(57)【要約】  本発明は、対象に関連する医用画像を処理する装置１００を開示する。装置は、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定する臨床情報抽出器１０２と、各画像プロセッサが医用画像に関して少なくとも１つの画像処理タスクを実行する、複数の画像プロセッサ１０４と、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関して１又は複数のタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定する、画像処理マネージャ１０６と、を有する。
2021532888.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象に関連付けられる医用画像を処理する装置であって、
前記医用画像に関連付けられる臨床情報を決定する臨床情報抽出器と、
各画像プロセッサが、前記医用画像に関して少なくとも１つの画像処理タスクを実行する、複数の画像プロセッサと、
前記決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、前記医用画像に関する１又は複数のタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定する画像処理マネージャと、
を有する装置。
【請求項２】
前記臨床情報抽出器は、前記医用画像、前記対象に関連付けられる電子健康記録、放射線情報システム、及び前記対象に関連付けられる記録を含むデータベースのうちの少なくとも１つから、前記医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記臨床情報は、前記対象に関連付けられる疾患の臨床的な標示と、前記対象に関連付けられる国際疫病分類の識別子の標示とのうちの少なくとも１つを含む、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
各画像プロセッサは、人工知能エンジン、画像処理エンジン、予測モデルエンジン、機械学習エンジン、及び統計的分析エンジンのうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項５】
前記医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つかどうかを決定する関連画像検出器を更に有し、
前記画像処理マネージャは、前記医用画像が前記一連の関連する医用画像のうちの１つであるという決定に更に基づいて、前記複数の画像プロセッサのうち、前記医用画像に関するタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項６】
前記関連画像検出器は、前記医用画像が前記一連の関連する医用画像のうちの１つかどうかを決定するために、前記医用画像に関連付けられた情報を、１又は複数の以前に取得された医用画像に関連付けられた対応する情報と比較する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記画像処理マネージャは、前記医用画像に関してタスクを実行する複数の画像プロセッサを決定することに応じて、前記決定された複数の画像プロセッサの動作順序を決定する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項８】
前記画像処理マネージャは、前記複数の画像プロセッサのうち少なくとも１つの画像プロセッサの出力に基づいて、前記決定された複数の画像プロセッサの動作順序を決定する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記決定された少なくとも１つの画像プロセッサの標示をユーザに提示するユーザインタフェースを更に有する、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１０】
前記ユーザインタフェースは更に、前記決定された少なくとも１つの画像プロセッサのパラメータを規定し又は調整するためにユーザ入力を受け取るように構成される、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の装置を有するワークステーション。
【請求項１２】
医用画像を処理する方法であって、
プロセッサを使用して、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するステップと、
プロセッサを使用して、前記決定された臨床情報に基づいて、複数のコンピュータ実現される画像プロセッサのうち、前記医用画像に関して１又は複数の画像処理タスクを実行する少なくとも１つのコンピュータ実現される画像プロセッサを決定するステップであって、各コンピュータ実現される画像プロセッサは、少なくとも１つの画像処理タスクを実行するよう構成される、ステップと、
を有する方法。
【請求項１３】
プロセッサを使用して、前記医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであると決定するステップを更に有し、
前記少なくとも１つのコンピュータ実現される画像プロセッサの前記決定は、前記医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであるという前記決定に少なくとも基づく、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのコンピュータ実現される画像プロセッサを決定する前記ステップが、
複数のコンピュータ実現される画像プロセッサを決定するステップと、
前記決定された複数のコンピュータ実現される画像プロセッサの動作順序を決定するステップと、
を有する、請求項１２又は１３に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ可読コードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行される場合、前記コンピュータ又はプロセッサに請求項１２乃至１４のいずれかに１項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は医用画像の処理に関し、より具体的には、複数の画像プロセッサのうちの１又は複数を使用して医用画像を処理することに関する。本発明は、方法及びコンピュータ可読媒体にも関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野ではワークフロー（臨床ワークフローとも呼ばれる）が特に複雑であり得、ワークフロー内の異なるタスクは多数の異なる医療専門家によって実行されることが意図される。時間の経過と共に、ワークフローは、品質及び効率に関して最適化されることができ、その結果、ワークフロー内のタスクに責任を負う各医療専門家は、ワークフロー内の他のタスクに関する遅延を導入することを回避するように、それらの関連するタスクを効率的かつ効果的に実行することが可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ワークフローを効果的に実施することができる一例は放射線医学の分野であり、放射線医学検査は、検査を解釈し、放射線医学検査からの何らかの理解を確立するために、１又は複数の医療専門家（例えば、放射線技師）によって処理され、分析されることができる。さまざまなタスクは、適切な医療専門家によって効率的に実行されることができるが、各タスクは特に時間がかかり、それによって、医療専門家の貴重な時間を消費する可能性がある。
