(57)【要約】  個体の舌の画像を診察することによって疾病を診断するための方法が開示されている。この方法は、舌およびその個体の顔の部分の第１の画像を形成することを包含する。舌およびその個体の顔の部分の第２の画像の形成。第１の画像内におけるその個体の顔の部分とその個体の顔の第２の画像の色比較の実行、およびこの色比較に基づく第１の画像内の色に対する第２の画像内の色のマッチング、それによる第１の舌画像および第２の舌画像内における変化を基礎とした少なくとも１つの疾病の診断。また、舌レコードの構成を実行するための少なくとも１つのサービス・ユニット、舌レコードの診察のための処理ユニット、およびサービス・ユニットと処理ユニットの間の通信リンクを形成することを包含する、集中型多モード医療用舌画像診察システムが開示される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療診断上の舌画像診察システムであって：
舌診断を実行するための複数のサービス・ユニットを提供すること；
少なくとも舌の第１の画像および前記サービス・ユニットのうちの少なくとも１つに関する第２の画像を形成すること；
前記舌画像およびメタデータを含む舌レコードを作成すること；
前記レコードを処理ユニットに送信すること；および
前記処理ユニットにおいて前記舌レコードを診察し、前記診断を提供すること；
を包含するシステム。
【請求項２】
前記舌レコード診察の結果は、前記サービス・ユニットのうちの前記少なくとも１つに送信される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記舌レコードは、前記少なくとも１つのサービス・ユニットまたは前記処理ユニットのいずれかの上にストアされる、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記舌レコードは、前記処理ユニットにおいて医療療法士またはコンピュータ援用診断システムによって検査される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記舌の前記第１の画像は第１の時点で獲得され、前記舌の第２の画像は第２の時点で獲得され、前記２つの画像の比較が診断目的で使用される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記舌画像は、診断目的のために検索された舌履歴レコードと比較される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
個体の舌の画像を診察することによって疾病を診断するための方法であって：
前記舌、カラーチェッカ、および前記個体の顔の部分の第１の画像を形成すること：
前記舌および前記個体の顔の部分の第２の画像を形成すること；
前記第１の画像内の前記個体の顔の前記部分に対する前記第２の画像内の前記個体の顔の前記部分の色比較を実行すること；
前記色比較に基づいて前記第１の画像内の色に対する前記第２の画像内の色のマッチングを行うこと；および
前記第１の舌画像および前記第２の舌画像内における変化を基礎として少なくとも１つの疾病を診断すること；
を包含する方法。
【請求項８】
前記色比較のステップに先行して前記第１の画像に対して色較正が実行される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記診断は、ほかの個体の舌の基準画像に対する比較によって補助される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
個体の舌の画像を診察することによって疾病を診断するための方法であって：
前記舌および前記個体の顔の部分の第１の画像を形成すること：
前記舌および前記個体の顔の前記部分の第２の画像を形成すること；
前記第１の画像内の前記個体の顔の前記部分に対する前記第２の画像内の前記個体の顔の前記部分の色比較を実行すること；
前記色比較に基づいて前記第１の画像内の色に対して前記第２の画像内の色のマッチングを行うこと；および
前記第１の舌画像および前記第２の舌画像内における変化を基礎として少なくとも１つの疾病を診断すること；
を包含する方法。
【請求項１１】
前記舌、前記個体の顔の前記部分、およびカラーチェッカの第３の画像を形成する追加のステップ；
前記第３の画像に対して色較正を実行する追加のステップ；
前記第１および第２の画像内の前記個体の顔の前記部分に対する前記第３の画像内の前記個体の顔の前記部分の色比較を実行する追加のステップ；および、
前記色比較に基づいて前記第３の画像内の色に対して前記第１および第２の画像内の色のマッチングを行う追加のステップ；
をさらに包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１の画像および前記第２の画像を処理ユニットに送信する追加のステップ；および
前記処理ユニットにおいて前記診断を実行する追加のステップ；
をさらに包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
（ａ）舌レコードの構成を実行するための少なくとも１つのサービス・ユニットを形成すること；
（ｂ）舌レコードの診察のための処理ユニットを形成すること；および、
（ｃ）前記サービス・ユニットと前記処理ユニットの間に通信リンクを提供すること；
を包含する集中型多モード医療用舌画像診察システム。
【請求項１４】
前記舌レコードの構成を実行するための少なくとも１つのサービス・ユニットを形成するステップは：
（ｄ）患者の舌の多モード画像を獲得すること；
（ｅ）診断のために前記患者の舌レコードを構成すること；および
（ｆ）舌レコードを送信し、インストラクションを受信するための通信手段を提供すること；
を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記舌レコードの診察のための処理ユニットを形成するステップは：
（ａ）画像ストレージ設備から患者の舌履歴レコードを検索するステップ；
（ｂ）前記獲得された舌画像を前記検索された舌履歴レコードとともに診察するステップ；
（ｃ）前記患者のための前記舌レコードを更新するステップ；
（ｄ）前記更新された前記患者のための舌レコードをアップロードするステップ；および
