(57)【要約】  この発明は、インテリジェントな診断に関する情報処理および分析のための方法およびシステムを記述する。患者に関連する情報は、画像読取プラットホームを介して処理される。このように処理された情報に基づき、診断に関する情報を含む診断決定マトリックスが、診断決定マトリックスのプラットホームを介して生成される。診断決定は、診断に関する情報に基づいて行われる。画像読取プラットホームおよび／または診断決定マトリックスのプラットホームは、情報と、当該情報を操作するために使用されるべきツールキットとをカプセル化する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者を診断する方法であって、
画像読取プラットホームを介して、患者の研究に関する情報を処理するステップと、
診断決定マトリックスのプラットホームを介した前記処理からの結果に基づき、診断関連情報のマトリックスを生成するステップと、
前記診断決定マトリックスにおける前記診断関連情報に基づき、診断決定を行なうステップとを含み、
前記画像読取プラットホームおよび／または前記診断決定マトリックスのプラットホームは、情報と、前記情報を操作するために使用されるように適合されるツールキットとをカプセル化する、方法。
【請求項２】
前記診断決定を確認するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記確認するステップは、ユーザにより実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記診断決定に基づいて報告プラットホームによって報告を作成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像読取プラットホーム、前記診断決定マトリックスのプラットホーム、および前記報告プラットホームは、ユーザのグラフィカルインターフェイスにおいて、対応する画像読取ページ、対応する診断決定マトリックスのページ、および報告ページとして通常表示される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記画像読取ページは、少なくとも複数の、
前記患者の研究に関連する情報の表示のための患者情報フィールド、
処理ステージコントローラ、
前記患者の研究に関連する前記情報の提示を制御するように起動され得る少なくとも１つのツール表示、および
表示された前記情報と共にカプセル化された少なくとも１つの処理補助ツールを表わすツールバーを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
処理の信頼性のインジケータをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
患者の研究に関連する前記情報は、
非視覚情報、および
視覚情報の少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記視覚情報は、或る次元の画像を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像は二次元のＸ線撮影画像である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記情報の提示を制御するための前記少なくとも１つのツールは、表示パラメータおよび／またはカーソル位置と、前記カーソル位置における対応する画像の強度値とを制御するために使用される、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記表示パラメータは、視認モードを含み、前記視認モードは、本来の視認モード、標識付けされた視認モード、および領域が強調表示された視認モードを含む複数の選択肢を有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記標識付けされた視認モードの、標識付けされたビューは、表示された画像内に標識が配置されて、予め定められた種類の物体が存在すると考えられる関心区域を指すビューである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記領域が強調表示された視認モードの、領域が強調表示されたビューは、物体が存在することが考えられる表示された画像において、関心区域が強調表示されるビューである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
強調表示は、関心区域内および関心区域外における強度レベルを差異化することによって達成される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記強調表示は、前記関心区域内の強度レベルを前記関心区域外の強度レベルよりも高くすることによって達成される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記強調表示は、前記関心区域内の強度レベルを前記関心区域外の強度レベルよりも低くすることによって達成される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記処理ステージコントローラは、検出ステージ、診断ステージ、および報告ステージの１つに処理ステージを切換えるために使用される、請求項６に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのカプセル化された処理補助ツールは、
患者データの選択用のツール、
結節に特定的な画像強調のためのツール、
表示設定制御のためのツール、
物体検出モードコントローラ、および
標識管理のためのツールの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項２０】
患者データの選択ツールは、患者データのオープン動作または情報準備動作の少なくとも１つの選択を可能にする、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
結節に特定的な画像強調ツールを用いて生成された画像は拡大され得る、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記物体検出モードコントローラは、手動検出モード、自動検出モード、対話式検出モード、またはそれらの任意の組合せの１つを含む、物体検出タスクにおける動作モードを選択するために用いられる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
自動検出は、多数の予め選択された画像に対して一括ジョブモードで実行され得る、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記標識管理のためのツールは、
画像への標識の追加、
画像からの標識の除去、
複数の標識の選別、
標識の索引付け、
標識の表示、および
標識の隠蔽の少なくとも１つを容易にする、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
物体検出タスクからの検出結果は、予め定められた種類の物体が存在することが考えられる１つ以上の区域を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
物体検出タスクからの前記検出結果は、予め定められた種類の検出された物体から抽出された１つ以上の特徴を含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
物体検出結果からの物体は、標識付けされた視認モードおよび領域が強調表示された視認モードの１つで表示される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
カプセル化された処理補助ツールにより実行される処理タスクは、バックエンドで実行され得る、請求項１９に記載の方法。
【請求項２９】
カプセル化された処理補助ツールにより実行される処理タスクは、フロントエンドで実行され得る、請求項１９に記載の方法。
【請求項３０】
第１のカプセル化された処理補助ツールにより実行される第１の処理タスクおよび第２のカプセル化された処理補助ツールにより実行される第２の処理タスクは、それぞれ１つがフロントエンドで、かつ、１つがバックエンドで同時に実行され得る、請求項１９に記載の方法。
【請求項３１】
前記診断決定マトリックスのページは、少なくとも複数の
診断関連情報カード、
前記診断関連情報カードを制御するためのコントローラ、
診断関連情報と共にカプセル化された少なくとも１つのカプセル化された診断補助ツール、および
少なくとも１つの補助ツールと共にカプセル化された画像の表示を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項３２】
前記診断関連情報カードは、視覚的な診断情報および非視覚的な診断情報の少なくとも１つを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記診断関連情報と共にカプセル化された診断補助ツールは、前記診断関連情報の処理を容易にすることができる、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記診断関連情報は、或る次元のカプセル化された階層として表わされ、前記階層において、前記階層内の各ノードは、或る診断関連情報に対応し、前記診断関連情報には、それと共に、前記情報を処理することのできる診断補助ツールがカプセル化されている、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記カプセル化された階層は、診断情報を処理することのできるツールと共にカプセル化された診断情報テーブルを表わすノードを含み、前記ツールは、
表示領域において診断情報を表示するためのツール、
表示を制御するためのコントローラ、
物体のセグメント化を実行するために使用され得るツール、および
物体の特徴抽出のために使用され得るツールの少なくとも１つを含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記表示領域に表示される前記診断情報は、視覚および／または非視覚情報であり得る、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記表示領域に表示される前記診断情報は、
画像、および
分析結果の少なくとも１つを含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記分析結果は、
標識、
物体の測定結果、
物体のセグメント化の結果、および
抽出された物体の特徴の少なくとも１つを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記表示の前記制御は、画像のウインドウレベルの調節の実行を含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
前記コントローラは、提示された情報を制御、表示、または隠蔽するために使用される、請求項３５に記載の方法。
【請求項４１】
前記表示領域に表示される前記診断情報は、
結節候補の場所、
物体のセグメント化、
結節候補に関連するサイズの情報、
結節候補に関連する強度の情報、
結節候補に関連する形状の情報、
前記結節候補が実際の結節である尤度を示す、結節候補に関連する測定値、
結節候補の特徴付けの情報、および
結節候補に関してユーザにより入力される記述的情報の少なくとも１つを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項４２】
結節候補の前記場所は、
前記結節候補の位置座標、および
前記結節候補の解剖学的場所の少なくとも１つを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記診断情報は、手動モード、対話式モード、および自動モードの１つで計算されるか、またはユーザにより入力される、請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
物体セグメント化ツールは、手動モード、対話式モード、および自動モードの少なくとも１つで作動する、請求項３５に記載の方法。
【請求項４５】
物体セグメント化ツールは、画像の領域内で作動して結節の境界を抽出する、請求項３５に記載の方法。
【請求項４６】
特徴抽出ツールは、定量的特徴に基づいて関心物を特徴付けることができる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４７】
特徴抽出ツールは、定性的特徴に基づいて関心物を特徴付けることができる、請求項３５に記載の方法。
【請求項４８】
前記診断情報は、前記診断情報テーブルにおいて自動的に更新および／または表示される、請求項３５に記載の方法。
