CN105074708B - 放射学发现的背景驱动的概要视图 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于通过以下生成医学发现的背景驱动的概要视图的系统、方法和计算机可读存储介质：检索包括要被分析的至少一幅图像的当前研究；提取来自所述当前研究的当前背景信息并且将所述当前背景信息存储于数据库中；并且将所述当前背景信息与来自先前研究的先前背景信息进行匹配以返回相关先前研究的集合。

Description

放射学发现的背景驱动的概要视图
背景技术
放射科医师需要处理越来越多的图像来以最优方式诊断和处置患者。例如，诸如癌症患者的患者经常经历很多成像检查，从而在其医学记录中积累与相同解剖区域有关的许多研究。每当需要读取新的研究时，放射科医师打开当前命令以理解为何已经执行所述研究以及患者具有何种先前发现。然而，成像命令包含与发现有关的有限的信息，使得放射科医师需要打开最相关先前研究的结果以更好地理解患者的发现的状态。然而，该先前报告可以不包含关于所有相关发现的足够信息，从而提供患者的发现历史的不完整概括。因此，放射科医师常常需要打开多个先前的报告和/或图像，并且建立在相关的发现之间的脑力链接以获得患者历史的全貌。该过程是困难并且耗时的。此外，目前没有质量保证工具来确保发现的一致性和寿命，使得一些先前识别的发现能够被忽视。如果没有如需要地对发现跟进，则能够对患者效果存在潜在不利影响。
发明内容
本发明提出了一种用于建议与患者的当前医学研究(120)有关的宏的第一方法。所述方法包括：检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前研究；提取来自所述当前研究的当前背景信息并且将所述当前背景信息存储于数据库中；将所述当前背景信息与来自先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合；提取来自可用的宏的宏背景信息；将所述宏背景信息与所述先前相关研究的所述背景信息进行匹配以生成相关的宏的列表；并且响应于用户选择，使用所述患者的所述当前研究中的所列出的宏。
此外，本发明提出了一种用于建议与患者的当前医学研究有关宏或者文本片段的第二方法。所述方法包括：检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前研究；提取来自所述当前研究的当前背景信息并且将所述当前背景信息存储于数据库中；将所述当前背景信息与来自先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合；识别并且列出在所述相关先前研究中使用的宏或文本片段；并且响应于用户选择，使用针对所述患者的所述当前研究的所列出的宏或文本片段。
此外，本发明提出了一种用于建议与患者的当前医学研究有关的宏的第一系统。所述系统具有处理器，所述处理器被配置为：检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前研究，提取来自所述当前研究的当前背景信息并且将所述当前背景信息与来自先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合，提取来自可用的宏的宏背景信息，将所述宏背景信息与所述先前相关研究的所述背景信息进行匹配以生成相关的宏的列表，并且响应于用户选择而使用所述患者的所述当前研究中的所列出的宏。所述系统还包括存储器，所述存储器将所述当前背景信息和先前背景信息存储在数据库中。
此外，本发明提出了一种用于建议与患者的当前医学研究有关的宏或者文本片段的第二系统。所述系统包括处理器，所述处理器被配置为：检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前研究，提取来自所述当前研究的当前背景信息并且将所述当前背景信息与来自先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合，识别并且列出在所述相关先前研究中使用的宏或文本片段，并且响应于用户选择而使用针对所述患者的所述当前研究的所列出的宏或文本片段。所述系统还包括存储器，所述存储器将所述当前背景信息和所述先前背景信息存储在数据库中。
