(57)【要約】【課題】複数の読み取り者による医療画像等の読み取り内容を自動的に照合して診断の効率向上を図る。【解決手段】画像データ集合（５２）の２以上の読み取り内容を照合する手法である。コンピュータで具現化されている１以上のルーチンを用いて、２以上の読み取り内容の間の不一致（８６）の解決を含む計算機支援式照合（ＣＡＲ）を行なう。計算機支援式照合は、不一致（８６）、一致（８４）及び任意の関連情報を人間の照合者に対して最適表示すること、部分自動式態様で不一致を解決すること、又は完全自動式態様で不一致を解決することができる。次いで、照合したデータ（９４）を最終利用者に提供することができる。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上の読み取り者のそれぞれにより与えられる画像データ集合（５２）の２以上の読み取り内容を統合する工程であって、前記２以上の読み取り内容の間に１以上の不一致又は一致が存在している、統合する工程と、
前記１以上の不一致又は一致を含んでいる統合されたデータ集合（８２）を形成する工程とを備えた画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する方法。
【請求項２】
前記１以上の不一致の解決のために照合者に対して前記統合されたデータ集合（８８）を提供する工程（９０）をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１以上の解決された不一致及び前記一致の少なくとも一方を含んでいる最終画像（９４）を形成する工程をさらに含んでいる請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記２以上の読み取り者のそれぞれは、１以上の自動式アルゴリズムを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記不一致は、検出不一致及び分類不一致の少なくとも一方を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記一致は、検出一致及び分類一致の少なくとも一方を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記統合されたデータ集合（８２）から１以上の一致が除外される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記統合されたデータ集合（８２）は、前記１以上の不一致又は一致に関連する１以上の情報手がかり（７０）を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記情報手がかり（７０）は、統計的尺度、分類記述、予後評価、及び読み取り者により与えられる分類の１以上を表わしている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記情報手がかり（７０）は、視覚的標識、テキスト型メッセージ、数値評価、色符号及び陰影差の１以上を含んでいる、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記情報手がかり（７０）は、前記照合者による動作に応答して提供される、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記照合者は、人間、部分自動式ルーチン及び完全自動式ルーチンの１である、請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
イメージャ（１２）と、
該イメージャ（１２）を動作させるように構成されているシステム制御サーキットリ（１６）と、
前記イメージャ（１２）により取得される画像データ集合（５２）を入手するように構成されているデータ取得サーキットリ（１８）と、
前記システム制御サーキットリ（１６）及び下記データ処理サーキットリ（２０）の少なくとも一方と相互作用するように構成されており、操作者が、統合されたデータ集合（８２）内に表示されている１以上の不一致又は一致を観察して、前記１以上の不一致を解決することを可能にするようにさらに構成されている操作者インタフェイス（２２）と、
２以上の読み取り者のそれぞれにより与えられる前記画像データ集合（５２）の２以上の読み取り内容を統合して、該２以上の読み取り内容の間に前記１以上の不一致又は一致を含んでいる前記統合されたデータ集合（８２）を形成するように構成されているデータ処理サーキットリ（２０）とを備えた画像解析システム（１０）。
【請求項１４】
前記２以上の読み取り者のそれぞれは、１以上の自動式アルゴリズムを含んでいる、請求項１３に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項１５】
前記データ処理サーキットリ（２０）は、前記１以上の自動式アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている、請求項１４に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項１６】
前記不一致は、検出不一致及び分類不一致の少なくとも一方を含んでいる、請求項１３に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項１７】
前記一致は、検出一致及び分類一致の少なくとも一方を含んでいる、請求項１３に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項１８】
