コンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータに、患者から取得された医療画像データセットにアクセスさせ32、前記医療画像データセットから第1の関心領域ROIを識別させ34、前記ROIに固有の関心特徴を表す特徴データセットを抽出させ36、前記医療画像データセットから第2のROIを識別させ38、前記第2のROIの前記関心特徴の予想される振る舞いを表す参照データを備える参照データセットを抽出させ40、前記特徴データセットを前記参照データセットと比較させ44、前記比較に基づいて前記関心特徴の偏差を表す偏差メトリックを生成させ44、前記偏差メトリックの視覚表現を作成させる46命令を備えるコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体。前記命令は、前記コンピュータに、共通画像を表す画像データから前記第1および第2のROIを識別させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令は、前記コンピュータに、前記患者の解剖学的組織の第1の領域に対応するように第1のROIを識別させ、前記患者の解剖学的組織の第2の領域に対応するように第2のROIを識別させ、解剖学的組織の前記第2の領域は解剖学的組織の前記第1の領域のいかなる部分も含まない請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、形状ベースのパラメータ、サイズベースのパラメータ、質感ベースのパラメータ、および材質ベースのパラメータのうちの1つを表すように前記特徴データセットを抽出させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、前記第1のROIの解剖学的組織特徴および機能特徴のうちの1つを表すように前記特徴データセットを抽出させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、前記特徴データセットを前記参照データセットに標準化および正規化させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、異常な関心特性に対応する画像データを識別させ、正常な関心特性に対応する画像データから前記第2のROIを識別させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、色分けされたグリッドとして前記偏差メトリックの前記視覚化を表示させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、前記患者の画像にオーバーレイとして前記第1および第2のROIを表示させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。前記命令はさらに、前記コンピュータに、前記第1のROIに対応する画像データを正規化させる請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。それゆえに、臨床医学者が一目で関連情報を容易に取り入れることができるように、参照データセットに関して画像の関心領域の臨床的に導き出された特性を視覚化するための方法が必要とされている。したがって、前述の欠点を克服する画像データの局所的特徴の特性を分析して視覚化するためのシステムおよび方法を設計することが望ましいと考えられる。本発明の1つの態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、命令を含むコンピュータプログラムを格納しており、命令は、コンピュータによって実行されるとき、コンピュータに、患者から取得された医療画像データセットにアクセスさせて、医療画像データセットから第1の関心領域ROI:regionofinterestを識別させる。命令はまた、コンピュータに、ROIに固有の関心特徴を表す特徴データセットを抽出させ、医療画像データセットから第2の関心領域ROIを識別させ、関心特徴の予想される振る舞いを表す参照データを備える参照データセットを抽出させる。さらに、命令は、コンピュータに、特徴データセットを参照データセットと比較させ、比較に基づいて関心特徴の偏差を表す偏差メトリックを生成させ、偏差メトリックの視覚表現を作成させる。本発明のもう1つの態様によれば、方法は、患者から取得された画像データを備える臨床画像データセットにアクセスするステップ、臨床画像データセットから第1のROIを識別するステップ、および第1のROIに対応する画像データを備える第1のROIデータセットを定義するステップを含む。方法はまた、第1のROIデータセットから第1のROIに対応する少なくとも1つの導き出された関心特性を抽出するステップ、少なくとも1つの導き出された関心特性を表す画像データを備える特性データセットを定義するステップ、および臨床画像データセットから第2のROIを識別するステップを含む。