【請求項４９】
前記報告ページは、
患者情報を表示するためのフィールド、
各フィールドに少なくとも何らかの処理結果が任意で表示される状態で、画像を表示す
るための少なくとも１つのフィールド、
前記処理結果の分析に基づいて導出される診断情報のテーブル、
前記処理結果および分析結果の概要を表示するためのフィールド、
ユーザが情報を入力するフィールド、
ユーザの署名のためのフィールド、および
前記報告が作成された時間を表示するためのフィールドの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項５０】
前記患者の研究からの処理された情報に関連する情報に基づき、整合性のチェックを実行するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
前記処理された情報は、前記診断に関連する情報および／または前記処理からの前記結果を含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記整合性のチェックを実行する前記ステップは、
以前に生成されて、処理された対応する情報に関連する第２の情報を識別するステップと、
第１に言及された情報と、前記第２の情報とを比較するステップと、
前記第１に言及された情報と、前記第２の情報との間の非整合性を検出するステップとを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
前記整合性のチェックがそれに基づいて実行される前記情報は、物体が存在する画像における場所を指す標識と、物体が存在する画像における区域の表現との少なくとも１つを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５４】
検出された非整合性を示す信号を生成するステップをさらに含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５５】
前記非整合性を解消するために使用されるべき情報を受信するステップをさらに含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記報告に含まれる少なくとも何らかの情報は、前記報告の品質を確保するための或る方式に従って含まれる、請求項４に記載の方法。
【請求項５７】
使用される前記方式は、
情報に適用される或る命名規則、および
情報に対して使用される一意なアイデンティティ符号化規則の少なくとも１つに基づく、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記画像読取ページ、前記診断決定マトリックスのページ、および前記報告ページの少なくとも１つは、１つ以上の動的に調節された表示パラメータを用いて与えられる、請求項５に記載の方法。
【請求項５９】
動的に調節された表示パラメータは、
表示画面の寸法、
表示画面の解像度、
フォントサイズ、および
コントラストレベルの少なくとも１つを含む、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
患者からの診断情報を分析する方法であって、
患者の研究から導出された、診断関連情報に関連付けられる第１の情報を生成するステップと、
前記患者の研究から以前に生成された、対応する診断関連情報に関連付けられる第２の情報を識別するステップと、
前記第１の情報と前記第２の情報とを比較するステップと、
前記第１の情報と前記第２の情報との間の非整合性を自動的に検出するステップとを含む、方法。
【請求項６１】
それに基づいて整合性のチェックが実行される前記第１の情報および前記第２の情報は、関心物が存在する画像における場所を指す標識と、関心物が存在する画像における区域の表現との少なくとも１つを含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
検出された非整合性を示す信号を生成するステップをさらに含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
前記非整合性を示す前記信号は、ユーザに警告するために表示される、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記非整合性を解消するために使用されるべき情報を受信するステップをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
画像において、予め定められた種類の物体の１つ以上の候補を含む区域を検出するステップと、
１つ以上の候補を含む前記区域が検出された場合に、前記候補の各々に対し、前記予め定められた種類の前記物体の存在を肯定または否定するための分析を実行するステップとを含み、
前記検出するステップは、手動モード、自動モード、対話式モード、およびそれらの組合せのうちの１つで実行され、
前記分析は、前記画像に関連付けられる、患者に固有のおよび／または疾患に固有の情報に基づいて実施される、方法。
【請求項６６】
前記画像は、Ｘ線撮影画像を含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
予め定められた種類の前記物体は、結節を含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６８】
前記画像に関連付けられる前記情報は、患者に固有および／または疾患に固有の視覚情報および非視覚情報か、または、前記画像から計算された情報を含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６９】
手動モードにおける前記検出するステップは、ユーザが前記検出を手動で実行することを容易にし得るインターフェイスを介してユーザにより実行される、請求項６５に記載の方法。
【請求項７０】
自動モードにおける前記検出するステップは、予め定められた種類の１つ以上の関心物を有する区域を検出するために、クモを模倣した自動検出メカニズムにより実行される、請求項６５に記載の方法。
【請求項７１】
対話式モードにおける前記検出するステップは、ユーザにより指定された領域に関して自動検出が実行されるプロセスにおいて遂行される、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
自動モードにおける前記検出するステップは、
予め定められた種類の物体の１つ以上の候補を潜在的に含む、前記画像内の区域に関連する前記視覚および／または非視覚情報が或る条件を満たすとき、前記区域を識別するステップと、
前記１つ以上の候補を複数のカテゴリに分類するステップと、
誤った標的として分類された候補を除去するステップとを含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項７３】
１つ以上の候補を有する区域を識別する前記ステップは、
第１の強調画像を作成するために前記画像を強調するステップと、
フィルタリングされた画像を作成するために前記第１の強調画像をフィルタリングするステップと、
地形学的画像を作成するために、前記フィルタリングされた画像に基づいて地形学的スケッチを計算するステップとを含み、前記地形学的スケッチは、複数の方向において作成され、前記ステップはさらに、
前記地形学的画像において稜線および谷線を求めるステップと、
複数の稜線が複数の谷線によって囲まれているおよび／または分離されている、１つ以上の交点を含む領域を突き止めるステップと、
前記領域に関連する幾何学的特徴が或る条件を満たすときに、前記領域を予め定められた物体の種類の候補として識別するステップとを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
前記或る条件は、
前記領域の形状に関する基準、および
前記領域のサイズに関する基準の少なくとも１つを含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記領域の前記形状に関する前記基準は、前記領域が実質的に円形の形状を有することを示す、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
前記領域の前記サイズに関する前記基準は、前記領域が予め規定された範囲に入るサイズを有することを示す、請求項７４に記載の方法。
【請求項７７】
候補のカテゴリは、
検出された結節の或る強度の一様性を有するカテゴリ、
検出された結節とその付近の領域との間の或る程度のコントラストを有するカテゴリ、
検出された結節の境界に沿って或る程度のエッジ強度を有するカテゴリ、および
その任意の組合せの少なくとも１つを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７８】
前記除去するステップは、
強度のコントラストを改善するために、分類された各候補の周囲に第１の強調された関心領域を生成するステップと、
強度の一様性を改善するために、前記第１の強調された関心領域に基づき、第２の強調された関心領域を生成するステップと、
前記第２の強調された関心領域の強度プロファイルの分析に基づき、前記関心領域が誤った対象を表わすか否かを判断するステップと、
前記関心領域が誤った対象であると判断された場合に、前記関心領域を排除するステップとを含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７９】
前記判断するステップは、
前記関心領域の中心を判断するステップと、
エッジ情報を作成するために、前記関心領域内でエッジ検出を実行するステップと、
複数の対応するしきい値を使用して、かつ、前記エッジ情報に基づき、前記中心から成長するエッジ制約領域を介して前記関心領域における複数のサブ領域を生成するステップと、
前記サブ領域の各々に対して複数のテンプレートを生成するステップとを含み、前記テンプレートの各々は、前記中心の周囲に中心が定められ、関心物を生じる潜在的なサブ領域と重複し、前記判断するステップはさらに、
各関心物に対して少なくとも１つの特徴を計算するステップと、
各関心物に対して計算された少なくとも１つの特徴に基づき、前記複数のテンプレートから最良のテンプレートを決定するステップとを含み、前記最良のテンプレートは、推定された結節を捕捉し、前記判断するステップはさらに、
前記推定された結節が、前記予め定められた種類の物体であるか否かを判断するステップと、
各サブ領域からの各推定された結節が、前記予め定められた種類の物体を表わさない場合に、前記関心領域を誤った標的として分類するステップとを含む、請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
前記テンプレートの各々は、前記中心の周囲において異なる半径を有する円形の形状を有する、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
前記少なくとも１つの特徴は、
関心物のサイズの測定値、
関心物の円環性の測定値、
関心物の境界の滑らかさの測定値、
関心物の面積の測定値、
潜在的なサブ領域と交差するテンプレートの境界の一部の長さ、
前記潜在的なサブ領域とのその重複部分が前記関心物を生じるテンプレートの周囲長、
前記関心物の境界に沿ったエッジの長さを示す測定値、
関心物の内側境界と外側境界との間のエッジ強度の差の少なくとも１つを含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８２】
前記検出するステップおよび前記分析からの結果に基づき、医学的な決定に到達するステップをさらに含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項８３】
前記医学的な決定は、診断決定である、請求項７２に記載の方法。
【請求項８４】
前記分析および／または前記医学的な決定からの結果と、ユーザの確認とに基づいて報告を自動的に作成するステップをさらに含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項８５】
報告における検出および分析の結果を自動的に要約するステップをさらに含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項８６】
物体を検出するための方法であって、
画像において最初の場所を決定するステップと、
エッジ情報を作成するために、前記画像内でエッジ検出を実行するステップと、
複数の対応するしきい値を用いて、かつ、前記エッジ情報に基づき、前記最初の場所から成長するエッジ制約領域を介して、前記画像に複数のサブ領域を生成するステップと、
前記サブ領域の各々に対して複数のテンプレートを生成するステップとを含み、前記テンプレートの各々は、前記最初の場所の周囲に中心が定められ、関心物の区域を生じる潜在的なサブ領域と重複し、前記方法はさらに、
関心物の各区域についての少なくとも１つの特徴を計算するステップと、
