(57)【要約】  本願は関心構造を検出しラベリングするためのシステム１００と方法を記載する。視システムは臨床コンテキスト情報７０６とともに現在の患者検査２００を含む現在の患者検査データベース１０２を含む。システムは解剖学的構造分類器６０８に対する入力を準備するためのメタデータを抽出するように構成される画像メタデータ処理エンジン１１８、事前患者ドキュメントから臨床コンテキスト情報７０６を抽出するように構成される自然言語処理エンジン１２０、解剖学的構造検出及びラベリングエンジン７１８、及び現在の患者検査からの所見を表示するように構成される表示装置１０８も含む。解剖学的構造検出及びラベリングエンジン７１８は、抽出されたメタデータ及び臨床コンテキスト情報７０６から一つ以上の関心構造７１６を特定しラベリングするように構成される。シリーズレベルデータを集めるプロセッサ１１２も構成される。方法は、解剖学的構造７１０を検出し、ラベリングし、優先順位をつける。具体的に、一旦患者情報が現在の患者検査１０８から受信されると、ラベルつきの解剖学的構造７１０と高リスクの解剖学的構造７１４が組み合わされて最適化された関心構造の優先順位リスト７１６を形成する。
2017534117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心構造を検出しラベリングするためのシステムであって、
患者検査データベースと、
解剖学的構造分類器に対する入力を準備するためのメタデータを抽出するように構成される画像メタデータ処理エンジンと、
事前患者ドキュメントから臨床コンテキスト情報を抽出するように構成される自然言語処理エンジンと、
抽出されたメタデータと臨床コンテキスト情報から一つ以上の関心構造を識別しラベリングするように構成される解剖学的構造検出及びラベリングエンジン若しくはプロセッサであって、当該プロセッサはシリーズレベルデータを集めるように構成される、解剖学的構造検出及びラベリングエンジン若しくはプロセッサと、
現在の患者検査からの所見を表示するように構成される表示装置と
を有する、システム。
【請求項２】
前記患者検査データベースが、
臨床コンテキスト情報を含む現在の患者検査を保存するように構成される現在の患者検査データベースと、
各ドキュメントが臨床コンテキスト情報を含む、少なくとも一つ以上の事前患者ドキュメントを保存するように構成される統計的モデル患者報告書データベースと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサが、
前記解剖学的構造分類器から提案される解剖学的構造のリストを準備し、関心構造の優先順位リストを形成し、
前記関心構造の優先順位リストを処理して、前記現在の患者検査に対する最適化された関心構造リストを形成し、
現在の検査からの最適化された関心構造リストをボリュメトリック画像に適用して関心構造を検出及びラベリングし、
最適化された関心構造を表示するように前記表示装置を制御する
ように構成される、請求項１から２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項４】
前記画像メタデータ処理エンジンが、前記解剖学的構造分類器を構成するために機械学習若しくは統計的モデリングを使用するように構成され、さらに、
少なくとも一つのＤＩＣＯＭメタデータタグを含むＤＩＣＯＭメタデータデータベースを含み、前記少なくとも一つのＤＩＣＯＭメタデータタグはＤＩＣＯＭメタデータ解剖学的構造分類器を構成するために同様の特性を伴う事前患者診断の統計的モデリング情報とペアにされる、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記事前患者ドキュメントが前記現在の患者検査及び集団の選抜グループについての情報を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記事前患者ドキュメントが、部位及び関連する解剖学的領域をリスト化する所見セクションを含み、各解剖学的領域について異常などの所見があるかどうかを示す関連ステートメントがある、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記自然言語処理エンジンが、一つ以上の関連部位に関する事前患者ドキュメントからの所見を抽出してテーブルを作成するように構成される、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記自然言語処理エンジンがさらに、現在の患者検査から以前の患者病歴を抽出し、ルックアップテーブルを更新する、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
