(57)【要約】      （修正有）【課題】超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法および装置を提供する。【解決手段】検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を収集する収集ステップと、検出対象に関する収集された情報を分類する分析ステップと、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値をそれぞれ計算する計算ステップと、さまざまなプリセットデータの平均値を使用して、タイプツープリセット用のプリセットデータセットを生成する生成ステップとを含む。本発明の実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットの方法および装置は、プリセットの時間を節約し、検出をより効率的にし、超音波検出システムの製造業者のコストを節約することができる。【選択図】図１
2012213620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法であって、
検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を収集する収集ステップと、
前記検出対象に関する前記収集された情報を分類する分析ステップと、
同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値をそれぞれ計算する計算ステップと、
さまざまなプリセットデータの前記平均値を使用して、タイプツープリセット用のプリセットデータセットを生成する生成ステップと
を含む方法。
【請求項２】
格納スペースが所定の値に達したとき前記収集されたデータおよび情報を消去する消去ステップ
をさらに含む、請求項１記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項３】
同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの各前記平均値とその平均値に対する予算データとの差の割合の絶対値をそれぞれ計算し、前記計算された割合の絶対値が所定のしきい値より小さい前記プリセットデータを、前記計算ステップで使用するのに有効なプリセットデータとして選択する選択ステップ
をさらに含む、請求項１記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項４】
前記生成されたプリセットデータセットをネットワークにアップロードして共有を実施する共有ステップ
をさらに含む、請求項１記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項５】
前記共有されたプリセットデータセットの、アクセスできる範囲を制限する制限ステップ
をさらに含む、請求項４記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項６】
前記共有されたプリセットデータセットを使用して、出荷される前記超音波検出システムに工場プリセットを設定する工場プリセットステップ
をさらに含む、請求項４記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項７】
前記システムがタイプツープリセットを学習する時刻を設定する設定ステップ
をさらに含む、請求項１記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項８】
構成されたタイプツープリセットボタンを使用して、現在使用中のプリセットとして、前記生成されたプリセットデータセットを前記超音波検出システムにロードするか、または、前記共有されたプリセットデータセットをネットワークからダウンロードするローディングステップ
をさらに含む、請求項１記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項９】
前記検出対象に関する前記情報が、性別、年齢幅、人種、身長幅、体重幅、部位、および／または検出位置を含む、請求項１乃至８のいずれか１項記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項１０】
前記プリセットデータセットがＸＭＬファイルである、請求項１乃至８のいずれか１項記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項１１】
前記共有ステップにおいて、前記超音波検出システムが前記プリセットデータセットの共有を実施するためにウェブサービスを介してサーバと通信する、請求項４記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法。
【請求項１２】
検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を収集する収集モジュールと、
前記検出対象に関する前記収集された情報を分類する分析モジュールと、
同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値をそれぞれ計算する計算モジュールと、
さまざまなプリセットデータの前記平均値を使用して、タイプツープリセット用のプリセットデータセットを生成する生成モジュールと
を含む、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１３】
格納スペースが所定の値に達したとき前記収集されたデータおよび情報を消去する消去モジュール
をさらに含む、請求項１２記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１４】
同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの各前記平均値とその平均値に対する予算データとの差の割合の絶対値をそれぞれ計算し、前記計算された割合の絶対値が所定のしきい値より小さい前記プリセットデータを、前記計算モジュールで使用するのに有効なプリセットデータとして選択する選択モジュール
