НАПРАВЛЯЕМАЯ КЛИНИСТОМ КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА НА БАЗЕ ПРИМЕРОВ

1. Устройство для оптимизации компьютерной диагностики на базе примеров, при этом устройство содержит:
блок (132) получения параметров, выполненный с возможностью такого выбора оптимального множества признаков представляющего интерес объема (VOI), по которым следует вызывать такие примеры, чтобы объективная оценка сходства, основанная на выбранных признаках, кластерах в пространстве признаков, представляющих интерес объемах (VOI) (116) в базе данных, согласовалась с группировкой VOI в базе данных в соответствующие кластеры посредством субъективной оценки сходства, (S220, S230); и
модуль вывода для обеспечения выбранного множества в качестве выходных данных.
2. Устройство по п.1, в котором упомянутый выбор состоит в том, что выбирается оптимальный критерий сходства для применения при вызове примеров (S250).
3. Устройство по п.2, в котором упомянутый выбор состоит в том, что выбирается межточечная дистанционная метрика, которую содержит упомянутый оптимальный критерий сходства, при этом упомянутую метрику применяют при группировке в кластеры, основанной на объективной оценке, в упомянутом пространстве признаков, заданном упомянутыми выбранными признаками (S240).
4. Устройство по п.1, в котором признаки в упомянутом множестве задают упомянутое пространство признаков (S240).
5. Устройство по п.1, в котором упомянутый выбор содержит итерационный выбор множества признаков VOI для получения упомянутого оптимального множества (S230).
6. Устройство по п.5, в котором генетический алгоритм (400) выполняет итерационный выбор.
7. Устройство по п.5, в котором данная итерация выбирает соответствующее множество, которое задает пространство признаков для такой итерации (S230).
8. Устройство по п.1, в котором субъективная оценка содержит распределение VOI в базе данных по упомянутым соответствующим кластерам на основе восприятия во время попарных сравнений упомянутых модулей базы данных (S210).
9. Устройство по п.1, в котором среди упомянутых признаков содержится признак изображения VOI из упомянутых VOI (S230).
10. Устройство по п.9, в котором среди упомянутых признаков содержатся клинические данные, относящиеся к VOI из упомянутых VOI (S230).
11. Система компьютерной диагностики на базе примеров, содержащая устройство по п.1, при этом упомянутая система дополнительно содержит:
базу данных (120), содержащую представляющие интерес объемы (VOI);
модуль вызова (124), соединенный с возможностью обмена информацией с упомянутым модулем вывода и выполненный с возможностью количественной оценки на основе выбранного множества, представляющего интерес объема (VOI) (116), подлежащего диагностированию, и выполнения, на основе результата упомянутой количественной оценки, вызова упомянутых примеров из упомянутой базы данных, содержащей VOI; и
дисплей (108) для визуального представления вызванных примеров.
12. Система компьютерной диагностики на базе примеров по п.11, дополнительно содержащая пользовательский блок (134) управления и процессор, выполненный с возможностью визуального представления на упомянутом дисплее вызванных примеров и для одного визуально представленного примера из упомянутых вызванных примеров, выбранного с помощью упомянутого пользовательского блока управления, по меньшей мере, чего-то одного из прогноза, информации о лечении, вторичной информации, текущего состояния и клинической информации, вызываемых из электронной медицинской карты (EMR)(S260).
13. Компьютерный программный продукт для компьютерной диагностики на базе примеров, содержащий компьютерно-читаемый носитель информации, воплощающий компьютерную программу, содержащую команды, исполняемые процессором для выполнения множества операций, при этом упомянутое множество содержит операции, при которых осуществляют:
выбор оптимального множества признаков представляющего интерес объема (VOI), по которым следует вызывать такие примеры, чтобы объективная оценка сходства, основанная на выбранных признаках, кластерах в пространстве признаков, VOI в базе данных, согласовалась с группировкой VOI в базе данных в кластеры посредством субъективной оценки сходства (S230); и
обеспечение выбранного множества в качестве выходных данных (S260).
14. Компьютерно реализуемый способ оптимизации компьютерной диагностики на базе примеров, при этом способ содержит этапы, на которых:
группируют представляющие интерес объемы (VOI) в базе данных в соответствующие кластеры согласно субъективной оценке сходства (S220); и
выбирают оптимальное множество признаков представляющего интерес объема (VOI), по которым следует вызывать такие примеры, чтобы объективная оценка сходства, основанная на выбранных признаках, кластерах в пространстве признаков, VOI в базе данных согласовалась с упомянутой группировкой в кластеры VOI (S230).
15. Способ по п.14, дополнительно содержащий этап, заключающийся в том, что используют, при вызове примеров, оптимальный критерий сходства, который выбирает упомянутый этап выбора (S250).
16. Способ по п.15, в котором упомянутый этап выбора заключается в том, что выбирают межточечную дистанционную метрику, которую содержит упомянутый оптимальный критерий сходства, при этом упомянутую метрику применяют при группировке в кластеры, основанной на объективной оценке, в упомянутом пространстве признаков, заданном упомянутыми выбранными признаками (S230).
17. Способ по п.14, в котором признаки в упомянутом множестве задают упомянутое пространство признаков (S240).
18. Способ по п.14, в котором упомянутый этап выбора заключается в том, что выбирают итерационным способом множество признаков VOI для получения упомянутого оптимального множества (S230).
19. Способ по п.18, в котором генетический алгоритм (400) выполняет итерационный выбор.
20. Способ по п.18, в котором данная итерация заключается в том, что выбирают соответствующее множество, которое задает пространство признаков для такой итерации (S240).
21. Способ по п.14, в котором выполнение субъективной оценки содержит распределение VOI в базе данных по упомянутым соответствующим кластерам на основе восприятия во время попарных сравнений упомянутых модулей базы данных (S210, S220).
22. Способ по п.14, в котором среди упомянутых признаков содержится признак изображения VOI из упомянутых VOI (S230).
23. Способ по п.22, в котором среди упомянутых признаков содержатся клинические данные, относящиеся к VOI из упомянутых (S230).