（ｅ）舌レコードを受信し、インストラクションを送信するための通信手段を提供するステップ；
を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記舌レコードの診察のための処理ユニットを形成するステップは：
（ａ）画像ストレージ設備から基準（ほかの患者の）舌画像を検索するステップ；
（ｂ）前記獲得された舌画像を前記検索された基準舌画像とともに診察するステップ；
（ｃ）前記患者のための前記舌レコードを更新するステップ；
（ｄ）前記更新された前記患者のための舌レコードをアップロードするステップ；および
（ｅ）舌レコードを受信し、インストラクションを送信するための通信手段を提供するステップ；
を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記サービス・ユニットと前記処理ユニットの間に通信リンクを提供するステップは、２方向通信リンクを提供する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記患者の舌画像の多モード獲得のステップは：
（ａ）カラーチェッカを伴う舌画像を獲得すること；
（ｂ）カラーチェッカを伴う舌画像のいくつかを獲得すること；および
（ｃ）カラーチェッカを伴わない舌画像を獲得すること；
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記診断のために前記患者の舌レコードを構成するステップは：
（ａ）検査パケットを構成すること；および
（ｂ）一般メタデータを構成すること；
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記舌レコードを送信し、インストラクションを受信するための通信手段を提供するステップは：
（ａ）無線通信リンクを提供すること；および
（ｂ）遠隔アクセスを前記サービス・ユニットに提供すること；
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
前記獲得された舌画像を前記検索された舌履歴レコードとともに診察するステップは：
（ａ）獲得された、および検索された舌画像に対して、一貫性のあるレンダリング・アルゴリズムを適用すること；および
（ｂ）１つの診察モードとして、前記獲得された舌画像のマニュアル診断のためのコンピュータ・ユーザ・インターフェースを提供すること；
を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
前記獲得された舌画像を前記検索された舌履歴レコードとともに診察するステップは：
（ａ）獲得された、および検索された舌画像に対して、一貫性のあるレンダリング・アルゴリズムを適用すること；
（ｂ）別の診察モードとして、前記獲得された舌画像を自動的に分類すること；および
（ｃ）前記獲得された舌画像の診断のためのコンピュータ・ユーザ・インターフェースを提供すること；
を包含する、請求項１５に記載の方法。
【請求項２３】
前記獲得された舌画像を前記検索された基準舌画像とともに診察するステップは：
（ａ）獲得された、および検索された舌履歴画像に対して、一貫性のあるレンダリング・アルゴリズムを適用すること；
（ｂ）前記レンダリングされた獲得された画像と前記基準画像を比較すること；および
（ｃ）前記獲得された舌画像の診断のためのコンピュータ・ユーザ・インターフェースを提供すること；
を包含する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記獲得された舌画像を前記検索された基準舌画像とともに診察するステップは：
（ａ）獲得された、および検索された舌履歴画像に対して、一貫性のあるレンダリング・アルゴリズムを適用すること；
（ｂ）前記獲得された舌画像を自動的に分類すること；
（ｃ）前記分類された画像と前記基準画像を比較すること；および
（ｄ）獲得された舌画像の診断のためのコンピュータ・ユーザ・インターフェースを提供すること；
を包含する、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に医療用画像システムに関し、より詳細には、縦方向（longitudinal）舌画像診察システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
漢方医学の主要概念の１つは、身体の多様な部分の間に調和が存在するということである。心拍診断においては、身体の上部、中部、および下部の活力状態を反映する３つのセクションにおいて橈骨動脈上の心拍を感じ取ることが可能である。顔診断においては、顔が種々の器官の状態を反映すると考えられている。舌診断においても同じ全般的原理が適用される。舌の特定部分は、身体のほかの部分、または特定の内部器官の健康を反映する。舌診断の利点は、その単純性および即時性にある：矛盾に満ちた複雑な疾患が存在するときには、常に、舌の検査が即座に主要な病理学的プロセスを明らかにする（ジョバンニ・マシオシア（Giovanni Maciocia）『漢方医学における舌診断』イーストランド・プレス、シアトル、１９９６年、を参照されたい）。
【０００３】
舌診断は、伝統的漢方医療（ＴＣＭ）において患者の現在の健康の評価、および予後のための基礎の提供の両方に使用される生体計測手段である。またこれは、療法士に、患者の体質の根底にある強さまたは弱さについての情報を与える。
【０００４】
数千年にわたり、舌診断は、伝統的漢方医療の実施に欠くことができない役割を果たしてきた。ＴＣＭ療法士は、ある症候群と別のそれとの区別を舌診断に頼り、患者の状態の評価に舌の色、きめ、形状、およびコーティングにおける変化を使用している。
【０００５】
ＴＣＭの実施においては、舌診断が、目視による診察によって達成される。舌の目視による診察は、多くの利点を提供する：非侵襲性の診断方法であり、単純であり、かつ安価である。しかしながら、ＴＣＭにおける現在の実施は、主として経験ベースまたは主観的である。目視による診察の質は、個別の療法士の間において異なる。また舌の診察を基礎として癌の診断に少数の専門家が成功しているが、それらの専門家のスキルは、ほかの医療熟練者に容易に伝授できない。それらの専門知識は、定性的な記述に限られ、定量的または数学的に系統立っていない。
【０００６】