方法はさらに、第2のROIに対応する画像データを備える第2のROIデータセットを定義するステップ、第2のROIデータセットから参照データセットを抽出するステップを含み、参照データセットは少なくとも1つの導き出された関心特性の参照データを備える。方法はまた、特性データセットを参照データセットと比較するステップ、比較から少なくとも1つの偏差メトリックを計算するステップ、および少なくとも1つの偏差メトリックの視覚化を出力するステップを含む。本発明のもう1つの態様によれば、臨床画像データを分析するためのシステムは、患者から取得された臨床画像データを格納しているデータベース、およびデータベースからデータのセットにアクセスするようプログラムされたプロセッサを含む。プロセッサはまた、データのセットからターゲットROIを識別し、患者データのセットからターゲットROIに対応する少なくとも1つの局所的特徴を抽出し、少なくとも1つの局所的特徴を表す特徴データセットを定義するようにプログラムされる。さらに、プロセッサは、データのセットから参照ROIを識別し、データのセットから参照ROIに対応する参照データセットを抽出し、少なくとも1つの局所的特徴の少なくとも1つの偏差メトリックを計算するようにプログラムされ、少なくとも1つの偏差メトリックは参照データセットからの特徴データセットの偏差を表し、プロセッサは、少なくとも1つの偏差メトリックの視覚化を出力するようにプログラムされる。システムはさらに、少なくとも1つの局所的特徴の少なくとも1つの偏差メトリックを表示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェイスGUIを含む。さまざまなその他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および図面から明らかにされることであろう。一般に、例示的なプロセッサベースのシステム10は、システム10のさまざまなルーチンおよび処理機能を実行する、中央演算処理装置CPUのような、マイクロコントローラまたはマイクロプロセッサ12を含む。たとえば、マイクロプロセッサ12は、メモリ14たとえば、パーソナルコンピュータのランダムアクセスメモリRAMまたは1つもしくは複数の大容量記憶装置16たとえば、内部または外部ハードドライブ、ソリッドステート記憶装置、CD-ROM、DVD、またはその他の記憶装置のようなコンピュータ可読記憶媒体を含む格納されているかまたは製造業者によって提供されている特定のプロセスを実施するように構成されたさまざまなオペレーティングシステム命令およびソフトウェアルーチンを実行することができる。加えて、マイクロプロセッサ12は、コンピュータベースの実施において本技法と共に提供されるデータのような、さまざまなルーチンまたはソフトウェアプログラムの入力として提供されるデータを処理する。さまざまな実施形態によれば、システム10は、以下でさらに詳細に説明されるように、患者の関心領域から取得された臨床データのセットおよび/または患者の関心領域に対応する臨床データのセット、ならびに参照臨床データのセットにアクセスする。臨床データは、例としてX線システム、超音波画像システム、コンピュータ断層撮影CT:computedtomography画像システム、磁気共鳴MR:magneticresonance画像システム、陽電子放出断層撮影PET:positronemissiontomography画像システム、および単光子放出コンピュータ断層撮影SPECT:singlephotonemissioncomputedtomography画像システムのような、さまざまなモダリティの1つまたは複数の画像システムから取得された画像データを含むことができる。臨床データはまた、図5に関して詳細に説明されるように、臨床検査に関連するデータを含むこともできる。システム10はまた、以下でさらに詳細に説明されるように、患者データおよび参照データの両方を含む、オプションのデータ収集システム22二点鎖線で示されるによって収集されたデータ、およびマイクロプロセッサ12に使用されるかまたは生成されたデータなどのデータを格納するためのオプションのデータベース18および20二点鎖線で示されるのような、1つまたは複数のデータベースも含むことができる。加えて、データ処理システム10は、オプションのデータ収集システム22から、データベース18および20から、または任意の他の適切な方法で、データを直接受信することができる。あるいは、そのようなデータは、メモリ14または大容量記憶装置16に格納されてもよいか、またはメモリ14または大容量記憶装置16によって提供されてもよいか、もしくは1つまたは複数の入力デバイス24を介してマイクロプロセッサ12に提供されてもよい。