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公開番号2025071268
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-02
出願番号2025026661,2022125440
出願日2025-02-21,2017-10-13
発明の名称眼疾患の検出のためのシステム及び方法
出願人トランスレイタムメディカスインコーポレイテッド
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類A61B 3/14 20060101AFI20250424BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】眼疾患の検出のためのシステム及び方法の提供。
【解決手段】本発明は、概して眼球イメージング及び疾患評価のためのコンピュータシステムに関する。本明細書に開示されるのは、部分的に画像処理のためのコンピュータシステムである。また、本明細書に開示されるのは、眼疾患を検出するために複数の画像診断法の眼の画像を処理するためのシステムである。また、本明細書に開示されるのは、本明細書に説明されるシステムを含む方法である。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
本願図面に記載の発明。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して眼球イメージング及び疾患評価のためのコンピュータシステムに関する。
続きを表示（約 15,000 文字）【０００２】
関連出願の相互参照
本願は、２０１６年１０月１３日に出願された米国仮特許出願第６２／４０７，８７５号、２０１７年３月１３日に出願された米国仮特許出願第６２／４７０，６２４号、及び２０１７年６月５日に出願された米国仮特許出願第６２／５１５，４７５号の優先権を主張する。上述の特許出願の全体的な内容は、参照により本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００３】
眼のバイオプシー及び例えば血液又は尿等の全身性の（例えば、眼ではない）試料の評価は眼の日常治療ではないため、眼科医及び視力専門医は、疾患の診断、分類、及び層化、患者管理、並びに臨床試験設計のためにインビボイメージングに頼っている。
【０００４】
しかしながら、多くの潜在的に失明性眼疾患の場合、現在、画像ベースのバイオマーカーを使用し、疾患の特徴又は複雑な表現型を適切に特徴付けることは可能ではない。したがって、治療若しくは介入に対する反応を適切に診断する、病期分類する、仕分ける、予知する、モニタする、若しくは予測する、又はそれらの治療若しくは介入の安全性を予測することは多くの場合可能ではない。新しい画像ベースのコンピュータを使った分析ツールは係る機会を提供する。
【０００５】
非限定的な例として、現在では、失明性の遅発性の加齢黄斑変性（ＡＭＤ）に進む差し迫った危険性がある患者を容易に同定することは可能ではなく、したがって地図状萎縮（ＧＡ）又は脈絡膜新生血管（ＣＮＶ）の発現（例えば、早期疾患から後期疾患に進むこと）を削減することを目的とした研究は実現可能ではない。さらに、中心視力は乾性ＡＭＤの研究にとって適切なエンドポイントではないため、段階ＩＩＩの臨床試験設計は典型的には定められたサイズ範囲の地図状萎縮（ＧＡ）の先在するパッチを有する患者の登録、並びに研究群の眼及び対照群の眼における地図状萎縮の拡大率をあらかじめ測定し、比較することに制限されている。係るエンドポイントは、晩期合併症が発症した後にのみ疾患に対処する。定性的に（例えば、新しい表現型を説明する）及び定量的に（例えば、疾患の特徴の範囲、量、エンフェイス（ｅｎｆａｃｅ）２次元（２Ｄ）領域又は３次元（３Ｄ）体積、及びこれらの特徴の動的変化を経時的に測定すること）の両方で画像ベースのバイオマーカーを使用し、失明性眼疾患を有する患者を分類するより優れた方法を開発する、満たされていない明確な必要性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本明細書に開示されるのは、複数の眼の画像の記憶及び解析のためのコンピューティングシステムである。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステムは、コンピュータプロセッサを含む場合がある。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステムは、複数の眼の画像をインポートするように構成された通信インタフェースを含む場合があり、その複数の眼の画像は、複数の異なる画像診断法に対応する。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステムは、複数の眼の画像を記憶するように構成されたデータベースを含む場合がある。いくつかの実施形態では、コンピューティングシステムは、コンピュータプログラムを含んだコンピュータメモリを含む場合がある。