関心物の各区域について計算された前記少なくとも１つの特徴に基づき、前記複数のテンプレートから最良のテンプレートを選択するステップとを含む、方法。
【請求項８７】
前記テンプレートの各々は、前記中心の周囲で異なる半径を有する円形の形状を有する、請求項８６に記載の方法。
【請求項８８】
前記少なくとも１つの特徴は、
関心物のサイズの測定値、
関心物の円環性の測定値、
関心物の境界の滑らかさの測定値、
関心物の面積の測定値、
前記潜在的なサブ領域と交差するテンプレートの境界の一部の長さ、
前記潜在的なサブ領域とのその重複部分が前記関心物を生じるテンプレートの周囲長、
前記関心物の境界に沿ったエッジの強度を示す測定値、
関心物の内側境界と外側境界との間のエッジ強度の差の少なくとも１つを含む、請求項８６に記載の方法。
【請求項８９】
前記最良のテンプレート内の関心物の区域が、予め定められた種類の物体であるか否かを識別するステップをさらに含む、請求項８６に記載の方法。
【請求項９０】
前記識別するステップは、
関心物の前記区域内において予め規定された方向に沿った特徴を計算するステップと、
計算された特徴に基づき、関心物の前記領域が、前記予め定められた種類の物体を表わしているか否かを判断するステップとを含む、請求項８９に記載の方法。
【請求項９１】
物体の候補を検出する方法であって、
地形学的画像を作成するために、画像において地形学的スケッチを計算するステップを含み、前記地形学的スケッチは、複数の方向で作成され、前記方法はさらに、
前記地形学的画像において稜線および谷線を求めるステップと、
複数の稜線が複数の谷線によって囲まれているおよび／または分離されている、１つ以上の交点を含む領域を前記画像において突き止めるステップと、
前記領域から計算された少なくとも１つの特徴が或る条件を満たすときに、予め定められた物体の種類の候補として前記領域を識別するステップとを含む、方法。
【請求項９２】
前記或る条件は、
前記領域の形状に関する基準、および
前記領域のサイズに関する基準の少なくとも１つを含む、請求項９１に記載の方法。
【請求項９３】
前記領域の前記形状に関する前記基準は、前記領域が実質的に円形の形状を有することを示す、請求項９２に記載の方法。
【請求項９４】
前記領域の前記サイズに関する前記基準は、前記領域が予め規定された範囲内に入るサイズを有することを示す、請求項９２に記載の方法。
【請求項９５】
前記画像は強調画像である、請求項９１に記載の方法。
【請求項９６】
前記画像はフィルタリングされた画像である、請求項９１に記載の方法。
【請求項９７】
医学的な情報を処理する方法であって、
患者の研究に関連する情報にアクセスするステップと、
潜在的な情報を操作することができる１つ以上のツールと共に各前記情報をカプセル化するステップと、
前記情報と共にカプセル化されたツールが起動されると、前記患者の研究に関連する前記情報を処理するステップとを含む、方法。
【請求項９８】
前記患者の研究に関連する前記情報は、視覚および／または非視覚情報を含む、請求項９７に記載の方法。
【請求項９９】
前記患者の研究に関連する前記情報は、疾患に固有のものである、請求項９７に記載の方法。
【請求項１００】
前記情報と共にカプセル化された前記１つ以上のツールは、
前記情報を表示することのできるツール、
前記情報を強調することのできるツール、
前記情報から関心物を検出することのできるツールの少なくとも１つを含む、請求項９７に記載の方法。
【請求項１０１】
医学的情報を処理する方法であって、
患者の研究に関連する診断関連情報にアクセスするステップと、
前記患者の研究に関連する前記診断関連情報に基づき、前記患者の研究に対して診断決定マトリックスを生成するステップと、
前記診断関連情報と共に１つ以上のツールをカプセル化するステップとを含み、前記カプセル化されたツールは、診断の決定を補助する際に、前記診断関連情報を処理するために使用され得る、方法。
【請求項１０２】
前記診断決定マトリックスは、カプセル化された階層として確立され、前記カプセル化された階層において、各ノードは、情報を操作するために使用されるべき１つ以上のツールと共に診断関連情報をカプセル化する、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０３】
患者の研究に関連する前記情報は、視覚情報および非視覚情報を含む、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０４】
患者の研究に関連する前記情報は、疾患に固有のものである、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０５】
医学的な情報の分析システムであって、
患者の研究に関連する情報と共にカプセル化された１つ以上の処理補助ツールを用いて診断関連情報を作成するために、前記患者の研究に関連する情報へのアクセスおよび情報の処理を容易にすることができる情報処理プラットホームと、
診断決定マトリックスの作成を、前記診断関連情報と、前記診断関連情報と共にカプセル化された１つ以上の診断補助ツールを用いる前記診断決定マトリックスに基づいた診断の決定とに基づき、容易にすることができる診断決定マトリックスのプラットホームとを含む、医療情報分析システム。
【請求項１０６】
患者の研究および／または診断決定に関連する前記情報に基づいて臨床報告の自動的な作成を容易にすること、
前記臨床報告を記憶すること、
前記臨床報告を印刷すること、および
前記記憶された臨床報告をロードすることの少なくとも１つを行なうことができる報告プラットホームをさらに含む、請求項１０５に記載のシステム。
【請求項１０７】
ロードされた臨床報告の内容は、画像読取プラットホーム、前記診断決定マトリックスのプラットホーム、および前記報告プラットホームの１つにより用いられ得る、請求項１０６に記載のシステム。
【請求項１０８】
前記患者の研究に関連する前記情報は、関連する視覚情報および関連する非視覚情報を含む、請求項１０５に記載のシステム。
【請求項１０９】
患者の研究に関連する前記情報は、疾患に固有のものである、請求項１０５に記載のシステム。
【請求項１１０】
患者の研究に関連する前記情報は、複数のソースからアクセスされる、請求項１０５に記載のシステム。
【請求項１１１】
前記複数のソースは、遠隔のソースを含む、請求項１１０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、その出願の内容全体がここに引用により援用される、２００４年１月２１日に出願された米国仮出願第６０／５３７，５５８号、２００４年４月１５日に出願された米国仮出願第６０／５６２，２６０号、２００４年１２月２９日に出願された米国実用新案出願第（まだ割当てなし）号に基づく。
【０００２】
発明の背景
発明の分野
ここに開示される発明は、補助医学のためのシステムおよび方法に関する。この発明は特に、診断情報の分析に関する。
【背景技術】
【０００３】
関連技術の説明
殆どのＸ線撮影画像は、三次元の解剖学的構造が二次元の像平面上に投影されているために複雑である。たとえば胸部Ｘ線撮影画像では、肺領域のうち６０パーセントを上回る領域が、肋骨によって遮られていることがあり得る。したがって、結節等の関心物は、肋骨等の解剖学的構造と重複して陰影がかかっているか、または、他の種類の物体によって遮られていることが考えられる。これらにより、関心物の観察およびこれらの物体の境界の識別が困難になり得る。既存のシステムは、デジタルの／デジタル化されたＸ線撮影画像の、医師によるソフトコピー読取を補助しかつ容易にする際に、何らかの共通する欠点または弱点を有する。第１に、既存のシステムの殆どは、医師がしばしば使用して診断の決定に至る、定量的測定値を提供することができない。この不可能性はしばしば、構造的／解剖学的ノイズが上記の困難等により存在する場合における、画像内の結節および／または病変のセグメント化が難しいことに関連する。第２に、既存のシステムは、既存の臨床ワークフローに適合することができず、このようなワークフロー中の或る段階における補助しか行わない。第３に、既存のシステムが、ブラックボックス手法を一般に使用するため、医師はこのようなシステムとリアルタイムで対話することができない。その結果、このようなシステムは、医師に固有の知識および経験に基づいて補助を提供するのではなく、システム内に構築された予備知識に基づいて補助を行うことしかできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明は、図面を参照して詳細に説明される例示的な実施例に関してさらに説明される。これらの図面は、非限定的かつ例示的な実施例であり、この実施例では、同じ参照番号が、図面のうちのいくつかの図に亘って同様の部品を表わす。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
発明の好ましい実施例の詳細な説明
以下に記載する処理は、適切にプログラミングされた汎用コンピュータのみにより、または、専用コンピュータに関連する当該汎用コンピュータにより、実行され得る。このような処理は、単一プラットホームまたは分散処理プラットホームにより実行され得る。加えて、このような処理および機能性は、専用ハードウェアの形で、または、汎用プロセッサもしくはネットワークプロセッサにより稼動されるソフトウェアもしくはファームウェアの形で、実現され得る。このような処理で扱われるデータまたはこのような処理の結果として生じるデータは、当該技術で従来行なわれているように、任意のメモリに記憶され
得る。たとえばこのようなデータは、所定のコンピュータシステムまたはサブシステムのＲＡＭ等の一時メモリに記憶され得る。加えて、または代替的に、このようなデータは、たとえば磁気ディスク、書換え可能光学ディスク等の長期記憶装置に記憶され得る。この明細書における開示のために、コンピュータ読取可能な媒体は、任意の形のデータ記憶メカニズムを含み得、このデータ記憶メカニズムには、このような既存のメモリ技術だけでなく、このような構造およびこのようなデータのハードウェア表現または回路表現が含まれる。
【０００６】
この発明は、診断決定を支援するために診断情報の抽出および分析を容易にすることができる統合プラットホームを容易にするシステムおよび方法を開示する。いくつかの実施例において、この開示された発明は、デジタルの／デジタル化されたＸ線撮影画像のソフトコピー読取に適用される。リアルタイムかつ対話式の態様で補助機能が提供され得ることにより、これらの補助機能は、最適なワークフローに埋込まれ得る。デジタルの／デジタル化されたＸ線撮影画像のソフトコピー読取を容易にする機能性には、たとえば画像の表示、疾患に特定的な強調画像の観察、注釈付け、自動的な結節の検出、リアルタイムかつ対話式の結節の検出およびセグメント化、自動的な構造上の臨床報告等が含まれ得る。高次元の診断情報を多数の補助ツールにカプセル化し、このような補助ツールを編成して多数の診断シナリオプラットホームを形成することにより、開示されたこのシステムおよび方法は、臨床業務のワークフローとの整合性を有する態様で、ユーザが医学的な診断決定に到達することを支援する。開示されるこのシステムは、医学的および非医学的な目的を含む、異なる目的に使用することができる。たとえば、全機能または部分的な機能において、このシステムを教育システムの採点ツールとして使用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
いくつかの実施例において、開示される発明は、既存の臨床ワークフローとの整合性を有する態様でデジタルの／デジタル化されたＸ線撮影画像のソフトコピー読取を支援するための１つ以上のプラットホームおよび／またはメカニズム、診断情報指向のカプセル化された階層を有するオープンなシステムアーキテクチャ、ユーザがシステムとリアルタイムで対話することを可能にする補助ツール、および医学的な診断用に補助を与えることが可能な新規のアルゴリズム等の複数の特徴を容易にする。
【０００８】
いくつかの実施例において、このシステムおよび方法は、疑わしい病変／結節を識別するために画像を読取ること、定性的および／または定量的な検査および特徴付けに基づいた決定、および／または臨床報告の作成を含む、既存の医師の診断ワークフローとの整合性を有する態様で、利用され得る。たとえば、開示されるこのシステムは、画像読取プラットホーム、診断決定マトリックスのプラットホーム、および臨床報告プラットホーム等の別個のプラットホームを介して異なるグループの機能性を支援することができる。インテリジェントな補助ツールキットをリアルタイムかつ対話式の態様で提供して、医師自身の作業スタイルとの整合性を有する態様で、医師によるシステム構成要素の操作を容易にすることができる。
【０００９】
