(57)【要約】  患者の癌検診用熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定のシステム及び方法を開示する。ある実施形態において、患者の癌検診用熱画像を受信する。温度値の高い熱画像の画素は第１色で表示され、温度値の低い画素は第２色で表示される。低温度値と高温度値の間の温度値の画素は第１色と第２色の間の階調色で表示される。そして、熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度に比して高温度の画素区画を特定する。その後、特定された区画に関連する組織が、当該画素区画を囲む境界輪郭について算出された不規則性度合いに基づいて悪性又は非悪性であると判定される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の癌検診用熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定方法であって、
温度値の高い熱画像の画素が第１色で表示され、温度値の低い画素が第２色で表示され、低温度値と高温度値の間の温度値の画素が前記第１色と前記第２色の間の階調色で表示される患者の癌検診用熱画像を受信するステップと、
前記熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度と比して高温度の画素区画を特定するステップと、
前記特定画素区画の境界輪郭を判定するステップと、
前記境界輪郭の不規則性度合いを算出するステップと、
前記不規則性度合いに基づき、前記画素区画に関連する組織が悪性か非悪性かを判定するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
前記画素区画の図心を算出するステップと、
前記画素区画の面積を算出するステップと、
前記図心から前記境界輪郭上の最遠点への距離に半径が等しい円の面積を算出するステップと、
前記画素区画の面積に対する前記円の面積の割合が閾値を超える場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状が不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
前記画素区画の図心を算出するステップと、
前記画素区画を囲むベストフィット円上で複数の点を選択するステップと、
前記選択点それぞれから前記図心までの線の第１距離を算出するステップと、
前記境界輪郭上の点から前記図心までの前記線それぞれの第２距離を算出するステップと、
前記第１距離と前記第２距離との標準偏差を算出するステップと、
前記偏差量が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
前記画素区画を囲むベストフィット楕円形上で複数の点を選択するステップと、
前記境界輪郭上の点と前記ベストフィット楕円形上の点との距離を算出するステップと、
前記距離が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
Ｎ≦５かつＮ≧２のＮ次多項式で規定される前記画素区画を囲むベストフィット多項式曲線上で複数の点を選択するステップと、
前記ベストフィット多項式曲線上の点と前記境界輪郭上の点との距離を算出するステップと、
前記距離が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうではない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記画像を任意の撮像モダリティから取得することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記画像が胸部領域と非胸部領域のうちいずれか一方であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記組織が悪性の場合、警告の起動と専門家への合図のいずれかを行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像がストリーミングビデオであり、悪性の判定がリアルタイムで行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
患者の癌検診用熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定システムであって、
記憶装置と、
