現在の事例の特性に対する値を決定するステップ、前記決定した値に基づいて、前記現在の事例が特別な事例であるかを決定するステップ、前記現在の事例が前記特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信するステップ、及び前記ユーザが前記現在の事例は前記特別な事例であると確認する場合、前記現在の事象を、事例の編集物を含んでいるデータベースに保存するステップを有する方法。前記現在の事例の追加を反映するために前記データベースを更新するステップをさらに有する請求項1に記載の方法。前記現在の事例を保存するステップは、前記現在の事例の計算した値及び前記現在の事例の患者情報を保存するステップを含んでいる、請求項1に記載の方法。前記現在の事例は、個別のデータベースに記憶される医用画像を含み、前記医用画像は、前記計算した値及び前記患者情報の一方に基づいて、前記個別のデータベースから検索される、請求項3に記載の方法。前記現在の事例の特性を選択するステップであり、前記選択は、医用画像の形態学及び非形態学的特性の一方を含んでいる選択するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。前記現在の事例の計算した値及び患者情報に基づいて、前記事例の編集物から少なくとも1つの事例を検索するステップをさらに有する請求項1に記載の方法。前記更新するステップは、現在の事例の値を反映するために、前記事例の編集物の統計値を更新するステップ、及び機械学習法を適用するステップの一方を含む請求項2に記載の方法。前記現在の事例が前記特別な事例であるかを決定する前記ステップはさらに、前記決定した値の統計的基準を解析するステップ、前記データベースにある前記事例の編集物の統計的基準を解析するステップ、並びに機械学習法を前記現在の事例及び前記事例の編集物に適用するステップの1つを含む、請求項1に記載の方法。前記選択した特性が医用画像における病変の形状であるとき、前記病変の表面にある各ボクセルから前記病変の中心までの距離を計算するステップをさらに有する請求項5に記載の方法。事例の編集物を記憶しているメモリ、並びに現在の事例の特性に対する値を決定する、及び前記決定した値に基づいて、前記現在の事例が特別な事例であるかを決定する処理装置を有するシステムにおいて、前記処理装置はさらに、前記現在の事例が前記特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信し、及びユーザが前記現在の事例は前記特別な事例であると確認する場合、前記現在の事例を前記メモリに保存するシステム。前記処理装置はさらに、前記現在の事例の追加を反映するために、前記メモリを更新する請求項10に記載のシステム。前記現在の事例を保存するステップは、前記現在の事例の計算した値及び前記現在の事例に対する患者情報を保存するステップを含んでいる請求項10に記載のシステム。複数の医用画像を記憶する他のメモリをさらに有する請求項12に記載のシステムにおいて、前記現在の事例は、前記他のメモリに記憶される1つの医用画像を含み、前記医用画像は、前記計算した値及び患者情報の一方に基づいて、前記他のメモリから検索されるシステム。前記他のメモリは、放射線情報システム、病院情報システム及び医用画像管理システムの1つを有する、請求項13に記載のシステム。前記処理装置はさらに、前記現在の事例の特性の選択を受信し、前記選択は、医用画像の形態学的及び非形態学的特性の一方を含んでいる請求項10に記載のシステム。前記処理装置はさらに、前記現在の事例の前記計算した値に基づいて、前記事例の編集物から少なくとも1つの事例を検索する請求項10記載のシステム。前記更新するステップは、前記現在の事例の値を反映するために、前記事例の編集物の統計値を更新するステップ、及び機械学習法を適用するステップの一方を含んでいる請求項11に記載のシステム。前記処理装置は、前記現在の事例が前記特別な事例であるかを決定するとき、前記決定した値の統計的基準を解析するステップ、前記データベースにある前記事例の編集物の統計的基準を解析するステップ、及び機械学習法を前記現在の事例及び前記事例の編集物に適用するステップの1つを行う請求項10に記載のシステム。