当業者であれば理解されるように、入力デバイス24は、キーボード、マウスなどのような手動の入力デバイスを含むことができる。加えて、入力デバイス24は、有線または無線イーサネット商標カード、無線ネットワークアダプタ、またはローカルエリアネットワークまたはインターネットのような任意の適切な通信ネットワークを介して他のデバイスとの通信を容易にするように構成されたさまざまなポートまたはデバイスのいずれかのようなネットワークデバイスを含むことができる。そのようなネットワークデバイスを通じて、システム10は、システム10に近くてもシステム10から離れていても、他のネットワーク化された電子システムとデータを交換し、通信することができる。ネットワークは、スイッチ、ルータ、サーバ、または他のコンピュータ、ネットワークアダプタ、通信ケーブルなどを含む、通信を容易にするさまざまなコンポーネントを含むことができることが理解されよう。1つまたは複数の格納されたルーチンに従ってデータを処理することにより取得された結果のような、マイクロプロセッサ12によって生成された結果は、メモリ14または大容量記憶装置16のような記憶装置に格納されてもよいか、追加の処理が行われてもよいか、または表示装置26および/またはプリンタ28のような1つまたは複数の出力デバイスを介してオペレータに提供されてもよい。また、表示または印刷された出力に基づいて、オペレータは、追加または代替の処理を要求することができるか、または入力デバイス24などを介して追加または代替のデータを提供することもできる。当業者であれば理解されるように、プロセッサベースのシステム10のさまざまなコンポーネント間の通信は通常、チップセット、およびシステム10のコンポーネントを電気的に接続する1つまたは複数のバスまたは相互接続を介して行われてもよい。特に、本発明の技法の特定の実施形態において、プロセッサベースのシステム10は、以下でさらに詳細に説明されるように、患者の診断を容易にするように構成されてもよい。図2を参照すると、本発明の1つの実施形態による、医療画像データセット内のターゲット臨床関心領域ROIの視覚化および分析のための技法30が説明される。本明細書において使用されるROIとは、たとえば面積または体積のような、多次元の関心領域を示す。ステップ32において、技法30は、患者から取得された医療画像データにアクセスする。医療データは、たとえばX線システム、超音波システム、CTシステム、MRシステム、PETシステム、および/またはSPECTシステムのような、任意の数のデータ収集システムを使用して患者の単一スキャン中または患者の一連のスキャン中に取得された画像データを含むことができる。技法30は、ステップ34において、医療画像データから1つまたは複数のROIを選択する。各ROIは、ROI選択、登録、分割、輪郭などの使用可能な画像操作ツールの任意の組み合わせを使用して、さまざまな実施形態に従って手動、半自動、または自動で選択されてもよい。たとえば、臨床医学者は、表示装置たとえば、図1の表示装置26上の患者の画像のROIの周囲の輪郭を描くことにより、入力デバイスたとえば、図1の入力デバイス24を使用してROIを選択することができる。もう1つの例として、ROIは、自動または半自動アルゴリズムを使用して識別されてもよい。ステップ36において、1つまたは複数の局所的特徴または関心特性が識別され、関心局所的特徴に対応するデータが各臨床ROIから抽出される。そのようなデータは、画像データに定量分析を実行することにより抽出される。局所的特徴は、臨床ROIに対応する医療画像データセットのさまざまなパラメータを表す。たとえば、所与のROIに対して、局所的特徴は、任意の数の形状ベースのパラメータたとえば、角、丸み、対称性、方向、偏心率、質量中心、境界、モーメントなど、サイズベースのパラメータたとえば、外周、面積、最大/最小半径など、および/または材質または質感ベースのパラメータたとえば、エッジ、均等性、隣接性、エッジ密度、超高密度、質感変形などを含むことができる。さらに、局所的特徴は、画像データ内に存在する任意の解剖学的特徴または機能的特徴に対応することができる。局所的特徴は、さまざまな実施形態に従って、臨床ROIから手動、半自動、または自動で抽出されてもよい。ステップ38において、データ分析プロセスの一部として、参照領域は、ユーザによって患者画像から選択される。ROIと同様に、参照領域は、手動、半自動、または自動で選択されてもよい。参照領域は、ROIが選択された患者医療画像データの同じセットからの画像データの1つまたは複数の下位部分に対応することができる。1つの実施形態によれば、参照領域およびROIは、図3に関して説明されるように、共通の画像から選択される。あるいは、参照領域は、ROIが選択された画像と同じ一連の患者スキャン中に取得された異なる画像から選択されてもよい。そのような実施形態において、参照領域は、ROIに対応する解剖学的組織と重複しない患者の解剖的領域をカバーするように選択される。