此外，本发明提出了一种非暂态计算机可读存储介质，在其上存储有可运行程序，其中，所述程序指示处理器执行所述第一方法或所述第二方法的步骤。
附图说明
图1示出了根据第一示范性实施例的系统的示意图。
图2示出了图1的系统的另一示意图。
图3示出了根据第一示范性实施例的方法的流程图。
图4示出了根据图3的方法显示的概要视图的示范性屏幕截图。
图5示出了图4的概要视图的另一示范性屏幕截图。
图6示出了根据图3的方法显示的关键图像的示范性屏幕截图。
图7示出了根据图3的方法显示的概要视图的备选示范性屏幕截图。
图8示出了根据第二示范性实施例的系统和方法的示意图。
图9示出了根据图8的方法的流程图。
图10示出了根据第三示范性实施例的系统的示意图。
图11示出了根据第三示范性实施例的方法的流程图。
具体实施方式
可以参考下面的描述和附图进一步理解示范性实施例，其中，类似的元件被参考为具有相同附图标记。示范性实施例涉及用于查看医学图像的系统和方法。具体而言，示范性实施例描述提取当前成像研究的背景，以辅助报告当前成像研究的结果。当前成像研究的背景可以用于生成先前研究的背景驱动的概要，提出对应于当前研究的相关的模版/宏和/或识别应当在最终报告中报告的全部相关的发现。尽管关于读取在放射科室内的癌症患者的图像具体描述了示范性实施例，但是本领域的技术人员应理解本公开的系统和方法可以用于在各种医院部门中的任何内的具有各种疾病或状况中的任何的患者。
如图1和图2所示，根据本公开的示范性实施例的系统100生成先前相关的研究的背景驱动的概要视图。系统100包括处理器102、用户接口104、显示器106和存储器108。处理器102通过使用背景提取模块110提取当前研究120的背景信息，来生成包括要被分析的至少一幅图像的当前研究120的概要视图。背景提取模块110还可以从当前研究120的命令中提取关于患者的临床指示的背景信息。所述背景信息可以包括诸如模态(例如，MRI、乳房摄影)的数据，和/或当前研究120的图像中被成像的身体部分(例如，乳房、头部)。当放射科医师正在做出诊断(即当前研究还未被报告)时，背景提取模块110也可以从当前研究的图像检查命令中提取包括患者的临床指示的背景信息。该背景信息被存储于存储器108的数据库118中，所述数据库也存储针对患者的当前和/或先前研究的发现(例如，肿瘤)相关的信息。数据库118也可以存储例如与发现有关的注释(即，图像上的标记)。处理器102还包括：捕获模块112，其每当用户在图像上创建新的注释时捕获信息并将所述信息存储到数据库118；以及自然语言处理(NLP)模块122，其从当前研究和/或先前报告中提取文本数据。
处理器102还包括背景匹配模块114，所述背景匹配模块将从当前研究120的图像中提取的背景与所有先前的研究进行匹配以确定哪些先前研究与当前研究120有关。在一个范例中，当前和/或先前研究信息可以在显示器106上被显示在概要视图中。例如，所述概要视图可以示出关于发现中的每个的观测结果和/或关于发现中的每个的图像上的注释。一旦概要视图已经被显示，处理器102的导航/可视化模块116就允许用户选择所显示的观测结果和/或注释以显示所选择的发现的其他细节。在另一范例中，还可以筛选相关先前研究以显示应当被包括在当前研究的报告中的发现的最小集合，从而保持报告的一致性和寿命。在另一示范性实施例中，背景匹配模块114还可以将当前/先前研究的背景信息与可用于由用户使用的模板/宏的背景信息进行比较，以返回相关模板/宏的集合。因此，用户可以容易地选择模板/宏以减少报告时间。用户选择可以经由用户接口104实现，所述用户接口可以包括输入设备，例如，键盘、鼠标和/或显示器106上的触摸显示。
