АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ ВЫВОД ПРАВИЛ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА
AUTOMATED OUTPUT OF QUALITY ASSURANCE RULES

[0001] Для визуализации внутренней структуры тела используют устройство формирования изображений. Например, для формирования изображений внутреннего органа, такого как сердце, в устройстве формирования изображений могут быть использованы двумерные или трехмерные изображения или ультразвуковая допплерография. Данные, полученные в результате применения указанной технологии, могут обеспечивать базис для формирования анатомического изображения. В частности, осевое изображение внутренней структуры тела в поперечном сечении может быть представлено на двухмерном изображении, или могут быть сформированы более сложные изображения в виде трехмерного изображения. Таким образом обеспечена неинвазивная немедикаментозная методика формирования изображений мягких тканей. Пользователь, такой как врач, лаборант и т.д., может использовать изображение для определения, являются ли внутренние структуры на захваченном изображении здоровыми, поврежденными и т.д., путем определения наличия или отсутствия каких-либо аномалий.
[0002] Пользователь может анализировать состояние внутреннего органа путем просмотра сформированного изображения органа. Пользователю может быть предоставлен пользовательский интерфейс, в котором орган и его составные части могут иметь различные предварительно заданные коды выводов (КВ), присвоенные указанным частям и указывающие на состояние, очевидное из изображения. КВ состоит из кодового компонента (например, LV800.1) и текстового компонента (например, "Состояние левого желудочка нормальное"), в результате чего на основании любых введенных КВ может быть выработан описательный отчет.В частности, в ходе выработки отчета пользователь, такой как кардиолог в случае использования эхокардиограмм, выбирает КВ из выпадающего меню, которые затем отображают в окне отчета в виде доступных для выбора элементов. По завершении выработки отчета сформирован описательный отчет, состоящий из текстовых компонентов введенных КВ.
[0003] Принимая во внимание формат, в котором могут быть выработаны отчеты, может быть необходимым наличие правил обеспечения качества, в частности в рабочем процессе расшифровки эхокардиограмм. Например, пользователь может вводить КВ, противоречащие друг другу, например первый введенный КВ может указывать на нормальное состояние левого желудочка, а второй введенный КВ указывает на значительное расширение левого желудочка. При рассмотрении отчета специалист может быть не в состоянии сделать надлежащий вывод о состоянии органа на основании указанного противоречивого результата. Однако, выработка надежного набора правил в целом или для конкретного учреждения представляет собой трудоемкий процесс, требующий большого объема знаний. Кроме того, не каждая медицинская организация обладает объемом ресурсов, необходимым для разработки собственного удовлетворительного набора правил. Вследствие локализации содержимого структурированных отчетов не может быть выработан единый набор правил, общий для нескольких медицинских организаций.
В публикации US 2014/278448 A1 раскрыты системы и способы анализа медицинского медицинским отчетом, используют для определения наличия или отсутствия в одном или отчета с целью определения наличия или отсутствия по меньшей мере одного события, относящегося по меньшей мере к одной категории, выбранной из группы, состоящей из: ошибочного определения пола, ошибочного определения латеральности и вывода крайней важности. В некоторых примерах реализации обеспечена идентификация одного или нескольких участков текста из медицинского отчета. Контекстные данные, связанные с нескольких участках текста по меньшей мере одного события, относящегося по меньшей мере к одной категории, выбранной из указанной группы.
В публикации US 2003/105638 A1 раскрыты способ и система перевода естественного языка для перевода медицинских отчетов, выполненных на естественном языке, в структурированные блоки данных, которые могут быть использованы в компьютерных базах данных для поддержки принятия решений, ведения счетов, проведения исследований и в других целях. От пациента добиваются ввода структурированных данных с целью идентификации надлежащего характерного признака заболевания, соответствующего состоянию и симптомам пациента. В свою очередь, характерный признак заболевания идентифицирует надлежащий лексический раздел, посредством которого следует совершить анализ отчета на естественном языке. В способе и системе для перевода используют статистический анализ, основанный на эмпирических данных о ранее проявивших взаимозависимость конкретных комбинациях слов в моделируемом контексте и на данных о частоте общей взаимозавимости отдельных слов и о конкретных указанных словах. Для каждого предложения в отчете совершают поиск слов в медицинском отчете в лексическом разделе, отдельно и в сочетании со всеми другими словами, сосуществующими в одном предложении. Комбинации слов разбирают с целью определения вероятности взаимозависимости слов в отчете. Семантический интерпретатор задает семантическое взаимоотношение между словами для слов с установленной взаимозависимостью. Генератор блока данных составляет из взаимоотношений слов записи, которые имеют поля, распознанные в качестве важных в контексте характерного признака заболевания, и в отношении которых могут быть осуществлены компьютеризированные поиск и сортировка на основании указанных полей.
[0004] Соответственно, существует необходимость в динамической выработке набора правил, относящихся к конкретному учреждению, на основании принципов обработки отчетов, используемых в указанном учреждении.
[0005] Примеры реализации изобретения относятся к системе и способу выработки набора правил. Способ включает прием множества ранее выработанных отчетов посредством устройства выработки правил, причем каждый из ранее выработанных отчетов содержит соответствующее аналитическое содержимое по соответствующему изображению; выработку кандидатного правила на основании аналитического содержимого посредством устройства выработки правил, причем кандидатное правило способно улучшать обеспечение качества последующих отчетов; выработку соответствующего показателя для каждого из кандидатных правил посредством устройства выработки правил на основании кандидатного правила и ранее выработанных отчетов; и включение кандидатного правила в набор правил посредством устройства выработки правил в случае превышения показателем заданного порогового значения.
[0006] На фиг. 1 показана система для кабинета визуализации согласно примерам реализации изобретения.
[0007] На фиг. 2 показано устройство формирования изображений согласно примерам реализации изобретения.
[0008] На фиг. 3A показано окно отчета, используемое для внесения кодов выводов согласно примерам реализации изобретения.
[0009] На фиг. 3B показан отчет, выработанный на основании кодов выводов, введенных в окне отчета, согласно примерам реализации изобретения.
[0010] На фиг. 4 показана сеть для обеспечения связи множества устройств формирования изображений с устройством выработки правил согласно примерам реализации изобретения.
[0011] На фиг. 5 показано устройство выработки правил согласно примерам реализации изобретения.
[0012] На фиг. 6 показан способ выработки набора правил согласно примерам реализации изобретения.
