幾何学的特徴を自動的に算出する方法であって、iデジタル画像ソースから少なくとも1つのデジタル医用画像を受信し、iiプロセッサによって、前記デジタル医用画像内で前記幾何学的特徴の演算に関連する複数の測定要素を自動的に識別し、iii前記プロセッサによって、前記複数の測定要素に基づいて前記幾何学的特徴を自動的に演算し、iv検討するためにユーザに前記測定要素を提供し、vユーザが前記測定要素を修正した場合、前記プロセッサによってユーザが修正した測定要素に基づいて最終的な幾何学的特徴を演算することを含む幾何学的特徴の自動算出方法。前記デジタル医用画像は胸部X線画像を含む請求項1に記載の方法。前記幾何学的特徴は心胸郭比CTRを含む請求項1に記載の方法。前記関連する測定要素は、心臓の尖端点および横方向の極値点と、右肺および左肺の横方向の極値点とを含む請求項3に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、画像分析技術を適用して前記測定要素を認識することを含む請求項1に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、学習した分類器を適用して前記測定要素を認識することを含む請求項5に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、学習した分類器を適用して前記画像の1つ又は複数の閉塞または欠落測定要素を推定する1つ又は複数の支援目印を認識することを含む請求項1に記載の方法。さらに、回帰分析を実行することによって前記分類器を学習させることを含む請求項7に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、事前に注釈が付けられた画像のデータベースから1つ又は複数の類似画像を取り出し、かつ前記類似画像の注釈付き測定要素から前記画像の閉塞または欠落測定要素の1つ又は複数の位置を推定することを含む請求項1に記載の方法。前記複数の測定要素の少なくとも1つは、解剖学的構造の中心線を含む請求項1に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、前記中心線に沿って複数の一次目印を検出することを含む請求項10に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、前記中心線が推定される複数の二次目印を検出することを含む請求項10に記載の方法。前記解剖学的構造は胴を含む請求項10に記載の方法。前記複数の測定要素を自動的に識別することは、背骨に沿った2つの終点、複数点または曲線を検出することを含む請求項13に記載の方法。幾何学的特徴を算出するための工程を実行するために、機械によって実行可能な命令のプログラムを具現化する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記工程は、iデジタル画像ソースから少なくとも1つのデジタル医用画像を受信し、ii前記デジタル医用画像内で前記幾何学的特徴の演算に関連する複数の測定要素を自動的に識別し、iii前記複数の測定要素に基づいて前記幾何学的特徴を自動的に演算し、iv検討するためにユーザに前記測定要素を提供し、vユーザが前記測定要素を修正した場合、ユーザが修正した測定要素に基づいて最終的な幾何学的特徴を演算することを含む非一時的なコンピュータ可読媒体。前記幾何学的特徴は心胸郭比CTRを含む請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。前記複数の測定要素の少なくとも1つは、解剖学的構造の中心線を含む請求項15に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。コンピュータ可読プログラムコードを記憶するメモリ装置と、前記メモリ装置と通信し、前記コンピュータ可読プログラムコードで動作するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、iデジタル画像ソースから少なくとも1つのデジタル医用画像を受信し、ii前記デジタル医用画像内で前記幾何学的特徴の演算に関連する複数の測定要素を自動的に識別し、iii前記複数の測定要素に基づいて前記幾何学的特徴を自動的に演算し、iv検討するためにユーザに前記測定要素を提供し、vユーザが前記測定要素を修正した場合、ユーザが修正した測定要素に基づいて最終的な幾何学的特徴を演算する画像解釈システム。