【手続補正書】
【提出日】平成19年12月21日(2007.12.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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】
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６１】
前記画像は、Ｘ線撮影画像を含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
予め定められた種類の前記物体は、結節を含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
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６０に記載の方法。
【請求項６４】
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６０に記載の方法。
【請求項６５】
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６０に記載の方法。
【請求項６６】
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６５に記載の方法。
【請求項６７】
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６０に記載の方法。
【請求項６８】
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６７に記載の方法。
【請求項６９】
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６８に記載の方法。
【請求項７０】
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６９に記載の方法。
【請求項７１】
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６９に記載の方法。
【請求項７２】
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６７に記載の方法。
【請求項７３】
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６７に記載の方法。
【請求項７４】
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７３に記載の方法。
【請求項７５】
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７４に記載の方法。
【請求項７６】
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７４に記載の方法。
【請求項７７】
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６０に記載の方法。
【請求項７８】
前記医学的な決定は、診断決定である、請求項６７に記載の方法。
【請求項７９】
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６０に記載の方法。
【請求項８０】
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６９に記載の方法。
【請求項８１】
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８２】
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８１に記載の方法。
【請求項８３】
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８１に記載の方法。
【請求項８４】
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８１に記載の方法。
【請求項８５】
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８４に記載の方法。
【請求項８６】
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８７】
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８６に記載の方法。
【請求項８８】
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８７に記載の方法。
【請求項８９】
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８７に記載の方法。
【請求項９０】
前記画像は強調画像である、請求項８６に記載の方法。
【請求項９１】
前記画像はフィルタリングされた画像である、請求項８６に記載の方法。
【請求項９２】
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９３】
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９２に記載の方法。
【請求項９４】
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９２に記載の方法。
【請求項９５】
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９２に記載の方法。