前記データ処理サーキットリ（２０）は、前記１以上の読み取り内容が一致している１以上の特徴をマスクするようにさらに構成されている、請求項１３に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項１９】
前記操作者インタフェイス（２２）は、前記１以上の不一致又は一致に関連する１以上の情報手がかり（７０）を表示するようにさらに構成されている、請求項１３に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項２０】
前記情報手がかり（７０）は、統計的尺度、分類記述、予後評価、及び読み取り者により与えられる分類の１以上を表わしている、請求項１９に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項２１】
前記情報手がかり（７０）は、視覚的標識、テキスト型メッセージ、数値評価、色符号及び陰影差の１以上を含んでいる、請求項１９に記載の画像解析システム（１０）。
【請求項２２】
前記情報手がかり（７０）は、前記照合者による動作に応答して提供される、請求項１９に記載の画像解析システム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の手法は一般的には、撮像手法に関し、さらに具体的には、ディジタル画像内での特徴識別に関する。明確に述べると、本手法は、画像データ集合内で分類された特徴の２以上の集合の照合を支援するコンピュータで具現化されたルーチンの利用に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な技術分野が、画像データ内の認知可能な特徴の識別及び分類を主な目標とする何らかの形態の画像評価及び解析に関わっている。例えば、医療撮像技術は様々な形式の診断画像を形成し、医師又は放射線技師はこれらの診断画像を観察して診断上重要な識別可能な特徴の存在を精査することができる。同様に、他の分野では他の特徴に関心が持たれる場合がある。例えば、小荷物及び手荷物の内容物の非侵襲型撮像も同様に精査されて、認知可能な特徴を識別すると共に分類することができる。加えて、衛星及びレーダの天候データの解析でも、トルネード又は他の暴風雨等のようにどのような天候組成が画像データ内に存在しているのか或いは形成過程にあるのかの判定を行なう場合がある。同様に、視覚的に表現された天文データ及び地質データの評価でも同様の特徴識別作業を行なう場合がある。ディジタル撮像及び画像処理手法の発展に伴って、解析を要する容易に入手可能な画像データの量は、これらの技術分野の多くで実質的に増大している。
【０００３】
実際に、入手可能な画像データの量が増大すると、データの処理に応じることのできる熟練技術者のような人的資源の手に余る可能性がある。例えば、第二の熟練技術者が独立にデータを処理する又は「読み取る」ようにするとしばしば望ましい。このことは、特に医療診断では比較的時間が掛かり且つコストも高いが、極めて価値の高い作業である。しかしながら、データの２回目の読み取りを行なうのに掛かる時間に加えて、結果を比較し、データの最終的な解釈を決定できるように、独立した読み取り内容の間でのあらゆる不一致を解決するにも時間が必要になる。これらの不一致は様々なレベルで生じる場合があり、例えば特徴を検出するときの不一致、周囲画像から特徴をセグメント分割するときの不一致、特徴を分類するときの不一致、又は特徴に関わるその他の区別に関する不一致等がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
各読み取り者は、定期的に会合して不一致を議論して解決すると共に、各読み取り者が一致した事例を決定することができる。これらの定期的な会合はまた、一般的に不一致を生ずるさらに困難なデータを議論して評価することにより各読み取り者が技能を磨くことを可能にする。しかしながら、これらの会合の準備をして会合を開くために、データを結合して、不一致、及び同様に精査すべきものがあれば一致にフラグ（標識）を付けるのに貴重な時間が費やされる。同様に、かかる会合で議論されるデータの表示は、他の状況であれば関心が持たれたかも知れないとしても、不一致の見られないデータを含めることにより不必要に複雑化する可能性がある。加えて、不一致の多くの迅速な評価及び照合（reconciliation）を促進し得るような読み取り者による注釈、及び不一致に相関付けされる評価が存在しない場合には、この工程の効率が低下する場合がある。
【０００５】
加えて、授業又は教育環境等において、読み取り者から成る各グループが教育課程の一部として画像データ集合を独立に読み取る場合がある。かかる教育環境における目標達成能力に関するフィードバックは、存在していたとしても僅かな食い違いしか見られないようなデータではなく、独立の読み取り内容同士の間の不一致に焦点を当てる場合が最も生産性が高い。同様に、計算機支援式検出（ＣＡＤ）アルゴリズムに用いられるもののような自動検出及び分類ルーチンを訓練するのに用いることのできるデータの合意解釈を与えるために、専門家集団が画像データ集合を独立に読み取る場合もある。かかる専門家集団も、困難なデータ、おそらく自動式ルーチンで最も問題を生じ易いデータを評価している限りでは、合理化した照合法が有益であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、独立した画像評価工程の結果又は「読み取り内容（read）」を照合する手法を提供する。この手法は、様々な読み取り内容から統合された結果集合を生成するものであり、注釈及び確率評価のような各々の読み取り者によって与えられる付加的な情報を含み得る。様々な読み取り内容を照合することができ、読み取り内容の間の不一致は１以上の照合者によって解決される。また、精査されるべき不一致に関連するあらゆる注釈又は確率評価を不一致解決工程時に供給して、照合工程を強化し改善することもできる。２以上の読み取り内容の間に如何なる食い違いも見られない場合には、これ以上の精査は必要ないと知らせる通知を関係者に単純に与えればよい。
