(57)【要約】  画像データを視覚化するためのアプリケーションの処理時間を短縮するコンピュータ実装された方法４０であって、該アプリケーションは、ユーザにより選択可能な複数のアプリケーションの１つであり、該複数のアプリケーションのそれぞれは、該画像データを事前処理するための事前処理アルゴリズムを有する。該方法は、該画像データから特徴ベクトル、メタデータ及び／又は該画像データと関連する付加的なデータを抽出し、該特徴ベクトルを機械学習されたモデルへの入力として供給し、該機械学習されたモデルからの出力として、該事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信することにより、ユーザによるアプリケーションの選択に応じて、該事前処理アルゴリズムのうちのどの１つが実行されるべきかを予測するステップを有し、該方法は更に、該アルゴリズム識別子を用いて該事前処理アルゴリズムを選択し（４２）、選択された事前処理アルゴリズムを得るステップと、前記選択された事前処理アルゴリズムを用いて該画像データを事前処理する（４３）ステップと、を有する。
2019505921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを視覚化するためのアプリケーションの処理時間を短縮するコンピュータ実装された方法であって、前記アプリケーションは、ユーザにより選択可能な複数のアプリケーションの１つであり、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記画像データを事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記方法は、
前記画像データから特徴ベクトル、メタデータ及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータを抽出し、
前記特徴ベクトルを機械学習されたモデルへの入力として供給し、
前記機械学習されたモデルからの出力として、前記事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信
することにより、アプリケーションの選択に応じて、前記事前処理アルゴリズムのうちのどの１つが実行されるべきかを予測するステップを有し、
前記方法は更に、
前記アルゴリズム識別子を用いて前記事前処理アルゴリズムを選択し、選択された事前処理アルゴリズムを得るステップと、
前記選択された事前処理アルゴリズムを用いて前記画像データを事前処理するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記画像データはＤＩＣＯＭ画像データであり、前記メタデータはＤＩＣＯＭ画像データのＤＩＣＯＭヘッダであり、前記特徴ベクトルを抽出するステップは、前記ＤＩＣＯＭヘッダからＤＩＣＯＭテキストタグを抽出するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＤＩＣＯＭテキストタグはフリーテキストのＤＩＣＯＭタグであり、前記特徴ベクトルを抽出するステップは、前記フリーテキストのＤＩＣＯＭタグを処理して、処理されたＤＩＣＯＭテキストタグのセットを得るステップを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴ベクトルを抽出するステップは、ランダムフォレスト機械学習手法を用いて、前記処理されたＤＩＣＯＭテキストタグのセットから前記特徴ベクトルを生成するステップを有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記機械学習されたモデルは、機械学習システムにより生成される、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記機械学習システムは、特徴ベクトルを入力ベクトルとして用い、少なくとも１つのアルゴリズム識別子を出力ベクトルとして受信することにより、機械学習されたモデルを構築するよう構成された機械学習エンジンを有し、前記特徴ベクトルは、前記画像データ、メタデータ及び／又は前記画像データに関連する付加的なデータから抽出される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴ベクトルは、単一の画像保存及び通信システムからの前記画像データ、メタデータ及び／又は前記画像データに関連する付加的なデータから抽出される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
処置アルゴリズムは、前記画像データを変更されないままとするよう構成された、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法をプロセッサに実行させるよう構成された命令を表す非持続型又は持続型データを有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１０】
画像を可視化するためのアプリケーションの処理時間を短縮するよう構成された装置であって、前記アプリケーションは、ユーザにより選択可能な複数のアプリケーションの１つであり、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記画像データを事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記装置は、
前記画像データ、メタデータ、及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータにアクセスするよう構成された、入力インタフェースと、
前記複数のアプリケーションを表すアプリケーションデータ、及び命令のセットを表す命令データを有する、メモリと、
前記入力インタフェース及び前記メモリと通信し、前記命令のセットを実行するよう構成された、プロセッサと、
を有し、前記命令のセットは、前記プロセッサにより実行されたときに、ユーザによるアプリケーションの選択に応答して、
前記画像データから特徴ベクトル、メタデータ及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータを抽出し、
前記特徴ベクトルを、前記メモリにおいてモデルデータとして保存された機械学習モデルへの入力として供給し、
前記機械学習モデルからの出力として、前記事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信
することにより、前記事前処理アルゴリズムのうちどれが実行されるべきであるかを前記プロセッサに予測させ、前記命令のセットは更に、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記アルゴリズム識別子を用いて前記事前処理アルゴリズムを選択し、選択された事前処理アルゴリズムを取得させ、
前記選択された事前処理アルゴリズムを用いて前記画像データを事前処理
させる、装置。
【請求項１１】