いくつかの実施例において、このシステムおよび方法は、診断情報指向のカプセル化された階層を備えたオープンアーキテクチャを有し得る。この階層では、異なるレベルにおける異なる種類の診断情報が、適切なツールキットにカプセル化され得る。階層的であってカプセル化されたこのようなアーキテクチャは、たとえば、最新技術が急速に発展するのに伴って生じる情報の取扱いを実現可能にするシステム拡張を行ない得る。データおよびツールの両方を含む、カプセル化されたパッケージは、局所または遠隔のいずれかで異なる診断ワークステーション全体に配信され得、それにより、異なる場所に存在するユーザは、このようなツールを配備して、配信されたパッケージ内にカプセル化されたデータにアクセスすることができる。
【００１０】
いくつかの実施例において、このシステムおよび方法は、リアルタイムかつ対話式の態様で自動分析手段を提供し、ユーザによる患者の画像のソフトコピーの検査を支援し得る。リアルタイムかつ対話式の態様で実行される自動的な分析方法のいくつかは、物体の対話式セグメント化および物体の対話式検出を含み得る。このシステムは、ユーザに対してオープンであるか、または透過的であり得、システムによって実行される客観的な定量的分析が、医師に固有の知識および／または経験と統合されることを可能にして、たとえば、診断決定に至る際の性能を改善することができる。
【００１１】
いくつかの実施例において、このシステムおよび方法には、捕食時のクモを模倣し得る複数の技術が配備され得、それにより、標的病変が適合的に捕捉されるか、または自動的にセグメント化されて、医師による定性的および定量的分析が支援され得る。
【００１２】
いくつかの実施例において、このシステムおよび方法は、画像全体におけるインテリジェントかつ自動的な結節の検出、インテリジェントなリアルタイムかつ対話式の結節検出、リアルタイムかつ対話式のインテリジェントな結節のセグメント化および定量化、リアルタイムかつ手動の結節のセグメント化および測定、結節に特定的な画像強調、自動的な臨床報告の作成を含む他の機能を提供し得る。これらの例示的な機能は、肺の結節に適用され得る。例示的な機能の各々を以下に説明する。
【００１３】
いくつかの実施例において、画像全体におけるインテリジェントかつ自動的な結節の検出は、ボタン上でマウスを１回クリックすることにより、またはメニューから、起動またはトリガされ得る。その機能に対応する機能上の構成要素は、起動されると、肺領域等の標的領域を自動的に識別し、病変を含む可能性を有する疑わしい区域の各々について当該領域を走査することができる。このような自動的検出は、同一のワークステーションまたは遠隔に配置された異なるワークステーションに存在し得る追加のツールにより、同一研究に対するユーザの（たとえば医師の）手動のおよび／または対話式の検査と同時に実行され得る。
【００１４】
いくつかの実施例において、ユーザは、自動的な結節検出構成要素と対話することができ、それによりシステムは、ユーザが画像内の特定の領域を指す度に、示されたその特定の領域が結節に相当するか否かについての自動的な検査の結論をリアルタイムで提供することができる。加えてシステムは、その結論と共に、その結論に対する信頼レベルを示す信頼測定値を提供することもできる。
【００１５】
いくつかの実施例において、ユーザは、潜在的な結節のセグメント化を導出するために、結節の境界を追跡するように求められないことが考えられる。その代わりにユーザは、結節の周囲に矩形を描くことができ、システムは、それによって結節の境界を自動的に抽出することができる。システムはまた、このようなセグメント化された結節に関し、臨床学的に有意義な特徴を自動的に計算することもできる。このような有意義な特徴の例には、ユーザが診断の決定を下すことを補助するのに重要または有用であり得るセグメント化された結節を特徴付ける測定値が含まれる。このような測定値は、サイズ、形状、結節の境界の滑らかさ、および結節内の強度分布を含み得る。いくつかの実施例において、ユーザには、結節を手動でセグメント化して測定を行なう選択肢が与えられ得る。他の実施例において、ユーザは、何らかの手動の測定を実行することができ、システムは、それに従って他の特徴を自動的に計算することができる。
【００１６】
いくつかの実施例において、結節に特定的な強調は、リアルタイムかつ対話式の補助ツールであり得る。いくつかの実施例において、結節に特定的な強調は、病変の強調用に提供され得る。結節に特定的な強調は、ユーザがカーソルを移動させたことが考えられる区
域に対し、その場で適用され得る。このような、実行された疾患に特定的な強調は、疑わしい領域における、結節に特定的な強調を施したビューを提供することができ、この強調を施したビューは、サイズおよび形状の両方を調節可能なウインドウ内に拡大されて表示され得る。
【００１７】
いくつかの実施例において、開示されるこのシステムおよび方法は、報告されるべき識別された疑わしい結節の各々を、ユーザが確認することを可能にし得る。報告されたことが確認された、検出された結節は、その定量的測定値と共に臨床報告に自動的に送出され得、この臨床報告は、必要なときに読出され、印刷され、保存され、リロードされ得る。
【００１８】
いくつかの実施例において、開示されるこのシステムおよび方法は、動的な環境において適正に作動し得るように、その動作パラメータに対して適切な調節を自動的に行ない得る。グラフィカルユーザインターフェイスを表示する際に使用される動作パラメータは、たとえば表示環境に依存して、たとえば使用されるモニタの種類に基づいて自動的に調節され得る。別の例では、使用される表示モニタの解像度に応じて、フォントサイズが自動的に調節され得る。システムにおけるテキストおよび図形物体の表示もまた自動的に調節され得、たとえば、相対的に高い強度または相対的に低い強度を有する表示された画像においてより良好なコントラストを提供するために、陰影が自動的に追加され得る。
【００１９】
図１（ａ）は、ソフトコピー読取のための例示的なプロセスのフロー図である。ユーザは１０１において、デジタルの／デジタル化されたＸ線撮影画像を読取ることができ、１０２において、コンピュータシステムの補助を受けて、または補助を受けずに、疑わしい領域を識別することができる。１０３において、検出された疑わしい区域の検査がさらに必要であると考えられる場合、定性的または定量的であって詳細な検査または分析が１０４で実行され、疑わしい領域を特徴付けることができる。このような特徴付けは、診断に対する根拠を提供し得る。このような根拠に基づき、１０５では診断の決定が下され得、臨床報告が作成され得る。
【００２０】
いくつかの実施例では、コンピュータ補助ツールキットがグループ化されて多数のパッケージにカプセル化され得、それによりこのようなツールは、既存の臨床ワークフローとの整合性を有する態様で、利用され得る。加えて、コンピュータ補助ツールは、リアルタイムかつ対話式の態様で提供され得、それにより、最適化されたワークフローに埋込まれ得る。対応する機能を有するカプセル化アーキテクチャの例示的な一実施例を図１（ｂ）に示す。この例示的な実施例では、ユーザによる疑わしい結節の識別を可能にする画像読取プラットホーム１１０と、定性的／定量的な測定値／特徴付けから導出された根拠に基づいてユーザが診断決定に到達し得るプラットホームを提供する診断決定マトリックス（Matrix of Diagnosis Decision（ＭＤＤ））のプラットホーム１２０と、診断に関連する情報の概要の作成および診断記録の保存を可能にする臨床報告プラットホーム１３０とを含む３つのカプセル化された補助パッケージが、グループ化され得る。これらの例示的なプラットホームの各々を、以下に詳細に説明する。
【００２１】
画像読取プラットホーム
動作時に、ユーザは、画像読取プラットホーム１１０をトリガしてソフトコピーの読取を開始することができる。ユーザは、このプラットホームにカプセル化されたどのような補助ツールをも、またはそれらの組合せを起動させて、患者に関連する画像を読取ることができ、および／または、画像内の疑わしい領域を識別することができる。ポートレートモニタに表示された画像読取プラットホームの例示的な表示を図２（ａ）に示す。例示的な画像読取プラットホームは、複数のフィールドを含む。含まれるフィールドの例は、患者情報フィールド２０２と、全プラットホームにおいてアクセス可能であることにより、ユーザが異なる診断ステージ間で切換わることを可能にするタブコントローラ２０４と、
表示／視認パラメータフィールド２０６と、カーソル位置および画素強度フィールド２０８と、対話式補助ツール用のツールバー２１０とを含み得、ツールバー２１０は、患者ファイルの選択およびオープン機能アイコン２１１、ウインドウレベル設定調節機能アイコン２１２、ユーザの標識の表示を制御するための機能アイコン２１３、多数の画像における一括モード自動結節検出のための機能アイコン２１４、取消ボタン２１５、再実行ボタン２１６、現在の画像についての自動結節検出用機能アイコン２１７、現在の画像についての対話式結節検出用機能アイコン２１８、結節に特定的な画像強調ツールアイコン２１９を含み、含まれるフィールドの例はさらに、機能および表示設定の選択肢を有するポップアップメニュー２２０と、たとえば結節検出中に画像を表示するための表示ウインドウ２３０と、対話式検出アイコン２１８が起動されると立上がり得る、対話式検出の信頼性の棒グラフフィールド２４０とを含み得る。画像読取プラットホームは、自動的に調節可能な表示パラメータに従って表示され得る。たとえば図２（ｃ）は、通常のモニタに表示された画像読取プラットホームの表示を示す。異なる診断ステージ間での切換のためのタブコントローラ２０４の拡大図が図２（ｂ）に示される。
【００２２】
ユーザは、画像読取プラットホームに基づいて患者の画像をロードし、このようにロードされた画像を表示ウインドウ２３０に表示することができる。患者の画像が一旦ロードされて表示されると、ユーザは、手動検出モード、自動検出モード、対話式検出モード、または組合されたモード等の異なる動作モードで、疑わしい結節の領域を識別することができる。
【００２３】
ユーザは、手動検出モードにおいて、画像読取プラットホームに設けられた補助ツールの助けを借りて、または助けを借りずに、結節を識別することができる。たとえばユーザは、たとえば表示された画像上でマウスをクリックすることにより、手動でその領域を指すことによって疑わしい領域を特定することができる。結節の候補が識別されると、ユーザは、診断決定マトリックス（ＭＤＤ）のプラットホームに関して以下に説明する診断情報テーブルに、検出された結節を追加することができる。いくつかの実施例において、ユーザは、システムの助けを借りて疑わしい領域を識別することができる。たとえば、リアルタイムかつ対話式の補助ツールである、結節に特定的な画像の強調ツール２１９を起動させて、まず、疾患に特定的な画像強調を実行することができる。この強調は、強調された知覚効果を有する領域内でイメージを生じて、強調された領域内でユーザが複雑な構造をより良く理解することを助け得る。いくつかの実施例において、このような強調は、動的なカーソル位置の周囲に中心を定めた関心領域（region of interest（ＲＯＩ））に適用され得る。動的なカーソル位置の周囲におけるＲＯＩのサイズは、予め定められるか、画像の特徴に基づいて動的に計算されるか、または手動で調節され得る。このようなＲＯＩの形状は、異なる実施例で異なり得る。たとえば、強調用のＲＯＩは、円形か、楕円形か、または矩形であり得る。強調中に拡大を適用することができる。いくつかの実施例において、拡大の程度は、たとえば右ボタンを押したまま、たとえばマウスをドラッグすることにより、連続して調節され得る。図３（ａ）は、胸部Ｘ線撮影画像の一部の一例を示し、この画像では、結節が矢印で示される。図３（ｂ）は、結節に特定的な画像の強調ツールを用いて強調が行なわれた、強調領域を有する同一画像を示す。この例において、結節に特定的な画像の強調ツールが使用するＲＯＩの形状は、円形である。
【００２４】
いくつかの実施例において、自動的な結節検出が容易になり得る。結節の一例は、肺結節であり得る。自動的な結節検出を起動させるための異なる方法が実施されてよい。たとえば、このような検出は、対応するツールアイコン２１４をマウスで１回クリックすることにより、またはメニュー選択により、トリガされ得る。検出が一旦起動されると、システムは、患者の画像を自動的に走査して、結節／病変がないか検出することができる。結節検出の詳細は、以下に論じる。疑わしい結節構造が識別された場合、疑わしい結節の構造に関連する情報が、たとえばさらに別の検査のために記憶され得る。さらに別の検査は
、ユーザにより手動で、コンピュータシステムにより自動で、または、人間と機械との対話により対話式で実行され得る。
【００２５】
識別された疑わしい結節は、異なる手段により提示または表示され得る。いくつかの実施例では、検出された疑わしい構造の付近に標識が表示されて、疑わしい結節の区域を指すことができる。いくつかの実施例において、ユーザは、示された構造が、考え得る結節に相当するか否か、検出された疑わしい構造がさらに別の検査を必要とするか否か、またはその両方を判断することを要求され得る。いくつかの実施例では、疑わしい結節が実際の結節である可能性が高いか、または、検出された結節がさらに別の検査を必要とし得る場合、検出された結節の候補に関する情報は、診断情報テーブルに自動的に追加され得る。診断情報テーブルに関する詳細は、診断決定マトリックスのプラットホームを説明する際に以下に論じる。