さらにまた、伝統的な目視による舌の診察は、色、コーティング、およびきめ等の患者の舌の外見に関し、書面による主観的な記述を除いて追跡可能な忠実な情報を提供しない。
【０００７】
【非特許文献１】ジョバンニ  マシオシア、  “Ｔｏｎｇｕｅ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｉｎ  Ｃｈｉｎｅｓｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，”  Ｅａｓｔｌａｎｄ  Ｐｒｅｓｓ，  Ｓｅａｔｔｌｅ（１９９６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、舌画像の取り込み、記録、検索、分析、検出、遠隔診察、遠隔アクセス等の機能の実行を容易にする舌診断システムを作り出す必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
要約すると、本発明の１つの態様によれば、個体の舌の画像を診察することによって疾病を診断するための方法は、舌およびその個体の顔の部分の第１の画像を形成するステップを含む。舌およびその個体の顔の部分の第２の画像が形成される。第１の画像内において、その個体の顔の部分とその個体の顔の第２の画像の色比較が行われる。第２の画像内の色が、この色比較に基づいて第１の画像内の色とマッチさせる。第１の舌画像および第２の舌画像内における変化に基づいて少なくとも１つの疾病が診断される。
【００１０】
別の実施態様においては、集中型多モード医療用舌画像診察システムのためのディジタル画像処理方法が、舌レコードの構成を実行するための少なくとも１つのサービス・ユニットを形成するステップ；舌レコードの診察のための処理ユニットを形成するステップ；および、サービス・ユニットと処理ユニットの間に通信リンクを提供するステップ、を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
これらの、およびこのほかの本発明の態様、目的、特徴、および利点は、以下の好ましい実施態様の詳細な記述および付随する特許請求の範囲を検討することにより、また添付図面を参照することによってより明確に理解され、認識されることになろう。
【００１２】
この特許または出願書類は、カラーで仕上げられる少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を伴うこの特許または特許出願公報の複写は、請求および必要な料金の支払いに応じて米国特許庁によって提供されるであろう。
【００１３】
以下の説明においては、本発明の多様な態様について述べる。例示を目的とすることから、本発明の完全な理解を提供するために特定の構成および詳細が示されている。しかしながら本発明が、ここに示されている特定の詳細を伴わずに実施できることも当業者には明らかであろう。さらに、本発明の不明瞭化を避けるために、周知の特徴が省略されるか、簡略化されることがある。
【００１４】
ＴＣＭにおける患者の典型的な検査の間に、患者は、その患者の舌の物理的性質を療法士に診察させるように求められることがある。撮像デバイスを備えている療法士は、その患者の舌の画像を撮影する。取り込まれた画像データおよび画像収集プロセスの前または後に利用可能なコンテキスト情報（contextual information）が、図２に示されている画像パケット２０６を構成する。このコンテキスト情報をメタデータと呼ぶことにする。メタデータは、多くのディジタル画像ファイルに随伴する画像ヘッダ・データに類似している。
【００１５】
画像パケット２０６は、２つのセクション：撮像デバイスによって取り込まれた画像のピクセル・データ２０８、および画像固有メタデータ２１０、を含む。画像固有メタデータ２１０は、さらに画像固有収集データ２１２および推定画像固有データ２１６に細分することができる。画像固有収集データ２１２は、画像インデクス番号、画像取り込みレート、画像取り込み時刻、画像露出レベル、および取得モード（マンセル・カラーチェッカを用いるか、または用いない；後述）等の情報を含む。推定画像固有データ２１６は、画像内において識別された異常の場所および記述、および診断された病状を含む。このデータは、療法士から、または自動化された方法によって、のどちらで入手することもできる。
【００１６】
一般メタデータ２０４は、検査日、患者識別、担当療法士の名前または識別、検査目的、疑われる異常および／または検出等の情報、および画像パケット２０６に関係のある任意の情報を含む。またこれは、画像保存フォーマット（たとえば、ＴＩＦＦ、ＪＰＥＧ）、ライン数、ライン当たりのピクセル数等の一般的な画像情報を含むこともできる。
【００１７】
図２を参照すると、画像パケット２０６および一般メタデータ２０４は、結合されて、診断に適した舌レコード２２０を形成する。
【００１８】
ここで理解され、認識されることになろうが、一般メタデータまたは画像固有メタデータの順序および特定の内容は、検査バンドルの機能を変更することなく変更できる。
【００１９】
次に図３Ａおよび３Ｂを参照して本発明の舌画像診察システムの実施態様を説明する。図３Ａは、本発明の舌画像診察方法を図解したフローチャートである。図３Ｂにおいてサービス・ユニット３００は、画像獲得ステップ３０２、レコード形成ステップ３０４、および通信ステップ３０５からなる。舌画像２０８は、舌画像獲得ステップ３０２において取り込まれる。舌レコード形成ステップ３０４においては、画像２０８が画像固有データ２１０と結合されて画像パケット２０６が形成される。画像パケット２０６は、さらに一般メタデータ２０４と結合され、圧縮されて舌レコード２２０になる。
【００２０】
サービス・ユニット３００は、ＴＭＣ療法士のオフィス、ホーム・ドクターのオフィス、療養所、患者の家庭、遠隔サイトの診療所、医療キオスク、病院の検査室、またはこの種のモジュラを収容し、後述する特定タイプのデータ通信リンク３３０を提供することのできる任意の場所に物理的に属するハードウエアおよびソフトウエアを含むモジュラ構造の類とすることができる。
【００２１】