所見有りと診断される解剖学的構造と、所見を持つ確率が高い他の解剖学的構造との相関関係を示す、解剖学的構造間の関連性を生成するために、統計的モデリングがルックアップテーブルに対して実行される、請求項７から８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
解剖学的関心構造及び位置によって前記臨床コンテキスト情報にインデックスをつけるように構成される解剖学的構造認識モジュールをさらに含み、
前記表示装置がさらに、前記現在の患者検査からの抽出された臨床コンテキスト及び事前患者ドキュメントを医師へ表示するように構成され、
解剖学的関心構造画像及び関連データを前記表示装置へ送信するためのデータ伝送プロトコルをさらに含む、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
関心構造の検出及びラベリングを最適化する方法であって、
現在の患者検査及び少なくとも一つ以上の事前患者ドキュメントから臨床コンテキスト情報及びＤＩＣＯＭメタデータを抽出するステップと、
抽出された前記臨床コンテキスト情報に統計分析を実行するステップと、
前記ＤＩＣＯＭメタデータをフォーマットして、前記現在の患者検査において提案される解剖学的構造のリストを生成するために使用される解剖学的構造分類器を作成するステップと、
前記現在の患者検査から解剖学的構造を抽出して患者高リスク分析報告書を作成するステップと、
解剖学的構造を検出しラベリングするステップと、
前記現在の患者検査からの所見を表示するステップと、
ラベルつきの解剖学的構造と高リスクの解剖学的構造とを組み合わせて、最適化された関心構造の優先順位リストを作成するステップと、
前記最適化された関心構造の優先順位リストを処理して、前記現在の患者検査に対する最適化された関心構造リストを作成するステップと、
現在の検査に対する前記最適化された関心構造リストをボリュメトリック画像へ適用して、関心構造を検出しラベリングするステップと、
前記最適化された関心構造リストを表示するステップと
を有する、方法。
【請求項１２】
抽出された前記ＤＩＣＯＭメタデータが統計的モデリング情報と関連づけられ、ＤＩＣＯＭメタデータ解剖学的構造分類器を作成するように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
機械学習若しくは統計的モデリングを用いてＤＩＣＯＭメタデータ解剖学的構造分類器を構成するステップをさらに含む、請求項１１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも一つ以上の事前患者ドキュメントから臨床コンテキスト情報とＤＩＣＯＭメタデータを抽出するステップが、ルックアップテーブルを作成するために関連部位に関する異常があるかどうかを示す関連ステートメントと所見を抽出するステップを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも一つ以上の事前患者ドキュメントから臨床コンテキスト情報及びＤＩＣＯＭメタデータを抽出するステップが、現在の患者検査から以前の患者病歴を抽出して前記ルックアップテーブルを更新するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記現在の患者検査のルックアップテーブルにおいて所見有りと診断された解剖学的構造が、前記少なくとも一つ以上の事前患者ドキュメントからの所見有りと診断された解剖学的構造と関連づけられ、医師へ最初に提示するように関連性ルックアップテーブルへ整理される、請求項１４から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
解剖学的関心構造及び関連位置によって前記臨床コンテキスト情報にインデックスをつけるステップと、
前記現在の患者検査及び事前患者ドキュメントから抽出される臨床コンテキストをワークステーションへ送信するステップと、
解剖学的関心構造画像と関連データを前記ワークステーションへ通信するステップと