【０００４】
放射線検査を処理するために、自動化された処理メカニズム（例えば、コンピュータ処理技術）を使用することが可能である。例えば、コンピュータで実施される画像処理技術は、医療専門家によって実施される処理タスクを実施するために、放射線検査の一部を形成する医用画像を分析するために使用されることができる。例えば、機械学習アルゴリズムを含む人工知能（ＡＩ）メカニズムを組み込んだコンピュータ実現技術が、画像処理技術を実行するために使用されることができる。しかしながら、コンピュータで実施される画像処理技術は、現在、熟練した医療専門家の仕事に取って代わるのに十分な標準ではない。医療専門家の経験、洞察、及び専門知識は、自動化されたコンピュータ実施メカニズムによって実行されるそのような処理技法と比較して、放射線検査を処理する場合に、より効果的かつ正確な結果をもたらすことができる。従って、自動化された画像処理技術の使用は、医療専門家の時間を節約するのに有益であるが、そのような自動化された技術は、医療専門家の役割を置き換えることを可能にするのに十分な標準ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の発明者らは、コンピュータで実施される画像処理技術が、放射線検査のすべての分析及び処理について医療専門家と置き換わることができないかもしれないが、医療専門家によってではなく、自動化されたメカニズムによって適切に実行することができるいくつかの処理タスクが存在しうることを認識した。このようなタスクは例えば、比較的単純な処理タスク、医療専門家によって容易にチェックされ／確認されることができるタスク、及び／又は特定の結果の可能性が高いタスクを含むことができる。コンピュータ実現される画像プロセッサによる処理（例えば、分析）に適切であり得る放射線検査は、解釈又は分析が高度に予測可能であり、特定の知識ドメインからの有意な入力（例えば、高度に熟練した医療専門家からの入力）を必要としない検査である。
【０００６】
従って、本明細書に開示される実施形態は、放射線学的検査のために、放射線学的検査に関連する情報に基づいて、医療専門家によってではなく、コンピュータ実現される画像プロセッサによって、どの処理タスクが実行され得るかについての決定がなされ得るメカニズムを提供する。
【０００７】
第１の態様によれば、本明細書に開示される実施形態は、対象に関連付けられる医用画像を処理する装置であって、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定する臨床情報抽出器と、各画像プロセッサが医用画像に関して少なくとも１つの画像処理タスクを実行する、複数の画像プロセッサと、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関して１又は複数のタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定する画像処理マネージャとを有する装置を提供する。
【０００８】
このようにして、自動化される（例えば、コンピュータ実現される）画像プロセッサを使用して、医用画像に関する特定の適切な画像処理タスクを実行することができる。自動化画像プロセッサによって実行される特定のタスクの適切性は、医用画像に関連する臨床情報に基づいて決定される。例えば、非常に高い確率で特定の結果を有することが予想される画像処理タスクは、自動化に適していると考えることができる。より一般的には、画像処理タスクは、複数の医用画像（例えば、放射線検査）について、タスクの自動化された命令実行が達成可能であり、関連する出力を提供する場合に、自動化に適切であると考えられ得る。この装置は、コンピュータ実現される画像処理メカニズムを使用するワークフローが生成されることを可能にし、それによって、医用画像を処理するために必要とされる専門家の時間量を低減する。
【０００９】
いくつかの実施形態において、臨床情報抽出器は、医用画像、対象に関連付けられる電子健康記録、放射線情報システム、及び対象に関連付けられる記録を含むデータベース、のうちの少なくとも１つから、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するように構成されることができる。
【００１０】
臨床情報は、対象に関連付けられる医学的状態の臨床標示、及び対象に関連付けられる医学的状態の国際疾病分類（ＩＣＤ）識別子の標示のうち少なくとも１つを含むことができる。
【００１１】
いくつかの実施形態において、各画像プロセッサは、人工知能エンジンと、画像処理エンジンと、予測モデルエンジンと、機械学習エンジンと、統計的分析エンジンとのうち少なくとも１つを有することができる。
【００１２】
いくつかの実施形態において、装置は、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つかどうかを決定する関連画像検出器を更に有することができる。画像処理マネージャは、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであるという決定に更に基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関するタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定するように構成されることができる。
【００１３】
関連画像検出器は、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであるかどうかを決定するために、医用画像に関連付けられる情報を、１又は複数の以前に取得された医用画像に関連付けられる対応する情報と比較するように構成されることができる。
【００１４】
いくつかの実施形態において、画像処理マネージャは、医用画像に関してタスクを実行する複数の画像プロセッサを決定することに応答して、決定された複数の画像プロセッサの動作の順序を決定するように構成されてもよい。
【００１５】
画像処理マネージャは、少なくとも１つの画像プロセッサの出力に基づいて、決定された複数の画像プロセッサの動作の順序を決定するように構成されてもよい。
【００１６】
いくつかの実施形態において、装置は更に、決定された少なくとも１つの画像プロセッサの標示をユーザに提示するためのユーザインタフェースを有することができる。
【００１７】
ユーザインタフェースは更に、ある実施形態において、決定された少なくとも１つの画像プロセッサのパラメータを定義し又は調整するために、ユーザ入力を受信するように構成されることができる。
【００１８】
第２の態様によれば、本明細書に開示される実施形態は、本明細書に開示される装置を有するワークステーションを提供する。
【００１９】
第３の態様によれば、本明細書に開示される実施形態は、医用画像を処理する方法であって、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するステップと、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関して１又は複数の画像処理タスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサを決定するステップとを有し、各画像プロセッサが、少なくとも１つの画像処理タスクを実行するように構成されている、方法を提供する。
【００２０】