【００２６】
いくつかの実施例では、検出された結節／病変を含む領域を強調表示して、強調された視認効果を提供することができる。疑わしいＲＯＩを強調表示することにより、ユーザの注意を引くように働き得る。強調表示は、疑わしい領域と画像の残りの部分との強度レベルを差異化する、異なる方式により行なわれてよい。たとえば強調表示は、疑わしい領域内に表示された強度のコントラストを増大させ、かつ、画像の残りの部分の強度のコントラストを同一に保つことによって達成され得る。代替的に、強調表示は、画像の残りの部分において表示される強度のコントラストを低下させ、かつ、疑わしい領域の強度のコントラストを同一に保つことによって達成され得る。別の代替例として、強調表示は、疑わしい領域の表示強度のコントラストの増大と、画像の残りの部分における表示強度のコントラストの低下とを同時に行なうことによっても達成され得る。強調表示効果は、疑わしい領域の強度レベルを画像の残りの部分の強度レベルよりも低くすることによっても達成され得る。加えて、ウインドウ内の画像表示のレベリングがユーザにより最適化され得る場合、疑わしい領域に対する現時点での最適化された表示設定を維持し、かつ、画像の残りの部分を暗くすることを選択することにより、疑わしい領域が視覚的に強調表示されるように見せることも可能である。図３（ｃ）は、自動的に識別された結節の例示的な表示を示す。この例では、自動的に識別された疑わしい領域３６０が「強調表示されて」、ユーザの注意を引く。いくつかの実施例において、ユーザは、標識付けされた視認モードまたは領域が強調表示された視認モードと組合せて、結節に特定的な画像強調ツールを使用して、疑わしい構造を突き止めることができる。図３（ｄ）は、結節に特定的な画像強調が、検出されかつ強調表示された疑わしい領域に適用されている表示を示す。
【００２７】
いくつかの実施例において、２つ以上の検出された結節は、それらのすべてを包含する、１つの強調表示された領域にグループ化され得る。このことは、異なる結節が近接していることにより、強調表示されたビューを有する１つの強調表示された領域が、不要反射像を有する表示を視覚的に回避し得る場合に採用され得る。ウインドウレベルの設定が（たとえばユーザにより）変更されると、疑わしい領域と画像の残りの部分との間のコントラストが同一に保たれて「強調表示」効果を維持し得る状態で、疑わしい領域および潜在的な画像の残りの部分の表示がそれに応じて調節され得る。いくつかの実施例では、ユーザが通常の画像視認モードと結節が示されたビューとの間で自由に切換わることが可能にされ得る。領域を強調表示して視認者に注意を促す方式は、検出された結節の候補以外の他のシナリオでも適用され得る。たとえばこの方式は、他の種類の疾患または異なるモダリティの情報に適用され得る。
【００２８】
いくつかの実施例において、自動的な結節検出は、多数の予め選択された画像に対して一括モードで実行され得る。たとえばユーザは、多数の患者の研究を選択して一括ジョブを実行依頼することができ、それにより検出は、選択された全画像において一括して実行されて、このような画像に含まれる結節を自動的に識別することができる。
【００２９】
いくつかの実施例において、ユーザは、対話式のモードで結節を識別することができる。いくつかの実施例において、この対話式結節検出モードは、たとえば対応するツールアイコン２１６をマウスで１回クリックすることによって起動され得る。このモードでは、ユーザが画像内の領域を指すことができ、次に、自動的結節検出モジュールがリアルタイムで作動して、その特定の場所／領域付近に結節が存在するか否かを示す出力を生じ得る。このような出力には、信頼性の測定値が与えられ得、この信頼性の測定値は、棒グラフまたは円グラフ２２０等の異なる知覚的な情報形態で表示され得る。信頼性の測定値は、示された領域付近の現時点での構造が結節に相当するか否かについての診断決定に関し、ユーザに基準を提供し得る。疑わしい領域は、さらに別の検査用に保存され得る。いくつかの実施例において、結節検出はまた、上述の３つの検出モードの組合せである動作モードでも実行され得る。画像読取プラットホームから利用可能な他の補助ツールが、結節検出に関して起動されてもよい。
【００３０】
起動され得るいくつかの動作は、時間がかかり得る。いくつかの実施例では、臨床業務における速度の要件を満たすために、および／または、臨床学的スループットを高めるために、いずれかのプラットホーム下で実行される動作が最適化され得る。たとえば処理は、フロントエンドおよびバックエンドで同時に実行され得る。いくつかの構成において、時間のかかるプロセスはバックエンドで実行され、リアルタイム機能はフロントエンドで実行される。時間のかかるプロセスには、たとえば、いくつかの情報準備機能またはベンチマーク自動結節検出が含まれ得る。
【００３１】
いくつかの実施例において、バックエンドで稼動する処理の動作状況は、たとえば円グラフ等の表示により視覚的に示され得る。このような表示は、本来のツールアイコンと同じ場所に存在し得る。ツールアイコンと、対応する処理状況とを同じ場所に置くことにより、どのタスクが現在進行中であるかをユーザが思い起こすことが容易になり得る。図２（ｃ）は、バックエンドおよびフロントエンドの同時処理が実行中であることを示す例示的なインターフェイスを示す。図２（ｃ）は、患者の画像がロードされると、処理状況が「開いた」アイコン２１１において、またはその付近で表示されている間に、医師の対話式の画像分析に有用であることが考えられる或る情報を抽出する機能がバックエンドで稼動していることを示す。代替的に、ユーザは、既存の情報に基づき、かつ、すべての情報の抽出が完了する前に、他の補助ツールを用いて診断を同時に実行することができる。図４（ａ）は、対話式検出がフロントエンドで稼動しており、ベンチマーク自動結節検出処理がバックエンドで同時に稼動している別の一例を示す。この例では、自動結節検出アイコン２１７に関連する処理状況が表示され、自動結節検出がバックエンドで稼動していることを示す。対話式結節検出アイコン２１８は、対話式結節検出が同時に進行中であることを示す。たとえば０．０から１．０の範囲を有する信頼性の棒グラフ２４０は、現在の関心物４０２内における結節の存在に関する尤度を示し得る。図４（ｂ）は、図４（ａ）のブロック４０２の拡大図を示し、ブロック４０２は、たとえば、対話式検出により検査されている現時点での関心物が実際の結節に相当し得ることを示す。
【００３２】
いくつかの実施例において、時間のかかる処理は、ユーザによって随時キャンセルされ得る。いくつかの実施例では、累進的なインジケータが、キャンセルボタンとして働き得る。ユーザは、累進的なインジケータをクリックして、進行中のバックグラウンド処理を終了することができる。
【００３３】
いくつかの実施例において、異なる機能は、データフローの従属性に基づいて自動的に設定され得る。たとえば、１つ以上の他の機能の出力をその入力として取る機能は、当該他の機能がそれらの出力を生成した後に自動的に起動され得る。一例として、情報準備機能が依然として進行中であるとき、その処理を予め処理された画像上で実行する自動結節
検出機能は、バックエンドで稼動する情報準備機能がその動作を完了するまでフロントエンドにおいて自動的に阻止される。
【００３４】
診断決定マトリックス（ＭＤＤ）のプラットホーム
いくつかの実施例において、診断決定マトリックス（ＭＤＤ）のプラットホームは、診断に関する特徴に関するさまざまな機能を容易にする。たとえば、ＭＤＤプラットホームは、診断に関する包括的な情報が提示され得、定性的および定量的分析が起動され得、および／または、画像読取プラットホームの下で識別された個々の疑わしい結節に関する診断決定が行なわれ得るプラットホームを提供し得る。ＭＤＤプラットホームは、非視覚情報および／または視覚情報を含み得るさまざまな種類の情報と共にカプセル化され得る。視覚情報は、患者の情報、薬歴、実験報告、画像データの情報、および／または遺伝子型の情報を含み得る。視覚情報は、画像データおよび／または病理学的画像を含み得る。ＭＤＤプラットホームはまた、異なる診断情報と共にカプセル化されたリアルタイムかつ対話式のツールキットも含み得る。
【００３５】
いくつかの実施例において、非視覚情報は、疾患に固有のおよび／または患者に固有の情報であり得、このような情報は、診断決定の際にユーザにより使用され得る。たとえば、患者に固有の情報は、その患者が特定の種類の疾患を有するリスクレベルについての定性的評価を行なうために用いられ得る。患者に関する何らかの予備知識、たとえば、その患者が特定の疾患に対して高リスクを有すること、および／または、いくつかの重要なパラメータが正常範囲を超えている恐れがあることを示す重要な根拠が、表示時に強調されて、ユーザに警告信号を提供し得る。非視覚情報に加え、画像に関する情報は、診断の決定に関する情報を導出するために分析され得る。このような分析は、定性的または定量的な分析であり得、分析された結果は視覚化されて、さらに統計学的に分析され得る。いくつかの実施例において、診断に関するこのような情報は、視覚情報であっても非視覚情報であっても、ユーザが呼び出し得る機能を備えた異なる対話式かつリアルタイムのツールキットにカプセル化されて、診断動作を補助する。
【００３６】
図５（ａ）は、ポートレートモニタに表示された例示的なＭＤＤプラットホームを示す。図５（ｂ）は、従来のモニタに表示された例示的なＭＤＤプラットホームを示す。ＭＤＤプラットホームの表示は、実際に使用されるモニタの種類に応じて自動的に調節され得る。示される例示的なＭＤＤプラットホームにおいて、ＭＤＤプラットホームは、診断関連情報カード５０２と、関連する補助機能５０６を備えた患者画像表示フィールド５０７とを含み得る。診断関連情報カード５０２は、診断の決定を補助するために使用され得る視覚情報および非視覚情報を提供し得る。このような情報は、カプセル化されたさまざまな補助ツールを介して、作業区域において表示されるか、または呼び出され得る。異なる種類の視覚情報および非視覚情報は、タブコントローラ５０４を用いて選択され得る。患者に関する情報は、５０６内のカプセル化された補助ツールを介して利用可能となるさまざまなツールを用いて視認および操作され得る。示される例示的なＭＤＤプラットホームでは、診断情報が選択されると、対応するカプセル化された補助ツールが起動される。これらの補助ツールには、検出された結節を含む関心領域が表示される表示区域５０９と、関連する対話式補助機能５１１〜５１８とが含まれ得る。
【００３７】
ＭＤＤプラットホームは、さまざまな診断補助ツールを提供し得る。たとえば、ＭＤＤプラットホームは、患者の画像を表示して視覚化するためのツール５０６を提供し得る。患者の画像データのこのような視覚表示は、それに基づいて診断決定が行なわれる基準を提供し得る。ユーザは、表示されたこのような画像に基づき、表示された画像に関連する情報を検索することができる。たとえば、検索された情報は、どの肺葉に疑わしい結節が位置するか、疑わしい結節が他の解剖学的構造、たとえば血管または横隔膜に連接しているか否か、検出された結節に関連し得る他の異常が存在するか否か等を示し得る。このよ
うな情報は、診断に到達する際に、ユーザにとって重要であり得る。いくつかの実施例では、画像読取プラットホームに関して説明したもの等の同様の補助ツールが、患者の画像と共にカプセル化され得る。たとえば、同様の補助ツールは、結節に特定的な画像強調ツール、結節の候補の標識を表示または隠蔽するためのツール、ウインドウをレベリングするためのツール、または、画像クローズアップ用のツール（たとえばズームインまたはズームアウト等）を含み得る。
【００３８】
ＭＤＤプラットホームにおける、診断関連情報カード５０２は、異なる補助ツールと共にカプセル化され得る。診断関連情報カード５０２は、異なる操作ツール、たとえばこのような情報についての定性的および定量的測定値を生成するための手段と共にカプセル化され得る視覚情報および非視覚情報を提供し得る。診断関連情報カード５０２に対する例示的なＧＵＩを図６に示す。この例において、診断関連情報カード５０２は、複数の情報グループを含み、この情報グループは、たとえば、患者情報テーブル、画像情報テーブル、および診断情報テーブルを含む。これらのテーブルの内容は、動的に更新または拡張され得る。
【００３９】