前記幾何学的特徴は心胸郭比CTRを含む請求項18に記載のシステム。前記複数の測定要素の少なくとも1つは、解剖学的構造の中心線を含む請求項18に記載のシステム。以下の説明において、本開示の実施形態の完全なる理解を実現するため、特定の構成要素、装置、方法等の例などの多数の特定の詳細を以下に述べる。ただし、本開示の実施形態を実行するために特定の詳細を使用する必要がないことは、当業者には自明であろう。その他の場合において、本開示の実施形態を不必要に不明確にすることを避けるために、周知の材料または方法を詳細に記載しなかった。本開示は様々な修正および代替の形態を含むが、その特定の実施形態は、図面において例として示され、本明細書において詳細に記載される。しかしながら、本開示を開示された特定の形態に限定する意図はなく、本開示は本開示の要旨および範囲内の全修正、相当物、および代替案を包含する。本明細書で使用されている用語X線画像は、可視のX線画像ビデオ画面上に表示されているものなどまたはX線画像のデジタル化された表現X線検出装置の画素出力に対応するファイルなどを意味してもよい。本明細書で使用されている用語処置中X線画像は、放射源がONまたはOFFである時間を含む放射線手術または放射線治療方法の処置実行段階のある時点において撮像された画像を指してもよい。場合によっては、説明の都合上、CT撮像データを撮像モダリティの例として使用してもよい。ただし、X線写真、MRI、CT、PET陽電子放出断層撮影、PET-CT、SPECT、SPECT-CT、MR-PET、3D超音波画像などを含むがそれに限定しない、あらゆる種類の撮像モダリティからのデータを本開示の様々な実施形態において使用してもよい。以下の記載から明らかなように特記しない限り、セグメント化、作成、レジストレーション、決定、位置合わせ、位置決め、処理、演算、選択、推定、検出、追跡などの用語は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理電子など量として表現されるデータを、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタ、または情報記憶装置、伝送装置、表示装置などの内部において物理量として同様に表現される別のデータに修正および変換する、コンピュータシステムまたは同様の電子演算装置の動作および処理を指してもよい。本明細書に記載する方法の実施形態は、コンピュータソフトウェアを用いて実行できる。認定された標準に対応するプログラミング言語で記載されている場合は、そのような方法を実行するように設計された命令のシーケンスを様々なハードウェアプラットフォーム上での実行および様々なオペレーティングシステムに対するインタフェースのためにコンパイルできる。さらに、本発明の実施形態は、特定のプログラミング言語を参照して説明されるものではない。様々なプログラミング言語を用いて本発明の実施形態を実行できることは明らかであろう。本明細書において用いられるように用語画像は、分散した画像要素2次元画像のピクセル、3次元画像のボクセルなどからなる多次元データを指す。この場合の画像は、例えば、コンピュータトモグラフィ、磁気共鳴画像化法、超音波、またはその他の当業者にとって既知の医用画像化システムによって収集された被検体の医用画像を指してもよい。また、この画像は、例えば遠隔感知システム、電子顕微法などの非医用的な構成から提供されるものでもよい。画像はR3~RまたはR7の関数と考えられるが、本発明の各方法はそのような画像に限定されるものではなく、2次元ピクチャまたは3次元ボリュームなどのあらゆる次元の画像に適用可能である。2次元または3次元画像において、画像の範囲は、典型的に2次元または3次元の長方形アレイであり、その場合各ピクセルまたはボクセルは、2本または3本の相互に直交する軸の1組を参照して扱うことが可能である。本明細書において使用されるような用語デジタルおよびデジタル化されたは、デジタル取得システムから取得された、またはアナログ画像からの変換によって取得されたデジタルまたはデジタル化された形式の画像またはボリュームを適宜指す。以下の記載において、医用画像の自動的な解釈を容易とするシステムおよび方法の1つ又は複数の実施形態を説明する。本開示の態様によれば、画像内の測定要素を自動的に識別し、それらの測定要素に基づいて幾何学的特徴を演算する仮想アシスタントを備える画像解釈システムが提供される。