【０００７】
本発明の手法の一観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する方法を提供する。２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合する。２以上の読み取り内容の間には１以上の不一致又は一致が存在している。これら１以上の不一致又は一致を含んでいる統合されたデータ集合を形成する。
【０００８】
本手法のもう一つの観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する方法を提供する。２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合する。２以上の読み取り内容の間には１以上の不一致が存在している。これら１以上の不一致を１以上の自動式ルーチンの適用によって解決する。
【０００９】
本手法のさらにもう一つの観点では、画像解析システムを提供する。画像解析システムは、イメージャと、イメージャを動作させるように構成されているシステム制御サーキットリとを含んでいる。加えて、このシステムは、イメージャによって取得される画像データ集合を入手するように構成されているデータ取得サーキットリを含んでいる。システム制御サーキットリ及びデータ処理サーキットリの少なくとも一方と相互作用するように構成されている操作者インタフェイスが含まれている。操作者インタフェイスはさらに、操作者が、統合されたデータ集合に存在する１以上の不一致又は一致を観察して１以上の不一致を解決することを可能にするように構成されている。また、データ処理サーキットリが含まれており、データ処理サーキットリは、２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合して、２以上の読み取り内容の間の１以上の不一致又は一致を含んでいる統合されたデータ集合を形成するように構成されている。
【００１０】
本手法のさらにもう一つの観点では、画像解析システムを提供する。画像解析システムは、イメージャと、イメージャを動作させるように構成されているシステム制御サーキットリとを含んでいる。加えて、このシステムは、イメージャによって取得される画像データ集合を入手するように構成されているデータ取得サーキットリを含んでいる。システム制御サーキットリ及びデータ処理サーキットリの少なくとも一方と相互作用するように構成されている操作者インタフェイスが含まれている。また、データ処理サーキットリが含まれており、データ処理サーキットリは、２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合するように構成されており、ここで、２以上の読み取り内容の間には１以上の不一致が存在している。データ処理サーキットリはさらに、１以上の不一致を１以上の自動式ルーチンの適用によって解決するように構成されている。
【００１１】
本手法のさらにもう一つの観点では、画像解析システムを提供する。画像解析システムは、イメージャと、イメージャを動作させるように構成されているシステム制御サーキットリとを含んでいる。加えて、このシステムは、イメージャによって取得される画像データ集合を入手するように構成されているデータ取得サーキットリを含んでいる。システム制御サーキットリ及びデータ処理サーキットリの少なくとも一方と相互作用するように構成されている操作者インタフェイスが含まれている。また、データ処理サーキットリが含まれており、データ処理サーキットリは、データ取得サーキットリによって入手された画像データ集合を処理して操作者インタフェイスに表示する画像を形成するように構成されている。このシステムはまた、２以上の読み取り者のそれぞれによって生成される画像データ集合の２以上の読み取り内容の間の不一致を解決する手段を含んでいる。
【００１２】
本手法のさらにもう一つの観点では、画像解析システムを提供する。画像解析システムは、イメージャと、イメージャを動作させるように構成されているシステム制御サーキットリとを含んでいる。加えて、このシステムは、イメージャによって取得される画像データ集合を入手するように構成されているデータ取得サーキットリを含んでいる。システム制御サーキットリ及びデータ処理サーキットリの少なくとも一方と相互作用するように構成されている操作者インタフェイスが含まれている。また、データ処理サーキットリが含まれており、データ処理サーキットリは、データ取得サーキットリによって入手された画像データ集合を処理して操作者インタフェイスに表示する画像を形成するように構成されている。このシステムはまた、２以上の読み取り者のそれぞれによって生成される画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する手段を含んでいる。
【００１３】
