JP2001321356A - ネットワークを介して画像ベースの診断を実施するシステム及び方法 - Google Patents

ネットワークを介して画像ベースの診断を実施するシステム及び方法

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JP2001321356A
JP2001321356A JP2000399849A JP2000399849A JP2001321356A JP 2001321356 A JP2001321356 A JP 2001321356A JP 2000399849 A JP2000399849 A JP 2000399849A JP 2000399849 A JP2000399849 A JP 2000399849A JP 2001321356 A JP2001321356 A JP 2001321356A
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    • A61B8/58—Testing, adjusting or calibrating the diagnostic device
    • A61B8/587—Calibration phantoms

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像ベースの診断を実施するシステムを提供
する。 【解決手段】 システムは、複数の装置（２８）により
撮影した複数の履歴画像を含むデータベース（１２）
と、装置（５６）からの新しいアーチファクト画像（５
４）を診断し、且つ該システムに関連付けされた履歴及
び非履歴の画像またはデータを遠隔の施設に伝達するよ
うに構成されている診断ユニット（１６）とを備える。
複数の履歴画像は、可能なすべての装置設定を用いて複
数の装置から作成した複数の理想画像（２６）と、複数
の装置から作成され、その各々が該装置に関連付けられ
た既知の障害及び該障害を修復するための対応する補正
措置を有している複数のアーチファクト画像（３０）と
を含む。診断ユニット（１６）は、診断用画像処理装置
（２２）及び診断用障害分離装置（２４）を含む。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、全般的には、イメ
ージング・システムなどの医用診断システムの分野に関
する。さらに詳細には、本発明は、医用診断システムの
誤動作を迅速に診断するシステム及び技法に関する。
【０００２】
【発明の背景】工業上の設定の場合でもまた商業上の設
定の場合でも、イメージング装置が誤動作すると業務が
ひどく損なわれる可能性がある。したがって、誤動作し
ているイメージング装置は迅速かつ正確に修復させるこ
とが不可欠である。現地エンジニアは、超音波装置、コ
ンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置、磁気共鳴イメージン
グ（ＭＲＩ）装置などのイメージング装置が誤動作して
いる間に、呼び出しを受けその装置を診断かつ修復する
のが普通である。典型的には、現地エンジニアはその装
置が作成した出来事記録を調査する。この出来事記録に
は装置の種類、装置の様式や任意の顧客関連情報などの
情報が含まれている。さらに、この出来事記録には、ル
ーチン動作時に並びにあらゆる誤動作状況時に生じた事
象のエラーログ(error log) と、その装置が作成したあ
らゆるアーチファクト画像が含まれている。現地エンジ
ニアは、装置の誤動作を解決する際に集積された経験デ
ータを用いながら、このエラーログ及びアーチファクト
画像を検討して、その障害を指し示すあらゆる徴候を発
見しようとする。次いで、現地エンジニアは装置の誤動
作を引き起こしている可能性がある問題点を補正しよう
と試みる。エラーログが含んでいる情報がごく僅かな量
であり、且つ作成されたアーチファクト画像がよく知ら
れたものであれば、この処理は極めてうまく動作するこ
とになる。しかし、エラーログは、障害を診断するため
の情報を大量に含んでいることもある。したがって、装
置の誤動作に関連する未知の原因を有する複雑なエラー
ログ及びアーチファクト画像から装置の誤動作を迅速に
診断することができるシステム及び方法が必要である。
【０００３】上述の問題に対する解決法において、これ
まで有効な遠隔機能を含んでいるものはなかった。した
がって、遠隔サービスの利点を備え且つ上述の問題に対
処した医用診断システムが必要である。具体的に述べる
と、装置の誤動作をネットワークを介して迅速に診断で
きるシステム及び方法が必要である。さらに、データベ
ース及び診断ユニットなど、遠隔サービス施設内に配置
させたシステム構造が必要である。さらにまた、装置の
誤動作を迅速に診断し且つサービス処置する能力を維持
しながら、画像ベースの装置の位置に配置する装備の量
を減少させることが必要である。
【０００４】
【発明の概要】本発明の実施の一形態は、装置に対する
画像ベースの診断を実施するシステムに関するものであ
り、この実施形態は、複数の装置により撮影した複数の
履歴画像を含むデータベースと、装置からの新しいアー
チファクト画像を診断し、該システムに関連付けされた
履歴及び非履歴の画像またはデータを遠隔の施設に伝達
するように構成されている診断ユニットと、を含んでい
る。この複数の履歴画像は、可能なすべての装置設定を
用いて複数の装置から作成した複数の理想画像と、複数
の装置から作成され、その各々が該装置に関連付けられ
た既知の障害及び該障害を修復するための対応する補正
措置を有している複数のアーチファクト画像とを含んで
いる。診断ユニットは、診断用画像処理装置及び診断用
障害分離装置を含んでいる。診断用画像処理装置は、新
しいアーチファクト画像と最もよくマッチングする理想
画像を複数の履歴画像から見つけ出す手段と、マッチン
グした理想画像に基づいて新しいアーチファクト画像に
アーチファクト・カテゴリーを割り当てる手段と、割り
当てしたカテゴリーに従って新しいアーチファクト画像
からアーチファクトの特徴を抽出する手段とを含んでい
る。診断用障害分離装置は、抽出したアーチファクトの
特徴に対する複数のメトリックスを作成する手段と、こ
の複数のメトリックスを適用して新しいアーチファクト
画像と最もよくマッチングするアーチファクト画像を複
数の履歴画像から特定し且つ未知の障害を修復するため
の補正措置を特定する手段とを含んでいる。ネットワー
クにより遠隔の施設から遠隔サービスを提供できる。
【０００５】本発明の別の実施形態は、装置に対する画
像ベースの診断を実施する方法に関するものである。本
方法は、複数の装置により撮影された複数の履歴画像を
ネットワークを介して取得するステップと、未知の障害