すなわち、ROIおよび参照領域は、相互排他的である。いずれの実施形態においても、参照領域は、局所的特徴に対応するように選択され、各局所的特徴のベースライン情報を表す。たとえば、参照領域は、健康または正常な解剖学的組織を表すように選択されてもよい。技法30は、ステップ40において、ステップ36に関する説明と同様の方法で、参照領域から関心特徴に対応する参照データを抽出する。オプションで、ステップ42二点鎖線で示されるにおいて、ROIに対応する特徴データは、参照データに標準化されて正規化される。ステップ44において、技法30は、患者データと参照データの間の偏差を表すために1つまたは複数の偏差メトリックを計算する。偏差メトリックは、参照データに関して抽出された局所的特徴の偏差の範囲を取り込む。この分析は、抽出された局所的特徴ごとに、患者データセット内の単一のROI、または複数のROIに実行されてもよい。単一のROIの例において、ROIに対応する抽出された局所的特徴は、参照データセットと比較される。参照に基づき予測される振る舞いからの偏差の範囲が計算される。複数のROIの例において、両方のROIから抽出された局所的特徴に対応するデータは、1つまたは複数の参照データセットと比較される。たとえば、分析は、関心対象の嚢胞が参照嚢胞とは異なる材質で構成されているかどうかを判定するため、複数の関心対象の嚢胞を表すROIの抽出された局所的特徴を、多数の参照嚢胞から取得されたデータセットの対応する局所的特徴と比較することができる。任意の数の技法が、参照データセットに関して抽出された局所的特徴の偏差を表すメトリックを計算するために適用されてもよい。たとえば、1つの実施形態によれば、関心局所的特徴のzスコア偏差は、以下のように参照結果値のセットに関して計算される。Zi=xi-μn/σnここで、zはzスコアを表し、xは標準化されるべき未加工患者データを表し、μは参照データの平均を表し、σは参照データの標準偏差を表す。ステップ46において、技法30は、図3、図4、および図7に関してさらに詳細に説明されるように、抽出された局所的特徴の偏差の視覚化を出力する。ROIおよび対応する参照データを選択して、抽出された局所的特徴の偏差を視覚化する実施形態は、図3および図4に示される。図3は、1つの実施形態により、関心対象の患者から取得された画像48を示す。画像48は、たとえば図1のデータ収集システム22のような、さまざまな実施形態により任意のタイプのデータ収集システムから取得された、2次元、3次元、または4次元の画像であってもよい。ROI50は、画像48内で選択される。示されるように、ROI50は、たとえば、癌患者の治療で監視されている脳腫瘍を含む領域のような、画像の領域をハイライト表示する。あるいは、ROI50は、臨床医学者が、画像の視診に基づいて異常な解剖学的組織を含む可能性があると考える画像内の領域に対応することもできる。たとえば形状ベースのパラメータおよび/または質感ベースのパラメータのような、多数の局所的特徴がROI50に関連付けられる。参照領域52は、ROI50内に存在する局所的特徴と類似する局所的特徴を有する画像48内で選択される。一例として、参照領域52は、ROI50と類似する組織を含むこともあり、臨床医学者には正常と見受けられる局所的特徴を有する組織の領域から選択されてもよい。あるいは、参照領域52は、ROI52と類似する解剖学的組織から選択されてもよい。たとえば、ROI50および参照領域52はいずれも、図3に示されるように、脳の領域に対応する。また、図3に示されているのは、ROI50の局所的特徴と参照領域52の対応する局所的特徴との間の偏差を表す患者偏差マップ54である。マップ54内の各セル56は、ROI50の異なる局所的特徴に対応し、参照データからの局所的特徴の偏差に基づいて符号化される。1つの実施形態によれば、共通カラースケール58は、偏差が局所的特徴にわたり比較されるように、スケーリングされた値を相互に正規化するため、マップ54内の局所的特徴に適用される。したがって、参照データから大幅に外れる局所的特徴は、カラースケール58の第1の端部60に表示され、一方参照データに密接に相関する局所的特徴は、カラースケール58の第1の端部60の反対側の第2の端部62に表示される。次に図4を参照すると、複数の関心領域ROI64、66、68、70、72、74、76が画像78内で選択される、本発明の代替的実施形態が示される。一例として、ROI64~74は、気管支を表す3次元円筒形として定義され、ROI76は、患者の肺の画像で識別された小結節を表す球形として定義される。ROI64~76は、臨床医学者によって選択されてもよいか、または代替的実施形態による、自動または半自動アルゴリズムを使用して選択されてもよい。図4はまた、各ROI64~76に対応する偏差マップ82、84、86、88、90、92、94を含む結合偏差マップ80を示す。