图3示出了通过其生成概要视图的方法200。在步骤210中，系统100检索在当前研究120中要被分析的图像。例如，所述图像可以在放射信息管理系统(RIS)内的影像归档与通信系统(PACS)中存储和查看。在步骤220中，背景提取模块110从在当前研究中要被分析的图像中提取内容信息。如上所述，所述背景信息可以包括例如模态和/或身体部分。存储于RIS/PACS系统上的图像例如以DICOM(医学数字成像和通信)文件格式来存储和查看，所述文件格式包括包含关于模态和身体部分的信息的标头。当放射科医师或其他用户正在做出针对其中要被分析的图像还未被报告的当前研究的诊断时，背景信息也可以包括来自当前研究的成像命令的患者的临床指示。在步骤230中，所提取的背景信息然后被存储于数据库118中。数据库118还包括之前已经提取并存储的针对先前研究的图像的背景信息。
在步骤240中，先前研究的图像由捕获模块114进行分析以识别与发现相关的信息并将其存储于数据库118中。在癌症患者的情况下，发现可以包括图像中识别的肿瘤或肿块。观测结果可以包括例如对所述肿块的描述和/或肿瘤的活检的结果。可以在图像上创建针对观测结果和发现中的每个的注释。每当创建新的发现时，与发现相关的信息(包括观测结果和注释)被存储于数据库118中。每个发现可以具有与其相关联的多个观测结果。例如，发现可以是患者的左侧乳房上的第一肿块。放射科医师可以输入关于第一肿块的一个或多个观测结果，例如对肿块是恶性或良性的指定和/或对所述肿块的描述。每个观测结果可以具有在与其相关联的图像上的一个或多个注释。放射科医师也可以指示注释是针对新的发现(例如，第二肿块)的，使得创建新的发现和观测结果。备选地，放射科医师可以指示注释与针对现有的发现的新观测结果相关联。还可以通过使用自然语言处理(NLP)模块122(例如，MEDLEE)处理先前报告来存储先前与发现相关的信息，使得可以快速提取来自先前报告/研究的发现。NLP模块独自仅提供发现的文本信息而不示出图像注释。因此，NLP模块122可以与上述的捕获模块112组合以从先前的研究中提取文本数据和图像数据二者。当前研究的与发现相关的信息以类似的方式来生成并存储于数据库118中。本领域的技术人员将理解，当进行并回顾每个研究时，每个研究的与发现相关的信息可以被创建并存储于数据库118中，使得与发现相关的信息可以被存储于数据库中并且之后当必要时被调用(recall)。
在步骤250，背景匹配模块114将当前研究120的背景信息与先前研究的背景信息进行比较，以返回匹配的先前研究的集合。背景匹配能够使用各种匹配技术中的一种来实现。在第一范例中，背景匹配模块114可以利用基于规则的方法，其中，背景匹配模块114首先对研究进行匹配以确定模态和身体部分是否对应。第二，背景匹配模块114提取并且比较当前研究的协议信息与先前研究的协议信息。协议信息可以包括例如如下信息：造影剂是否被应用，研究是否为侧向双向的，左侧或右侧，以及在研究包括MR图像的情况下，采集类型(即2D/3D)和/或T1/T2。第三，系统100可以从DICOM中提取诸如患者位置和取向的信息以确定其是否与在先前研究中的患者的位置/取向匹配。
在第二范例中，背景匹配模块114可以利用基于本体论的方法，其中，综合的本体论用于确定当前研究的背景信息是否与先前研究的背景信息匹配。所述本体论可以包括解剖体相关的信息和模态相关的信息。例如，解剖体可以包括诸如“头部和颈部”或“腹部和骨盆”的身体区域，在所述身体区域下可以列出属于每个区域的具体器官。例如，肾脏和肝脏可以被包括在“腹部和骨盆”区域下面。使用本体论方法，背景匹配模块114可以确定，如果器官彼此匹配，则先前研究与当前研究匹配。例如，如果当前研究的背景是肾脏，则具有包括肾脏、左肾和/或右肾的背景信息的任何先前研究将被返回为相关。