を有する装置からの新しいアーチファクト画像をネット
ワークを介して受け取るステップと、該新しいアーチフ
ァクト画像と最もよくマッチングする理想画像を該複数
の履歴画像から見つけ出すステップと、該新しいアーチ
ファクト画像と最もよくマッチングする該理想画像に基
づいて該新しいアーチファクト画像にアーチファクト・
カテゴリーを割り当てるステップと、該新しいアーチフ
ァクト画像に割り当てされた該アーチファクト・カテゴ
リーに対する複数のメトリックスを作成するステップ
と、該複数のメトリックスを用いて、該新しいアーチフ
ァクト画像と最もよくマッチングするアーチファクト画
像を該複数の履歴画像から特定し且つ該未知の障害を修
復するための補正措置を特定するステップと、を含む。
この複数の履歴画像は、可能なすべての装置設定を用い
て複数の装置から作成した複数の理想画像と、複数の装
置から作成されその各々が該装置に関連付けられた既知
の障害及び該障害を修復するための対応する補正措置を
有している複数のアーチファクト画像とを含む。
【０００６】本発明に関するその他の原理的特徴及び利
点は、以下の図面、詳細な説明及び添付の特許請求の範
囲を吟味すれば、当業者には明らかとなろう。
【０００７】
【発明の実施形態】本発明による画像ベースの診断シス
テムは、超音波、ＣＴ、ＭＲＩ装置などの医用イメージ
ング・デバイスに関連させながら記載する。本発明を医
用イメージング・デバイスに関連させながら記載する
が、画像ベースの診断システムは画像を作成する任意の
イメージング・デバイス（化学的、機械的、電子的、マ
イクロプロセッサ制御など）と共に使用することもでき
る。図１は、本発明による画像ベースの診断システム１
０のブロック図である。画像ベースの診断システム１０
は、履歴画像からなるデータベース１２と、トレーニン
グ・ユニット１４と、診断ユニット１６とを含む。トレ
ーニング・ユニット１４は、画像処理装置１８と、障害
分離装置２０とを含む。さらに、診断ユニット１６は、
画像処理装置２２と、障害分離装置２４とを含む。トレ
ーニング・ユニット１４と診断ユニット１６の双方は、
ワークステーションなどのコンピュータ内に埋め込まれ
ている。しかし、メインフレーム、ミニコンピュータ、
マイクロコンピュータ、スーパーコンピュータなど、他
の種類のコンピュータを用いることもできる。
【０００８】データベース１２内に記憶された履歴画像
は、複数のイメージング装置２８から得られた、ファン
トムに関する複数の理想画像２６を含んでいる。ファン
トムに関するこれら複数の理想画像２６は、イメージン
グ装置より、可能なすべてのプローブ並びに装置に関す
る可能なすべてのデフォルト・パラメータ設定値を用い
て得られる。イメージング装置のモデル、使用するプロ
ーブ、画像化したファントム、及びそのイメージング装
置に関するパラメータ設定値は、現地エンジニアにより
遠隔式で、理想画像と一緒にデータベース１２内に入力
される。別法としては、画像を作成する装置は、この情
報を画像ファイル自体の内部（例えば、画像のヘッダ
内）に置くようにプログラムされることがある。このよ
うに、この情報はデータベース１２の肝心な一部分とな
っている。画像を遠隔により収集するためには、モデル
・タイプ、使用するプローブ、使用するファントムなど
の変数を、画像自体の中に存在させてトレーニング・ユ
ニット１４により後から自動的に抽出できるようにす
る。しかし、パラメータ設定値は離散的でないので、連
続する値の無限の組み合わせについて検討することが可
能である。したがって、パラメータ設定値は他の変数と
は異なる取り扱いをする。本発明では、装置設定値の数
をある有限の組に固定している。例えば、現地で収集し
た各理想画像は、現地エンジニア、またはイメージング
装置のパラメータ設定値を指定できるだけの妥当なレベ
ルにある当該施設の技師によりアノテート(annotate)す
る。イメージング装置のパラメータ設定値に関する例と
しては、「腹部設定」、「胸部設定」、「頚動脈設定」
などがある。
【０００９】データベース１２は、複数の理想画像２６
の他に、複数のイメージング装置２８より得た複数のア
ーチファクト画像３０を受け取る。アーチファクト画像
３０の各々は、ボードの差し込みの外れ、不良ボードの
装着などの既知の障害の結果起こる。理想画像２６と同
様に、アーチファクト画像３０の各々は、イメージング
装置のモデル、使用するプローブ、画像化したファント
ム、イメージング装置に関するパラメータ設定値などの
画像に付随する変数を有する。この場合も、モデル・タ
イプ、使用するプローブ、使用するファントムなどの変
数は画像自体の中に存在させ、自動的に抽出できるよう
にし、一方パラメータ設定値の変数は有限の組に固定
し、現地エンジニアまたは技師により指定されるように
する。さらに、複数のアーチファクト画像３０及びこれ
に付随する変数は、現地エンジニアにより遠隔式でデー
タベース１２に入力される。別法として、アーチファク
ト画像を作成する装置は、この情報を画像ファイル自体
の内部（例えば、画像のヘッダ内）に置くようにプログ
ラムされることがある。
【００１０】データベース１２は、複数のアーチファク
ト画像３０の他に、イメージング装置２８から得られた
複数のエラーログ及びキーボード・ログ３２を受け取
る。エラーログ及びキーボード・ログの各々は、ルーチ
ン動作時及びあらゆる誤動作状況時に生じたイメージン
グ装置の事象の記録を含んでいる。エラーログ及びキー
ボード・ログは、イメージング装置の各々の動作のシグ
ネチャ（標識）を表している。エラーログ及びキーボー
ド・ログ３２の各々は、アーチファクト画像３０のうち
の１つと対応している。例えば、エラーログ及びキーボ
ード・ログのうちの１つは、ボードが差し込み外れとな
ったイメージング装置に関する一連の事象を含むことが
ある。また別のエラーログ及びキーボード・ログは、不
良ボードが装着されたイメージング装置に関する一連の
事象を含むことがある。複数のエラーログ及びキーボー
ド・ログ３２がデータベース１２に記憶されており、こ
れらのログは、様々なイメージング装置２８で起こった
ソフトウェア・エラー及びハードウェア・エラーをドキ
ュメント化した履歴事例として用いられる。履歴事例に
対する処理についての説明は以下でより詳細に記載す
る。
【００１１】複数のアーチファクト画像３０、並びにエ
ラーログ及びキーボード・ログ３２をデータベース１２
に入力し終えた後、アーチファクト画像を複数の組に区
分する。具体的に述べると、アーチファクト画像３０を
Ｍ×Ｐ×Ｆ×Ｓ個の組に区分する（ここで、Ｍはイメー
ジング装置の数、Ｐはプローブの数、Ｆは利用可能なフ
ァントムの数、またＳは装置設定値の数である）。装置
のうちの幾つかはプローブまたは装置設定値のすべてを
取り扱うことができるのではないため、空白の組が幾つ