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラムは、（ｉ）複数の眼の画像をインポートするために通信インタフェースを制御すること、（ｉｉ）複数の眼の画像を処理すること、及び（ｉｉｉ）複数の眼の画像を記憶するためにデータベースを制御することのうちの１つ以上を実行するためにコンピュータプロセッサによって実行可能である場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、遅延性近赤外線分析（ｄｅｌａｙｅｄｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄａｎａｌｙｓｉｓ）（ＤＮＩＲＡ）を含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、非限定的な例として、赤外線反射率（ＩＲ）、赤外線自発蛍光（ＩＲ－ＡＦ）、近赤外線自発蛍光（ＮＩＲ－ＡＦ）、共焦点レーザー走査型検眼鏡（ｃＳＬＯ）、眼底自発蛍光（ＦＡＦ）、カラー眼底写真撮影（ＣＦＰ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、及び光干渉断層血管造影法（ＯＣＴ－Ａ）のうちの１つ以上を含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、機能モダリティを含む場合がある。いくつかの実施形態では、機能イメージングモダリティは、非限定的な例として、マイクロペリメトリ、視野テスト、網膜電図写真（ＥＲＧ）、暗順応測定法（ＤＡ）、又は低輝度視力テストを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数の異なるファイルフォーマットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データベースは、ローカルストレージユニットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データベースは、コンピュータネットワークを介してコンピュータプロセッサに通信で結合された外部ストレージユニットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、ただ１回の臨床訪問中に被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数回の臨床訪問中に被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数の被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像のそれぞれに画像メタデータを生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、画像メタデータは、将来の参照用にタイムスタンプ及びタグを含む場合がある。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像から合成画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像から疑似合成画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラムは、複数の分析モジュールのユーザ選択を可能にするように構成されたグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の眼の画像に対して画像解析を実行できる。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の眼の画像を記憶するためにデータベースを制御できる。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の眼の画像を正規化し、登録し、それによって複数の前処理された眼の画像を生成するように構成された前処理モジュールを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の前処理された眼の画像のセグメンテーション分析を実行するように構成されたセグメンテーションモジュールを含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、非限定的な例として、真円度、粒度、面積、中心窩に対する場所、視神経頭に対する場所、周辺に対する場所、数、クラスタ化、厚さ、超蛍光又は低蛍光の程度、低反射率又は低反射率の程度、端縁の柔らかさ又は硬さ、個々の特徴間の合流又は個々の特徴の結合、及び他のモダリティでの既知の特徴の存在又は非存在から成るグループから選択される１つ以上の特徴に基づく場合がある。いくつかの実施形態では、他のモダリティの既知の特徴は、非限定的な例として、血液又は血管、体液、小硬性ドルーゼン、中ドルーゼン、大ドルーゼン、融合性ドルーゼン、漿液性、ドルーゼノイド（ｄｒｕｓｅｎｏｉｄ）、又は出血性のＲＰＥ剥離、地図状萎縮の部位、活動性又は静止性の脈絡膜新生血管、発生期の地図状萎縮、地図状萎縮、崩壊色素上皮剥離、基底膜沈着物、基底線形（ｂａｓａｌｌｉｎｅａｒ）沈着物、網膜下の超反射物質、超反射物質、低蛍光ＦＡＦ、超蛍光ＦＡＦ、低反射ＩＲ又は超反射ＩＲ－ＡＦ、低蛍光又は超蛍光のＮＩＲ－ＡＦ、及び瘢痕から成るグループから選択された特徴を含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得される被験者の眼の画像上で写像及び／又はマスキングできる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得された被験者の眼の画像でサイズの変更を数値化するために使用できる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、データベースにセグメント化された眼の画像を記憶することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、セグメント化された眼の画像を表示することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の前処理された眼の画像のデルタ解析を実行するように構成されたデルタモジュールを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、異なる臨床訪問中にただ１人の被検者から取得された前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、複数の異なる画像診断法に対応する、ただ１人の被検者から取得された前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、前処理された眼の画像間の変化を表す眼の差分画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、データベースに眼の差分画像を記憶することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、眼の差分画像を表示することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、眼の差分画像は、早期の臨床訪問時に取得された前処理された眼の画像上のオーバレイとして表示できる。いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の前処理された眼の画像の広域画像解析を実行するように構成された広域画像アナリティクスモジュールを含む場合があり、複数の眼の画像は、複数の被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、広域画像解析は、複数の前処理された眼の画像から抽出された量的な特徴を統合することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、統合された量的な特徴は、変性眼疾患の負担を同定し、数値化するために使用できる。いくつかの実施形態では、統合された量的な特徴は、眼疾患により引き起こされる可逆性又は不可逆性の眼組織喪失の発現を同定する、特徴付ける、治療する、又は予防するために使用できる。いくつかの実施形態では、予防は、遺伝子治療、細胞に基づいた治療、レーザーをベースにした治療、及び薬理療法又は生物療法の送達のうちの１つ以上の眼の又は全身性の（眼ではない）適用を実行することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、統合された量的な特徴は、（ｉ）表現型決定、遺伝子型決定、及び／又はエピジェネティックスの認知解析、（ｉｉ）バイオマーカー同定、（ｉｉｉ）眼疾患の確率を推定すること、（ｉｖ）眼疾患のための治療の効果の確率を推定すること、（ｖ）眼疾患のための治療を推奨するための確率を推定すること、及び（ｖｉ）臨床試験登録を推奨するための確率を推定すること、（ｖｉｉ）眼疾患のための治療に応える見込みを推定すること、（ｖｉｉｉ）眼疾患の治療の安全性を推定することのうちの１つ以上を実行するように構成された認知技術によって処理できる。
【０００７】
いくつかの実施形態では、複数の分析モジュールは、複数の眼の画像の解析を実行するように構成された非構造化データの解析を含む場合がある。いくつかの実施形態では、非構造化データ、つまりセグメント化可能ではないデータの解析は、選択された特徴及び選択されていない特徴に基づく場合がある。これらは、非限定的な例として、真円度、粒度、面積、中心窩に対する場所、視神経頭に対する場所、周辺に対する場所、数、クラスタ化、厚さ、超蛍光又は低蛍光の程度、低反射率又は低反射率の程度、端縁の柔らかさ又は硬さ、個々の特徴間の合流又は個々の特徴の結合、複雑なエンフェイスパターン、アレイ、分布、及び他のモダリティでの既知の特徴の存在又は非存在を含んでよい。方法は、パターン認識、信号処理、統計分析、深層学習、認知コンピューティング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、及び人工知能を含んでよい。いくつかの実施形態では、コンピュータ画像解析は半自動化されている、完全自動化されている、監視されている、又は監視されていない。いくつかの実施形態では、コンピュータ画像解析は、他のモダリティの既知の特徴とともに、非限定的な例として、血液又は血管、体液、小硬性ドルーゼン、中ドルーゼン、大ドルーゼン、融合性ドルーゼン、漿液性、ドルーゼノイド、又は出血性のＲＰＥ剥離、地図状萎縮の部位、活動性又は静止性の脈絡膜新生血管、発生期の地図状萎縮、地図状萎縮、崩壊色素上皮剥離、基底膜沈着物、基底線形沈着物、網膜下の超反射物質、超反射物質、低蛍光ＦＡＦ、超蛍光ＦＡＦ、低反射ＩＲ又は超反射ＩＲ－ＡＦ、低蛍光又は超蛍光のＮＩＲ－ＡＦ、及び瘢痕から成るグループから選択された特徴を含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得された被験者の眼の画像の上で写像及び／又はマスキングできる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得された被験者の眼の画像のサイズの変化を数値化するために使用できる。いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、他のモダリティの既知の特徴と合致しない場合があり、非限定的な例として、血液又は血管、体液、小硬性ドルーゼン、中ドルーゼン、大ドルーゼン、融合性ドルーゼン、漿液性、ドルーゼノイド、又は出血性のＲＰＥ剥離、地図状萎縮の部位、活動性又は静止性の脈絡膜新生血管、発生期の地図状萎縮、地図状萎縮、崩壊色素上皮剥離、基底膜沈着物、基底線形沈着物、網膜下の超反射物質、超反射物質、低蛍光ＦＡＦ、超蛍光ＦＡＦ、低反射ＩＲ又は超反射ＩＲ－ＡＦ、低蛍光又は超蛍光のＮＩＲ－ＡＦ、及び瘢痕から成るグループから選択された特徴を含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得される被験者の眼の画像上で写像及び／又はマスキングできる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得される被験者の眼の画像のサイズの変化を数値化するために使用できる。
【０００８】
また、本明細書に開示されるのは、複数の眼の画像を記憶し、解析するためのコンピュータにより実装される方法である。いくつかの実施形態では、方法は、コンピュータプロセッサを使用し、複数の異なる画像診断法に対応する複数の眼の画像をインポートすることを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、コンピュータプロセッサを使用し、複数の眼の画像を処理することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、コンピュータプロセッサを使用し、データベースに複数の眼の画像を記憶することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、遅延性近赤外線分析（ＤＮＩＲＡ）を含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、非限定的な例として、赤外線反射率（ＩＲ）、赤外線自発蛍光（ＩＲ－ＡＦ）、近赤外線自発蛍光（ＮＩＲ－ＡＦ）、共焦点レーザー走査型検眼鏡（ｃＳＬＯ）、眼底自発蛍光（ＦＡＦ）、カラー眼底写真撮影（ＣＦＰ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、及び光干渉断層血管造影法（ＯＣＴ－Ａ）のうちの１つ以上を含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の異なる画像診断法は、機能モダリティを含む場合がある。いくつかの実施形態では、機能モダリティは、非限定的な例として、マイクロペリメトリ、視野テスト、網膜電図写真（ＥＲＧ）、暗順応測定法（ＤＡ）、又は低輝度視力テストを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数の異なるファイルフォーマットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データベースは、ローカルストレージユニットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データベースは、コンピュータネットワークを介してコンピュータプロセッサに通信で結合された外部ストレージユニットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、ただ１回の臨床訪問中に被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数回の臨床訪問中に被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、複数の眼の画像は、複数の被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像のそれぞれに画像メタデータを生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、画像メタデータは、将来の参照用にタイムスタンプ及びタグを含む場合がある。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像から合成画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、処理は、複数の眼の画像から疑似合成画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、複数の分析プロセスから選択するために、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を使用することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、分析プロセスは、複数の眼の画像に対して画像解析を実行できる。いくつかの実施形態では、分析プロセスは、複数の眼の画像を記憶するためにデータベースを制御できる。いくつかの実施形態では、複数の分析プロセスは、前処理することを含む場合があり、該前処理することは、複数の眼の画像を正規化し、登録し、それによって複数の前処理された眼の画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析プロセスは、複数の前処理された眼の画像のセグメンテーション分析を含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、非限定的な例として、真円度、粒度、面積、中心窩に対する場所、視神経頭に対する場所、周辺に対する場所、数、クラスタ化、厚さ、超蛍光又は低蛍光の程度、超反射率又は低反射率の程度、端縁の柔らかさ又は硬さ、個々の特徴間の合流又は個々の特徴の結合、及び他のモダリティでの既知の特徴の存在又は非存在から成るグループから選択される１つ以上の特徴に基づく場合がある。