前記処理装置は、前記選択した特性が医用画像における病変の形状であるとき、前記病変の表面にある各ボクセルから前記病変の中心までの距離を計算する、並びに前記処理装置はさらに、前記選択した特性が病変の造影特性であるとき、前記病変の境界を見つけ、前記病変の内側にある不均一領域を特定することにより、前記病変の辺縁を計算する請求項15に記載のシステム。処理装置により実施可能である命令の組を記憶する一時的ではないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体において、前記命令の組は、現在の事例の特性に対する値を決定する、前記決定した値に基づいて、前記現在の事例が特別な事例であるかを決定する、前記現在の事例が前記特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信する、及び前記ユーザが前記事例は前記特別な事例であると確認する場合、前記現在の事例を、事例の編集物を含んでいるデータベースに保存するように動作可能である一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。事例ベース推論CBRに基づく臨床的決定支援CDS法は、問題になっている事例に類似する以前に診断又は治療した事例を示すことにより、臨床医の意思決定を助ける。CBRに基づくCDSシステムは、臨床医が自分自身の過去の経験を上回る過去の事例の組にアクセスすることを可能にする。乳がんの診断にとって、それは可能性がある疑わしい病変の診断の解釈を助け、不必要な生検及び処置の遅れを減らすことができる。しかしながら、乳がんに対するCBDに基づくCDSには、かなりの研究課題が残っている。現在の事例の特性に対する値を決定する、決定した値に基づいて、現在の事例が特別な事例であるか決定する、前記現在の事例が特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信する、及び前記ユーザが前記現在の事例は特別な事例であると確認する場合、事例の編集物を含んでいるデータベースに前記現在の事例を保存する、方法を有する。事例の編集物を記憶するメモリ、並びに事例の特性に対する値を決定する、及び決定した値に基づいて前記現在の事例が特別な事例であるかを決定する処理装置を持つシステムであり、前記処理装置はさらに、前記現在の事例が特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信する、及びユーザが前記現在の事例は特別な事例であると確認する場合、前記現在の事例をメモリに保存することを有する。一時的ではないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、処理装置により実施可能である命令の組を記憶している。これら命令の組は、現在の事例の特性に対する値を決定する、前記決定した値に基づいて前記現在の事例が特別な事例であるかを決定する、前記現在の事例が特別な事例であることを確認するユーザからの入力を受信する、及びユーザが前記現在の事例は特別な事例であると確認する場合、事例の編集物を含んでいるデータベースに前記現在の事例を保存する、ように動作する。例示的な実施例は、以下の説明及び添付の図面を参照してさらに理解され、ここで同様の要素は同じ参照番号を用いて言及されている。これら例示的な実施例は、臨床的決定支援システム及び方法のためのコンテキスト依存データのフィルタリングに関する。特に、これら実施例は、ユーザがシステムと対話して最適なデータのみをユーザに与えるコンテキストに基づいて患者データをフィルタリングするためのシステム及び方法を提供している。これら例示的な実施例が乳がんを患っている患者に関して説明されていたとしても、本発明の例示的な実施例のシステム及び方法が如何なる医療環境、例えば心臓情報科学及び疾病管理に用いられることは当業者により理解されるだろう。図1に示されるように、システム100は、通信ネットワーク、例えば有線/ワイヤレスLAN/WAN、イントラネット、インターネット、GPRS、モバイルネットワーク等を介して複数のユーザ装置104-108に接続される処理装置102を有する。この処理装置102は、図1に示されるように、各々の新しい事例に対し計算を行う評価マネージャ114と、この新しい事例が特別な事例であるかを決定し、新しい事例が特別な事例である場合、ユーザ例えば医師、管理者にこの事例を記憶するための推薦を供給する決定マネージャ116とを有するサーバである。