をさらに含む、請求項１２記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１５】
前記生成されたプリセットデータセットをネットワークにアップロードして共有を実施する共有モジュール
をさらに含む、請求項１２記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１６】
前記共有されたプリセットデータセットの、アクセスできる範囲を制限する制限モジュール
をさらに含む、請求項１５記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１７】
前記共有されたプリセットデータセットを使用して、出荷される前記超音波検出システムに工場プリセットを設定する工場プリセットモジュール
をさらに含む、請求項１５記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１８】
前記システムがタイプツープリセットを学習する時刻を設定する設定モジュール
をさらに含む、請求項１２記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項１９】
構成されたタイプツープリセットボタンを使用して、現在使用中のプリセットとして、前記生成されたプリセットデータセットを前記超音波検出システムにロードするか、または、前記共有されたプリセットデータセットをネットワークからダウンロードするローディングモジュール
をさらに含む、請求項１２記載の超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置。
【請求項２０】
請求項１２乃至１９のいずれか１項記載のタイプツープリセットを学習する装置を含む、超音波検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波検出システムに関し、詳細には、超音波検出システム用のタイプツープリセット（Ｔｙｐｅ−ｔｏ−Ｐｒｅｓｅｔ）を実装する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波検出システムの使いやすさは、ユーザの経験によって変わる。プリセットは、検出プロセスにおいて最も重要な部分である。検査対象が異なれば、異なるプリセットを行うことが必要とされる。ユーザが通常遭遇する問題には、以下が含まれる。すなわち、（１）ある特殊な兆候をもつ検査対象が来ると、ユーザは経験に従ってすぐにプリセットを設定することができない、（２）システムのユーザが検査対象に精通していても、ユーザは依然としてプリセットの設定に多くの時間を費やす必要がある、（３）超音波検出システムの製造業者にとって、工場プリセットの設定には多くの時間と費用がかかる可能性があるが、そのプリセットが顧客を満足させない可能性がある。また、既存の超音波検出システムは特定のプリセットを提供するが、これは、プローブ、学習タイプ、測定パッケージなどが超音波検出システム毎に構築されることを意味する。したがって、これは、さまざまなニーズをもつ多数のユーザが汎用の超音波システムを使用するとき問題になる。
【０００３】
さらに、製造業者は、超音波の応用分野を広げ、資金予算を削減し続けているので、ますます多くの汎用の超音波システムが市場に投入される。システム毎の設定を伴う汎用の超音波システムは、構築しスキャンするための時間が増大すること、スキャンの前に構築を忘れた場合、撮像が不正確になること、および、他の人が後に超音波システムを使用する必要がある場合、さまざまな検査のそれぞれについて同じことを繰り返さなければならないことの点でユーザに影響を与える。
【０００４】
したがって、プリセットの時間を節約し、検出をより効率的にし、超音波検出システムの製造業者のコストを節約することができる、超音波検出システム用のタイプツープリセットの方法および装置が求められている。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、既存技術の欠点を克服するために、超音波検出システム用のタイプツープリセットの方法および装置を提供することを目的とする。この目的を達成するために、本発明は以下の技術的解決策を採用する。
【０００６】
本発明の実施形態の第１の態様によれば、検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を収集する収集ステップと、検出対象に関する収集された情報を分類する分析ステップと、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値をそれぞれ計算する計算ステップと、さまざまなプリセットデータの平均値を使用して、タイプツープリセット用のプリセットデータセットを生成する生成ステップとを含む、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法が提供される。
【０００７】
好ましくは、一実施形態によれば、検出対象に関する情報には、性別、年齢幅、人種、身長幅、体重幅、部位、および／または検出位置が含まれる。
【０００８】
より好ましくは、一実施形態によれば、プリセットデータセットはＸＭＬファイルである。
【０００９】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、格納スペースが所定の値に達したとき収集されたデータファイルを消去する消去ステップをさらに含む。
【００１０】
一実施形態によれば、また、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの各平均値とその平均値に対する予算データとの差の割合の絶対値をそれぞれ計算し、計算された割合の絶対値が所定のしきい値より小さいプリセットデータを、計算ステップで使用するのに有効なプリセットデータとして選択する選択ステップを含む。