ワークステーション又は撮像装置である、請求項１０に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを事前処理するための装置及びコンピュータ実装される方法に関する。本発明は更に、プロセッサシステムに該方法を実行させるための命令を有するコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。本発明はまた、該装置を有するワークステーション又は撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を表示する準備として画像データを処理することは、良く知られている。画像データは、例えば画像のコントラストを改善するため、又は画像の一部を強調又は選択するためのような、種々の態様で画像を強調するために処理され得る。いわゆる高度視覚化（ＡＶ）アプリケーションは、例えば画像操作のための、より高度な画像処理を実現する。医療用途においては例えば、高度視覚化は、３Ｄビュー又はスライスビューを提供し得、又は測定データを提供し得る。ここで「高度（advanced）」なる語は、改善されたは付加的な機能を提供するため、標準的な画像保存及び通信システム（ＰＡＣＳ）ビューアから、視覚化アプリケーションを区別するために用いられる。例えば、医師は、身体の一部のビューの特定のセットを生成したいと欲し得、これらビューの幾つかにおけるコントラストを改善及び／又は色を変更したいと欲し得る。斯かる場合においては、医師は、画像データの単一のセットについて２つ以上の高度視覚化アプリケーションを用いて、２つ以上の高度視覚化ビューを生成し得る。
【０００３】
国際特許出願公開WO2014/174461（フィリップス社、ここで本明細に組み込まれたものとする）は、基本的な視覚化アプリケーションを用いて表示された画像検査の視覚的コンテキストを捕捉するステップと、該画像検査を特定するステップと、該画像検査を視覚化計算システムにロードするステップと、高度視覚化アプリケーションを起動するステップと、を含む、画像視覚化の方法を開示している。国際特許出願公開WO2014/174461においては、高度視覚化アプリケーションは、計算システムに一般的でない及び／又は基本的な視覚化アプリケーションの一部ではない画像閲覧及び／又は画像操作機能を持つアプリケーションとして記載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
高度視覚化アプリケーションを用いる場合、斯かるアプリケーションが一般に非常に多くの計算を含み、従ってかなりの処理時間を要するという問題が生じる。幾つかの高度視覚化アプリケーションは、画像データの処理を最初に実行し、それ故完全に動作状態となる前に起動から長い時間を要し得る。画像データの単一のセットのビューを生成するために２つ以上の高度視覚化アプリケーションが用いられるべき場合には、アプリケーションの起動の際に実行される処理によりもたらされる遅延が増大する。欧州特許出願EP2172860は、画像検査における臨床画像の表示のためのハンギングプロトコル（hanging protocol）を決定する方法を開示している。ハンギングプロトコルは一般に、画像保存及び通信システム（ＰＡＣＳ）における閲覧のため画像を構成するための動作のセットである。欧州特許出願EP2172860の方法は、画像検査の高レベル特性と低レベル特性との組み合わせに基づいて画像検査を分類すること、及び該分類に基づいて画像検査についてのハンギングプロトコルを決定することと、を含む。欧州特許出願EP2172860は、高度視覚化アプリケーションに関するものではなく、斯かるアプリケーションを起動するときの長い遅延に対する解決方法は提供しない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の目的は、高度視覚化アプリケーション及び同様の画像データを視覚化するためのアプリケーションが、より迅速に利用可能となることを可能とする、方法及び装置を提供することにより、当該問題を解決することにある。従って、本発明は、画像データを視覚化するためのアプリケーションの処理時間を短縮するコンピュータ実装された方法であって、前記アプリケーションは、ユーザにより選択可能な複数のアプリケーションの１つであり、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記画像データを事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記方法は、
前記画像データから特徴ベクトル、メタデータ及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータを抽出し、
前記特徴ベクトルを機械学習モデルへの入力として供給し、
前記機械学習モデルからの出力として、前記事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信
することにより、アプリケーションの選択に応じて、前記事前処理アルゴリズムのうちのどの１つが実行されるべきかを予測するステップを有し、
前記方法は更に、
前記アルゴリズム識別子を用いて前記事前処理アルゴリズムを選択し、選択された事前処理アルゴリズムを得るステップと、
前記選択された事前処理アルゴリズムを用いて前記画像データを事前処理するステップと、
を有する方法を提供する。画像データを事前処理することにより、実際の高度視覚化処理により必要とされる処理が低減され、高度視覚化アプリケーションの起動時の事前処理が回避され、斯くして起動時間を著しく短縮する。しかしながら、事前処理アルゴリズム（又は事前処理アプリケーション）のセットが利用可能である場合には、どの事前処理アルゴリズムを用いるかが決定される必要がある。典型的には、特定の高度視覚化アプリケーションについて、特定の事前処理アルゴリズムが必要とされるが、単一の事前処理アルゴリズムが幾つかの高度視覚化アプリケーションに対して適切なものとなり得る。しかしながら、特定の事前処理アルゴリズムの要件は、高度視覚化アプリケーションを起動する十分前に事前処理アルゴリズムを選択することを必要とする。
【０００６】
事前処理アルゴリズムを選択することは、例えば操作者によりどの高度視覚化アルゴリズムが選択されるかを予測し、特定の高度視覚化アルゴリズムに関連する事前処理アルゴリズムを選択することに相当し得ることに、留意されたい。
【０００７】
少なくとも１つの事前処理アルゴリズム又はアプリケーションを選択する際に機械学習モデルを用いることにより、選択処理が簡便且つ高速に為されるようになり、時間を節約できる。機械学習モデルは、事前処理されるべき画像データ、又は関連する（画像データに関連する）メタデータに基づいて、少なくとも１つの提案を提供するよう構成されても良い。更に詳細には、機械学習モデルを用いることは、画像データ、（画像データに関連する）メタデータ及び／又はいずれかの付加的な（画像データに関連する）情報（例えば放射線レポート又は医療記録）を、機械学習モデルに供給し、該機械学習モデルから提案を受信することを含み得る。
【０００８】
一実施例においては、該機械学習モデルは、ユーザに提示される選択提案を提供する。更に詳細には、アルゴリズム識別子を用いて事前処理アルゴリズムを選択することは更に、
前記アルゴリズム識別子をユーザに提示すること、
前記ユーザからユーザ入力を受信すること、及び
前記ユーザ入力を事前処理アルゴリズムのセットに供給し、前記ユーザ入力に対応する事前処理アルゴリズムを開始すること
を有し得る。
【０００９】