かできることになる。アーチファクト画像３０の組分け
により、未知の障害を有する新しいアーチファクト画像
に対する履歴マッチを発見するのが容易になる。
【００１２】データベース１２内の履歴画像は、トレー
ニング・ユニット１４により画像処理装置１８を介して
アクセスを受ける。画像処理装置１８は、複数のアーチ
ファクト画像３０を用いて複数の理想画像２６を処理す
る。図２は、画像処理装置１８により実行される画像処
理ステップを表している流れ図である。この画像処理ス
テップは、複数の理想画像２６及び複数のアーチファク
ト画像３０をデータベース１２から検索するブロック３
４で開始される。次いで、ブロック３６において、各ア
ーチファクト画像は対応する理想画像にマッチングさせ
る。このマッチング処理により、装置タイプ、プローブ
及び装置設定値がアーチファクト画像と理想画像とで確
実に同一となる。
【００１３】次いでブロック３８において、各マッチに
対して、アーチファクト画像を対応する理想画像に位置
合わせ(registering) する。典型的には、これらの画像
は、イメージング装置からのプローブを手動式でファン
トム上に重ねることにより取得される。プローブの手動
による重ね合わせの結果、次々に取得する画像でバラツ
キが生じる。位置合わせを利用することによりこのバラ
ツキをできる限り除去している。位置合わせ後に残るあ
らゆる残留位置合わせ不良については、カテゴリー分け
ステップ（以下で記載する）により後に考慮している。
本質的には、この位置合わせにより収集した画像を、異
なる時点においてピクセル単位で比較することができ
る。本発明では、アーチファクト画像を理想画像にマッ
ピングさせることにより位置合わせを達成させている。
このためには、アーチファクト画像内に基準マーカを指
定することが必要となる。次いで、画像処理装置１８は
基準マーカ内にカバーされた関心領域を処理して、対応
する理想画像とマッチングさせることが可能な２次元の
点を導出する。より具体的には、画像処理装置１８は各
基準マーカの重心を求め、これを用いて理想画像との点
単位のマッチングを行っている。別法として、アーチフ
ァクト画像を対応する理想画像に対して最大の相関が得
られるようにワープ(warp)させることによりその位置合
わせを実行することも可能である。このワープ操作は、
一方の画像をもう一方の画像にマッチングさせるための
投影変換、アフィン変換または剛体変換を介して実施す
ることもできる。
【００１４】位置合わせの後、ブロック４０において、
各理想画像をアーチファクト画像から除去する。本発明
では、引き算処理を用いることにより理想画像を除去し
ている。この引き算処理はピクセル単位で実施する。こ
れにより理想画像ピクセルのグレーレベルがアーチファ
クト画像のグレーレベルから取り出される。この演算を
した後に最終画像が負の数を含むことがあるため、引き
算後の画像は画像内の最小ピクセル値がゼロとなるよう
に正規化し直す。この引き算処理により、アーチファク
トのみを含んだ引き算後の画像が得られる。別法では、
引き算前に両画像に対してフィルタ処理を適用して、理
想画像とアーチファクト画像の間のすべての残留位置合
わせ不良に対処している。
【００１５】引き算の後、次にブロック４２において、
引き算後の画像の各々にアーチファクト・カテゴリーを
割り当てる。本発明では、この割り当てしたアーチファ
クト・カテゴリーは、引き算後のアーチファクト画像を
表している固有空間に基づいている。この固有空間表現
は、先ず共分散行列を計算することにより決定される。
共分散行列を決定するためには、引き算後の画像の各々
をピクセル値からなるベクトルＶにより表す。ｎ×ｍの
画像では、第１番目のｎ個の値は画像第１行目のｎ個の
ピクセルに相当し、次のｎ個の値は画像第２行目のｎ個
のピクセルに相当する、のようにして以下続く。Ｎ個の
引き算後画像からなる所与の組を、［Ｖ 1 ，
Ｖ2 ，．．．ＶN ］により表し、これらすべての引き算
後画像の平均をＶav g により表す。共分散行列は、次式
により規定される。
【００１６】 ｃｏｖ［ｉ，ｊ］＝（｜Ｖi−Ｖavg｜・｜Ｖj−Ｖavg｜）／（ｎ×ｍ） （式１） 上式において、ｉ，ｊ∈［１，２，．．．Ｎ］であり、
「・」はスカラー積(dotproduct)を意味する。
【００１７】共分散行列を決定した後、これを用いて直
交表現(orthogonal representation) 及び画像基底(ima
ge basis) を取得する。この直交表現及び画像基底は、
共分散行列に対して特異値分解(Singular Value Decomp
osition:SVD)を実施することにより達成される。別法と
して、Karhunen-Loeven変換(Karhunen-Loeven Transfor
m:KLT)を用いて直交表現及び画像基底を決定することも
できる。このＫＬＴはＳＶＤと統計学的に等価なもので
あり、共分散行列の対角化(diagonalization)を必要と
する。ＫＬＴのために、Ｑで表す共分散行列は次式で規
定される。
【００１８】 Ｑ＝ＵＤＶT （式２） 上式において、Ｕ及びＶは正規直交であり、且つＤは対
角行列である。Ｖの各列は新しい画像基底を規定してい
る。その中にある画像が非相関であることは、この新し
い画像基底の１つの特性である。計算に関してより集中
的でない他の方法を用いて直交表現及び画像基底を取得
することもできる。例えば、離散コサイン変換(discret
e cosine transform:DCT) を用いることができる。
【００１９】次いで、決定した画像基底を用いて引き算
後のアーチファクト画像の各々に対する表現を見つけ出
す。具体的に述べると、引き算後のアーチファクト画像
の各々を新しい基底の組内の画像の線形合成として表
す。したがって、Ｂ1 、Ｂ2 、．．．ＢN をＮ個の基底
画像とすると、履歴アーチファクト画像Ｉは係数α1 、
α2 、．．．αN を用いて次のように特徴付けることが
できる。
【００２０】 Ｉ＝α1Ｂ1＋．．．＋αNＢN （式３） 上式において、［α1 ，．．．αN ］は［Ｂ1 ，．．．
ＢN ］により規定されるＮ次元空間内の点である。履歴
データベース内の引き算後のアーチファクト画像のそれ
ぞれはこうした各点により表現されている。引き算後の
アーチファクト画像の各々に対する表現を見つけ出した
後、次にこの超空間内で互いに間隔が接近した点からな
るクラスタをアーチファクト・カテゴリーとして指定す
る。超音波イメージング様式に関して、指定されるアー
チファクト・カテゴリーの可能な例の幾つかを挙げる
と、「フラッシュライト・アーチファクト」、「ＴＤボ
ード（ｂｏａｒｄ）アーチファクト」、「サーチライト
・アーチファクト」、「歪みアーチファクト」などであ