をさらに含む、請求項１１から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記解剖学的関心構造を通信するステップが、優先度に基づく画像領域若しくは解剖学的サブ構造周辺の関心領域を伝送するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記解剖学的関心構造を通信するステップが、送信に優先順位をつけるためにインクリメンタルレンダリング法を使用する、請求項１７から１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
潜在的関心構造を選択しラベリングするためのシステムであって、
診断医によって診断される患者及び同様に診断される少なくとも一人の他の患者について、画像、医療記録、及び診断情報を含む患者記録を保存する一つ以上のデータベースと、
画像が表示されることを要求する前記診断医からの入力を受信し、要求される画像を表示するように構成されるユーザインターフェースと、
一つ以上のプロセッサとを有し、当該プロセッサが、
前記診断される患者の医療記録に基づいて、診断のために表示されるべき解剖学的構造を予測し、
機械学習若しくは統計的モデリングを使用して構成される、前記診断される患者の医療記録を自然言語処理し、自然言語処理された他の患者の医療記録に基づく統計的モデルにより、診断のために表示されるべき前記診断医によって選択される解剖学的構造を予測し、
自然言語処理された医療記録から、患者の他の解剖学的構造が罹患している確率を予測し、
予測された表示されるべき解剖学的構造と、予測された他の解剖学的構造が罹患している確率とから、表示されるべき解剖学的構造の優先順位リストを生成し、
（１）前記優先順位リストと、（２）前記優先順位リストに基づく順番で前記ユーザインターフェースへ伝送される前記優先順位リスト上の解剖学的構造を示す、診断される患者の画像、の少なくとも一つを表示するように前記ユーザインターフェースを制御する
ように構成される、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は概して、放射線学ワークフローにおける関連患者情報及び所見特異的示唆の検出及び可視化に関する。これは、事前患者報告書及びＤＩＣＯＭ情報などの非画像データから抽出される情報に基づいて患者においてレビューすべき関連する解剖学的構造の所見特異的示唆を放射線科医へ提供することと併せて特に応用され、特にそれに関して記載される。これは、放射線科医がレビューする優先度に基づいてこれらの所見特異的示唆を放射線科医へ提供することにも併せて特に応用され、特にそれに関して記載される。しかしながら、これは他の使用シナリオにおいても応用され、必ずしも上述の応用に限定されないことが理解されるものとする。
【背景技術】
【０００２】
定量的イメージングは、疾患を早期に検出し、診断精度と一貫性を改善し、高度治療計画及びガイダンスを提案し、効率的な患者経過観察を可能にするために役立つと認識されている。しかしながら、実際に高度可視化及び定量化イメージングシステムを用いて処理され診断された検査は非常に低いパーセンテージであった。画像可視化及び処理ツールの開発に貢献する取り組みがなされてきた。しかしながら臨床医が総合的トレーニングと一貫したサポート無しにイメージングシステムを最大限活用することはかなり困難であり、しばしば煩雑である。既存の臓器、又は重要な解剖学的構造を患者画像から検出することは、患者及び被診断優先構造の予備知識無しではかなり困難である。一方で、セグメンテーション技術はオブジェクト依存性であり得るが、他方でどの構造が期待されるか未知であり、従って大域的最適化が使用され、処理は時間がかかる。
【０００３】
典型的な放射線学の解釈ワークフローにおいて、スキャン理由及び患者の他の予備知識を所与として、放射線科医は通常、関連所見を特定し注釈をつける必要がある。放射線科医は所見に注釈をつけ、そして他の所見若しくは関連所見を探して画像の残りをスキャンする。個々の画像に対して限られた時間と、医師によって調査される大量の患者のために、タスクはかなりストレスの多いものになり得る。現在のシステムは放射線科医が優先度に基づいて患者の他の解剖学的構造をレビューするようにガイドしない。これは所見の見逃しにつながり、及び／又は所見の検出を時間のかかるものにし得る。
【０００４】
さらに、医用イメージングにおける改良のために、（例えば高画像解像度／多時点若しくはマルチモーダルデータの使用の結果として）画像データのサイズは年々顕著に増加している。従って、（画像ストレージ、例えばＰＡＣＳからワークステーションへの）データ検索プロセスはデータの検査を待っている放射線科医のワークフローにおいて無視できない時間をとる。これはデータがリモートサーバから伝送されなければならないクラウドベースのサービスを病院若しくは他の医療施設が使用するとき、さらにいっそう蔓延する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