本手法のもう一つの観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する有形の媒体を提供する。有形の媒体は、２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合するルーチンを含んでいる。２以上の読み取り内容の間には１以上の不一致又は一致が存在している。また、これら１以上の不一致又は一致を含んでいる解決データ集合を形成するルーチンも含まれている。
【００１４】
本手法のもう一つの観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する有形の媒体を提供する。有形の媒体は、２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合するルーチンを含んでいる。２以上の読み取り内容の間には１以上の不一致が存在している。また、これら１以上の不一致を自動的に解決するルーチンも含まれている。
【００１５】
本発明のもう一つの観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を照合する方法を提供する。２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を統合して、１以上の特徴を含んでいる統合されたデータ集合を形成する。自動式アルゴリズムを少なくとも部分的に介して、統合されたデータ集合の１以上の特徴を照合して、最終的な分類画像を形成する。
【００１６】
本発明のもう一つの観点では、画像データ集合の２以上の読み取り内容を精査する方法を提供する。２以上の読み取り者のそれぞれによって与えられる画像データ集合の２以上の読み取り内容を自動的に比較する。この比較に基づく通知が生成される。
【００１７】
以上に述べた本発明の利点及び特徴並びに他の利点及び特徴は、以下の詳細な説明及び図面を参照することにより明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の手法は、ディジタル化されたアナログ画像データを含めた様々な種類のディジタル画像データの多数の読み取り内容の計算機支援式照合に関するものである。単純化のために、現状で想到される具現化形態に従って、以下に述べる実例では医療撮像の環境において本手法を議論する。しかしながら、本手法は医療撮像に限定されないことを理解されたい。代わりに、後に分類されるか否かを問わず関心のある特徴について、画像データを２以上の読み取り者が評価するような任意のディジタル撮像具現化形態が、以下に述べる手法からの利点を得ることができる。コンピュータで具現化されるルーチンを用いて独立の評価結果の照合を支援することのできる一般的な又は技術的な性質を有するディジタル画像データが、本手法からの利点を得ることができる。かかるディジタル画像データの例としては、限定しないが気象データ、天文データ、地質データ及び医療データ、並びに手荷物及び小荷物スクリーニング・データがある。
【００１９】
医療撮像の環境では、医学的事象及び状態を軟組織及び硬組織の両方について診断し、また特定の解剖学的構造の特徴及び機能を解析するために、様々な撮像資源が利用可能である。図１は、例示的なイメージング・システムの全体像を掲げており、以降の図面では特定モダリティのシステムの主なシステム構成要素に立ち入った幾分詳細な図を掲げている。かかる医療イメージング・システムとしては、限定しないが、ディジタルＸ線、計算機式断層写真法（ＣＴ）、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、陽電子放出断層写真法（ＰＥＴ）、熱音響撮像、光学的撮像及び核医学方式撮像のような医療撮像モダリティがある。
【００２０】
図１について説明する。イメージング・システム１０は一般的には、信号を検出して有用なデータへ変換する何らかの形式のイメージャ１２を含んでいる。以下でさらに詳述するように、イメージャ１２は、画像データを生成するための様々な物理的原理に従って動作することができる。但し、一般的には、医療撮像の環境では、患者１４の関心領域を示す画像データがイメージャによってディジタル媒体内に生成される。
【００２１】
イメージャ１２は、システム制御サーキットリ１６の制御の下で動作する。システム制御サーキットリは、放射線源制御回路、タイミング回路、患者又はテーブルの移動に合わせてデータ取得を調整する回路、並びに放射線源又は他の線源及び検出器の位置を制御する回路等の広範な回路を含んでいてよい。イメージャ１２は、画像データ又は信号の取得に続いて、ディジタル値への変換等のために信号を処理することができ、画像データをデータ取得サーキットリ１８へ転送する。ディジタル・システムでは、データ取得サーキットリ１８は、所望に応じてディジタル・ダイナミック・レンジの調節、データの平滑化又は鮮鋭化、並びにデータ・ストリーム及びファイルの編集等の広範な初期処理作用を実行することができる。次いで、データをデータ処理サーキットリ２０へ転送して、ここで追加処理及び解析を実行する。利用可能な様々なディジタル・イメージング・システムについて、データ処理サーキットリ２０は、データの実質的な解析、データの順序付け、鮮鋭化、平滑化及び特徴認識等を行なうことができる。
【００２２】