いくつかの実施形態において、方法は更に、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであることを決定するステップを更に有することができる。少なくとも１つの画像プロセッサの決定は、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであるという決定に少なくとも基づくことができる。
【００２１】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの画像プロセッサを決定するステップは、複数の画像プロセッサを決定することを含むことができる。本方法は更に、決定された複数の画像プロセッサの動作の順序を決定するステップを有することができる。第４の態様によれば、本明細書に開示される実施形態は、非一時的コンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読媒体は、その中に具体化されたコンピュータ可読コードを有し、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサにより実行される場合、コンピュータ又はプロセッサに、本明細書に開示される方法のいずれかを実行させるように構成される、コンピュータプログラム製品を提供する。
【００２２】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、それを参照して説明される。図面の簡単な説明
【００２３】
本発明をより良く理解し、本発明をどのように実施されることができるかをより明確に示すために、単なる例として、添付の図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】さまざまな実施形態による、医用画像を処理する装置の一例の概略図。
【図２】さまざまな実施形態による、医用画像を処理する装置の他の例の概略図。
【図３】さまざまな実施形態による、医用画像を処理するワークステーションの概略図。
【図４】医用画像を処理する方法の一例のフローチャート。
【図５】医用画像を処理する方法の他の例のフローチャート。
【図６】プロセッサ及びコンピュータ可読媒体の一例の簡略図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本明細書に開示される実施形態は、放射線検査の医用画像に関連するデータを取得し、医用画像に関して実行される画像処理タスクが、放射線科医などの人間の医療専門家によってではなく、コンピュータ実現される又は自動化される画像処理メカニズムによって実行されることができるかどうかを判定するために使用されることができるメカニズムを提供する。今日、いくつかの画像処理タスクは、比較的直接的で単純であり、放射線科医よりもむしろ技術サポートスタッフによって、低コストで、かつ低い変動性をもって実行されることができる。いくつかの画像処理タスク（例えば、これらの比較的直接的で単純なタスク）は、コンピュータ実現される画像プロセッサによって適切に実行され、それによって、放射線検査をレビューし、分析するのに費やされる工数を削減できることが想定される。
【００２６】
第１の態様によれば、本明細書に開示されるさまざまな実施形態は、対象に関連付けられる医用画像を処理する装置を提供する。図１は、そのような装置１００の例の簡略化された概略図である。医用画像は、放射線検査（放射線検査又は医用画像検査ともいう）の一部をなすことができる。ある実施形態では、放射線検査は、医用画像のみを含むことができ、他の実施形態では、放射線検査は、１又は複数の医用画像（例えば、スタック又は一連の医用画像）に加えて、テキスト、１又は複数のデータフィールドに含まれるデータ、注釈などの他の情報を含むことができる。医用画像は、例えばｘ線イメージング、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、超音波検査又は超音波、ポジトロンエミッショントモグラフィ（ＰＥＴ）、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）及びシングルフォトンエミッションコンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）を含む任意の医用イメージングモダリティ又は技術を用いて取得されることができる。医用画像を取得するために、当業者によく知られている他の撮像モダリティが使用されることもできる。本明細書で使用される「対象」という語は例えば、上述の技術のうちの１つを使用して、医用画像を取得することができる任意の人間又は動物を指すことが意図される。対象は、例えば調査、診断又は予後の目的のために、医用画像が取得された医療施設の患者を含むことができる。
【００２７】
装置１００は、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するための臨床情報抽出器１０２を有する。臨床情報抽出器１０２は例えば、医用画像に関する臨床情報を取得するように構成されたモジュール、エンジン、又はプロセッサを有することができる。いくつかの実施形態において、臨床情報抽出器１０２は、医用画像自体から、医用画像に関連付けられる臨床情報を取得し又は決定することができる。例えば、医用画像は、医用画像の取得につながる医学的状態の性質を示す情報、医用画像内で捕捉された身体部分及び／又は解剖学的対象の標示、対象を識別する情報（例えば、対象の名前、生年月日、患者識別番号、医療記録番号、医用画像検査登録ＩＤなど）、及び／又は関連する医学的状態（例えば、対象が罹患しているか又は罹患している疑いのある医学的状態、又は医用画像検査の対象を形成する医学的状態）の臨床標示を含むことができる。臨床情報は、いくつかの実施形態では検査標示と呼ばれることもあり、検査標示は、医用画像に関連する医用画像検査のタイプ及び／又は性質の標示を含む。
【００２８】
いくつかの実施形態において、臨床情報又は検査標示は、医用イメージング検査のタイプを示す及び／又は医用画像に関連する医学的状態を示すコード（例えば、臨床標示コード）を含むことができる。例えば、臨床情報は、規定されたワードリスト（例えば、辞書）又は規定された階層（例えば、オントロジー）からのワード又はコードを含むことができる。いくつかの実施形態において、臨床情報は、国際疾病分類（ＩＣＤ）に従って規定されるコードを含むことができる。場合によっては、臨床情報（例えば、臨床標示）は、医用イメージングシステムによって取得された医用画像と関連付けられ、及び／又は医用画像に付加されることがある。そのような情報は、医用イメージングシステムによって自動的に、又はそのようなシステムのオペレータ又は医療専門家によって手動で、医用画像に提供することができる。
【００２９】
いくつかの実施形態において、臨床標示コードは、臨床情報抽出器１０２によって取得され又は決定された他の臨床情報を使用して改良されることができる。例えば、臨床標示コードは、医用画像を取得するために使用される撮像モダリティに関する情報、及び／又は医用画像検査の身体部分又は解剖学的対象の標示を使用して、改良されることがある。各固有の組み合わせ（例えば、各撮像モダリティと各身体部分又は解剖学的対象との組み合わせ）が、臨床標示コードのセット内のコードにマッピングされることができる。例えば、医用画像を取得するために使用される撮像モダリティが低線量ＣＴスキャンとして識別され、画像検査の身体部分が胸部として識別される場合、関連する臨床標示コードは、「肺結節スクリーニング標示」に対応するコードであると判断されることがある。
【００３０】
