【手続補正書】
【提出日】令和3年9月30日(2021.9.30)
【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】
医用イメージングデバイスのためのテストスクリプトを生成することを容易にするシステムであって、前記システムは、
１つ又は複数のイメージングデバイスにより行われる検査に関連するデータを含むフィールドログファイルを格納したフィールドログファイルデータベースと、
１つ又は複数のプロセッサと
を備え、前記１つ又は複数のプロセッサは、
前記フィールドログファイルデータベースに格納された前記フィールドログファイルを処理し、顕著なフィールド使用状況パターンを識別するマイニングモジュールと、
前記フィールドログファイルデータベースに格納された前記フィールドログファイルを処理することによって、将来のワークフローパターンを予測する予測モジュールと、
識別された前記顕著なフィールド使用状況パターン及び前記将来のワークフローパターンに少なくとも部分的に基づいて、イメージングデバイスのための少なくとも１つのテストスクリプトを生成及び実行するテストケース準備及び実行モジュールと
を実行する、システム。
【請求項２】
新しいフィールドログファイルを分析して、識別された前記顕著なフィールド使用状況パターンを更新するマイニングパターン更新モジュールと、
前記新しいフィールドログファイルを分析して、予測された前記将来のワークフローパターンを更新する予測パターン更新モジュールと
をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記マイニングモジュールはさらに、
各検査中に行われる並列のユーザインターフェース（ＵＩ）操作及びスキャンのシーケンスの観点から全ての検査を識別する、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記マイニングモジュールはさらに、
識別された検査をツリーのデータ構造で表して、検査の各スキャンが前記ツリー内のノードとして表され、あるスキャンから他のスキャンへの遷移が前記ツリー内のエッジとして表されるようにする、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
各ノードは、前記ツリーをポピュレートしている間に前記ノードが発生した回数のカウントを格納し、各検査の開始及び終了はそれぞれ、開始ノード及び終了ノードとして表される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記マイニングモジュールはさらに、
所与の検査についての前記終了ノードに対する前記所与の検査中に行われたＵＩ操作を格納し、
前記フィールドログファイルデータベースにおける全ての前記検査を用いて前記ツリーをポピュレートした後、各終了ノードに、前記フィールドログファイルデータベース内に存在しかつ前記終了ノードに対応する特定の検査のカウントを表す値を格納する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記マイニングモジュールはさらに、
最も一般的に使用される検査のセットを識別し、前記最も一般的に使用される検査のセットを、顕著な使用状況パターンとして提案し、
使用状況パターンの確率モデルを生成し、最も顕著なフィールド使用状況パターンを識別する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記予測モジュールはさらに、
入力層を受け取り、
前記入力層を第１の長・短期記憶（ＬＳＴＭ）層に密結合し、
前記第１のＬＳＴＭ層に対してドロップアウト関数を実行して、ネットワーク規則性を改善し、
第２のＬＳＴＭ層を前記第１のＬＳＴＭ層に密結合し、
前記第２のＬＳＴＭ層に対して前記ドロップアウト関数を実行し、
前記第２のＬＳＴＭ層をソフトマックス出力層に密結合する
ことによって、ＬＳＴＭニューラルネットワークを構築する、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記予測モジュールはさらに、長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワークを構築し、
入力テンソルＸを、等しいスキャン長の検査のバッチに分割し、
バッチスキャン長に合致するように前記ＬＳＴＭニューラルネットワークをロールオーバし、
出力テンソルｙを利用して損失を計算するカテゴリクロスエントロピ関数を実行し、
適応モーメント推定（ＡＤＡＭ）最適化関数を実行して各エポック中にネットワーク重みを更新する
ことによって前記ＬＳＴＭニューラルネットワークを訓練する、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
医用イメージングデバイスのための将来のワークフローパターンを予測する方法であって、前記方法は、
スキャンのシーケンスの観点から、複数の医用イメージングデバイスにより行われる全ての検査Ｅを識別するステップと、
将来のワークフローを予測するために長・短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワークモデルを構築するステップと、
全ての検査にわたって一意のスキャン名を収集することによって、スキャン名及びユーザインターフェース（ＵＩ）操作の辞書Ｄを生成するステップと、
辞書Ｄにおける検査Ｅの各辞書ワードのインデックスを識別することによって、検査Ｅのワンホットエンコーディングを生成するステップと、
前記辞書Ｄにおける複数のワードのそれぞれについての確率を決定するステップと、
決定された前記確率の関数として将来のワークフローを予測するステップと
を有する、方法。
【請求項１１】
複数のイメージングデバイスからのデータログファイルからの情報を使用してイメージングデバイスにおいて実行するためのテストケースを生成することを容易にするシステムであって、前記システムは、
ログファイルを生成する複数のイメージングデバイスと、
前記ログファイルを格納するログファイルデータベースと、
１つ又は複数のプロセッサと
を備え、前記１つ又は複数のプロセッサは、
前記イメージングデバイスにより行われるスキャン操作のシーケンスを含むワークフローを識別し、
識別された前記ワークフローにおける意図されない無効な使用状況パターン及び意図されない有効な使用状況パターンを識別し、
新しいスキャンプロダクト及びスキャンプロダクト更新の少なくとも一方のテストケースシーケンスを生成し、
前記新しいスキャンプロダクト及び前記スキャンプロダクト更新の少なくとも一方をテストするために、前記複数のイメージングデバイスのうちの１つ又は複数で実行するために前記テストケースシーケンスをスケジュールする、システム。
【請求項１２】
前記１つ又は複数のプロセッサはさらに、
順次操作の複数のシーケンスのそれぞれの発生の頻度を識別し、
前記順次操作を記述する条件付き確率ツリーを生成し、
識別された前記順次操作に対応する並列操作を識別し、
各順次操作について、前記順次操作に対応する識別された前記並列操作の使用状況分布情報を生成し、
識別された前記順次操作、対応する並列操作、条件付き確率ツリー、及び使用状況分布情報に基づいて、少なくとも１つのテストケースシーケンスを生成する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ又は複数のプロセッサはさらに、
識別された前記順次操作の前記頻度及びアイデンティティと、前記対応する並列操作と、前記条件付き確率ツリーと、前記使用状況分布情報とに関する情報を有するサマリを含む使用状況レポート及びパフォーマンスレポートを生成し、
前記使用状況レポート及び前記パフォーマンスレポートをリモートサーバに送信し、
識別された前記順次操作、前記対応する並列操作、及び前記条件付き確率ツリーに基づいて将来のワークフローを予測することによって、前記少なくとも１つのテストケースシーケンスを生成し、
検証のために前記少なくとも１つのテストケースシーケンスを提出する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記使用状況レポート及び前記パフォーマンスレポートは、条件付き確率分布情報に少なくとも部分的に基づいてフィールドサービス問題をトリアージするための情報を含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ又は複数のプロセッサは、使用状況分布情報に基づいて前記少なくとも１つのテストケースシーケンスを繰り返し更新し、前記少なくとも１つのテストケースシーケンスは、新しく導入されたスキャンプロトコル用のスキャンシーケンスである、請求項１１から１４のいずれか一項に記載のシステム。