【手続補正書】
【提出日】令和2年11月12日(2020.11.12)
【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】
ワークステーションディスプレイ及び１つ又は複数のワークステーションユーザ入力デバイスを備える医療ワークステーションと、
コントローラディスプレイ及び１つ又は複数のコントローラユーザ入力デバイスを備える医療撮像デバイスコントローラであって、医療画像を取得するように医療撮像デバイスを制御するために接続された、医療撮像デバイスコントローラと、
１つ又は複数の電子プロセッサであって、
アーカイブに記憶された医療画像を表示し、放射線科検査報告のエントリを受信し、画質レーティングユーザダイアログを表示し、且つ前記画質レーティングユーザダイアログを介して、前記医療ワークステーションに表示された医療画像に対する画質レーティングを受信する、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提供するように、前記医療ワークステーションを動作させることと、
撮像検査セッションを行うように前記医療撮像デバイスコントローラを動作させることであって、前記撮像検査セッションが、セッション医療画像を取得するため前記医療撮像デバイスを制御するように、前記医療撮像デバイスコントローラを動作させることを有する、動作させることと、
前記撮像検査セッションを行う間に、前記医療ワークステーションに表示された前記画質レーティングユーザダイアログを介して受信された画質レーティングに基づいて、前記セッション医療画像に品質レーティングを割り当てることと、
前記撮像検査セッションを行う間に、前記セッション医療画像に割り当てられた品質レーティングを出力することとを行うようにプログラミングされた、１つ又は複数の電子プロセッサとを備える、医療撮像装置であって、
前記画質レーティングユーザダイアログが、少なくとも良好な画質レーティング及び劣った画質レーティングを含んで、ユーザ選択用に制約付き画質レーティングを提供し、
前記セッション医療画像に割り当てられた品質レーティングの前記表示は、再取得されるべき前記劣った画質レーティングが割り当てられたセッション医療画像があることを表示することを有する、医療撮像装置。
【請求項２】
前記１つ又は複数の電子プロセッサが、動作によってセッション医療画像に品質レーティングを割り当てるようにプログラムされ、前記動作が、
前記セッション医療画像を、前記医療撮像デバイスコントローラから前記医療ワークステーションに転送することと、
転送された前記セッション医療画像を、前記画質レーティングユーザダイアログと一緒に前記医療ワークステーションに表示し、前記画質レーティングユーザダイアログを介して、転送された前記セッション医療画像に対する聴覚画質レーティング及び視覚画質レーティングのうちの少なくとも１つを受信することと、
前記セッション医療画像に、前記医療ワークステーションにおける転送された前記セッション医療画像に対して受信された前記画質レーティングを割り当てることとを有する、請求項１に記載の医療撮像装置。
【請求項３】
前記１つ又は複数の電子プロセッサが、
前記アーカイブに記憶され、且つ前記画質レーティングユーザダイアログを介した受信画質レーティングを有する医療画像を使用して、機械学習を行い、入力医療画像に対する画質レーティングを予測するための訓練済み画質分類子を生成するようにプログラムされ、
前記セッション医療画像を前記訓練済み画質分類子に入力することによって、前記セッション医療画像に品質レーティングが割り当てられる、請求項１に記載の医療撮像装置。
【請求項４】
前記１つ又は複数の電子プロセッサが、
前記アーカイブに記憶された医療画像を表示している間に、前記画質レーティングユーザダイアログを表示することと、
前記画質レーティングユーザダイアログを介して、前記アーカイブに記憶され、且つ前記医療ワークステーションに表示された医療画像に対する画質レーティングを受信することとを行うようにプログラムされている、請求項３に記載の医療撮像装置。
【請求項５】
前記機械学習が、ニューラルネットワークの１つ又は複数のニューラル層の出力として画像特徴を抽出する前記ニューラルネットワークを訓練することを有する深層学習を行うことを有する、請求項３又は４に記載の医療撮像装置。
【請求項６】
前記深層学習が、手作業で特定された画像特徴には働かない、請求項５の医療撮像装置。
【請求項７】
前記深層学習が、前記ニューラルネットワークへの入力として、前記画像についてのメタデータをさらに使用し、前記画像についての前記メタデータが、
前記アーカイブに記憶された、画像モダリティ、検査理由、及び患者背景のうちの１つ又は複数を含む、請求項５又は６に記載の医療撮像装置。
【請求項８】
前記１つ又は複数の電子プロセッサが、
前記画質レーティングユーザダイアログを介した受信画質レーティングを有する前記アーカイブに、追加の医療画像が記憶されるのに従って前記訓練済み画質分類子を更新するために、前記機械学習を更新するように、さらにプログラムされている、請求項３から７のいずれか一項に記載の医療撮像装置。
【請求項９】
画像取得方法を行うように少なくとも１つのプロセッサを制御するためのソフトウェアを担う非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記画像取得方法が、
アーカイブに記憶された医療画像を表示し、放射線科検査報告のエントリを受信し、画質レーティングユーザダイアログを表示し、且つ前記画質レーティングユーザダイアログを介して、医療ワークステーションに表示された医療画像に対する画質レーティングを受信する、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を提供するように、前記医療ワークステーションを動作させるステップと、
前記アーカイブに記憶され、且つ前記画質レーティングユーザダイアログを介した受信画質レーティングを有する医療画像を使用して、機械学習を行い、入力医療画像に対する画質レーティングを予測するための訓練済み画質分類子を生成するステップとを有する、非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記画質レーティングユーザダイアログが、少なくとも良好な画質レーティング及び劣った画質レーティングを含んで、ユーザ選択用に制約付き画質レーティングを提供し、
医療画像読み込みセッションの間に、セッション医療画像に割り当てられた品質レーティングの前記表示は、再取得されるべき前記劣った画質レーティングが割り当てられたセッション医療画像があることを表示することを有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記医療画像読み込みセッションの間に、前記セッション医療画像を前記訓練済み画質分類子に入力することによって、品質レーティングが前記セッション医療画像に割り当てられる、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記画像取得方法が、
前記アーカイブに記憶された医療画像を表示している間に、前記画質レーティングユーザダイアログを表示するステップと、
前記画質レーティングユーザダイアログを介して、前記アーカイブに記憶され、且つ前記医療ワークステーションに表示された医療画像に対する聴覚画質レーティング又は視覚画質レーティングのうちの少なくとも１つを受信するステップとをさらに有する、請求項９又は１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記機械学習が、ニューラルネットワークの１つ又は複数のニューラル層の出力として画像特徴を抽出する前記ニューラルネットワークを訓練することを有する深層学習を行うことを有する、請求項９から１１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記深層学習が、手作業で特定された画像特徴には働かない、請求項１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記方法が、
前記画質レーティングユーザダイアログを介した受信画質レーティングを有する前記アーカイブに、追加の医療画像が記憶されるのに従って前記訓練済み画質分類子を更新するために、前記機械学習を更新するステップをさらに有する、請求項９から１３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記深層学習が、前記ニューラルネットワークへの入力として、前記画像についてのメタデータをさらに使用し、前記画像についての前記メタデータが、
前記アーカイブに記憶された、画像モダリティ、検査理由、及び患者背景のうちの１つ又は複数を含む、請求項１２又は１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。