いくつかの実施例において、診断関連情報カード５０２は、異なる特徴をさらに保持するように設定され得る。たとえば、診断関連情報カード５０２は、高次元空間におけるカプセル化であり得る。診断関連情報カード５０２はまた、必要なだけのカテゴリの情報を含み得るように、また、必要なだけのレベルの診断に関する情報を含み得るようにも設定され得る。たとえば、診断関連情報カード５０２は、たとえば遺伝子型情報テーブルを用いて表わされる遺伝子型情報のさらに別のカテゴリを有するように拡張され得る。加えて、各テーブルもまた拡張され得る。たとえば、患者情報テーブルは、これまでの薬歴に関する情報を含む新規のサブテーブルを含むように拡張され得る。
【００４０】
いくつかの実施例において、診断関連情報カード５０２内の情報テーブルは、対応する情報を操作するために使用され得る、診断に関する情報および機能の両方を有するカプセル化として実現され得る。このようなカプセル化は、より効果的な関連情報に基づいて診断を行ない得る。たとえば、患者情報テーブルが選択された場合、選択された患者に関する他の種類の情報、たとえば、その患者が罹患していることが疑われる特定の疾患に関連する或る統計値が自動的に検索され得る。次に、カプセル化されたツールは、このような検索情報を使用して、たとえば、その患者が或る疾患に対する高リスクを有し得ることを示す重要な根拠をさらに識別し、正常範囲を超える重要なパラメータを強調表示して医療関係者の注意を引くことができる。別の例において、ユーザは、カプセル化されたツールを利用して、特定のパラメータの基準範囲を対話式に調節することができる。このような動作は、カプセル化された患者情報テーブル内で実行され得る。
【００４１】
いくつかの実施例では、テーブルが選択される度に、その対応するカプセル化された補助ツールが利用可能にされ得る。たとえば、診断情報テーブル（図６参照）が選択されると、選択されたテーブル内の情報と共にカプセル化されたツール（たとえば、画像内の疑わしい結節の定性的および定量的測定を補助するツール）に対応する起動ボタンが、たとえば選択されたテーブル自体の下方に表示され得る。図７は、このような一例を示しており、この例では、診断情報テーブルが選択され、選択されたこのテーブル内の情報を操作するためのカプセル化された補助ツールに関連するさまざまな起動ボタン（たとえばアイコンの形をとる）がテーブル自体の下に表示され得る。この例において、診断情報テーブル７０２は、７０８に表示される関心領域（または結節を有していることが疑われる区域）で検出されて標識付けされた結節に関して取られた、異なる定量的測定値を含む。異なる情報に関連する２つの例示的なツールバーが表示される。ツールバー７０４は、選択された診断情報または診断情報テーブルコントローラに関連するツール起動アイコンに対応し、ツールバー７０６は、診断情報分析用に領域７０８に表示された画像に関連する、カ
プセル化されたリアルタイム補助ツール用のツール起動アイコンに対応する。表示区域７０８は、手動、対話式、および自動の結節検出および定性的演算が実行され得る区域も提供し得る。いくつかの実施例では、代替的な情報診断が選択されると、その選択された情報と共にカプセル化された異なる対応するツールキットが、それに応じて提示され得る。
【００４２】
図５（ａ）に示されていることが認識できるように、ユーザはまた、検査用に特定の結節の候補を選択することもできる。選択された結節は、５０９において表示され得る。診断情報テーブルが起動され、特定の結節の候補が詳細な検査のために選択されると、その結節に対する定性的および定量的分析を補助するために１つ以上の補助ツールが使用され得る。たとえば、このようなツールは、以下のものに限定されないが、５０９に表示されるサブ画像のウインドウレベルの調節を行なってより良好な視覚効果を生じ、結節のセグメント化を支援するためのツール５１１、対応する結節の位置において標識を隠蔽または表示し、および／または、ＲＯＩ表示５０９についての定規による測定値または抽出された結節の境界を隠蔽または表示するためのツール、５０９に表示された結節の幅を測定するための定規５１３、５０９に表示された結節の高さを測定するための定規５１４、５０９に表示された結節に対して手動による結節のセグメント化を実行するためのツール５１５、５０９に表示された結節に対してリアルタイムかつ対話式の／自動的な結節のセグメント化を実行するためのツール５１６、５０９に表示される、抽出された結節または関心領域のヒストグラム情報を表示するためのツール５１７、ツール５１１〜５１７の使用を助けるためのツール５１８等を含み得る。
【００４３】
リアルタイムかつ対話式の／自動の結節セグメント化機能５１６は、結節のセグメント化および評価ツールである。ユーザは、この機能を起動させて、サブ画像上の結節の周囲に基準の矩形を描くことによって疑わしい結節の領域をセグメント化することができる。コンピュータは、結節を瞬時にセグメント化し、導出された結節の境界を本来のサブ画像上に置くことにより、セグメント化された結果を表示することができる。いくつかの実施例では、いくつかの定量的測定値、たとえばサイズ、形状、境界の滑らかさ、および石灰化の分布等がリアルタイムで自動的に計算され得、診断情報テーブルに表示され得る。次にユーザは、このような結果の評価に基づいて診断決定を行なうことができる。図５（ａ）、図５（ｂ）、および図７は、画像上に重ね合わされた結節の境界と、検出された結節の境界に基づいて取られた定量的測定値とを示す。いくつかの実施例では、セグメント化の結果の補正および／または手動によるセグメント化のための手段もまた起動されて、リアルタイムかつ対話式のセグメント化ツールによって生じるセグメント化の結果を改良することができる。
【００４４】
いくつかの実施例では、リアルタイムかつ対話式の結節のセグメント化および手動による結節のセグメント化のツールにおいて異なるメカニズムが実現されて、セグメント化の整合性および品質を確保することができる。たとえば、（７０８に表示されるサブ画像上等で）ユーザが結節の境界を描いて結節を手動でセグメント化するか、または、結節の周囲に基準のボックスを描いてコンピュータにリアルタイムでの結節のセグメント化を行なわせる場合、描かれた境界または基準のボックスが診断情報テーブルに記憶された対応する結節の位置を実際に含むか否かが自動的にチェックされ得る。いくつかの実施例では、境界または基準のボックス内に記録された結節が存在しない場合、警告メッセージが提供され得る。他の実施例では、ユーザが標識付けされた結節の位置を突き止めて結節の境界を識別することを助けるためにツールが提供され得る。たとえば、このようなツールは、良好な視覚効果を得るためにセグメント化が実行されるサブ画像の表示を可能にするためのウインドウレベルの調節５１１を含み得る。このようなツールの別の例は、対応する結節の位置において標識を隠蔽または表示することを可能にし、ＲＯＩ画像上で抽出された結節の境界を隠蔽または表示することを可能にする５１２である。
【００４５】
医師によって異なる時間に標識付けされた結節の境界が変動し得ることが公知である。たとえば、約５ｍｍのサイズを有する結節をセグメント化する際に、わずかな手の揺れが実質的な差を生じ得る。この変動は、標識付けが異なる医師によって行なわれた場合、より一層大きくなり得る。いくつかの実施例では、同一の結節に対して行なわれた異なる標識付けの間での非整合性を減少させるために、ユーザがシステムと対話して、セグメント化の結果を検査することができる。他の実施例では、何らかの自動化された検査が課され得る。いくつかの実施例では、リアルタイムかつ対話式の／自動的な結節のセグメント化ツールを使用して結節に対する基準の矩形を描く際に、現時点で描かれた基準のボックスと、以前に確認した別の基準の矩形とを、位置、サイズ、および形状に関して比較することができる。現時点で描かれた基準の矩形が以前のものから実質的に逸脱している場合、さらに別の何らかの措置を取り、ユーザに警告を与えることができる。たとえば、ダイアログボックスが立上がり得、矛盾を警告してユーザに選択を行なうように求めることができる。このメカニズムを通じて、ユーザにはあらゆる非整合性が通知される。このような警告は、セグメント化、そして最終的には診断の品質を高めることを助け得る。図８は、このような整合性を確保するメカニズムの一例を示す。この例において、点線の矩形８０６は、以前に確認された基準のボックスを表わし、実線の矩形８０４は、現時点で描かれた基準のボックスを表わす。これらの２つの基準ボックスに関連する情報に基づいて２つの基準のボックス間における非整合性が自動的に判定された後に、ダイアログボックス８０２が立上がり、このような非整合性が識別されたことをユーザに警告する。ダイアログボックス８０２は、２つの基準のボックス間で選択を行なうようにユーザを促すことができる。このような選択は、ユーザの専門領域に固有の知識および／または患者に固有の情報に基づいて行なわれ得る。
【００４６】
図５（ａ）および図５（ｂ）の例では、診断に関する情報カードの異なる情報テーブルにおいてカプセル化され得る他の補助ツールが存在し得る。このような補助ツールは、情報を融合するためのツール、異なる情報提示（たとえば、数字、テキスト、および／または直感的なグラフを使用する提示）のためのツール、ユーザの固有の知識および動的な設定に対して情報を適合化するためのツール、および画像に基づいた異常の特徴付けのためのツールを含み得る。
【００４７】
ユーザは、ＭＤＤプラットホームにより提供される情報およびその補助分析ツールを選択的に利用することができる。ユーザはまた、カプセル化された情報の一部を検査することによって特定の次元の情報を選択的に使用することができる。いくつかの状況において、ユーザは、時系列に亘って情報の特定の局面をチェックすることができる。いくつかの状況において、ユーザは、ＭＤＤプラットホームに含まれる特定の種類の情報と、他のどこか（たとえばインターネット）から得られた統計値とを診断目的で比較することができる。情報およびその分析は、必要性に基づいてアクセスされて実行され得、それによりスループットが改善され得る。豊富な情報がカプセル化されて容易にアクセス可能にされているため、この情報は、診断の品質改善を助ける。
【００４８】
臨床報告プラットホーム
動作時に、ユーザは、潜在的なシステムのワークフローの制御を行ない得る。このような制御は、部分制御または全体制御であり得る。ユーザは適正な制御を用いて、診断決定の実行を支援するための手段としてこのシステムを利用することができる。診断を支援するために提供される情報およびツールに加え、他の機能もまた提供され得る。１つの例が、検出された結節に対する検証または確認の処理を容易にすることである。別の例として、システムは、診断活動および診断結果に基づいて臨床報告を作成するためのツールを提供し得る。異なる例示的な実施例を図１０（ａ）〜図１０（ｄ）に示す。図１０（ａ）において、ユーザは、診断が完了した後、診断結果を実際に報告する前に、ポップアップダイアログボックス１００２を介して、すべての結節の候補に目を通すように促される。図
１０（ｂ）において、ユーザは、ダイアログボックス１００４を介して、検出された各結節に関し、潜在的な結節が報告されるべきか否かを示すように促される。図１０（ｃ）および図１０（ｄ）は、診断ボックス１００２および１００４の拡大図を示す。いくつかの実施例では、診断情報テーブル内の情報が不完全である場合、警告ダイアログボックスを立上げて、動作を継続すべきであるか否かを示すようにユーザに促すことができる。
【００４９】
いくつかの実施例において、ユーザは、記録された診断に関する情報に従って臨床報告を自動的に作成することを選択することができる。自動的に作成された臨床報告は、さまざまな種類の情報を含み得る。臨床報告に含まれる情報のいくつかの種類を図９（ａ）および図９（ｂ）に例示する。これらの図面において、臨床報告プラットホームは、インデックス画像９０８、一般的な患者情報９０６、検査の概要９１２、ユーザによって記入され得る治療示唆フィールド９１０、セグメント化の結果を有する異常部位の領域内画像（ＲＯＩ）９０４、検出された異常部位についての対応する定量的測定値および定性的特徴付け９０２、ユーザの（たとえば医師の）名前を有する名前フィールド９１４に加え、検査が実行された日時を有する時間フィールド９１６を含み得る。ユーザは、診断を実行する医師の名前、診断の日時、たとえば治療または対応するフィールドにおける、さらに別の検査についての示唆等の適切な情報を、対応するフィールドに入力することができる。報告時間もまた入力され得、または代替的に、潜在的なコンピュータによって自動的に記入され得る。医師の名前および報告作成時刻の存在は、品質の測定値として提供され得る。作成されたこのような報告の構造は、さまざまな異なる方法で実現され得る。たとえば、この構造は、ＸＭＬ文書、ＰＤＦ文書、ＷＯＲＤ文書、ＤＩＣＯＭで構造化された報告等として実現され得る。また、作成された報告は、その後、印刷、記憶、およびロードされ得る。
【００５０】
