(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数のソースからの複数の情報を統合するシステムであって、
ある機械についてのサイト特有情報を含んでいるサイト特有データベースと、
前記機械から得られる複数の診断関連情報を格納する手段と、
前記診断関連情報を診断及び分析する複数の診断及び分析ツールであって、各々の診断及び分析ツールが、前記機械に関連する可能な修復方法を含む勧告のリストを含むツール出力を作成する、複数の診断及び分析ツールを格納する手段と、
前記複数の診断及び分析ツールの内の少なくとも１つの診断及び分析ツールが作成したツール出力、前記サイト特有データベースからの前記機械についてのサイト特有情報及び前記複数の診断関連情報を収集して、前記ツール出力、前記サイト特有情報及び、該サイト特有情報に対応する診断関連情報を含むカレント事象記録を作成する診断ルータが組み込まれたコンピュータと、
複数の確認済事象記録の各々が、機械を診断及び分析するのに用いられた診断及び分析ツールから作成された履歴ツール出力を含んでいる、複数の確認済事象記録を含んでいる確認済事象記録データベースと、
該確認済事象記録データベースから前記カレント事象記録に最も近くマッチングしている確認済事象記録を見出すインテグレータが組み込まれたコンピュータとを有しており、
前記インテグレータは、前記カレント事象記録に最も近くマッチングしている前記確認済事象記録のデータを前記カレント事象記録に付加する手段と、
前記付加されたカレント事象記録を前記確認済事象記録データベースに記憶する手段とを含んでおり、
前記システムのオペレータが、前記付加されたカレント事象記録を前記確認済事象記録データベースに保存すること、知識支援装置に前記付加されたカレント事象記録を前記確認済事象記録データベースに記憶して将来の事例に用いるべきか否かを判断させるために、前記付加されたカレント事象記録を前記知識支援装置に送ることが選択可能であることを特徴とする、システム。
【請求項２】
前記診断ルータは、前記診断及び分析ツールの各々から作成された前記ツール出力を収集して、該ツール出力を前記カレント事象記録に含める手段を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記診断ルータは、前記カレント事象記録をカレント事象記録データベースに記憶する手段を含んでいる請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記インテグレータは、前記カレント事象記録を表示する手段を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
サービス・エンジニアが経験に基づいて、前記複数の診断及び分析ツールの各々に対して、前記カレント事象記録に対応する誤動作を解決するに際しての該ツールの信頼性を表す重みを指定することができ、前記インテグレータは、前記診断及び分析ツールの各々に割り当てられている前記重みに従って前記カレント事象記録と前記確認済事象記録データベース内の前記確認済事象記録の各々との間のマッチング百分率を決定する請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記インテグレータは、前記マッチング百分率に従って前記確認済事象記録を順位付けする手段を含んでいる請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記インテグレータは、ユーザ選択に従って前記検索を停止する手段を含んでいる請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記インテグレータは、前記カレント事象記録をカレント事象記録データベースに記憶する手段を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記機械は、医用イメージング機械である請求項１乃至８のいずれかに記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムのオペレータが、前記付加されたカレント事象記録を前記確認済事象記録データベースに保存しないことを選択可能である請求項１乃至９のいずれかに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には故障診断に関し、より具体的には、故障の検出及び同定(identification)を容易にするため、また機能不全、故障状態、若しくは初期機能不全状態またはモードの症候を示している機械のためのサービスまたは制御処置を勧告するために、複数の診断関連情報を統合することに関する。
【０００２】
【従来の技術】
産業環境または商業環境のいずれにおいても、誤動作している機械は業務を深刻に妨げることがある。このため、誤動作している機械を速やかに且つ正確に修復することが必須である。例えば、超音波機械、計算機式断層撮影（ＣＴ）機械または核磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）機械のようなイメージング機械の誤動作の際には、機械を診断すると共に修復するために、フィールド・エンジニアが呼び出される。典型的には、フィールド・エンジニアは、イメージング機械から発生された多数組の情報に注目する。例えば、イメージング機械から発生されたエラー・ログがあり、エラー・ログはルーチン動作の際及びあらゆる誤動作状況の際の両方に生じた事象のシーケンスを含む。エラー・ログは、機械の動作の「特徴的痕跡（signature ）」を表しており、エラー・ログを用いて誤動作を相関付けることができる。加えて、イメージング機械から作成された一連のファントム画像及び臨床画像がある。他の情報としては、イメージング機械の動作パラメータ（例えば、電力、温度等）、及びシステム性能試験を行うことによって作成される波形データがある。