る。これらの例は本発明で使用することができるアーチ
ファクト・カテゴリーの種類のうちの幾つかを例示した
ものであり、網羅的であるという意味ではない。図示の
目的により、図１ではアーチファクト・カテゴリーのう
ちの幾つかを、障害Ａ、障害Ｂ、障害Ｃと表している。
【００２１】カテゴリー分けの後、ブロック４４におい
て、画像処理装置１８はアーチファクトの各々に対する
アーチファクトの特徴の組を抽出する。アーチファクト
の特徴は、先ず引き算処理から得られた各アーチファク
ト画像をフーリエ領域に変換することにより抽出する。
アーチファクト画像のフーリエ領域への変換によりアー
チファクトのスペクトル・シグネチャが得られる。計測
が可能なカテゴリー固有の多くの特徴としては、画像均
一性、信号対雑音比、変調伝達関数、分解能、歪み、信
号減衰及びテクスチャ特性などがある。本発明はこれら
のカテゴリー固有の特徴に限定されるものではなく、所
望であれば別の特徴を計測することもできる。
【００２２】図２に戻ると、アーチファクト画像のすべ
てに対してアーチファクトの特徴を決定した後、画像処
理装置１８は後続の処理のためにこれらの特徴を障害分
離装置２０に送る。図３は、障害分離装置２０が実行す
る処理ステップを表している流れ図である。障害分離装
置２０は、先ずブロック４６において、エラーログ及び
キーボード・ログ３２をデータベース１２からリトリー
ブする。次にブロック４８において、このエラーログ及
びキーボード・ログ３２をそれぞれの対応するアーチフ
ァクトの特徴と合成させる。各アーチファクトの特徴
は、様々なカテゴリー固有のメトリックスを用いて定量
化されており、実際の障害に関連付けされた徴候の特徴
を示している。エラーログ及びキーボード・ログもま
た、実際の障害に関連付けされた徴候の特徴を示してい
る。これらの３つの情報源を用いて事例ベースの推論シ
ステムに関する１つの事例が作成される。アーチファク
トの特徴とログの合成からなる各組により、ブロック５
０において、履歴事例が作成される。アーチファクトの
特徴及びログによるこの履歴事例は、次いでブロック５
２において、データベース内に記憶され、この履歴事例
は後に診断ユニット１６により用いられ、未知の障害を
有するイメージング装置により新しいアーチファクト画
像が作成されるような新たな問題状況が診断される。
【００２３】図１に戻ると、診断ユニット１６は未知の
障害を起こしたイメージング装置５６から得られた新し
いアーチファクト画像５４を受け取る。さらに、このイ
メージング装置５６で起こった事象に関する新たなエラ
ーログ及びキーボード・ログ５８が診断ユニット１６に
送られる。新しいアーチファクト画像５４と、新たなエ
ラーログ及びキーボード・ログ５８との双方は、現地エ
ンジニアまたは遠隔ダイヤルイン接続のいずれかにより
画像処理装置２２の位置にある診断ユニット１６に入力
される。画像処理装置２２は、この新しいアーチファク
ト画像５４と、新しいエラーログ及びキーボード・ログ
５６とを、データベース１２内に記憶された履歴事例に
より処理する。
【００２４】図４は、画像処理装置２２が実行する画像
処理ステップを表している流れ図である。新しいアーチ
ファクト画像を収集した後、ブロック６０において、画
像処理装置２２は次いでデータベース１２をサーチし、
その新しいアーチファクト画像と最もよくマッチングす
る理想画像をリトリーブする。次いでブロック６２にお
いて、画像処理装置はこの理想画像を新しいアーチファ
クト画像に対して位置合わせする。上述したように、こ
の位置合わせは、新しいアーチファクト画像内に基準マ
ーカを指定しこのマーカを処理してその理想画像とマッ
チングした２次元の点を導出することにより新しいアー
チファクト画像を理想画像にマッピングすることによっ
て達成させている。位置合わせをした後、次いでブロッ
ク６４において、引き算処理またはフィルタ処理を用い
ることにより理想画像を新しいアーチファクト画像から
引き算する。この引き算後の画像は同じ基底の組
［Ｂ1 ，．．．ＢN ］の線形合成として表され、次式の
ように規定される。
【００２５】 Ｉartifact＝β1Ｂ1＋．．．＋βNＢN （式４） 上式において、点［β1 ，．．．βN ］は履歴アーチフ
ァクト画像の空間における別の点を表している。アーチ
ファクト・クラスタのすべてからこの点までの距離を用
いて、到来した画像がどのカテゴリーに属するかを決定
する。次いでブロック６６において、引き算後の新しい
アーチファクト画像に対してアーチファクト・カテゴリ
ーを割り当てる。アーチファクト・カテゴリーを割り当
てた後、次いでブロック６８において、画像処理装置２
２によって上述した方式で、引き算後の新しいアーチフ
ァクト画像からアーチファクトの特徴を抽出する。
【００２６】新しいアーチファクト画像に対するアーチ
ファクトの特徴を決定し終えた後、画像処理装置２２は
後続の処理のためにこの特徴を障害分離装置２４に送
る。図５は、障害分離装置２４が実行する処理ステップ
を表している流れ図である。障害分離装置２４は、ブロ
ック７０において、抽出したアーチファクトの特徴を用
いてカテゴリー固有のメトリックスを作成する。このメ
トリックスを用いて、さらにイメージング装置５６にア
ーチファクト画像５４を作成させる原因となっている障
害の特徴を示す。次にブロック７２において、その新し
いアーチファクト画像５４に付随しているエラーログ及
びキーボード・ログ５８をリトリーブする。次いでブロ
ック７４において、障害分離装置２４は、その新しいア
ーチファクト画像と最もよくマッチングする事例を探す
ためにデータベース１２内の履歴事例をサーチする。ブ
ロック７６において、その新しいアーチファクト画像と
最もよくマッチングする画像の候補の組を作成する。さ
らにブロック７８において、これら候補の各々に対応す
る障害を修復させるための補正措置をリトリーブする。
補正措置のうちの１つのタイプは、イメージング装置５
６内の交換を要する現地交換可能ユニットの特定である
ことがある。
【００２７】ブロック８０において、画像と対応する補
正措置との候補の組は、その新しいアーチファクト画像
に対するマッチングの確からしさの順序で順位付けし
て、これを現地エンジニアに対して提示する。次いでブ
ロック８２において、現地エンジニアはこの順位付けさ
れた順序で候補の組の検討を進め、その新しいアーチフ
ァクト画像を生じさせている障害が正しく特定されてい
るか否かを判定する。障害が正しく特定されている場合
には、障害分離装置２４は、ブロック８４において診断
が完了したことをログ記録する。一方、障害が正しく特
定されていない場合、障害分離装置２４は、ブロック８
６において、評価する候補がまだあるか否かを判定す
る。候補がまだある場合には、再びブロック８８及び８
２においてその次候補を評価する。これらのステップ