[0013] Более полное понимание примеров реализации настоящего изобретения может быть получено при рассмотрении нижеследующего описания примеров реализации и сопутствующих чертежей, причем сходные элементы на чертежах обозначены сходными позициями. Примеры реализации относятся к системе и способу выработки набора правил для системы, в которой используют множество кодов выводов (КВ). В частности, набор правил указывает на взаимодействие между различными КВ, например, в случае, если в одном отчете первый КВ противоречит второму КВ, может быть выполнено действие, такое как оповещение. Соответственно, отчет содержит верные КВ, не противоречащие друг другу. Набор правил, КВ, отчет, оповещение и соответствующий способ более подробно раскрыты в нижеследующем описании.
[0014] Примеры реализации раскрыты в настоящем описании в контексте устройства формирования изображений и множества КВ, используемых в совокупности с анализом изображений, формируемым устройством формирования изображений при его использовании пользователем, таким как лаборант.Однако, следует понимать, что использование устройства формирования изображений и сопутствующего приема анализа изображений приведено исключительно в качестве примера. Специалисту будет очевидно, что примеры реализации могут быть реализованы в любой системе, в которой используют идентификаторы, такие как КВ, для идентификации характеристики. Кроме того, использование КВ также приведено лишь в качестве примера. В частности, КВ могут представлять собой любую идентификацию характеристики внутри объекта, вводимую пользователем. Соответственно, устройство формирования изображений может представлять собой любую систему, в которой могут быть использованы примеры реализации, КВ могут представлять собой любой идентификатор, используемый в системе, в которой могут быть использованы примеры реализации, а анализ изображений может представлять собой любой процесс, в ходе которого пользователь предоставляет набор входных данных, и в ходе которого могут быть использованы примеры реализации.
[0015] На фиг. 1 показана система для кабинета 100 визуализации согласно примерам реализации изобретения. Кабинет 100 визуализации используют для формирования необходимых изображений тела пациента. Например, может быть необходимо формирование изображений магнитно-резонансной томографии (МРТ) пациента путем осуществления процедуры захвата изображений конкретной части тела. В другом примере для формирования изображения может быть использована эхокардиограмма с использованием ультразвука, также путем осуществления процедуры захвата изображений конкретной части тела. Кабинет 100 визуализации содержит устройство 105 захвата изображений, содержащее стол 110 пациента, панель 115 управления, и компоненты 120 устройства захвата изображений, а также кабинет 125 оператора, содержащий устройство 130 формирования изображений.
[0016] Согласно примерам реализации изобретения, устройство 105 захвата изображений может выполнять процедуру захвата изображений, такую как сканирование, в ходе которой посредством соответствующего механизма процедуры захвата изображений осуществляют сбор данных, передаваемых на устройство 130 формирования изображений. В случае, если устройство 105 захвата изображений представляет собой устройство МРТ, процедура захвата изображений может быть выполнена путем размещения пациента на столе 110 пациента в лежачем положении и использования компонентов 120 устройства захвата изображений для выполнения сканирования. Тело пациента может быть перемещено в просвете устройства 105 захвата изображений посредством ввода данных посредством панели 115 управления. Панель 115 управления может обеспечивать для оператора возможность перемещения стола 110 пациента для обеспечения выравнивания, в ходе которого стол 110 пациента перемещают в точку изоцентра (точку в пространстве, через которую должен проходить центральный луч излучения).
[0017] В случае, если устройство 105 захвата изображений представляет собой устройство эхокардиографии, устройство эхокардиографии выполнено с возможностью выработки данных, связанных с формированием изображения, основанного на эхограмме сердца. Например, для формирования изображений сердца в устройстве эхокардиографии использованы приемы получения двухмерных и трехмерных изображений, и ультразвуковая допплерография. Существует множество различных конфигураций, в которых может быть выполнена процедура эхокардиографии. В первой конфигурации в устройстве эхокардиографии может быть использована трансторакальная эхокардиография или ультразвуковая кардиография, в ходе которой на стенке грудной клетки пациента размещают приемо-передатчик или зонд, посредством которого получают изображения. Во второй конфигурации может быть осуществлена процедура трансэзофагеальной эхокардиографии, в ходе которой в пищевод пациента вводят специализированный зонд, содержащий ультразвуковой приемо-передатчик, для обеспечения получения изображений и допплеровской оценки из точки непосредственно кзади от сердца. В других конфигурациях может быть выполнена процедура стресс-эхокардиографии (получение изображений в период времени, в который сердце подвергают физическому стрессу) или процедура трехмерной эхокардиографии (получение изображений с целью формирования движущихся изображений с течением времени посредством соответствующей системы обработки данных). Вне зависимости от используемой конфигурации осуществляют сбор данных, касающихся сердца, после чего указанные данные сохраняют и передают от устройства 105 захвата изображений на устройство 130 формирования изображений с целью формирования изображения сканированной части тела.
[0018] В случае, если устройство 105 захвата изображений представляет собой устройство эхокардиографии, компоненты 120 устройства захвата изображений могут содержать зонд, содержащий ультразвуковые компоненты, такие как ультразвуковые катушки или кристаллы. Соответственно, ультразвуковой компонент может вырабатывать ультразвуковые волны, распространяемые от зонда по направлению к сердцу. Ультразвуковые волны могут отражаться от ткани и возвращаться в направлении зонда или другого компонента. Измерение возвратных волн может быть осуществлено посредством приемника (например, размещенного в зонде или в другом компоненте). Указанные данные могут быть обработаны и переданы в устройство 130 формирования изображений. Например, компоненты 120 устройства захвата изображений могут также содержать проводной или беспроводной передатчик ближнего или дальнего действия для передачи данных.
[0019] Устройство 130 формирования изображений может быть выполнено с возможностью формирования изображения с использованием вышеописанной процедуры захвата изображений. На фиг. 2 показано устройство 130 формирования изображений по фиг. 1 согласно примерам реализации изобретения. Устройство 130 формирования изображений может быть выполнено с возможностью связи с устройством 105 захвата изображений посредством проводных или беспроводных средств. Соответственно, устройство 130 получения изображений может содержать приемник 225 и передатчик 230, которые могут содержать соответствующие средства связи. Однако, следует отметить, что устройство 130 получения изображений может содержать комбинированный приемо-передатчик для обеспечения функций приемника 225 и передатчика 230. Приемник 225 и передатчик 230 могут быть предназначены для беспроводной связи ближнего действия (связи с устройством 105 захвата изображений в заданных пределах расстояния) или для беспроводной связи дальнего действия, например, с сетью.