いくつかの実施例では、さらに別の測定値を配備して、臨床報告の品質および／またはセキュリティをさらに確保することができる。たとえば、臨床報告は、プライバシーを確保するために暗号化され得る。また、臨床報告は、或る命名規則を用いて記憶され得、それにより、患者に関連する報告は、患者に対してのみならず、診断決定に関与した各医師に対して一意となる。いくつかの実施例において、異なる時間に医師によって患者のために作成された報告は、時間識別子を用いて識別され得る。このような命名規則の一例は、「患者名＋患者ＩＤ＋画像ＩＤ＋医師名＋報告時間＋拡張名」であり得る。いくつかの実施例では、現在の画像に関連する臨床報告のみが今後の検討用にロードされ得ることを確実にするために、メカニズムが配備され得る。
【００５１】
いくつかの状況において、臨床報告は、Ｘ線撮影画像等の各種イメージ情報に関して作成され得る。他の状況において、臨床報告は、特定の種類の画像から検出された各結節に対して作成され得る。臨床報告のこのような例の各々は、異なる医師および異なる時間に関して一意に識別され得る。
【００５２】
以下に、このシステムの背後で稼動しかつこのシステムを支援する方法を詳細に説明する。
【００５３】
スパイダ技術
いくつかの実施例において、結節の検出は、クモを模倣するアルゴリズムを用いて実現される。現実世界において、クモは網を築き、その網を利用して昆虫を捕捉する。いくつかの実施例において、「生きている動的なクモ」は、現実世界でのクモを模倣するように構成される１組のアルゴリズムを含む。たとえば、「生きている動的なクモ」により捕捉されるべき標的物体は、デジタルの／デジタル化されたＸ線撮影において結節であり得る。クモを模倣する、ここに開示するアルゴリズムは、規定されたいくつかの標的物体の存在を検出または捕捉するように構成され得る。
【００５４】
いくつかの実施例において、結節を検出および特徴付けるプロセスは、クモの卵が成虫のクモとなり、このクモが次に、捕食に使用する網を形成する自然のプロセスに対する類推により説明され得る。いくつかの実施例では、疑わしい病変が自動的に検出され得る。いくつかの状況では、病変と類似した視覚上の外観を有する非病変領域も検出され得る。検出されたこのような領域は、実際の病変を含む領域と、そうではない領域とを含み、昆虫の卵と考えられ得る。いくつかの実施例では、このような卵を生じると、「孵化」のプロセスが開始され得る。このプロセスでは、卵が成長し、可能性として異なる種の昆虫になり、これらの異なる種の各々は、画像に存在する異なる解剖学的構造および異常部位に対応するさまざまな形状およびサイズを有し得る。この孵化のプロセスに続き、自然淘汰のプロセスが開始し得る。このプロセスでは、クモのみが生き残ることが許され得、他の種類の昆虫は排除され得る。生き残ったクモの各々は次に、関心領域を包含するための網を築く機会が与えられ得る。クモは網に沿って、その網の異なる糸に沿ってその「触覚」を動的に伸張させて、網に捕らわれたものを捕捉することができる。すなわち、画像において生き残ったクモから動的に確立された網に沿って生じた根拠が、診断の目的で検出され、処理され、分析され得る。この伸張するプロセスは、網の中央部から外側へ、または、網の外側から網の中央部に向けて内側へ、のいずれかで開始され得る。異なる画像の特徴および網を築く異なる方法が、用途の必要性に基づいて適用され得る。いくつかの実施例では、結節の検出または結節のセグメント化のいずれに対してスパイダ技術が適用されているか否かに依存して、網が異なる手段によって築かれ得、網に沿った根拠の探索は、内側または外側に向かったものであり得る。
【００５５】
自動的な結節検出
いくつかの実施例では、結節を自動的に検出するために、開示されたスパイダ技術を用いて、生きているクモが、その標的となる餌を積極的に捕獲するプロセスを模倣することができる。いくつかの実施例では、スパイダ技術を適用する際に、複数の動作ステージが必要とされ得る。たとえば、最初のステージは、候補の生成および突然変異を必然的に伴い得、ここでは、結節の候補が昆虫の卵として生成される。このような候補は、候補位置分類ステージにおいてローカライズされて分類され得る。結節は、分類結果に基づき、偽陽性除去ステージにおいて識別され得る。
【００５６】
いくつかの実施例において、最初の結節候補は、所定の画像に対して実行された分析に基づいて生成され得る。たとえば、分析は、検出された結節の強度分布および形状パターンに基づき得る。いくつかの状況では、結節の視覚的な特徴が、ほぼ円形の形状を有する周辺強度の谷部を備えた、局所的な強度のピークを有するように特徴付けられ得る。このような特徴は、デジタルのまたはデジタル化されたＸ線撮影画像から観察され得る。図１１（ａ）は、結節の候補が識別される例示的なプロセスのフロー図である。この例示的なプロセスにおいて、所定の画像のコントラストは、たとえばウェーブレット変換および操作を用いて１１０１において強調され得る。画像ノイズおよび構造上／解剖学的ノイズを抑制して結節の構造を強調するため、１１０２において、ラプラシアン−ガウス（Laplacian of Gaussians）（LoG）等の低帯域フィルタが、コントラスト強調画像に適用され得る。昆虫のネットは、１１０３において、１つ以上の方向で画像の地形学的スケッチを計算してから領域を識別することによって確立され得、それらの領域は、稜線の交点を有し、かつ、地形学的スケッチ画像において谷線により囲まれて分離されている。このような稜線および谷線は、組合されると昆虫のネットに類似し得る。このような昆虫のネットの一例を図１２に示す。いくつかの実施例において、地形学的スケッチは、４つの方向、すなわち、水平、垂直、および２つの斜め方向に沿って導出され得る。１１０３において識別された領域に基づき、このような領域の形状が分析され得、１１０４では、ほぼ円形の形状を有して適正なサイズを有する領域が、最初の結節候補として選択され得る。選択されたこのような領域は、クモに類似する形状を有し得る。選択されたクモの一例を図１３
に示す。選択されたこのようなクモの候補は、形状または他の特徴において類似していても、実際の結節に対応しないことがあり得る。これは、さまざまな理由によることが考えられる。たとえば、２Ｄの画像上に３Ｄの解剖学的構造を重ね合わせると、画像内に望ましくない構造上のノイズを生じ得る。いくつかの実施例において、生成されたクモの候補は、さらに別の検査または分類を必要とし得る。
【００５７】
肺結節の検出のためのいくつかの例示的なプロセスにおいて、結節の候補は、たとえば、検出された結節が存在する領域および検出された結節の特徴の強度に関連する情報に従って、複数のカテゴリに分類され得る。たとえば、このようなカテゴリには、検出された結節の強度の一様性に基づいて分類されるカテゴリ、検出された結節とその付近の領域とのコントラストに基づいて分類されるカテゴリ、検出された結節の境界の強度に基づいて分類されるカテゴリ、およびそれらの任意の組合せが含まれ得る。
【００５８】
いくつかの実施例では、分類された各カテゴリにおける結節の候補に対して別の処理を適用して、偽陽性の候補を除去することができる。図１１（ｂ）は、たとえば各関心領域から偽陽性の結節が除去され得る例示的なプロセスのフロー図である。
【００５９】
この例示的なプロセスでは、１１２２において、結節の候補とその周囲の背景との間のコントラストが強調され得る。例示的な強調技術は、ウェーブレットベースの強調であり得る。候補結節の特徴は、さらに強調され得る。結節の候補が存在する、潜在的なＲＯＩにおける強度分布の非一様性が、１１２４において補償され得る。いくつかの実施例では、グレースケールの形態学的演算をこのような目的で配備することができる。ＲＯＩ内の強調画像の強度プロファイルは、１１２６において、たとえば多数の方向に沿って分析され得る。１１２８において、多数の方向におけるこれらのプロファイルが、結節候補の周囲にガウス分布等の特定の分布を呈示して或る程度の類似性を呈示すると判断された場合、１１３０において、潜在的な結節候補がさらに検査されて、それが偽陽性候補であるか否かが確認される。当該プロファイルが、特定の分布を呈示して或る程度の類似性を呈示すると判断されない場合、結節候補は、１１４４において偽陽性であると分類され得る。
【００６０】
いくつかの実施例では、偽陽性候補を識別するために、結節の考え得る特徴に関連するさまざまな種類の情報が利用され得る。たとえば、一様性、輝度のコントラスト、および境界の強度に関する情報が、（１１２６において）強度プロファイルの分析時に使用され得る。対応する強度プロファイルの予測される形状は、結節候補が偽陽性候補に対応するか否かを判断する際にも使用され得る。（１１２８において）強度プロファイルのチェックに合格した結節の候補に対し、１１３０ではさらに別の検査が適用されて、偽陽性の結節候補を除去することができる。いくつかの実施例では、スパイダ技術が、偽陽性の候補を検出および除去するために適用され得る。１１４０において、結節の候補が偽陽性として分類されたと判断された場合、その候補は１１４４において排除される。偽陽性として分類されたと判断されない場合、１１４２において結節の候補は、検出された結節として記憶される。（１１３０において）偽陽性候補を識別するためにスパイダ技術を適用することに関する詳細は、以下に論じる。
【００６１】
図１１（ｃ）は、スパイダ技術を用いて偽陽性の結節を除去する例示的なプロセスを示す。この例では、疑わしい結節の構造が１１３１において抽出され得る。いくつかの実施例において、このことは、関心領域内においてまずエッジ検出を実行してエッジ情報を生成することによって行なわれ得る。次に、その結節構造に対応する複数のサブ領域が、たとえばエッジ制約領域の成長を介して抽出され得る。このエッジ制約領域の成長において、領域成長プロセスの各々は、検出されたエッジ情報の制約内で異なるしきい値を採用して、異なるサブ領域を成長結果として獲得することができる。いくつかの実施例において、この成長は、結節候補を包含する関心領域内の結節候補の、推定される中心から開始さ
れ得る。対応するサブ領域の記述子としてのサブ領域の境界は、クモの網を形成し得る。この多数のステッププロセスは、クモがそれに従って網を築き、その網を連続的に拡張する手順を模倣し得る。結節候補とその周囲の構造との間に弱い強度コントラストが存在する場合、抽出されたサブ領域は、標的となる結節と、それに連接する周囲の解剖学的構造との両方を包含し得る。骨に連接する肺結節の候補の一例が図１４（ａ）に示され、ここでは、矢印が結節候補を指す。記載されたこのようなプロセスにおいて、上限および下限の強度しきい値は、異なる縮尺で緩和され得、それにより、異なる組のしきい値を用いる異なる抽出結果が導出され得る。各ステップにおける上限しきい値および下限しきい値の緩和量は、予め定められているか、または、動的に調節されることが考えられる。図１４（ｂ）は、この多数のステッププロセスで抽出された例示的なサブ領域を示す。これらのサブ領域は、図１４（ａ）に示す結節候補に対応する。これらの例示的な結果において、抽出されたサブ領域は、結節領域だけでなく、骨等の付近の解剖学的構造も包含する。
【００６２】
いくつかの実施例では、抽出されたサブ領域１１３２全体の代わりに、結節の領域に対してさらに別の分析を適用することができる。このような結節の領域は、サブ領域全体よりも小さいことが考えられる。結節領域を大まかに識別するために、さまざまなサイズを有する複数のテンプレートが、各サブ領域に対して生成される。いくつかの実施例において、テンプレートの各々は、結節候補の中心付近に中心が定められ得、潜在的なサブ領域と重複し得る。このような重複部は、関心物の区域を生成または発生させる。いくつかの実施例において、テンプレートは、予め規定され得るか、または動的に計算され得るさまざまなサイズを有して円形であることが考えられる。テンプレートはまた、予め規定され得るか、または動的に計算され得るさまざまなサイズおよび配向を有する、楕円等の異なる形状も有し得る。関心物の区域は、結節領域の推定値を表わし得る。
【００６３】
いくつかの実施例では、１１３３において、関心物の或る特徴が計算され得る。このような特徴には、以下のものに限定されないが、サイズ、円環性、境界の滑らかさ、面積の測定値（たとえば、関心物（object of interest（ＯＯＩ））の面積とテンプレートの面積との比）、抽出されたサブ領域と交差するテンプレートの境界の一部の長さと、テンプレートの周囲長との間の比、ＯＯＩの境界に沿ったエッジの長さ、ＯＯＩの内側境界と外側境界との間のエッジ強度の差等が含まれ得る。潜在的な結節を最良の態様で捕捉するテンプレートが、このような特徴の検査により決定され得る。サブ領域および最良であると判断されたテンプレートの例が、図１５（ａ）および図１５（ｂ）のそれぞれに示される。図１５（ａ）は、結節および骨の両方を含む、抽出されたサブ領域の一例を示し、図１５（ｂ）は、計算された特徴を用いて最良の態様で結節を捕捉すると識別された例示的なテンプレートを示す。
【００６４】