臨床情報抽出器１０２によって抽出される臨床情報は、いくつかの実施形態では医用画像検査の「臨床質問」の標示を含むことができる。臨床質問は、医用画像又は医用画像検査の重要性の標示を含むことができ、なぜ医用画像が捕捉されたか、及び／又はどの情報が医用画像から決定されることが意図されているかの標示を提供することができる。いくつかの例において、臨床質問及び／又は臨床標示コードが、放射線科医などの医療専門家によって入力され得る。臨床質問及び／又は臨床標示コードは、例示的な臨床質問及び／又は臨床標示のリスト（例えば、ドロップダウンリスト）から選択されることができる。他の例において、臨床質問及び／又は臨床標示コードが、ユーザによってフリーテキストとして入力されることができる。一例において、自然言語処理技術を適用して、略語の理解及び拡張、臨床質問に含まれる概念の抽出、及び臨床質問に含まれる表現の否定の範囲の決定など、臨床質問に含まれる情報を解釈することができる。臨床質問に含まれる非否定の概念は、アドホックマッピング技術を使用して、又は医学オントロジー（例えば、ＳＮＯＭＥＤ）のようなオントロジーに関連する、又はその一部を形成する規則又は推論パターンを使用して、１又は複数のコード（例えば、臨床標示コード）にマップされることがある。
【００３１】
臨床情報は、いくつかの例において医用画像自体から取得され又は決定されることができるが、他の例では、他のソースから取得されることができる。従って、臨床情報抽出器１０２は、医用画像、対象に関連付けられる電子健康記録、放射線情報システム（ＲＩＳ）、及び対象に関連付けられる記録を含むデータベースのうちの少なくとも１つから、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定するように構成されることができる。例えば、対象の電子健康記録は、記憶され、コンピュータシステム又は共用コンピューティングネットワークを介して利用可能にされてもよい。対象の電子健康記録から抽出される臨床情報は、対象が現在罹患している又は以前に罹患していた任意の医学的状態の標示、対象に関連する任意の以前の医用画像検査の標示、及び／又は対象に関して以前に捕捉された任意の医用画像の標示を含むことができる。従って、対象の電子健康記録（電子カルテ）から、医用画像が取り込まれた医学的状態が、対象の新しい状態であるか、あるいは進行中又は繰り返しの問題であるかどうかを判定することが可能であり得る。放射線情報システムは、対象に関して実施されたすべての過去の放射線検査の詳細、及び関連する医用画像を含み得る。従って、ＲＩＳから、特定の医用画像が、新しい医学的状態に関連するか、又は以前に識別されたか、又は繰り返される医学的状態に関連するかを決定することが可能であり得る。対象に関連付けられる情報は、データベース内の１又は複数の記録に記憶されていることがあり、医用画像に関連付けられる臨床情報は、そのような記録又はデータベースから取得されることができる。他の例において、医用画像に関連する臨床情報は、別のソースから取得され又は決定されることができる。
【００３２】
臨床情報は、対象に関連付けられる医学的状態の臨床標示、及び対象に関連する医学的状態の国際疾病分類（ＩＣＤ）識別子の標示、の少なくとも一方を有することができる。対象に関連付けられる医学的状態は、例えば、対象が罹患している医学的状態、又は対象が罹患していると予想される医学的状態を含み得る。例えば、対象は、特定の医学的状態に罹患していることを示唆する症状を経験していることがありえ、その結果、医学的専門家（例えば、医師）は、さらなる調査のために取得されるべき医用イメージングスキャンを手配することができる。他の例において、臨床情報は、別のタイプの情報又はデータを含むことができる。
【００３３】
装置１００は更に、複数の画像プロセッサ１０４を有し、各画像プロセッサ１０４は、医用画像に関して少なくとも１つの画像処理タスクを実行する。図１に図示される例において、装置１００は、画像プロセッサ１０４ａ、１０４ｂ...１０４ｎ−１、１０４ｎを有し、ここで、ｎは画像プロセッサの数を示す。各画像プロセッサ１０４は例えば、１又は複数の画像処理タスクを実行するように構成された回路又はエンジンを有することができる。いくつかの例において、各画像プロセッサ１０４は、人工知能エンジン、画像処理エンジン、予測モデルエンジン、機械学習エンジン、及び統計分析エンジンのうちの少なくとも１つを有することができる。機械学習エンジンは例えば、決定木アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、深層学習ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、ベイジアンネットワークなどを含む機械学習技術を使用することができ、これらは機械学習の分野の当業者にはよく知られている。
【００３４】
画像プロセッサ１０４は、任意の画像処理タスク、特に医用画像解析の分野に関連する画像処理タスクを実行するように構成されることができる。いくつかの例において、画像プロセッサ１０４は、医用画像内の規定されたエンティティの存在を検出するように構成されることができる。例えば、画像プロセッサは、病変、腫瘍、異常、骨折、断裂、又は医用画像において可視の又は検出可能な他の何らかの特徴の存在を検出するように構成されることができる。いくつかの例において、画像プロセッサ１０４は、医用画像内の規定されたエンティティ（例えば、病変、腫瘍、異常など）の位置を特定し又は決定する（例えば、座標系を使用して位置を識別する）ように構成されることができる。画像プロセッサ１０４は、いくつかの例において、規定されたエンティティ又は検出されたエンティティの境界を決定するように構成されることができる。例えば、規定されたエンティティが、画像プロセッサ１０４の１つによって検出されると、画像プロセッサ（例えば、検出を実行したのと同一の画像プロセッサ又は複数の画像プロセッサのうち別のもの）は、規定されたエンティティの１又は複数の境界を見つけ出し、及び／又は検出することができる。いくつかの例において、画像プロセッサ１０４は、規定されたエンティティ又は検出されたエンティティの少なくとも１つのサイズ、寸法又はボリュームを決定することができる。例えば、寸法は、長さ、幅、高さ、又は深さを含むことができる。これは、規定されたエンティティの定量化と呼ぶことができる。規定されたエンティティのボリュームは、決定された寸法のうちの１又は複数、及び／又は１又は複数の他の方法を使用して決定され又は推定されることができる。いくつかの例において、画像プロセッサ１０４は、医用画像内の規定されたエンティティに関してセグメント化タスク（例えば、病変のセグメント化）を実行するように構成されることができる。例えば、規定されたエンティティ（例えば、病変）は、医用画像の他の部分からセグメント化され、輪郭描出され、又は視覚的に区別されることができる。画像プロセッサ１０４は、いくつかの例では、（例えば、以前に捕捉された医用画像と比較して）医用画像の１又は複数の特性又は特徴の経時的変化を決定するように構成されることができる。画像プロセッサ１０４は、規定されたエンティティの診断を決定するように構成されることができる。例えば、画像プロセッサ１０４は、特定の医学的状態を表す、医用画像に存在する特徴を認識し又は決定するように構成されることができる。そのような決定を行う際に、画像プロセッサの出力は、対象に関連付けられる電子健康記録などの別のソースから取得された情報と組み合わされてもよい。いくつかの実施形態において、画像プロセッサ１０４は、検出されたエンティティに基づいて治療オプションを決定するように構成されることができる。そのような決定は、例えばルックアップテーブル又はデータベースを使用して、規定されたエンティティの性質に基づいて、及び／又は予測モデル（例えば、機械学習モデル）を使用して行われることができる。
