterior Segment Optical Coherence Tomography)は、近赤外光の干渉現象を利用して角膜・前房・水晶体・隅角の断層像を非侵襲的に取得する検査装置である。細隙灯顕微鏡では検査できない部位の観察と定量的評価が可能で、閉塞隅角症スクリーニング・角膜疾患・屈折矯正手術前後・緑内障の隅角評価など幅広い領域で活用される。
AS-OCTによるイメージングは、1994年にIzattらによって初めて報告された。当初は網膜用OCTと同じ830 nmの波長を使用していたが、強膜などの散乱組織への透過性が低く、隅角の描出には不向きであった。その後1310 nmの長波長を用いた装置が開発され、強膜への透過性と撮影速度が大幅に向上した。
現在はフーリエドメインOCT(FD-OCT)が主流である。タイムドメインOCT(TD-OCT)と比較して測定速度・解像度・3次元解析能に優れる。FD-OCTにはswept source OCT(SS-OCT)とspectral domain OCT(SD-OCT)の2方式がある。
SS-OCT
波長:1310 nm(長波長)
深達度:高い(前眼部全域を一画面に画像化)
解像度:SD-OCTより劣るが実用上十分
代表機種:CASIA2(トーメー社)
SD-OCT
波長:840 nm(短波長)
深達度:狭い(前眼部全域の描出は困難)
解像度:SS-OCTより高解像度
用途:角膜・結膜の精密観察に適する
AS-OCTは非接触的に隅角部を観察できる診断機器であり、解像度は超音波生体顕微鏡(UBM)より優れるが、毛様体は観察できない3)。緑内障診療における補助診断として有用性が広く認識されている3)。
眼底用OCTは網膜の断層像を取得する装置で、波長840〜870 nmの光源を使用する。AS-OCTは前眼部(角膜・隅角・虹彩など)の観察に特化し、SS-OCT方式では1310 nmの長波長を用いて深部組織への透過性を高めている。観察対象と使用波長が異なる。
前眼部断層イメージングにはAS-OCTと超音波生体顕微鏡(UBM)の2種類がある。両者には共通点と明確な相違点がある。
| 項目 | 前眼部OCT(AS-OCT) | 超音波生体顕微鏡(UBM) |
|---|---|---|
| 原理 | 光(波長0.7〜1.3 μm) | 超音波(30〜50 MHz) |
| 接触 | 非接触 | 接触(水浸法が必要) |
| 体位 | 坐位(一部仰臥位も可) | 仰臥位 |
| 解像度 | 15 μm | 50 μm |
| 最大スキャン範囲 | 16 × 6 mm | 5 × 5 mm |
| 毛様体観察 | 不明瞭 | 可能 |
| 虹彩裏面 | 不明瞭 | 可能 |
| 角膜表層・涙液メニスカス | 有用 | 不向き |
| 画像解析ソフト | 充実 | 限定的 |
| 手術直後 | 可能(感染リスクなし) | 困難 |
AS-OCTは非接触・高速・高解像度の利点から日常診療での第一選択となっている。一方、UBMはAS-OCTでは描出困難な毛様体・チン小帯・虹彩裏面の観察に優れる。悪性緑内障の診断・プラトー虹彩の詳細評価など、毛様体の観察が必要な場面ではUBMが威力を発揮する。
AS-OCTは以下の手順で施行する。
CASIA2(SS-OCT搭載)では360°隅角自動解析でAOD500を全周算出し、narrow angle indexで狭隅角リスクを数値化する。隅角鏡による診断結果と組み合わせることで、スタッフの教育や患者説明にも活用できる。
隅角の血管新生・色素沈着はAS-OCTでは捉えられない。周辺虹彩前癒着(PAS)・色素沈着・線維柱帯機能障害の二次的原因はAS-OCTのみの評価では見落とされうる6)。
AS-OCT画像を解釈する際に最も重要な指標は**鞏膜突(scleral spur)**である。鞏膜突は強膜内面と角膜の曲率の接合部で、強膜が内側に突出した構造として視認される。虹彩と角膜強膜内壁との接触(apposition)を評価することで、隅角閉塞の検出が可能となる。
ただし、画像平均化を行わないスキャンプロトコルでは約25%の症例で鞏膜突が視認できないとの報告がある。
前房隅角の定量的測定に用いられる主なパラメータを以下に示す。
| パラメータ | 略称 | 定義 |
|---|---|---|
| 隅角開放距離 | AOD | 鞏膜突前方500/750 μm点と虹彩間の距離 |
| 隅角陥凹面積 | ARA | AOD・虹彩・角膜強膜内壁で囲まれた面積 |
| 線維柱帯虹彩間隙面積 | TISA | 鞏膜突からAOD線までの台形の面積 |