レビュー中、放射線科医は問題の解剖学的構造をレビューするだけでなく、関連する解剖学的構造もレビューすることを望む。これは特定疾患を診断するために、放射線科医が特異的な解剖学的領域にフォーカスし、（例えば視野及び画像配向に関して）適切な方法で表示されるデータを期待することを意味する。データローディングプロセスは加速されることができないが、ワークフロー自体の効率は、最重要データを最初に伝送し表示することによって改善され得る。ＰＡＣＳシステムにおける最後の利用可能なデータセットが胸部／腹部スキャンである間、放射線科医が心臓病患者のＣＴスキャンを検査しなければならない状況を考慮されたい。本願はこの画像データの伝送を改善しようとする。システムは画像をレビューし、臨床ニーズに基づいてデータ伝送を最適化する。一旦最も関連する解剖学的構造の画像が送信されると、残るデータはストリーミングのようなやり方で伝送され得る。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願は、患者の医用データ記録を検索し、抽出されたＤＩＣＯＭデータと組み合わされるこれらの報告書から抽出される情報を用いて、最も罹患の可能性が高い、若しくは高リスクの解剖学的関心構造（ＳＯＩ）を放射線科医へ提供する、システムと方法を提供する。これらのＳＯＩはまずセグメント化され、その後レビューのために放射線科医へ与えられる。システムは患者報告書から抽出される情報とＤＩＣＯＭタグも使用して確率モデルを生成する。確率モデルは現在の所見、検査に対する理由、及び他の患者からの過去の病歴データに基づいてレビューされるべき追加の解剖学的構造を放射線科医へ提示する。これらレビューのための追加の解剖学的構造は、与えられる情報に基づいて同様に罹患の可能性が最も高いエリアである。本願はさらに医師への画像データの送信を最適化するワークフロー駆動のデータ送信スキームを利用することを提供する。現在のワークフローによって与えられるコンテキスト情報を用いて、検査に関連する確率が最も高い選択画像エリア／解剖学的領域が最初に送信される。残るセグメント／解剖学的領域は低優先度を与えられ、最後に放射線科医へ送信される。
【０００７】
本願は上述の問題などを克服する新たな改良された方法とシステムも提供する。
【０００８】
一態様によれば、関心構造を検出しセグメント化するためのシステムが提供される。システムは現在の患者検査データベース、統計的モデル患者報告書データベース、画像メタデータ処理エンジン、自然言語処理エンジン、解剖学的構造検出及びラベリングエンジン、表示装置、及び一つ以上のプロセッサを含む。一つ以上のプロセッサは、解剖学的構造分類器から提案される解剖学的構造のリストを準備し、関心構造の優先リストを作成し、解剖学的構造検出及びラベリングエンジンを通じて関心構造の優先リストを処理して現在の患者検査のために最適化された関心構造リストを作成し、現在の検査からの最適化関心構造リストをボリュメトリック画像へ適用して関心構造を検出及びラベリングし、最適化関心構造を表示するように表示装置を制御するように構成される。
【０００９】
別の態様によれば、関心構造の検出及びラベリングを最適化するための方法が提供される。方法は臨床コンテキスト情報及びＤＩＣＯＭメタデータを現在の患者検査及び少なくとも一つの事前患者ドキュメントから抽出し、抽出された臨床コンテキスト情報に対して統計分析を実行し、ＤＩＣＯＭデータに基づく解剖学的構造分類器を利用して現在の患者検査において提案される解剖学的構造のリストを生成する。方法は現在の患者検査から解剖学的構造を抽出して患者高リスク分析報告書も作成し、そして解剖学的構造を検出してラベリングする。プロセッサは提案される解剖学的構造と高リスクの解剖学的構造を組み合わせて最適化された関心構造の優先リストを形成する。リストは最適化され、ボリュメトリック画像へ追加され、そして医師へ表示される。
【００１０】
一つの利点は既知の患者医用情報とＤＩＣＯＭタグを用いた最確解剖学的関心構造の改良された決定にある。
【００１１】
別の利点は画像データ送信の最適化にある。
【００１２】
別の利点は改良された臨床ワークフローにある。
【００１３】
別の利点は改良された患者ケアにある。
【００１４】
本発明のなおさらなる利点は以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者に理解される。