【００３５】
いくつかの例において、画像プロセッサ１０４は、上述した画像処理タスクのような複数の画像処理タスクを実行するように構成されることができる。
【００３６】
上記の例のいずれにおいても、「規定されたエンティティ」は、ユーザによって規定されたエンティティ、又は（例えば、認識モデル又は機械学習予測モデルを使用して）自動的に選択されたエンティティとすることができる。例えば、医用画像検査の性質、及び処理される医用画像の性質に応じて、画像プロセッサ１０４は、検出、測定、診断等されるべき規定されたエンティティを決定することができる。他の例において、画像プロセッサ１０４は、特定の規定されたエンティティに関して特定の画像処理タスクを実行するように構成されることができる。例えば、画像プロセッサ１０４は、骨折のみを検出するように構成されることができる。
【００３７】
装置１００は更に、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関する１又は複数のタスクを実行する少なくとも１つの画像プロセッサ１０４を決定するための画像処理マネージャ１０６を有する。画像処理マネージャ１０６は、処理回路（例えば、プロセッサ）又はコントローラを有することができる。例えば、画像処理マネージャ１０６は、一組の命令を実行するように構成されたプロセッサを有することができる。画像処理マネージャ１０６は、いくつかの実施形態において、医用画像に関するタスクを実行するために、画像プロセッサ１０４のどれ（もしあれば）が、実現されるべきかを決定するために、１又は複数のルールを使用することができる。画像処理マネージャ１０６によって行われる決定は、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に基づく。このようにして、画像処理マネージャ１０６は、適切な場合に適切な画像プロセッサ１０４を実現することができる。例えば、画像処理マネージャ１０６は、骨折を検出するように構成された画像プロセッサ１０４が、そのような決定の結果の高い確実性がある場合に実現されることができると決定することができる。例えば、対象のための電子健康記録から抽出された臨床情報は、骨折の可能性が極めて低いことを示すことができ、これを確認するためにｘ線スキャンが実行された可能性がある。放射線科医は、医用画像（すなわち、ｘ線スキャン画像）をレビューするのに時間を費やすのではなく、画像処理マネージャ１０６は、ｘ線スキャン画像の処理を実行するための特定の画像プロセッサが実現されるべきであると決定することができる。他の例において、画像処理マネージャ１０６が、実行される処理タスクが比較的簡単である場合、及び／又は画像処理タスクの結果が特に重要でない場合に、特定の画像プロセッサ１０４が、実現されるべきであると決定することができる。他の例において、画像プロセッサ１０４は、画像プロセッサの出力がある時点で医療専門家によってチェックされることが分かっている場合に実現されてもよい。
【００３８】
画像処理マネージャ１０６によって、医用画像に関して画像処理タスクを実行するために画像プロセッサ１０４のいずれも適切に実現されることができないと決定された場合には、画像プロセッサは実現されない。このようなシナリオでは、画像処理マネージャ１０６がユーザに提示するために、このような決定を生成及び／又は出力することができる。このようにして、ユーザ（例えば、医療専門家）は、人間の入力が必要であることを知り、従って、ワークフローが完了することを可能にするためのリソースが適切に提供されることができる。画像処理マネージャ１０６は、医用画像に関して１又は複数の画像処理タスクを実行するための１又は複数の画像プロセッサ１０４が使用されることを決定する場合、そのような決定は、ユーザに提示するために出力されることができる。いくつかの例において、画像処理マネージャ１０６は、タスクを実行するように１又は複数の画像プロセッサ１０４を制御することができる。
【００３９】
図２は、対象に関連付けられる医用画像を処理する装置２００の他の例の簡略化された概略図である。装置２００は、本明細書で説明するように、臨床情報抽出器１０２、複数の画像プロセッサ１０４、及び／又は画像処理マネージャ１０６を有することができる。電子健康記録２０２、放射線情報システム（ＲＩＳ）２０４及びデータベース２０６が、図２に示されており、それら各々が、臨床情報抽出器１０２と通信する。図２はまた、対象に関連付けられる医用画像２０８、及び１又は複数の関連する医用画像２１０を示す。上述したように、臨床情報抽出器１０２は、電子健康記録２０２、ＲＩＳ２０４、データベース２０６及び医用画像２０８のうちの１又は複数から、臨床情報を抽出し又は決定することができる。
【００４０】
装置２００は更に、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０のうちの１つかどうかを決定する関連画像検出器２１２を有することができる。画像処理マネージャ１０６は、医用画像が一連の関連する医用画像２１０のうちの１つという決定に更に基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像２０８に関するタスクを実行するための少なくとも１つの画像プロセッサを決定するように構成されることができる。医用画像２０８は例えば、当該医用画像がフォローアップ検査の一部として取り込まれる場合に、一連の関連する医用画像２１０のうちの１つであるとすることができる。そのような検査は、特定の医学的状態のために進行中の治療を受けている対象に関連し得る。例えば、対象は、特定の医学的状態を調査するために、１又は複数の以前の医用画像スキャンを有していてもよい。医学的状態の進行が検査され得るように、一連の医用画像２１０がある期間にわたって捕捉されるように構成されることが適切であり得る。このような以前に取得された医用画像は、画像処理マネージャ１０６のような装置１００、２００の構成要素によってアクセス可能な記憶媒体に記憶されることができる。いくつかの例において、一連の関連する医用画像２１０の一部を形成する医用画像が、以前に取得された関連画像のうちの１又は複数に類似することが予想されうる（例えば、２つの画像を取得する間に医学的状態の進行が比較的少なかった場合）。そのような場合、画像処理の結果が予想通りである（例えば、一連の関連画像２１０内の以前の医用画像から変化していない可能性が高いので、医用画像２０８（すなわち、追跡画像）に関して画像処理タスクを実行するために１又は複数の画像プロセッサ１０４を使用することが適切でありうる。更に、フォローアップ画像に関しては、比較的少ない画像処理しか必要としないので、医療専門家に手動で画像処理を実行させるよりも、画像プロセッサ１０４をワークフローの中で実現する方がより効率的であり得る。
【００４１】
関連画像検出器２１２は、さまざまな技法を使用して、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０のうちの１つかどうかを判定することができる。例えば、関連画像検出器２１２は、１又は複数の規定されたルール又は基準が満たされる場合に、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０内の追跡画像であると判定されることができるルールベースのメカニズムを実現し得る。いくつかの例において、関連画像検出器２１２は、統計的尤度が閾値を超える場合（例えば、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０と統計的に類似している場合）、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０内のフォローアップ画像であると見なされる統計的分析メカニズムを実現し得る。いくつかの例において、関連画像検出器２１２は、機械学習モデル又は予測モデルを実現することができ、かかるモデルによって、学習データのセットから得られた理解に基づく決定が行われる。
