JP7464958B2 - 個人の色素異常症を特徴付けるための方法及びシステム - Google Patents
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Description
-その非対称性(A)、
-その境界(B)、
-その色(C)、
-その直径(D)
によって特徴付けられる。
-それぞれの色素異常症について、
〇日付tkmにおいて、
・色素異常症の2D画像を複数の角度から取得し、少なくとも1つの3D画像を再構築するステップと、
・前述の画像を第1のフォルダ内に記憶するステップと、
・前述の画像から色素異常症のパラメータを計算し、第2のフォルダ内に記憶するステップと、
・前述のパラメータを評価し、第3のフォルダ内に記憶するステップと、
〇先の4つのステップの少なくとも1つを複数の日に反復し、それぞれの反復について、
・少なくとも1つの期間内のデータを比較し、変化を明らかにするステップと、
・期間ごとに1つの第4のフォルダ内に記憶するステップと、
・第4のフォルダごとに、色素異常症のスナップショットを定める第5のフォルダへとフォルダをグループ化するステップと、
・色素異常症の動的プロファイルを定める第6のフォルダへと第5のフォルダを集約するステップと、
-先のステップを反復して他のそれぞれの色素異常症に関する第6のフォルダを得るステップと、
-第6のフォルダを集約する、個人の色素異常症のナレッジベースを個人について生成するステップと
を含む、個人の皮膚の色素異常症を特徴付けるための方法である。
-それぞれの色素異常症について、
〇日付tkmにおいて、
・色素異常症の2D画像を日付tkmにおいて及び複数の視角から取得し、前述の処理済みの2D画像から少なくとも1つの3D画像を再構築するステップと、
・前述の2D画像及び3D画像を個人、色素異常症、及びtkmに関連する第1のフォルダ内に記憶するステップと、
・前述の2D画像及び3D画像から色素異常症の既定のパラメータをシステムの第1の計算手段によって計算し、前述のパラメータを個人、色素異常症、及びtkmに関連する第2のフォルダ内に記憶するステップと、
・前述のパラメータの評価を取得し、前述の評価を個人、色素異常症、及びtknに関連する第3のフォルダ内に記憶するステップと、
〇先の4つのステップの少なくとも1つをtkmからtkn(tkn>tkm)までの複数の日に反復し、それぞれの反復について、
・日付tknと日付tkmとの間の少なくとも1つの期間内の第1のフォルダ、第2のフォルダ、及び第3のフォルダのデータを比較し、システムの第2の計算手段によって前述のデータの変化を明らかにするステップと、
・期間ごとに1つの第4のフォルダを用いて、変化を個人、色素異常症、及びtknに関連する少なくとも1つの第4のフォルダ内に記憶するステップと、
・第4のフォルダごとに、色素異常症のスナップショットを定める、個人、色素異常症、及びtknを有する第5のフォルダへとtknに関連する第1のフォルダ、第2のフォルダ、第3のフォルダ、及び第4のフォルダをグループ化するステップと、
・色素異常症の動的プロファイルを定める、個人及び色素異常症を有する第6のフォルダへと第5のフォルダを集約するステップと、
-先のステップを反復して個人の他のそれぞれの色素異常症に関する第6のフォルダを得るステップと、
-第6のフォルダを集約する、個人の色素異常症のナレッジベースを個人について生成するステップと
を実装するようにプログラムされるプロセッサを含む、個人の皮膚の色素異常症を特徴付けるためのシステムである。
-表皮及び真皮内に波が浸透することを可能にするために最適化される光源の少なくとも1つのエミッタであって、前述の異常症60を照らすように構成される、エミッタと、
-1組のレシーバであって、(この又は)これらのエミッタ及びレシーバは可視、赤外線(IR)、及び近IR線域内で及び/又は第1の治療範囲(0.65μm~0.95μm)及び第2の治療範囲(1μm~1.35μm)内で動作しており、図2bに示すようにエミッタ及びレシーバはエミッタ-レシーバ3にまとめることができる、1組のレシーバと、
-視角ごとに少なくとも1つの画像を得るためにレシーバを少なくとも2つの視角θiに配置するための手段であって、それらのレシーバは半径rの球状キャップ上に分散され、それらの配置手段は図2bに示すようなレール2とすることができ、レール2上にはエミッタ-レシーバ3(又は様々なPnの位置においてレール2上をスライドする1つのエミッタ-レシーバ3)が固定位置Pnに配置される、配置するための手段と、