【０００３】
イメージング機械の誤動作を解決するにあたっての蓄積された経験を用いて、フィールド・エンジニアは、これら多数の情報を通覧し、故障を指示している可能性のあるあらゆる症候を見出そうとする。次いで、フィールド・エンジニアは、機械の誤動作をもたらしている可能性のある問題を修正しようとする。評価のための情報が少量しか存在していないならば、この過程は至極順調に機能する。しかしながら、大型の複雑な装置の場合は通常そうであるように、処理すべき大量の情報が存在していると、フィールド・エンジニアが正確且つ完全に故障を診断することは非常に難しくなる。この場合には、フィールド・エンジニアは、遠隔サイトに配置されているサービス・エンジニアに援助を求めて、情報を評価し、これにより誤動作の最も可能性の高い原因を診断するのを支援してもらう。典型的には、サービス・エンジニアは、イメージング機械から得られた情報のすべてを検索する。遠隔サイトでは、イメージング機械の情報形式の各々に特有の自動化されたツールをサービス・エンジニアが利用できるようになっている。そこで、サービス・エンジニアは、一連の自動化された分析及び診断ツールを実行させて、イメージング機械から得られた情報を評価する。自動化された分析及び診断ツールの各々が、誤動作の状態を診断するための勧告リストを作成する。サービス・エンジニアは、多数のツールからの勧告リストを分析し、イメージング機械の誤動作を解決するにあたっての蓄積された経験を用いて、故障の最も可能性の高い原因を突き止める。次いで、サービス・エンジニアは、フィールド・エンジニアに対して特定の修復処置方法を勧告する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このアプローチに関連する問題点は、特定の分析及び診断ツールを選択し、これらのツールを実行するのに、予め定められている実行戦略が存在していないことである。予め定められている実行戦略が必要とされる理由は、所与のシステム誤動作を解決する際に、分析及び診断ツールのうちの幾つかが、他のツールよりも有効であるからである。予め定められている実行戦略がないと、サービス・エンジニアが故障の最も可能性の高い原因を決定することが困難になる。このアプローチに関連するもう１つの問題点は、分析及び診断ツールから作成される勧告が、ときとして互いに重複し又は互いに衝突することである。故障状態についての最終的な勧告が事実上最も可能性の高い実際の故障に相当するように、また、勧告される修正のためのサービスまたは制御処置が正確なものとなるようにこれらの衝突を解決するためには、方法論が必要である。従って、故障を速やかに検出して同定するため、また機能不全、故障状態、若しくは初期機能不全状態またはモードの症候を示している機械のためのサービスまたは制御処置を勧告するために、様々な情報源からの知識を統合することのできるシステム及び方法が必要とされる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、診断ルータ（router）及びインテグレータ（integrator；統合装置）を用いることにより、故障を速やかに検出して同定し、また機能不全、故障状態、若しくは初期機能不全状態またはモードの症候を示している機械のためのサービスまたは制御処置を勧告することができる。診断ルータは、多数のソースから機械についての複数の診断関連情報を収集し、ここからカレント事象記録を作成する。インテグレータは、確認済事象記録データベースから、カレント事象記録に最も近くマッチングする確認済事象記録を見出す。インテグレータによって、機械を正常な動作状態または動作モードに復帰させるための勧告されるサービス処置または修復法が作成される。インテグレータは、一意的な勧告を行うために、あらゆる情報の衝突を解決する。
【０００６】
本発明によれば、多数のソースからの複数の情報を統合するシステム及び方法が提供される。本発明では、ある機械についてサイトに特有の情報を含んでいるサイト特有データベースが設けられる。複数の診断関連情報が機械から取得される。診断ルータが、サイト特有データベースからのこの機械についてのサイト特有情報を収集すると共に複数の診断関連情報を収集し、それらからカレント事象記録を作成する。確認済事象記録データベースが、複数の機械から取得された複数の確認済事象記録を含んでいる。インテグレータが、確認済事象記録データベースから、カレント事象記録に最も近くマッチングする確認済事象記録を見出す。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の情報統合システムは、超音波機械、ＣＴ機械またはＭＲＩ機械のような医用イメージング装置に関連して説明される。本発明を医用イメージング装置に関して説明するが、本発明の情報統合システムは、複数の診断情報を作成し及び／または情報の評価のために複数の分析及び診断ツールを用いるような、任意の装置（化学装置、機械装置、電子装置、マイクロプロセッサ制御式装置）、または航空機、航空機エンジン、タービン、電力システム、機関車若しくはコンピュータ・システムなどの任意のシステムと組み合わせて用いることが可能である。図１は、本発明に従ってイメージング機械を診断するのに用いられる情報統合用システム１０のブロック図を示す。この情報統合システム１０は診断ルータ１２を含んでおり、診断ルータ１２は、スキャナのような機械１６から得られる複数の診断用ファイル１４を受け取る。機械１６は、遠隔サイトに位置していてもよい。診断ルータ１２はまた、サイト特有データベース１８から機械１６についてのサイト特有情報を収集する。診断用ファイル１４を評価するために、診断ルータ１２は、複数の自動化された分析及び診断ツール２０を利用することができる。分析及び診断ツールの各々が、誤動作についての状態を診断するための勧告リストを含む出力を作成する。加えて、各々の出力は、勧告が誤動作の状態を診断していることについてのツールの確信度を示す信頼度値を含んでいる。診断ルータ１２は、診断用ファイル１４と分析及び診断ツール２０の出力とから、カレント事象記録を作成する。