偏差マップ82~94は、参照データの対応する局所的特徴に関してそれぞれのROI64~76の局所的特徴の偏差を表す。局所的特徴の偏差は、患者から取得された気管支および小結節の局所的特徴を表す画像データを含む参照データのセットと、ROI64~76に対応する画像データとの比較に基づいて計算されてもよい。たとえば、参照データは、患者の反対側の肺の領域を表す画像データに対応してもよいか、または連続して取得された画像の重複しない解剖学的組織を表すデータに対応してもよい。あるいは、参照データは、図3の領域52と類似する画像78の領域を表すこともできる。局所的特徴の偏差は、図3に関する説明と同様の方法で、マップ82~94に表される。すなわち、それぞれの局所的特徴の偏差を各々表すマップ82~94の個々のセルは、共通のカラースケール96を使用して符号化される。カラースケール96の1つの極値98に対応するように符号化されたセルは、参照からの最小偏差を表し、一方カラースケール96のもう1つの極値100に対応するように符号化されたセルは、参照からの大幅な偏差を表す。一例として、マップ82が、患者の健康な気管支の対応する局所的特徴に関してROI64として選択された気管支の局所的特徴の偏差を表すものと仮定する。マップ82のセル102、104、106は、カラースケール96の極値100に対応するように符号化される。したがって、セル102~106は、これらのセルに関連付けられている局所的特徴が、基準母集団の対応する局所的特徴から大幅に外れていることを示す。一方、セル108、110、112は、カラースケール96の極値98に対応するように符号化される。したがって、セル108~112は、これらのセルに関連付けられている局所的特徴が、参照データと類似する値を有することを示す。偏差マップ82~94を1つの共通表示画面に結合することにより、臨床医学者は、多数のROIを素早く視覚的に識別して、さらに詳細に調べることができる。たとえば、それぞれROI66、68、74、76に対応する偏差マップ84、86、92、94は、それぞれのROIと参照データとの間の最小偏差を表す。一方、偏差マップ82、88、90は、多数の関心特徴に対するそれぞれのROI64、70、72と参照データとの間の大幅な偏差を表す。そのような偏差は、ROI64、70、72内の異常を示すこともある。図3および図4に示される実施形態は、脳および肺に関連してROIを参照して説明しているが、当業者であれば、本明細書に示される技法が、任意のタイプの解剖学的組織を分析し、視覚化できることを理解するであろう。したがって、ROIからの局所的特徴を参照データセットの対応する局所的特徴と比較することにより、画像データセット内の1つまたは複数の選択されたROIから導き出された局所的特徴を分析するための視覚的方法を提供する技法が説明される。そのような技法は、画像のROIにある種のデジタル生体検査を行う機会を臨床医学者にもたらす。当業者であれば、技法の実施形態はまた、ROIとそれぞれの参照データセットとの間の類似点および相違点を識別するために、複数の参照データセットに関して関心局所的特徴の分析に適用されてもよいことが理解されよう。たとえば、患者の脳の画像のROIの質感ベースのパラメータに対応する局所的特徴は、患者内の健康な組織の対応する局所的特徴と比較されてもよい。次いで、結果として得られる偏差マップは、患者の診断を助けるものとして使用されてもよい。図5は、所与のROIを、所与のROIに対応する1つまたは複数の臨床検査から得られた結果に関連付ける技法114を含む本発明の代替的実施形態を示す。ステップ116において、技法114は、患者から取得された画像データおよび臨床検査データを含む医療データにアクセスする。画像データは、たとえばX線システム、超音波システム、CTシステム、MRシステム、PETシステム、および/またはSPECTシステムのような、任意の数のデータ収集システムを使用して患者の単一スキャン中または患者の一連のスキャン中に取得されたデータを含むことができる。臨床検査データは、たとえば、血液検査、心拍数、痴呆等級、機能評価質問表、神経系検査、および精神状態検査のような、臨床検査の結果を表す患者固有のデータを含む。患者の医療データにアクセスした後、技法114は、第1のパス118および第2のパス120をたどって、少なくとも1つのROIおよびROIに関連付けられている臨床検査結果データセットを識別する。第1のパス118において、臨床検査結果データセットは、医療画像データで識別されたROIに基づいて識別される。具体的には、ステップ122において、ROIは、医療画像データから選択される。ROIは、さまざまな実施形態に従って、手動、半自動、または自動で選択されてもよい。ステップ124において、技法114は、選択されたROIに基づいて、臨床検査結果データセットを識別する。