【手続補正書】
【提出日】令和3年2月25日(2021.2.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の眼の画像を記憶し、解析するためのコンピュータ実装方法であって、
（ｉ）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であって、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、前記インポートすることと、
（ｉｉ）前記コンピュータプロセッサを使用し、前記複数の画像を処理することと、
（ｉｉｉ）前記コンピュータプロセッサを使用し、前記複数の眼の画像をデータベースに記憶することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の異なる画像診断法が、機能モダリティを含み、前記機能モダリティが、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含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の異なる画像診断法がＤＮＩＲＡ及びＦＡＦを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
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、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
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み、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、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記処理が、前記複数の眼の画像から、合成画像を生成し、又は疑似合成画像を生成することを含む、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
複数の分析プロセスから、（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み、前記複数の分析プロセスが前処理を含み、前記前処理が、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ことを含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記複数の分析プロセスが、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含み、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、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
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、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
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、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
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のサイズの変化を数値化するために使用される、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の分析プロセスが、前記複数の前処理された眼の画像のデルタ解析を含み、前記デルタ解析が、異なる臨床訪問中にただ１人の被検者から取得される前処理された眼の画像間の変化を決定すること、又は、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る、前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記デルタ解析が、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と、前記データベースに前記眼の差分画像を記憶することとを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の分析プロセスが、前記複数の前処理された眼の画像の広域画像解析を含み、前記広域画像解析が、前記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み、前記複数の眼の画像が複数の被検者から取得される、請求項７に記載の方法。
【請求項１５】
前記統合された量的な特徴を使用し、変性眼疾患により引き起こされる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み、前記予防が、遺伝子治療、細胞に基づいた治療、及び薬理療法の局所的な送達のうちの１つ以上の眼の与薬を実行することを含む、請求項１４に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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。
（項目２１）
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のサイズの変化を数値化するために使用される、項目１７に記載のコンピューティングシステム。
（項目２２）
前記セグメンテーション分析が、前記データベースに前記セグメント化された眼の画像を記憶することを含む、項目１７に記載のコンピューティングシステム。
（項目２３）
前記セグメンテーション分析が、前記セグメント化された眼の画像を表示することを含む、項目１７に記載のコンピューティングシステム。
（項目２４）
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２５）
前記デルタ解析が、異なる臨床訪問中にただ１人の被検者から取得される前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む、項目２４に記載のコンピューティングシステム。
（項目２６）
前記デルタ解析が、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る、前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む、項目２４に記載のコンピューティングシステム。