いくつかの実施形態では、他のモダリティの既知の特徴は、血液又は血管、体液、小硬性ドルーゼン、中ドルーゼン、大ドルーゼン、融合性ドルーゼン、漿液性、ドルーゼノイド、又は出血性のＲＰＥ剥離、地図状萎縮の部位、活動性又は静止性の脈絡膜新生血管、発生期の地図状萎縮、地図状萎縮、崩壊色素上皮剥離、基底膜沈着物、基底線形沈着物、網膜下の超反射物質、超反射物質、低蛍光ＦＡＦ又は超蛍光ＦＡＦ、低反射ＩＲ又は超反射ＩＲ、低反射ＩＲ又は超反射ＮＩＲ、及び瘢痕から成るグループから選択された特徴を含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得される被験者の眼の画像上で写像及び／又はマスキングできる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、その後の臨床訪問時に取得された被験者の眼の画像でサイズの変更を数値化するために使用できる。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、データベースにセグメント化された眼の画像を記憶することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメンテーション分析は、セグメント化された眼の画像を表示することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析プロセスは、複数の前処理された眼の画像のデルタ解析を含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、異なる臨床訪問中にただ１人の被検者から取得された前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、複数の異なる画像診断法に対応する、ただ１人の被検者から取得された前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、前処理された眼の画像間の変化を表す眼の差分画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、データベースに眼の差分画像を記憶することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、眼の差分画像を表示することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、早期の臨床訪問時に取得された前処理された眼の画像上のオーバレイとして眼の差分画像を表示することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、複数の分析プロセスは、複数の前処理された眼の画像の広域画像解析を含む場合があり、複数の眼の画像は、複数の被検者から取得できる。いくつかの実施形態では、広域画像解析は、複数の前処理された眼の画像から抽出された量的な特徴を統合することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、統合された量的な特徴を使用し、変性眼疾患の負担を同定し、数値化することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、統合された量的な特徴を使用し、眼疾患により引き起こされる可逆性又は不可逆性の眼組織喪失の発現を予防することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、予防は、遺伝子治療、細胞に基づいた治療、及び薬理療法又は生物療法の送達のうちの１つ以上の眼の又は全身性の（眼ではない）適用を実行することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、（ｉ）表現型決定、遺伝子型決定、及び／又はエピジェネティックスの認知解析、（ｉｉ）バイオマーカー同定、（ｉｉｉ）眼疾患の確率を推定すること、（ｉｖ）眼疾患のための治療の効果の確率を推定すること、（ｖ）眼疾患のための治療を推奨するための確率を推定すること、及び（ｖｉ）臨床試験登録を推奨するための確率を推定すること、（ｖｉｉ）眼疾患のための治療に応える見込みを推定すること、（ｖｉｉｉ）眼疾患の治療の安全性を推定することのうちの１つ以上を実行するために認知技術によって、統合された量的な特徴を処理することをさらに含む場合がある。
【０００９】
また、本明細書に開示されるのは、被験者の眼疾患を検出する方法である。いくつかの実施形態では、方法は、被験者に対して蛍光剤を全身的に投与することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、蛍光剤は、眼疾患を有する被検者からの細胞、細胞層、若しくは組織層によって内在化される、又は細胞、細胞層、若しくは組織層の中に蓄積される場合がある。いくつかの実施形態では、内在化された薬剤は、細胞、細胞層、又は組織層の中で蛍光発光を生じさせ、それによって画像データを作り出すことができる。