そのような実施形態において、事前定義されたマップは、ROIに関連付けられている臨床検査に対応する臨床検査結果を識別するために、臨床検査結果に適用されてもよい。たとえば、特定の臨床検査は、脳領域の機能特性に基づいて脳の異なる領域に対応することが知られている。したがって、ROIが患者の脳の特定の領域たとえば、頭頂葉として選択される場合、技法は、ROIのあるその領域に固有の臨床検査たとえば、臨床痴呆等級から結果を識別するために、臨床検査結果をフィルタリングすることができる。一方、第2のパス120において、ROIは、選択されたかまたは使用可能な臨床検査結果データセットに基づいて、医療画像データから識別される。ステップ126において、臨床検査結果データベースが識別され、ステップ128において、選択された臨床検査結果データベースに基づいて医療画像データに対応するROIが識別される。たとえば、ROIは、臨床検査結果データセットが関連付けられている臨床検査のタイプに概ね対応する領域として識別されてもよい。あるいは、ROIは、正常な振る舞いまたは予想される結果から大幅に外れる臨床検査結果データセット内の臨床検査結果に関連付けられている解剖学的組織の領域を表すために識別されてもよい。一例として、技法114は、他の臨床検査のいずれよりも参照から外れている患者の臨床検査結果をホット臨床検査として識別し、ROIをそのホット臨床検査に関連付けられている解剖学的組織の領域として定義することができる。ステップ130において、臨床検査結果データセットと臨床検査結果の参照データセットとの間の1つまたは複数の偏差を示す検査結果偏差マップが識別される。臨床検査結果の参照データセットは、たとえば正常または異常な振る舞いを表す検査結果、および/または既知の臨床値のような、基準母集団から取得された予想される検査結果に関連付けられている検査結果を含む。1つの実施形態によれば、検査結果偏差マップは、図1のデバイス16、18、または20のいずれかのようなデータベースまたは大容量記憶装置に格納される事前計算されたマップである。あるいは、検査結果偏差マップは、図2のステップ44に関する説明と同様の方法で、患者固有の臨床検査結果データベースと格納されている臨床検査結果参照データとの間の比較に基づいて技法114の一部として計算されてもよい。ステップ132において、技法114は、図3および図4に関する説明と同様の方法で、参照結果からの患者の臨床検査結果の偏差の視覚化を出力する。1つの実施形態によれば、視覚化は、患者の解剖学的組織の合成表現でハイライト表示された1つまたは複数のROIを含む。本明細書において説明される本発明の実施形態はまた、図6の技法134に関して説明されるように、臨床意志決定支援に使用されるデータマイニングまたは学習機械アルゴリズムによって生成される中間結果に適用されてもよい。技法134は、ステップ136において、図2のステップ32に関する説明と同様の方法で、患者から取得された医療画像データにアクセスすることにより開始する。ステップ138において、ターゲットROIまたはROIデータセットが識別される。さまざまな実施形態により、ROIは、ユーザが輪郭を描くことによってなど、手動で識別されてもよいか、アルゴリズムの意志決定ステップとのユーザ対話を通じてなど、半手動で識別されてもよいか、または自動アルゴリズムの使用を通じて自動的に識別されてもよい。たとえば、自動アルゴリズムは、疾患検出のターゲットROIを識別するために使用されてもよい。自動アルゴリズムは、ステップ140においてROIに対応する画像データを分析し、多数の中間結果を抽出する。中間結果は、たとえば特徴整復のようなステップに先行して学習アルゴリズムから導き出されたパラメータであってもよい。中間結果は、たとえば、疾患ステージングまたは鑑別診断に使用されるパラメータを表すことができる。または、ROIを識別するために自動アルゴリズムが使用される実施形態において、中間結果は、ROIを識別するために自動アルゴリズムによって使用される中間計算の入力または出力を表すこともできる。そのような場合、患者データセットのROIに自動アルゴリズムを適用したことにより得られた中間結果は、技法30に関して説明されている抽出された局所的特徴と同様の方法で処理される。技法134は、ステップ142において、ROIに対応する参照データにアクセスする。1つの実施形態によれば、技法134は、基準母集団から取得された正常または異常な解剖学的組織から得られた既知の値のような、事前計算された参照データのセットに対応する参照データにアクセスする。あるいは、技法134は、図2のステップ38に関する説明と同様の方法で、患者の医療画像データから参照ROIを定義することにより参照データにアクセスする。オプションで、ステップ144二点鎖線で示されるにおいて、ROIに対応するデータは、参照データに標準化されて正規化される。ステップ146において、技法134は、患者の医療画像データと参照データとの比較に基づいて偏差メトリックを計算する。