[0020] Устройство 130 формирования изображений может содержать процессор 205 и средства 210 памяти. Процессор 205 может исполнять приложение 235 формирования изображений, обрабатывающее данные возвратного ультразвукового сигнала, обеспечиваемые устройством 105 захвата изображений, с целью формирования изображения, просматриваемого пользователем. Согласно нижеприведенному более подробному описанию, при просмотре пользователем изображения, сформированного устройством 130 формирования изображений, состояние участков сердца может быть отмечено посредством различных указателей, таких как КВ. Процессор 205 может также исполнять отчетное приложение 240, вырабатывающее отчет на основании введенных в ходе анализа изображения указателей. Согласно нижеприведенному более подробному описанию, отчетное приложение 240 может также быть выполнено с возможностью обработки введенных указателей с целью по существу исключения любых противоречий, которые могут иметь место в отчете. Также согласно нижеприведенному более подробному описанию, указанный процесс может быть основан на критериях, заданных для конкретного учреждения, использующего устройство 105 захвата изображений и устройство 130 формирования изображений. Приложения 235, 240, указатели и критерии могут быть сохранены в средствах 210 памяти.
[0021] Устройство 130 формирования изображений также может содержать устройство 215 дисплея и устройство 220 ввода. Например, процессор 205 может исполнять приложение 235 формирования изображений, в котором данные, полученные от устройства 105 захвата изображений (посредством приемника 225), используют для формирования изображений сканированной части тела. Указанные изображения могут быть отображены на устройстве 215 дисплея. Изображения могут быть отображены поочередно, или несколько изображений могут быть отображены одновременно. Приложение 235 формирования изображений и/или пользовательский интерфейс, также отображенный на устройстве 215 дисплея, могут предоставлять пользователю выбор вариантов отображения изображений, а также расположения изображений при отображении нескольких изображений. Устройство 220 ввода может принимать входные данные от оператора для управления работой компонентов 120 устройства захвата изображений с целью выбора участка для сканирования с целью формирования изображения. Устройство 220 ввода также может обеспечивать ввод указателей в ходе анализа изображений.
[0022] Примеры реализации относятся к выработке набора правил, применимого к обработке указателей, введенных в ходе анализа по меньшей мере одного изображения, отображенного в результате выполнения процедуры формирования изображения. В одном из примеров изображение может представлять собой изображение сердца в ходе выполнения процедуры эхокардиографии для пациента. Набор правил также может быть задан для конкретного устройства, конкретного набора устройств, например, размещенных в учреждении или отделении, конкретного региона с единой системой анализа изображений, и т.д. Набор правил также может быть задан в виде широкого универсального набора, используемого любым пользователем, использующим устройство 105 захвата изображений и устройство 130 формирования изображений. Однако, специалисту будет очевидно, что существуют различия в принципах анализа изображений, в частности, в различных учреждениях. Согласно нижеприведенному описанию, набор правил может быть выработан на основе анализов, осуществляемых в конкретном учреждении посредством множества устройств 105 захвата изображений и устройств 130 формирования изображений. В частности, набор правил может быть основан на указателях, введенных в ходе анализа в окне отчета, используемом для конечной выработки отчета.
[0023] На фиг. 3A показано окно 300 отчета, используемое для внесения КВ согласно примерам реализации изобретения. В ходе выполнения процедуры формирования изображений для пациента пользователь может просматривать сформированные изображения. При просмотре изображений пользователь может использовать пользовательский интерфейс, такой как окно 300 отчета. Окно 300 отчета позволяет пользователю вводить различные выводы на основе анализа изображений. В частности, окно отчета может быть основано на КВ, причем выводы вводят в виде указателей на основании КВ, содержащих кодовый компонент и текстовый компонент.
[0024] Согласно изображению примерного окна 300 отчета, может быть отображено множество закладок 305 для участков сердца. Пользователь может выбрать одну из указанных закладок 305 для участков сердца, в результате чего пользователь может задать последующие части окна 300 отчета. Например, закладки 305 для участков сердца могут включать левый и правый желудочки, предсердия, различные клапаны, и т.д. Согласно изображению, пользователь мог выбрать закладку 305 для участков сердца, соответствующую левому желудочку. Вновь следует отметить, что использование эхокардиографии приведено исключительно в качестве примера, и соответственно, использование сердца в качестве интересующей части тела также приведено в качестве примера. Специалисту будет очевидно, что окно 300 отчета может быть предназначено для любой части тела или может отображать любой компонент в общей анализируемой системе.
[0025] После выбора закладки 305 для участков сердца пользователь может приступать к вводу указателей в виде КВ в поле 310 ввода. Поле 310 ввода может охватывать различные способы ввода КВ. Например, блок ввода может позволять пользователю вводить необходимые КВ вручную. В другом примере может быть обеспечено меню, в котором пользователь может выбрать один или более КВ. Доступ к меню может быть обеспечен посредством ряда средств, таких как выпадающее меню (например, встроенное в блок ввода), всплывающее окно, и т.д. После ввода КВ в соответствующем поле может быть отображен список содержащихся КВ, причем соответствующее поле относится к характеристике выбранного участка сердца. Например, может быть отображено множество окон 315-335, причем каждое из окон 315-335 относится к соответствующей характеристике выбранной части сердца (например, к размеру/форме, наличию тромба, толщине, функции, движению стенки, и т.д.). Согласно чертежу, могли быть введены четыре КВ, причем первый КВ относится к размеру и форме левого желудочка; второй и третий КВ относятся к тромбу левого желудочка, а четвертый КВ относится к толщине левого желудочка.
[0026] По завершении процесса использования окна 300 отчета устройство 130 формирования изображений может обрабатывать выводы, введенные в виде КВ, и вырабатывать отчет.На фиг. 3B показан примерный отчет 350, выработанный на основании КВ, введенных в окне 300 отчета по фиг. 3A, согласно примерам реализации изобретения. Отчет 350 может представлять собой результат использования окна 300 отчета. В контексте конкретных КВ, введенных в окне 300 отчета по фиг. 3A, отчет 350 содержит выводы в текстовом формате для облегчения их прочтения. Отчет 350 также может содержать данные о пациенте, данные о времени осуществления процедуры формирования изображения, данные о времени выполнения анализа сформированных изображений, данные (и/или подпись) пользователя или лаборанта, выполняющего анализ, и т.д.