【００１５】
本発明は様々な構成要素と構成要素の配置で、及び様々なステップとステップの配置で具体化し得る。図面は好適な実施形態を例示する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されないものとする。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】患者データを収集し結果を医師へ通信するための代表的システムを示すブロック図を図示する。
【図２】本願の態様にかかる診断ワークフローにおける使用のための最適化された解剖学的関心構造ラベリング前処理における使用のための患者報告書例を図示する。
【図３】本願の態様にかかる報告書処理モジュールのフローチャートを図示する。
【図４】本願の態様にかかる患者臨床報告書から抽出される情報に基づく最も感染の可能性が高い解剖学的構造の統計サマリチャートを図示する。
【図５】本願の態様にかかる、患者の少なくとも一つの解剖学的所見において陽性所見があることがわかっているとき、他の解剖学的構造が罹患している確率を示す表を図示する。
【図６】本願の態様にかかる画像メタデータ処理エンジンのフローチャートを図示する。
【図７】本発明の態様にかかるＳＯＩ検出及びラベリング最適化のフローチャートを図示する。
【図８】本願の態様に従って示される報告書データベース処理から生成される代表的ルックアップテーブルを図示する。
【図９】別の解剖学的構造において陽性所見があることがわかっているとき、他の解剖学的構造が同じ検査において診断される確率を示す、解剖学的構造間の関連性を図示する。
【図１０】最も関連する解剖学的構造が最初に送信されるデータ送信スキームを図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
医用画像中の解剖学的領域は、分類ベースの解剖学的構造検出、統計テンプレートを用いるレジストレーション及びモデルベースセグメンテーション若しくはそうした技術の組み合わせを含む、様々な画像処理技術を用いて識別可能である。一つの可能な実施形態はスライドウィンドウアプローチである。この文脈において、解剖学的構造検出は分類タスクである。陽性及び陰性画像パッチのセットの特徴ベース表現を用いて、二つのクラスを区別するために機械学習が使用される。検出フェーズにおいて標的の解剖学的構造の確率が高い画像領域を特定するために分類された画像が使用される。このアプローチを用いると、検討中の全解剖学的構造に対する確率を推定するために多数の検出器が適用されなければならない。さらに、偽陽性及び偽陰性検出の間でトレードオフのバランスをとるために確率に対する適切な受容閾値の選択が必須である。この目的で、ＤＩＣＯＭメタデータ若しくは報告書から推定される臓器確率などの補足情報が分類器の選択のため若しくは結果の計量のために使用される。
【００１８】
本願は患者の以前の病歴、現在の医学的問題、及び予測表からの関連情報に基づいて、関連する解剖学的構造を自動的に検出しセグメント化するためのシステムと方法に向けられる。付加的に、治療する医師に提示される関連情報を改良するためにＤＩＣＯＭタグが使用される。本願は、患者の以前の病歴と、他の患者からの既知の情報及びＤＩＣＯＭタグの組み合わせが、治療する医師が直近の病状のエリアを検査するだけでなく、同一若しくは同様の疾病を同様に患っているかもしれない関連エリアもレビューする確率を向上させ得るという洞察から着想を得ている。例えば、患者の肺に所見がある場合、システムは肺に所見のあるそうした他の全患者を決定し、罹患の可能性が最も高い他の解剖学的エリアを放射線科医へ提示する。
【００１９】
具体的に、放射線科医はシステムから患者データをレビューする。患者データは臨床コンテキストデータとＤＩＣＯＭデータから成る。臨床コンテキストデータは、来院理由若しくは紹介状、事前報告書、及び任意の臨床的適用若しくは注釈などといった情報を有する。臨床コンテキストデータに関して、報告書は個々の患者の情報と選抜集団についての情報両方を含む。報告書に含まれる全記述は医師によって確認されるので、抽出される情報は信頼できるとみなされる。
【００２０】
図１を参照すると、臨床報告書を最適化し、医師へ情報を提示するための代表的システムを図示するブロック図が示される。システム１００は、通信ネットワーク１１０を介して相互接続される、現在の患者検査データベース１０２、統計的計算モジュール１０４、患者検査最適化モジュール１０６、ユーザインターフェース１０８を適切に含む。通信ネットワーク１１０はインターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、無線ネットワーク、有線ネットワーク、セルラーネットワーク、データバス、及び同様のものの一つ以上を含むと考えられる。システムの構成要素は中心位置若しくは複数の遠隔位置に位置することも理解されるべきである。