当業者によって理解されるとおり、サービス・ユニット３００は、画像取り込みデバイスおよびスタンド‐アロンのデータ編集デバイスの任意形式の組み合わせの類とすることができる。画像取り込みデバイスは、既成の消費者用カメラ、専門家用カメラ、特別に設計されたデータ編集機能付きのカメラ、または医療用画像スキャナとすることが可能である。スタンド‐アロンのデータ編集デバイスは、パーソナル・コンピュータ、ハンド‐ヘルド・コンピューティング・マシン、またはネットワーク・コンピューティング設備とすることができる。画像取り込みデバイスは、ＵＳＢリンク、イーサネット（登録商標）・ケーブル、シリアル通信ケーブル、またはパラレル通信ケーブルを介してスタンド‐アロンのデータ編集に物理的に取り付けられることが可能である。画像取り込みデバイスは、また、ＲＦ通信チャンネル、赤外線、またはマイクロ波通信リンクを介してスタンド‐アロンのデータ編集と無線で接続されることが可能である。
【００２２】
ステップ３０２においては、本発明の舌画像獲得方法のために、複数の画像獲得モードが採用されている。１つの例示的なモードは、画像内に埋め込まれるマンセル・カラーチェッカ（Ｃ．Ｓ．マッケミィ（C.S.McCamy）ほか『色翻訳チャート』、ジャーナル・オブ・アプライド・フォトグラフィック・エンジニアリング第２巻、第３号、第９５〜９９ページ、１９７６年、を参照されたい）とともに舌画像を獲得する。カラーチェッカのテスト・セルの色値が既知であることから、舌画像の色がコンピュータ上で較正可能になる（ヤング・カイ（Yang Cai）『舌検査のための斬新な画像形成システム（A Novel Imaging System for Tongue Inspection）』、ＩＥＥＥインストゥルメンテーション・アンド・メジャーメント・テクノロジ・カンファレンス、米国アラスカ州アンカレッジ、第２１〜２３ページ、２００２年５月、を参照されたい）。
【００２３】
画像獲得の第２の例示的なモードは、患者について、画像内に埋め込まれるマンセル・カラーチェッカとともに舌画像を一度だけ（好ましくは初回に）獲得する。その後に続く同じ患者についての舌画像の獲得は、マンセル・カラーチェッカの使用を伴うことなく行われることが可能である。
【００２４】
画像獲得の第３の例示的なモードは、マンセル・カラーチェッカの使用を伴わずに舌画像を獲得することである（較正は、患者の特定の母集団について統計的に満たされた皮膚の色値を使用することによって可能になる）。
【００２５】
第１および第２の獲得モードについて、従来技術（カイの文書）の例示的なセットアップを図１に示す。カラーチェッカ・プレート１０２が患者の舌１０４の近くに配置される。すべての色（２４色）の標準的な色値がそのカラーチェッカ１０２について与えられる。舌画像１０４を較正するためのカイの方法は、画像１０１内のカラーチェッカ１０２の４つのコーナを手作業でクリックして、取り込まれた画像１０１内におけるそれら４つの色の測定値を獲得することによる。これら４つのコーナについての所定の標準的な色値および測定色値を使用することによって、変換関数を導くことができる（カイの文書参照）。その後、この導かれた変換関数が画像１０１内のすべてのピクセルに適用され、その結果、舌画像１０２が適正な目視による診察のために色較正可能となる。色較正の必要性は、主として、異なる時点および多様な照明状態の下において撮影された舌画像の色の出現の一貫性（一貫したレンダリング）のためである。
【００２６】
前述したとおり、第２の獲得モードにおいては、患者について、いくつかの画像（たとえば、最初の舌画像）の獲得時にカラーチェッカが必要とされる。その後に続く舌画像はすべて、カラーチェッカなしで撮影される。カラーチェッカの補助を伴ったこの患者の最初の舌画像は、第１の獲得モードを使用する舌画像の獲得と同じ態様で較正されることが可能である。その後に続く画像は、次に述べる一貫した色レンダリングと呼ばれる方法を用いて、すでに較正済みの最初の画像を使用して色較正ができる。
【００２７】
カラーチェッカを伴う画像の取り込みの必要性を（第２および第３のモードにおいて）取り除くことは、通常の照明状態の下に患者が随時随所で舌の写真を撮ることを可能にする。それにもかかわらず第２および第３のモードにおいて撮影される舌画像のための出現の一貫性の要件を満たすために、カラーチェッカなしで撮影されたすべての舌画像に対して一貫したレンダリングの演算が適用される。第２の獲得モードにおいては、較正済みの最初の舌画像が、その後、同じ患者について獲得される舌画像のための色基準として使用される。第３の獲得モードにおいては、患者の舌画像の任意の１つを、同じ患者に関するそのほかの舌画像のための色基準画像として使用することができる。
【００２８】
第２および第３のモードを用いて獲得された舌画像のための一貫した色レンダリングの演算は、図５を補助として次に論じる例示的なアルゴリズムを使用して説明することができる。
【００２９】
図５には、人の３つの舌画像が示されている。画像５０１および５０３は、異なる照明状態を用いて異なる時点で獲得されたオリジナル画像である。これら２つの画像について色の出現が極めて異なることは注目に値し、それは縦方向の変化の診断のために許容可能でないと見られる。したがって、これら２つの画像の色の出現を互いに近づけるために色較正（一貫した色レンダリング）が必要になる。考え方は、両方の画像から共通のエリア（たとえばパッチ５０７および５０９）の色情報を使用することである。その後、この色の差情報を使用してこれらの画像のいずれか一方を色空間内において較正し、色の出現を他方に近づける。ここで画像をＩｔ，ｔ∈［０，１，．．Ｔ］で表すことにする。下付き文字のｔは、画像のための時間インデクスを示す。パラメータＴは、較正演算に関係する画像の数である。この例の場合であればＴ＝２である。同様にＩｔについてのパッチ（たとえばパッチ５０７および５０９）をｐｔ，ｔ∈［０，１，．．Ｔ］で表す。ほかの画像を較正して類似の色の出現を基準画像に近づけるために基準画像が選択される必要がある。基準画像は、恣意的に、または意図的に選択され、Ｉｒ，ｒ∈［０，１，．．Ｔ］により表す。したがって、基準画像に関連付けされるパッチは、ｐｒによって示される。色画像が、色チャンネル（レッド、グリーン、およびブルー・チャンネル）をさらに区別するために扱われることになるため、定義済みの表記に上付文字を導入する。したがって、色画像は、Ｉｔｉ，ｔ∈［０，１，．．Ｔ］，ｉ＝［１，２，３］として表される。上付文字と色チャンネルの例示的な関係は、レッド・チャンネル用のＩ１、グリーン・チャンネル用のＩ２、ブルー・チャンネル用のＩ３とすることができる。上に定義した表記を用いると、較正演算を関数ｆ（ｓ，ｕ，ｖ，ｗ）によって次式のとおりに容易に表すことができる。