前記記憶装置と通信する処理装置とを具備し、前記処理装置が機械可読指令を実行することにより、
温度値の高い熱画像の画素が第１色で表示され、温度値の低い画素が第２色で表示され、低温度値と高温度値の間の温度値の画素が前記第１色と前記第２色の間の階調色で表示される患者の癌検診用熱画像を受信するステップと、
前記熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度と比して高温度の画素区画を特定するステップと、
前記特定画素区画の境界輪郭を判定するステップと、
前記境界輪郭の不規則性度合いを算出するステップと、
前記不規則性度合いに基づき、前記画素区画に関連する組織が悪性か非悪性かを判定するステップとを行うシステム。
【請求項１１】
前記不規則性度合い算出ステップには、
前記画素区画の図心を算出するステップと、
前記画素区画の面積を算出するステップと、
前記図心から前記境界輪郭上の最遠点への距離に半径が等しい円の面積を算出するステップと、
前記画素区画の面積に対する前記円の面積の割合が閾値を超える場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記不規則性度合い算出ステップには、
前記画素区画の図心を算出するステップと、
前記画素区画を囲むベストフィット円上で複数の点を選択するステップと、
前記選択点それぞれから前記図心までの線の第１距離を算出するステップと、
前記境界輪郭上の点から前記図心までの前記線それぞれの第２距離を算出するステップと、
前記第１距離と前記第２距離との標準偏差を算出するステップと、
前記偏差量が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
前記画素区画を囲むベストフィット楕円形上で複数の点を選択するステップと、
前記境界輪郭上の点と前記ベストフィット楕円形上の点との距離を算出するステップと、
前記距離が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記不規則性度合いを算出するステップには、
Ｎ≦５かつＮ≧２のＮ次多項式で規定される前記画素区画を囲むベストフィット多項式曲線上で複数の点を選択するステップと、
前記ベストフィット多項式曲線上の点と前記境界輪郭上の点との距離を算出するステップと、
前記距離が閾値以上の場合、前記画素区画の前記境界輪郭の形状を不規則と判定し、そうでない場合は規則的と判定するステップとを含む請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像を任意の撮像モダリティから取得することを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記画像が胸部領域と非胸部領域のうちいずれか一方であることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
前記組織が悪性の場合、警告の起動と専門家への合図のいずれかを行うことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記画像がストリーミングビデオであり、悪性の判定がリアルタイムで行われることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、癌検診を受ける患者における悪性組織の存在を判定するための熱画像分析システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
女性の乳癌発生率は比較的高い。西洋諸国ではおよそ８人に１人の女性が、インドではおよそ１１人に１人の女性が乳癌になる。西洋諸国では女性に一番多い癌である。例えば、インドでは子宮頸癌の次に多い癌である。進行段階では死亡率が高いため、生存のためには早期発見が肝要である。癌を検診し検出するための非侵襲で非接触の新たな検診方法として出現したのが、サーモグラフィである。放射線科医やサーモグラフィ技術者は癌検診の熱画像を分析するための高度な技術をますます求めている。本書の教示はこの努力の成果に関するものである。
【発明の概要】
【０００３】
患者の熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定のシステム及び方法を開示する。ある実施形態において、患者の癌検診用熱画像を受信する。熱画像では温度値の高い画素が第１色で表示され、温度値の低い画素が第２色で表示される。低温度値と高温度値の間の温度値の画素は第１色と第２色の間の階調色で表示される。熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度に比して高温度の画素区画を特定する。特定された区画を本書に詳細に開示する方法で分析し、当該画素区画の境界輪郭の形状に基づき当該組織が悪性であるかどうかを判定する。
