СПОСОБ И СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СВЯЗЫВАНИЯ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

1. Система, содержащая:
модуль извлечения, извлекающий контекстную информацию из изображения интересующей области, включающей в себя аннотации;
модуль выбора признака, формирующий текущий вектор признака, используя извлеченную контекстную информацию и аннотации; и
i
i
механизм ссылок, вычисляющий показатель подобия между текущим вектором признака и предшествующим вектором признака предшествующего изображения, в котором показатель подобия (D) вычисляется как взвешенная сумма расстояний (d) между каждым элементом (m) текущего вектора признака и предшествующего вектора признака, причем
i
i
D=∑m∙d
i
i
i
и причем расстояния (d) аннотаций (a) и b() вычисляются как
i
ai-bi
a'i-b'i
d=e∙e.
2. Система по п. 1, дополнительно содержащая:
механизм представления, отображающий совпадающие аннотации между изображением и предшествующим изображением.
3. Система по п. 2, в которой механизм представления принимает входные данные от пользователя через интерфейс пользователя и корректирует изображение, основываясь на входных данных.
4. Система по п. 3, в которой входные данные, принятые от пользователя, включают в себя по меньшей мере одно из выбора изображения, скорректированной подробности, оценки или запроса
дополнительной информации.
5. Система по п. 1, в которой аннотации включают в себя по меньшей мере одно из считывания средства получения изображения, считывания латеральности, считывания глубины, считывания местоположения, считывания типа, считывания формы или считывания результата измерения.
6. Система по п. 1, в которой контекстные данные включают в себя по меньшей мере одно из относительного расстояния до соска, относительного расстояния до поверхности кожи, относительного расстояния до патологического изменения, оценки объема, вероятности типа или вероятности формы.
7. Система по п. 1, в которой интересующей областью является патологическое изменение у пациента, больного раком молочной железы.
8. Система по п. 1, в которой изображение и предшествующее изображение являются одной и той же интересующей областью, использующей различные протоколы получения изображения, и в которой протоколы получения изображения включают в себя по меньшей мере одно из протокола получения ультразвукового изображения, протокола получения изображения магнитно-резонансной томографии ("MRI") или протокола получения изображения маммографии ("MG").
9. Способ, содержащий этапы, на которых:
извлекают посредством модуля извлечения контекстную информацию из изображения интересующей области, включающей в себя аннотации;
формируют посредством модуля выбора признака текущий вектор
признака, используя извлеченную контекстную информацию и аннотации; и
i
i
вычисляют посредством механизма ссылок показатель подобия между текущим вектором признака и предшествующим вектором признака предшествующего изображения, причем показатель подобия (D) вычисляется как взвешенная сумма расстояний (d) между каждым элементом (m) текущего вектора признака и предшествующего вектора признака, причем
i
i
D=∑m·d
i
i
i
и причем расстояния (d) аннотаций (a) и b() вычисляются как
i
ai-bi
a'i-b'i
d=e·e.
10. Способ по п. 9, дополнительно содержащий:
отображение посредством механизма представления совпадающих аннотаций между изображением и предшествующим изображением.
11. Способ по п. 9, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают входные данные от пользователя через интерфейс пользователя; и
корректируют изображение, основываясь на входных данных.
12. Способ по п. 11, в котором входные данные, принятые от пользователя, включают в себя по меньшей мере одно из выбора изображения, скорректированной подробности, оценки или запроса дополнительной информации.
13. Способ по п. 9, в котором аннотации включают в себя по меньшей мере одно из считывания средства получения изображения, считывания латеральности, считывания глубины, считывания
местоположения, считывания типа, считывания формы или считывания результата измерения.
14. Способ по п. 9, в котором контекстные данные включают в себя по меньшей мере одно из относительного расстояния до соска, относительного расстояния до поверхности кожи, относительного расстояния до патологического изменения, оценки объема, вероятности типа или вероятности формы.
15. Способ по п. 9, в котором интересующей областью является патологическое изменение у пациента, больного раком молочной железы.
16. Способ по п. 9, в котором изображение и предшествующее изображение имеют ту же самую интересующую область, использующую различные протоколы получения изображений, и в котором протоколы получения изображений включают в себя по меньшей мере одно из протокола получения ультразвукового изображения, протокола получения изображения магнитно-резонансной томографии ("MRI") и протокола получения изображения маммографии ("MG").
17. Энергонезависимый считываемый компьютером носитель данных, включающий в себя набор команд, исполняемых процессором, причем набор команд выполнен с возможностью по меньшей мере:
извлечения контекстной информации из изображения интересующей области, включающей в себя аннотации;
формирования текущего вектора признака, используя извлеченные контекстную информацию и аннотации; и
вычисления показателя подобия между текущим вектором признака и предшествующим вектором признака предшествующего изображения, причем показатель подобия (D) вычисляется как
i
i
взвешенная сумма расстояний (d) между каждым элементом (m) текущего вектора признака и предшествующего вектора признака, причем
i
i
D=∑m∙d
i
i
i
и причем расстояния (d) аннотаций (a) и b() вычисляются как
i
ai-bi
a'i-b'i
d=e∙e.
18. Энергонезависимый считываемый компьютером носитель данных по п. 17, в котором набор команд дополнительно выполнен с возможностью:
отображения совпадающих аннотаций между изображением и предшествующим изображением;
приема входных данных от пользователя через интерфейс пользователя; и
коррекции изображения, основываясь на входных данных.