いくつかの実施形態では、方法は、アルゴリズムを使用し、蛍光発光を解析することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、被験者からの画像データから蛍光のパターンを検出することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、被験者からの画像データからの蛍光のパターンを、対照被検者又は異なる眼疾患を有する被検者からの蛍光のパターンに比較することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、被験者からの画像データが、対照被検者又は異なる眼疾患を有する被検者からの画像データよりもより大きい又はより小さい蛍光の程度を有する場合、眼疾患を検出することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、細胞又は細胞層は、被験者の眼の組織で局所化される場合がある。いくつかの実施形態では、細胞は、食細胞である場合がある。いくつかの実施形態では、細胞は、免疫細胞若しくは抗原提示細胞、網膜色素上皮細胞、又は光受容体である場合がある。いくつかの実施形態では、細胞は、マクロファージである場合がある。いくつかの実施形態では、細胞は、在住マクロファージ又は循環マクロファージである場合がある。マクロファージは、炎症性マクロファージ、血管周囲マクロファージ、実質性マクロファージ、ミクログリア細胞、樹枝状細胞、又は他の抗原提示細胞である場合がある。いくつかの実施形態では、内在化された薬剤は、投与してから少なくとも約２時間後、６時間後、１２時間後、又は２４時間後に蛍光発光を生じさせる場合がある。いくつかの実施形態では、内在化された薬剤は、投与してから約７日間又は１４日間未満、蛍光発光を生じさせる場合がある。いくつかの実施形態では、蛍光のパターンは、超蛍光を含む場合がある。いくつかの実施形態では、蛍光のパターンは、低蛍光を含む場合がある。いくつかの実施形態では、蛍光剤は、近赤外色素である場合がある。いくつかの実施形態では、近赤外色素は、インドシアニングリーンである場合がある。いくつかの実施形態では、投与することは、眼の、眼球内の、硝子体の、上皮脈絡の、眼球周囲の、テノン嚢下、静脈内の、動脈内の、経皮的な、口腔の、鼻腔内の、筋肉内の、皮下の、舌下の、頬の、又は座薬である場合がある。いくつかの実施形態では、眼疾患は、乾性加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、湿潤性ＡＭＤ、網状偽ドルーゼン（ｒｅｔｉｃｕｌａｒｐｓｅｕｄｏｄｒｕｓｅｎ）、晩期発症型網膜変性、及びその任意の組合せから成るグループから選択される眼障害である場合がある。いくつかの実施形態では、眼疾患は、網膜色素上皮（ＲＰＥ）、光受容体、マクロファージ、及び免疫系の細胞に影響を及ぼすいずれかである場合がある。いくつかの実施形態では、眼疾患は、中心性漿液性網膜症（ＣＳＲ）、成人卵黄様疾患（ａｄｕｌｔｖｉｔｅｌｌｉｆｏｒｍｄｉｓｅａｓｅ）、ブドウ膜炎、原発性及び二次の両方から全身性疾患（例えば、非限定的な例として、サルコイド、リウマチ様疾患、関節炎、他）、白点症候群（ＭＥＷＤＳ（多発消失性白点症候群）を含む）、蛇行性脈絡膜症、ＡＭＰＰＥ（急性多発性後部小板状上皮症）、ＰＯＨＳ（推定眼ヒストプラスマ症）、又は蛇行性脈絡網膜炎である場合がある。いくつかの実施形態では、疾患は、例えば非限定的な例としてスタルガルト病等の黄斑変性症又は錐体ジストロフィーである場合がある。いくつかの実施形態では、疾患は、例えば網膜色素変性症（ＲＰ）等の遺伝性変性疾患である場合がある。いくつかの実施形態では、眼疾患は、眼メラノーマ、眼腫瘍、又は浸潤性腫瘍である場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、セグメント化された画像データを形成するために１つ以上の特徴に基づいて画像データをセグメント化することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、１つ以上の特徴は、非限定的な例として、真円度、粒度、面積、中心窩に対する場所、視神経頭に対する場所、周辺に対する場所、数、クラスタ化、厚さ、超蛍光又は低蛍光の程度、超反射率又は低反射率の程度、端縁の柔らかさ又は硬さ、個々の特徴間の合流又は個々の特徴の結合、複雑な２次元（２Ｄ）パターン、及び他のモダリティでの既知の特徴の存在又は非存在から選択される場合がある。いくつかの実施形態では、１つ以上の特徴は、超蛍光ドットを含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを、その後の臨床訪問で生成された第２のセグメント化された画像データに比較することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを、以前の臨床訪問時に生成された第２のセグメント化された画像データに比較することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを患者危険因子、追加の画像診断法、機能モダリティ、又はエピジェネティック因子に比較することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを患者危険因子に比較することをさらに含む場合がある。