【０００４】
上記方法の構成や効果は、以下の詳細な説明及び添付図面から容易に明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本書に開示する発明の上記及びその他の構成や効果は、以下の詳細な説明と添付図面とを併せて明らかにされる。
【０００６】
図１には、一例としての女性患者が、患者の正面で左右に半円軌道に沿ってカメラを動かすスライド可能で軸回転可能なロボットアームに搭載されたサーマルカメラとともに示されている。
【０００７】
図２には、女性の胸部領域の斜位像の熱画像が示されている。
【０００８】
図３には、胸部領域の熱画像が、本書に開示する方法により特定された分析用画素区画を囲む境界輪郭とともに示されている。
【０００９】
図４には、胸部領域の熱画像が、本書に開示する方法により特定された分析用画素区画を囲む別の境界輪郭とともに示されている。
【００１０】
図５には、図４の熱画像が、不規則性度合いを判定できるように図心と画素区画の境界輪郭上の最遠点との距離に半径が等しい円とともに示されている。
【００１１】
図６には、図４の熱画像が示され、画素区画を囲むベストフィット円に沿って、複数の点が不規則性度合いを判定できるように選択されている。
【００１２】
図７には、熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定の本方法の一実施形態を示すフローチャートが示されている。
【００１３】
図８には、図７のフローチャートの続きで、ノードＡに続くフロー処理が示されている。
【００１４】
図９には、図７と図８のフローチャートに記載した実施形態に従い熱画像を処理する画像処理システムの一例のブロック図が示されている。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
患者の癌検診用熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定システム及び方法を開示する。
＜非限定的定義＞
【００１６】
「人」は男性又は女性を示す。性別代名詞は、添付の請求範囲を厳密に女性に限定すると見なされない。また、本開示の全体を通して「人」や「患者」という用語をほぼ同じ意味で使用するものの、癌検診を受ける人は人間以外、例えば霊長目の動物でもよいと認識しなければならない。このため、こうした用語を使用することで添付の請求範囲を人間に限定するものではない。
【００１７】
「サーマルカメラ」はスチルカメラ又はビデオカメラのいずれかを意味し、そのレンズは、場面の物体の赤外線エネルギーを、画素単位で赤外線エネルギーを電気信号に変換する専用センサの配列に合わせ、所望の波長帯域の画像において物体の温度に対応する色値の画素配列を含む熱画像を出力する。図１はスライド可能で軸回転可能なロボットアーム１０２に搭載されたサーマルカメラ１０１を示し、ロボットアーム１０２は右側面図１０４、正面図１０５、左側面図１０６、その中間の様々な斜視角度でサーモグラフィ画像を取り込めるように患者の正面で半円軌道１０３に沿って左右にカメラを移動させることができる。サーマルカメラは単帯域赤外線カメラ、熱領域の多帯域赤外線カメラ、熱領域のハイパースペクトル赤外線カメラでもよい。サーマルカメラの解像度は実際には画素サイズである。画素が少ない場合、より多くの画素が熱画像に含まれ、結果として生じる画像の解像度が高くなり、空間鮮明度が良くなる。サーマルカメラの温度設定はダイナミックレンジが比較的大きいが、カメラの温度範囲を人の身体表面温度の前後を中心に比較的小さくし、画素色変化の見地から小さな温度変更を増幅させ、温度変化の尺度を向上させることが好ましい。サーマルカメラは各種流通で容易に入手できる。一実施形態においてサーマルカメラは、例えばサーマルカメラのレンズの焦点調整、サーマルカメラの解像度変更、サーマルカメラのズームレベルの変更等のサーマルカメラの各種側面の手動又は自動制御を可能にするワークステーションと有線又は無線通信するように配置される。
【００１８】