は、障害が正しく特定されるまで繰り返される。しか
し、いずれの候補によってもその障害が修復されない場
合には、ブロック９０において、新しいアーチファクト
画像５４、並びにエラーログ及びキーボード・ログ５８
がトレーニング・ユニット１４に送られ、将来の障害診
断のために履歴事例に追加される。最終的に、トレーニ
ング・ユニット１４に追加する事例の数が増えるに連れ
て、その画像ベースの診断システムの確度レベルは頭打
ちとなり、トレーニング・ユニットに事例をそれ以上追
加する必要がなくなる。
【００２８】ここで図６を参照すると、図１に示す画像
ベースの診断システム１０などのシステムを含む、複数
の医用診断システム１０１２に遠隔サービスを提供する
サービス・システム１０１０を図示している。図６に示
す実施形態では、その医用診断システムには、磁気共鳴
イメージング（ＭＲＩ）システム１０１４と、コンピュ
ータ断層撮影（ＣＴ）システム１０１６と、超音波イメ
ージング・システム１０１８とが含まれる。この診断シ
ステムは、医療施設１０２０などの単一の箇所、すなわ
ち単一の施設内に配置されることがあり、また、超音波
システム１０１８の場合で示すように互いに遠隔の位置
に配置されることがある。この診断システムは集中サー
ビス施設１０２２からサービスを受ける。さらに、複数
の現地サービス・ユニット１０２４は、サービス要求を
送信する、サービス・ステータスを検証する、サービス
・データを送信するなどのために、サービス・システム
内で結合させることができる（より詳しく後述する）。
【００２９】図６の例示的な実施形態では、サービス施
設により幾つかの異なるシステム様式が遠隔サービスを
受けている。遠隔サービスの非限定的な例としては、遠
隔モニタリング、遠隔システム制御、遠隔の場所からの
即時ファイル・アクセス、遠隔によるファイルの記憶及
びアーカイブ、遠隔によるリソースのプール、遠隔記
録、遠隔による高速演算などのサービスがある。具体的
は様式に対して提供される遠隔サービスは、そのサービ
ス施設の機能、その施設とのサービス契約に加入してい
る診断システムのタイプ、並びにその他のファクタによ
って異なる。しかし、一般に、本技法は、ＭＲＩシステ
ム、ＣＴシステム、超音波システム、陽電子放射断層撮
影（ＰＥＴ）システム、核医学システムなどを含む医用
診断システムの広範な様式に対して遠隔サービスを提供
するのに特によく適合している。さらに、本技法に従っ
たサービスを受ける様々な様式のシステムは、そのタイ
プ、製造、並びにモデルが異なることがある。
【００３０】そのシステムの様式に従って、様々なサブ
コンポーネントまたはサブシステムが包含されることに
なる。ＭＲＩシステム１０１４の場合、そのシステムは
一般に、スキャナと、制御及び信号検出回路と、システ
ム・コントローラと、オペレータ・ステーションとを含
む。ＭＲＩシステム１０１４は、サービス要求、メッセ
ージ及びデータをサービス施設１０２２と対話式にやり
取りするためのユニフォーム・プラットフォームを含む
（より完全には後述する）。ＭＲＩシステム１０１４
は、通信モジュール１０３２とリンクされており、通信
モジュール１０３２はＭＲＩシステム１０１４とは別の
単一の、すなわち分離された物理的パッケージ内に含ま
れることがある。典型的なシステムでは、システム１０
１４内には、プリンタや写真システムなど、スキャナか
ら収集したデータに基づいて再構成画像を生成させる追
加のコンポーネントを含むことができる。
【００３１】同様に、ＣＴシステム１０１６は、典型的
には、スキャナと、信号収集ユニットと、システム・コ
ントローラとを含む。スキャナは被検体を透過するよう
に向けられたＸ線放射の一部分を検出する。コントロー
ラには、スキャナの動作を指令すると共に収集した信号
に基づいて画像データを処理し再構成する回路が含まれ
ている。ＣＴシステム１０１６は、遠隔サービスに関す
るデータを送受信するために通信モジュール１０４８と
リンクされている。さらに、ＭＲＩシステム１０１４の
場合と同様に、ＣＴシステム１０１６は一般に、スキャ
ナが収集したデータに基づく再構成画像を出力するため
に、プリンタや同様なデバイスを含むことになる。
【００３２】超音波システム１０１８の場合では、この
システムは一般に、スキャナ及びデータ処理ユニット
と、システム・コントローラとを含んでいる。超音波シ
ステム１０１８は、超音波システム１０１８とサービス
施設１０２２の間でサービス要求、メッセージ及びデー
タを送信するための通信モジュール１０６２に結合され
ている。
【００３３】本明細書において、一般に診断システム内
の「スキャナ(scanner) 」に言及しているが、この用語
は、医用診断用データ収集装置（画像データ収集に限定
しない）、並びに医用診断分野におけるピクチャ・アー
カイブ通信及び検索システム、画像管理システム、施設
または医療機関の管理システム、観察システムなどを含
むものと理解すべきである。
【００３４】複数の医用診断システムを単一の施設すな
わち単一箇所に設ける場合には、図６のＭＲＩシステム
１０１４及びＣＴシステム１０１６の場合に指摘したよ
うに、これらのシステムを病院またはクリニックの放射
線科内などの管理ステーション１０７０と結合させるこ
とができる。管理ステーションは、様々な診断システム
用のコントローラと直接リンクさせることがある。管理
システムは、イントラネット構成、ファイル共有構成、
クライアント／サーバ配置、あるいはその他適当な任意
の方式でシステム・コントローラと結合させたコンピュ
ータ・ワークステーションまたはパーソナル・コンピュ
ータ１０７２を含むことがある。さらに、管理ステーシ
ョン１０７０は、典型的には、システムの動作パラメー
タを観察し、システムの稼働率を分析し、且つ施設１０
２０とサービス施設１０２２の間でサービス要求及びデ
ータのやり取りをするためのモニタ１０７４を含む。ユ
ーザ・インタフェースを円滑にするために、標準のコン
ピュータ・キーボード１０７６やマウス１０７８などの
入力デバイスを設けることもできる。
【００３５】別法として、管理システムやその他の診断
システム・コンポーネントは「スタンドアロン(stand-a
lone) 」である、すなわち診断システムに直接結合され
ていない場合があることに留意すべきである。この場合
には、本明細書に記載したサービス・プラットフォー
ム、及びサービス機能のうちの幾つかまたはすべてが管
理システム上に設けられることがある。同様に、ある用
途においては、診断システムを、スタンドアロンまたは
ネットワーク接続した、ピクチャ・アーカイブ通信及び
検索システムまたは本明細書に記載した機能のうちの幾
つかまたはすべてを備えた観察ステーションにより構成
させることがある。
【００３６】上述した通信モジュール、並びにワークス
