知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2022-02-10
(54)【発明の名称】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
(51)【国際特許分類】
A61B 10/00 20060101AFI20220203BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20220203BHJP
【ＦＩ】
A61B10/00 Q
A61B5/00 M
A61B10/00 E
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2021534736
(86)(22)【出願日】2019-12-13
(85)【翻訳文提出日】2021-08-04
(86)【国際出願番号】 EP2019085162
(87)【国際公開番号】W WO2020126932
(87)【国際公開日】2020-06-25
(31)【優先権主張番号】1873482
(32)【優先日】2018-12-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】511148123
【氏名又は名称】タレス
(71)【出願人】
【識別番号】510255060
【氏名又は名称】シスピア
(74)【代理人】
【識別番号】110002468
【氏名又は名称】特許業務法人後藤特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ベレシェ イオン
(72)【発明者】
【氏名】ベルギンク ジェラール
(72)【発明者】
【氏名】ベレシェ ステファン
【テーマコード（参考）】
4C117
【Ｆターム（参考）】
4C117XB09
4C117XB17
4C117XD05
4C117XE43
4C117XJ13
(57)【要約】
本発明は、それぞれの色素異常症について、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、前述の画像に基づいて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、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それぞれの更なる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に関する。
【選択図】図２ｂ
【選択図】図２ｂ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
－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、
・前記パラメータを専門家に評価させ、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。
【請求項2】
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。
【請求項3】
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。
【請求項4】
－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。
【請求項5】
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。
【請求項6】
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、皮膚の色素異常症の外的進行及び内的進行を二次元（２Ｄ）及び三次元（３Ｄ）内で特徴付けし、評価するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
皮膚の色素異常症（あざ、良性病変、悪性病変、癌腫、黒色腫等）を評価するために、皮膚科学的技法はＡＢＣＤと呼ばれる基準に基づく。従って色素異常症は、
－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。
【0003】
加えて、皮膚科医は可視イメージング分野における二次元イメージング技法を使用して色素異常症の厚さの不均一性を評価しようと試みる。
【0004】
皮膚科医にとっての課題は疑わしい「あざ」をできるだけ早期に識別し、新たな症候学を発展させることである。
【0005】
大規模なデータベースを構築し、専門家システムを用いた色素パッチの分類における更なる手段を取るために、主にオーストラリア、米国、及びドイツの幾つかの研究センタ及び病院が協力している。励まされる結果にもかかわらず、この手法は往々にして校正されていない二次元カラー画像に限定された取得に悩まされ、それに関する全てのことがこの手法を特異度及び感度に関して不十分であり続けると思わせる。
【0006】
（例えばＹａｎａｌ Ｗａｚａｅｆｉ， Ｃａｒｏｌｉｎｅ Ｍａｒｑｕｅｓｔｅ， Ｇｉｏｖａｎｎｉ Ｐｅｌｌａｃａｎｉ， Ｌｕｃ Ｔｈｏｍａｓによる刊行物“Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｏｆ ａ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ｉｎｆｒａ－Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｎｅｖｉ： Ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｏｍｉｎａｎｔ Ｃｌｕｓｔｅｒｓ Ｉｓ ａ Ｃｒｕｃｉａｌ Ｓｔｅｐ ｉｎ ｔｈｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｎｅｖｉ ｂｙ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｉｓｔｓ”， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ， Ａｐｒｉｌ ２０１３、又はＲｅｎｅ－Ｊｅａｎ Ｂｅｎｓａｄｏｕｎ， Ｊｅａｎ Ｋｒｕｔｍａｎｎ， Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ｇ Ｈｕｍｂｅｒｔ， Ｔｈｏｍａｓ Ｌｕｇｅｒによる“Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｄｅｒｍｏｃｏｓｍｅｔｉｃ ｕｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｃｕｔａｎｅｏｕｓ ｓｉｄｅｅｆｆｅｃｔｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔａｒｇｅｔｅｄ ｔｈｅｒａｐｙ ｉｎ ｏｎｃｏｌｏｇｙ”， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｖｅｎｅｒｅｏｌｏｇｙ， Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１３に記載されているような）色素異常症の性状を予測評価するためのモデルは二次元パラメータに限定されており、予測解析を可能にする正確な三次元イメージングを必要とする、色素異常症の深さ、ボリューム、厚さ、及び表面粗度を反映する次元を取り入れない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本発明の目的はこれらの欠点を軽減することである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