その結果は、ユーザに対して提供され、受け入れられる、または必要に応じて適応される。臨床的関連の幾何学的特徴の一例は、心肥大の診断において使用されることが多い心胸郭比CTRである。CTRの算出に関連する特定の用途を示しているが、本技術は例示の特定の実施形態に限定されるものではないことは理解される。本技術は、例えば、内臓体脂肪の測定または背骨の脊柱側湾曲を決定するためのウエスト-ヒップ比の算出に適用される。従来の手作業による手法と比較して、本フレームワークは、ユーザにとって大きな時間の節約を実現でき、特に、毎日数百もの検査が行われるような環境において使用される場合に、その効果は特に顕著となる。さらに、ユーザが提供された結果を修正しなかった場合に、完全に再現可能な標準化度の高い結果が提供されるという利点がある。さらに、各ユーザの臨床的な専門知識に関係なく等しく高いレベルの標準が得られ、それによって技術に関連した個人差による品質のばらつきを低減できるという利点を有する。本診断検査は非常に効率的であるため、従来の検査によって通常可能だった患者数よりも非常に多くの患者に対して適用可能である。例えば、ごく一部ではなく、日常的な職場検診から得られる全胸部X線検査結果が分析できる。これは、患者の疾患心肥大などの非常に早期の検出につながる。他の場合であれば、この特定の疾患のために患者の精密検査を行うことはないであろう。図1は、例示の画像解釈システム100を図示するブロック図である。本画像解釈システム100は、本明細書において記載するようなフレームワークを実現するためのコンピュータシステム101を備える。コンピュータシステム101は、さらにデジタル画像ソース102およびワークステーション103に無線または有線ネットワークを介して接続されてもよい。デジタル画像ソース102は、画像取得システム例えば、磁気共鳴MRスキャナ、CTスキャナ、その他の放射線スキャナまたはX線装置、または記憶媒体において実現される画像保管通信システムPACS、病院情報システムHIS、高度ビジュアライゼーションAVシステム、電子カルテEMRシステム、ベンダーニュートラルアーカイブVNA、または放射線情報システムRISなどのデータベースでもよい。コンピュータシステム101は、デスクトップパーソナルコンピュータPC、ポータブルラップトップノート型コンピュータ、タブレットパーソナルコンピュータ、その他のポータブル装置、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバ、記憶装置システム、専用デジタル機器、またはデジタルデータ群を記憶するように構成された記憶装置サブシステムを有するその他の装置でもよい。一実施形態において、コンピュータシステム101は、入力-出力インタフェース121を介して、1つ又は複数の非一時的なコンピュータ可読媒体106コンピュータ記憶装置またはメモリ、表示装置108モニタなどおよび様々な入力装置110マウス、タッチスクリーン、キーボードなどに接続されるプロセッサまたは中央演算装置CPU104を備える。コンピュータシステム101は、キャッシュ、電源、クロック回路、プリンタインタフェース、ローカルエリアネットワークLANデータ伝送コントローラ、LANインタフェース、ネットワークコントローラ、および通信バスなどの支援回路をさらに備えてもよい。さらに、コンピュータシステム101は、高性能のグラフィック機能を支援するグラフィック処理ユニットGPUなどのグラフィックコントローラチップを備えてもよい。本技術は、各種形態のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特殊目的プロセッサ、またはその組み合わせによって実現可能であることを理解するべきである。一実施形態において、本明細書に記載の技術は画像解釈部107によって実現される。画像解釈部107は、非一時的なコンピュータ可読媒体106に明確に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを含んでもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体106は、ランダムアクセスメモリRAM、読出専用メモリROM、磁気フロッピディスク、フラッシュメモリ、その他の種類のメモリ、またはその組み合わせを含んでもよい。コンピュータ可読プログラムコードは、デジタル画像ソース102X線、MRまたはCTスキャナなどからの画像X線、MRまたはCT画像などを処理するように、CPU104によって実行される。