（項目２７）
前記デルタ解析が、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、項目２４に記載のコンピューティングシステム。
（項目２８）
前記デルタ解析が、前記データベースに前記眼の差分画像を記憶することを含む、項目２７に記載のコンピューティングシステム。
（項目２９）
前記デルタ解析が、前記眼の差分画像を表示することを含む、項目２７に記載のコンピューティングシステム。
（項目３０）
前記眼の差分画像が、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される、項目２９に記載のコンピューティングシステム。
（項目３１）
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備え、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１６に記載のコンピューティングシステム。
（項目３２）
前記広域画像解析が、前記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、項目３１に記載のコンピューティングシステム。
（項目３３）
前記統合された量的な特徴が、変性眼疾患の負担を同定し、数値化するために使用される、項目３２に記載のコンピューティングシステム。
（項目３４）
前記統合された量的な特徴が、変性眼疾患によって引き起こされる不可逆的な眼組織喪失の発症を予防するために使用される、項目３２に記載のコンピューティングシステム。
（項目３５）
前記予防が、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、及び薬理療法の局所的な送達のうちの１つ以上の眼の与薬を実行することを含む、項目３４に記載のコンピューティングシステム。
（項目３６）
前記統合された量的な特徴が、（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される、項目３２に記載のコンピューティングシステム。
（項目３７）
複数の眼の画像を記憶し、解析するためのコンピュータ実装方法であって、
（ｉ）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であって、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、前記インポートすることと、
（ｉｉ）前記コンピュータプロセッサを使用し、前記複数の画像を処理することと、
（ｉｉｉ）前記コンピュータプロセッサを使用し、前記複数の眼の画像をデータベースに記憶することと
を含む、方法。
（項目３８）
前記複数の異なる画像診断法が、機能モダリティを含む、項目３７に記載の方法。
（項目３９）
前記複数の異なる画像診断法がＤＮＩＲＡ及びＦＡＦを含む、項目３７に記載の方法。
（項目４０）
前記機能モダリティが、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含む、項目３８に記載の方法。
（項目４１）
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含む、項目３７に記載の方法。
（項目４２）
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３７に記載の方法。
（項目４３）
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３７に記載の方法。
（項目４４）
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３７に記載の方法。
（項目４５）
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３７に記載の方法。
（項目４６）
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３７に記載の方法。
（項目４７）
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３７に記載の方法。
（項目４８）
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４７に記載の方法。
（項目４９）
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３７に記載の方法。
（項目５０）
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３７に記載の方法。
（項目５１）
複数の分析プロセスから、（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、項目３７に記載の方法。
（項目５２）
前記複数の分析プロセスが前処理を含み、前記前処理が、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ことを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
前記複数の分析プロセスが、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含む、項目５２に記載の方法。
（項目５４）
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５３に記載の方法。
（項目５５）
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５４に記載の方法。
（項目５６）
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５３に記載の方法。
（項目５７）
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のサイズの変化を数値化するために使用される、項目５３に記載の方法。
（項目５８）
前記セグメンテーション分析が、前記データベースに前記セグメント化された眼の画像を記憶することを含む、項目５３に記載の方法。
（項目５９）
前記セグメンテーション分析が、前記セグメント化された眼の画像を表示することを含む、項目５３に記載の方法。
（項目６０）
前記複数の分析プロセスが、前記複数の前処理された眼の画像のデルタ解析を含む、項目５２に記載の方法。
（項目６１）
前記デルタ解析が、異なる臨床訪問中にただ１人の被検者から取得される前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む、項目６０に記載の方法。
（項目６２）