【００３０】
【数１】
2008538992.tif 000003
【００３１】
ここで、「チルダ付きのＩ」は色較正済み画像である。例示的な関数ｆ（）は、次式とすることができる。
【００３２】
ｆ（ｓ，ｕ，ｖ，ｗ）＝ｓ−ｗ・φ（ｕ，ｖ）    （２）
【００３３】
ここで、・はスカラー積演算子である。ｗは、０≦ｗ≦１の係数であり、異なるチャンネルごとに変化、すなわちユーザによって調整可能な係数である。また、式（２）において、ｓが画像を表すことにも注意する。式（２）の適正な解釈は、画像ｓ内の各ピクセル値がｗ・φ（ｕ，ｖ）の量でオフセットされるということになる。結局これで、関数φ（）を決定することになる。すでに述べたとおり、色較正の目的は、１つの画像の色の出現をほかの画像のそれと整合させることである。したがって、関数φ（）は、画像間の差の情報を式（２）に提供するものとなる。多様な方法が、関数φ（）の組み立てに使用できる。次式は、２つの画像の共通エリアの小パッチを使用する例示的なφ（）関数である。
【００３４】
φ（ｕ，ｖ）＝ζ（ｕ）−ζ（ｖ）    （３）
【００３５】
ここで、ζ（）は、この例示的なアルゴリズムにおいては非線形関数になる。頬の部分（５０７または５０９）等の共通エリアは、２つの画像の間における色差を抽出する良好な候補である。実際上は、パッチ５０７および５０９が同一サイズまたは形状を有する必要がないことに注意を要する。これらのパッチの使用は、処理中の画像に関する色（レッド、グリーン、およびブルー）統計を用いるアルゴリズムを提供することになる。図６Ａおよび６Ｂに２つのグラフを示す。グラフ６０１は、画像５０１のパッチ５０７内のすべてのピクセルに関するレッド、グリーン、およびブルーそれぞれの３つの強度分布を表示している。グラフ６０３は、画像５０３のパッチ５０９内のすべてのピクセルに関するレッド、グリーン、およびブルーそれぞれの３つの強度分布を表示している。パッチ５０７の色強度分布は、２つの画像のための異なる照明状態に起因してパッチ５０９のそれと異なる。これらの色強度分布は、関数ζ（）の計算に使用することができる。たとえば、ζ（）は、強度分布曲線の下のエリアを２つの等しい部分に分ける値を見つける関数とすることができる。またζ（）は、分布のトリム後の中央値を見つける関数とすることもできる。基準パッチｕは、モード３においては獲得される画像の任意の１つから、またはモード２において最初の画像からのものとすることができる。色較正プロセスは、モード１において獲得される画像に対しても適用できる。式（３）によって記述されるアルゴリズムを使用して画像５０３の較正後の画像が得られ、図５に、色の出現がより画像５０１のそれに近づいた画像５０５として示されている。当業者であれば、ｆ（）に関する式（２）とは異なるこのほかのすでに公知の色較正関数を使用できるであろう。
【００３６】
図３Ａに戻り、データ形成および通信に関するステップを説明する。レコード形成ステップ３０４においては、獲得モードが画像固有収集データ２１２内に含められる。舌レコードが、画像およびデータ形成ユニット３００から通信ステップ３０６を介してリンク３３０経由で処理ユニット３２０にアップロードされる。リンク３３０は、有線リンクまたは無線リンクとすることができる。処理ユニット３２０は、図４に示されるとおり、舌レコード・プロセッサ４０２の部分とすることができる。画像およびデータ形成ユニット３００もまた、舌レコード・プロセッサ４０２の部分とすることが可能であり、その場合にはリンク３３０を実質的に排除できる。別のケースでは、舌レコード・プロセッサ４２０がサービス・ユニット３００の近傍の場所、またはユニット３００とは別の離れた場所に物理的に常駐することができる。いずれの状況においても、有線リンクを使用し、ネットワーク（ＬＡＮおよび／またはＷＡＮ）を介してサービス・ユニット３００に接続される。
【００３７】
無線リンクについては、無線通信プロトコルＩＥＥＥ‐８０２．１１またはその後継の１つがこの応用のための選択として実装される。これは、標準無線通信プロトコルであり、ここでの好ましいものとなる。しかしながら、これは好ましいが、これが本発明の要件ではなく、好ましい動作状況に過ぎないことを認識するであろう。無線接続においては、サービス・ユニット３００がＬＡＮまたはＷＡＮのノードとして働くことができる。
【００３８】
本発明の舌画像診察システム構造の１つの実施態様は、集中型診察システムであり、図３Ａに図解されているが、それにおいては、４つの例示的な舌画像およびデータ形成ユニット３００、および１つの処理ユニット３２０が示されている。これらの舌画像およびデータ形成ユニット３００は、最低限の医療スタッフを伴う場所内に置かれ、大きな地理的エリアにわたって分散することができる。この例示的な構造は、２方向遠隔メッセージングおよびネットワークされた通信チャンネル３３０を提供する。２方向通信においては、ユニット３００が舌レコード２２０をユニット３２０に送信し、診断情報およびインストラクションをユニット３２０から受信する。
【００３９】
例示的な２方向通信システムが図７に示されている。図７において、サービス・ユニットＩ（７１０）〜サービス・ユニットＷ（７１２）は、同時に画像を取り込み、送信する。これらのサービス・ユニットが、サービス・ユニット３００によって表されている。この例示的な２方向通信システム内には、２つのタイプの通信リンクがある。それらのタイプの１つは、無線通信リンク７００であり、受信端および送信端を有する。他方のタイプは、ネットワーク・リンク７５０であり、それを介してメッセージ（舌レコード、通知メッセージ、肯定応答、または診断メッセージ）を交換することができる。図３Ａにおいては、データ通信ステップ３０５がデータの受信および送信タスクを行うこと、データ入力ステップ３０６がデータ受信タスクを実行すること、およびデータ出力ステップ３０９がデータ送信タスクを実行することに注意を要する。
【００４０】