-レセプタを色素異常症60に向けるためにレセプタを配置するための窓を含む、取得装置及びオペレータ50を保護するための構造1であって、皮膚上に配置されることを意図し、配置窓を除き不透明な外面を有し、図2bに示すように窓は拡大鏡4を備え得る、構造1と
を含み、図2aから見て取れるように、
-取得した2D画像S1を処理するためのユニットBであって、処理済みの2D画像S2から再構築済み3D画像S3を得るための反射的なラドン変換に基づく3D再構築モジュールを更に含む、ユニットBと、
-2D処理済み画像を表示するための手段D1及び再構築済み3D画像を表示するための手段D3を含む表示手段と
を更に含む、画像を取得するための装置Aを含む。
当然ながら、米国特許第8,836,762号明細書「Optronic system and method dedicated to identification for formulating three-dimensional Images」に記載されているような別の2D及び3Dイメージングシステム又は立体3D再構築システムを使用することができる。
それらの2D画像及び3D画像から、この方法は以下のステップを含む:
-日付tkm且つ角度θki(i={1,2,...,I}、Iは取得された画像の数)において取得された色素異常症#kの2D画像、
-及び日付tkmの色素異常症#kのそれらの2D画像から再構築された3D画像(λ,#k,tkm)。
-非対称性(ParaCalculA):色素異常症の直角ビューの非対称性の程度であり、その情報源は色素異常症#kと直角に撮られる2D画像である。
-境界(ParaCalculB):直角ビューについて計算される平均輪郭に対する色素異常症の輪郭の不規則さ(ずれ)であり、その情報源は色素異常症#kと直角に撮られる画像である。
-色(ParaCalculC):直角ビューの有彩色解析から生じる色であり、その情報源は色素異常症#kと直角に撮られる2D画像である。
-平面直径(ParaCalculD):直角ビュー内の色素異常症を包含する円の直径であり、その情報源は色素異常症#kと直角に撮られる2D画像である。
-三次元表面によって描出されるボリュームを得ることを可能にする色素異常症の3Dアイソデンシティ(3D isodensity)であり、その情報源は日付tknにおける色素異常症#kの再構築済み3D画像である。
-ボリューム直径:色素異常症#kの3Dボリューム全体を包含する球の直径である。
-色素異常症#kの3D画像の主縦断面内で計算される色素異常症#kの皮表上の厚さ。
-色素異常症#kの3D画像の主縦断面内で計算される色素異常症の皮表からの深さ。
-色素異常症の皮表からの深さ方向のルート(root)の数であり、その情報源は色素異常症#kの3D画像である。
-色素異常症の皮表からの深さの不規則さであり、その情報源は色素異常症#kの3D画像である。
-色素異常症#kによって覆われる皮膚上の領域であり、その情報源は色素異常症#kの3D画像である。
-色素異常症の3Dアイソデンシティ内に含まれるボクセルのμm3単位のボリューム。
ユーザは関心のある独自のパラメータを抽出するために色素異常症の3D画像内に独自の解析断面を定めることができる。
-日付tkm及び日付tknにおける色素異常症#kの領域の寸法並びに表面及びボリュームの不規則さを3D画像によって比較すること、
-日付tkm及び日付tknにおける色素異常症#kの計算済みパラメータ、つまり非対称性、境界、色、(平面及びボリューム)直径、皮膚上の厚さ、皮表からの深さ、皮表からの深さ方向のルートの数、深さの厚さの不規則さ、及び覆われた皮膚上の領域を比較すること、
-その分野の専門家によって評価された、日付tkm及び日付tknにおける同じ色素異常症#kに関するパラメータA、B、C、及びDを比較すること、
-例えば同じ視角で撮影した2D画像の比較、又は3Dボリュームにおける断面の比較、又は他の任意の特定の比較要素等、異なる日付tkm及びtknにおける同じ色素異常症#kの他の特定の比較要素を定めること
を可能にする。
-進行の識別は、例えば「変化なし」又は「陽性進行」等である。
1.n=m+1である場合は漸進的ユニタリ変化、及び/又は
2.n>m+1である場合は任意の変化、及び/又は
3.nが色素異常症の最後の日付に対応し、mが色素異常症の最初の日付に対応する場合は全体的な変化。
-部分的な状況1:2D画像及び3D画像が日付tknに撮られる;この場合、第1のフォルダData_2Dθ3D(λ,#k,tkn)が自動で生成され、第2のフォルダDonnees_ParaCalcul(λ,#k,tkn)が色素異常症のパラメータを計算するための手段MOD1によって生成される。計算手段MOD2は、少なくとも1つの過去のフォルダDonnees_EvoCalcul(λ,#k,tkm)がある場合に第3のフォルダDonnees_EvoCalcul(λ,#k,tkn)の生成を可能にする。