前記デルタ解析が、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る、前処理された眼の画像間の変化を決定することを含む、項目６０に記載の方法。
（項目６３）
前記デルタ解析が、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、項目６０に記載の方法。
（項目６４）
前記デルタ解析が、前記データベースに前記眼の差分画像を記憶することを含む、項目６３に記載の方法。
（項目６５）
前記デルタ解析が、前記眼の差分画像を表示することを含む、項目６３に記載の方法。
（項目６６）
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前記眼の差分画像を表示することをさらに含む、項目６５に記載の方法。
（項目６７）
前記複数の分析プロセスが、前記複数の前処理された眼の画像の広域画像解析を含み、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５２に記載の方法。
（項目６８）
前記広域画像解析が、前記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、項目６７に記載の方法。
（項目６９）
前記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、項目６８に記載の方法。
（項目７０）
前記統合された量的な特徴を使用し、変性眼疾患により引き起こされる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、項目６８に記載の方法。
（項目７１）
前記予防が、遺伝子治療、細胞に基づいた治療、及び薬理療法の局所的な送達のうちの１つ以上の眼の与薬を実行することを含む、項目７０に記載の方法。
（項目７２）
（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のうちの１つ以上を実行するための認知技術によって前記統合された量的な特徴を処理することをさらに含む、項目６８に記載の方法。
（項目７３）
被検者の眼疾患を検出する方法であって、
ａ．前記被検者に対して蛍光剤を全身的に投与することであって、前記蛍光剤が、前記眼疾患を有する前記被検者からの細胞によって内在化され、前記内在化された薬剤が、前記細胞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、前記投与することと、
ｂ．アルゴリズムを使用し、前記蛍光発光を解析することであって、前記アルゴリズムが、
ｉ．前記被験者からの前記画像データから蛍光のパターンを検出することと、
ｉｉ．前記被験者からの前記画像データからの前記蛍光のパターンを、対照被検者からの蛍光のパターンに比較することと、
ｉｉｉ．前記被験者からの前記画像データが、前記対照被検者からの前記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、前記眼疾患を検出することと
を含む、前記解析することと
を含む、方法。
（項目７４）
前記細胞が、前記被験者の眼組織内で局所化される、項目７３に記載の方法。
（項目７５）
前記細胞が食細胞である、項目７３に記載の方法。
（項目７６）
前記細胞が、マクロファージ、網膜色素上皮細胞、又は光受容体である、項目７３に記載の方法。
（項目７７）
前記細胞がマクロファージであり、前記マクロファージが、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、又は抗原提示細胞である、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
前記内在化された薬剤が、前記投与してから少なくとも約２時間後に蛍光発光を生じさせる、項目７３に記載の方法。
（項目７９）
前記内在化された薬剤が、前記投与してから約７日間未満、蛍光発光を生じさせる、項目７３に記載の方法。
（項目８０）
前記蛍光のパターンが、超蛍光を含む、項目７３に記載の方法。
（項目８１）
前記蛍光のパターンが、低蛍光を含む、項目７３に記載の方法。
（項目８２）
前記蛍光剤が、近赤外色素である、項目７３に記載の方法。
（項目８３）
前記近赤外色素が、インドシアニングリーンである、項目８２に記載の方法。
（項目８４）
前記投与することが、眼の、眼球内の、硝子体の、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、項目７３に記載の方法。
（項目８５）
前記眼疾患が、乾性加齢黄斑変性（ＡＭＤ）、湿潤性ＡＭＤ、網状偽ドルーゼン、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、項目７３に記載の方法。
（項目８６）
前記眼疾患が、眼メラノーマ又は眼腫瘍である、項目７３に記載の方法。
（項目８７）
前記アルゴリズムが、１つ以上の特徴に基づいて前記画像データをセグメント化して、セグメント化された画像データを形成することをさらに含む、項目７３に記載の方法。
（項目８８）
前記１つ以上の特徴が、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、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選択される、項目８７に記載の方法。
（項目８９）
前記１つ以上の特徴が、超蛍光ドットを含む、項目８７に記載の方法。
（項目９０）
前記セグメント化された画像データを、その後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、項目８７に記載の方法。
（項目９１）
前記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、項目８７に記載の方法。
（項目９２）
前記セグメント化された画像データを患者危険因子、第２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、項目８７に記載の方法。
（項目９３）
前記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み、前記患者危険因子が、ドルーゼン、ＲＰＥ剥離、地図状萎縮、脈絡膜新生血管、遺伝単一塩基多型、コピー数多型、完全ゲノムシーケンシング、眼のバイオマーカー若しくは全身性バイオマーカー、又はその任意の組合せから選択される、項目８７に記載の方法。
（項目９４）
前記セグメント化された画像データを第２の画像診断法に比較することをさらに含む、項目８７に記載の方法。
（項目９５）
前記セグメント化された画像データを前記比較することが、前記セグメント化された画像データのデルタ解析を含む、項目９４に記載の方法。
（項目９６）