したがって、ROIに学習アルゴリズムを実行することにより導き出された中間結果は、参照データセットに学習アルゴリズムを実行することにより導き出された中間結果の関連するセットと比較されてもよい。偏差メトリックは、図2に関する説明と同様の方法で、各中間結果の比較から導き出され、ステップ148において、偏差マップ54図3およびマップ82~94図4と類似する1つまたは複数の偏差マップとしてユーザに表示される。結果として得られる偏差マップは、学習アルゴリズムによって活用されたパラメータの内部検討insidelookをユーザにもたらし、ユーザが洞察力を得てアルゴリズムの内部構造と対話できるようにして、視覚ベースのデータマイニング手法を実質的に可能にする。そのような手法は、多くの場合膨大な検証作業を伴う意志決定支援への標準的なブラックボックスの自動化手法にまさる主要な利点をもたらす。さらに、特定の中間結果に関連付けられている偏差メトリックの知識は、自動アルゴリズムに使用されるさまざまなパラメータを調整するために使用されてもよい。たとえば、所与のアルゴリズムパラメータは、既知の正常データと既知の異常データとの比較から計算された偏差メトリックが望ましい量の偏差を示すように調節されてもよい。あるいは、1つまたは複数の偏差メトリックの知識は、中間結果が参照パラメータに近づくように、自動アルゴリズムを変更するために使用されてもよい。たとえば、図4を再び参照すると、ROI64、70、72は、異常な解剖学的組織に対応すると自動アルゴリズムによって識別され、一方ROI66、68、74、76は正常な解剖学的組織に対応すると自動アルゴリズムによって識別されたと仮定する。ユーザは、技法134を適用して、アルゴリズムの中間結果を表すように偏差マップ82~94を生成することもできる。正常であると示されたROIたとえば、ROI66の所与の中間結果の偏差を、アルゴリズムによって異常であると示されたROIたとえば、ROI64の対応する中間結果と比較することにより、ユーザは、アルゴリズムの内部構造への洞察を得て、アルゴリズムの意志決定プロセスについて理解を深めることができる。一部の実施形態において、ステップ46図2、ステップ132図5、およびステップ148図6において、視覚表現出力は、図7に示されるように、グラフィカルユーザインターフェイスGUIで表示されてもよい。GUI150は、偏差マップ54図3のような、偏差マップの視覚化のための領域152を含む。スケール58図3およびスケール96図4と類似する共通カラースケール154もまた、偏差マップのセルの符号化に意味を与えるように提供される。GUI150はまた、画像48図3、画像78図4、もしくは例として、合成表現またはモデルアトラスのような患者画像データの視覚化のための領域156を含む。多数のデータ領域158、160、162、164はまた、さまざまな実施形態によれば、例として患者画像データ、参照画像データ、偏差スコア、臨床検査、患者固有データ、参照固有データを含む、数値およびテキストデータを表示するために、GUI50に含まれる。オプションで、1つまたは複数の領域158~164は、ユーザが入力フィールド、ドロップダウンメニューなどを通じてデータを入力および/または選択できるように、制御パネルとして構成されてもよい。GUI150の配置は、例示的な目的のために提供されているに過ぎず、その他のGUIの配置、フィールド名、および視覚出力が異なる形態をとってもよいことに留意されたい。追加の表示技法はまた、温度ゲージ、グラフ、ダイアル、フォント変形、注釈などを含めることもできる。開示される方法および装置の技術的な寄与は、局所的臨床特徴を分析して視覚化するためのコンピュータ実施のシステムおよび方法を提供することである。当業者であれば、本発明の実施形態が、コンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体にインターフェイス接続され、コンピュータ可読記憶媒体によって制御されうることを理解するであろう。コンピュータ可読記憶媒体は、1つまたは複数の電子コンポーネント、ハードウェアコンポーネント、および/またはコンピュータソフトウェアコンポーネントのような、複数のコンポーネントを含む。それらのコンポーネントは、シーケンスの1つまたは複数の実施態様または実施形態のうちの1つまたは複数の部分を実行するためのソフトウェア、ファームウェア、および/またはアセンブリ言語のような、命令を一般に格納する1つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。それらのコンピュータ可読記憶媒体は一般に、非推移および/または有形である。そのようなコンピュータ可読記憶媒体の例は、コンピュータおよび/または記憶装置の記録可能データ記憶媒体を含む。