即ち、機械学習システムは、選択を提案するが、実際の選択はユーザに委ねる。当該実施例は、事前処理アルゴリズムの機械により補助された選択を提供する。ユーザ入力は、提示されたアルゴリズム識別子の承認又は拒絶となり得る。承認の場合には、事前処理アルゴリズムのセットに供給されたユーザ入力は、ユーザに提示されたアルゴリズム識別子を含み得る。拒絶の場合には、事前処理アルゴリズムのセットに供給されたユーザ入力は、ユーザに供給された他のアルゴリズム識別子を含み得る。従って、事前処理アルゴリズムのセットにユーザ入力を供給し、該ユーザ入力に対応する事前処理アルゴリズムを開始することは、提示されたアルゴリズム識別子を供給すること、又はユーザにより選択された代替のアルゴリズム識別子を供給すること、を含み得る。
【００１０】
他の実施例においては、該機械学習モデルは、選択を提供する。更に詳細には、アルゴリズム識別子を用いて事前処理アルゴリズムを選択することは、事前処理アルゴリズムのセットにアルゴリズム識別子を供給して、該識別子に対応する事前処理アルゴリズムを開始することを更に有しても良い。即ち、本実施例においては、該選択処理は完全に自動化されることができ、人間の介入を必要としない。
【００１１】
該機械学習モデルは、機械学習システムにより、好適には動的に監督される機械学習システムにより、生成されることが好ましい。該動的に監督される機械学習システムは、特定のサイトの画像データ（例えば特定の病院の画像データ）から学習することができ、当該特定のサイトの画像データにおける時間経過に伴う変化に適応することができる。これに対し、オフラインにおいては、機械学習モデルは、全ての関連するサイトについて１度学習させられ、特定のサイトに適応させられない。異なるサイト間（例えば異なるプロトコル、異なる言語及び／又は異なるスキャナ）の画像データにおける可変性のため、動的なシステムが典型的には好適である。
【００１２】
一実施例においては、該機械学習システムは、入力ベクトルとして特徴ベクトルを用い、出力ベクトルとして少なくとも１つのアルゴリズム識別子を受信することにより、機械学習されたモデルを構築するよう構成された、機械学習エンジンを有し、ここで該特徴ベクトルは、画像データ、メタデータ及び／又は画像データに関連する付加的なデータから抽出される。機械学習されたモデルを構築するよう構成された機械学習エンジンを用いることにより、少なくとも１つの事前処理アルゴリズムの選択を容易化するために適切なモデルが提供され得る。
【００１３】
特徴ベクトルは、単一の画像保存及び通信システムからの画像データ、メタデータ及び／又は画像データに関連する付加的なデータから抽出されても良い。即ち、特徴ベクトル、それ故機械学習されたモデルは、例えば単一の病院又は病院の群の画像保存システムのような、単一の画像保存システムに関連しても良い。このことは、ローカルの画像データに基づく専用の機械学習モデルを提供することを可能とする。
【００１４】
画像データは、医療画像に関連しても良く、このときメタデータは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication In Medicine）データ、テキストデータ、テキストメタデータ、及び／又は患者関連の情報のうち少なくとも１つを有しても良い。ＤＩＣＯＭデータは、ＤＩＣＯＭヘッダを含み得る。一実施例においては、少なくとも１つの事前処理アルゴリズムを選択することは、ＤＩＣＯＭヘッダのようなＤＩＣＯＭデータから特徴ベクトルを抽出することを有しても良い。更なる実施例においては、特徴ベクトルは、ＤＩＣＯＭヘッダのようなＤＩＣＯＭデータと同一であっても良い。更に他の実施例においては、特徴ベクトルは、画像又は画像のセットに関連するテキストデータと同一であっても良いし、又は画像又は画像のセットに関連するテキストメタデータと同一であっても良い。
【００１５】
本発明はまた、画像データを処理する方法を提供し、該方法は、以上に説明されたような画像データを事前処理するステップと、前記事前処理された画像データを高度視覚化処理するステップと、を有する。更に詳細には、本発明は、画像データを処理する方法を提供し、該方法は、機械学習モデルにより選択された事前処理アルゴリズムを用いて、画像データを事前処理する方法を実行するステップと、高度視覚化処理アプリケーションを用いて前記事前処理された画像データを更に処理するステップと、を有する。該方法は、ユーザ入力を受信するステップと、前記機械学習モデルにより選択された第１の事前処理アルゴリズムがユーザ入力に合致しない場合に、ユーザ入力により選択された第２の事前処理アルゴリズムを用いるステップを有しても良い。
【００１６】
事前処理アルゴリズムは、高度視覚化処理アプリケーションが開始される前に開始されることに留意されたい。好適には、高度視覚化処理アプリケーションは、事前処理アルゴリズムが終了した後に開始される。しかしながら、事前処理アルゴリズムが依然として動作している間に、高度視覚化処理アプリケーションを開始することも可能であり、このことは全体の処理時間の短縮に帰着し得る。以上に説明されたように、開始された事前処理アルゴリズムが、ユーザにより開始された高度視覚化アプリケーションと合致しない場合、別の事前処理アルゴリズムが自動的に開始されても良い。当該別の即ち第２の事前処理アルゴリズムは、ユーザ入力に応答して自動的に開始されても良い。
【００１７】
幾つかの実施例においては、事前処理アルゴリズムは、画像データを変更しないままとするよう構成されても良い。即ち、事前処理アルゴリズムのセットの少なくとも１つの事前処理アルゴリズムは、画像データを変更しないよう構成される。斯かる「ヌル（null）アルゴリズム」は、事前処理アルゴリズムが必要とされない場合、又は特定の時点において事前処理リソースが利用可能でないか若しくは十分な事前処理リソースが利用可能でない場合に、用いられても良い。画像データを不変のままとする「ヌルアルゴリズム」を用いることは、画像データに全く事前処理を行わないことに対応する。実際には、斯かる実施例においては、本発明の方法は、事前処理アルゴリズムが画像データに対して適用されるべきか否かを決定し、事前処理アルゴリズムが適用されるべき場合には、どの事前処理アルゴリズムが適用されるべきかを決定し、事前処理アルゴリズムが適用されるべきではない場合には、事前処理アルゴリズムの適用を省略する方法であると言うことができる。
【００１８】
本発明は更に、以上に説明された方法をプロセッサが実行することを可能とする命令を有する、ソフトウェアプログラム製品を提供する。該ソフトウェアプログラム製品は、ＤＶＤ又はＵＳＢスティックのような有形の担体に保存されても良い。代替としては、該ソフトウェアプログラム製品は、サーバに保存されても良く、該サーバからインターネットを用いてダウンロードされても良い。該ソフトウェアプログラム製品は、サーバ、撮像装置及び／又は監視装置のような装置のプロセッサにより実行されることができるソフトウェア命令を含む。該ソフトウェアプログラム製品は代替として、以上に説明された方法をプロセッサに実行させるよう構成された命令を表す非持続性又は持続性のデータを有する、コンピュータ読み取り可能な媒体として記載され得る。
【００１９】
本発明は更に、  画像を可視化するためのアプリケーションの処理時間を短縮するよう構成された装置であって、前記アプリケーションは、ユーザにより選択可能な複数のアプリケーションの１つであり、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記画像データを事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記装置は、