【００１１】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、生成されたプリセットデータセットをネットワークにアップロードして共有を実施する共有ステップをさらに含む。好ましくは、一実施形態によれば、超音波検出システムは、ウェブサービスを介してサーバと通信して、プリセットデータセットの共有を実施する。
【００１２】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、共有されたプリセットデータセットの、アクセスできる範囲を制限する制限ステップをさらに含む。
【００１３】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、共有されたプリセットデータセットを使用して、出荷される超音波検出システムに工場プリセットを設定する工場プリセットステップをさらに含む。
【００１４】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、システムがタイプツープリセットを学習する時刻を設定する設定ステップをさらに含む。
【００１５】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法は、構成されたタイプツープリセットボタンを使用して、現在使用中のプリセットとして、生成されたプリセットデータセットを超音波検出システムにロードするか、または、共有されたプリセットデータセットをネットワークからダウンロードするローディングステップをさらに含む。
【００１６】
本発明の実施形態の第２の態様によれば、検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を収集する収集モジュールと、検出対象に関する収集された情報を分類する分析モジュールと、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値をそれぞれ計算する計算モジュールと、さまざまなプリセットデータの平均値を使用して、タイプツープリセット用のプリセットデータセットを生成する生成モジュールとを含む、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置が提供される。
【００１７】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、格納スペースが所定の値に達したとき収集されたデータファイルを消去する消去モジュールをさらに含む。
【００１８】
一実施形態によれば、また、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの各平均値とその平均値に対する予算データとの差の割合の絶対値をそれぞれ計算し、計算された割合の絶対値が所定のしきい値より小さいプリセットデータを、計算モジュールで使用するのに有効なプリセットデータとして選択する選択モジュールを含む。
【００１９】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、生成されたプリセットデータセットをネットワークにアップロードして共有を実施する共有モジュールをさらに含む。
【００２０】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、共有されたプリセットデータセットの、アクセスできる範囲を制限する制限モジュールをさらに含む。
【００２１】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、共有されたプリセットデータセットを使用して、出荷される超音波検出システムに工場プリセットを設定する工場プリセットモジュールをさらに含む。
【００２２】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、システムがタイプツープリセットを学習する時刻を設定する設定モジュールをさらに含む。
【００２３】
一実施形態によれば、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置は、構成されたタイプツープリセットボタンを使用して、現在使用中のプリセットとして、生成されたプリセットデータセットを超音波検出システムにロードするか、または、共有されたプリセットデータセットをネットワークからダウンロードするローディングモジュールをさらに含む。
【００２４】
本発明の実施形態の第３の態様によれば、本発明の実施形態の第２の態様によるタイプツープリセットを学習する装置を含む、超音波検出システムが提供される。
【００２５】
本発明は、添付図面とともに実施形態を通して、以下に詳細に記載される。添付図面では、同じまたは実質上同じ部分は、同じ参照番号によって示される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法を示す流れ図である。
【図２】本発明の一実施形態による、プリセットファイルおよび論理手順の例示的な構成を示す概略図である。
【図３】本発明の一実施形態によるプリセットデータセットの共有を実施するのに適用可能なネットワークトポロジを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態によるタイプツープリセットの方法の実装に適応するように構成された、超音波検出システムのインタフェースを示す概略図である。
【図５】本発明の一実施形態によるタイプツープリセットの方法を組み込む超音波検出プロセスを示す流れ図である。
【図６】本発明の一実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置を示す概略図である。
【図７】本発明の別の実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