【０００８】
カレント事象記録が、カレント事象記録データベース２２に記憶される。インテグレータ２４が、カレント事象記録を読み込み、次いで確認済事象記録データベース２６を検索して、カレント事象記録に最も近くマッチング（整合）する確認済事象記録を求める。確認済事象記録データベース２６内の確認済事象記録の各々が、診断及び分析ツール２０から作成された履歴ツール出力を含んでいる。検索を開始する前に、サービス・エンジニアまたはインテグレータ２４は、複数の診断及び分析ツール２０の各々に対して重みを割り当てる。この重みは、カレント事象記録を解決するに際してのツールの信頼性を表している。事象記録データベース２６内の各々の確認済記録について、インテグレータ２４は、各々の診断及び分析ツール２０に割り当てられている重みに従って、カレント事象記録に対するマッチング百分率を決定する。
【０００９】
インテグレータ２４は、決定されたマッチング百分率に従って確認済事象記録を順位付けする。インテグレータ２４は、サービス・エンジニアによって検索を停止するように指示されるまで、マッチング百分率に従っての確認済事象記録データベース２６内の確認済事象記録のすべての順位付けを続行する。検索が停止したら、インテグレータには３つの選択肢がある。１つの選択肢は、カレント事象記録に最も順位の高い確認済事象記録からの結果をアペンドすなわち付加して、この付加された記録をカレント事象記録データベース２２に記憶することである。第２の選択肢は、最も順位の高い事象記録からの結果を用いて、機械１６を修復し、修復情報をカレント事象記録に追加することである。この情報はその後、カレント事象記録を確認済事象記録データベース２６に記憶して将来の事例に用いるべきか否かを判断する知識支援装置（knowledge facilitator ）に送られる。第３の選択肢は、検索の結果を取り消すことである。
【００１０】
イメージング機械１６から作成される複数の診断用ファイル１４のうちの幾つかについての概略図を図２に示す。一般的には、複数の診断用ファイル１４は、スキャナをべースとしたデータ及び試験データを含んでいる。スキャナをベースとしたデータの１つの形式は、イメージング機械から作成されるエラー・ログ２８である。エラー・ログは、ルーチン動作の際及び任意の誤動作状況の際の両方で生じた事象のシーケンスを含んでいる。エラー・ログは、機械１６の動作の「特徴的痕跡」を表しており、誤動作を相関付けるのに用いられる。スキャナをベースとしたデータ・ファイルのもう１つの形式は、イメージング機械の性能を示すイメージング機械の動作パラメータ３０である。機械の動作パラメータには、電力、温度、圧力、流量、レベル等がある。スキャナをベースとしたデータ・ファイルのもう１つの形式は、イメージング機械１６によって作成される臨床画像ファイル３２である。臨床画像ファイルは、イメージング機械１６から作成される様々な臨床画像を含んでいる。そして、イメージング機械上で実行される試験の１つの種類が、画質試験３４またはシステム性能試験である。画質試験３４は、画質または機械１６の状態を示す一連の波形データ３６を作成する。実行される試験のもう１つの種類は、ファントム試験３８である。ファントム試験３８は、すべての可能なプローブ及び機械デフォールト・パラメータ設定値を用いてファントムの画像４０を作成する。以上の診断用ファイルは、ファイルの形式のうちの幾つかの例示的なリストであり、網羅したリストではない。
【００１１】
上述の診断用ファイル１４の各々について、ファイル内の情報を評価するための対応する分析及び診断ツール２０が存在している。本発明では、エラー・ログは、エラー・ログ類似性インデクス・ツールを用いて分析される。このツールは、新たなエラー・ログを、複数ブロックから成る履歴エラー・ログと比較する。新たなエラー・ログが、履歴エラー・ログに含まれているブロックに類似したブロックを含んでいることが判明した場合、この新たなログが履歴エラー・ログにどの程度類似しているかを示す類似性インデクスが決定される。この類似性インデクスに応じて、履歴エラー・ログを解決するのに用いられた解決方法が、新たなエラー・ログに関連する問題を解決するのに用いるように提案される。エラー・ログ類似性インデクス・ツールについてのより詳細な議論は、本出願人に譲渡された米国特許第５，４６３，７６８号「診断のためにエラー・ログを分析する方法及びシステム（Method And System For Analyzing Error Logs For Diagnostics）」に記載されている。本特許はここに参照されるべきものである。
【００１２】