したがって、コンピュータシステム101は、コンピュータ可読プログラムコードを実行する際に特殊目的コンピュータシステムとなる汎用コンピュータシステムである。この場合のコンピュータ可読プログラムコードは、いずれかの特定のプログラミング言語およびその実行に限定されることを意図するものではない。様々なプログラミング言語およびその符号化を用いて、本明細書に含まれる開示の教示を実現してもよいことは理解されるであろう。また、一実施形態において、コンピュータシステム101はオペレーティングシステムおよびマイクロ命令コードを含む。本明細書に記載の様々な技術は、オペレーティングシステムを介して実行される、マイクロ命令コードの一部またはアプリケーションプログラムまたはソフトウェア製品の一部、またはその組み合わせとして実現されてもよい。追加のデータ記憶装置および印刷装置など、様々な他の周辺装置をコンピュータシステム101に接続してもよい。ワークステーション103は、デスクトップパーソナルコンピュータPC、ポータブルラップトップノート型コンピュータ、タブレットパーソナルコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、他のポータブル機器、通信装置、スマートフォン、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバ、記憶装置システム、専用デジタル機器、またはデジタルデータ群を記憶するように構成された記憶装置サブシステムを有するその他の装置でもよい。ワークステーション103は、プロセッサ、非一時的なコンピュータ可読媒体、および入力装置および表示装置などの適切な周辺装置を含んでもよく、システム100全体と連動して動作できる。例えば、ワークステーション103は、デジタル画像ソース102と通信して、検索された画像データをワークステーション103で描画し、ディスプレイ上で閲覧できる。ワークステーション103は、放射線科医または他の技能を有するユーザ医師、技師、操作者、科学者などが画像データを処理してユーザ入力を提供できるようにするヒューマン-コンピュータインタフェースHCIを含んでもよい。例えば、ユーザは、HCIを介して画像中の測定点を識別または修正できる。さらに、ワークステーション103はコンピュータシステム101と直接通信を行って、処理後の画像データおよび結果を表示してもよい。例えば、放射線科医はコンピュータシステム101によって決定された測定要素または幾何学的特徴を対話式に受け取るまたは修正することができる。図2は、例示の画像解釈システム100をより詳細に示す。なお、図2に示す様々な構成要素は実施形態によっては異なるコンピュータシステムによって全体または部分的に処理させてもよい。したがって、本明細書に記載の技術は、コンピュータシステム101上でローカルに起動してもよく、またはその他のコンピュータシステムにおいて起動してコンピュータシステム101に報告されてもよい。1つのコンピュータシステムを有する環境を図示するが、サーバ以外のコンピュータなどとともに、複数のコンピュータシステムまたはサーバプールなどのサーバを使用してもよいことが理解される。図2に示すように、画像解釈部107はデジタル画像ソース102およびヒューマンコンピュータインタフェースHCI203に接続される。一実施形態において、画像解釈部107は画像分析を行って測定要素を作成する画像解釈エンジン202と、例えば、PACSビューワ、AV/DICOMビューワなどを介してデジタル画像、演算パラメータおよび結果提供された測定要素、幾何学的特徴の視覚的な出力を管理し、ユーザおよびシステムコンポーネントからの入力を処理するユーザインタフェースコントローラ204とを含む。ユーザインタフェースコントローラ204は、ユーザに対して画像および結果を表示するHCI203に通信可能に接続され、ユーザが修正されているものとして結果を受け入れたり、または必要に応じてその結果に対して何らかの修正を加えたりすることができるようにする。HCI203は、ワークステーション103、コンピュータシステム101または他のシステムにおいて実現可能である。画像解釈部107は、さらに、幾何学的特徴算出部206と、結果処理部208とを含んでもよい。幾何学的特徴算出部206は、画像解釈エンジン202が提供する測定要素と、HCI203を介して受信したユーザ修正とに基づいて実際の幾何学的特徴CTR値などを演算する。