-部分的な状況2:2D画像及び3D画像が日付tknに撮られず、従って第2のフォルダDonnees_ParaCalcul(λ,#k,tkn)と同様にDonnees_2Dθ3D(λ,#k,tkn)のフォルダは空だが、この日付tknにおいて色素異常症#kがこの分野の専門家によって評価される場合は第3のフォルダDonnees_ParaExpertMetier(λ,#k,tkn)が生成され、それを受けてモジュールMOD2は、少なくとも1つの過去の第3のフォルダDonnees_ParaExpertMetier(λ,#k,tkm)がある場合に第4のフォルダDonnees_EvoCalcul(λ,#k,tkn)を生成する。
-完璧な状況:2D画像及び3D画像が日付tknに撮られ、この日付tknにおいてこの分野の専門家によって評価が行われる。この場合、4つのフォルダの全てDonnees_2Dθ3D(λ,#k,tkn)、Donnees_ParaCalcul(λ,#k,tkn)、Donnees_ParaExpertMetier(λ,#k,tkn)、及びDonnees_EvoCalcul(λ,#k,tkn)が生成される。
Claims (6)
- -それぞれの色素異常症(60,#k)について、
●日付tkmにおいて、
・色素異常症の2D画像(S1)を日付tkmにおいて及び複数の視角(θ)から取得し、処理済みの2D画像(S2)から少なくとも1つの3D画像(S3)を再構築するステップと、
・前記2D画像及び3D画像を個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtkmに関連する第1のフォルダ(Donnees_2Dθ3D(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
・前記2D画像及び3D画像から前記色素異常症の既定のパラメータを第1の計算手段(MOD1)によって計算し、前記パラメータを前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtkmに関連する第2のフォルダ(Donnees_ParaCalcul(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
・前記パラメータの評価を取得し、前記評価を前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknに関連する第3のフォルダ(Donnees_ParaExpert(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
●先の4つの前記ステップの少なくとも1つをtkmからtkn(tkn>tkm)までの複数の日に反復し、それぞれの反復について、
・前記日付tknと日付tkmとの間の少なくとも1つの期間内の前記第1のフォルダ、第2のフォルダ、及び第3のフォルダのデータを比較し、第2の計算手段(MOD2)によって前記データの変化を明らかにするステップと、
・期間ごとに1つの第4のフォルダを用いて、前記変化を前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknに関連する少なくとも1つの第4のフォルダ(Donnees_EvoCalcul(λ,#k,tkn))内に記憶するステップと、
・第4のフォルダごとに、前記色素異常症のスナップショットを定める、前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknを有する第5のフォルダ(IDDP(λ,#k,tkn))へとtknに関連する前記第1のフォルダ、第2のフォルダ、第3のフォルダ、及び第4のフォルダをグループ化するステップと、
・前記色素異常症の動的プロファイルを定める、前記個人(λ)及び前記色素異常症(#k)を有する第6のフォルダ(PDDP(λ,#k))へと前記第5のフォルダを集約するステップと、
-先の前記ステップを反復して前記個人(λ)の他のそれぞれの色素異常症(#k)に関する第6のフォルダ(PDDP(λ,#k))を得るステップと、
-前記第6のフォルダを集約する、前記個人(λ)の色素異常症のナレッジベース(BCDP(λ))を前記個人(λ)について生成するステップと