前記画像データ、メタデータ、及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータにアクセスするよう構成された、入力インタフェースと、
前記複数のアプリケーションを表すアプリケーションデータ、及び命令のセットを表す命令データを有する、メモリと、
前記入力インタフェース及び前記メモリと通信し、前記命令のセットを実行するよう構成された、プロセッサと、
を有し、前記命令のセットは、前記プロセッサにより実行されたときに、ユーザによるアプリケーションの選択に応答して、
前記画像データから特徴ベクトル、メタデータ及び／又は前記画像データと関連する付加的なデータを抽出し、
前記特徴ベクトルを、前記メモリにおいてモデルデータとして保存された機械学習モデルへの入力として供給し、
前記機械学習モデルからの出力として、前記事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信
することにより、前記事前処理アルゴリズムのうちどれが実行されるべきであるかを前記プロセッサに予測させ、前記命令のセットは更に、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記アルゴリズム識別子を用いて前記事前処理アルゴリズムを選択し、選択された事前処理アルゴリズムを取得させ、
前記選択された事前処理アルゴリズムを用いて前記画像データを事前処理
させる、装置を提供する。
【００２０】
該装置は、以上に説明された方法と同様の利点を持つ。該装置は更に、事前処理アルゴリズムを保存し、選択情報に応答して保存された事前処理アルゴリズムを取得するよう構成された記憶ユニット、及び／又は、ユーザからの選択入力を受信し、前記選択入力を前記選択情報と組み合わせてアルゴリズムを選択するための選択ユニットを有する。該装置は、ワークステーション又は撮像装置であっても良い。
【００２１】
本発明は更に、高度視覚化処理装置と、以上に説明された処理時間を短縮するよう構成された装置と、を有する画像処理システムを提供する。該画像処理装置は更に、画像データを保存するための記憶装置と、画像データを表示するための表示装置と、を有しても良い。
【００２２】
上述した本発明の実施例、実装及び／又は任意の態様の２つ以上が、有用であると考えられるいずれかの態様で組み合わせられ得ることは、当業者には理解されるであろう。
【００２３】
該コンピュータ実装される方法の説明された変更及び変形に対応する、ワークステーション、画像装置、システム及び／又はコンピュータプログラム製品の変更及び変形は、本明細に基づいて当業者により実行されることができ、その逆も成り立つ。
【００２４】
本発明は、図面において示された実施例を参照しながら、以下に更に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明による画像処理システムの実施例を模式的に示す。
【図２】本発明による画像データを事前処理するための装置の実施例を模式的に示す。
【図３（Ａ）】本発明において用いられ得る機械学習システムの学習フェーズの実施例を模式的に示す。
【図３（Ｂ）】本発明において用いられ得る機械学習システムの分類フェーズの実施例を模式的に示す。を示す。
【図４（Ａ）】本発明による方法の実施例を模式的に示す。
【図４（Ｂ）】本発明による方法の実施例を模式的に示す。
【図５】本発明の方法をプロセッサが実行することを可能とするソフトウェアプログラム製品の実施例を模式的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明は、画像データの高度視覚化処理が、高度視覚化処理の準備段階において画像データを事前処理することによって、より迅速に実行されること、及び事前処理されるべき画像データに基づいて１つ以上の事前処理アルゴリズムをユーザが選択することを支援すること、を可能とする。この目的のため、本発明は、事前処理アルゴリズムの選択を支援するため、機械学習システムにより提供される機械学習モデルを用いる。
【００２７】
高度視覚化は、本分野において良く知られた語であり、基本的な可視化においては見出されない画像閲覧及び／又は画像操作能力を含み得る。高度視覚化（ＡＶ）は一般に、画像データに特定のアルゴリズムを適用した結果である、画像に関連する付加的なデータを生成する。従って、高度視覚化の幾つかの形態が、画像に関連する付加的なデータを生成するための付加的な処理を利用する或るタイプの画像処理として記載され得る。該付加的なデータは、ユーザが、更なる情報を見ること及び／又は画像中のアイテムをより効果的に測定することを可能とし得る。
【００２８】
本明細において言及される事前処理は、実際の高度視覚化処理、後続する高度視覚化処理のための画像データのいずれかの準備、又はその両方を含み得る。いずれの場合においても、事前処理は、高度視覚化処理が利用される場合の処理時間を節約するよう機能する。
【００２９】
本発明による画像処理システムが、図１に模式的に示されている。図１の画像処理システム１は、画像データ記憶装置１０、事前処理装置２０、処理装置３０、及び表示装置４０を有する。画像処理システム１は、本実施例においてはスキャン装置２に接続されて示されている。
【００３０】
スキャン装置又はスキャナ２は、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）スキャナ、ＭＲ（磁気共鳴）スキャナ、Ｘ線スキャナ又はその他のいずれかの適切なタイプのスキャナであっても良い。幾つかの実施例においては、画像データはカメラにより生成されても良い。スキャン装置２は、スキャン回数のようなメタデータを生成し、いずれかのメタデータを画像データに関連付けても良い。メタデータ及び／又は患者記録のようないずれかの付加的なデータはまた、病院コンピュータシステム又はＲＩＳ（放射線情報システム）若しくはＥＭＲ（電子医療記録）のようなその他のシステムといった、他のデータ源（図１には図示されていない）から導出されても良い。
【００３１】
画像データ記憶装置１０は、スキャン装置２又はその他のデータ源から受信された画像データ並びに関連するメタデータ及び付加的なデータを保存し、画像データ及び関連するメタデータ及び／又は付加的なデータを事前処理装置２０に供給するよう構成される。
【００３２】
図２を参照しながら以下に更に詳細に議論される事前処理装置２０は、画像データ記憶装置１０から画像データ及び関連するデータを受信し、適切な事前処理アルゴリズムを用いることにより該受信された画像データを事前処理するよう構成される。本発明によれば、該適切な事前処理アルゴリズムは、機械学習されたモデルの支援により、事前処理アルゴリズムのセットから選択される。
【００３３】
ＡＶ（高度視覚化）処理装置３０は、図１に示された表示装置４０のような表示装置における描画のための画像データを準備する、高度視覚化処理又はその他のタイプの画像データ処理のために構成されても良い。医療の分野においては、ＡＶ処理は、身体部分の測定値、身体又は身体の一部の３次元ビュー、及びその他の有益な情報を提供することができる。しかしながら、ＡＰ処理アプリケーションは一般に、高速なワークステーション上であっても、時間を消費する大量の処理を必要とする。幾つかのＡＶアプリケーションは、該ＡＶアプリケーションのための画像データを準備するための特定のアルゴリズムを事前に実行することを必要とする。このことは、実際のＡＶアプリケーションが開始できるようになる前の、長い待ち時間に帰着し得る。