【００４２】
いくつかの実施形態において、関連画像検出器２１２は、医用画像が一連の関連する医用画像２１０の一部を形成するかどうかを決定するために、医用画像２０８及び一連の医用画像２１０からの情報を使用することができる。例えば、そのような決定を行うために使用される情報は、医用画像を捕捉するために使用される撮像モダリティに関する情報と、医用画像内の身体部分又は解剖学的対象物に関する情報と、一連の関連する医用画像２１０内の各画像間の時間隔及び／又は医用画像２０８を捕捉することと一連の関連する画像のうちの１又は複数との間の時間隔を示す情報と、対象及び／又は医用画像２０８、２１０に関連するオーダーコード及び／又は課金コードに関連する情報と、一連の関連する医用画像２１０内の１又は複数の画像に付随又は関連する報告に含まれる情報とのうちの１又は複数を含むことができる。オーダーコードは、医学的研究が医療コンピューティングシステムに入力されるときに、参照している医師によって割り当てられるか、又は割り振られるコードである。オーダーコードは、例えば、撮像モダリティタイプ、撮像されるべき解剖学的構造などを含む、検査の高レベル記述を提供することができる。課金コードは、実際に行われたスタディの種類を表すコードである。これは、例えば、医療施設が課金することができる研究でありうる。
【００４３】
一例において、一連の関連する医用画像２１０内の各画像が、直前の画像の約３ヶ月後にキャプチャされたと判定され、医用画像２０８が、直前の医用画像の約３ヶ月後にキャプチャされたと判定された場合、最新の医用画像が、一連の関連する医用画像２１０の一部を形成すると決定されることができる。いくつかの例において、閾値数の基準が満たされる場合（例えば、撮像モダリティと身体部分とが同じであると判定され、連続する医用画像をキャプチャする間の時間隔が一定であると判定される場合）、医用画像２０８は、一連の関連する医用画像２１０の一部であると決定されることができる。
【００４４】
従って、いくつかの実施形態において、関連画像検出器２１２は、医用画像が一連の関連する医用画像２１０のうちの１つかどうかを決定するために、医用画像２０８に関連付けられる情報を、１又は複数の以前に取得された医用画像に関連付けられる対応する情報と比較するように構成され得る。
【００４５】
関連画像検出器２１２が、医用画像２０８が一連の関連する医用画像２１０のうちの１つであると決定した場合、一連の医用画像に関して適用されたのと同じ又は類似の画像プロセッサが、医用画像２０８に関して適用されることができる。例えば、画像処理マネージャ１０６は、どの画像プロセッサ１０４が医用画像２１０を処理する際に使用されたかを判定し、医用画像２０８を処理する際に同じ画像プロセッサが使用されるように配置することができる。
【００４６】
ある実施形態では、画像処理マネージャ１０６は、医用画像２０８に関して画像処理タスクを実行するための１つの画像プロセッサ決定することができるが、他の実施形態では、画像処理マネージャは、複数の画像処理タスクを実行するための複数の画像プロセッサを決定することができる。例えば、画像処理マネージャ１０６は、第１の画像プロセッサ（例えば１０４ａ）が第１の画像処理タスク（例えば、医用画像２０８内の腫瘍などの規定されたエンティティを検出すること）を実行し、第２の画像プロセッサが、第２の画像処理タスク（例えば、規定されたエンティティ／腫瘍のボリュームを決定すること）を実行することを決定することができる。従って、いくつかの実施形態によれば、画像処理マネージャ１０６は、医用画像２０８に関してタスクを実行する複数の画像プロセッサ決定することに応じて、決定された複数の画像プロセッサの動作の順序を決定するように構成され得る。複数の画像プロセッサ１０４の動作の順序を決定することは、さまざまな画像処理タスクをワークフローに組み込むのに役立つ。このようにして、医療専門家は、どの画像処理タスクが画像プロセッサ１０４によって実行され、どのタスクが人間のユーザ（例えば、放射線科医）によって実行されるべきかを正確に決定することができる。医療専門家は、各画像処理タスクが実行される順序を決定することもできる。画像処理マネージャ１０６によって決定された画像プロセッサ１０４、及び／又は画像処理タスクが実行される決定された順序は、ユーザに提示するために供給されることができる。
【００４７】
いくつかの実施形態において、画像プロセッサ１０４のうちの１又は複数が、ユーザ（例えば、医療専門家）によって提供されてもよい。例えば、ユーザは、画像プロセッサの１又は複数のパラメータを定義することができ、及び／又は、意図された出力を提供するように画像プロセッサを構成することができる。しかしながら、他の実施形態において、１つの画像プロセッサ１０４からの出力が別の画像プロセッサのための入力として使用されてもよい。従って、いくつかの実施形態によれば、画像処理マネージャ１０６は、少なくとも１つの画像プロセッサの出力に基づいて、決定された複数の画像プロセッサ１０４の動作の順序を決定するように構成されることができる。例えば、第１の画像プロセッサ１０４が、規定されたエンティティが医用画像２０８内に存在すると決定した場合、画像処理マネージャ１０６は、別の画像プロセッサがさらなる画像処理タスクを実行することを決定することができる。いくつかの例において、１つの画像プロセッサ１０４からの出力が、次の画像処理タスクを実行するために使用される画像プロセッサを決定することができる。
【００４８】
複数の画像プロセッサ１０４が画像処理タスクを実行するために決定され／選択される実施形態において、画像処理マネージャ１０６は、ある例では、さまざまな画像プロセッサを通る連続的な軌跡又は経路を決定することができる。画像プロセッサ１０４が実現される順序は、既知の順序又はシーケンス（例えば、画像処理タスクの特に有効なシーケンスが知られている場合）に基づいて、又は上述したように、１又は複数の画像プロセッサの出力に基づいて、決定されることができる。
【００４９】
いくつかの実施形態において、装置２００は更に、決定された少なくとも１つの画像プロセッサ１０４の標示をユーザに提示するためのユーザインタフェース２１４を有することができる。例えば、ユーザインタフェース２１４は、１又は複数の画像処理タスクを実行するために選択された画像プロセッサ１０４の表現の標示をユーザに表示することができる。このようにして、ユーザはワークフローを監視し、ワークフローの一部を形成するさまざまな画像処理タスクの進行状況を監視することができる。
【００５０】
ユーザインタフェース２１４は、ユーザに情報を提示することに加えて、ユーザが情報を入力することを可能にすることができる。ユーザインタフェース２１４は、例えば、キーボード、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、マイクロフォン（例えば、音声入力を介して）、又は当業者によく知られている他の何らかの手段などのユーザ入力装置を介して、ユーザ入力を受け取ることが可能であり得る。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェース２１４は、決定された少なくとも１つの画像プロセッサ１０４のパラメータを規定し又は調整するために、ユーザ入力を受け取るように更に構成されることができる。例えば、ユーザ（例えば、放射線科医のような医療専門家）は、１又は複数のユーザインタフェース１０４の１又は複数のパラメータを規定することができる、及び／又は１又は複数の以前に規定されたパラメータを調整してもよい。このようにして、ユーザは、各画像プロセッサ１０４がそれぞれの画像処理タスクをどのように実行するかを選択することができる。例えば、ユーザは、画像プロセッサが特定の規定されたエンティティを検出するためにより低い閾値を有するように、特定の規定されたエンティティ（例えば、病変）を検出するように構成された画像プロセッサ１０４の感度を増加させることを望む場合がある。