在第三范例中，背景匹配模块114可以利用数据驱动的方法，其中，通过先前数据确定合适的背景。如上面关于背景提取模块110和数据库118描述的，每当用户选择或改变在导航/可视化模块116中的背景时，这些改变被存储并记录于数据库118中。例如，对于具有脑转移的肺癌患者，当前背景可以是脑部。然而，先前肺部相关的研究将也是相关的。因此，放射科医师当分析图像时可以选择这些其他相关的研究。系统100将这些选择存储于数据库118中，使得一旦系统100已经积累了足够的数据，背景匹配模块114就可以自动运行数据挖掘算法(例如，K-最近邻和交互信息)，以确定相关研究。这些算法可以确定哪些背景最相关地给出当前背景。
在第四范例中，背景匹配模块114可以利用混合的方法，其中，可以组合上述方法中的任何。例如，背景匹配模块114可以将基于规则的方法与基于本体论的方法进行组合，使得除诸如模态和身体部分的背景的匹配外，考虑了概念之间的语义关系。尽管上面描述了四种具体方法，但是本领域的技术人员将理解，只要背景匹配模块114能够将当前研究120的背景信息与先前研究的背景信息匹配，背景匹配模块114就可以利用各种匹配技术中的任何。
一旦背景匹配模块114返回匹配的先前研究的集合，在步骤260中，导航/可视化模块116就生成返回的匹配的先前研究的概要视图的集合，并将所述概要视图显示在显示器106上。如图4所示，概要视图例如可以示出针对相关的先前研究中的每个的发现和相关观测结果。在图4所示的示范性情况中，患者在2009年进行乳房摄影，其得到左侧乳房中的发现。在2010年，在具有造影剂和没有造影剂的情况下执行了MRI，得到针对该特定发现的两个观测结果。如第二和第三列所示，此时还发现两个额外的发现。当前背景被设置为示出包括乳房摄影和MRI的模态，如图4所示，并且身体部分被设置为“乳房”，如图5所示。概要视图提供背景敏感的患者发现的快速概括，从而允许用户查看最新的和/或最重要的相关的先前研究，而不必通过多个先前报告来读取。概要视图还允许用户对发现的进展进行可视化。例如，用户可以容易地确定已经有多少新发现在过去两年中被识别，这将提供对特定癌症传播地多么迅速的指示。
在步骤270中，用户可以经由用户接口104输入用户偏好。例如，用户可以经由用户接口104筛选概要视图中示出的先前研究或指示对当前背景的任何期望的改变。例如，用户可以扩大或缩小当前背景(例如，将当前背景缩小到仅包括MRI)，指示要在概要视图中显示的多个先前研究或者指示所有显示的先前研究都应落入其期间的期望的周期。其他筛选例如可以包括病变的类型，所述类型可以包括肿块、对称性和增强。用户还可以对先前研究进行导航以获得关于该研究的更加详细的信息。例如，用户可以经由鼠标单击选择观测结果以打开对应于该特定研究的报告。将鼠标悬停在观测结果上可以自动示出针对该研究的对应的关键图像，如图6所示。双击这些关键图像中的一幅可以自动打开关键图像窗口，使得用户可以以其原始尺寸和/或分辨率查看这些关键图像。
如图7所示，在备选实施例中，相比于显示相关先前研究的观测结果，概要视图可以示出与相关先前研究中的每个相关联的图像。图像还可以被示出为具有其注释，使得选择图像或注释将打开与所选择的图像相关的报告和/或观测结果。本领域的技术人员将理解，所期望的显示(例如，观测结果或图像)可以由用户指示为用户偏好。用户还可以指示其他偏好，例如，与发现中的每个有关的观测结果是否应当纵向地(如图4所示)或者水平地(如图7所示)来显示。本领域技术人员将理解，尽管没有具体描述，但是用于显示概要视图的各种其他用户偏好也是可能的。
根据图8所示的另一示范性实施例，通过确定在当前研究的报告中需要包括的先前相关的发现的最小集合，系统100可以用于质量保证目的，如下面将关于方法300更加详细地描述的。在打开针对当前研究的报告创建环境后，背景提取模块110从当前研究中提取背景信息以经由例如先前发现确定模块确定相关先前发现，所述先前发现确定模块可以包括：捕获模块112，其用于识别先前发现信息并将其存储到数据库118，其中，结构化报告系统已经被利用；NLP模块122，其用于从先前研究的文本报告(例如，从非结构化报告系统)中提取发现信息；以及背景匹配模块114，其用于将当前背景信息与先前背景信息进行比较以识别需要在当前研究中报告的发现的最小集合。一旦发现的最小集合已经被识别，处理器102还可以确定由相关先前发现使用的宏，使得宏可以重新用在针对当前研究的报告中。