テーション１０７２及び現地サービス・ユニット１０２
４は、遠隔アクセス・ネットワーク１０８０を介してサ
ービス施設１０２２にリンクさせることができる。この
目的のためには、適当な任意のネットワーク接続を利用
することができる。目下のところ好ましいネットワーク
構成は、独占的すなわち専用ネットワーク、並びにイン
ターネットなどのオープン・ネットワークの双方を含
む。診断システム、現地サービス・ユニット及び遠隔の
サービス施設１０２２の間では、例えばインターネット
・プロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）
などの既知のプロトコルに従った適当な任意のフォーマ
ットでデータをやり取りすることができる。さらに、こ
れらのデータのうちのあるタイプのものは、HyperText
Markup Language（ＨＴＭＬ）やその他の標準言語など
のマーク付け言語(markup language) を介して送信ある
いはフォーマット付けすることができる。目下のところ
好ましいインタフェース構造及び通信コンポーネントに
ついては、以下においてさらに詳細に記載する。
【００３７】サービス施設１０２２内において、全体を
参照番号１０８２で示す通信コンポーネントによりメッ
セージ、サービス要求及びデータが受信される。コンポ
ーネント１０８２は、全体を図６の参照番号１０８４で
表すサービスセンタの処理システムにサービス・データ
を送信する。処理システムは、サービス施設に出入りす
るサービス・データの受信、操作及び送信を管理してい
る。一般に、処理システム１０８４は１つまたは複数の
コンピュータ、並びに様々なサービス要求を処理し且つ
サービス・データを送受信するための専用のハードウェ
アまたはソフトウェア・サーバを含むことができる（よ
り詳しく後述する）。
【００３８】サービス施設１０２２はまた、サービス要
求に対処し、そのサービス要求に応答して診断システム
にオフライン及びオンラインのサービスを提供する要員
を配置させることがある一群のオペレータ・ワークステ
ーション１０８６を含む。さらに、処理システム１０８
４は、サービス施設１０２２内またはサービス施設１０
２２から離れた位置にあるデータベース・システムやそ
の他の処理システム１０８８とリンクさせることができ
る。こうしたデータベースや処理システムは、加入して
いる特定のスキャナのため、並びに広範囲にわたる診断
装置のために、動作パラメータ、サービス履歴などに関
する広範なデータベース情報を含むことができる。
【００３９】図７は、上記のシステム・コンポーネント
を機能図の形態で図示したブロック図である。図７に示
すように、現地サービス・ユニット１０２４及び診断シ
ステム１０１２は、全体を参照番号１０８０で示すネッ
トワーク接続を介してサービス施設１０２２にリンクさ
せることができる。各診断システム１０１２内には、ユ
ニフォーム・サービス・プラットフォーム１０９０が設
けられている。
【００４０】プラットフォーム１０９０（特に図８を参
照しながら以下でさらに詳細に記載する）は、サービス
要求を作成し、サービス・データを送受信し、ネットワ
ーク接続を確立し、且つ診断システムとサービス施設の
間の経理上または加入上の取り決めを管理するようにし
たハードウェア、ファームウェア及びソフトウェア・コ
ンポーネントを含む。さらに、このプラットフォーム
は、各診断システムのところに、様々なシステム様式に
適応させて、サービス機能に関して臨床医及び放射線科
医が様々な診断システムと円滑に対話することを可能に
している一様なグラフィカル・ユーザ・インタフェース
を備えている。このプラットフォームにより、スキャナ
の設計者が個々のスキャナの制御回路及びスキャナのメ
モリ・デバイスと直接インタフェースをとり、画像ファ
イル、ログ・ファイルへのアクセス、並びに要求を受け
たサービスまたは加入契約したサービスを提供するのに
必要となる同様のファイルにアクセスすることができ
る。管理ステーション１０７０を設けている場合、同様
のユニフォーム・プラットフォームを管理ステーション
上に搭載し、管理ステーションとサービス施設の間の直
接のインタフェースを容易にすることが好ましい。ユニ
フォーム・サービス・プラットフォーム１０９０の他
に、各診断システムには、スキャナと遠隔サービス施設
の間でファクシミリ・メッセージを送受信するためのフ
ァクシミリ伝送モジュールなどの代替的な通信モジュー
ル１０９２を備えることが好ましい。
【００４１】診断システムとサービス施設の間で送信さ
れるメッセージ及びデータは、処理システム１０８４内
に包含されており、サービス施設に対する認証を受けて
いないアクセスを当技術分野で一般に知られる方式によ
り拒絶するための、後述するようなセキュリティ障壁、
すなわち「ファイアウォール(firewall)」を横切る。モ
デム・ラック１０９６は、一連のモデム１０９８を含ん
でおり、モデムとサービスセンタの処理システム１０８
４の間のデータ・トラフィックを管理しているルータ１
１００を通して着信データを受け取ると共に発信データ
を送り出している。
【００４２】図７において、オペレータ・ワークステー
ション１０８６は、遠隔のデータベースやコンピュータ
１０８８の場合と同様に処理システムに結合されてい
る。さらに、ライセンス及び契約の取り決めの検証を行
い、サービス記録ファイル、ログ・ファイルなどを記憶
させるための、少なくとも１つのローカル・サービス・
データベース１１０２を備えている。さらに、サービス
施設と診断システムまたは現地サービス・ユニットの間
でファクシミリ伝送の送受信をさせるため、１つまたは
複数の通信モジュール１１０４を処理システム１０８４
にリンクさせている。
【００４３】図８は、各診断システム１０１２内にユニ
フォーム・サービス・プラットフォーム１０９０を含む
様々な機能コンポーネントを図示したものである。図８
に示すように、このユニフォーム・プラットフォーム
は、デバイス接続モジュール１１０６、並びにネットワ
ーク接続モジュール１１０８を含んでいる。ネットワー
ク接続モジュール１１０８は、好ましくは診断システム
にあるモニタ上にシステム・ユーザ向けに表示されてい
る上述のＨＴＭＬページなどのマーク付け言語のページ
であるメイン・ウェブ・ページ１１１０にアクセスす
る。メイン・ウェブ・ページ１１１０は、ユーザがスク
リーン上のアイコンを介するなどにより検査要求を構成
させたり、検査結果を観察したりなどができるような通
常操作によるページからアクセス可能であることが好ま
しい。メイン・ウェブ・ページ１１１０を通して、一連
の追加的なウェブ・ページ１１１２にアクセス可能であ
る。これらのウェブ・ページにより、遠隔サービス要求
を作成し遠隔のサービス施設に送信させることができる