無線通信リンクについては、図８に、送信端から受信端への通信路が示されている（たとえば、７２０‐７２８、７３０‐７２２、７２４‐７２８、および７３０‐７２６）。図８は、メッセージ８００が送信されるときに生じるステップを表している。メッセージ８００は、舌レコード２２０、ユニット３００のサイトにおける医療スタッフのメンバからの通知メッセージ、処理ユニット３２０からの診断メッセージまたは肯定応答とすることが可能である。通信路は、受信端のステップ８０２においてメッセージ８００を受信し、センダからメッセージを受信する。このメッセージ８００は、送信端のステップ８０４において送信され、メッセージを受信端に送信する。受信端は、送信されたメッセージをステップ８０６において受信し、そのメッセージをステップ８０８においてユーザ（サービス・ユニット３００）にルーティングする。
【００４１】
送信ネットワーク（８０２および８０４を含む）から受信ネットワーク（８０６および８０８を含む）へのメッセージの送信および受信は、図７に示されている処理ユニット７４０上において実行されるソフトウエア・プラットフォームによって制御され、任意のモバイル・コンピューティング・デバイスを含む多様なデバイスに対するメッセージの配信のプロセスを簡素化する。ソフトウエア・プラットフォーム・サービスは、ユーザによってセットアップされた規則に基づいて通知のルーティングおよびエスカレーションをインテリジェントに行い、『閉ループ』通信を確保することができる。ルーティング規則は、情報に対するアクセスを誰が必要としているかを決定し、エスカレーション規則は、初期コンタクトが応答しない場合にメッセージをどこに向ける必要があるかを設定し、デバイス優先度規則は、ユーザにとって好ましい通信デバイスの優先順位をユーザに設定させる。プラットフォームは、ウェブ‐ベースのインターフェースを使用して２方向通信の使用を容易にするべく設計できる。ホストされたサービスは、セキュア・ソケット・レイヤ（ＳＳＱ）テクノロジをログインのために使用する。ソフトウエアは、任意のオペレーティング・システム上で実行されるべく設計可能であり、ＸＭＬ（マークアップ言語）、音声ＸＭＬおよびＪ２ＥＥ（ジャバ２プラットフォーム、エンタープライズ・エディション）を基礎とする。音声のみデバイスについては、ソフトウエア・プラットフォームがテキスト‐音声変換テクノロジを使用することができる。メッセージは、任意のモバイルまたは有線電話上において、任意の搬送波または複数の搬送波を使用して受信され、応答を得ることが可能である。例示的なソフトウエア・プラットフォームは、ＭＩＲ３・インク（MIR3, Inc）によって開発された市販サービスのイニオジックナウ（INIogicNOW）である。
【００４２】
例示的なシナリオにおいては、遠隔サイトが患者サイトから診断のサポートのための通知を受信する。遠隔サイトのスタッフは、ＩＰアドレス等の患者通信識別を用いてソフトウエアを立ち上げる。続いてこのソフトウエアは、ネットワーク・リンク７５０（または３３０）を介し、対応するＩＰアドレスを使用して遠隔アクセス・アプリケーションを立ち上げる。このアプリケーションを立ち上げると、ウインドウが現れ、患者サイトのコンピュータ・システムのスクリーン上に正確に何があるかを示す。遠隔サイトの保健スタッフは、その患者のコンピュータにアクセスし、そのコンピュータ上にあるフォルダおよび書類を開くこと、それらを編集すること、それらをプリントすること、診断のための診察プログラムをインストールまたは実行すること、画像を見ること、遠隔サイトのコンピュータと患者のコンピュータの間においてファイルをコピーすること、患者のコンピュータを再起動すること等々を、保健スタッフが患者のコンピュータの前に座しているかのように行うことが可能である。この接続は暗号化される。これにより遠隔サイトの保健スタッフは、サービス・ユニット３００上において関連タスクを遠隔実行することができる。
【００４３】
直接アクセス・リンクの例示的な実現は、ｗｗｗ．ｇｏｔｏｍｙｐｃ．ｃｏｍの市販サービスのＧｏＴｏＭｙＰｃを使用することによる。専用コンピュータ・ハードウエア・システムは必要ない。画像／メッセージ処理およびネットワークへのアクセスが可能な任意のコンピュータを使用することができる。このことは、遠隔サイト自体が場所に拘束されないことを意味する。
【００４４】
図３Ａを参照し、本発明の舌診察システムの動作の残りのステップについてさらに説明する。ケース検索ステップ３０７は、舌レコード２２０のパーズによってその患者のＩＤを見つけ出し、以前に保存されたその患者の履歴レコードがあれば、データ・ストレージ・サーバから検索する。検索された画像データは、診察ステップ３０８においてＴＣＭ医師が種々のタスクを実行するために使用される。データ・ストレージ・サーバは、図４に示されている可読ストレージ・メディア４０７とすることができる。診察ステップ３０８が実行するタスクの１つが、前述した色較正である。
【００４５】
ステップ３０８においては、可視化ツールが使用されて、ＴＣＭ医療専門家が、より良好な診断のために対象の懸念領域（画像内の関心領域）を検査する。その種の可視化機能およびユーザ・インターフェースの１つの実施態様が図９に図解されている。
【００４６】
図９には、前述したステップを実行する画像プロセッサ（４０２）に接続されたコンピュータ・モニタ・スクリーン９００（図４の４０４）が示されている。スクリーン９００上には、２つの代表画像５０１および５０３が左側に示されている。２つのパッチ９０８および９１８が、色出現較正を実行するためにユーザによって選択される。ユーザには、式（２）内に示されるとおりのレッド、グリーン、およびブルーのチャンネルのためのｗの値を選択するための３つのバー９２２、９２４、および９２６も提供される。較正済みの画像５０５がスクリーン９００の中央に示される。ここで指摘しておく必要があるが、色較正は、ユーザの介入なしに自動的に実行できる。また図９が現在の設計の例示的な使用を図解しているに過ぎないことに注意を要する。ステップ３０８が実行する診察の１つのモードは、ＴＣＭ専門家によるマニュアル診断である。実際、ＴＣＭ専門家は、データ・ストレージ・サーバ４０７からほかの基準舌画像を検索し、それらを診断ガイドとしてスクリーンに表示することができる。ジョバンニ・マシオシアの本の中で論じられている例示的なケースを図１０に示す。深い赤色は、重篤な熱があることを示す。側方がより赤く、わずかに腫れており、その熱が肝臓内であることが明らかである。この患者は、慢性的な喘息を患っている。
【００４７】
