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June 4, 2026
01 軸方向分解能 – 定義と意義
光コヒーレンストモグラフィー (OCT) は、非接触操作、高解像度、リアルタイムイメージングという利点を備えており、医療診断、工業用検査、材料科学などの分野で広く採用されています。 OCT 分光計を選択するための中心的なパラメータとして、軸方向分解能は、サンプルの深さ方向に沿った微細構造を分解するシステムの能力を直接決定します。
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いわゆる軸方向分解能は、2 つの隣接する構造を明確に区別できる深さ方向 (つまり、光の伝播方向) に沿った最小距離を指します。通常はマイクロメートル(μm)で表されます。簡単に言えば、バルク組織の場合、軸方向の分解能は「解剖ナイフ」のように機能します。軸方向の分解能が高くなるほど(数値が小さくなるほど)、取得できるスライスは薄くなり、より微妙な構造の違いが捕捉されます。眼科、皮膚科、材料検査などの用途では、軸方向の分解能が測定の精度と信頼性を直接決定します。
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軸方向の解像度が高くなると、より薄い「スライス」とより豊かな詳細が可能になります。
02 軸方向分解能の計算
軸方向分解能は固定値ではありません。それは、OCT システムの複数のパラメータによって決定されます。影響を与える要因を理解すると、特定のアプリケーションに最適なパラメータを選択でき、解像度の過剰な指定による不必要なコストを発生させることなく、パフォーマンス要件のバランスを取ることができます。
軸方向分解能に影響を与える中心的な要素は光源の光学特性であり、その中で最も重要なものは中心波長 (λ0) とスペクトル帯域幅 (Δλ) です。これら 2 つのパラメータは理論的な軸分解能を直接決定します。業界で一般的に使用されている簡略化された式は次のとおりです。
Δz = (2ln2/π)・(λ₀²/Δλ) = 0.44 * (λ₀²/Δλ)
ここで、Δz は軸分解能、λ0 は光源の中心波長、Δλ はスペクトル帯域幅です。この式は次のことを直感的に示しています。
例えば:
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網膜は 10 層で構成されており、総厚は約 10 ~ 15 μm です。最も薄い層はわずか約 1 μm、最も厚い層は約 40 μm です。
OCT システムでは、光源の帯域幅が軸分解能の要件を満たす必要があるだけでなく、分光計の帯域幅もそれを満たさなければなりません。 JINSP は、さまざまなニーズを満たすためにさまざまな帯域幅を備えた分光計を提供しています。
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上の表に見られるように、軸方向分解能と検出深度はトレードオフの関係にあり、一方を改善すると本質的に他方が低下します。これは、カメラに例えると直観的に理解できます。より広い視野とより詳細なディテールを同時にキャプチャすることはできません。実際のニーズに応じてバランスを取る必要があり、視野や細部の一部を犠牲にする必要があります。したがって、OCT システムを設計および選択するときは、主要な要件に焦点を当て、適切なトレードオフを行うことが重要です。
03 軸方向分解能に対する屈折率の影響
線源パラメータに加えて、軸方向分解能は媒体の屈折率 (n)、光学収差、検出器のサンプリング レート、その他の要因にも影響されます。実際の応用では、媒体の屈折率によって軸方向の分解能が変化します。修正された式は次のように簡略化できます。
Δz = 0.44/n · (λ₀²/Δλ)
ここで、n はサンプル媒体の屈折率です (たとえば、生物組織の場合、n ≈ 1.33)。これは、医療分野における OCT システムの選択における重要な考慮事項です。帯域幅 50 nm の 850 nm 光源の前述の例を使用すると、空気中での理論的な軸方向分解能は約 6.36 μm ですが、組織内では約 4.8 μm になります。
さらに、光学収差と検出器のサンプリング レートにより、実際の軸分解能が理論値と比較して 20 ~ 30% 低下する可能性があるため、システムの選択時にはマージンを確保する必要があります。
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