患者危険因子は、非限定的な例として、ドルーゼン、偽ドルーゼン、ＲＰＥ剥離、色素、超反射性材料、基底膜沈着物、基底線形沈着物、低蛍光ＦＡＦ、超蛍光ＦＡＦ、地図状萎縮、脈絡膜新生血管、遺伝単一塩基多型（ＳＮＰ）、コピー数多型（ＣＮＶ）、ゲノムワイド関連研究（ＧＷＡＳ）、エキソームシーケンシング、完全ゲノムシーケンシング、ゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクス、眼のバイオマーカー、全身性（血液、尿、組織）バイオマーカー、環境危険因子、又はその任意の組合せから選択される場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを追加の（対「第２の」）画像診断法に比較することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、セグメント化された画像データを比較することは、セグメント化された画像データのデルタ解析を含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、異なる臨床訪問中に被検者から取得されたセグメント化された画像データ間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、複数の異なる画像診断法に対応する被験者から取得されたセグメント化された画像データ間の変化を決定することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、デルタ解析は、セグメント化された画像データ間の変化を表す眼の差分画像を生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、第２の画像診断法は、非限定的な例として、赤外線反射率（ＩＲ）、赤外線自発蛍光（ＩＲ－ＡＦ）、近赤外線自発蛍光（ＮＩＲ－ＡＦ）、共焦点レーザー走査型検眼鏡（ｃＳＬＯ）、眼底自発蛍光（ＦＡＦ）、カラー眼底写真撮影（ＣＦＰ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、及び光干渉断層血管造影法（ＯＣＴ－Ａ）から選択される場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データを機能モダリティに比較することをさらに含む場合がある。機能モダリティは、非限定的例として、マイクロペリメトリ、網膜電図写真（ＥＲＧ）、視野テスト、暗順応測定法（ＤＡ）、又は低輝度視力テストから選択される場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、セグメント化された画像データをエピジェネティック因子に比較することをさらに含む場合がある。エピジェネティック因子は、喫煙、年齢、ボディマスインデックス、肥満指数、食事摂取量、食餌性ビタミン消費、脂質パネル、コレステロール値、血圧、家族歴、併用投薬、又は既存の条件から選択される場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、表示のために画像データを変換するためのプロセスをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、画像データの登録及び正規化によって画像データを前処理することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、方法は、画像データを後処理することをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、データを後処理することは、出力画像データを生成するために画像データを変換することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データを後処理することは、経時的に画像データのセグメントの変化を表示することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、データを後処理することは、画像出力データを表す視覚要素のグラフィックユーザインタフェースを生成することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、アルゴリズムは、疾患の診断、重症度分類、モニタリング、予後診断、又は治療及びその反応の選択及び予測をさらに含む。いくつかの実施形態では、イメージング方法は、診断、予後診断、疾患の進行、治療選択、及び治療反応の予測若しくは臨床試験設計、又はその任意の組合せのための代理バイオマーカーとして使用される場合がある。いくつかの実施形態では、イメージング方法は、眼疾患の検出及び治療又は臨床試験登録若しくは除外のためのコンパニオン診断として使用できる。いくつかの実施形態では、方法は、被験者に治療を行うことをさらに含む場合がある。いくつかの実施形態では、治療は、被験者に薬物又はその薬学的に受容可能な塩を投与することを含む場合がある。いくつかの実施形態では、投与することは、眼の、眼球内の、眼球周囲の、硝子体の、上皮脈絡の、静脈内の、動脈内の、経皮的な、口腔の、鼻腔内の、筋肉内の、皮下の、舌下の、頬の、又は座薬である場合がある。いくつかの実施形態では、通信媒体を介して結果を通信することをさらに含む場合がある。
【００１０】
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
複数の眼の画像の記憶及び解析のためのコンピューティングシステムであって、
コンピュータプロセッサと、
前記複数の眼の画像をインポートするように構成された通信インタフェースであって、複数の眼の画像が複数の異なる画像診断法に対応し、前記複数の異なる画像診断法が、遅延性近赤外線分析（ＤＮＩＲＡ）、及び赤外線反射率（ＩＲ）、共焦点レーザー走査型検眼鏡（ｃＳＬＯ）、眼底自発蛍光（ＦＡＦ）、カラー眼底写真撮影（ＣＦＰ）、光干渉断層法（ＯＣＴ）、又はＯＣＴ血管造影法のうちの１つ以上を備える、通信インタフェースと、