ステップ３０８が実行する別のモードの診察は、舌の画像を正常および異常のグループに分類する分類アルゴリズムの使用による自動疾病診断である。色、きめ、形状、およびコーティング等の舌画像の特徴を使用して分類器をトレーニングし、正常な舌画像を異常なものから弁別させる。分類アルゴリズムに基づいた例示的な色特徴について以下に示す。
【００４８】
当業者には、明度を下げることが分類タスクの画像の明度成分に影響を与えることが知られており、一般に色の特徴を抽出する前に色画像に対して色変換操作が適用される。カイの文書内において実行されている色変換と同様に、この方法は、画像Ｉの各ピクセルについて次式を使用し、色画像を、標準のＲＧＢ空間から一般化されたＲＧＢ空間に変換する色変換を使用する。
【００４９】
【数２】
2008538992.tif 000004
【００５０】
ここで、「オーバースコア付きのＩｘ」は、結果として得られる一般化されたＲＧＢ画像の色平面（チャンネル）であり、Ｉｘは、以前に定義されたとおりのＲＧＢ色画像の色平面（チャンネル）である。「オーバースコア付きのＩ」のすべてのピクセルについて、結果として得られる３つの新しい要素は線形従属、すなわち：
【００５１】
【数３】
2008538992.tif 000005
【００５２】
であり、その結果、２つの要素だけが、３次元から２次元につぶされた新しい空間の実質的な形成に必要となる。ほとんどの場合、「オーバースコア付きのＩ１」および「オーバースコア付きのＩ２」、すなわち一般化されたＲおよびＧが使用される。ここで注意を要するが、上記の考察においては簡略化のために画像およびその画像のピクセルが単一の表記法を共有している。
【００５３】
分類器をトレーニングするために、複数の舌画像が（健康および不健康な人両方から）収集されなければならず、すべての収集された舌画像から舌領域（図５に示されている舌領域５０２の例を参照されたい）がセグメント化される。ボ・パング（Ｂｏ  Ｐａｎｇ）によって報告されている方法等の方法は、舌画像から舌領域を効果的に抽出するために使用され得る（ボ・パングほか、『漢方医学における舌画像の自動セグメント化について』ＩＣＰＲ会報、２００２年、を参照されたい）。抽出された舌領域のピクセルは、その後、前述したとおり、ＲＧＢ空間から一般化されたＲＧＢ空間に変換される。変換後の色ピクセルの成分を次の「オーバースコア付きのｑｊ」の式で表す。
【００５４】
【数４】
2008538992.tif 000006
【００５５】
健康な人の舌領域からのピクセルについて、色特徴ベクトルとして次の「キャレット付きのθｎ」の式を用いる。
【００５６】
【数５】
2008538992.tif 000007
【００５７】
不健康人の舌領域からのピクセルについては、色特徴ベクトルとして次の「キャレット付きのθａ」の式を用いる。
【００５８】
【数６】
2008538992.tif 000008
【００５９】
色特徴ベクトルの「キャレット付きのθｎ」および「キャレット付きのθａ」は、分類器をトレーニングする監督された学習プロセスの中で使用されることになる。
【００６０】
監督された学習は、見本セットが入力および望ましい出力のペアからなる学習プロセスとして定義される。この舌画像分類のケースにおいては、それぞれ正常および異常について見本入力が「キャレット付きのθｎ」および「キャレット付きのθａ」であり、見本の望ましい出力がＯｎおよびＯａである。ここでＭ個の色特徴ベクトル、すなわち「キャレット付きのθ」があり、それらの間においてＭｎベクトル（「キャレット付きのθｎｉ，ｉ」＝１．．．Ｍｎによって表される）がインジケータＯｎとともに正常状態を表し、Ｍａベクトル（「キャレット付きのθａｉ，ｉ」＝１．．．Ｍａによって表される）がインジケータＯａとともに異常状態を表すと考える。これらの学習済みベクトル、すなわち「キャレット付きのθｎｉ」および「キャレット付きのθａｉ」が分類器のトレーニングに使用され、続いてそれが検出または診断プロセスにおいて舌画像の分類に使用される。
【００６１】
学習およびトレーニングのプロセスのために、次式で表されるトレーニング・データのセットを構成する。
【００６２】
【数７】
2008538992.tif 000009
【００６３】
これにおいて、τｊはクラス・ラベルである。
【００６４】
たとえば、状態が正常であればτｊ＝１、それ以外はτｊ＝−１となる。ベクトル：
【００６５】
【数８】
2008538992.tif 000010
【００６６】
は、伝統的にコンピュータ・ビジョンの文献内において特徴ベクトルと呼ばれる。この「ゴティッシュの表記Ｒｄ」はドメインを表し、ｄはドメインの次元を表す。この例示的なケースにおいてはｄ＝２である。当業者であれば、データ・ベクトルｐｊが異なる態様で構成可能であり、ほかの物理的（きめ、コーティング等）数値要素を用いて増強可能であることを理解するであろう。
【００６７】
色特徴ベクトルを用いて正常な舌画像と異常なそれを区別するタスクを達成するために使用することのできる周知のタイプの分類器が存在する。例示的な分類器はＳＶＭ（サポート・ベクトル・マシン）（Ｃ．バーグズ（C. Burges）『サポートベクトルマシンに関するパターン認識のための指導書』データ・マイニング・アンド・ノリッジ・ディスカバリ、２、１２１〜１６７ページ、１９９８年、クリュワー・アカデミック・パブリッシャー、ボストンを参照されたい）である。
【００６８】
ＳＶＭ分類器の例示的なケースは、ハイパー‐プレーンによって分けられる２つのクラスを表すデータのトレーニングおよび分類となる。データを分けるハイパー‐プレーンは、次式を満足する。
【００６９】
Ｗ・ｐ＋σ＝０
ここで、・はドット積である。
【００７０】
ＳＶＭのトレーニングの目標は、自由パラメータＷおよびσの決定である。スケーリングは、すべてのデータが次の対不等式に従うようにＷおよびσに対して適用することが常に可能である。
【００７１】
τｊ（Ｗ・ｐｊ＋σ）−１≧０，∀ｊ    （６）
【００７２】
式（６）は、次のラグランジェ関数を、パラメータＷに関して最小化し、未定乗数ξｊ≧０に関して最大化することによって解決できる。
【００７３】
【数９】
2008538992.tif 000011
【００７４】
最適化問題が解決された後は、式（６）内のＷに関する式が、非ゼロ係数を伴うサポート・ベクトルの項で記述することが可能になり、ハイパー‐プレーンを分類するための式に挿入して次のＳＶＭ決定関数を与えることができる。