結果処理部208は、画像解釈部107の様々な構成要素からの結果を取り込んで、分配する。結果処理部208は、PACS、RISまたはHISシステムなどの隣接するシステムに結果を送信する。またはデジタル画像ソース102または他の記憶媒体に記憶可能なDICOM構造化レポーティングSRオブジェクトを作成する。本開示の一態様によれば、1つ又は複数のデジタル画像をデジタル画像ソース102から取り出して、画像解釈エンジン202に転送してもよい。解釈エンジン202は、幾何学的特徴を算出するために1つ又は複数の測定要素測定点、線などを自動的に識別するための1つ又は複数の画像分析技術を実行することによって画像を解釈する。この分析の出力は、ユーザインタフェースコントローラ204に伝えられてもよい。ユーザインタフェースコントローラ204は、HCI203にその結果を転送して表示させる。より良好な視覚方位を容易にするために、支援可視要素線、点、印、文字などをユーザインタフェースコントローラ204に提供してもよい。ユーザ210は、HCI203の入力機能を用いることによってシステム100と対話し、画像解釈エンジン202によって提供された結果を変更せずにそのまま受け入れるかもしくは修正を行う。HCI203は、マウス、音声認識エンジンまたは手書き認識エンジン、バーチャルリアリティVRグローブ、3次元3Dマウス、キーボード、眼球運動/注視取込エンジン、タッチパッドなどのユーザ対話の様々な手段を提供してもよい。ユーザ対話の段階が完了すると、この対話の結果がHCI203からユーザインタフェースコントローラ204に返送され、そこから幾何学的特徴算出部206に伝えられてもよい。必要に応じて、ユーザが行った修正を画像解釈エンジン202にフィードバックし、機械学習における今後の性能を改善させてもよい。例えば、以下で詳細に説明するように、ユーザが修正した測定要素を、分類器を学習するための注釈つき画像として学習データベースに保管してもよい。幾何学的特徴算出部206は、提供された測定要素やさらに修正された測定要素に基づいて幾何学的特徴値を算出し、HCI203を介してユーザインタフェースコントローラ204に戻して表示させることができる。幾何学的特徴値は、心胸郭比例えば48のような数値データでもよい。図4に示すように、関連する幾何学上の要素とそれを演算するために用いられる測定要素とともに、解釈画像上に重ねられたテキストまたはグラフィックとして視覚的に提供してもよい。幾何学的特徴値および/または解釈画像は結果処理部208に転送して、隣接するシステムRIS、HIS、PACSなどに分配され、および/または非一時的な記憶装置デジタル画像ソース102などに記憶されてもよい。幾何学的特徴値および/または解釈画像は、電子カルテEMR、所見リストfindingsnavigatorなどを介する、DICOMセカンダリキャプチャオブジェクト、DICOMプレゼンテーションステート、DICOMSRオブジェクト、または標準ファイル形式JPEG、GIF、PNGなどの形態で記憶してもよい。図3は、例示の画像解釈方法300を図示するフローチャートである。例示の方法300は、図1および図2を参照して上述したように、画像解釈部107によって実行されてもよい。工程304において、画像解釈部107の画像解釈エンジン202は、解釈すべき少なくとも1つのデジタル医用画像を受信する。一実施形態において、画像はデジタル画像ソース102から受信される。この場合の画像は、磁気共鳴MR画像化法、コンピュータトモグラフィCT、ヘリカルCT、X線、陽電子放出断層撮影、蛍光、超音波または単一光子放出コンピュータトモグラフィSPECTを含むがそれに限定されない技術によって取得してもよい。デジタル医用画像は、2次元、3次元、4次元またはその他の数の次元を含んでもよい。一実施形態において、デジタル医用画像は胸部X線写真CXRである。CXRは、胸部、その内容物、およびその近接構造に影響する状態を診断するために使用される胸部X線投影画像である。さらに、デジタル医用画像は、PACS、EMRまたはAV形式などの標準的なデジタル形式でもよい。その他の解剖学的構造背骨骨格などの画像を含む他の種類のデジタル医用画像についても、画像解釈エンジン202で受信して解釈してもよい。図4および図5は、画像解釈エンジン202によって解釈可能な例示のCXR画像402および502を示す。