【００３４】
この遅延を短縮するため、本発明は、機械学習されたモデルの支援により選択された事前処理アルゴリズムを用いることによる、画像データの事前処理を提供する。このことは、図２を参照しながら更に説明される。
【００３５】
図２において、図１に示された事前処理装置２０の実施例が、更に詳細に示されている。図２の実施例は、選択ユニット２１、事前処理ユニット２２、モデルユニット２３、アルゴリズム記憶ユニット２４、及び特徴抽出ユニット２５を有するよう示されている。事前処理ユニット２２は、図１に示される画像データ記憶ユニット１０のようないずれかの先行するユニットから画像データを受信するよう構成される。特徴抽出ユニット２５もまた、先行するユニットから画像データ及びいずれかの関連するメタデータを受信するよう構成される。更に詳細には、特徴抽出ユニット２５は、画像データ及び／又はいずれかの関連するデータから特徴ベクトルを抽出し、当該特徴ベクトルを入力としてモデルユニット２３に保存された機械学習されたモデルに供給するよう構成されても良い。
【００３６】
図２の実施例に対する代替実施例は、以下の装置であっても良い。ここでは、抽出ユニット、モデルユニット、選択ユニット及び／又は事前処理ユニットの機能は、プロセッサにより実行されても良い。該装置は、画像データ、メタデータ及び／又は画像データに関連する付加的なデータにアクセスするよう構成された入力インタフェースを有しても良い。例えば、該入力インタフェースは、該装置が接続された又は該装置が含まれる病院情報システム（ＨＩＳ）の画像保存及び通信システム（ＰＡＣＳ）に対するネットワークインタフェースであっても良い。一般的に、該入力インタフェースは、ローカルエリアネットワーク又は例えばインターネットのようなワイドエリアネットワークに対するネットワークインタフェース、内部又は外部データ記憶部に対する記憶部インタフェース、等のような、種々の形態をとり得る。
【００３７】
該装置は、内部データ通信を介して入力インタフェースと内部的に通信するよう構成されたプロセッサと、内部データ通信を介して該プロセッサによりアクセス可能なメモリと、を有しても良い。該メモリは、複数のアプリケーションを表すアプリケーションデータ、及び命令のセットを表す命令データを有しても良い。該プロセッサは、該装置の動作の間、画像データ、メタデータ及び／又は画像データに関連する付加的なデータから特徴ベクトルを抽出することにより、複数のアプリケーションのうちどれがユーザによって選択されるかを予測し、該特徴ベクトルを入力として機械学習されたモデルに供給するよう構成されても良く、このとき該機械学習されたモデルは、メモリにモデルデータとして保存され、また該機械学習されたモデルからの出力として、アプリケーションを識別するアプリケーション識別子を受信するよう構成されても良い。該命令のセットは更に、プロセッサにより実行されるときに、該プロセッサに、該アプリケーション識別子を用いて該アプリケーションに関連する処理アルゴリズムを選択させ、該選択された処理アルゴリズムを用いて画像データを事前処理させても良い。
【００３８】
以上に説明された装置は、ワークステーション又は撮像装置のような装置として実施化されても良く、又は斯かる装置において実施化されても良い。該装置又は機器は、適切なソフトウェアを実行する（マイクロ）プロセッサを有しても良い。該装置又は機器のプロセッサはそれぞれ、これらの（マイクロ）プロセッサの１つ以上により実施化されても良いし、又は同じ（マイクロ）プロセッサにより実施化されても良い。該装置の機能を実装するソフトウェアは、例えばＲＡＭのような揮発性メモリ又はフラッシュのような不揮発性メモリといった、対応するメモリにダウンロード及び／又は保存されたものであっても良い。代替としては、該装置のプロセッサは、例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような、プログラム可能なロジックの形で実装されても良い。入力インタフェースは、該装置又は機器のそれぞれのインタフェースにより実装されても良い。一般的に、本明細において記載される装置の各ユニットは、回路の形で実装されても良い。該装置はまた、例えば種々の装置又は機器を含む、分散された態様で実装されても良いことに留意されたい。
【００３９】
一実施例においては、特徴の処理及び抽出のために、バッグオブワーズ（Bag-of-Words）データ表現が用いられても良い。しかしながら、本発明はそのように限定されるものではなく、他の方法が代わりに用いられても良い。
【００４０】
モデルユニット２３の機械学習されたモデルは、画像クラスの利用可能なセットの画像データのクラスを識別する、画像データ分類識別子を出力として生成する。該画像データ分類識別子は、選択ユニット２１に送られる。受信された画像データ分類識別子に応答して、選択ユニット２１は、アルゴリズム識別子を生成し、当該アルゴリズム識別子を記憶ユニット２４に送る。選択ユニット２１はそれ故、画像データ分類識別子をアルゴリズム識別子にマッピングする。幾つかの実施例においては、モデルユニット２３の機械学習されたモデルは既にアルゴリズム識別子を生成していても良く、この場合には選択ユニット２１の機能は、ユーザインタラクションを許容することに制限され得ることに留意されたい。更に、分類方法は、例えばランダムフォレスト、ＳＶＭ（サポートベクトルマシン）、ニューラルネットワーク、ブースティング型の分類方法、又はこれら分類方法の２つ以上の組み合わせを含み得ることに、留意されたい。しかしながら、本発明はこれらの分類方法に限定されるものではないことは、理解されるであろう。
【００４１】
幾つかの実施例においては、選択ユニット２１は、ユーザ入力即ちユーザ選択情報を受信するよう構成される。当該ユーザ入力は、選択ユニット２１により生成されユーザに提案として提示されたアルゴリズム識別子（又は画像データ分類識別子）を許可又は拒絶することに限定されても良い。提案を提供するため、選択ユニット２１は、アルゴリズム識別子（又は画像データ分類識別子）を表示する表示画面を備えられても良い。
【００４２】
ユーザは、選択の提案（即ちアルゴリズム識別子及び／又は画像データ分類識別子）を承認しても良いし、又は別のアルゴリズム識別子又はそれと同等のものを入力することにより当該選択提案を却下しても良い。幾つかの実施例においては、選択ユニット２１は、例えば２つ又は３つの選択提案のように、１つよりも多い選択提案を提示し、そこからユーザが１つを選択しても良い。複数の選択提案は特に、機械学習されたモデルの出力が決定的でない場合に提供されても良い。選択提案は、機械学習されたモデルにより提供されるそれぞれの確実性レベルとともにユーザに提示されても良い。
【００４３】
選択ユニット２１がユーザ入力を受信するように構成されていない実施例においては、アルゴリズム選択は完全に自動であっても良いことに留意されたい。
【００４４】