[0027] Следует отметить, что устройство 130 формирования изображений и процессор 205 могут также исполнять аналитическое приложение, выполненное с возможностью выполнения автоматизированного анализа сформированных изображений. Аналитическое приложение может быть предварительно конфигурировано с возможностью определения различных выводов и ввода КВ образом, по существу сходным с ручным выполнением анализа пользователем. Однако, следует отметить, что указанный автоматизированный процесс может также включать ручной компонент, в ходе которого пользователь может осуществлять вторичную проверку автоматизированного анализа с целью подтверждения выводов аналитического приложения.
[0028] Согласно вышеприведенному описанию, отчет 350 может содержать по меньшей мере одно противоречие в введенных КВ. Например, при просмотре первого изображения из ряда сформированных изображений сердца пациента, пользователь может визуально отметить нормальное состояние левого желудочка. Соответственно, пользователь может ввести КВ, соответствующий указанной характеристике. Однако, при просмотре второго изображения из ряда изображений пользователь может визуально отметить значительное расширение левого желудочка. Соответственно, пользователь может ввести КВ, соответствующий указанной характеристике. Следовательно, итоговый отчет на основе указанных введенных КВ будет содержать противоречие, указывающее на нормальное состояние и расширение левого желудочка одновременно. При последующем просмотре отчета другим читателем, читатель не может установить, находится ли левый желудочек в нормальном или расширенном состоянии. С учетом вероятности указанной ситуации, примеры реализации выполнены с возможностью распознавания наличия указанных противоречий и совершения надлежащего действия, такого как предоставление оповещения или удаление одного или более КВ, приводящее к устранению противоречия.
[0029] Несмотря на то, что изготовитель устройства 130 формирования изображений может иметь возможность выработки базового набора правил, предназначенного для использования в ходе первичного выполнения процедуры формирования изображений и анализа сформированных изображений, специалисту будет очевидно, что наборы правил не могут быть перемещены из одного учреждения или отделения в другое в случае несовпадения баз данных КВ. Однако обеспечение качества отчетов на основании КВ также немаловажно вследствие того, что высококачественная отчетность играет все более важную роль в сфере здравоохранения. Таким образом, может быть выполнен и обеспечен лишь набор правил, касающийся базовых противоречий. Выработка набора правил для учреждения зачастую является трудоемким процессом, требующим большого объема знаний, и учреждение может не иметь возможности или достаточных ресурсов для надлежащего формирования набора правил. Таким образом, в настоящих примерах реализации обеспечен автоматизированный механизм для вывода правил обеспечения качества на основании набора предшествующих отчетов и для оценки полезности в автономном или сетевом рабочем потоке с целью устранения ряда недостатков, таких как отсутствие переносимости наборов правил и недостаток ресурсов для ручного формирования наборов правил.
[0030] На фиг. 4 показана сеть 400 для обеспечения связи множества устройств 130, 130', 130'(формирования изображений с устройством 410 выработки правил посредством сети 405 связи согласно примерам реализации изобретения. Согласно вышеприведенному описанию, примеры реализации изобретения могут быть выполнены с возможностью выработки набора правил на основании ранее выработанных отчетов, а также на основе действий, совершенных после выработки отчетов, таких как внесенные правки.
[0031] Устройство 130 формирования изображений раскрыто в вышеприведенном описании. Устройства 130(и 130'(формирования изображений могут представлять собой устройства формирования изображений, по существу сходные с устройством 130 формирования изображений. Например, устройства 130, 130', 130'(формирования изображений могут быть предназначены для выполнения процедур эхокардиографии. Однако, следует отметить, что устройства 130, 130', 130'(могут быть предназначены для других процедур формирования изображений, таких как МРТ, и каждое из устройств 130, 130', 130'(формирования изображений может выполнять соответствующие процедуры формирования изображений.
[0032] Для содействия связи между устройствами 130, 130', 130'(формирования изображений и устройством 410 выработки правил может быть использована сеть 405 связи. Согласно примерам реализации изобретения, сеть 405 связи может представлять собой сетевую среду, в которой использованы логические соединения с одним или более удаленными компьютерами, содержащими процессоры. Логические соединения могут включать, например, локальную вычислительную сеть (LAN) и глобальную вычислительную сеть (WAN), в которых использован широкий ряд различных протоколов связи. Специалисту будет очевидно, что подобные сетевые вычислительные среды обычно охватывают множество видов конфигураций компьютерных систем, включая персональные компьютеры, ручные устройства, многопроцессорные системы, бытовую электронную технику на основе микропроцессоров или программируемую бытовую электронную технику, сетевые персональные компьютеры, миникомпьютеры, мейнфреймы, и т.д.
[0033] Устройство 410 выработки правил может представлять собой компонент, автоматически вырабатывающий набор правил, предназначенный для использования в учреждении, содержащем устройства 130, 130', 130'(формирования изображений. На фиг. 5 показано устройство 410 выработки правил согласно примерам реализации изобретения. Устройство 410 выработки правил может быть выполнено с возможностью связи с сетью 405 связи посредством проводных или беспроводных средств. Соответственно, устройство 410 выработки правил может содержать приемник 525 и передатчик 530, которые могут содержать соответствующие средства связи. Однако, как и в случае с устройством 130 формирования изображений, следует отметить, что устройство 410 выработки правил может содержать комбинированный приемо-передатчик, а связь может представлять собой беспроводную связь ближнего действия или беспроводную связь дальнего действия.
[0034] Устройство 410 выработки правил может содержать процессор 505 и средства 510 памяти. Процессор 505 может исполнять множество различных приложений, таких как приложение 535 выработки кандидатных правил, приложение 540 оценки правил, приложение 545 интерфейса, и приложение 550 исполнения правил. Согласно нижеприведенному более подробному описанию, приложение 535 выработки кандидатных правил может формировать кандидатные правила на основании существующих логических шаблонов и лексикона КВ, используемого в базе данных структурированных отчетов; приложение 540 оценки правил может анализировать кандидатное правило и оценивать его в соответствии с заданной шкалой с целью принятия решения о внедрении правила; а приложение 545 интерфейса может обеспечивать воздействие внешних факторов, таких как приложение 550 исполнения правил, на внедренные правила. Приложения 535-550 могут быть сохранены в средствах 510 памяти.