ファントム画像４０及び臨床画像３２は、画像ベース診断ツールを用いて分析される。このツールは、ファントム画像４０及び臨床画像３２を、複数の機械から取得されデータベースに記憶されている履歴画像と比較する。履歴画像は、すべての可能な機械設定値を用いて複数の機械から作成された理想的な画像を含んでいる。加えて、履歴画像は、複数の機械から作成されたアーティファクト画像を含んでいる。アーティファクト画像の各々には、関連する故障が知られており、該故障を修復するための対応する補正処置が知られている。画像ベース診断ツールは、履歴画像から、新たなアーティファクト画像に最も近くマッチングしている理想的な画像を見出す。マッチングした理想的な画像に基づいて、新たなアーティファクト画像に対してアーティファクト・カテゴリーが割り当てられる。割り当てられたカテゴリーに従って、新たなアーティファクト画像からアーティファクトの特徴が抽出される。次いで、画像ベース診断ツールは、抽出されたアーティファクトの特徴についての複数の測定基準(metrics) を作成する。これらの測定基準を用いて、複数の履歴画像から、新たなアーティファクト画像に最も近くマッチングしているアーティファクト画像を同定すると共に、未知の故障を修復するための修正処置法を同定する。画像ベース診断ツールについてのより詳細な議論は、１９９７年８月２６日出願の米国特許出願第０８／９２１，９５９号（出願人整理番号第ＲＤ−２５５６５号）「画像ベース診断を行うためのシステム及び方法（System And Method For Performing Image-Based Diagnosis）」に記載されている。本特許出願はここに参照されるべきものである。
【００１３】
波形データ３６は、波形分析ツールを用いて分析される。このツールは、故障を診断するためのルールと故障を修復するための補正処置法とを記憶している診断知識ベースを用いて、機械から作成される波形データを診断する。波形分析ツールは、波形データから無関係なデータを除去し、波形データを正常なもの又は故障関連のもののいずれかにカテゴリー分類する。故障関連のデータであるとカテゴリー分類された波形データから、特徴が抽出される。波形分析ツールは、抽出された特徴について１組の候補となる故障を分離して、診断知識ベースからこの１組の候補の故障について最も可能性の高い根本的原因を同定する。波形分析ツールについてのより詳細な議論は、１９９８年３月３０日出願の米国特許出願（出願人整理番号第ＲＤ−２５８９７号）「波形データを用いて機械を診断及び正常化するためのシステム及び方法（System And Method For Diagnosing And Validating A Machine Using Waveform Data ）」に記載されている。本特許出願はここに参照されるべきものである。
【００１４】
イメージング機械の動作パラメータ３０は、傾向分析ツール（trending tool ）を用いて分析される。傾向分析ツールは、電力データまたは温度データを利用し、あらゆる異常な挙動を見出す。これは、可変のウィンドウ・サイズにわたって、正常な「ベースライン」データについて平均偏差及び標準偏差のような基本的な幾つかのパラメータを抽出することにより行われる。以上の分析及び診断ツールは、本発明と共に用いることのできるツールのうちの幾つかの例示的なリストであり、網羅したリストではない。
【００１５】
サイト特有データベース１８は、各々のイメージング機械から取得された複数の情報を含んでいる。サイト特有データベース１８に記憶されているサイト特有情報を幾つか挙げると、システムＩＤ、イメージング機械に対して作業を行ったフィールド・エンジニア、機械の型式、機械が位置しているサイト、機械の診断を補助したサービス・エンジニア、及び機械のプローブ種別等である。以上のサイト特有情報は、情報のフィールドのうちの幾つかの例示的なリストであり、網羅したリストではない。
【００１６】
図３は、診断ルータ１２によって実行される工程を表す流れ図を示している。具体的には、図３の流れ図は、診断ルータ１２が、複数の診断用ファイル１４、機械１６についてのサイト特有情報、並びに複数の分析及び診断ツール２０をどのように処理するかについての詳細を示している。本発明では、診断ルータ１２は、ワークステーションのようなコンピュータに組み込まれている。但し、メインフレーム、ミニコンピュータ、マイクロコンピュータまたはスーパコンピュータのような他の種類のコンピュータを用いることもできる。診断ルータ１２において実行されるアルゴリズムは、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ及びＭＡＴＬＡＢでプログラミングされているが、他の言語を用いてもよい。診断ルータは、工程番号４２において、機械１６から作成された複数の診断用ファイル１４を収集することにより処理を開始し、工程番号４４において、サイト特有データベース１８から機械についてのサイト特有情報を収集する。工程番号４６において、診断ルータ１２は、サービス・エンジニア等のユーザに対して、診断用ファイル１４及びサイト特有情報を表示する。サービス・エンジニアは、診断用ファイル１４及びサイト特有情報を評価するための幾つかの分析及び診断ツール２０を選択する。工程番号４８において、診断ルータは、サービス・エンジニアによって選択された分析及び診断ツールの各々にアクセスし、その各々を実行する。分析及び診断ツールの各々は、誤動作についての状態を診断するための勧告のリストを含んでいる出力を作成する。工程番号５０において、診断ルータ１２は、診断用ファイル１４、サイト特有情報及びツールの出力から、カレント事象記録を作成する。次いで、工程番号５２において、カレント事象記録は、カレント事象記録データベース２２に記憶される。
【００１７】
カレント事象記録の一例５４を図４に示す。このカレント事象記録は、サイト特有情報５６を含んでおり、サイト特有情報５６は、システムＩＤ、機械が位置しているサイト、機械の型式、モダリティ、イメージング機械に対して作業を行ったフィールド・エンジニア、日付、及び機械のプローブ種別を示している。カレント事象記録５４はまた、機械１６から作成された診断用ファイルと、情報を評価するのに用いた分析及び診断ツール２０と、ツールの出力とを含んでいる。診断用ファイル、ツール及びツールの出力は、図４では、参照番号５８としてまとめて表されている。この例では、取得された診断用ファイルは、画像ファイル及びエラー・ログであり、これらのファイルは、画像ベース診断ツール及びエラー・ログ類似性インデクス・ツールによってそれぞれ評価される。