如图9所示，用于从最近、相关先前研究识别发现的最小集合的方法300能够基本上类似于上述方法200。尤其是，步骤310至步骤340基本上类似于方法200的步骤210至步骤240。在步骤310中，系统100检索要被分析的当前研究的图像，并且在步骤320中使用背景提取模块110来从当前研究中提取背景信息。当前研究的背景可以以与关于方法200描述的背景提取基本上类似的方式来提取。在步骤330中，该背景信息被存储于数据库118中。在步骤340中，先前研究的与发现相关的信息被识别并存储于数据库118中，如上面关于步骤240描述的。在不存在结构化报告的情况下，先前研究的完整报告可以被存储于数据库118中。备选地，该信息可以以标准PACS格式来存储。
在步骤350中，NLP模块122可以从先前研究的自由文本放射科报告的印象部分中提取发现的集合。例如，如果先前报告声明：“在左侧桥小脑角池中有16×11mm直径肿块，膨胀到左侧内耳道的开口中，其在T2加权的图像上对于脑部而言是稍微高信号的并在T1加权对比后图像上明亮，这是由于均匀对比增强，”，NLP模块122将确定存在具有被设置到16×11mm的属性直径的‘在左侧小脑脑桥角池中的肿块’的发现。NLP模块122可以与步骤340中检索的先前报告结合使用。
在步骤360中，匹配模块114将当前研究背景与先前研究的背景进行比较以返回在当前研究的报告中需要包括的发现的最小集合，基本上如上面关于方法200的步骤250描述的。背景匹配可以使用上述方法中的任何来执行。例如，匹配模块114可以利用以下中的任何：基于规则的方法、基于本体论的方法、数据驱动的方法或者利用不同匹配过程的任何组合的混合方法。在步骤370中，处理器102返回当前研究的报告中应当包括的发现的最小集合。导航/可视化模块116可以经由例如图形用户界面将发现的最小集合显示在显示器上，所述图形用户界面还允许用户筛选和/或指定在最小集合中要返回的发现。缺省可以被设置为包括最近、相关先前研究的发现。例如，如果当前研究为肝脏研究，则发现的最小集合将基于最近的肝脏研究。用户可以使用所显示的图形用户界面容易地改变该缺省设置。例如，在已经为发现分派了临床显著性得分之处，用户能够期望仅报告具有最小临床显著性得分为3的先前发现。在另一实施例中，除了显示返回的相关先前发现外或代替于显示返回的相关先前发现，可以显示警报以提醒用户当前报告已经被保存，而不包括在步骤370中被视为相关的所有先前发现。
一旦先前相关研究已经被识别，宏(例如，可以经由宏的预先定义的名称插入到报告中的预先定义的文本)或来自先前研究的文本片段可以用于当前研究。在步骤380中，与发现的最小集合相关联的宏/语句被列出在显示器106上以供用户如期望地查看和使用。重复使用宏/文本提供报告之间的一致性并且保持发现的寿命。当重复使用先前宏时，处理器102可以基于先前发现来在当前研究中自动占据发现的相关域(例如，发现的形状)。在相关先前研究中使用的宏被存储于数据库118中。在自由文本报告环境内，包含发现的文本被用作宏。
当在放射科报告中使用口述系统时，宏可以是尤其有用的。放射科医师使用宏和模板(预先定义的文档结构)来快速并且有效地报告观测结果。在口述期间，用户说出语音命令，所述语音命令与模板和宏的定义进行匹配，使得处理器102可以将预先定义的文档结构或文本插入到报告中。例如，当用户撰写报告时，用户可以包括五个部分：流程、临床信息、比较、发现和印象。北美放射学会(RSNA)推荐根据模态、解剖结构和在查临床问题在每部分中将要报告的信息。例如，用于胸部X射线研究的模板可以如下：
流程
临床信息
咳嗦
发烧
气短
术前检查
比较
发现
心脏
肺部
骨
印象
正常
无急性疾病