「サーモグラフィ画像」又は単に「熱画像」は複数の画素を含み、各画素は関連する対応温度値を有する。熱画像では温度値の高い画素が第１色で表示され、温度値の低い画素が第２色で表示される。低温度値と高温度値の間の温度値の画素は、第１色と第２色の間の色の階調で表示される。図２は胸部領域の斜位像の熱画像２００を示す。熱画像を白黒で示しているが、熱画像はカラー画像であると認識しなければならない。熱画像はサーマルイメージング装置のメモリ又は記憶装置から検索可能、あるいはネットワーク上の遠隔装置から取得可能である。熱画像をＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ等の媒体から検索してもよい。処理用の熱画像が入手可能なウェブベースのシステムから熱画像をダウンロードしてもよい。幅広く出回っている手のひらサイズの携帯装置用アプリケーション等を用いて熱画像を検索し、ユーザの携帯電話、あるいはｉＰａｄ（登録商標）やタブレット等のその他手のひらサイズの計算装置で処理することもできる。「画像」という用語の使用は「ビデオ」も意味するものとする。
【００１９】
患者の癌検診用「熱画像を受信する」は幅広く解釈されるものとし、ビデオ画像フレームの検索、取込、取得、又は入手を含む。ネットワーク上で遠隔装置から、又はＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の媒体から画像を受信、又は検索することができる。本書に開示する方法に従いビデオを処理できるようにするウェブベースのシステム又はアプリケーションから画像をダウンロードしてもよい。手のひらサイズの携帯装置用アプリケーション等から画像を検索し、携帯電話又はｉＰａｄ（登録商標）やタブレットＰＣ等のその他手のひらサイズの計算装置で処理することもできる。画像又はビデオを取り込むための撮像装置のメモリ又は記憶装置から画像を直接受信可能である。受信した熱画像は分析される。
【００２０】
「熱画像を分析する」とは、周辺組織に関連する画素の温度に比して高温度の画素区画を特定することを意味する。図３の胸部の熱画像３００には、周辺組織の画素の温度値よりも温度値が高い画素区画を囲む境界輪郭３０１が示されている。図４の胸部領域の熱画像４００には、本書に開示する方法で分析するために特定された画素区画を囲む別の境界輪郭４０１が示されている。例えば、熱画像の等温線の温度により自動又は手動で熱画像の画素区画を選択してもよい。画素区画を処理することで、不規則性度合いを算出する。
【００２１】
形状の「図心」とは、その形状内の全座標方向における点全ての平均位置を示し、幾何学中心ともいう。座標では２次元平面薄片の幾何学中心、又は３次元立体の幾何学中心が示されることが多い。座標図心は形状の重心と呼ばれるものを定義する。物理学において質量中心とは、局所密度により、又は比重により重み付けられた点全ての算術平均値である。物理的対象物の密度が均一の場合、その質量中心はその形状の図心と同じである。円や球体の幾何学中心等の基本形状の図心は直感的なものとなり得る。任意形状の図心は応用微積分学により判明できる。任意形状の図心の判定は計算集約的であるが、このような方法は数学やコンピュータサイエンス技術において充分確立されている。説明上、点３０２を境界輪郭３０１が定める形状の図心と判定する。
【００２２】
「不規則性度合いを算出する」とは、画素区画の境界輪郭が規則的又は不規則かどうかを判定することを意味する。ある実施形態において不規則性度合いとは、画素区画の図心から境界輪郭上の最遠点までの距離に半径が等しい円の面積を算出することを意味する。図５において円５０４の半径Ｒとは、図心５０２と最遠境界点５０３との間の線である。円の面積はπＲ２であり、Ｒは画素で表される。各画素の大きさはイメージング装置の解像度により決まり、形状５０１の面積は当該形状内の画素数により決まる。このように画素の観点から面積を付与することができる。画素区画の面積に対する円の面積の割合がユーザ又は医師が設定した所定閾値以上の場合、画素区画の境界輪郭は不規則と判定される。そうではない場合、画素区画は規則的と判定される。説明の都合上、この割合が例えば１．３０であると仮定する。この患者の閾値を医師が例えば０．９０に設定した場合、画素区画の境界輪郭の形状は不規則と判定されることになる。
【００２３】
図６に示す別の実施形態では、熱画像６００の画素区画６０２を囲んで配置されたベストフィット円６０１上で複数の点６０３が選択され、画素区画の図心６０４が算出される。選択された点それぞれから図心までの線について第１距離Ｄ１が算出される。これらの線それぞれについて、線が境界輪郭を通過する点から図心までの第２距離Ｄ２が算出される。その後、点６０３全てについて第１距離と第２距離の標準偏差が算出される。偏差量がユーザ又は医師が定めた閾値以上の場合、画素区画の境界輪郭６０２の形状は不規則と判定される。そうではない場合、画素区画は規則的と判定される。画素区画を囲むベストフィット楕円形や、Ｎ≦５次の多項式で画素区画を囲むベストフィット多項式曲線で図６の技術を用いてもよい。