前記ユーザ装置104-108は、処理装置102に接続し、処理装置102と通信する如何なる有線又はワイヤレスのコンピュータ装置、例えばポータブルコンピュータ装置、PDA、ラップトップコンピュータ、タブレット、ノートブック等でもよい。ユーザ装置104-108は、処理した情報をユーザに表示するため及びユーザが処理装置102に情報を入力することを可能にするためのユーザインタフェースを含んでもよい。例えば、このユーザインタフェースは、ディスプレイ上においてユーザに表示される及び入力装置により情報が入力されることを可能にするGUIでもよい。システム100が如何なる数のユーザインタフェース104-108を含んでもよいことは当業者により理解されるだろう。記憶装置128は、予め保存した過去の事例からなるデータベース112を有する。以下により詳細に説明されるように、このデータベース112は、新しい及び過去の事例を例えば、その事例がよくあることか又は基準から外れているか解析する必要があるデータベース112にある全ての事例の情報例えば平均、標準偏差、尖度及び他の定量的情報等を含む統計情報を含む。これらの値は、前記データベースにある全ての事例に対し前記評価マネージャ114により行われる計算に基づいている。データベース112は、このデータベース112に保存される1つの事例を持っている、全ての患者に対する記録110も含んでいる。ある事例に計算を行うために、評価マネージャ114は、記憶装置128に記憶されるアルゴリズム118を使用する。データベースの動的成長を可能にするために、データベース112はさらに他の情報システム、例えば医療機関の放射線情報システムRIS、病院情報システムHIS及び医用画像管理システムPACSにも接続される。前記システム100は、如何なる事例ベース検索又はCDSシステムに組み込まれてもよい。以下のことは、乳がんに特有であるシステム100の機能の一例を提供する。しかしながら、上述したように、当業者は、ここでシステム100に対して述べた機能が乳がんの評価に限定されないことを理解するだろう。ここで述べられる機能は、他の病状、例えば他の種類のがん、心臓血管疾患、整形外科の問題、卒中、外傷等にも応用可能である。乳がんの例に戻り、乳房病変の形態学的記述の定性的特性の大部分は、この病変の形状、縁及び内部造影に関し計算される。図2に示されるように、病変の形状は、円形202、楕円形204、分葉形206及び不整形208を含む。縁は、滑らか、棘状及び不整形の形状を含む。棘状又は不整形の縁及び形状を持つ病変は、悪性病変である傾向がある。図3に見られるように、一般的な病変の内部造影は、均一型302、不均一型304、辺縁造影306及び低信号隔壁構造308を含む。病変にあるボクセルの強度が異なり、造影が非一様である場合、この造影はより不均一型304である傾向がある。MR撮像の乳房病変の辺縁造影306は、血管新生、分布及び線維症の程度の組み合わせによるものである。これは、細胞死からなるブラックホールをもたらす。辺縁病変の白色領域が厚いほど、この病変は悪性である可能性が高い。辺縁造影の発生は、悪性病変との統計的に重要な関連性を示し、この病変の悪性度の非常に有用な標識である。低信号隔壁構造308は、造影している腫瘤において造影していない隔壁構造に言及している。これら隔壁構造は、病変の内側において黒線のように見える。特に病変が滑らかな縁又は分葉形の形状を持つとき、隔壁構造は線維腺腫に特有である。隔壁構造及び分葉形状の存在は、良性の高度の予測であることが分かる。乳房病変のこれら定性的特性の各々は、適切なスケールに基づいて定量値を割り当てられる。1つの例示的なスケールは、より悪性であることを示す定性的特性にはより高いスコアを、及びより良性の病変であることを示す定性的特性にはより低いスコアを含む。しかしながら、定性値を割り当てるために如何なる適切なスケールが使用されてもよい。定性値を割り当てるために評価マネージャにより行われる計算が以下により詳細に説明される。図4は、新しい事例が処理装置102に与えられるとき、この処理装置102により実行される例示的な処理を示す。ステップ400において、前記処理装置は、図2及び図3を参照して上述した病変の特性に対する値を計算する。これらの値に基づいて、処理装置は、ステップ402において、現在の事例が特別な事例すなわち今後の診断にとって有益となる事例であるか決定する。