コンピュータ可読記憶媒体は、たとえば、磁気、電子、光学、生物、および/または原子データ記憶媒体を採用することができる。さらに、そのような媒体は、たとえば、フレキシブルディスク、磁気テープ、CD-ROM、DVD-ROM、ハードディスクドライブ、および/または電子メモリの形態をとることもできる。列挙されていないその他の形態の非推移および/または有形のコンピュータ可読記憶媒体が、本発明の実施形態と共に採用されてもよい。多数のそのようなコンポーネントが、システムの実施態様において組み合わされるかまたは分割されてもよい。さらに、そのようなコンポーネントは、当業者であれば理解するであろうように、多数のプログラミング言語のいずれかにより作成または実施された一組および/または一連のコンピュータ命令を含むことができる。加えて、1つまたは複数のコンピュータによって実行されるときに、シーケンスの1つまたは複数の実施態様または実施形態のうちの1つまたは複数の部分を、1つまたは複数のコンピュータに実行させる一連の命令を表すコンピュータデータ信号を組み入れるために、搬送波のような他の形態のコンピュータ可読記憶媒体が採用されてもよい。1つの実施形態によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、命令を含むコンピュータプログラムを格納しており、命令は、コンピュータによって実行されるとき、コンピュータに、患者から取得された医療画像データセットにアクセスさせて、医療画像データセットから第1のROIを識別させる。命令はまた、コンピュータに、ROIに固有の関心特徴を表す特徴データセットを抽出させ、医療画像データセットから第2のROIを識別させ、関心特徴の予想される振る舞いを表す参照データを備える参照データセットを抽出させる。さらに、命令は、コンピュータに、特徴データセットを参照データセットと比較させ、比較に基づいて関心特徴の偏差を表す偏差メトリックを生成させ、偏差メトリックの視覚表現を作成させる。もう1つの実施形態によれば、方法は、患者から取得された画像データを備える臨床画像データセットにアクセスするステップ、臨床画像データセットから第1のROIを識別するステップ、および第1のROIに対応する画像データを備える第1のROIデータセットを定義するステップを含む。方法はまた、第1のROIデータセットから第1のROIに対応する少なくとも1つの導き出された関心特性を抽出するステップ、少なくとも1つの導き出された関心特性を表す画像データを備える特性データセットを定義するステップ、および臨床画像データセットから第2のROIを識別するステップを含む。方法はさらに、第2のROIに対応する画像データを備える第2のROIデータセットを定義するステップ、第2のROIデータセットから参照データセットを抽出するステップを備え、参照データセットは少なくとも1つの導き出された関心特性の参照データを備える。方法はまた、特性データセットを参照データセットと比較するステップ、比較から少なくとも1つの偏差メトリックを計算するステップ、および少なくとも1つの偏差メトリックの視覚化を出力するステップを含む。さらにもう1つの実施形態によれば、臨床画像データを分析するためのシステムは、患者から取得された臨床画像データを格納しているデータベース、およびデータベースからデータのセットにアクセスするようプログラムされたプロセッサを含む。プロセッサはまた、データのセットからターゲットROIを識別し、患者データのセットからターゲットROIに対応する少なくとも1つの局所的特徴を抽出し、少なくとも1つの局所的特徴を表す特徴データセットを定義するようにプログラムされる。さらに、プロセッサは、データのセットから参照ROIを識別し、データのセットから参照ROIに対応する参照データセットを抽出し、少なくとも1つの局所的特徴の少なくとも1つの偏差メトリックを計算するようにプログラムされ、少なくとも1つの偏差メトリックは参照データセットからの特徴データセットの偏差を表し、プロセッサは少なくとも1つの偏差メトリックの視覚化を出力するようにプログラムされる。システムはさらに、少なくとも1つの局所的特徴の少なくとも1つの偏差メトリックを表示するように構成されたGUIを含む。この書面による説明では、最良の形態を含む本発明を開示するため、また当業者が、任意のデバイスまたはシステムを作成および使用すること、および任意の一体化された方法を実行することを含む本発明を実施できるようにするために、例を使用する。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が考案するその他の例を含むことができる。そのような他の例は、それらが特許請求の範囲の字義とは相違のない構造要素を有する場合、またはそれらが特許請求の範囲の字義と微細な相違のある等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内に含まれることが意図される。