【００１８】
図５は、インテグレータ２４によって実行される工程を表す流れ図を示している。具体的には、図５の流れ図は、インテグレータ２４が、カレント事象記録５４をどのように処理し、確認済事象記録データベース２６からカレント事象記録に最も近くマッチングしている確認済事象記録をどのようにして見出すかについての詳細を示している。本発明では、インテグレータは、ワークステーションのようなコンピュータに組み込まれている。但し、メインフレーム、ミニコンピュータ、マイクロコンピュータまたはスーパコンピュータのような他の種類のコンピュータを用いることもできる。インテグレータにおいて実行されるアルゴリズムは、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ及びＭＡＴＬＡＢでプログラミングされるが、他の言語を用いてもよい。インテグレータ２４は、工程番号６０において、カレント事象記録データベース２２からカレント事象記録５４を読み込むことにより処理を開始する。工程番号６２において、インテグレータ２４は、サービス・エンジニアに対してカレント事象記録５４を表示する。工程番号６４において、サービス・エンジニアは、診断及び分析ツール２０の各々についてツールの重みを割り当てる。この重みは、サービス・エンジニアがカレント事象記録を解決するに際してツールに対して有している信頼性を表すものである。
【００１９】
工程番号６６において、インテグレータ２４は、確認済事象記録データベース２６内で、カレント事象記録に最も近くマッチングしている確認済事象記録の検索を開始する。確認済事象記録データベース２６内の確認済事象記録の各々は、診断及び分析ツール２０から作成された履歴ツール出力を含んでいる。工程番号６８において、確認済事象記録データベース２６内の各々の確認済事象記録について、インテグレータ２４は、ツールの各々に対して割り当てられている重みに従ってカレント事象記録に対するマッチング百分率を決定する。工程番号７０において、インテグレータ２４は、決定されたマッチング百分率に従って確認済事象記録を順位付けする。インテグレータ２４は、工程番号７２においてサービス・エンジニアによって検索の停止が指示されるまで、マッチング百分率に従って確認済事象記録データベース２６内の確認済事象記録のすべてを順位付けする。
【００２０】
検索が停止した後に、工程番号７４において、サービス・エンジニアには３つの選択肢がある。これらの選択肢は、カレント事象記録を保存すること、最も順位の高い確認済事象記録を承認すること、または取り消しである。カレント事象記録を保存することが望ましいならば、工程番号７６において、カレント事象記録に最も順位の高い確認済事象記録からの結果をアペンドすなわち付加し、カレント事象記録データベースに記憶する。最も順位の高い事象記録からの結果を承認するためには、工程番号７８において、カレント事象記録に対して必要な修復情報を追加し、知識支援装置に送る。すると、知識支援装置は、カレント事象記録を確認済事象記録データベース２６に記憶して将来の事例に用いるべきか否かを判断する。
【００２１】
インテグレータ２４用のユーザ・インタフェイス画面の一例８０を図６に示す。ユーザ・インタフェイス画面８０は、イメージング機械１６についてのサイト特有情報を表示している。また、各々の選択された分析及び診断ツール２０ごとの様々なツール勧告が、勧告の処置方法が機能不全、故障状態または機能不全の発端の症候を修正するかについての信頼性を示す信頼性値と共に表示されている。この情報を統合するために、ツールの診断出力は、１タプル（tuple ）、または好ましくは２タプルの形態を有している。具体的には、症候を特定の機能不全状態に分類するツールの勧告（すなわち、特定の現場交換可能なユニット、ＦＲＵ）は１タプルであり、他方、特定の勧告に割り当てられている信頼性の値は２タプルである。次いで、この情報を用いて、確認済事象記録データベース内の確認済事象記録と突き合わせる。一例を表１に示す。この例では、ＥＬＳＩ及びＩＤＩＡが分析及び診断ツールである。
【００２２】
【表１】
0004361634.tif 000002
【００２３】
ユーザ・インタフェイス画面８０はまた、診断及び分析ツールの各々に対してツールの重みを割り当てるための区画を含んでいる。前述のように、重みは、カレント事象記録を解決するに際してサービス・エンジニアが当該のツールに対して有している信頼性を表すものである。一般的には、重みを選択するための３つの選択肢が存在する。第１の選択肢は、それぞれのツールの過去の履歴に基づく既定の重みを割り当てるものである。この選択肢の場合には、ツールは最初は１．０等の同等の重みを割り当てられているが、インテグレータがより頻繁に用いられるにつれて重みが変化する。第２の選択肢は、サービス・エンジニアが重みを指定するものである。この場合には、サービス・エンジニアが、経験に基づいてツールに対して重み（ｗtk、ここで、ｋはカレント事象記録におけるツールの番号であり、ｔk はツールｔ1 ，ｔ2 ，ｔ3 等である）を指定する。これは、現在対処している事例に類似した事例についてのサービス・エンジニアの予備知識を活用して、カレント事象記録の分析に組み入れ得るようにするために行われる。例えば、サービス・エンジニアが、ある条件の下では特定のツールがよりよい診断能力を有していると判断すれば、このツールの出力はより重く重み付けされる。第３の選択肢は、同等の重みを割り当てるまたは重みを割り当てないものである。これは、インテグレータもサービス・エンジニアも、カレント事象記録に対するツールの能力の間の差別化を行うことができない場合に行われる。
【００２４】