最終的に、画像データは観察及び解析のために何らかの形式の操作者インタフェイス２２へ転送される。観察の前に画像データに対して複数の動作を実行することができるが、操作者インタフェイス２２は何らかの点において、収集された画像データに基づく再構成画像を観察するのに有用である。画像はまた、目下の目的に添って、インタフェイス２２の内部に含まれると一般に考えられる画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）のような短期記憶装置又は長期記憶装置に記憶させることができる。画像データはまた、ネットワーク２４等を介して遠隔箇所へ転送することもできる。尚、一般的な観点から述べると、操作者インタフェイス２２は、典型的にはシステム制御サーキットリ１６とのインタフェイスを介してイメージング・システムの制御を行なうことができる。さらに、単一よりも多い操作者インタフェイス２２を設けてもよい。従って、撮像スキャナ又は撮像ステーションは、画像データ取得手順に関わるパラメータの調節を可能にするインタフェイスを含んでいてよいが、結果として得られる再構成画像を操作し、強調して観察するための異なる操作者インタフェイスが設けられていてもよい。
【００２３】
本発明の手法について詳細に議論するために、図１に概略図示した全体的なシステム構成に基づく特定的な医療撮像モダリティを図２に示す。図２は、ディジタルＸ線システム３０を全体的に示している。システム３０は、放射線ビーム３４を放出するように設計されている典型的にはＸ線管である放射線源３２を含んでいる。放射線は典型的には、ターゲットの形式、入力電力レベル及びフィルタ形式のような線源３２のパラメータの調節によって調整又は調節することができる。結果として得られる放射線ビーム３４は典型的には、患者１４に向かって照射されるビームの範囲及び形状を決定するコリメータ３６を通して照射される。患者１４の部分がビーム３４の経路内に載置されて、ビームはディジタル検出器３８に入射する。
【００２４】
検出器３８は典型的には、マトリクスを成すピクセルを含んでおり、マトリクス内の様々な位置に入射した放射線の強度を符号化する。シンチレータが高エネルギのＸ線を低エネルギのフォトンへ変換して、これらのフォトンが検出器内のフォトダイオードによって検出される。Ｘ線は患者の体内の組織によって減弱されて、ピクセルが様々な減弱のレベルを識別して様々な強度レベルを生じ、これらの強度レベルが最終的な再構成画像の基礎を成す。
【００２５】
画像取得工程を制御して、得られた信号を検出し処理するために制御サーキットリ及びデータ取得サーキットリが設けられている。具体的には、図２では、放射線源３２の動作を制御する線源コントローラ４０が設けられている。テーブル位置及び放射線源位置等のようなシステムの制御可能な諸観点のために、他の制御サーキットリを設けてもよいことは言うまでもない。データ取得サーキットリ４２が検出器３８に結合されており、照射に引き続いての光検出器上の電荷の読み出しを可能にする。一般的には、光検出器上の電荷は放射線の入射によって放電し、光検出器は相次いで再充電されて放電を測定する。読み出しサーキットリは、画像マトリクスのピクセル位置に対応する光検出器の横列及び縦列を系統的に読み取るサーキットリを含んでいてよい。次いで、得られた信号をデータ取得サーキットリ４２によってディジタル化して、データ処理サーキットリ４４へ転送する。
【００２６】
データ処理サーキットリ４４は、ディジタル・データのオフセット及びゲイン等の調節、並びに様々な撮像強調作用等を含めた一定範囲の動作を実行することができる。次いで、得られたデータを操作者インタフェイスへ転送するか、又は短期記憶若しくは長期記憶のために記憶装置に記憶させる。これらのデータに基づいて再構成される画像は、操作者インタフェイスに表示されてもよいし、又はネットワーク２４等を介して観察のために他の箇所へ転送されてもよい。また、ディジタル・データを基礎として用いて、写真フィルムのような従来のハード・コピー媒体上に再構成画像を露光して印刷してもよい。
【００２７】
利用時には、ディジタルＸ線システム３０は患者１４の部分のディジタルＸ線画像を取得し、次いで、結節、病変、骨折及び微小石灰化等のような１以上の医学的病状の徴候の存在についてディジタルＸ線画像を解析することができる。異なる形式の解剖学的な特徴を検出するためには他の撮像モダリティがさらに適している場合もあることは言うまでもない。実働時には、本書で第一の読み取り者と呼ぶ医師が先ず、Ｘ線画像のような医療画像を精査して画像内で特徴すなわち診断上重要な特徴を検出する。次いで、第一の読み取り者は、各々の特徴に分類を割り当てることができる。品質保証の理由から、本書で第二の読み取り者と呼ぶ二人目の医師が独立に医療画像を精査して、画像の特徴を検出して分類することができる。次いで、第一の読み取り者の検出及び分類と第二の読み取り者の検出及び分類との間の不一致を、対診機構、又は何らかの優先順位決定規準若しくは第三者の鑑定のような何らかの所定の解決機構によって照合することができる。医師の訓練又は自動式ルーチンの「訓練」のためのデータの団体精査のような他の環境では、品質管理環境に一般に存在する２名を超えて付加的な独立した読み取り者が存在していてもよい。尚、読み取り者は熟練した医師等の人間であってもよいし、又は画像データ集合内の特徴の検出、分類若しくはセグメント分割のための１以上の特殊化したモジュールを含んでいるＣＡＤルーチンのような自動式ルーチンであってもよい。
【００２８】
これら異なるレベルでの独立精査の正味の効果は、解析及び後に行なわれる診断の全体的な質を向上させることにある。具体的には、独立精査の利用は最終的には、偽陽性すなわち存在しない病理的状態の指示、及び偽陰性すなわち存在している病理的状態の指示の不全の発生率を減少させることを目的としている。しかしながら、独立の読み取りの望ましくない一つの帰結は、これらの冗長的な精査を行なうのに必要な時間である。加えて、第一の読み取り内容と第二の読み取り内容との間に不一致が見られる場合には、独立した各読み取り内容を結合すると共に照合するのにさらに時間が必要になる。
【００２９】