記憶ユニット２４は、受信されたアルゴリズム識別子を用いて、記憶ユニット２４に保存された事前処理アルゴリズムのセットから適切な事前処理アルゴリズムを選択する。記憶ユニット２４は次いで、該選択された事前処理アルゴリズムを、該選択された事前処理アルゴリズムを用いることによる画像処理データの事前処理のため事前処理ユニット２２に送る。次いで、事前処理された画像データが、ＡＶ処理ユニット（図１における３０）又はその他のいずれかの適切な画像データ処理ユニットに送られる。
【００４５】
本発明による事前処理ユニット２０は、画像データを事前処理すること、及び、画像データ及び／又は画像メタデータ及びＤＩＣＯＭ（digital imaging and communications in medicine）データのようないずれかの関連するデータに基づいて適切な事前処理アルゴリズムを選択すること、が可能である。利用され得るＤＩＣＯＭデータは、ＤＩＣＯＭヘッダを含み得る。画像メタデータは、テキストデータ及び／又はテキストメタデータを含み得る。
【００４６】
幾つかの実施例においては、事前処理ユニット２２は、画像データの単一のセットに２つ以上の事前処理アルゴリズムを適用すること、及び２つ以上の事前処理された画像データのセットをバッファリングすること、が可能であっても良い。画像データのセットの１つに対して実行された事前処理が後続するＡＶ処理に合致する場合、事前処理された画像の当該セットはＡＶ処理のために利用され、他のセットは破棄される。画像データのセットに後続するＡＶ処理に合致するものがない場合には、全てのセットが破棄される。
【００４７】
上述したように、事前処理アルゴリズムは、画像データを変更されないまま残すように構成されても良い。即ち、事前処理アルゴリズムのセットの少なくとも１つの事前処理アルゴリズムは、画像データを変更しないよう構成されても良い。斯かる「ヌルアルゴリズム」は、事前処理が必要とされない場合、又は特定の時点において事前処理リソースが利用可能でないか又は十分な事前処理リソースが利用可能でない場合に、用いられても良い。データを変更されないまま残す「ヌルアルゴリズム」を利用することは、画像データを全く事前処理しないことに相当することは、理解されるであろう。実際には、斯かる実施例においては、本発明の方法は、事前処理アルゴリズムが画像データに対して適用されるべきか否かを決定し、事前処理アルゴリズムが適用されるべき場合には、どの事前処理アルゴリズムが適用されるべきかを決定する方法であると言うことができる。
【００４８】
事前処理アルゴリズムは、事前処理ソフトウェアアプリケーションにより実行され、アルゴリズム及びアプリケーションなる語は一般的に、本明細において交換され得ることに留意されたい。また、事前処理なる語は、実際の処理の前に、実際の処理の準備において実行される処理に関することに留意されたい。
【００４９】
図３Ａ及び３Ｂは、本発明において用いられる学習フェーズ及び分類フェーズの実施例を模式的に示す。機械学習されるモデルの学習は、好適には教師あり学習である。
【００５０】
モデルの学習は、図３Ａに模式的に示されている。モデル学習方法の例３０Ａは、該方法が開始される開始ステップ３１Ａを有する。適切な事前処理アルゴリズム及び／又は関連する分類により構築された生のデータ及び「正解データ」がステップ３２Ａにおいて用いられ、特徴ベクトルが生のデータから抽出される。該生のデータは、画像データ、画像メタデータ、及び／又は画像データに関連する付加的なデータを有しても良い。画像データは、例えばＭＲＩ（磁気共鳴撮像）スキャンのような医療スキャンの間に生成された画像といった、医療画像データであっても良い。
【００５１】
特徴ベクトルは、特徴のリストとしてモデルに送られる。ステップ３３Ａにおいて、機械学習を用いてモデルが生成される。機械学習されたモデルが得られると、該方法はステップ３４Ａにおいて終了する。
【００５２】
機械学習されたモデルが得られると、図３Ｂに模式的に示されるように、該モデルは画像データを分類するために用いられることができる。図３Ｂに示された画像分類方法の例３０Ｂは、方法が開始される開始ステップ３１Ｂを有する。ステップ３２Ｂにおいて、新たなデータ（図３Ａの学習方法３０Ａにおいて利用された学習データとは異なり）及び特徴リストが、機械学習されたモデルに入力され、画像データ（及びメタデータのようないずれかの関連するデータ）から特徴ベクトルを抽出する。機械学習されたモデルは、画像データを分類するためにステップ３３Ｂにおいて用いられる特徴ベクトル又は特徴リストを出力する。即ち、特徴ベクトル又は特徴リストに含まれる特徴に基づいて、画像データがクラスのセットのうちの特定のクラスに割り当てられる。特定の（必ずしも一意である必要はない）事前処理アルゴリズムが、クラスのそれぞれに割り当てられ得るため、該分類の結果は、事前処理アルゴリズムが選択されることを可能とする。該方法はステップ３４Ｂにおいて終了するが、新たな画像データに対して繰り返されても良い。
【００５３】
本発明の方法は、図４Ａに示されている。図４に示された方法の実施例４０は、該方法が開始される開始ステップ４１で開始する。ステップ４２において、事前処理アルゴリズム（典型的には事前処理アプリケーション）が選択される。続いてステップ４３において、選択された事前処理アルゴリズムを用いて、画像データの事前処理が実行される。該方法は、ステップ４４において終了する。図４Ａの実施例は単なる例であり、本発明による方法の他の実施例も想到され得ることは、理解であるであろう。
【００５４】
図４Ａの方法のステップ４２は、図４Ｂにおいて更に詳細に示されている。図４の実施例においては、図３の「事前処理アプリケーションを選択する」ステップ４２は、「特徴ベクトルを抽出する」ステップ４２１、「特徴ベクトルを供給する」ステップ４２２、「アプリケーション識別子を受信する」ステップ４２３、及び「アプリケーション識別子を利用する」ステップ４２４を有するものとして示されている。
【００５５】
ステップ４２１において、画像データから及び／又はメタデータ（例えば画像フレーム番号）のような関連するいずれかのデータ又は患者の医療記録のような付加的なデータから、特徴ベクトルが抽出される。ステップ４２２において、当該特徴ベクトルが、機械学習されたモデルに供給される。当該入力ベクトルに応答して、該機械学習されたモデルは、アルゴリズム識別子を含む、回答ベクトルとしても知られる出力ベクトルを生成する。ステップ４２４において、該アルゴリズム識別子が、アルゴリズムの利用可能なセット（図２におけるアルゴリズム記憶ユニット２４に保存されていても良い）からアルゴリズムを選択するために用いられる。
【００５６】
該機械学習されたモデルは、アルゴリズム識別子を直接に生成するのではなくても良く、機械学習されたモデルの出力ベクトルから、例えば図２に示された選択ユニット２１により、アルゴリズム識別子が導出されても良いことに、留意されたい。
【００５７】
幾つかの実施例においては、特徴ベクトル又は分類子は、ＤＩＣＯＭメタデータから、特に画像データのＤＩＣＯＭヘッダから抽出されても良い。斯かるＤＩＣＯＭヘッダは、ＤＩＣＯＭテキストタグ、及び特にフリーテキストのＤＩＣＯＭタグを有しても良い。ここで、「フリーテキスト」なる語は、構造化されたテキストではない構造化されていないテキストを示し得る。これらの実施例においては、データに適用される必要があるアルゴリズムを予測するため、複数クラスの教師つき機械学習手法が利用されても良い。該アルゴリズムへの入力は、所与の連続からのフリーテキストのＤＩＣＯＭタグのセットであっても良く、出力は、適用される必要がある事前処理アルゴリズム又は事前処理が必要とされない場合には「ＮＯＮＥ」であっても良い。最初に、特徴処理が入力に対して実行されても良く、次いでその結果の特徴が分類部に送られても良い。特徴処理については、２グラムの（2-Gram）バッグオブワーズ（ＢＯＷ）データ表現が利用されても良い。ＢＯＷ特徴は、オンサイトで学習されても良く、病院のデータ仕様に適合されていても良い。