前記デルタ解析が、異なる臨床訪問中に前記被検者から取得された前記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、項目９５に記載の方法。
（項目９７）
前記デルタ解析が、複数の異なる画像診断法に対応する前記被験者から取得された前記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、項目９５に記載の方法。
（項目９８）
前記デルタ解析が、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、項目９５に記載の方法。
（項目９９）
前記第２の画像診断法は、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）、及びＯＣＴ血管造影法から選択される、項目９４に記載の方法。
（項目１００）
前記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み、前記機能モダリティが、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、項目８７に記載の方法。
（項目１０１）
前記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み、前記エピジェネティック因子が、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、又は既存の条件から選択される、項目８７に記載の方法。
（項目１０２）
前記アルゴリズムが、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、項目７３に記載の方法。
（項目１０３）
前記方法が、
ａ．前記画像データの登録及び正規化によって前記画像データを前処理することと、
ｂ．前記画像データを後処理することであって、
ｉ．出力画像データを生成するために前記画像データを変換することと、
ｉｉ．経時的に前記画像データのセグメントの変化を表示することと、
ｉｉｉ．前記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と
を含む、前記後処理することと
を含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０４）
前記アルゴリズムが、治療の診断、重症度分類、予後診断、又は治療選択をさらに含む、項目７３に記載の方法。
（項目１０５）
前記イメージング方法が、診断、予後診断、疾患の進行、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、項目７３に記載の方法。
（項目１０６）
前記イメージング方法が、前記眼疾患の検出及び治療のためのコンパニオン診断として使用される、項目７３に記載の方法。
（項目１０７）
前記被験者に治療を行うことをさらに含む、項目７３に記載の方法。
（項目１０８）
前記治療が、薬物又はその薬学的に受容可能な塩を前記被検者に投与することを含む、項目１０７に記載の方法。
（項目１０９）
前記投与することが、眼の、眼球内の、硝子体の、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、項目１０８に記載の方法。
（項目１１０）
通信媒体を介して結果を通信することをさらに含む、項目７３から１０９のいずれか１項に記載の方法。
（項目１１１）
失明性眼疾患について被験者を評価するための方法であって、
前記被験者に、網膜色素上皮（ＲＰＥ）細胞又はマクロファージによって内在化される蛍光化合物を全身的に投与することと、
前記蛍光化合物を投与してから少なくとも２４時間後に、前記被験者の眼（複数可）の前記ＲＰＥ層又はマクロファージの蛍光を検出することと、
拘束力のある眼疾患又はその病期を示す１つ以上の特徴について前記ＲＰＥ層又はマクロファージの蛍光パターンを評価することと
を含み、
前記蛍光パターンが、分類子アルゴリズムを使用し、失明性眼疾患の存在又は非存在又は病期又は種類について分類される
方法。
（項目１１２）
失明性眼疾患のための患者への治療を提供することをさらに含み、前記患者が、失明性眼疾患又はその進行を有していると判断される、項目１１１に記載の方法。
（項目１１３）
前記分類子アルゴリズムが、失明性眼疾患又はその病期を有する被検者を含む実験グループ、及び前記失明性眼疾患を有していないコンパレータグループについて決定された蛍光パターンを使用して訓練される、項目１１２に記載の方法。
（項目１１４）
前記分類子アルゴリズムが、パターン認識及び／又は集団化分析を使用し、訓練される、項目１１３に記載の方法。
（項目１１５）
前記分類子が、決定木、ロジスティック回帰、主成分分析、ナイーブベイズモデル、サポートベクトルマシンモデル、及び最近傍モデルから選択される１つ以上の分類方式を利用する、項目１１２又は１１３に記載の方法。
（項目１１６）
前記特徴が、任意選択で単一部分類子又は異常検出器アルゴリズムを使用し、機械学習によって決定される、項目１１１から１１５のいずれか１項に記載の方法。
（項目１１７）
前記蛍光パターン（複数可）が、緩い模様パターン、隙間がない模様パターン、ヒョウ柄パターン、灰色の染みパターン、オイルステインパターン、フィンガリングポテトパターン、弾痕パターン、及び大きい明るい点パターンを含む、項目１１１から１１６のいずれか１項に記載の方法。
（項目１１８）
前記パターンが、地図状萎縮、斑状皮膚萎縮症（ＭＡ）、又は脈絡膜新生血管の非存在下でのドルーゼン又は偽ドルーゼンの存在を示し、地図状萎縮又は脈絡膜新生血管のどちらの存在下でドルーゼン又は偽ドルーゼンの存在を示す、項目１１１から１１７のいずれか１項に記載の方法。
（項目１１９）
前記パターンが、地図状萎縮、斑状皮膚萎縮症、又は脈絡膜新生血管の非存在下でドルーゼン、偽ドルーゼン、魚形の病変、炎症性浸潤、網膜下液、可変的に形成された色素過剰の又は色素不足の部位の存在、非存在、退縮、又は範囲を示す、又は地図状萎縮、斑状皮膚移植症、又は脈絡膜新生血管のいずれかの存在下でドルーゼン、偽ドルーゼン、魚形の病変、炎症性浸潤、網膜下液、可変的に形成された色素過剰の又は色素不足の部位の存在を示す、項目１１１から１１８のいずれか１項に記載の方法。
（項目１２０）
前記パターンが、ドルーゼンの総数、ドルーゼンのサイズ、軟性融合性ドルーゼンの存在、色素沈着過度、ＲＰＥ剥離、色素沈着減少、低反射網膜下物質、超反射ドット、網膜下基底膜及び／又は基底線形沈着物を示す、項目１１１から１１８のいずれか１項に記載の方法。
例示的な実施形態の新規特徴は、添付の特許請求の範囲で特定性をもって説明される。特徴及び優位点のよりよい理解は、開示されるシステム及び方法の原理が活用される例示的な実施形態及び添付図面を説明する以下の発明を実施するための形態を参照することにより得られる。