【００５１】
いくつかの実施形態において、ユーザインタフェース２１４は、ユーザインタフェース１０４の意図された動作順序を、例えばチャート内に一連のブロックの形態でグラフィカルに提示することができる。ワークフローが進行することにつれて（例えば、各画像プロセッサ１０４がそのタスクを実行するとき）、各ブロックの外観が変化する（例えば、特定の画像プロセッサに対応するブロックは、画像プロセッサがそのタスク又はタスクを実行した後、色を変化させることができる）。いくつかの実施形態において、ユーザが例えば、パラメータを調整するために画像プロセッサの１つを選択することを可能にするために、複数の画像プロセッサ１０４のグラフィック表現をナビゲートすることができる。
【００５２】
いくつかの例において、画像処理マネージャ１０６は、ワークフローの特定の時点で、複数の画像処理タスクが複数の画像プロセッサ１０４によって実行されることができることを決定してもよい。このような例では、ユーザインタフェース２１４は、ユーザにさまざまなオプションを提示することができ、その結果、ユーザは、どの画像プロセッサがタスクを実行するか、及び／又は画像プロセッサがさまざまなタスクを実行する順序を選択することができる。ワークフロー内のそのような分岐点においてどのプロセッサ１０４が実現されるべきかの決定は、他の画像プロセッサのうちの１又は複数からの出力、及び／又はユーザによって提供される入力又は決定、に部分的に基づくことができる。
【００５３】
いくつかの実施形態において、画像処理マネージャ１０６は、画像プロセッサ１０４を使用してさらなる画像処理タスクが実行されないこと、及び／又は医用画像２０８のための意図された画像処理のすべてが実行されたこと、を決定することができる。画像プロセッサ１０４によってそれ以上のタスクが実行されるべきではないと決定された場合、ユーザ／医療専門家に提示するためにレポートが生成されることができる。レポートは、装置１００、２００に関連付けられたプロセッサによって生成されることができ、いくつかの実施形態では、レポートは、画像処理マネージャ１０６を使用して生成されることができる。いくつかの例において、装置２００は、１又は複数の画像プロセッサ１０４の出力に基づいてレポートを生成するレポート生成器（図示せず）を更に有することができる。いくつかの実施形態において、レポートは、レビューのために医療専門家に提供されることができる予備レポートを含むことができる。いくつかの例では、レポートは、マシン理解可能言語又は人間理解可能言語で生成されることができ、レポートは、診断放射線医学レポートに統合されることもできる。従って、装置１００、２００を使用して生成されたレポートの少なくとも一部は、完全な診断レポートを生成するために、人間（例えば、放射線科医）によって生成されたレポートの少なくとも一部と組み合わされてもよい。
【００５４】
ユーザインタフェース２１４などの装置１００、２００の構成要素は、ピクチャアーカイビング及び通信システム（ＰＡＣＳ）クライアントなどのコンピューティングシステム又はソフトウェアに組み込まれるか、又は統合されることができる。このようにして、画像処理タスクのすべてが画像プロセッサ１０４によって実行されると、画像プロセッサからの出力、又は装置１００、２００によって生成されたレポートは、さらなる処理のためにＰＡＣＳレポートエンジン及び／又はＰＡＣＳ解釈／診断エンジンに提供されることができる。他の例において、装置１００、２００の構成要素は、コンピューティングシステム上で実行されることができるスタンドアロンアプリケーション（例えば、ソフトウェアアプリケーション）に組み込まれることができる。
【００５５】
いくつかの実施形態において、装置１００、２００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、ウェアラブルコンピューティングデバイス、及び／又は分散コンピューティングシステム（例えば、クラウドコンピューティング環境における）などのコンピューティングデバイスを有するか、又はコンピューティングデバイスに組み込まれることができる。
【００５６】
第２の態様によれば、本明細書に開示されるさまざまな実施形態は、ワークステーションを提供する。いくつかの例では、装置１００、２００は、ワークステーションを有することができ、又はワークステーションに組み込まれることができる。図３は、ワークステーション３００の一例の簡略化された図である。ワークステーション３００は、本明細書に開示されるような装置１００、２００を有することができる。ワークステーション３００は更に、表示スクリーン３０２、及び／又はキーボードのようなユーザ入力装置３０４を有することができる。
【００５７】
第３の態様によれば、本明細書に開示されるさまざまな実施形態は、医用画像を処理する方法を提供する。図４は、医用画像（例えば、医用画像２０８）を処理する方法４００の一例のフローチャートである。方法４００は、ステップ４０２において、医用画像に関連付けられる臨床情報を決定することを含む。医用画像は例えば、本明細書で述べられた画像２０８を含むことができる。ステップ４０２で決定される臨床情報は、いくつかの実施形態では、本明細書に記載した臨床情報抽出器１０２を使用して決定されることができる。ステップ４０４において、方法４００は、医用画像に関連付けられる決定された臨床情報に少なくとも基づいて、複数の画像プロセッサのうち、医用画像に関して１又は複数の画像処理タスクを実行するための少なくとも１つの画像プロセッサを決定することを含み、各画像プロセッサは、少なくとも１つの画像処理タスクを実行するように構成される。画像プロセッサは、本明細書に記載した画像プロセッサ１０４を有することができる。従って、方法４００は、装置１００、２００によって実行されてもよく、及び／又はワークステーション３００を使用して実行されてもよい。
【００５８】
方法４００を使用して医用画像を処理することは、ワークフローの一部として医用画像に関する画像処理タスクを実行する際に必要とされる医学専門家（例えば、放射線科医）の時間量を削減するのに役立ち得る。こうして、医用画像の処理及びワークフローの進行が改善され及び／又は最適化されることができる。
【００５９】
図５は、医用画像を処理する方法５００の他の例のフローチャートである。方法５００は、上述の方法４００のステップを含むことができる。いくつかの実施形態において、方法５００は、ステップ５０２において、医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであると決定することを更に含むことができる。このような決定は、本明細書に記載した技法を使用して行われることができる。少なくとも１つの画像プロセッサの決定（ステップ４０４）は、少なくとも医用画像が一連の関連する医用画像のうちの１つであるという決定に基づくことができる。従って、医用画像が一連の関連する医用画像の一部を形成すると決定された場合、人間（例えば、医療専門家）ではなく、画像プロセッサを使用していくつかの画像処理タスクを適切に実行することができると決定されることができる。従って、このような決定がなされ、次いで、１又は複数の画像プロセッサが、ワークフロー内に実現されることができる。