図4に示すように、画像402は背骨が比較的直線的で直立した患者から取得したものであり、そのため、以下で詳述するように、画像内のオブジェクトの分析または中心線としての背骨の識別のいずれかによって中心線404が比較的容易に判断されている。図5は、歪画像502を含む複雑なケースを示す。このケースでは、以下で詳述するように、画像512における解剖学的な特徴に基づいて中心線504を自動的に識別することによって、本開示によるフレームワークも歪角度を識別し、それを補うことができ、CTRを算出できる。図3に戻って参照すると、306において、画像解釈エンジン202は、対象となる幾何学的特徴の演算に関連する画像内の測定要素を自動的に識別する。これらの測定要素は、幾何学的測定が基づいている点、線または面でもよい。図4および5に示すように、CXR前後方向PA画像402または502においてCTRを演算する関連測定要素は、例えば、胴中心線404または504と同様に、心臓の尖端点408または508、心臓の横方向の極値点406または506、右肺の横方向の極値点410または510、左肺の横方向の極値点412または512を含んでもよい。上記のような測定要素は比較的よく定められているため、高度の画像分析技術を適用して、ユーザの介入なく自動的にそれらを識別してもよい。一実施形態において、画像解釈エンジン202は学習後の分類器を適用して、画像内の関連測定要素の位置を認識または予測する。専門家によって提供された学習事例または本フレームワークによって事前に識別された事例を含む学習データベースから学習する機械学習技術を適用することによって、分類器を学習させることができる。学習事例には、例えば、事前に識別された測定要素を有する臨床CXR画像のサンプル群を含んでもよい。例示の機械学習技術には、ベイジアンネットワーク、サポートベクターマシン、決定木の学習などを含み、セグメント化などの他の画像分析技術も実行してもよい。さらに、関連測定要素の1つ又は複数が欠落している、または例えば、その他の解剖学的または病理学的構造によって閉塞されている場合、測定要素間の一貫性を実証する、または閉塞または欠落している測定要素を推測可能な1つ又は複数の支援目印を認識するように、分類器に学習させてもよい。CTR演算用の支援目印の例は、肺の中間位または上位の境界点、心臓に沿った境界点、および肝臓または脾臓などの他の内臓上の目印に沿った境界点を含む。学習は、専門家による注釈つきの画像の学習データベースに基づいて実行されてもよく、その場合、それらの画像の少なくとも一部は閉塞された測定要素を含む。一実施形態において、この分類器は推測のための統計上の関係を表す回帰モデルを含む。例示の回帰分析技術は、線形回帰、最小二乗回帰、ベイジアン線形回帰、最小絶対偏差法、距離メトリック学習、ノンパラメトリック回帰などを含むが、それに限定されない。なお、他の種類の分類器も同様に学習させてもよい。あるテストケースの場合、システムは回帰モデルを使用して、測定要素間の一貫性を確認する、もしくは欠落または閉塞した測定要素を予測してもよい。もしくは、学習データベースからの類似画像を事前に注釈を付けた画像のデータベースから取り出し、それらの画像からの注釈付き測定要素を使用して、欠落または閉塞した測定要素の場所を推測してもよい。類似性は、例えば検出した類似の測定要素、画像特徴または支援目印に基づいて決定してもよい。データベースは、専門家による注釈を付けられた画像または本フレームワークによって識別された以前の事例を含んでもよい。一実施形態によれば、自動的に識別される測定要素の少なくとも1つは中心線を含む。CXR前後方向PA画像におけるCTRを演算する場合、関連測定要素は任意の胴中心線である。この胴中心線によって、以下に詳述するように、歪画像における心臓の横方向の最大直径の測定が容易になる。胴中心線は、背骨に沿った2つの終点、複数点、または曲線を自動的に検出することによって抽出してもよい。もしくは、この胴中心線は、複数の一次目印および支援目印を識別することによって導出してもよい。これは、脊柱側湾の患者など、背骨が中心線を示す良好な指標とならない場合に特に有効である。一次目印は、中心線背骨などに沿って位置するものを含むが、支援目印は胸骨、肝臓、または頭部など中心線の外部に位置するが、中心線との幾何学上の関係によって中心線を推定可能なものを含む。例えば、両側のあばら骨、すなわち肝臓ドームおよび膵臓ドーム上に配置された目印の間の中間点を使用して胴の中心線を定義してもよい。支援目印から中心線を抽出するためには、機械学習を実行して予測子を学習してもよい。