その他、虹彩厚・前房幅・水晶体前方突出度(lens vault)なども測定可能である。
AS-OCTは隅角評価だけでなく、角膜断面の精密評価にも有用である。
隅角画像診断は隅角鏡検査を代替できない6)。隅角鏡検査は緑内障の疑いがあるすべての患者に実施すべきである6)。

緑内障の臨床において、AS-OCTは隅角鏡検査の補助として、あるいは角膜疾患や患者の協力が得られないために隅角鏡検査が困難な場合の代替手段として有用である。非接触で暗所での検査が可能なため、生理的散瞳状態での隅角評価ができる。
虹彩の形態や前眼部構造に対する水晶体の位置に基づき、瞳孔ブロックや水晶体前方突出などの隅角閉塞メカニズムを判別できる4)。閉塞隅角症(PAC/PACS)の診断補助として、レーザー虹彩切開術(LPI)や白内障手術の決定に役立てられる4)。
また、レーザー虹彩切開術を推奨する際の患者教育ツールとしても有用である5)。浅前房・狭隅角・プラトー虹彩といった虹彩の形態変化を観察するために不可欠な存在となっている。
AS-OCTは緑内障手術の術前・術後評価にも応用される。線維柱帯切除術後の濾過胞(bleb)の形態評価や、眼内ドレナージデバイスの位置確認に使用される。
Tanitoら(2024)は、PreserFlo MicroShunt(PFM)植込み術2年後の症例において、通常の2D断面画像では評価困難であったステントの状態を、ラスタースキャンと3D AS-OCTイメージングにより明確に可視化した。右眼ではC字型の変形が確認され、フィンが強膜ポケットから脱出した可能性が示唆された1)。2D画像に3D画像を追加することで、ステント評価の精度が大幅に向上することが示された1)。

AS-OCTは角膜混濁の深さを断面像で評価し、角膜移植の術式選択に役立つ。
白内障手術前において、前眼部の定量評価にAS-OCTが活用される。
AS-OCTは非接触式の検査であり、眼に器具が触れることはない。痛みや不快感は生じない。麻酔点眼も不要で、検査時間は数分程度である。
AS-OCTはMichelson干渉計の原理を利用する。光源から出た光を「参照アーム」と「試料アーム(眼への照射)」に分割し、それぞれからの反射光を干渉させることで、組織内の各深さからの反射強度をA-scan信号として取得する。フーリエ変換によりA-scan信号を深さ方向の輝度分布に変換し、2次元スキャンにより断層像を生成する。
FD-OCT(フーリエドメインOCT)には2つの実装方式がある。
波長1310 nmのSS-OCTは水晶体後面・毛様体方向まで到達可能な深達度を持ち、AS-OCT用途において実質的な標準方式となっている。
光干渉断層血管撮影(OCTA)は急速に発展中の技術である。網膜神経線維層の測定よりもfloor effectの影響を受けにくいとされ、進行した緑内障眼における進行判定ではOCTよりも有利である可能性があるが、実臨床における標準化された活用方法は確立されていない3)。
Huangら(2024)はAS-OCTの緑内障応用に関する20年間(2004〜2023年)の文献計量学的解析を行い、931報を分析した。米国が288報で最多、中国231報、シンガポール124報が続いた。著者別ではAung Tin氏が80報・3595被引用で最多であった2)。
2012年以降に論文数が急増し、2015年以降は年間60報以上が安定的に発表されている2)。2018年以降は人工知能(AI)の進歩により、手動測定から自動検出・認識への研究シフトが顕著となっている2)。
最新の研究フロンティアとして深層学習(deep learning)による隅角閉塞の自動検出が挙げられる2)。従来のAS-OCT画像評価は各パラメータの手動測定に依存しており、時間を要し主観的で再現性が低いという課題があった。
深層学習アルゴリズムは画像データから直接学習し、隅角の開放・狭窄・閉塞を高精度で分類する能力を示している。3D深層学習ベースのデジタルゴニオスコピーシステム(DGS)は、狭い虹彩角膜角および周辺虹彩前癒着の検出において、眼科医に匹敵する高い診断精度を示した2)。
1310 nmの波長で動作するFD方式のAS-OCTにより、前眼部の迅速な3次元キューブスキャンが可能となりつつある。これにより以下の評価が期待される。
3D AS-OCTは緑内障手術デバイスの術後評価においても有用性が実証されており、2D画像では困難であったステントの変形・偏位の全体像を明確に可視化できる1)。
研究段階である。深層学習アルゴリズムによる隅角閉塞の自動検出は高い精度を示しているが2)、臨床で広く実用化されるには至っていない。データの不足や診断基準の統一などの課題が残されている。