A method and system for characterizing a tissue of interest includes acquiring and receiving multiple time-series data of fluorescent images, identifying one or more attributes of data relating to clinical characterization of the tissue, and the same cluster Classifying data into clusters based on one or more attributes so that the data in the clusters are more similar to each other in different clusters, where the clusters characterize the organization And including. The method and system further includes receiving data of the fluorescent image target time series, associating each of the plurality of sub-regions in the fluorescent image target time series with a corresponding cluster, and the fluorescent image target time series. Generating a target space map based on clusters corresponding to a plurality of sub-regions. The generated spatial map may then be used as an input for tissue diagnosis using supervised machine learning. [Selection] Figure 1対象の組織を特徴付けるための方法およびシステムは、蛍光イメージの複数の時系列のデータを取得し受信することと、組織の臨床的特徴付けに関するデータのひとつ以上の属性を特定することと、同じクラスタ内のデータ同士が異なるクラスタ内のデータ同士よりも互いに似ているものとなるように、ひとつ以上の属性に基づいて、データを、クラスタへ分類することであって、クラスタが組織を特徴付ける、分類することと、を含む。方法およびシステムはさらに、蛍光イメージの対象時系列のデータを受信することと、蛍光イメージの対象時系列における複数のサブ領域のそれぞれを、対応するクラスタと、関連付けることと、蛍光イメージの対象時系列において複数のサブ領域に対応するクラスタに基づいて、対象空間マップを生成することと、を含む。生成された空間マップは、次いで、教師付き機械学習を用いた組織診断の入力として用いられてもよい。【選択図】図１