現在の事例が特別な特性を持たない場合、決定マネージャ116は如何なる推薦もユーザに行わないステップ412。しかしながら、処理装置が現在の事例は特別な事例であると決定する場合、ステップ404において、決定マネージャ116は現在の事例をデータベース112に保存することを推薦する。例えば、ユーザ装置104-108は、例えば推薦が処理装置102からユーザ装置104-108に送られ、これらユーザ装置104-108の表示スクリーン上に表示されるアプリケーションのユーザインタフェース上において前記推薦がユーザに示されるように、処理装置102と対話するアプリケーション又はプログラムを含む。現在の事例をデータベース112に保存する決定はユーザの役目であるステップ406。ユーザ装置104-108に示されるユーザインタフェースを介して、ユーザは前記事例をデータベース112に保存する又は保存しない選択を入力する。ユーザが現在の事例をデータベースに保存することを望まない場合、データベース112に変更は行われないステップ414。ユーザが現在の事例を保存すると決定する場合、その事例は、今後の検索のためにデータベース112に加えられステップ408、このデータベース112は新しい事例の追加を反映するために更新されるステップ410。1つの事例がデータベース112に加えられるとき、病変の画像及び計算値の両方が加えられる。加えて、この事例の他の識別データ、例えば患者ID、性別、年齢、来院日、家族歴、病歴、共存疾患、診断、施した処置等がデータベース112に加えられてもよい。後でこの事例を検索するのに使用される如何なる情報もデータベース112に加えられてもよい。さらに、データベースの更新は、新しい事例をデータベース112に追加した結果として、例えば統計パラメタのようなデータベースと関連付けられるパラメタの何れか又は全てに対する人工の神経ネットワークのような、再計算又は機械学習法の再適用も含む。決定マネージャ116は、特別な事例を決定するための一般的基準を使用しても又は特定のユーザ例えば医師に基づく個別化した基準を使用してもよいことにも注目すべきである。特に、個々のユーザは、ある事例がデータベース112に含めたいとユーザが望んでいる特別な事例であるかを決定するためのユーザ自身の基準を持ってもよい。このような状況において、ユーザは、決定マネージャ116と同一とみなしてもよいし又はユーザが重要であると分かる定性的及び/又は定量的特性を決定マネージャ116への基準に与えてもよい。決定マネージャ116が新しい事例においてこれらの特性を特定するとき、決定マネージャ116は、上記ステップ404で述べたように、ユーザに推薦を行う。しかしながら、決定マネージャ116は、データベース112に含まれるべき特別な事例を特定するために、幾人のユーザにより使用されてもよい一般化した基準例えば統計的基準、分類基準等を含んでもよい。統計的基準の一例は、プリセットした値よりも大きな辺縁の厚さの平均でもよい。しかしながら、当業者はさらに多くの統計的基準の例、及び使用される機械学習法の他の形式が存在していることを理解している。加えて、ユーザは、個別化したデータベース112を持っても又は一般的なデータベース112を使用してもよい。例えば、ユーザが今後の診断に役立つ特別であると特定した事例を見ることだけに関心があるとユーザが決めてもよい。このような状況において、システム100は、ユーザにより事例を単に追加される、ユーザと同一とみなされる個別化したデータベース112を含んでもよい。個別化したデータベース112は、最初のユーザにより加えられた他のユーザの事例を含んでもよい。つまり、決定マネージャ116は、特定のユーザに関心があるもう1人のユーザの事例を特定し、その事例を個別化したデータベース112に加えるオプションをユーザに与えてもよい。一般的なデータベース112の場合、ユーザはシステム100の全てのユーザにより検索される事例を加えている。評価マネージャ114により新しい事例に行われる例示的な計算が説明される。以下に与えられる例示的な計算は、形態学的特徴に基づいている。しかしながら、非画像に基づく特徴を用いて、同様の計算が行われてもよいことを理解すべきである。特に、関心のある特徴は、遺伝的性質、家族歴、疫学等のような非形態学的特徴を含む、放射線技師が重要だと思う如何なる特徴を含んでもよい。例示的な計算を与えるために、形態学的特徴が選択される。新しい事例が処理装置102に与えられるとき、病変の形状が決定される。