読み取り者が不一致を照合する定期的な会議では、両方の読み取り者が完全な結果集合を解析して不一致を突き止めることが行なわれ得る。加えて、照合会議は最初の読み取りが行なわれてから数日後、或いはさらに後に行なわれて、読み取り者が特徴の検出又は分類に寄与していた思考過程を再生するのが困難になる場合がある。結果として、照合会議は、特に費やされる時間について、望ましいものよりも効率が低くなる可能性がある。そこで、計算機支援式照合（ＣＡＲ）手法を用いて２以上の読み取り内容の照合に関わる効率を高める一手法を図３に示す。
【００３０】
図３に示すように、画像精査法５０は、図２のディジタルＸ線イメージング・システム３０のようなシステムによって取得され得るもののような初期画像データ集合５２から開始する。例を掲げる目的のみで、関心のある様々な特徴５６を有する一対の肺５４のディジタルＸ線画像として画像データ５２を図４に詳細に示す。この画像データは最初は、内科医、臨床医若しくは放射線技師のような人員によって読み取られてもよいし、又はＣＡＤアルゴリズムのような自動式ルーチンによって読み取られてもよく、ステップ５８に示すように特徴５６を検出することができる。図５に示すように、画像データ集合５２は第一の検出された特徴６０と共に、第一の検出されたデータ集合６２を構成する。
【００３１】
図５に示すように、第一の検出された画像データ集合６２は、第一の読み取り者によって検出された特徴すなわち第一の検出された特徴６０を含んでおり、特徴６０を隣接して付したスラッシュ記号（／）で示す。また、データ集合６２は、第一の読み取り者が見落とした未識別の特徴６４を含んでいる場合もある。検出された特徴６０が表示されている場合には、様々な図形的標識、テキスト、オーバレイ、色及び強調表示等で特徴６０を指示することができる。また、図示していないが存在する可能性のあるのは誤って識別された特徴であり、これらの特徴は、第一の読み取り者が誤って特徴５６として識別した非特徴とする。
【００３２】
続いて、検出された特徴６０は、図３のステップ６６に示すように第一の読み取り者によって分類されて、図６に示すような第一の分類されたデータ集合６８を生成する。第一の分類はここでは、第一の読み取り者によって割り当てられることのできる様々な分類を表わすように、図６の文字Ｘ、Ｙ及びＺによって様々に示されている。第一の読み取り者はまた、ステップ６６の分類工程時に、割り当てられた分類と関連する１以上の情報手がかり（cue）７０を割り当てることができ、これらの手がかり７０は照合又は診断のような後に行なわれる工程時に利用可能にすることができる。これらの手がかり７０としては、限定しないが、可能性としては悪性腫瘍の確率を含めた確率又は確信度の尺度等がある。加えて、手がかり７０はまた、後に参照するために、分類された各々の特徴に付したテキスト、強調表示若しくは色符号化のような１以上の視覚的手がかり、又は聴覚的注釈を含んでいてもよい。加えて、第一の読み取り者は、特徴に関連させて縁線又は境界線を引くこと等により、特徴を構成すると考えられる画像の領域を周囲画像から分離する特徴セグメント分割等のデータのその他の解析を行なってもよい。
【００３３】
品質の目的で、画像データ５２の別個の独立した読み取りを第二の読み取り者によって行なうことができる。この２回目の読み取りは、特徴検出及び特徴分類又はセグメント分割を含んでいてよい。単純化のために、第二の読み取り者について詳細に議論するが、図３に示すように読み取り者がさらに存在していてよいことは言うまでもない。この付加的な読み取り者も以下の議論に従って処理され得る。
【００３４】
ステップ７２に示すように、第二の読み取り者は、画像データ集合５２内で特徴５６を検出する。第二の読み取り者によって検出される特徴すなわち第二の検出された特徴７４は、あらゆる未検出の特徴６４と共に、図７に示すような第二の検出されたデータ集合７６を構成する。図７に示すように、第二の検出された特徴７４を隣接して付したスラッシュ記号（／）で示す。第二の検出された特徴７４が表示されているならば、様々な図形的標識、テキスト、オーバレイ、色及び強調表示等で特徴７４を指示することができる。また、図示していないが存在する可能性のあるのは誤って識別された特徴であり、この特徴は、第二の読み取り者が誤って特徴５６として識別した非特徴とする。
【００３５】
次いで、第二の読み取り者は、ステップ７８に掲げるように第二の検出されたデータ集合７６の第二の検出された特徴７４を分類することができる。この分類ステップ７８から、図８に示す第二の分類されたデータ集合８０が得られる。第一の分類の場合と同様に、この第二の分類も、第二の読み取り者によって割り当てられることのできる様々な分類を表わすように、図８の文字Ｘ、Ｙ及びＺによって様々に示されている。第二の読み取り者はまた、ステップ７８の分類工程時に、割り当てられた分類と関連する１以上の情報手がかり７０を後の参照のために割り当てることができる。
【００３６】
第一の分類されたデータ集合６８及び第二の分類されたデータ集合８０は結合されて、図９に示すように統合されたデータ集合８２を形成することができる。かかる統合されたデータ集合８２の一例は、単純に第一の分類されたデータ集合６８及び第二の分類されたデータ集合６８から生成される一体型データ集合であってよい。後に説明するように、統合されたデータ集合８２は、１回目の検出及び分類と２回目の検出及び分類とが一致し、またセグメント分割及び確率等のような読み取り者が割り当てた何らかの付加的な値が一致するような一致した特徴８４を含み得る。加えて、統合されたデータ集合は、検出若しくは分類、又は特徴５６に割り当てられた他の何らかの特性に関して第一の読み取り者と第二の読み取り者との間で食い違いすなわち不一致が見られる一致しない特徴８６を含み得る。