[0035] Устройство 410 выработки правил также может содержать устройство 515 дисплея и устройство 520 ввода. Например, процессор 505 может обеспечивать пользовательский интерфейс для анализа пользователем кандидатного набора правил, выработанного устройством 410 выработки правил. Устройство 520 ввода может принимать входные данные от пользователя с целью управления кандидатными правилами и кандидатными наборами правил. Устройство 520 ввода может также представлять собой компонент, обеспечивающий прием отчетов устройством 410 выработки правил. В первом примере пользователь может вводить предшествующие отчеты вручную посредством устройства 520 ввода. Во втором примере устройство 520 ввода с приемником 525 может принимать предшествующие отчеты.
[0036] Устройство 410 выработки правил может изначально составлять ряд предшествующих отчетов. Например, база данных структурированных отчетов может быть получена от конкретного учреждения, в котором используют устройства 130, 130', 130'(формирования изображений. База данных структурированных отчетов может быть составлена различными способами. В первом примере для хранения всех ранее выработанных отчетов об анализе изображений, сформированных устройствами 130, 130', 130'(формирования изображений, может быть использовано хранилище данных, которое может быть локальным или удаленным. Доступ к хранилищу данных может быть получен посредством сети 405 связи. Следует отметить, что устройство 410 выработки правил может принимать базу данных структурированных отчетов и хранить ее в средствах 510 памяти, или может получать удаленный доступ к отчетам. Во втором примере устройство 410 выработки отчетов может быть установлено в учреждении и может принимать отчеты в течение заданного временного периода до использования устройства 410 выработки правил.
[0037] Отчеты могут быть структурированы таким образом, что они выработаны на основании КВ. Посредством КВ устройство 410 выработки правил может извлекать значимые данные посредством кодового компонента отчетов. КВ могут представлять собой стандартизированные указатели выводов в отношении изображения. Таким образом, структурированный отчет, содержащий первый КВ от устройства 130 формирования изображений, и структурированный отчет, содержащий первый КВ от устройства 130(формирования изображений, могут соответствовать одному виду выводов в отношении изображения. Соответственно, устройство 410 выработки правил может быть выполнено с возможностью классификации указанных выводов в общую категорию.
[0038] Однако, следует отметить, что использование структурированных отчетов приведено исключительно в качестве примера. Специалисту будет очевидно, что отчеты могут быть "неструктурированными" в случае, если КВ не используют.Например, пользователь или лаборант может формировать отчеты "от руки". В другом примере пользователь или лаборант может использовать указатели другого вида, не представляющие собой КВ. При получении неструктурированных отчетов устройство 410 выработки правил может содержать дополнительные приложения, используемые для нормализации содержания неструктурированных отчетов. Например, нормализация может включать соотношение содержания с соответствующими КВ. В частности, для дискретных элементов данных, КВ может быть введен с целью отображения ситуации, в которой элемент данных не соответствует заданному клинически значимому пороговому значению (например, фракция выброса менее 50%). Для значимых данных, приводимых описательным образом, могут быть использованы движки обработки естественного языка с целью автоматического обнаружения значимых данных (например, курение в анамнезе). Таким образом, неструктурированный отчет может быть проанализирован по существу сходно с анализом структурированных отчетов при условии выполнения указанного дополнительного этапа.
[0039] В приложении 535 выработки кандидатных правил может быть использовано множество логических шаблонов, таких как импликация ("если..., то...") или принципы исключения. Таким образом, устройство 410 выработки правил может определять множество кандидатных правил, которые могут быть включены в набор правил. Каждый из шаблонов может обладать различными форматами. Например, при использовании принципа импликации может также быть использован принцип исключения. В конкретном формате приложение 535 выработки кандидатных правил может указывать на то, что при включении любого или всех из ряда КВ в отчет, любые или все из другого ряда КВ должны быть включены в отчет или исключены из него. Указанный процесс может быть основан на отчетах, полученных устройством 410 выработки правил. В приложении 535 выработки кандидатных правил может быть использован лексикон базы данных структурированных отчетов, таких как КВ. Таким образом, приложение 535 выработки кандидатных правил может формировать кандидатное правило путем ввода одного или более КВ в логический шаблон с целью вывода кандидатных правил, подлежащих включению в набор правил. Например, если в вышеописанном примере первый КВ указывает на нормальное состояние левого желудочка, а второй КВ указывает на значительное расширение левого желудочка, кандидатное правило может указывать на тот факт, что включение первого и второго КВ в один отчет является неверным действием, или может предотвращать возникновение подобного сценария. Другими словами, если первый КВ уже подлежит включению в отчет, пользователь может быть лишен возможности ввода второго КВ за исключением случая, когда первый КВ обработан до совершения указанного выбора.
[0040] Следует отметить, что приложение 535 выработки кандидатных правил может быть выполнено с возможностью ограничения числа кандидатных правил. Специалисту будет очевидно, что число кандидатных правил, которые могут быть выработаны, может экспоненциально возрастать при росте числа КВ, логических шаблонов, и т.д. Таким образом, в приложении 535 выработки кандидатных правил может быть использована по меньшей мере одна эвристическая процедура для ограничения числа кандидатных правил. В первом примере приложение 535 выработки кандидатных правил может быть ограничено вводом не более N КВ в список КВ. Во втором примере приложение 535 выработки кандидатных правил не может вводить КВ, относительно нечасто встречающиеся в базе данных отчетности, например, встречающиеся в меньшем числе отчетов по сравнению с заданным процентным значением. В третьем примере приложение 535 выработки кандидатных правил не может вводить комбинации КВ в списке КВ, относительно нечасто встречающиеся в базе данных отчетности, например, опять же, встречающиеся в меньшем числе отчетов по сравнению с заданным процентным значением. В приложении 535 выработки кандидатных правил могут также быть использованы и другие эвристические процедуры для поддержания заданного числа кандидатных правил для дальнейшей обработки.
[0041] Приложение 540 оценки правил может принимать кандидатные правила, выработанные приложением 535 выработки кандидатных правил, с целью определения одного или более признаков, характеризующих правило. В частности, каждый из признаков может описывать один из аспектов конкретного кандидатного правила в машино-читаемом формате. Таким образом, приложение 540 оценки правил может содержать поддвижок выработки признаков. Признаки могут быть основаны на способах и приемах из различных областей, таких как теория принятия решений, статистика, клинические аспекты, обработка естественного языка, пространственное моделирование, и т.д. Приложение 540 оценки правил может также содержать оценочный поддвижок, который объединяет различные показатели для каждого из признаков с выработкой общего показателя для кандидатного правила.