重みが割り当てられた後に、確認済事象記録データベース２６内でカレント事象記録に最も近接してマッチングしている確認済事象記録の検索が開始される。本発明では、事例ベース推論アルゴリズムを用いて、カレントの状況（すなわち、カレント事象記録）に類似した属性を有している事例（すなわち、確認済事象記録）を見出す。好ましくは、これは、３タプルの検索文字列を用いた検索手順を用いることにより行われる。例えば、３タプルの検索文字列は、カレント事象記録からの（ツール，ＦＲＵ，順位）、（ツール，アーティファクト，順位）または（ツール，サブシステム，順位）のいずれかである。これら３種類のタプルにおける順位とは、特定のツールによってＦＲＵ、アーティファクトまたはサブシステムに対して与えられる順位のことである。個々のツール出力は、個々のツールのすべてによって信頼性の降順で順位付けされている。以下の節に記載するように、ツール出力がＦＲＵレベルにあり、各々のツール出力がツールによって信頼性レベルを割り当てられていることが好ましい。
【００２５】
本発明では、検索文字列は、３タプルに限定されているわけではなく、個々のツールの特性に応じて他の強化方法が可能である。例えば、エラー・ログ類似性インデクス・ツールの場合には、信頼性レベルの文字を用いて、確認済事象記録のエラー・ログ類似性インデクス・ツールの出力とカレント事象記録のエラー・ログ類似性インデクス・ツールの出力との間のマッチングを確認する。傾向分析ツールの場合には、３タプルは（ツール，文字列，期間）で構成されている。
【００２６】
確認済事象記録データベース２６は、カレント事象記録の３タプルを用いて検索され、最もよくマッチングしているものを見出す。本発明では、個々のツールそれぞれのツール出力のすべてに対してマッチング百分率が割り当てられる。マッチング百分率は、ある特定の確認済事象記録においてマッチングしたフィールドの数に基づくものである。次いで、このマッチング百分率を用いて、マッチング百分率の降順で確認済事象記録を順位付けする。既定では、１０個の最も近くマッチングした確認済事象記録のリストが得られる。しかしながら、サービス・エンジニアは、最も近くマッチングしている確認済事象記録の数を所望に応じて指定する柔軟性を有している。
【００２７】
文字列、数字等をマッチングさせるために実現されている手法には多くのものがある。しかしながら、いかなる検索方式であっても、そのデータベースによって制限される。例えば、本発明の諸側面を考慮すると、データベースが可能なシナリオのすべてを網羅するのに十分なだけ包括的なものでなければ、または個々のツールのツール出力が同じ種類の故障について確認済事象記録とカレントの記録とで同一にならなければ、結果として得られる勧告の精度が制限される。
【００２８】
これらの問題は、従来のリレーショナル・データベースにおいて広く見られる問題である。従来のリレーショナル・データベースは、一連のｎ次元のリレーション（関係）を含んでおり、これらのリレーションをテーブルとして概念化している。これらのテーブルの各列は、フィールドまたは属性に対応しており、ドメインと呼ばれている。各々のドメインは、適当なドメイン・ベースまたは全体集合（universal set ）に基づいて定義されている。各行は、リレーションの要素であり、レコードに対応しており、タプルと呼ばれる。従来のリレーショナル・データベースは、パースされた（parsed）データ・セットまたは不完全な情報を取り扱うことができないという事実によって制限されている。従来のリレーショナル・データベース・モデルは、厳密に等価である要素をまとめてグループ化する各々のドメイン全体集合に基づいて定義されている明確な等価関係を提供するものである。従来のデータベースでは、この関係によって作成される等価クラスは単純に、全体集合の単集合（singleton ）である。従って、カレント事象記録と確認済事象記録との間のマッチングの結果は、真か偽かのいずれかとなる。このアプローチでは、カレント事象記録と確認済事象記録との間の「近い」マッチングを定義することは許されない。
【００２９】
この問題を克服するために、本発明は、確認済事象記録データベース２６用にファジィ・リレーショナル・データベースを用いる。従来のリレーショナル・データベースに対するファジィ・リレーショナル・データベースの長所は、単集合ばかりでなく、ファジィな類似関係に一般化されるような関係を許すことである。これにより、柔軟性が得られ、また、行同士の間及び列同士の間の部分的なマッチングが可能になる。これは、確認済事象記録データベース２６に存在している事象記録と同一ではない事象記録を突き合わせる際に有用である。表２は、従来のリレーショナル・データベース及びファジィ・リレーショナル・データベースの簡単な実例を示している。
【００３０】
【表２】
0004361634.tif 000003
【００３１】
事象記録データベース２６内の各々の確認済事象記録について、インテグレータ２４は、ツールの各々に対して割り当てられた重みに従ってカレント事象記録に対するマッチング百分率を決定する。マッチング百分率は、個々のツールからのすべてのツール出力について決定される。マッチング百分率は、この特定の確認済事象記録においてマッチングしたフィールドの数に基づくものである。本発明では、ファジィ関係行列を用いて、カレント事象記録におけるツール出力の順位と確認済事象記録におけるツール出力の順位とを突き合わせる。ツール出力の突き合わせのためのファジィ関係行列についての方程式は、以下の通りである。
【００３２】
ｔi ＝min（ｗn,n −ｗm,m ）
−［abs（m−n）＊abs（ｗm,m −ｗn,n ）／max（m，n）］＊１００