【００３７】
統合されたデータ集合８２は、ブロック８８に示すように照合して、様々な読み取り内容の結果を調整することができる。例えば、統合されたデータ集合８２内の一致しない特徴８６の存在によって決定されるように第一の読み取り内容と第二の読み取り内容との間に不一致が見られる場合に、ステップ９０に示すようにしてこれらの不一致を解決することができる。解決工程は様々な読み取り者の間での食い違いを解決し、ステップ９２に示すように最終的な分類を各々の一致しない特徴８６に割り当てて、最終分類画像データ集合９４に寄与する。本発明の手法では、計算機支援式照合（ＣＡＲ）法を完全自動式にすることもできるし、部分自動式にすることもできるし、又は他の場合には不一致、一致及び関連情報の表示等で照合者又は他の観察者を支援する自動式ルーチンを実行することもできる。
【００３８】
例えば、不一致の解決を支援するために、ＣＡＲ法は一致した特徴８４をマスクして解決画像９６を形成することができる（図１０に示す）。具体的には、人間の照合者がステップ９０の解決工程を行なうために、一致した特徴８４をマスクして、統合されたデータ集合８２の表示を単純化することができる。完全自動式又は部分自動式照合工程では、コンピュータで具現化された照合ルーチンがやはり解決画像９６若しくは論理的な同等物を利用してもよいし、又は統合された画像８２に存在する一致しない特徴８６に対して単純に作用してもよい。
【００３９】
ステップ９０の解決工程では、人間であるかコンピュータ・ルーチンであるかを問わず照合者が利用可能な情報は、様々な読み取り内容によって与えられる各々の一致しない特徴８６の検出及び分類の他、解決すべきその他任意の不一致例えばセグメント分割等を含んでいてよい。照合者、特に人間の照合者を支援するために、様々な読み取り者によって与えられる検出及び分類は、色、位置、陰影及び標識等によって図形的に差別化することができる。
【００４０】
また、照合者に対して、様々な読み取り者によって与えられる様々な情報手がかり７０を提供することもでき、これらの情報手がかり７０は、分類の確率及び確信度に関する情報、又は照合者を支援し得るその他の非統計的情報を与えることができる。情報手がかり７０は、自動的に表示されてもよいし、照合者の要求に応じて対話型で表示されてもよい。例えば、情報手がかり７０は、一致しない特徴８６の上にカーソルを移動させることにより開き、カーソルを遠ざけることにより閉じることのできる対話型ポップ・アップ式のテキスト又は数値として提供することができる。もう一つの実施形態では、テキスト、数値又は他の形態の情報手がかりを、照合を要する各々の一致しない特徴８６について単純に表示し、照合者が該当の一致しない特徴８６を処理すると同時に消去してもよい。
【００４１】
各読み取り者によって与えられる注釈及び確率に加えて、情報手がかり７０はまた、個人及び家族の病歴、遺伝的疾病素因、人口統計的データ、以前の診断、投薬歴、並びに雑誌又は教科書の論文又は表のような情報医療知識ベースから得られる情報を提供してもよい。対話型又は他の形式のテキストは可能な情報手がかり７０の一形態であるが、他の視覚的又は聴覚的指標を与えてもよい。例えば、様々な分類、統計的データ、ＣＴ設定、又は他の関連データを、比較的単純且つ簡潔な態様で情報を伝達する色符号化、陰影、幾何学的形状及び強度差等によって伝達してよい。同様に、医学の教科書又はデータベースの可聴部分のような聴覚的手がかりを利用して、カーソルを一致しない特徴８６の上に移動させること等により人間の照合者によって対話型で聴覚的手がかりを呼び出してもよい。一般的には、情報手がかりは、視覚的又は聴覚的のいずれかで、照合者又は後には診断医に対して、特徴５６の分類に関する定量的情報又は定性的情報を与える。
【００４２】
完全自動式照合では、一致しない特徴８６の最終的な分類は、階層的な規則集合の自動式具現化形態のような自動的方法によって割り当てることができる。各々の一致しない特徴８６についてルール・ベース型評価を自動式で具現化することができ、様々な読み取り者によって割り当てられたあらゆる確率、様々な読み取り者の能力履歴、又は統合型医療知識ベースに含まれる要因のような諸要因を評価することができる。例えば、かかる規則の一つは、人間の読み取り者の方が自動式アルゴリズムよりも大きい確信度を示した場合には、自動式アルゴリズムによって与えられる分類に優先して人間の読み取り者によって与えられる分類を受け入れる等である。
【００４３】
部分自動式ＣＡＲ法は、完全自動式ＣＡＲ法と同じ又は類似したルーチンを用いてよいが、加えて、最終的な分類を割り当てる前に、人間の照合者からの入力すなわち推奨又は承認に頼るようにすることができる。例えば、部分自動式ＣＡＲ法は、人員による最終的な受諾を保留している各々の一致しない特徴８６に対して助言的分類を割り当てるに留めておくことができる。
【００４４】
照合工程の一部として生じ得る不一致解決に加えて、照合者又は読み取り者が、様々な読み取り内容の間の任意の一致すなわち一致した特徴８４をも評価したい場合がある。従って、照合工程は、一致の見られた様々な読み取り内容からの情報を表示するステップ９８を選択随意で含んでいてよい。一致は、図１１に示すような一致画像１００として人間の観察者に対して表示することができ、一致画像１００は、精査を容易にするために、照合すべき一致しない特徴をマスクで隠して、一致したデータの表示を単純化していてもよい。解決画像９６の場合と同様に、表示された特徴に関する任意の入手可能な情報を提供するように、観察者に対して情報手がかり７０を提供してもよい。