[0042] В первом примере каждое из кандидатных правил может быть оценено на основании теории принятия решений. В частности, при каждом применении кандидатного правила с обнаружением ошибки правилу может быть присвоен заданный положительный показатель, а в случае "холостого" применения правила (т.е., ложной тревоги) правилу может быть присвоен (т.е., вычтен) заданный отрицательный показатель. Отмечено, что вероятность верного срабатывания и ложного срабатывания может быть приблизительно установлена на основании базы данных полученных отчетов. Таким образом может быть определена ценность кандидатного правила. Отрицательное значение ценности указывает на то, что число ложных срабатываний перевешивает преимущества кандидатного правила. Например, если в кандидатном правиле указано, что КВ-A и КВ-B не должны появляться совместно, где КВ-A представляет собой первый КВ, а КВ-B представляет собой второй КВ, то вероятность верного срабатывания может быть приблизительно определена в виде уравнения P(!B|A)=(#(A&!B)/#A), а вероятность ложного срабатывания может быть приблизительно определена в виде уравнения P(B|A)=(#(A&B)/#A). Соответственно, согласно теории принятия решений, ценность правила может быть выражена в виде XxP(!B|A)-YxP(B|A). Указанное вычисление может быть использовано приложением 540 оценки правил для определения значения указанной характеристики, относящейся к оцениваемому кандидатному правилу.
[0043] Во втором примере каждое из кандидатных правил может быть оценено на основании статистики. В частности, действующие правила могут обнаруживать комбинации КВ, относительно редко встречающиеся в базе данных отчетов. Относительная частота комбинаций КВ может быть определена посредством статистических методов. Например, в случае с вышеописанным кандидатным правилом, в котором КВ-A и КВ-B не должны появляться совместно, приложение 540 оценки правил ожидает получения относительно небольшого числа отчетов, содержащих КВ-A и КВ-B. Однако, если указанная комбинация КВ встречается часто, приложение также ожидает, что указанные КВ не являются взаимоисключающими. Один из механизмов оценки относительно редкой встречаемости реализуют посредством сравнения ожидаемой на основании априорной вероятности частоты с наблюдаемой частотой. Априорная вероятность появления КВ-A может быть приблизительно определена в виде уравнения P(A)=(#A/N), а априорная вероятность появления КВ-B может быть приблизительно определена в виде уравнения P(B)=(#B/N). В случае, если КВ-A и КВ-B статистически независимы, приложение 540 оценки правил может ожидать получения P(A)xP(B)xN отчетов, содержащих комбинацию КВ-A и КВ-B. Указанное количественное значение может быть сравнено с эмпирическим числом отчетов, содержащих КВ-A и КВ-B, по формуле #(A&B)/P(A)xP(B)xN. Указанное сравнение может быть формально выражено в виде соотношения P(A&B)/P(A)P(B), P(A&B)-P(A)P(B). Более сложные статистические методы могут быть использованы для вычисления вероятности (например, значения p) статистической зависимости КВ-A и КВ-B друг от друга (например, χ2) или вероятности, что эмпирическое число КВ-A и КВ-B является результатом ошибочных "кликов" (моделирована в виде процессов случайного шума). Указанное вычисление может быть использовано приложением 540 оценки правил для определения значения указанной характеристики, относящейся к оцениваемому кандидатному правилу.
[0044] В третьем примере каждое из кандидатных правил может быть оценено на основании клинических аспектов. В частности, клинические аспекты могут относиться к нарушениям рабочего потока в результате обнаружения нарушений правил. Клинический признак может возвращать значение части отчетов, при анализе которых было активизировано кандидатное правило. В случае, если указанное значение части отчетов является излишне высоким, указанный случай может быть достаточной причиной для отброса приложением 540 оценки правил указанного кандидатного правила. Указанное вычисление может быть использовано приложением 540 оценки правил для определения значения указанной характеристики, относящейся к оцениваемому кандидатному правилу.
[0045] В четвертом примере каждое из кандидатных правил может быть оценено на основании аспектов обработки естественного языка. В частности описательный компонент кандидатного правила может быть использован для сопоставления. На основании списка заданных ключевых слов (например, нормальный, слабый, средний, сильный, и т.д.), которые могут появляться в описательных компонентах КВ (которые могут храниться в отдельной базе данных ключевых слов), приложение 540 оценки правил может сравнивать характер появления указанных слов с логическим шаблоном и остальной частью описательных компонентов. В частности, обработка естественного языка может приводить к одобрению кандидатного правила в случае, если ключевые слова (например, нормальный и сильно) приведены совместно в логическом шаблоне, таком как "если левый желудочек нормальный, то левый желудочек не сильно расширен". Указанное вычисление может быть использовано приложением 540 оценки правил для определения значения указанной характеристики, относящейся к оцениваемому кандидатному правилу.
[0046] В пятом примере каждое из кандидатных правил может быть оценено на основании пространственного моделирования. В частности, может быть сформирована пространственная модель анатомии сердца, содержащая основные анатомические элементы (например, желудочки, предсердия, и т.д.) и их пространственные (например, "соединен с") и функциональные (например, "ниже по кровотоку от") взаимосвязи. Указанные пространственные данные могут быть сохранены в отдельной базе данных пространственной модели. Например, список анатомических местоположений может включать полую вену, правое предсердие, трехстворчатый клапан, правый желудочек, легочный клапан, левое предсердие, митральный клапан, левый желудочек, аортальный клапан и коронарную створку, аорту, предсердия (левое и правое предсердия), желудочки (левый и правый желудочки), и клапаны (все клапаны). Может быть составлен список ключевых слов для обнаружения анатомических элементов для каждого из указанных анатомических местоположений. Аспекты пространственного моделирования могут возвращать лишь кандидатные правила, содержащие КВ, обнаруженные анатомические элементы которых идентичны или близки. Например, для моделирования расстояния между двумя анатомическими местоположениями может быть использована матрица расстояний. Таким образом, расстояние между полой веной и правым предсердием может быть выражено в виде первого значения (например, "1"), а расстояние между полой веной и трехстворчатым клапаном может быть выражено в виде второго значения (например, "2"). Указанное вычисление может быть использовано приложением 540 оценки правил для определения значения указанной характеристики, относящейся к оцениваемому кандидатному правилу.