【００２４】
本書で用いる「受信」、「分析」、「伝達」、「実行」、「判定」、「算出」、「選択」等のステップは、具体的内容に係る、又は具体的目的用の各種技術ならびに数学演算のいずれかの応用を含むものと認識しなければならない。こうしたステップは、機械可読プログラム指令を実行するマイクロプロセッサにより円滑化又は実施され、意図する機能が効果的に実施できるようになると認識しなければならない。
＜一実施形態のフローチャート＞
【００２５】
次に熱画像の輪郭に基づく悪性組織判定方法の一実施形態を示す図７のフローチャートを参照する。フロー処理はステップ７００から始まりすぐにステップ７０２に移る。
【００２６】
ステップ７０２で患者の癌検診用熱画像を受信する。熱画像の一例を図２に示す。
【００２７】
ステップ７０４で熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度に比して高温度の画素区画を特定する。
【００２８】
ステップ７０６で特定された画素区画の境界輪郭を判定する。画素区画と境界輪郭を図２と図３に示す。
【００２９】
ステップ７０８で画素区画を囲む境界輪郭の不規則性度合いを算出する。図５と図７に示す実施形態について説明する。
【００３０】
次に図７のフローチャートの続きで、ノードＡに続くフロー処理を示す図８を参照する。
【００３１】
ステップ７１０で画素区画の境界輪郭が不規則的かどうかを判定する。画素区画の境界輪郭が不規則な場合、ステップ７１２で警告を起動させる。警告は表示装置で表示されるメッセージや、例えばナースステーションで作動する音や、装置の表示という形態であってもよい。警告は色付き又は点滅ライトの形態であってもよく、警告状態が存在するという視覚的表示となる。警告は文字、音声、及び／又はビデオメッセージであってもよい。有線又は無線ネットワーク上で１つ又は複数の遠隔装置に警告を通信してもよい。警告を医療従事者の手のひらサイズの無線携帯装置に直接送信してもよい。本実施形態では警告信号の起動後はそれ以降の処理が停止する。そうではない場合、処理は続行される。
【００３２】
ステップ７１４で別の画素区画を処理すると判定される場合、ノードＢに関する処理を続行し、ステップ７０４で次に処理する画素区画が特定される。次の画素区画で処理を同様に繰り返し、これは処理すべき画素区画がなくなるまで続く。その後、本実施形態では以降の処理を停止する。
【００３３】
本書に示すフローチャートは例示であると認識しなければならない。フローチャートに示す１つ又は複数の動作を異なる順番で行ってもよい。別の動作を追加、修正、改良、統合してもよい。こうした変更は添付の請求範囲内に含まれるものとする。
＜画像処理システムのブロック図＞
【００３４】
次に図７と図８のフローチャートに係る記載実施形態に従い熱画像を処理する画像処理システムの一例のブロック図を示す図９を参照する。
【００３５】
図９では図２の患者の胸部領域のストリーミングビデオを取得するイメージング装置１０１が示される。熱画像フレーム（９０３に一括）が画像処理システム９０４に通信され、本書に開示する方法の各種側面が実行される。フレームセレクタ９０５が画像フレームを受信し、特定の熱画像の加工をユーザが選択できるようにする。画像分析装置９０６が熱画像を受信し、熱画像を分析し、周辺組織に関連する画素の温度に比して高温度の画素区画を特定する。画像分析装置は次に画素区画の輪郭を囲む境界線を引く。図心推定装置９０７が境界輪郭に囲まれた形状の図心を算出（又は推定）する。不規則性計算機９０８が図心推定装置から図心の座標を受信し、次に本書に開示する方法のいずれかを用いて不規則性度合いを算出する。中央処理装置（ＣＰＵ）９０９がメモリ９１０から機械可読プログラム指令を検索し、システム９０４のモジュールのいずれかの機能を促進するために設けられる。単独で、又は他の処理装置やメモリと共に作動する処理装置９０９を構成し、システム９０４の処理装置やモジュールのいずれかの機能を補助又は実行してもよい。処理装置９０９は更にワークステーション９１１の表示装置に結果を通信する。
【００３６】