当使用宏时，用户定义宏的内容和名称。内容是一段文本并且名称是将内容插入到报告的语音命令。例如，描述胆囊壁钙化的宏能够是“存在胆囊壁钙化并且与瓷胆囊相符，瓷胆囊与胆囊癌的发展的增加的风险相关联”。与该宏相关联的名称可以是“瓷胆囊”，使得当用户说出“瓷胆囊”时，处理器102将上面定义的文本自动插入到报告中。
根据另一示范性实施例，如图10和图11所示，方法400使用系统100生成用户可以用于当前研究的相关模板/宏的列表。如图10所示，背景提取模块110和NLP模块122用于从当前研究中提取背景信息(例如，提取诸如模态和身体部分的信息)，从针对当前研究的图像命令(例如，提取诸如体征和症状的临床信息)中提取背景信息以及从先前报告(例如，提取患者的推荐)中提取背景信息。所提取的信息则然后可以由背景匹配模块114进行匹配以提出相关的模板和/或宏。存储器108还可以包括在数据库118中的可用模板和宏。每个模板具有名称并且定义其中发现将被插入的部分的集合。每个宏具有名称并且定义用于插入到报告中的一段文本。
在步骤410中，如图11所示，NLP模块122从每个报告模板/宏的叙述的内容中提取背景信息。例如，可以从模板/宏中提取解剖体和诊断术语，使得系统100将属性的列表与每个模板/宏进行关联。这些属性被存储于存储器108中，使得之后可以调用模板/宏。在步骤420中，从当前研究和/或相关先前研究中提取背景信息。背景信息可以基本上如上述在方法200的步骤220和方法300的步骤320中描述地来提取。例如，如果研究包括身体部分和模态，则背景提取模块110可以提取DICOM属性。NLP模块122还可以从图像命令的检查部分的原因中提取患者体征和症状和/或从相关先前报告中提取患者的推荐，其包括：在每个报告处所报告的日期、每个报告中使用的协议/模态(例如，MRI、超声)、随访检查的协议/模态和日期(例如，MRI，6个月)以及每个报告中的图像的发现(例如，肝脏肿块)。例如，可以通过当前研究与先前研究之间的背景匹配来识别相关先前报告，如上面关于方法200和方法300描述的。
在步骤430中，背景匹配模块114将在步骤410中获得的模板/宏的背景信息与在步骤420中获得的当前研究和/或先前相关研究的背景信息进行比较，以生成相关模板/宏的集合。处理器102可以使用基于规则的方法、基于本体论的方法和数据驱动的方法(例如统计学方法)的任何组合，如上面关于方法200描述的。例如，处理器102可以将来自当前研究/先前研究的背景信息(例如，与临床体征、解剖体和协议有关的词语)与来自模板/宏定义的背景信息进行匹配。系统100还可以在匹配中使用同义词和缩写或词语。例如，“MRI”等同于“MR”和“磁共振成像”二者。使用基于本体论的推理，例如，处理器120将腹部CT研究与关于胃部、结肠、肝脏、脾脏、胰腺、肾脏、膀胱等的模板/宏进行匹配。在另一范例中，如果检查命令包括“随访”，则处理器102可以例如使用NLP模块122将随访与关于随访的模板/宏进行匹配。处理器102还可以将当前研究的日期和/或协议与来自先前报告的患者的推荐信息进行比较。如果存在匹配，则具有相同发现的相关的模板/宏能够比其他的排位更高。
在步骤440中，导航/显示模块116在显示器106上向用户显示相关的模板/宏。在一个示范性实施例中，仅显示相关的模板/宏。在另一示范性实施例中，模板/宏以相关性顺序被列出，其中，例如，最相关的模板/宏在列表的顶部上。在又一示范性实施例中，可以例如以字母表顺序显示可用的模板/宏的列表，其中，最相关模板/宏被突出显示。本领域技术人员将理解，用户可以经由用户接口104指示用于显示模板/宏的他/她的偏好。
应注意，根据PCT规则6.2(b)，权利要求书可以包括附图标记/标号。然而，不应将本权利要求书视为被限制于与附图标记/标号相对应的示范性实施例。
本领域的技术人员将理解，上述示范性实施例可以以任意种方式被实施，包括作为单独的软件模块，作为硬件和软件的组合等。例如，背景提取模块110、捕获模块112、背景匹配模块114、NLP模块122以及导航/可视化模块116可以是包含代码行的程序，所述程序当被编译时，可以在处理器上运行。