【００７５】
【数１０】
2008538992.tif 000012
【００７６】
ここで、ｌｓは、サポート・ベクトルの数である。２つのクラス（正常および異常）の一方への新しいベクトルｐｎｅｗの分類は、この決定関数の符号に基づく。当業者は認識することになろうが、分離可能でないケースにおいては、非線形ＳＶＭを使用することができる。
【００７７】
また、このほかの洗練された、ベイズのネットワーク・ベースのアルゴリズムがパブリック・ドメインにある（ボ・パング、デビッド・ザング（David Zhang）、ナイミン・リ（Naimin Li）、およびクアンクァン・ワング（Kuanquan Wang）『ベイジアン・ネットワークに基づく電算化された舌診断』ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング、第１０号、第５１巻、２００４年１０月、を参照されたい）。
【００７８】
ここで注意を要するが、舌画像分類は、ユーザの介入をまったく伴わずに自動的に達成することができる。また、画像のセグメント化について図９に示されているユーザ・インターフェース等を使用して、ユーザからの助力を伴って分類プロセスを達成することも可能である。いずれのケースにおいても、このタスクを図４の舌レコード・プロセッサ４０２を使用して実行することができる。分類結果は、舌レコード更新のステップ３０８において舌レコード２２０内に組み込まれることになる。
【００７９】
完全のため、図４にサービス・ユニット３００を含む本発明の実施に有用な舌画像診察ハードウエア・システムの例を示す。サービス・ユニット３００からの画像は、パーソナル・コンピュータ、またはワークステーション、たとえばサン・スパーク・ワークステーション等の舌レコード・プロセッサ４０２に提供される。舌レコード・プロセッサ４０２には、好適に、ＣＲＴディスプレイ４０４、およびキーボード４０６およびマウス４０８等のオペレータ・インターフェースが接続される。また舌レコード・プロセッサ４０２には、コンピュータ可読ストレージ・メディア４０７も接続される。図３Ａに示されている舌レコード・アップロード・ステップ３１２は、メディア４０７内にストアされている患者履歴の更新３１０を行うことができる。舌レコード・プロセッサ４０２は、処理済みのディジタル画像およびメタデータを出力デバイス４０９に送信する。出力デバイス４０９は、ハードコピー・プリンタ、長期画像ストレージ・デバイス、および別のプロセッサに対する接続を包含できる。舌レコード・プロセッサ４０２はまた、通信リンク４１４または、たとえば広帯域ネットワークに接続された遠隔通信デバイスにリンクされる。
【００８０】
【数１１】
2008538992.tif 000013
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】従来の舌画像取得機構の説明図である。
【図２】本発明の舌レコードの概念を図解した説明図である。
【図３Ａ】本発明の舌診断方法の情報の流れを図解したフローチャートである。
【図３Ｂ】本発明の集中型舌画像診察システムを図解した説明図である。
【図４】本発明の実施に有用な舌レコード処理ハードウエア・システムの概略図である。
【図５】本発明の舌画像の色較正を示した説明図である。
【図６Ａ】色分布に関係するグラフである。
【図６Ｂ】色分布に関係するグラフである。
【図７】２方向通信システムを図解したフローチャートである。
【図８】２方向通信ステップを図解したフローチャートである。
【図９】本発明の舌画像診断ユーザ・インターフェースを図解した説明図である。
【図１０】舌を示した説明図である。
【符号の説明】
【００８２】
１０１  画像、１０２  カラーチェッカ・プレート、１０４  舌、２０４  一般メタデータ、２０６  画像パケット、２０８  ピクセル・データ、２１０  画像固有メタデータ、２１２  画像固有収集データ、２１６  推定画像固有データ、２２０  舌レコード、３００  サービス・ユニット、３０２  舌画像の獲得、３０４  舌レコード形成、３０５  データ通信、３０６  データ入力、３０７  ケース検索、３０８  診察、３０９  データ出力、３１０  舌レコーダ更新、３１２  舌レコードのアップロード、３２０  処理ユニット、３３０  通信リンク、４０２  舌レコード・プロセッサ、４０４  画像ディスプレイ、４０６  データおよびコマンド入力デバイス、４０７  コンピュータ可読ストレージ・メディア、４０８  データおよびコマンド・コントロール・デバイス、４０９  出力デバイス、４１４  通信リンク、５０１  画像、５０２  舌、５０３  画像、５０５  画像、５０７  パッチ、５０９  パッチ、６０１  グラフ、６０３  グラフ、７００  ２方向通知システム、７１０  サービス・ユニットＩ、７１２  サービス・ユニットＷ、７２２  受信端Ｉ、７２４  送信端Ｗ、７２６  受信端Ｗ、７２８  受信端、７３０  送信端、７４０  処理ユニット、７５０  ネットワーク・リンク、７５２  ネットワーク・リンク、８００  メッセージ、８０２  ステップ、８０４  ステップ、８０６  ステップ、８０８  ステップ、９００  スクリーン、９０８  パッチ、９１８  パッチ、９２２  バー、９２４  バー、９２６  バー。
【図２】
2008538992.tif 000014
【図３Ａ】
2008538992.tif 000015
【図３Ｂ】
2008538992.tif 000016
【図４】
2008538992.tif 000017
【図５】
2008538992.tif 000018
【図６Ａ】
2008538992.tif 000019
【図６Ｂ】
2008538992.tif 000020
【図７】
2008538992.tif 000021
【図８】
2008538992.tif 000022
【図９】
2008538992.tif 000023
【図１０】
2008538992.tif 000024
【図１】
2008538992.tif 000025
【国際調査報告】
2008538992.tif 000026
2008538992.tif 000027
2008538992.tif 000028
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