【００２１】
システム１００の構成要素は前述の機能を具体化するコンピュータ実行可能命令を実行する一つ以上のプロセッサ１１２を適切に含み、コンピュータ実行可能命令はプロセッサ１１２と関連するメモリ１１４上に保存される。しかしながら、前述の機能の少なくとも一部はプロセッサを使用せずにハードウェアにおいて実装されることが考えられる。例えば、アナログ回路が利用され得る。さらに、システム１００の構成要素は、そこから通信ネットワーク１１０を介して通信し、ユーザインターフェース１０８を介して医師へ情報を提供する、インターフェースをプロセッサ１１２へ与える通信ユニット１１６を含む。患者検査最適化モジュール１０６は画像メタデータ処理エンジン１１８、ラベリング及びセグメンテーションモジュール７１８、自然言語処理エンジン１２０、可視化モジュール１２２を含み、全て図７でさらに記載される。患者検査最適化モジュールは解剖学的構造認識モジュール１２４も含む。このモジュール１２４は現在及び以前の患者報告書から臨床コンテキスト情報を受信し、将来の使用及びルックアップテーブルでの参照のために解剖学的関心構造及び場所によって情報にインデックスをつける。なおさらに、システム１００の前述の構成要素は別々に記載されたが、構成要素は組み合わされ得ることが理解されるものとする。
【００２２】
一実施形態において、患者データ報告書と画像を含む現在の患者検査データベース（ＰＡＣＳ、ＨＩＳ、ＲＩＳなど）１０２から患者報告書が受信され、少なくとも一つの事前患者ドキュメントが統計的計算モジュール１０４から検索される。統計的計算モジュール１０４から受信されるドキュメントは臨床コンテキスト情報を含む。現在の患者報告書と以前の患者報告書は患者検査最適化モジュール１０６によって受信される。ドキュメントはレビューされ、所見が観察されているエリアでラベルされる。診断所見に基づいて、報告書は高リスクの解剖学的構造のリストを生成するためにも使用される。解剖学的構造は、以前の患者報告書から受信される情報に基づいて、所見を伴うエリアに基づき、他の解剖学的構造も所見を持つ可能性がある確率がより高い場合、高リスクとラベルされる。例えば、肺がん検査において、肺若しくは胸膜に所見があることがわかっている場合、縦隔及び肺門に所見がある可能性も８５％ある。縦隔及び肺門は高リスクエリアとマークされ、診断を決定するために放射線科医によって最初にレビューされる。上記の通りこの関連性を完全に決定するために、患者検査最適化モジュール１０６は図４で後述される表を生成し、関連性が図５に記載の通り生成される。
【００２３】
図２を参照すると、患者臨床報告書２００、例えば放射線学報告書が示される。報告書は様々な部位２０４、２０６、２０８及びそれらの関連する解剖学的領域２１０、２１２、２１４を含む所見セクション２０２を含む。各解剖学的領域２１０、２１２、２１４に対して、所見があったかどうかを示す関連ステートメントがあり、利用可能な場合は所見の測定を示す。この報告書の臨床情報セクション２１６は検査に対する理由及び関連患者病歴を含む。
【００２４】
さらに図３及び図４を参照すると、患者臨床報告書とＤＩＣＯＭタグを用いる最適化されたＳＯＩ検出及びラベリングを作図するプロセスフローチャートが示される。ある期間にわたって、施設は図２に記載のような複数の患者報告書を蓄積しているかもしれない。患者報告書データベース３００から患者臨床ドキュメント１００が解釈及び抽出のために自然言語処理エンジン３０２へ送信される。自然言語処理（ＮＬＰ）エンジン３０２は臨床コンテキスト情報３０４及び患者臨床ドキュメント２００においてリスト化される関連部位を抽出する。この情報は、ＳＯＩ３０６、検査に対する理由及び患者病歴３０８、及び測定若しくはモダリティなどの任意の所見３１０を含む患者臨床報告書からの抽出情報を要約するデータベースを作成するために使用される。この情報に基づいて、モジュールは解剖学的構造の統計的モデル３１２を決定し計算するように設計される。そして統計的モデリング情報は検査に対する理由、病歴及び所見などの臨床コンテキスト情報と関連づけられる（３１４）。
【００２５】