【００５８】
特徴処理のパイプラインは、以下の１つ以上を有しても良い。
−データ洗浄及び変換。列記されたテキストのＤＩＣＯＭタグが小文字に変換され、不必要な文字（％、，、［］、＋等）が削除されても良い。とり得る有意な数を考慮するため、２つのセットが生成されても良く、一方が番号を削除され、他方は何も変更されなくても良い。これらセットは、後に統合されても良い。
−語の抽出。両方のセットから、全てのテキストタグについて、ユニグラム及びバイグラムが抽出されても良い。
−語のフィルタリング。１文字の語が削除されても良く、２より高い頻度を持つ語のみが利用されても良い。
−特徴抽出。語（又は語の対）がＤＩＣＯＭテキストタグの１つに存在するか否かを表すバイナリ特徴が、データ表現として用いられても良い。ＤＩＣＯＭヘッダにおいては通常、語の出現の頻度は重要ではないため、語の頻度は考慮されなくても良い。最後に、テキストタグは通常短いテキストのシーケンスを含むため、生のテキストタグ自体が分類部への特徴として利用されても良い。
【００５９】
事前処理予測の問題は、複数クラス分類問題として扱われ得る。形式的には、（ｘｉ；ｙｉ）の形式の学習セットが与えられ、ここでｘｉはｉ番目のシリーズのデータであり、ｙｉはｉ番目のクラスラベルにおける｛ａｌｇ１；ａｌｇ２；…；ａｌｇＮ；ＮＯＮＥ｝の要素である。Ｈ（ｘｉ）＝ｙｉとなるようにモデルＨを学習させることが目的となる。
【００６０】
分類タスクのため、分類木の集合であるランダムフォレスト分類器が用いられても良い。該木のそれぞれ１つは、データのブートストラップサンプル（バッギング）を用いて構築されても良く、各スプリットにおいて、変数の候補セットが変数のランダムなサブセットである。ランダムフォレストは、コンピュータビジョンアプリケーションのために広く用いられたが、遺伝子選択のような他のタスクにも用いられている。本発明者は、ランダムフォレストが、扱われるデータについて好適にフィットする幾つかの特徴を持つことを認識した。
【００６１】
ランダムフォレストは、観察より多くの変数があるときに利用されることができる。このことは、本例においては生じ得、一方では多くの語特徴があり得（ＤＩＣＯＭテキストタグから）、他方では学習するアルゴリズム使用の処理の長い履歴を持たない場合であっても分類器が好適に動作することが望ましい。
【００６２】
ランダムフォレストは、殆どの変数がノイズである場合であっても好適な予測性能を持ち、それ故特徴の事前選択を必要としない。ランダムフォレストは、内蔵型の特徴選択特性を持ち、少数のもののみが目前の問題に実際に重要であり得る多くの特徴があるような本例においては、非常に有用となり得る。
【００６３】
ランダムフォレスト分類は、Breiman, Lによる「Random forests」（Machine learning、45(1)、 5-32）に記載されており、ランダムフォレスト分類を記述する限りにおいて参照により本明細に組み込まれたものとする。バッグオブワーズデータ表現は、Baeza-Yates, R.及びRibeiro-Neto, Bによる「Modern information retrieval」（Vol. 463、ニューヨーク、ACM press（1999年））に記載されており、バッグオブワーズデータ表現を記述する限りにおいて参照により本明細に組み込まれたものとする。
【００６４】
図５は、プロセッサが本発明の実施例を実行することを可能とする命令を含むソフトウェアプログラム製品６０を模式的に示す。ソフトウェアプログラム製品６０は、命令が保存されたＤＶＤのような有形の担体を含んでも良い。代替の有形の担体は、携帯型半導体メモリ（例えばいわゆるＵＳＢスティック）である。幾つかの実施例においては、該有形の担体は、リモートのサーバにより構成されていても良く、該リモートのサーバから、例えばインターネットを介してソフトウェアプログラム製品がダウンロードされ得る。
【００６５】
本発明の実施例においては、動的な教師つき機械学習システムが用いられる。動的な教師つき機械学習システムは、データタイプにおいて又は使用パターンにおいて、時間経過に伴って変化するよう構成されるため、非常に適している。
【００６６】
本発明は、限定するものではないが、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像、Ｘ線画像、磁気共鳴（ＭＲ）画像、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）画像及び／又はその他の画像を含む、多くのタイプの画像に適用されることができる。ＡＶ処理の代わりに、他のいずれのタイプのスマートな又はその他の画像データ処理が用いられても良い。
【００６７】
本発明による画像データを処理する方法の実施例は、特徴ベクトル及び機械学習されたモデルを用いることにより高度視覚化アルゴリズムを自動的に選択し、該選択された高度視覚化アルゴリズムを画像データに適用して高度視覚化データを生成し、ユーザ入力を受信し、該ユーザ入力が該選択された高度視覚化アルゴリズムに合致する場合に該高度視覚化データを出力するものとして要約され得る。該ユーザ入力が、該機械学習されたモデルにより選択された高度視覚化アルゴリズムと合致しない場合、該ユーザ入力は、他の高度視覚化アルゴリズムを選択するために用いられ得、該他の高度視覚化アルゴリズムが次いで、画像データに適用されて、高度視覚化データを生成し得る。特徴ベクトルは、画像特徴及び／又はメタデータを含んでも良い。幾つかの実施例においては、特徴ベクトルは、ＤＩＣＯＭデータのようなテキストデータのみを含んでも良い。
【００６８】
本発明は、特定の画像データのセットに対してどのタイプの画像処理が実行されるかを予測し、実際の画像処理が開始される前に画像データの必要とされる事前処理を開始することにより、画像処理のために必要とされる時間が短縮され得るという洞察に基づく。
【００６９】
本発明は、医療用途を参照して説明されたが、本発明はそのように限定されるものではなく、例えば工業用途又は防衛用途にも用いられ得る。
【００７０】
以上に示された本発明の説明は、いずれの態様においても本発明を限定することを意図したものではないことは、理解されるであろう。単数形の名詞及び「１つの（a及びan）」なる冠詞は勿論、複数の可能性を除外することを意味するものではない。本明細において言及される装置は、出願時に知られていないものであっても、後継の装置によって置き換えられ得る。特許法において確立されているように、要約は本発明の範囲を限定するために用いられるべきではなく、請求項における参照番号も同様である。
【００７１】
更に、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、添付される請求項において定義された本発明の範囲から逸脱することなく、多くの追加及び変更が可能であることは、当業者に理解されるであろう。
【図１】
2019505921.tif 000003