前記複数の眼の画像を記憶するように構成されたデータベースと、
コンピュータメモリであって、
（ｉ）前記複数の眼の画像をインポートするために前記通信インタフェースを制御することと、
（ｉｉ）前記複数の眼の画像を処理することと、
（ｉｉｉ）前記複数の眼の画像を記憶するために前記データベースを制御することと
のうちの１つ以上を実行するために前記コンピュータプロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムを備えるコンピュータメモリと
を備える、コンピューティングシステム。
（項目２）
前記複数の異なる画像診断法が、機能モダリティを備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目３）
前記機能画像診断法が、マイクロペリメトリ、視野テスト、網膜電図写真（ＥＲＧ）、暗順応測定法（ＤＡ）、又は低輝度視力テストを備える、項目２に記載のコンピューティングシステム。
（項目４）
前記複数の異なる画像診断法が、ＤＮＩＲＡ及びＦＡＦを備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目５）
前記複数の眼の画像が、複数の異なるファイルフォーマットを備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目６）
前記データベースが、ローカルストレージユニットを備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目７）
前記データベースが、コンピュータネットワークを介して前記コンピュータプロセッサに通信で結合された外部ストレージユニットを備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目８）
前記複数の眼の画像が、ただ１回の臨床訪問中に被検者から取得される、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目９）
前記複数の眼の画像が、複数回の臨床訪問中に被検者から取得される、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１０）
前記複数の眼の画像が、複数の被検者から取得される、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１１）
前記処理が、前記複数の眼の画像のそれぞれに画像メタデータを生成することを含む、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１２）
前記画像メタデータが、将来の参照用にタイムスタンプ及びタグを備える、項目１１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１３）
前記処理が、前記複数の眼の画像から合成画像を生成することを含む、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１４）
前記処理が、前記複数の眼の画像から疑似合成画像を生成することを含む、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１５）
前記コンピュータプログラムが、複数の分析モジュールのユーザ選択が、（ｉ）前記複数の眼の画像に対して画像解析を実行する、又は（ｉｉ）前記複数の眼の画像を記憶するために前記データベースを制御することを可能にするように構成されたグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を備える、項目１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１６）
前記複数の分析モジュールが、前記複数の眼の画像を正規化し、登録し、それによって複数の前処理された眼の画像を生成するように構成された前処理モジュールを備える、項目１５に記載のコンピューティングシステム。
（項目１７）
前記複数の分析モジュールが、前記複数の前処理された眼の画像のセグメンテーション分析を実行するように構成されたセグメンテーションモジュールを備える、項目１６に記載のコンピューティングシステム。
（項目１８）
前記セグメンテーション分析が、真円度、粒度、面積、中心窩に対する場所、視神経頭に対する場所、周辺に対する場所、数、クラスタ化、厚さ、超蛍光又は低蛍光の程度、低反射率又は低反射率の程度、端縁の柔らかさ又は硬さ、個々の特徴間の合流又は個々の特徴の結合、及び他のモダリティでの既知の特徴の存在又は非存在から成るグループから選択される１つ以上の特徴に基づく、項目１７に記載のコンピューティングシステム。
（項目１９）
他のモダリティの前記既知の特徴が、血液又は血管、体液、小硬性ドルーゼン、中ドルーゼン、大ドルーゼン、融合性ドルーゼン、漿液性、ドルーゼノイド、又は出血性のＲＰＥ剥離、地図状萎縮の部位、活動性又は静止性の脈絡膜新生血管、発生期の地図状萎縮、地図状萎縮、崩壊色素上皮剥離、及び瘢痕から成るグループから選択された特徴を含む、項目１８に記載のコンピューティングシステム。
（項目２０）
前記セグメンテーション分析が、その後の臨床訪問時に取得される被験者の眼の画像上で写像及び／又はマスキングされる、項目１７に記載のコンピューティングシステム。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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