[0047] После определения показателей для каждого из признаков приложение 540 оценки правил может определять общий показатель кандидатного правила посредством оценочного поддвижка. Общий показатель может определять включение кандидатного правила в набор правил или исключение из него. Указанный процесс принятия решения может быть моделирован в виде правила принятия решения, дерева принятия решений, статистического классификатора или классификатора машинного обучения (например, случайного леса, нейронной сети, машины опорных векторов, и т.д.), и т.д. В первом примере статистические классификаторы и классификаторы машинного обучения могут требовать предоставления данных режима обучения, и в этом случае образцы правил могут быть использованы специалистом в автономном рабочем потоке. При условии, что образцы правил подлежат принятию приложением 540 оценки правил, пороговые значения признаком и/или калибровка классификаторов могут быть использованы для принятия итогового решения о принятии или исключении кандидатного правила. Во втором примере приложение 540 оценки правил может возвращать числовое значение, отражающее вероятность принятия конкретного кандидатного правила. Кандидатные правила могут быть сортированы по значению вероятности, и может быть принято решение о принятии правил, значения вероятности которых превышают заданное пороговое значение. Другие критерии внесения правил в набор правил могут включать использование лишь наивысших N правил в качестве метаправила включения. Следует отметить, что к показателям может быть применен заданный весовой коэффициент (например, первый признак может считаться более важным по сравнению со вторым признаком) в ходе выработки числового значения общего показателя.
[0048] Приложение 545 интерфейса может отображать оцененные кандидатные правила в читаемом человеком и машино-читаемом формате посредством стандартных механизмов сериализации и записи. Кроме того, приложение 545 интерфейса может быть выполнено с возможностью включения значений вероятности оцененных кандидатных правил и/или включения всех кандидатных правил для рассмотрения человеком.
[0049] Следует отметить, что вышеописанная характеристика принятия правил приведена исключительно в качестве примера. После выработки оценочным поддвижком общего показателя для каждого из кандидатных правил набор кандидатных правил с сопутствующим показателем может быть представлен пользователю посредством устройства 515 дисплея. Затем пользователь может вручную выбрать кандидатные правила, подлежащие включению в набор правил. Соответственно, процессор 505 может также исполнять приложение пересмотра правил (не показано), принимающее совершенный выбор кандидатных правил и отображающее их в удобном и интуитивном для пользователя виде. Затем пользователю может быть предоставлена возможность модификации оценок правил (например, с целью отмены оценки, выполненной приложением 540 оценки правил). Специалист может также использовать указанное приложение для подтверждения желательности правил в конкретном учреждении. Приложение может выводить модифицированные наборы правил посредством приложения 545 интерфейса.
[0050] Приложение 550 исполнения правил обеспечивает возможность включения принятых кандидатных правил в набор правил, предназначенный для использования в учреждении, содержащем устройства 130, 130', 130'(формирования изображений. Вследствие того, что набор правил собран на основании отчетов, выработанных указанными устройствами 130, 130', 130'(формирования изображений, набор правил предназначен конкретно для определения наличия противоречий или других маловероятных комбинаций КВ. Набор правил может быть загружен в устройства 130, 130', 130'(формирования изображений. Таким образом, при использовании пользователем устройства 130 формирования изображений и запуске анализа изображения путем ввода выводов посредством окна 300 отчета, любое нарушение правила может приводить к выработке надлежащего действия, подлежащего выполнению. Например, в случае, если пользователь вводит первый КВ и затем вводит второй КВ, а комбинация указанных КВ приводит к нарушению правила, устройство 130 формирования изображений может вырабатывать оповещение, указывающее пользователю на наличие нарушения. В другом примере, если пользователь вводит первый КВ и затем завершает процесс формирования отчета, но правила указывают на необходимость введения второго КВ при введении первого КВ, устройство 130 формирования изображений может вырабатывать рекомендацию о введении второго КВ.
[0051] Следует отметить, что процессор 505 может также исполнять приложение приема обратной связи в рабочем потоке (не показано) после внедрения набора правил в учреждении. При использовании автоматически выработанного набора правил с использованием вышеописанного механизма инструмент может быть выполнен с возможностями пользовательской обратной связи. В подобном случае пользователь может указывать на полезность обнаруженного нарушения (например, "очень полезное") или отсутствие полезности (например, "бесполезное"). Может быть реализован механизм голосования, при использовании которого правило деактивируют в случае превышения заданного числа отрицательных голосов или в случае превышения процентного значения отрицательных голосов.
[0052] На фиг. 6 показан способ 600 выработки набора правил согласно примерам реализации изобретения. Способ 600 может быть задан устройством 410 выработки правил, которое может иметь доступ к отчетам, выработанным множеством устройств формирования изображений, таких как устройства 130, 130', 130'(формирования изображений, посредством сети 405 связи. Способ 600 описан со ссылкой на указанные компоненты.
[0053] На этапе 605 устройство 410 выработки правил принимает ранее выработанные отчеты от устройств формирования изображений учреждения, таких как устройства 130, 130', 130'(формирования изображений. Согласно вышеприведенному описанию, отчеты могут быть получены различным образом. В первом примере устройство 410 выработки правил может быть встроено в сеть 400 таким образом, что устройства 130, 130', 130'(формирования изображений могут передавать отчеты в устройство 410 выработки правил посредством сети 405 связи. Во втором примере устройство 410 выработки отчетов может принимать отчеты автономным образом, причем пользователь может вручную загружать отчеты, принимаемые устройством 410 выработки отчетов.
[0054] На этапе 610 устройство 410 выработки правил может нормализировать отчеты. Согласно вышеприведенному описанию, отчеты могут быть структурированными или неструктурированными. В случае, если отчеты структурированы, устройство 410 выработки правил может извлекать КВ в отчетах. В случае, если отчеты неструктурированы, устройство 410 выработки правил может использовать различные движки и процессоры (например, процессор естественного языка) для извлечения содержания отчетов в соответствующие КВ или выработки новых КВ для данных, содержащихся в отчетах.
[0055] На этапе 615 приложение 535 выработки кандидатных правил устройства 410 выработки правил может вырабатывать кандидатные правила на основании данных, содержащихся в отчетах. Согласно вышеприведенному описанию, кандидатные правила могут быть выработаны на основе шаблонов, включающих импликацию, включение, исключение, и другие форматы. Следует отметить, что способ 600 может включать дополнительные этапы, такие как этап, в ходе которого приложение 535 выработки кандидатных правил определяет нахождение или ненахождение ряда кандидатных правил в пределах заданных параметров, таких как параметры, определенные посредством эвристических процедур.