例えば、回帰モデルは中心線の方位を予測するように学習させてもよい。もしくは、目印および中心線がどこに位置するかを示すために専門家が印付けを行った画像を含む注釈つきデータベースから類似した事例を取り出してもよい。実行時に、テスト用画像の場合、目印を検出し、データベース内の最類似事例から、中心線を予測または回帰または借用のいずれかを行ってもよい。図3に戻って参照すると、308において、幾何学的特徴算出部206は、画像解釈エンジン202によって自動的に識別された測定要素に基づいて幾何学的特徴を自動的に演算する。画像解釈システムによって演算された幾何学的特徴は、測定点間の距離または測定点によって決定された線間の角度などの幾何学的測定でもよく、幾何学的測定の関数値比率、面積、体積などでもよい。一実施形態において、幾何学的特徴算出部206は心臓の肥大を測定するものであって、心臓の横方向の直径L1対胸郭L2の内径の比によって定義される心胸郭比CTRを演算する。ただし、abは横方向の極値点と尖端の横方向の極値点との間で測定される心臓の横方向の最大直径である。横方向の直径は、離散距離aおよびbに任意で分割して、異なる垂直方向の位置における測定点間の総距離を表してもよい。図4に示すように、心臓の右側の横方向の最大直径aは、中心線404から測定点406までの垂直の距離によって定義され、心臓の左側の横方向の最大直径bは、中心線404から測定点408の垂直の距離によって定義される。胸郭の内径L2は、測定点410と412との間の距離を算出することによって得られる。図3の工程306に関して上述したように、測定要素404、406、408、410および412は画像解釈エンジン202によって自動的に識別してもよい。図5は、不完全な直立位疾患、病態、脊柱側弯、脱力などのための患者から得られた例示の歪画像502を示す。この場合、中心線504は画像502の上部または下部に対して完全に垂直ではない。水平方向の線を使用して直径L1およびL2を測定すると、結果的に演算エラーが生じ、最終的に誤診となる。画像歪を補償するために、横方向の最大直径aおよびbのそれぞれは、測定点506および508を中心線504上に投射して決定され、それによって垂直の距離を得る。もしくは、中心線504を用いて、画像502の歪角度を得てもよい。その後、歪角度を補償するために画像502を回転し、中心線をY軸に平行に配置する。その後、直径は、Y軸上に単純に直交して投射し、X座標間の差分を決定することによって決定される。胸郭L2の内径は、測定点510および512をX軸上に直交して投射し、Y座標間の差分を決定することによって得られる。310において、画像解釈エンジン202によって識別された測定要素は、検討するためにユーザに提供される。さらに、幾何学的特徴算出部206によって演算された幾何学的特徴は、検討するためにユーザに提供してもよい。ユーザは、提供された測定要素および幾何学的特徴を受け入れるか、最適以下の場合、手作業でそれらを修正するかのいずれかを行ってもよい。ユーザが本フレームワークと対話できるようにすることによって、結果においてシステム上のエラーを識別し、および修正してもよい。312において、ユーザが測定要素のいずれかを修正したかどうかを確認するためにユーザ入力を調べる。修正が行われた場合、幾何学的特徴算出部206は308においてユーザが修正した測定要素に基づいて最終的な幾何学的特徴を演算する。ユーザが結果に満足し、修正が行われなくなるまで、工程308、310および312を繰り返す。314において、最終的な幾何学的特徴が出力される。一実施形態において、結果処理部208は最終的な幾何学的特徴を隣接するシステムRIS、HIS、PACSなどに記憶および/または分配する。さらに、最終的な幾何学的特徴はHCI203を介してユーザに表示してもよい。例えば、最終的な幾何学的特徴は幾何学的特徴を演算するために使用される測定要素とともに、解釈画像に視覚的に重ねてもよい。実施形態によっては、最終的な幾何学的特徴値パーセントで表わされるCTRはシステム101に保管され、または隣接するシステムRIS、HIS、PACSなどに伝えられてもよい。本開示を例示の実施形態を参照して詳述したように、当業者には添付の特許請求の範囲に記載するような本開示の要旨および範囲から逸脱することなく様々な修正および置換が可能なことは明らかであろう。例えば、様々な例示の実施形態の要素および/または特徴は、本開示および添付の特許請求の範囲内において相互に組み合わせる、および/または置き換えることが可能である。