より正確には、本発明の主題は、
－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。
【0009】
本発明による方法は、複数のデータフィールドを含む個人の色素異常症のナレッジベースＢＣＤＰ（λ）を個人λについて生成できるようにする。
【0010】
本発明の別の主題は、
－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。
－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。
【0011】
非限定的な例として、及び添付図面を参照しながら示す以下の詳細な説明を読めば本発明の他の特徴及び利点が明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1a】個人λの色素異常症のナレッジベースＢＣＤＰ（λ）のコンテンツの概略的表現である。
【図1b】より詳細な概略的表現である。
【図2a】皮膚の色素異常症をイメージングするためのシステムの概略的表現である。
【図2b】このイメージングシステムの２Ｄ画像を取得するための装置の一例の縦断面図による概略的表現である。
【図3】個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋに関係するデータを含む第１のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿２Ｄθ３Ｄ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のコンテンツを概略的に示す。
【図4a】個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋに関係するデータを含む第２のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のコンテンツを概略的に示す。
【図4b】第１のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿２Ｄθ３Ｄ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）及び第２のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）の生成を概略的に示す。
【図5】個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋに関係するデータを含む第３のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＥｘｐｅｒｔＭｅｔｉｅｒ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のコンテンツを概略的に示す。
【図6a】個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋに関係するデータを含む第４のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿ＥｖｏＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のコンテンツを概略的に示す。
【図6b】データのこの第４のフォルダＤｏｎｎｅｅｓ＿ＥｖｏＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）の生成を概略的に示す。
【図7】個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋに関する色素異常症のスナップショットに対応する第５のフォルダＩＤＤＰ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のコンテンツの概略的表現である。
【図8】個人λの色素異常症＃ｋに関する色素異常症の動的プロファイルに対応する第６のフォルダＰＤＤＰ（λ，＃ｋ）のコンテンツの概略的表現である。
【図9】色素異常症のグローバルナレッジベースである（ＢＣＧＤＰ）の概略的表現である（ＢＣＧＤＰはＢａｓｅ ｄｅ Ｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅｓ Ｇｌｏｂａｌｅ ｄｅｓ Ｄｅｓｏｒｄｒｅｓ Ｐｉｇｍｅｎｔａｉｒｅｓ［色素異常症のグローバルナレッジベース］というフランス語表現の頭字語である）。
【発明を実施するための形態】
【0013】
全ての図面において同じ要素を同じ参照記号で示している。
【0014】
本発明による方法は、個人λの色素異常症のナレッジベースＢＣＤＰ（λ）を個人λについて生成できるようにし、図１ａ及び図１ｂに示すようにこのベースは複数のデータフィールドを含み、各フィールドは個人λについて識別されている１つの色素異常症＃ｋに充てられ、ｋ＝｛１，２，．．．，Ｋ｝であり、Ｋは個人λの色素異常症の数である。
【0015】
より正確には、個人λの色素異常症を特徴付けるための方法は、色素異常症６０（又は＃ｋ）ごとに以下のステップを含む。
【0016】
色素異常症の２Ｄ画像を日付ｔｋｍにおいて複数の視角θから取得し、逆ラドン変換に基づく反射トモグラフィー型のアルゴリズム的方法により、それらの取得済みの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。この画像の取得及び再構築のために、図２ａ及び図２ｂに関して記載する色素異常症をイメージングするためのシステムを好ましくは使用する。かかるシステムは、
－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：
－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：
【0017】
個人λ、色素異常症＃ｋ、前述の視角θ、及び（例えば最後の視角を用いて取得された画像の日付である）日付ｔｋｍに関連する第１のフォルダ「Ｄｏｎｎｅｅｓ＿２Ｄθ３Ｄ（λ，＃ｋ，ｔｋｍ）」内に２Ｄ（取得済み）及び３Ｄ（再構築済み）画像を記憶するステップ。従って、図３に示すこの第１のフォルダは以下を含む：
－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）。