ワークステーション９１１のコンピュータケースに収容される様々な構成部品とは、処理装置とメモリを備えたマザーボード、ネットワークカード、ビデオカード、フロッピーディスク、光学ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ等の機械可読媒体９１２を読み書き可能なハードドライブ、コンピュータワークステーションの機能を実行するのに必要なその他ソフトウェア及びハードウェア等である。ワークステーションには更に情報、画像、データ、算出値、医療情報、結果、位置等を表示するためのＣＲＴ、ＬＣＤ又はタッチスクリーンデバイス等の表示画面９１３が含まれる。ユーザはその情報のいずれかを見て表示メニューオプションから選択ができる。キーボード９１４とマウス９１５がユーザの入力又は選択を実行する。
【００３７】
ワークステーションが記憶装置９１６のデータベースを実行し、患者記録がクエリに応じて記憶、操作、検索される。各種実施形態においてこうした記録の形態は、医療情報と共に患者特定情報と関連して記憶される患者の病歴であってもよい。データベースを外部装置として示しているが、データベースは、例えばハードディスクに搭載されるワークステーションの内部にあってもよい。ワークステーションのオペレーティングシステム及びその他専用ソフトウェアは英数字値、メニュー、スクロールバー、ダイヤル、スライド可能なバー、プルダウンオプション、選択可能なボタン等を表示し、画像フレームを処理するのに必要な情報を入力、選択、修正、受付するように構成されると認識しなければならない。ワークステーションは更に熱画像を表示可能である。
【００３８】
別の実施形態ではユーザ又は技術者がワークステーションのユーザインターフェースを利用して処理用画素区画の特定、パラメータの設定、画像フレームの選択、及び／又は処理画像領域の選択を行ってもよい。こうした選択を記憶装置９１２、９１６で保存／検索してもよい。図示した記憶装置のいずれかから所望のデフォルト設定や最初のパラメータを検索することができる。更に、ユーザは採用されている各種パラメータを調整してよく、あるいは連続する画像フレーム区画として、動的設定はリアルタイムに受信して処理される。
【００３９】
ワークステーションはデスクトップコンピュータとして示されているものの、ラップトップ、メインフレーム、又はＡＳＩＣや回路等の専用コンピュータであってもよいと認識しなければならない。図９のワークステーションの実施形態は例示であり、周知技術のその他機能を含めてもよい。ワークステーションの構成部品のいずれかが画像処理システム９０４と通信するよう配置されてもよく、又は画像処理システム９０４と通信する装置であってもよい。また、システム９０４のモジュールや処理装置のいずれかを記憶装置９１６及び／又はコンピュータ可読媒体９１２と通信するように配置してもよく、必要に応じデータ、変数、記録、パラメータ、機能、及び／又は機械可読／実行可能プログラム指令を記憶／検索し、意図する機能を実行してもよい。ビデオ処理システムの各モジュールをネットワーク９１７上で１つ又は複数の遠隔装置と通信するように配置してもよい。システム９０４のモジュールや処理装置のいずれかが実行する機能の一部又は全てを、ネットワーク９１７上でビデオイメージング装置１０１と通信するように配置されたワークステーションにより一部又は全て実行できると認識しなければならない。実施形態は例示であり、添付の請求範囲を厳密にその構成に限定するとみなしてはならない。各種モジュールが１つ又は複数の構成要素を指定し、その構成要素に意図した機能を実行するように設計されたソフトウェア及び／又はハードウェアを含んでよい。
【００４０】
本書の教示内容は、該当する当業者が何らかの周知あるいは後に開発したシステム、構造、装置、及び／又はソフトウェアを用いて、不要な実験をすることなく、本書に示す機能的説明と関連技術の一般知識から、ハードウェア又はソフトウェアにおいて実施可能である。本書に記載の方法の１つ又は複数の側面が製品に組み入れられるものとし、製品を出荷、販売、リースしてもよく、あるいは別々に単体で、あるいは製品一式又はサービスの一部として提供してもよい。
【００４１】
上記及びその他構成や機能、又はその代案は別のシステムやアプリケーションに組み合わされることが望ましいものと認識しなければならない。現時点では予想外又は想定外の代案、修正、変更、又は改善が明らかになることもあり、及び／又は当業者が後に行ってもよく、それも以下の請求項に含まれるものとする。本書で引用したテキストブック、文書、その他刊行物の教示は全て引用により本書に組み入れられる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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