ここで、ｎはカレント事象記録におけるツール出力の順位であり、ｍは確認済事象記録におけるツール出力の順位であり、ｗはファジィ関係行列であり、ｗn,n はｎ番目の行及びｎ番目の列における要素であり、ｔi は単一のツール出力のマッチング百分率であり、ｉは各々のツール内での個々のツール順位である。上の式では、ｗm,n についての項が存在していないことに留意されたい。これは、ツールの勧告に関連する信頼性の値を与えないようなツールに合わせて作成しているためである。この場合には、１番目の順位の出力と２番目の順位の出力との間に区別が設けられない。従って、２つの事象記録を比較するときには、唯一の正しい解は、マッチングが見出されたときの解であり、異なる事象記録の間のマッチングがないことに関する「確信」は存在していない。ファジィ関係行列は、カレント事象記録の個々のツールの出力を順位付けすることを可能にする。
【００３３】
ファジィ関係行列は、重み付け行列（すなわち、各ｗを算出して得られる行列）についての対角要素を用いることにより決定される。例えば、対角の各要素が以下の通りであるとする。
ｗ1,1 ＝１；  ｗ2,2 ＝０．７５；  ｗ3,3 ＝０．６；
ｗ4,4 ＝０．５；  ｗ5,5 ＝０．４５
これは、カレント事象記録からのツール出力が、確認済事象記録からのツール出力と比較され、且つこの特定のツールについての各ツール出力が両方とも１位に順位付けされている場合、１００％のマッチングが存在していることを意味する。他方、ツール出力が両方とも５位に順位付けされている場合は、マッチング百分率は４５％にとどまる。これは、１位対１位のマッチング（すなわち、完全なマッチング）と５位対５位のマッチングとの間に差別を設けるために行われる。従って、この場合についての完全なファジィ関係行列は、以下のように定義される。
【００３４】
【数１】
0004361634.tif 000004
【００３５】
このファジィ関係行列は、５つの列及び５つの行しか有しておらず、これは、５位よりも大きな個々のツール出力の順位は、有意味の情報を何ら与えず、分析においては考慮に入れられないということを意味している。このファジィ関係行列はまた、以下のように書くこともできる。
【００３６】
【数２】
0004361634.tif 000005
【００３７】
このファジィ関係行列は、カレント事象記録のツール予測と確認済事象記録のツール予測との間に完全なマッチングが存在しているときに最大のマッチング値を与える。
個々のツール出力の百分率（ｔi ）を組み合わせると、ツール・マッチング百分率（Ｔi ）が得られ、これは、以下のように定義される。
【００３８】
Ｔi ＝（ｔ1 ＋ｔ2 ＋…＋ｔk ）／Ｎf
ここで、ｔk はカレント事象記録についてのｉ番目のツールのｋ番目のツール出力であり、Ｎf はあるツールについての正規化ファクタであり、以下のように定義される。
Ｎf ＝ｗ1,1 ＋ｗ2,2 ＋…＋ｗk,k
ここで、［ＦＲＵ1 ，ＦＲＵ4 ，アーティファクトA ，ＦＲＵ8 ，ＦＲＵ2 ］というツール出力を有するカレント事象記録に適用される上述のようなファジィ関係行列（Ｗm,n ）の実例について述べる。特定の確認済事象記録が、カレント事象記録のツール出力と同一のものである［ＦＲＵ1 ，ＦＲＵ4 ，アーティファクトA ，ＦＲＵ8 ，ＦＲＵ2 ］というツール出力を有しているとすると、この特定の事例についてのマッチング百分率は以下のようになる。
【００３９】
ｗ1,1 ＝１；  ｗ2,2 ＝０．７５；  ｗ3,3 ＝０．６；
ｗ4,4 ＝０．５；  ｗ5,5 ＝０．４５
ここから、３３０％の合計マッチング百分率が得られる。従って、正規化ファクタ（Ｎf ＝３．３）を用いて、各々のツールについてすべてのマッチング百分率を１００％にスケーリングする。異なるツール・マッチング百分率は平均し、カレント事象記録と確認済事象記録との間のマッチング百分率を算出する。この特定の確認済事象記録に関するカレント事象記録のマッチング百分率は、以下のようにして算出される。
【００４０】
【数３】
0004361634.tif 000006
【００４１】
ここで、ｋはカレント事象記録におけるツールの数であり、Ｍl はｌ番目の確認済事象記録に関するカレント事象記録のマッチング百分率であり、Ｔn は各々のツールについてのツール・マッチング百分率である。この過程を他の確認済事象記録についても繰り返して、最も近くマッチングしている事象記録を順位付けする。
【００４２】
本発明は、上述のようなファジィ関係行列に限定されているわけではなく、分析及び診断ツール２０の各々についてのツール出力を差別化する観点から他の改変も可能である。例えば、エラー・ログ類似性インデクス・ツールは、マッチングに際しての信頼性レベルを与え、これは、ファジィ関係行列に対してもう１つの次元を付け加える。カレント事象記録において信頼性ファクタ（Ｃ1 ）を有しているエラー・ログ類似性インデクス・ツールの出力が、確認済事象記録において信頼性ファクタ（Ｃ2 ）を有しているエラー・ログ類似性インデクス・ツールの出力と比較されるときには、幾つかの工程を踏む。先ず、カレント事象記録の信頼性ファクタ（Ｃ1 ）と確認済事象記録の信頼性ファクタ（Ｃ2 ）とを比較する。この場合には、（Ｃ1 ，Ｃ2 ）のうちより高い信頼性ファクタをファジィ・メンバシップ関数において用いて、どのファジィ関係行列（Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 ）を用いるべきか、また、どの程度まで用いるべきかを決定する。マッチング百分率は、以下のようにして算出される。
【００４３】
ｔi ＝（ｄhigh＊Ｗ１(m,n) ＋ｄmedium＊Ｗ２(m,n)
＋ｄlow ＊Ｗ３(m,n) ）＊（１−abs（Ｃ１−Ｃ２））＊１００