对于本领域的技术人员将显而易见的是，可以对所公开的示范性实施例和方法以及备选进行各种修改，而不背离本公开的精神或范围。因此，本公开旨在覆盖所述修改和变型，只要它们进入权利要求书及其等价方案的范围之内。

Claims (11)

1.一种用于建议与患者的当前医学研究(120)有关的宏的方法，包括：
检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前医学研究(120)；
提取来自所述当前医学研究(120)的当前背景信息并且将所述当前背景信息存储于数据库(118)中；
将所述当前背景信息与来自所述患者的先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合；
提取来自可用宏的宏的背景信息，其中，每个宏包括要被插入所述当前医学研究中的预先定义的文本并具有预先定义的名称；
将所述宏的所述背景信息与所述当前背景信息和所述相关先前研究的先前背景信息进行匹配以生成相关的宏的列表；并且
响应于对所列出的宏的用户选择，在所述患者的所述当前医学研究(120)中使用所述所列出的宏。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
显示相关先前研究的所述集合的概要视图，所述概要视图包括针对所述相关先前研究中的每个的与发现相关的信息。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
分析先前研究的图像以识别并且存储与发现相关的信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述与发现相关的信息包括描述所述发现的观测结果和与所述观测结果相关联的图像上的注释中的一个。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所显示的概要视图示出与每个相关先前研究的发现有关的观测结果和关键图像中的一个。
6.根据权利要求2所述的方法，还包括：
基于用户偏好来筛选所述概要视图。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，筛选所述概要视图包括以下中的一个：修改当前背景；识别病变的类型；识别所显示的先前研究应当落入在其内的时间周期以及指示要被示出的多个先前研究。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述当前背景信息与所述先前背景信息进行匹配是通过使用基于规则的方法、本体论方法以及数据驱动的方法中的至少一个来执行的。
9.根据权利要求2所述的方法，还包括：
选择所述相关先前研究中的一个的与发现相关的信息，以显示对应于所选择的相关先前研究的进一步的信息。
10.一种用于建议与患者的当前医学研究(120)有关的宏的系统(100)，包括：
处理器(102)，其被配置为：
检索包括要被分析的至少一幅图像的所述患者的所述当前医学研究(120)，
提取来自所述当前医学研究(120)的当前背景信息，并且将所述当前背景信息与来自所述患者的先前研究的先前背景信息进行匹配以返回所述患者的相关先前研究的集合，
提取来自可用宏的宏的背景信息，其中，每个宏包括要被插入所述当前医学研究中的预先定义的文本并具有预先定义的名称，
将所述宏的所述背景信息与所述当前背景信息和所述相关先前研究的先前背景信息进行匹配以生成相关宏的列表，并且
响应于对所列出的宏的用户选择，在所述患者的所述当前医学研究(120)中使用所述所列出的宏；以及
存储器(108)，其将所述当前背景信息和先前背景信息存储在数据库(118)中。
11.一种非暂态计算机可读存储介质，在其上存储有可运行程序，其中，所述程序指示处理器(102)执行根据权利要求1所述的方法。
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