タイプツープリセットは、１つのキーをタイプすることによりプリセットが設定できることを意味する。対象を検出するためにプリセットを設定する必要がある場合、超音波検出システムは、現在のプリセット情報および検出対象に関する情報を自動的に収集し格納することができる。検出対象に関する情報には、性別、体重、身長、人種などが含まれる。システムは、規則正しい時刻に、収集されたデータから学習および計算し、次いでそれらを分類および結合することになる。プリセットを設定する必要がある場合、システムは分析されたプリセットテーブルを選択用に表示する。さらに、超音波検出システムのユーザは、また、サーバを介して自分のプリセットを他の超音波検出システムのユーザと共有することができる。ある特殊な検出対象に遭遇したとき、ユーザは、インターネット上でプリセットを検索することができる（一部のユーザはインターネット上で自分の経験を共有することができる）。超音波検出システムの製造業者の場合、他のユーザによって提供された共有プリセットを参照してから、工場プリセットを設定することができる。その結果、巨大なデータセットにより、プリセットがより正確になり、多くの費用と時間が節約される。
【００２８】
一実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する方法の流れ図である図１に示すように、この方法は、主として収集ステップ１００、分析ステップ１０６、計算ステップ１１０、および生成ステップ１１２を含む。他の実施形態では、本方法は、消去ステップ１０２、設定ステップ１０４、選択ステップ１０８、共有ステップ１１４、制限ステップ１１６、工場プリセットステップ１１８、および／またはローディングステップ１２０を、さらに適宜含むことができる。これらのステップを、以下でそれぞれ詳細に説明する。
【００２９】
最初に、超音波検出システムは、検出中にプリセットデータおよび検出対象に関する情報を自動的に収集するように、例えば、プリセットデータおよび検出対象に関する情報を記録し格納するように、構成することができる（ステップ１００）。当然ながら、場合によっては、検出対象に関する情報を収集するために、許可を得ることが必要とされる。さらに、他の実施形態では、超音波検出システムは、その格納スペースが決められた値に達したとき、不必要なデータファイルを消去するように構成することができる（ステップ１０２）。一実施形態では、収集される情報の構造は以下のようなものとすることができる。
【００３０】
【数１】
2012213620.tif 000003
検出中に収集されるプリセットデータおよび検査対象に関する情報の処理に関して、システムが学習を開始する時刻を設定することができる（ステップ１０４）。すなわち、システムは、収集されたプリセットデータおよび情報を、設定時刻に自動的に処理するように構成することができる。例えば、システムは、起動毎に、収集された情報およびプリセットデータを自動的に分析することによって学習するようにさせることができる。
【００３１】
システムは、検査対象に関する収集された情報を分析すると、検査対象の性別、年齢幅、人種、身長幅、体重幅、部位、および／または検出位置などの情報に従って収集された情報を分類し（ステップ１０６）、次いで、同じクラスに対応するさまざまなプリセットデータの平均値を、線形近似平均法によってそれぞれ計算する（ステップ１１０）。これは、例を通して以下で詳細に説明する。
【００３２】
次の分類基準を使用するように設定する。
【００３３】
年齢：２０〜２１；
性別：男性；
人種：黄色人種；
体重：６０ｋｇ〜６５ｋｇ；
身長：１７０〜１７２ｃｍ；
・・・
検出位置：肝臓
分類基準に関して、プリセットデータの例としてスキャンの深さを計算する。計算結果を最適化するために、一実施形態では、また、あらかじめ選択を適宜行ってもよい。２０サンプル、すなわち２０個の深さの値Ａｉ（ｉ＝１、・・・、２０）があり、これらの深さの値がそれぞれ２ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、２ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、１ｃｍ、２ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、５ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、３ｃｍ、７ｃｍ、６ｃｍ、４ｃｍであると仮定する。深さの値Ａｉを１ｃｍ、２ｃｍ、２ｃｍ、２ｃｍ、２ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、６ｃｍ、７ｃｍと順序付け、これら２０個の値Ａｉの平均値を計算して、平均値＝３．７を得る。
【００３４】
次に、値Ａｉ毎に、（Ａｉ−平均値）／平均値の絶対値を計算する。計算された絶対値が所定のしきい値（その経験値は例えば約０．５であり得る）より小さい場合、値Ａｉを有効値として保持することができ、そうでない場合、削除することができる（ステップ１０８）。計算および比較の結果、次の１７個の値Ａｉが保持される。２ｃｍ、２ｃｍ、２ｃｍ、２ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、３ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、４ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ、５ｃｍ。これら１７個の値に基づいて、真の平均値を計算し（ステップ１１０）、３．５３ｃｍを得る。
【００３５】
分類基準に関して、種々の必要なプリセットデータの平均値が計算された後、ローカルに学習したプリセットデータセットとして、新しいプリセットデータセットを生成することができる。好ましくは、一実施形態において、プリセットデータセットはＸＭＬファイルであり、そのフォーマットは以下のようなものとすることができる。
【００３６】
【数２】
2012213620.tif 000004
さらに、学習後の超音波検出システムの場合、一実施形態では、上述の分析および計算プロセスは、また、ローカルに学習したプリセットデータセットを含むことができる。