を含む、個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるための方法。 - 前記パラメータが前記2D画像から計算され、少なくとも非対称性、境界、色、直径であることを特徴とする、請求項1に記載の個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるための方法。
- 前記パラメータが前記再構築済み3D画像から計算され、3Dアイソデンシティ、ボリューム直径、皮表上の厚さ、深さ、ルートの数、前記深さの不規則さ、前記皮膚上の領域、前記3Dアイソデンシティ内に含まれるボクセルのボリュームを更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるための方法。
- -それぞれの色素異常症(60,#k)について、
●日付tkmにおいて、
・色素異常症の2D画像(S1)を日付tkmにおいて及び複数の視角(θ)から取得し、処理済みの2D画像(S2)から少なくとも1つの3D画像(S3)を再構築するステップと、
・前記2D画像及び3D画像を個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtkmに関連する第1のフォルダ(Donnees_2Dθ3D(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
・前記2D画像及び3D画像から前記色素異常症の既定のパラメータをシステムの第1の計算手段(MOD1)によって計算し、前記パラメータを前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtkmに関連する第2のフォルダ(Donnees_ParaCalcul(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
・前記パラメータの評価を取得し、前記評価を前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknに関連する第3のフォルダ(Donnees_ParaExpert(λ,#k,tkm))内に記憶するステップと、
●先の4つの前記ステップの少なくとも1つをtkmからtkn(tkn>tkm)までの複数の日に反復し、それぞれの反復について、
・前記日付tknと日付tkmとの間の少なくとも1つの期間内の前記第1のフォルダ、第2のフォルダ、及び第3のフォルダのデータを比較し、前記システムの第2の計算手段(MOD2)によって前記データの変化を明らかにするステップと、
・期間ごとに1つの第4のフォルダを用いて、前記変化を前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknに関連する少なくとも1つの第4のフォルダ(Donnees_EvoCalcul(λ,#k,tkn))内に記憶するステップと、
・第4のフォルダごとに、前記色素異常症のスナップショットを定める、前記個人(λ)、前記色素異常症(#k)、及びtknを有する第5のフォルダ(IDDP(λ,#k,tkn))へとtknに関連する前記第1のフォルダ、第2のフォルダ、第3のフォルダ、及び第4のフォルダをグループ化するステップと、
・前記色素異常症の動的プロファイルを定める、前記個人(λ)及び前記色素異常症(#k)を有する第6のフォルダ(PDDP(λ,#k))へと前記第5のフォルダを集約するステップと、
-先の前記ステップを反復して前記個人(λ)の他のそれぞれの色素異常症(#k)に関する第6のフォルダ(PDDP(λ,#k))を得るステップと、
-前記第6のフォルダを集約する、前記個人(λ)の色素異常症のナレッジベース(BCDP(λ))を前記個人(λ)について生成するステップと
を実装するようにプログラムされるプロセッサを含む、個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるためのシステム。 - 前記パラメータが前記2D画像から計算され、少なくとも非対称性、境界、色、及び直径であることを特徴とする、請求項4に記載の個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるためのシステム。
- 前記パラメータが前記再構築済み3D画像から計算され、3Dアイソデンシティ、ボリューム直径、皮表上の厚さ、深さ、ルートの数、前記深さの不規則さ、前記皮膚上の領域、前記3Dアイソデンシティ内に含まれるボクセルのボリュームを更に含むことを特徴とする、請求項4に記載の個人(λ)の皮膚の色素異常症を特徴付けるためのシステム。
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