ここで、ｔi はカレント事象記録におけるエラー・ログ類似性インデクス・ツールの第１の出力と確認済事象記録におけるエラー・ログ類似性インデクス・ツールの第１の出力との間のマッチング百分率であり、Ｗ1 ，Ｗ2 ，Ｗ3 は高（High）、中（Medium）、低（Low ）のメンバシップ関数についての関係行列であり、Ｗ1 ＝０．８＊Ｗ2 であり、Ｗ3 ＝０．６＊Ｗ1 であり、ｎはカレント事象記録におけるツール出力の順位であり、ｍは確認済事象記録におけるツール出力の順位であり、ｄhigh，ｄmedium，ｄlow は各々のメンバシップ関数が起用（fire）される度合いであり、Ｃ１，Ｃ２はカレント及び確認済の各事象記録についてのエラー・ログ類似性インデクス・ツールの出力の信頼性の値である。
【００４４】
信頼性ファクタ及び順位付け行列がどのように組み合わされるかを示す実例を図７に掲げる。一旦、重み付け行列が前述のようにして算出されたら、カレント事象記録のツール出力の順位付けを確認済事象記録のツール出力の対応する順位付けと突き合わせる。次いで、ファジィ・メンバシップ関数を用いて乗算ファクタを算出する。これは、ツール出力に関連する信頼性を用いることにより決定される。
【００４５】
一旦、確認済事象記録データベース２６内の各々の確認済事象記録に対して百分率が割り当てられたら、インテグレータ２４は、カレント事象記録に対する確認済事象記録のマッチング百分率の降順で確認済事象記録のリストを掲げる。これらの確認済事象記録についての実際の修復方法は、カレント事象記録のためのの可能な最良の解となる。確認済事象記録の実際の修復方法のリストに掲載されていないすべてのツール出力は、このリストの末尾にアペンドされている。
【００４６】
以下に、インテグレータ２４がどのようにしてカレント事象記録を融合し、確認済事象記録データベースからカレント事象記録に最も近接してマッチングしている確認済事象記録を見出すかを説明する実例を掲げる。カレント事象記録を以下の表３に掲げる。
【００４７】
【表３】
0004361634.tif 000007
【００４８】
確認済事象データベースを表４及び表５に掲げる。
【００４９】
【表４】
0004361634.tif 000008
【００５０】
【表５】
0004361634.tif 000009
【００５１】
次に、カレントの記録に対する各々の確認済事象記録についてのマッチング百分率を算出する。例えば、確認済事象記録ＩＲ３とカレント事象記録とについてのマッチング百分率は、以下の方式で決定される。エラー・ログ類似性インデクス・ツール（ＥＬＳＩ）についての値（１，ＦＲＵ  Ａ−０．８，１，ＦＲＵ  Ａ−０．７）を以下の式に代入する。
【００５２】
ｔi ＝（ｄhigh＊Ｗ１(m,n) ＋ｄmedium＊Ｗ２(m,n)
＋ｄlow ＊Ｗ３(m,n) ）＊（１−abs（Ｃ１−Ｃ２））＊１００
すると、以下のようになる。
0004361634.tif 000010
ＥＬＳＩ（１，ＦＲＵ  Ｂ−０．５，１，ＦＲＵ  Ｂ−０．５）については、
0004361634.tif 000011
従って、ＥＬＳＩについてのマッチング百分率は、（９０＋８０）／２＝８５％である。同様に、画像ベース診断ツールＩＤＩＡについてのマッチング百分率は、１００％となるので、カレント事象記録に対する確認済事象記録ＩＲ３についてのマッチング百分率は９２．５％となる。カレント事象記録に対する確認済事象記録ＩＲ１〜ＩＲ４のすべてについてのマッチング百分率を表６に掲げる。
【００５３】
【表６】
0004361634.tif 000012
【００５４】
次いで、インテグレータによって、最良の確認済事象記録（すなわち、ＩＲ３、ＩＲ２、ＩＲ１）についての実際の修復方法が取得されると共にイメージング機械を診断する勧告の最終的リストとして提供される。これら実際の修復方法を表７に掲げる。
【００５５】
【表７】
0004361634.tif 000013
【００５６】
従って、本発明によれば、前述した目標、利点及び課題を十分に満たす複数の診断関連情報を統合するシステム及び方法が提供されたことが明らかである。本発明を幾つかの実施例を参照して記載したが、当業者には、本発明の範囲から逸脱することなく変形及び改変を行い得ることが理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従ってイメージング機械の診断に用いられる情報を統合するシステムのブロック図である。
【図２】本発明に従って図１に示すイメージング機械から作成される各形式の診断用ファイルの概略図である。
【図３】図１に示す診断ルータによって実行される工程を示す流れ図である。
【図４】診断ルータによって作成されカレント事象記録の一例を示す図である。
【図５】図１に示すインテグレータによって実行される工程を示す流れ図である。
【図６】インテグレータ用のユーザ・インタフェイス画面の一例を示す図である。
【図７】本発明に従って信頼性ファクタ用のファジィ・メンバシップ関数を順位付け行列と組み合わせる一例を示す図である。
【符号の説明】
１０    診断情報統合システム
１２    診断ルータ
１４    診断用ファイル
１６    機械
１８    サイト特有データベース
２０    分析及び診断ツール
２２    カレント事象記録データベース
２４    インテグレータ
２６    確認済事象記録データベース
２８    エラー・ログ
３０    機械の動作パラメータ
３２    臨床画像ファイル
３４    画質試験
３６    波形データ
３８    ファントム試験
４０    ファントム画像
５４    カレント事象記録
５６    サイト特有情報
５８    診断用ファイル、ツール及びツール出力
８０    ユーザ・インタフェイス画面
【図１】
0004361634.tif 000014
【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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