と共に、その他のメッセージ、レポート、ソフトウェ
ア、プロトコルなどのやり取りが円滑となる（より完全
には後述する）。
【００４４】本明細書で使用する場合、「ページ（ｐａ
ｇｅ）」という用語は、診断システムのユーザが観察す
ることができるユーザ・インタフェースのスクリーンや
同様の仕組み、例えばデータ、メッセージ、レポートな
どをグラフィカル表示またはテキスト表示させるスクリ
ーンなどを含んでいることに留意すべきである。さら
に、これらのページは、マーク付け言語や、Ｊａｖａ、
ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、あるいはその他適当
な任意の言語などのプログラミング言語により規定する
ことができる。
【００４５】ネットワーク接続モジュール１１０８は、
ライセンスのステータス、利用料または診断システムと
サービス施設の間の契約加入を検証するライセンス・モ
ジュール１１１４に結合されている。本明細書で使用す
る場合、「加入（ｓｕｂｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）」という
用語は、契約上であるか、商取引上であるか、あるいは
また別のものであるかを問わず、また利用料の支払いを
伴うか伴わないかを問わず、サービス、情報、ソフトウ
ェアその他の提供に関する様々な取り決めを含むものと
理解されたい。さらに、上述のようにしてシステムによ
り管理されている具体的な取り決めは、幾つかの異なる
タイプの加入を含むことができる。その幾つかを掲げる
とすれば、期限付き取り決め、単発利用料取り決め、い
わゆる利用毎支払い取り決めなどである。
【００４６】ライセンス・モジュール１１１４は次い
で、ブラウザ、サーバ及び通信コンポーネントと様式イ
ンタフェース・ツール１１１８とのインタフェースをと
るための１つまたは複数のアダプタ・ユーティリティ１
１１６に結合されている。目下のところ好ましい構成で
は、システムのスキャナとサービス・プラットフォーム
の間でデータをやり取りするために、こうしたインタフ
ェース・ツールを幾つか設けている。例えば、様式イン
タフェース・ツール１１１８は、様式指定アプリケーシ
ョンを構築するためのアプレット(applet)やサーブレッ
ト(servlet) 、並びに構成テンプレート、グラフィカル
・ユーザ・インタフェースのカスタマイズ・コードなど
を含むことができる。アダプタ１１１６はこれらのコン
ポーネントと対話することができる、すなわち、様式指
定サブコンポーネント１１２２に結合された様式コント
ローラ１１２０と直接対話することができる。
【００４７】様式コントローラ１１２０及び様式指定サ
ブコンポーネント１１２２は、典型的には、検査を実行
するための事前構成されたプロセッサまたはコンピュー
タ、並びに画像データ・ファイル、ログ・ファイル、エ
ラー・ファイルなどを記憶するためのメモリ回路を含む
ことになる。HyperText Transfer Protocol （ＨＴＴ
Ｐ）と医用イメージングのデータ表示標準であるＤＩＣ
ＯＭとの間など、記憶したデータの所望のプロトコルへ
の変換及び所望のプロトコルからの変換を行うために、
アダプタ１１１６によりこうした回路とのインタフェー
スをとることがある。さらに、後述するファイル及びデ
ータの転送は、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）やそ
の他のネットワーク・プロトコルなど、適当な任意のプ
ロトコルを介して実行することができる。
【００４８】図示した実施形態では、デバイス接続モジ
ュール１１０６は、診断システムと遠隔のサービス施設
の間でのデータのやり取りのための幾つかのコンポーネ
ントを含んでいる。具体的には、接続サービス・モジュ
ール１１２４によりネットワーク接続モジュール１１０
８とのインタフェースをとることができる。さらに、固
定局間(Point-to-Point)プロトコル（ＰＰＰ）モジュー
ル１１２６は、遠隔の通信接続によりインターネット・
プロトコル（ＩＰ）のパッケットを送信するために設け
られている。最後に、モデム１１２８は診断システムと
遠隔のサービス施設の間でのデータの送受信のために設
けられている。当業者であれば理解するように、このデ
ータのやり取りを円滑にするため、デバイス接続モジュ
ール１１０６内では、その他の様々なネットワーク・プ
ロトコル及びコンポーネントを利用することもできる。
【００４９】ネットワーク接続モジュール１１０８は、
サーバ１１３０及びブラウザ１１３２を含むことが好ま
しい。サーバ１１３０により診断システムとサービス施
設の間でのデータのやり取りが円滑となり、ブラウザ１
１３２を介して一連のウェブ・ページ１１１０及び１１
１２を観察することができる。目下のところ好ましい実
施の一形態では、サーバ１１３０及びブラウザ１１３２
はＨＴＴＰアプリケーションをサポートしており、また
このブラウザはＪａｖａアプリケーションをサポートし
ている。もちろん、診断システム、オペレータ及び遠隔
のサービス施設の間でのデータ、サービス要求、メッセ
ージ及びソフトウェアのやり取りのために、別のサーバ
やブラウザ、あるいは同様のソフトウェア・パッケージ
を利用することもできる。最後に、サーバ１１３０と、
その医療施設内の管理ステーション１０７０（図６及び
７参照）などのオペレータ・ワークステーションとの間
には、直接ネットワーク接続１１３４を設けることがで
きる。
【００５０】この実施形態の１つでは、ネットワーク接
続モジュールを備えるコンポーネントを、ユニフォーム
・プラットフォームの一部として記憶しているアプリケ
ーションを介して構成させることができる。具体的に
は、サービス・エンジニアに対してライセンスされたＪ
ａｖａアプリケーションにより、そのエンジニアは診断
システムの箇所でデバイス接続を構成させ、その診断シ
ステムをサービス施設と接続させることができる。
【００５１】図９は、サービス施設１０２２に対する例
示的な機能コンポーネントを図示したものである。前に
指摘したように、サービス施設１０２２は、このサービ
ス施設とのデータ通信を調整するためのルータ１１００
に結合された複数のモデム１０９８を備えたモデム・ラ
ック１０９６を含んでいる。ＨＴＴＰサービス・サーバ
１０９４は、その施設との着信及び発信トランザクショ
ンの受信及び誘導を行う。サーバ１０９４は、システム
のセキュリティのため、施設のそれ以外のコンポーネン
トとはファイアウォール１１３８を通して結合されてい
る。オペレータ・ワークステーション１０８６は、サー
ビス要求を取り扱い、その要求に応答してメッセージ及
びレポートを送信するためのポート・マネージャに結合
されている。
【００５２】サービス施設にはさらに、特定のサービス