－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）。
【0018】
２Ｄ画像及び／又は３Ｄ画像から色素異常症＃ｋの既定のパラメータを本発明によるシステムの第１の計算手段ＭＯＤ１によって計算し、そのパラメータを個人λ、色素異常症＃ｋ、及び日付ｔｋｍに関連する図４ａ及び図４ｂに示す第２のフォルダ「Ｄｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｍ）」内に記憶するステップ。第２のファイルＤｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）のパラメータは、例えば下記のものである：
－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。
－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。
【0019】
計算されたパラメータを専門家に評価させ、評価済みのパラメータを図５に示す関連する第３のフォルダ「Ｄｏｎｎｅｅｓ＿ＰａｒａＥｘｐｅｒｔ（λ，＃ｋ，ｔｋｍ）」内に記憶するステップ。これらのパラメータを評価する専門家は医師又はこの分野で認識されているシステム専門家である。
【0020】
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、こうして３つの（第１の、第２の、及び第３の）フォルダの少なくとも１つが反復の回数の分だけ得られる。概して４つのステップが反復され、３つの新たなフォルダが得られる。
【0021】
それぞれの反復について、本発明によるシステムの第２の計算手段ＭＯＤ２により日付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、第１のフォルダ、第２のフォルダ、及び第３のフォルダ内のそれらのデータ（２Ｄ画像、３Ｄ画像、現在の様々なパラメータ等のパラメータ、非対称性、境界、色等）の変化を明らかにするステップ、並びに図６ａ及び図６ｂに示す第４のフォルダ「Ｄｏｎｎｅｅｓ＿ＥｖｏＣａｌｃｕｌ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）」内に前述のデータの変化を記憶するステップ。
【0022】
比較を計算し、色素異常症の変化を明らかにするための手段ＭＯＤ２は、例えばユーザ（医師ではないオペレータ又は医師）が
－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。
－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。
【0023】
次いで、図７に示す個人λの日付ｔｋｎにおける色素異常症＃ｋのスナップショットを表す第５のフォルダ「ＩＤＤＰ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）」へとｔｋｎに関連する４つのフォルダをグループ化するステップ。
【0024】
計算手段ＭＯＤ２は対話型であり、即ちユーザ（医師ではないオペレータ又は医師）はＭＯＤ２と対話することができ、ｔｋｍとｔｋｎとの間で選択される進行期間（全期間又は部分的期間）に応じて様々な第４のフォルダを同じ色素異常症＃ｋについて作成することが可能になる。とりわけ、日付ｔｋｍと日付ｔｋｎとの間の同じ色素異常症＃ｋの比較は下記に基づき得る：
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。
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。
【0025】
その結果、一方で反復の数だけ、他方でｔｋｎとｔｋｍとの間の様々な進行期間の数だけ第５の瞬時的フォルダ「ＩＤＤＰ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）」が少なくともある。
【0026】
従って個人λ及び色素異常症＃ｋについて、日付ｔｋｎにおける色素異常症のスナップショットＩＤＤＰ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）に関して可能な状況は下記の通りであり得る：
－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。
－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。
【0027】
他の等価の状況もあり得る。
【0028】
図８に示す個人λの色素異常症＃ｋの動的プロファイルを表す第６のフォルダ「ＰＤＤＰ（λ，＃ｋ）」へとこれらのＩＤＤＰ（λ，＃ｋ，ｔｋｎ）は集約される。
【0029】
先のステップは、個人の他のそれぞれの色素異常症に対して反復される。その後、他のそれぞれの色素異常症について個人λの色素異常症の動的プロファイルが得られる。
【0030】
次いで、図１ｂに既に示しているように、第６のフォルダ、即ち個人λの色素異常症ごとの動的プロファイルを集約し、個人λの色素異常症のナレッジベース「ＢＣＤＰ（λ）」を個人λについて生成することができる。従来のベースに対するこのＢＣＤＰ（λ）ベースの利点の１つは、ＭＩＰ型（ＭＩＰは最大値投影：ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎの頭字語である）のスライス又は表現により色素異常症の３Ｄ画像を通して色素異常症の内部を見ることができることであり、そのことは以下で定める色素異常症のグローバルナレッジベースから確立される１組の予測方程式を使用して専門家が色素異常症の漸進的性状を定量化することを可能にし得る。
【0031】
図９に既に示しているように、色素異常症のグローバルナレッジベース（ＢＣＧＤＰ）は複数の個人｛λ１，λ２，．．．，λｐ｝の色素異常症のナレッジベースＢＣＤＰ（λ）を集約することによって作成することができ、ｐはベース内の個人の数である。
【0032】
非限定的な例として、複数の個人の色素異常症のナレッジを色素異常症のグローバルナレッジベースに集約することは、年齢層、性別、地理的位置等の選択基準に関連する。
【0033】
この色素異常症のグローバルナレッジベースは、例えば変化の二次元又は三次元パラメータ及び粗度パラメータに基づき、グローバル統計解析、（カプラン－マイヤ－型の単変量解析及びコックスモデル型の多変量解析から得られる代表的な記述子に基づく）予測方程式の確立に寄与し、例えば深層学習等の先端技術を用いて自動評価を行う目的で入力ベースとして使用することもできる。
【0034】
本発明による方法は、皮膚疾患又は皮下疾患を早期発見するために生物医学分野に主に適用される。
【0035】
別の応用例は、歯肉線及び歯根管の内的変化をモニタする必要がある歯列矯正である。
【図1a】
【図1b】
【図2a】
【図2b】
【図3】
【図4a】
【図4b】
【図5】
【図6a】
【図6b】
【図7】
【図8】
【図9】
【国際調査報告】