【００３７】
図２は、本発明の一実施形態による、プリセットファイルおよび論理手順の例示的な構成の概略図である。この図において、ＰｒｅｓｅｔＷｉｔｈｏｕｔＡｎａｌｙｓｉｓ１〜３は、診断中に収集されたプリセットファイルである。これらすべては、同じ性別、年齢幅、人種、身長幅、体重幅および検出位置を有する。データ分析の後、これらは分類され、新しいプリセットファイルＰｒｅｓｅｔＡｎａｌｙｓｉｓが生成される。この例では、ＵｌｔｒａＳｏｕｎｄＰａｒａｍ１〜３が詳細なプリセット値である。
【００３８】
一実施形態では、また適宜、生成された新しいプリセットデータセットをネットワークサーバにアップロードして共有を実施することができる（ステップ１１４）が、共有されたプリセットデータセットの、アクセスできる範囲は、また制限される、すなわち、どの人がインターネット上でプリセットを得ることが許され得るかを制限する（ステップ１１６）。好ましくは、一実施形態において、超音波検出システムは、ウェブサービスを介したサーバとの通信により、プリセットデータセットの共有を実施する。図３は、超音波検出システムがその中でウェブサービスを介してサーバと通信する、ネットワークトポロジを示し、ここで、ウェブサービスは、ＸＭＬフォーマットファイルの転送用に、ネットワークを介したマシン対マシンの協調的な対話をサポートするように設計された、ソフトウェアシステムである。
【００３９】
個人のプリセットデータセットを共有することによって、ユーザは、ネットワーク上の他の人によって提供された共有プリセットデータセットを見つけることができる。超音波検出システムのユーザが必要な経験を欠いている場合、または検査対象が特殊な兆候を有する場合、ローカルのプリセットでは十分に効果的でない可能性がある。したがって、ネットワークがプリセットを見つけるための良いツールになる。次いで、超音波検出システムの製造業者のサーバは、ネットワーク上の共有プリセットを収集して、工場プリセットを設定することができる（ステップ１１８）。共有データの数は非常に多いので、共有データに基づいて設定される工場プリセットは、より多様になる。
【００４０】
一実施形態によるタイプツープリセットの方法の実装に適応するように構成された、超音波検出システムのインタフェースを図示する図４に示すように、列「Ｔｙｐｅ−Ｔｏ−Ｐｒｅｓｅｔ」には、行毎のプリセットをダウンロードするためにクリックするボタンがある。このボタンは、ＸＭＬファイルの中のクラスのプリセットセットに対応し、ボタンのクリックは、そのプリセットデータセットを現在の検出で使用されるプリセットとしてロードする（ステップ１２０）。さらに、図４に示されるインタフェースは、ボタン「Ｓｅａｒｃｈ  Ｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ」とともに構成される。したがって、ローカルに学習したプリセットデータセットのローディングによるタイプツープリセットの実行に加えて、タイプツープリセットは、また、ネットワーク上の他の人によって提供された共有プリセットデータセットをダウンロードすることによって実装することができる。
【００４１】
本発明の一実施形態によるタイプツープリセットの方法を具体化する超音波検出プロセスの流れ図が、図５で示される。最初に、超音波検出システム用の装置を起動し（ブロック５００）、次いで、システムは現在時刻がプリセット時刻かどうか照会する（ブロック５０２）。そうである場合、システムはその後、システムがプリセットの学習を開始すべきかどうか照会し（ブロック５０４）、そうである場合、システムは自動的に、格納されたプリセットを学習し、新しいプリセットセット（コア）であるＸＭＬファイルを生成する（ブロック５０６）。新しいプリセットセットを生成した後、システムは、ユーザがネットワーク上で自身のプリセットセットを共有したいかどうか照会し（ブロック５０８）、そうである場合、システムは、ローカルのプリセットセットをサーバにアップロードし（ブロック５１０）、次いで、超音波装置を再起動して、システムがプリセットの学習を開始すべきかどうか照会するプロセスをスキップする（ブロック５１２）。そうでない場合、システムは、ブロック５１２で示されたステップに直接進む。システムがプリセットの学習を開始すべきかどうか照会するプロセスをスキップした後、または、ブロック５０２で現在時刻がプリセット時刻かどうかの照会の際に「いいえ」を選択すると、システムは検出の準備のためブロック５１４に進む。検出を準備する（ブロック５１４）と、プリセットを最初に設定し（ブロック５１６）、次いで、システムはプリセットを設定する方法の選択に進む（ブロック５１８）。このとき、タイプツープリセットはローカルに学習したプリセットセットによって実行することができる（ブロック５２０）か、または、タイプツープリセットはネットワーク上の他の人によって提供された共有プリセットセットを見つけることによって実行することができる（ブロック５２２）か、または、プリセットを設定する従来の方法も可能である（ブロック５２４）。プリセットを適切に設定した後、検出を実行することができる（ブロック５２６）。検出が完了すると、システムは、今回の検出用の検出されたデータ、検査対象に関する情報、プリセット値などを自動的に保存することができ（ブロック５２８）、次いで、検出を終了することができる（ブロック５３０）。
【００４２】
上述した実施形態の方法によれば、プリセットを設定する時間を節約することができ、設定されたプリセットをより正確にすることができ、検出をより効率的にすることができ、また、超音波検出システムの製造業者のコストを節約することができる。
【００４３】
図６は、本発明の一実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置の概略図を示し、この装置は、主として収集モジュール６０２、分析モジュール６０８、計算モジュール６１２、および生成モジュール６１４を含む。他の実施形態では、本装置は、消去モジュール６０４、設定モジュール６０６、選択モジュール６１０、共有モジュール６１６、制限モジュール６１８、工場プリセットモジュール６２０、および／またはローディングモジュール６２２を、さらに適宜含むことができる。これらのモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装することができる。ここで、