【００４５】
単純化のために、分離した別個の一致画像１００及び解決画像９６について議論したが、これらの画像は必ずしも実際に分離されていなくてもよい。実際に、統合されたデータ集合８２は単純に、情報のために表示される一致した特徴８４から、解決を必要とする一致しない特徴８６を明瞭に差別化するように適応構成されていてよい。この差別化は色符号化、陰影、フラグ及び標識、又は他の形態の視覚的手がかりのいずれによるものであってもよい。
【００４６】
照合処理の結果は、図１２に示すような最終分類画像データ集合９４であり、このデータ集合９４では各々の一致しない特徴８６に最終的な分類が与えられているか、又は各々の一致しない特徴８６は関心のある特徴ではないと判定されており、またあらゆる照合された一致した特徴８４も表示することができる。
【００４７】
最終分類画像データ集合９４は、患者１４を診断して処置するのに用いるように内科医又は臨床医に提供され得る。統合されたデータ集合８２の場合と同様に、観察者が照合された特徴１０４の診断上の重要性を評価するのを支援するために、最終分類画像データ集合９４に情報手がかり７０を設けてもよい。情報手がかり７０は、照合された特徴１０４に関する具体的な情報、予後予測情報、悪性腫瘍の確率、分類の確信度に関する統計的情報、又は医学の教科書、雑誌若しくは統合型医療知識ベースで入手できるような当該特徴分類に関するさらに一般的な情報を含んでいてよい。
【００４８】
照合処理及び最終分類画像データ集合９４の形成の後に、ステップ１０２に示すように、読み取り者、医師又は他の技術人員のような何らかの所定の人員が、表示メッセージ、電子メール及び結果報告書等によって結果の通知を受け取ることができる。加えて、図示しないが、様々な読み取り者によって何ら特徴が検出されなかった場合、又は統合されたデータ集合８２において、様々な読み取り内容の間で完全な一致を見た場合にも、所定の人員に通知を発行してよい。これらの場合には、検出された特徴が存在しない又は不一致が存在しないことにより、これ以上の画像を表示しなくてよい。従って、この通知は、検出された特徴が存在しない、及びすべての検出された特徴について一致した等の関連情報を必要人員に対して提供することにより本精査法を終結させることができる。
【００４９】
本発明に様々な改変を施しまた代替的形態とすることができるが、例として特定的な実施形態を図面に示し、また本書で詳細に説明した。但し、本発明は開示した特定の形態に限定されないことを理解されたい。具体的には、議論した実施形態は医療撮像に関するものであるが、手荷物及び小荷物スクリーニング・データ、気象データ、天文データ、地質データ、並びに非破壊材料検査画像解析のようなその他の形態の技術的画像解析及び非侵襲型撮像も議論した手法からの利点を受け得ることを理解されたい。実際に、関心のある特徴を検出し且つ／又は分類する任意の形態のディジタル画像処理が本手法からの利点を受け得る。本発明は、特許請求の範囲によって定義される本発明の真意及び範囲に属するすべての改変、均等構成及び代替構成を網羅するものとする。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】医療診断イメージング・システムの形態の例示的な画像データ生成システムの幾つかの機能的構成要素の全体的な図である。
【図２】図１に示す形式の特定的なイメージング・システム、この場合には本発明の手法の幾つかの観点に従って用いることのできる例示的なＸ線イメージング・システムの図である。
【図３】計算機支援式照合を利用した本発明の手法の実施形態を示す流れ図である。
【図４】検出して分類すべき特徴を含む医療画像データ集合の図である。
【図５】第一の読み取り者による特徴検出の後の図４の医療画像データ集合の図である。
【図６】第一の読み取り者による特徴分類の後の図５の医療画像データ集合の図である。
【図７】第二の読み取り者による特徴検出の後の図４の医療画像データ集合の図である。
【図８】第二の読み取り者による特徴分類の後の図７の医療画像データ集合の図である。
【図９】統合の後の図６及び図８の医療画像データ集合の図である。
【図１０】照合されるべき不一致を表示している図９の医療画像データ集合の図である。
【図１１】検出及び／又は分類の一致を表示している図９の医療画像データ集合の図である。
【図１２】照合の後の図９の医療画像データ集合の図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０  イメージング・システム
１２  イメージャ
１４  患者
２２  操作者インタフェイス
３０  ディジタルＸ線システム
３２  放射線源
３４  放射線ビーム
３６  コリメータ
３８  ディジタル検出器
５０  画像精査法
５２  初期画像データ集合
５４  肺
５６  関心のある特徴
６０  第一の検出された特徴
６２  第一の検出されたデータ集合
６４  未識別の特徴
６８  第一の分類されたデータ集合
７０  情報手がかり
７４  第二の検出された特徴
７６  第二の検出されたデータ集合
８０  第二の分類されたデータ集合
８２  統合されたデータ集合
８４  一致した特徴
８６  一致しない特徴
９４  最終分類画像データ集合
９６  解決画像
１００  一致画像
１０４  照合された特徴
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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