【図２】
2019505921.tif 000004
【図３（Ａ）】
2019505921.tif 000005
【図３（Ｂ）】
2019505921.tif 000006
【図４（Ａ）】
2019505921.tif 000007
【図４（Ｂ）】
2019505921.tif 000008
【図５】
2019505921.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月27日(2018.9.27)
【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】
医療画像データを視覚化するためのコンピュータ実装された方法であって、前記方法は、
前記医療画像データ、前記医療画像に関連するメタデータ、前記医療画像データと関連する患者データ、又はこれらの組み合わせから、特徴ベクトルを抽出するステップと、
複数のアプリケーションのうちどれがユーザにより選択されるかを予測するよう構成された機械学習されたモデルへの入力として、前記特徴ベクトルを供給するステップであって、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記医療画像データ及び対応する高度視覚化処理を事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記事前処理アルゴリズムは、前記対応する高度視覚化処理のための後続する処理時間を削減する、ステップと、
前記機械学習されたモデルからの出力として、前記事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信するステップであって、前記事前処理アルゴリズム識別子は、前記複数のアプリケーションからの前記ユーザの予測された選択のうち選択された事前処理アルゴリズムを識別し、前記予測された選択は、ユーザ選択を取得する前に前記機械学習されたモデルにより生成される、ステップと、
前記予測された選択が前記ユーザ選択に対応する場合に、前記予測された選択の前記対応する高度視覚化処理を適用する前に、前記選択された事前処理アルゴリズムを前記画像データに適用するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記画像データはＤＩＣＯＭ画像データであり、前記メタデータはＤＩＣＯＭ画像データのＤＩＣＯＭヘッダであり、前記抽出するステップは、前記ＤＩＣＯＭヘッダからＤＩＣＯＭテキストタグを抽出するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＤＩＣＯＭテキストタグはフリーテキストのＤＩＣＯＭタグであり、前記抽出するステップは更に、前記フリーテキストのＤＩＣＯＭタグを処理して、処理されたＤＩＣＯＭテキストタグのセットを得るステップを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記抽出するステップは更に、ランダムフォレスト機械学習手法を用いて、前記処理されたＤＩＣＯＭテキストタグのセットから前記特徴ベクトルを生成するステップを有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記機械学習されたモデルは、機械学習システムにより生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記機械学習システムは、学習入力ベクトル及び対応する学習出力ベクトルを有する学習データを用いて機械学習されたモデルを構築するよう構成された機械学習エンジンを有し、前記学習入力ベクトルは特徴ベクトルを有し、前記学習出力ベクトルは、少なくとも１つのアルゴリズム識別子を有し、前記特徴ベクトルは、前記機械学習システムに保存されたデータから抽出され、前記保存されたデータは、保存された医療画像データ、保存された医療画像データに関連するメタデータ、保存された画像データに関連する患者データ、又はこれらの組み合わせを有する及び／又は前記画像データに関連する付加的なデータから抽出される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記保存されたデータは、単一の画像保存及び通信システムからの前記医療画像データに関連する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
処置アルゴリズムの少なくとも１つは、前記画像データを変更されないままとするよう構成された、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の高度視覚化処理の少なくとも１つは、前記画像データから身体部分の測定値及び３次元表示の少なくとも１つを生成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記医療画像データは、コンピュータ断層撮影スキャナ、磁気共鳴スキャナ及びＸ線スキャナから成る群から選択された医療スキャナにより生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法をプロセッサに実行させるよう構成された命令を表す非持続型又は持続型データを有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
医療画像データを視覚化するよう構成された装置であって、前記装置は、
前記医療画像データ、前記医療画像に関連するメタデータ、前記医療画像データと関連する患者データ、又はこれらの組み合わせにアクセスするよう構成された、入力インタフェースと、
前記複数のアプリケーションを表すアプリケーションデータ、及び命令のセットを表す命令データを有する、メモリであって、前記複数のアプリケーションのそれぞれは、前記医療画像データ及び対応する高度視覚化処理を事前処理するための事前処理アルゴリズムを有し、前記事前処理アルゴリズムは、前記対応する高度視覚化処理のための後続する処理時間を削減する、メモリと、
前記入力インタフェース及び前記メモリと通信し、前記命令のセットを実行するよう構成された、プロセッサと、
を有し、前記命令のセットは、前記プロセッサにより実行されたときに、前記プロセッサに、
前記医療画像データ、前記メタデータ、前記患者データ又はこれらの組み合わせから特徴ベクトルを抽出し、
前記メモリにおいてモデルデータとして保存された、複数のアプリケーションのうちどれがユーザにより選択されるかを予測するよう構成された機械学習モデルへの入力として、前記特徴ベクトルを供給し、
前記機械学習モデルからの出力として、前記複数のアプリケーションからの前記ユーザの予測された選択であって、ユーザ選択を取得する前に前記機械学習モデルを実行するプロセッサにより生成される予測された選択のうち、選択された事前処理アルゴリズムを識別するアルゴリズム識別子を受信し、
前記予測された選択が前記ユーザ選択に対応する場合に、前記対応する高度視覚化処理を前記予測された選択に適用する前に、前記選択された事前処理アルゴリズムを前記画像データに適用
させる、装置。
【請求項１３】
ワークステーション又は撮像装置である、請求項１２に記載の装置。
【国際調査報告】
2019505921.tif 000010
2019505921.tif 000011
2019505921.tif 000012