[0056] На этапе 620 приложение 410 выработки правил может вырабатывать значения признаков для каждого из правил, например, посредством поддвижка выработки признаков. Значения признаков могут включать аспекты, характеризующие правило в машиночитаемом формате. Признаки могут быть основаны на способах и приемах из различных областей, таких как вышеуказанные, включая теорию принятия решений, статистику, клинические аспекты, аспекты обработки естественного языка и аспекты пространственного моделирования.
[0057] На этапе 625 приложение 540 оценки правила устройства 410 выработки правил может вырабатывать соответственный показатель для каждого из признаков кандидатного правила. Каждый показатель может быть определен путем соответственного вычисления, соответствующего виду характеристики признака. Приложение 540 оценки правил может также нормализовывать показатели различных признаков с целью последующего определения общего показателя для признака.
[0058] На этапе 630 устройство 410 выработки правил может принимать решение о включении или исключении кандидатного правила на основании показателей для каждого из признаков или на основании общего показателя для признака. Например, в случае использования устройством 410 выработки правил каждого из признаков в качестве определителя, в качестве основания может быть использовано соответствующее заданное пороговое значение. В другом примере, в случае использования устройством 410 выработки правил общего показателя, в качестве основания также может быть использовано заданное пороговое значение. Таким образом, устройство 410 выработки правил может автоматически принимать решение о том, какие из кандидатных правил подлежат включению в набор правил.
[0059] Вновь следует отметить, что способ 600 может включать дополнительные этапы, например, в случае, если число кандидатных правил, подлежащих включению, не должно превышать заданного значения. В случае использования подобного этапа способ 600 может включать дополнительные подэтапы, такие как подэтап корректировки порогового значения, используемого на этапе 630 с целью осуществления выборки включенных кандидатных правил.
[0060] На этапе 635 устройство 410 выработки правил принимает решение о включении кандидатного правила в набор правил для учреждения или об исключении указанного кандидатного правила. Указанный процесс может относиться к осуществлению устройством 410 выработки правил автоматического принятия решения о включении кандидатного правила или об его исключении. В случае, если правило подлежит включению, устройство 410 выработки правил может продолжать осуществление способа на этапе 640. На этапе 640 пользователь может вносить ручную корректировку посредством приложения 545 интерфейса, в результате которой подлежащее включению кандидатное правило исключают.Таким образом, в случае внесения ручной корректировки, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа на этапе 645. Однако, в случае, если пользователь не вносит ручную корректировку, препятствующую включению кандидатного правила, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа 600 на этапе 650, на котором кандидатное правило вносят в набор правил. При возврате на этап 635, в случае, если принято решение об исключении кандидатного правила, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа 600 на этапе 655. На этапе 655 может быть осуществлен по существу сходный этап ручной корректировки, в ходе которого пользователь может вносить ручную корректировку решения об исключении кандидатного правила. Таким образом, в случае принятия пользователем решения об исключении правила, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа на этапе 545. Однако, в случае внесения пользователем корректировки решения устройства 410 выработки правил, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа 600 на этапе 650, на котором кандидатное правило вносят в набор правил.
[0061] На этапе 660 устройство 410 выработки правил принимает решение о наличии или отсутствии других кандидатных правил, подлежащих оценке в контексте возможного их принятия. В случае наличия других кандидатных правил устройство 410 выработки правил возвращает осуществление способа 600 на этап 630. Однако, в случае, если все кандидатные правила оценены в контексте их включения, устройство 410 выработки правил продолжает осуществление способа 600 на этапе 655, на котором вырабатывают набор правил для учреждения, и приложение 550 исполнения правил конфигурирует устройства 130, 130', 130'(формирования изображений с целью обеспечения качества выработки отчетов на основании набора правил.
[0062] Вновь следует отметить, что способ 600 может включать другие этапы после реализации набора правил. Например, для определения качества работы набора правил после его реализации может быть использовано приложение приема обратной связи в рабочем потоке устройства 410 выработки правил. В частности, приложение обратной связи может принимать входные данные от пользователя устройства 130 формирования изображений в ответ на запрос о полезности примененного правила. После получения заданного числа ответов приложение обратной связи может принимать решение о возможном обновлении набора правил с целью возможного включения дополнительных правил или исключения существующих правил.
[0063] Согласно примерам реализации изобретения, система и способ по примерам реализации изобретения обеспечивают механизм для автоматического определения правил обеспечения качества при расшифровке рабочих потоков эхокардиографии. В частности, правила могут предотвращать отображение в отчете противоречий или несовместимых утверждений. Вследствие изначального приема ранее выработанных отчетов от множества устройств формирования изображений учреждения, устройство выработки правил может в первую очередь вырабатывать кандидатные правила и оценивать кандидатные правила на основании показателей признаков, характеризующих кандидатное правило. Затем устройство выработки правила может автоматически принимать решение о включении кандидатного правила в набор правил, реализованный для устройств формирования изображений учреждения или исключения указанного кандидатного правила из указанного набора правил (с возможностью вмешательства пользователя). Таким образом, учреждение имеет возможность преодолеть нехватку экспертов, обычно необходимых для ручного формирования правил. Также обеспечена возможность выработки наборов правил для различных учреждений, что позволяет решить проблему невозможности портирования правил.
[0064] Специалисту будет очевидно, что вышеописанные примеры реализации могут быть реализованы в любой подходящей программной или аппаратной конфигурации, или в комбинации указанных конфигураций. Примерная аппаратная платформа для реализации примеров реализации может содержать, например, платформу на основе Intel x86 с совместимой операционной системой, платформу MAC и MAC OS, мобильное аппаратное устройство, содержащее операционную систему, такую как iOS, Android, и т.д. В другом примере примеры реализации вышеописанного способа могут быть реализованы в виде программы, содержащей строки программы, хранимые на энергонезависимом машиночитаемом носителе, которые могут быть исполнены посредством процессора или микропроцессора после компилирования указанных строк.
[0065] Специалисту будет очевидно, что в настоящее изобретение могут быть внесены различные модификации при условии, что указанные модификации не выходят за рамки объема настоящего изобретения. Таким образом, настоящее изобретение призвано охватывать модификации и вариации настоящего изобретения при условии, что указанные модификации и вариации не выходят за рамки объема настоящего изобретения и эквивалентов пунктов формулы изобретения.