いくつかの実施例では、１１３４において、知識ベースの推論の利用と共に、計算された特徴を分析することにより、結節候補が偽陽性であるか否かについての決定が下され得る。このようなプロセスは、或る特徴により示される標的の餌を検知する、網の上のクモのプロセスを模倣し得る。たとえば、実際の結節は、ほぼ円形／楕円の形状を有し、相対的に大きな専有面積を有し、抽出された物体全体からＯＯＩを切り取る境界の長さとテンプレート周囲長との間の比が小さく、ＯＯＩの境界に沿ったエッジ強度が相対的に高いことが一般に公知であり得る。加えて、結節候補のカテゴリは、知識ベースの推論において利用され得る。たとえば、結節が強く非一様な強度分布を示す場合、その結節が肋骨上に存在することが示唆され得る。したがって、ＯＯＩの境界に沿ってエッジ強度を評価する際の肋骨のエッジの影響を考慮することができる。強度のドメインにおいて候補を検査することに加え、強度の勾配およびエッジもまた、たとえば経線方向および緯線方向の両方において網の線に沿って分析され得る。結節候補の特徴には、以下のものに限定されないが、エッジの大きさおよび配向、網の線に沿ったそれらの統計学的分布、たとえば平均値および標準偏差、経線に沿った最も強いエッジの局所的空間関係および全体的空間関係が
含まれ得る。これらの特徴は、それらの相関強度に応じてグループに分割され得、１組のカスケード接続された分類器に対する入力として使用されて、真の結節を識別することができる。
【００６５】
上述の推論プロセスの間に候補が結節であると考えられる場合、潜在的なその候補は、１１３５において結節のリストに保存され得、さらに別の検査のためにユーザに提示され得る。結節であると考えられない場合、その候補は１１３６において偽陽性として排除される。
【００６６】
肺結節のセグメント化
いくつかの実施例では、結節のセグメント化においてスパイダ技術が配備され得る。いくつかの実施例において、スパイダ技術のこのような適用は、リアルタイム処理において実現され得る。図１６は、結節のセグメント化の例示的なプロセスのフロー図である。
【００６７】
この例示的なプロセスでは、所定の結節の位置に対し、結節が存在する区域にクモが網を築き得る。１６０２において、局所的な画像の特性が、網の線に沿って分析され得る。網は、グリッドまたは斜め方向を有するグリッドを含む、異なる手段を用いて確立され得る。網を確立することにより、２Ｄ処理が１Ｄ処理に簡約化されて、計算費用を減らすことができる。分析されるべき例示的な画像の特性は、局所的な画像区域の強度プロファイル、強度プロファイルの対応する曲率、局所的ヒストグラムの曲率、エッジ強度、または、対応するラプラシアン−ガウス（ＬｏＧ）の画像のプロファイルを含み得る。
【００６８】
１６０３では、局所的な画像の特性に基づき、結節の境界を表わす特別な特徴が網の線に沿って識別され得る。たとえば、結節区域における強度分布を分析することにより、境界線に沿った強度のコントラストが曖昧であり得かつ結節の強度分布が多様であり得るにも拘らず、たとえばエッジ強調フィルタと組合せたラプラシアン−ガウス（ＬｏＧ）フィルタを適用すること、局所的な強度プロファイルの曲率の極大を見つけること、またはそれらの両方の組合せを適用すること等の或る処理の後に、結節の境界の周囲に強力な応答が生じ得ることが認識され得る。強力な応答が識別される位置は、結節の潜在的な境界位置を表わしていると考えられ得る。
【００６９】
いくつかの実施例では、画像ノイズ、および／または、構造上の／解剖学的ノイズに対するセグメント化をより一層信頼可能でロバストなものにするため、エッジ強調されかつＬｏＧフィルタリングされた画像の１−Ｄ強度プロファイルの極大を求めることにより、境界点をまず大まかに識別することができる。このことは、ＬｏＧフィルタの適用後に結節以外の画像ノイズおよび構造の影響が抑制され得ることにより、セグメント化を、画像ノイズに対して感度の低い状態にする恐れがある。しかしながら、エッジ強調されかつＬｏＧフィルタリングされた画像は、本来の画像からは幾分歪んでいることが考えられる。本来の画像およびエッジ強調画像の局所的な強度プロファイルの曲率の分析をさらに適用して、セグメント化を微調整することができる。このことを行なうために、ＬｏＧ強度プロファイルから識別された境界点周囲の１−Ｄプロファイルの曲率曲線に対して小さなサーチウインドウを適用することができ、明瞭なエッジ強度を有する極大の応答地点を、精製された結節の境界点として考えることができる。
【００７０】
いくつかの実施例において、セグメント化された結節は、１６０３において識別された結節の境界点に基づき、１６０４において、その境界を導出するために輪郭が描かれ得る。この輪郭を描く動作は、結節の境界の、断片的に滑らかな（piece-wise-smooth）多角形の頂点に基づいて実行され得る。境界の滑らかさは、網の線の濃さを設定することにより調節され得る。
【００７１】
いくつかの実施例において、頂点間の境界点の決定は、異なる態様で行なわれ得る。たとえば、２つの隣接する頂点の付近の局所的なヒストグラムを分析することができ、それにより、最適な局所強度のしきい値が選択され得る。たとえば、本来の境界多角形が適切に濃い多角形ではない場合、局所的なヒストグラムは、補間により得られ得る。いくつかの状況では、識別された境界点のいくつかが、真の境界位置上に存在しないことが考えられる。いくつかの実施例では、この問題を解決するために、１６０５において近接する境界点を用いて、たとえば或る程度の予め規定されたスチフネスに応じてアウトライヤーを除去することにより、境界を精製することができる。図１７（ａ）は、各々が結節を含む２つの例示的な画像を示す。図１７（ｂ）は、スパイダ技術を用いて、図１７（ａ）における２つの画像から導出されたセグメント化の結果を示す。
【００７２】
理解を明瞭にするために、上述の実施例を或る程度詳細に説明してきたが、この発明は、提示した詳細に限定されない。この発明を実現する多くの代替的な方法が存在する。開示された実施例は、例示的であり限定的ではない。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１（ａ）】Ｘ線撮影画像を検査するための例示的な臨床ワークフローを示す図である。
【図１（ｂ）】開示されたデジタルの／デジタル化されたＸ線撮影ソフトコピー読取システムの、カプセル化された例示的な構造を示す図である。
【図２（ａ）】ポートレートモニタに表示された例示的なＧＵＩを示す図である。
【図２（ｂ）】タブコントローラの拡大図である。
【図２（ｃ）】通常のモニタに表示された例示的なＧＵＩを示す図である。
【図３（ａ）】結節を指す矢印を有する本来の画像を示す図である。
【図３（ｂ）】結節に特定的な画像が強調された画像を示す図である。
【図３（ｃ）】疑わしい領域を強調表示することによる、自動的な肺結節検出結果を提示する一例の図である。
【図３（ｄ）】コンピュータにより強調表示された、自動的に検出された疑わしい結節領域に対し、結節に特定的な画像強調を適用する一例の図である。
【図４（ａ）】並行した診断動作を可能にする例示的なＧＵＩの図である。
【図４（ｂ）】結節を示す標識を有するＲＯＩの一例を示す図である。
【図５（ａ）】ポートレートモニタに表示された例示的な診断決定マトリックス（ＭＤＤ）のプラットホームを示す図である。
【図５（ｂ）】通常のモニタに表示された例示的な診断決定マトリックス（ＭＤＤ）のプラットホームを示す図である。
【図６】例示的な診断関連情報カードを示す図である。
【図７】カプセル化された診断情報テーブルの一例を示す図である。
【図８】対話式の結節セグメント化における、例示的な、埋込まれた整合性のチェックを示す図である。
【図９（ａ）】ポートレートモニタに表示された例示的な臨床報告プラットホームを示す図である。
【図９（ｂ）】通常のモニタに表示された例示的な臨床報告プラットホームを示す図である。
【図１０（ａ）】ユーザに報告の作成を指示するポップアップダイアログボックスを有する例示的なＧＵＩを示す図である。
【図１０（ｂ）】臨床報告において特定の結節が含まれていることをユーザに確認するように求めるポップアップダイアログを有する例示的なＧＵＩを示す図である。
【図１０（ｃ）】報告の作成に関してユーザに指示する例示的なダイアログボックスの図である。
【図１０（ｄ）】臨床報告において特定の結節が含まれていることをユーザに確認するように求める例示的なダイアログボックスの図である。
【図１１（ａ）】結節の候補を識別するための例示的なプロセスのフロー図である。
【図１１（ｂ）】偽陽性の結節候補を除去するための例示的なプロセスのフロー図である。
【図１１（ｃ）】スパイダ技術を用いて偽陽性の結節候補を除去するための例示的なプロセスのフロー図である。
【図１２】例示的な昆虫のネットを示す図である。
【図１３】結節候補を識別する際の、例示的な、生き残ったクモを示す図である。
【図１４（ａ）】結節が骨に付着している本来の関心領域を示す図である。
【図１４（ｂ）】結節に対応する、一連の抽出された物体を示す図である。
【図１５（ａ）】スパイダ技術を用いた、偽陽性の結節候補の除去の間に抽出された物体を示す図である。
【図１５（ｂ）】標的となる結節を最良の態様で捕捉する例示的なテンプレートを示す図である。
【図１６】結節のセグメント化に適用されるスパイダ技術の例示的なブロック図である。
【図１７（ａ）】結節を含む２つのＲＯＩを示す図である。
【図１７（ｂ）】スパイダ技術を用いてセグメント化された結節の例を示す図である。
【図１（ａ）】
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【図１（ｂ）】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図３（ｃ）】
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【図３（ｄ）】
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【図４（ｂ）】
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【図６】
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【図８】
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【図１０（ｃ）】
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【図１０（ｄ）】
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【図１１（ａ）】
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【図１１（ｂ）】
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【図１１（ｃ）】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４（ａ）】
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【図１４（ｂ）】
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【図１５（ａ）】
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【図１５（ｂ）】
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【図１６】
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【図１７（ａ）】
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【図１７（ｂ）】
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【図２（ａ）】
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【図２（ｂ）】
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【図２（ｃ）】
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【図４（ａ）】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図７】
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【図９（ａ）】
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【図９（ｂ）】
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【図１０（ａ）】
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【図１０（ｂ）】
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