分葉形形状を他の形状と区別するために、評価マネージャ114は、病変の表面にある各ボクセルから、その病変の中心までの距離を計算する。計算した距離半径に基づいて、配列が生じる。他の特徴は、ここでは説明しないが、この配列に基づいて計算される。図5及び図6に見られるように、楕円形の病変の半径は、この楕円形の病変は、分葉形形状の病変ほどの分葉を持っていないので、分葉形の病変の半径よりも小さい分散を持つ。評価マネージャ114は次いで、前記配列の半径の極大及び極小を決定する。図5及び6に見られるように、分葉形の病変の極大の総数は、楕円形形状の病変の極大の総数よりも多い。さらに、不整形形状の病変の極大の総数が分葉形形状の病変の極大の総数とほぼ同じであっても、分葉形形状の病変の極大及び極小の分散は、不整形形状の病変の極大及び極小の分散よりも小さいだろう。これらの特徴は、病変の大きさと無関係である。図7は、乳がんの病変の事例において、処理装置102に与えられる、各々の新しい事例に対し計算された異なる特徴の例を示している。病変の形状及び上述した特性が決定した後、評価マネージャ114は、現在の事例における病変の造影を特徴付ける。この特徴付けのための例示的な簡単化アルゴリズムが図8に示される。辺縁造影及び低信号隔壁構造を特徴付けるために、評価マネージャ114は最初に、病変の境界を見つけ、この病変の内側にある不均一領域暗い領域を特定する。白色領域と黒色領域とを区別するために、反復法がしきい値を見つけるのに使用される。次に、死細胞のブラックホールとして示される最大の分離した不均一領域が見つけられる。次いで、この黒色領域の境界が見つけられる。辺縁は、前記最大の黒色領域を引いた全ての病変であり、これは病変の白色領域として示される。この処理中、図7に挙げられる特徴が計算される。辺縁又は隔壁比は、辺縁造影と低信号隔壁構造とを区別するのに使用される。均一又は不均一で始まる特徴は、均一領域と不均一領域とを区別するのに使用される。図9は、辺縁造影を用いた2つの病変の画像処理の結果を示す。左の列は、元の画像902及び906を示す。真ん中の列は、内部のブラックホールを見つけた後の画像903及び907を示し、辺縁は病変内部にある白色領域である。右の列の画像904及び908は、ブラックホールの境界を示すグレー色の縁と、病変の境界を示す白色の縁を持つ。もう1つの実施例において、新しく与えられる事例の特徴の自動計算中、処理装置102は、現在の事例に類似の特別な特性を持つ過去の事例を検索することができる。上述したように、事例をデータベース112に保存する理由の1つは、新しい診断を助けるために、ユーザが後でその事例を検索するからである。従って、新規事例が与えられ、その事例の値が計算されるとき、同様の値を持つ1つ以上の保存した事例が検索される。保存した事例に対する記憶した他の特定する情報例えば性別、年齢等は、医師により検索した事例の間を区別するのに用いられてもよい。例えば、システム100が6個の同様な事例を検索した場合、医師は、40歳以上の女性の事例を見ることだけを望んでもよい。この検索は、記憶装置128に接続される又は含まれるRIS120、HIS122及びPACS124の少なくとも1つから行われることができる。当業者は、上述した例示的な実施例が、個別のソフトウェアモジュール、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等として含んでいるあらゆる方法で実施されてもよいことを理解している。例えば、評価マネージャ114及び決定マネージャ116は、コンパイルされるとき、処理装置において実施されるコードのラインを含むプログラムでもよい。これらプログラムは、一時的ではないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に組み込まれてもよい。請求項は、PCT規則6.2bに従って参照符号/番号を含んでいることに注意されたい。しかしながら、本請求項は、これら参照符号/番号に対応する例示的な実施例に限定されると考えるべきではない。本開示の精神又は範囲から外れることなく、前記開示した例示的な実施例及び方法、並びに代替案に対する様々な修正が行われることは当業者には明らかである。従って、本開示は、修正及び変更例が添付の請求項及びこれに同等なものの範囲内にあるならば、これら修正及び変更例にも及んでいることを意図している。