−  収集モジュール６０２はステップ１００を実行するために使用され、
−  消去モジュール６０４はステップ１０２を実行するために使用され、
−  設定モジュール６０６はステップ１０４を実行するために使用され、
−  分析モジュール６０８はステップ１０６を実行するために使用され、
−  選択モジュール６１０はステップ１０８を実行するために使用され、
−  計算モジュール６１２はステップ１１０を実行するために使用され、
−  生成モジュール６１４はステップ１１２を実行するために使用され、
−  共有モジュール６１６はステップ１１４を実行するために使用され、
−  制限モジュール６１８はステップ１１６を実行するために使用され、
−  工場プリセットモジュール６２０はステップ１１８を実行するために使用され、
−  ローディングモジュール６２２はステップ１２０を実行するために使用される。
【００４４】
図７は、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する別の装置の実施形態である。装置６００は、ＭＣＵ、ＤＳＰ、またはＣＰＵなどの処理装置６１３を含む。処理装置６１３は、記載されたさまざまなステップを実行する、単一のユニットまたは複数のユニットであり得る。さらに、装置６００は、関連するパラメータまたはデータを入力し、処理されたデータを出力するための、対話インタフェース６８０および出力ユニット６９０を、さらに適宜含むことができる。さらに、装置６００は、また、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ、またはハードディスクドライブなどの不揮発性メモリの形態で、少なくとも１つのコンピュータプログラム製品６１０を含むことができる。コンピュータプログラム製品６１０は、実行時に図１に示したステップを装置６００が実行するようにするプログラムコードを含む、コンピュータプログラム６１１を含む。
【００４５】
具体的には、装置６００のコンピュータプログラム６１１の中のプログラムコードには、ステップ１００を実行するための収集モジュール６１１ａ、ステップ１０２を実行するための消去モジュール６１１ｂ、ステップ１０４を実行するための設定モジュール６１１ｃ、ステップ１０６を実行するための分析モジュール６１１ｄ、ステップ１０８を実行するための選択モジュール６１１ｅ、ステップ１１０を実行するための計算モジュール６１１ｆ、ステップ１１２を実行するための生成モジュール６１１ｇ、ステップ１１４を実行するための共有モジュール６１１ｈ、ステップ１１６を実行するための制限モジュール６１１ｉ、ステップ１１８を実行するための工場プリセットモジュール６１１ｊ、および、ステップ１２０を実行するためのローディングモジュール６１１ｋが含まれる。言い換えれば、さまざまなモジュール６１１ａ〜６１１ｋが処理装置６１３上で実行されたとき、それらは、図６で示したモジュール６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２、６１４、６１６、６１８、６２０、および６２２に対応する。
【００４６】
上述の実施形態による、超音波検出システム用のタイプツープリセットを学習する装置６００は、さまざまな超音波検出システムにおいて、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装することができる。そのような実装形態は、当業者によって容易に実現することができ、さらに詳細には記述しない。
【００４７】
本発明についてその特定の実施形態を参照して述べたが、本発明をこれら特定の実施形態に限定することは意図していない。さまざまな修正、均等な置換、変更などを本発明に加えることができることを、当業者は理解されたい。例えば、上記実施形態の中の１つのステップまたはモジュールは、それを２つ以上のステップまたはモジュールに分割して実装することができ、または別の方法で、上記実施形態の中の２つ以上のステップまたはモジュールは、それらを結合して１つのステップまたはモジュールにすることで実装することができる。しかしながら、これらの変更は、本発明の精神から逸脱することなく、本発明の範囲内に入るべきである。さらに、本出願の説明および特許請求の範囲で使用される一部の用語は、限定事項とは考えられず、むしろそれらは例示目的でのみ使用される。さらに、上記の「１つの実施形態」、「別の実施形態」などへのさまざまな言及は、さまざまな実施形態を指し、当然ながらこれらのすべてまたは一部を１つの実施形態に組み込むことができる。
【符号の説明】
【００４８】
６００  装置
６０２  収集モジュール
６０４  消去モジュール
６０６  設定モジュール
６０８  分析モジュール
６１０  選択モジュール
６１２  計算モジュール
６１４  生成モジュール
６１６  共有モジュール
６１８  制限モジュール
６２０  工場プリセットモジュール
６２２  ローディングモジュール
６１１  コンピュータプログラム
６１１ａ  収集モジュール
６１１ｂ  消去モジュール
６１１ｃ  設定モジュール
６１１ｄ  分析モジュール
６１１ｅ  選択モジュール
６１１ｆ  計算モジュール
６１１ｇ  生成モジュール
６１１ｈ  共有モジュール
６１１ｉ  制限モジュール
６１１ｊ  工場プリセットモジュール
６１１ｋ  ローディングモジュール
６１３  処理装置
６８０  対話インタフェース
６９０  出力ユニット
【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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【外国語明細書】
2012213620000001.pdf