図４は肺がん患者について最も感染の可能性が高い解剖学的構造の例示的な統計サマリ報告書４００を示す。患者病歴情報も利用可能である場合、特定疾患の病歴と現在の症状若しくは所見とともに患者について最も感染の可能性が高い解剖学的構造を示す同様の表が作成される。一つの解剖学的構造が診断されることがわかる場合、他の解剖学的構造が症候を示し所見を呈する確率は高くなる。
【００２６】
図５を参照すると、最初の解剖学的構造において陽性所見があることがわかっているときの、診断される患者内の他の解剖学的構造の確率チャート５００が示される。肺がん検査の場合、肺と胸膜に所見がある場合、縦隔と肺門も、医師が探すことをわかっている所見を持つ可能性が高い。
【００２７】
図６を参照すると、画像メタデータ処理６００モジュールを図示するフローチャートが示される。ＤＩＣＯＭタグは、検査記述、プロトコル名、検査部位、シリーズ記述、モダリティ、造影剤／ボーラスなどといった、現在の検査において存在する解剖学的構造に関する情報を含む。これらのタグの一部は検査関連タグであるが、一方その他は検査内のシリーズ若しくはボリュメトリック画像により特異的である。検査関連情報を得るために、シリーズレベルＤＩＣＯＭデータが最初に一緒に集められ、そして処理される６０２。データ分離後、全関連フリーテキストタグからＢａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓ（ＢｏＷ）特徴が構築される。ＢｏＷはテキスト処理の一アプローチである。最終特徴は全選択タグ及びＢｏＷ特徴から成る。専門家によりＤＩＣＯＭメタデータとその経験に基づいて特定される統計的モデリング情報６０６と関連する、これらのＢｏＷ特徴を用いて、機械学習エンジン６０４はＤＩＣＯＭメタデータベース分類器／予測器６０８を訓練するように構成される。このモジュールは様々な患者集団をあらわすＤＩＣＯＭメタデータを受信する。結果は初期解剖学的構造検出として使用される。
【００２８】
さらに図７を参照すると、患者検査に対する臨床コンテキスト情報及びＤＩＣＯＭ情報を検索するための代表的方法を表示するフローチャートが示される。新たな検査に対して、患者データ７００が最初にメタデータ６０２を含むＤＩＣＯＭデータ７０２、ボリュメトリック画像データ７０４、及び他の臨床コンテキストデータ７０６へ分離される。臨床コンテキストデータ７０６は、モダリティ３１０、検査に対する理由、病歴及び以前の推奨３０８、ＳＯＩ３０６などを含むキーステートメントを抽出するために自然言語処理エンジン２０２へ渡される。そして情報は報告書データベース３１２から得られる統計的モデルと組み合わされてＳＯＩリスト７１２を形成する。残るＤＩＣＯＭデータ７０２はボリュメトリック画像データ７０４とＤＩＣＯＭメタデータ６０２へ分割される。ＤＩＣＯＭタグは画像メタデータ処理エンジン７０８を通じて処理され、ここで図６に記載の解剖学的構造分類器／予測器６０８の結果は解剖学的構造リスト７１０を作成する。解剖学的構造の高リスク分析が患者病歴報告書分析７１４に基づいて現在の患者に対して実行される。現在の患者に対する高リスク分析報告書は、同様に罹患している若しくは所見有りと診断される確率が最も高いＳＯＩを放射線科医へ返す。これらのエリアはレビューのために最初に放射線科医へ示される。解剖学的構造は事前患者報告書から受信される情報に基づいて高リスクとみなされる。この情報が分析され、組み合わされて、図９に示す統計分析ルックアップテーブルを形成する。高リスク分析データは患者報告書出力ＳＯＩリスト７１２及び解剖学的構造リスト７１０と組み合わされ、最適化された優先順位つきＳＯＩのリスト７１６を提供する。解剖学的検出及びラベリングエンジン７１８が構成され、情報は最適化された優先順位つきＳＯＩ  ７１６と組み合わされて、現在の検査に対する最適化されたＳＯＩ検出及びラベリングエンジン７２０をもたらす。そして最適化リストがボリュメトリックラベルつき画像データ７２２へ適用され、現在画像からＳＯＩを実際に検出しラベリングする。一実施形態において、ラベリングエンジン７２０は一つ以上のＳＯＩをセグメント化するために自動若しくは半自動セグメンテーションルーチンを使用する。セグメント化された構造はエッジまわりをラインでアウトラインされ、色づけされることなどができる。７０４、７２０、７２２の組み合わせは、表示されるボリューム画像を通る一つ以上の画像面を選択する可視化エンジン７２４を形成する。別の実施形態において、画像は優先度に基づいて診断医へ伝送され、これは診断医が、残るデータ／画像が伝送される間に好適な画像ビューを最初にレビューし始めることを可能にする。付加的に、ラベリングエンジン７２０は診断医へ伝送する画像内の一つ以上のサブ構造（心臓など）を選択し得る。サブ構造が最初に伝送され、それから残る隣接サブ構造と完全な構造が後に伝送される。