【００６０】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの画像プロセッサを決定すること（ステップ４０４）が、複数の画像プロセッサを決定することを含むことができる。言い換えれば、医用画像に関して複数の画像処理タスクを実行するために複数の画像プロセッサが使用されることができると決定されることができる。そのような場合、方法５００は、ステップ５０４において、決定された複数の画像プロセッサの動作の順序を決定することを更に含むことができる。１又は複数の画像プロセッサの決定及び／又は複数の画像プロセッサの決定された動作順序は例えば、本明細書に記載したユーザインタフェース２１４を使用して、ユーザに提示するために提供されることができる。
【００６１】
第４の態様によれば、本明細書に開示されるさまざまな実施形態は、コンピュータプログラム製品を提供する。図６は、プロセッサ６０２及びコンピュータ可読媒体６０４の一例の簡略化された概略図である。いくつかの実施形態によれば、コンピュータプログラム製品は、非一時的コンピュータ可読媒体６０４を有し、コンピュータ可読媒体は、その中に具体化されたコンピュータ可読コードを有し、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサ６０２による実行時に、コンピュータ又はプロセッサに、本明細書に開示される方法４００、５００のステップを実行させるように構成される。いくつかの実施形態において、プロセッサ６０２は、本明細書に開示される画像処理マネージャ１０６を備えるか、その一部として機能するか、又はそれに関連して動作することができる。同様に、複数の画像プロセッサ１０４のうちの１又は複数は、プロセッサ６０２の一部を形成することができる。
【００６２】
プロセッサ６０２は、本明細書で述べた方法で装置１００、２００の構成要素を制御するように構成され又はプログラムされた、１又は複数のプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ又はモジュールを有することができる。特定の実現形態において、プロセッサ６０２は、本明細書に記載した方法の個々のステップ又は複数のステップを実行するようにそれぞれ構成される、又はかかるステップを実行する複数のソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールを有することができる。
【００６３】
本明細書で使用される「モジュール」という用語は、特定の機能を実行するように構成されたプロセッサ又はプロセッサのコンポーネントなどのハードウェアコンポーネント、又はプロセッサによって実行されるときに特定の機能を有する命令データのセットなどのソフトウェアコンポーネントを含むことを意図される。
【００６４】
本発明の実施形態は、本発明を実施するように適応されたコンピュータプログラム、特に搬送波上又は搬送波内のコンピュータプログラムにも適用されることが理解されるであろう。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース、部分的にコンパイルされた形のオブジェクトコードの形であってもよいし、本発明の実施形態に従った方法の実施において使用するのに適した任意の他の形態であってもよい。このようなプログラムは、多くの異なるアーキテクチャ設計を有することができることも理解されよう。例えば、本発明による方法又はシステムの機能性を実現するプログラムコードは、１又は複数のサブルーチンに分割することができる。これらのサブルーチン間で機能を分配する多くの異なる方法が、当業者に明らかであろう。サブルーチンは、１つの実行可能ファイルに一緒に記憶されて、自己完結型プログラムを形成することができる。このような実行可能ファイルは、コンピュータ実行可能命令、例えば、プロセッサ命令及び／又はインタプリタ命令（例えば、Ｊａｖａインタプリタ命令）を含むことができる。あるいは、１又は複数又はすべてのサブルーチンが少なくとも１つの外部ライブラリファイルに記憶され、実行時などに静的又は動的にメインプログラムとリンクされてもよい。メインプログラムには、少なくとも１つのサブルーチンに対する呼び出しが少なくとも１つ含まれている。サブルーチンは、互いの関数呼び出しを含むこともできる。コンピュータプログラム製品に関連する実施形態は、本明細書に記載の方法のうちの少なくとも１つの各処理ステージに対応するコンピュータ実行可能命令を有する。これらの命令は、サブルーチンに分割されることができ、及び／又は静的又は動的にリンクされうる１又は複数のファイルに記憶されることもできる。コンピュータプログラム製品に関する別の実施形態は、本明細書に記載のシステム及び／又は製品のうちの少なくとも１つの各手段に対応するコンピュータ実行可能命令を有する。これらの命令は、サブルーチンに分割されることができ、及び／又は静的又は動的にリンクされうる１又は複数のファイルに記憶されることもできる。
【００６５】
コンピュータプログラムの担体は、プログラムを担持することができる任意のエンティティ又はデバイスとすることができる。例えば、担体は、ＲＯＭのようなデータ記憶装置、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又は半導体ＲＯＭ、又は磁気記録媒体、例えば、ハードディスクを含むことができる。更に、担体は、電気又は光ケーブルを介して、又は無線もしくは他の手段によって搬送され得る、電気又は光信号などの伝送可能な搬送波であってもよい。プログラムがそのような信号で具現化される場合、搬送波は、そのようなケーブル又は他のデバイス又は手段によって構成されることができる。代替として、担体は、プログラムが埋め込まれた集積回路でありえ、集積回路は、関連する方法を実行するように適応されるか、又は関連する方法の実行に使用される。
【００６６】
開示された実施形態に対する変形例は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求項に記載の発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。請求項において、「有する、含む（comprising）」は、他の構成要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は、複数性を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に列挙されるいくつかのアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。コンピュータプログラムは他のハードウェアと一緒に、又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体上に記憶され／配布されることができるが、他の形態で、例えばインターネット又は他の有線もしくは無線電気通信システムなどを介して、配布されることもできる。請求項におけるいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【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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【国際調査報告】
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