【００２９】
図８を参照すると、報告書データベース処理から生成される代表的ルックアップテーブル８００が示される。医師が画像上で所見を観察するとき、所見は典型的には測定され、対応する報告書において記録される。そして測定はルックアップテーブルに示される部位と関連づけられる。施設がより多くのこうした報告書を蓄積するにつれて、自然言語処理モジュールは報告書中の全所見を抽出し、それらを部位と関連づけてデータベースを作成する。複数の解剖学的構造が一つの報告書からの陽性所見を含む場合、これはルックアップテーブルに見られる解剖学的構造間の関連性を示す。ルックアップテーブルにおいて決定される関連性は医師が将来患者をより正確に診断し治療することを可能にする。事前患者報告書における解剖学的構造間に示される関連性は、陽性所見があることがわかっているときに同じ検査において診断される可能性がある他の解剖学的構造の確率を示すために使用される。さらに図９を参照すると、ルックアップテーブルからの入力により、システムは所見が認められるときに特定の解剖学的領域が診断される統計確率９００を計算する。例えば患者が腎臓に所見を持つ場合、システムはその腎臓に所見があった他の患者も決定し、他の部位で認められる所見も検索する。
【００３０】
図１０を参照すると、現在及び過去の患者病歴に基づいて患者臨床画像を検索し優先順位をつけるためのシステムが図示される。患者ファイルのレビュー中、臨床医は現在及び過去の画像と注釈全てをレビューして診断を下す。レビューすべき多くの患者画像があり得、画像は大きなファイルであり得る。レビューを効率化する目的で、臨床医は特定の解剖学的構造が最も罹患の可能性が高いという確率を考慮して優先度の高い画像を最初にレビューすることができ、優先度の高い解剖学的構造の画像が臨床医へ最初に伝送される。臨床医は優先順位づけ１０３０を実行するためにワークステーション１０２０上で患者報告書１０１０から画像を選択する。優先順位づけは放射線学情報システム（ＲＩＳ）、病院情報システム（ＨＩＳ）、以前のユーザインタラクションからのデータに基づいて、又は図９に記載のルックアップテーブルに基づいて実行され得る。システムはデータベース１０４０においてデータにインデックスをつけ、ワークステーション１０２０と患者臨床データベース１０４０の間の通信ネットワーク１１０が、患者臨床データベースから関連画像データが臨床医へ伝送され、ワークステーション１０２０上で表示されることを可能にする。代替案では、特異的解剖学的構造周辺の関心領域が上記優先順位づけに基づいて伝送され得る。
【００３１】
本明細書で使用される通り、プロセッサはマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィックプロセシングユニット（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、セルラースマートフォン、モバイルウォッチ、コンピューティンググラス、及び同様の装着型、埋め込み型、若しくは携帯型モバイルギアの一つ以上を含む。本明細書で使用される通り、タスクを実行するように構成される一つ以上のプロセッサを用いてエンジンが形成され得ることがさらに考慮される。さらに本明細書で使用される通り、ユーザ入力装置はマウス、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、一つ以上のボタン、一つ以上のスイッチ、一つ以上のトグルなどの一つ以上を含み、表示装置はＬＣＤディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、投写型ディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイなどの一つ以上を含む。
【００３２】
本発明は好適な実施形態を参照して記載されている。修正及び変更は先の詳細な説明を読んで理解することで想到され得る。本発明はかかる修正及び変更が添付の請求項若しくはその均等物の範囲内にある限り全て含むものと解釈されることが意図される。
【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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【国際調査報告】
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