要求に対して自動的に応答する、加入している診断シス
テムをスイープして動作パラメータ・データを得るなど
のために、自動式のサービス・ユニット１１３６が含ま
れることがある（これについては後述する）。目下のと
ころ好ましい実施の一形態では、この自動式サービス・
ユニットは、処理システム１０８４を備えている対話式
サービス・コンポーネントと独立に動作することがあ
り、あるいは対話式サービス・コンポーネントと連携し
て動作することがある。サービス施設が診断システムや
遠隔サービス・ユニットとのデータ及びメッセージの通
信及びやり取りができるように、外部のインターネット
・サービス・プロバイダ（ＩＳＰ）、バーチャル・プラ
イベート・ネットワーク（ＶＰＮ）などのシステムとい
った、別のネットワーク・スキームまたは通信スキーム
を設けることもできることに留意されたい。
【００５３】ファイアウォール１１３８の後ろ側では、
ＨＴＴＰアプリケーション・サーバ１１４０によりサー
ビス要求の処理、メッセージ処理、レポート処理、ソフ
トウェア転送などを調整することができる。指定のタイ
プのサービス要求に対処するように構成したサービス分
析サーバ１１４２などのその他のサーバをＨＴＴＰサー
バ１１４０に結合させることもできる（より完全には後
述する）。図示した実施形態では、処理システム１０８
４はさらに、診断システムのサービス加入者のステータ
スを記憶し、更新し且つ検証するための、ライセンス・
データベース１１４６に結合されたライセンス・サーバ
１１４４を含んでいる。別法として、所望であれば、サ
ービス施設に立ち入る前に加入者ステータスを検証する
ために、ライセンス・サーバ１１４４をファイアウォー
ル１１３８の外側に配置させることができる。
【００５４】さらに、サービス要求の処理、メッセージ
処理及びレポート処理は、ＨＴＴＰサーバ１１４０に結
合されたスケジューラ・モジュール１１４８により調整
させる。スケジューラ・モジュール１１４８は、レポー
ト・サーバ１１５０、メッセージ・サーバ１１５２及び
ソフトウェア・ダウンロード・サーバ１１５４などの処
理システムを備えるその他のサーバの動作を調整してい
る。当業者であれば理解するように、サーバ１１５０、
１１５２及び１１５４は、アドレス、ログ・ファイル、
メッセージ及びファイル、アプリケーション・ソフトウ
ェアなどのデータを記憶するために、メモリ・デバイス
（図示せず）に結合されている。具体的には、図９に示
すように、ソフトウェア・サーバ１１５４は、伝送可能
なソフトウェア・パッケージを包含するために、１つま
たは複数のデータチャネルを介して記憶デバイス１１５
６に結合されている。この伝送可能なソフトウェア・パ
ッケージは診断システムに直接送信される場合と、診断
システムによりアクセスを受ける場合と、使用毎支払い
ベースあるいは購入ベースで供給される場合がある。メ
ッセージ・サーバ１１５２及びレポート・サーバ１１５
４はさらに、通信モジュール１１０４と共に、送達処理
モジュール１１５８に結合されており、この送達処理モ
ジュール１１５８は発信メッセージを受け取り、診断シ
ステムとの適正な接続を保証し、且つメッセージの送信
を調整するように構成されている。
【００５５】目下のところ好ましい実施の一形態では、
上記の機能回路は、適当な任意のコンピュータ・プラッ
トフォーム上のハードウェア、ファームウェアまたはソ
フトウェアとして構成することができる。例えば、診断
システムの機能回路は、システムのスキャナ内に全体と
して統合させるか、システムのスキャナに付加するかの
いずれかとしたパーソナルコンピュータまたはワークス
テーションにおいて適当なコードとしてプログラムする
ことができる。サービス施設の機能回路は、その中に１
つまたは複数のサーバ、スケジューラなどを構成させて
いるメインフレーム・コンピュータ以外に、追加のパー
ソナルコンピュータまたはワークステーションを含むこ
とができる。最後に、現地サービス・ユニットは、適当
な任意のプロセッサ・プラットフォームのパーソナルコ
ンピュータまたはラップトップ・コンピュータを備える
ことができる。さらに、上記の機能回路は、本明細書に
記載した機能を実行させるように多様な方式で適応させ
ることができることに留意されたい。一般に、機能回路
により診断システムと遠隔のサービス施設の間の遠隔サ
ービス・データのやり取りが円滑となる。こうしたやり
取りは、診断システムに対してサービス業務に関する定
例のアップデートを行うため対話方式で実現されること
が好ましい。
【００５６】上述のように、診断システムと現地サービ
ス・ユニットの双方により、対話式でユーザ観察可能な
一連のページを介して多様な診断システム様式と遠隔の
サービス施設の間でのインタフェースが容易になるので
好ましい。例示的なページは、対話式情報を提供する機
能、サービス要求を作成する機能、メッセージ、レポー
ト及び診断システム・ソフトウェアを選択し送信する機
能などを含んでいる。こうしたページにより、例えば、
遠隔モニタリング、遠隔システム制御、遠隔の場所から
の即時ファイル・アクセス、遠隔によるファイルの記憶
及びアーカイブ、遠隔によるリソースのプール、遠隔記
録、遠隔による高速演算などの遠隔サービスとの対話及
び使用が円滑となる。
【００５７】ユーザは、これらのページのテキスト領域
に記載された特定の文書に対し、その文書を記述してい
るテキストのすべてまたは一部分を選択することによ
り、この文書にアクセスすることができる。目下のとこ
ろ好ましい実施形態では、アクセスを受けた文書は診断
システム内のローカル・メモリ・デバイスに格納される
か、あるいはテキストの選択により、遠隔のコンピュー
タまたはサーバにネットワーク・リンクを介してアクセ
スするためのＵＲＬ(uniform resource locator)がロー
ドされる。
【００５８】サービス・システム１０１０（図６）によ
り、遠隔診断、遠隔制御、遠隔モニタリング、遠隔式の
ファイル記憶、遠隔からのサービスなどの遠隔サービス
を提供できるので有利である。サービス・システム１０
１０（図６）により、画像ベースの診断システム１０は
データベース１２、トレーニング・ユニット１４及び診
断ユニット１６のうちの任意の１つを遠隔の施設（本例
の場合では、サービス施設１０２２）内に配置すること
ができるので有利である。このように、サービス・シス
テム１０１０（図６）を取り入れた画像ベースの診断シ
ステム１０（図１）は、本明細書に記載したような迅速
診断機能及びサービス機能を実施する能力を備えてお
り、この際データベース１２、トレーニング・ユニット
１４及び診断ユニットなどの機器を自局内に有する必要
がない。こうした機器は少なくとも１つの遠隔の施設内
に配置することができる。さらに、大容量のデータベー
ス並びに診断及びサービス機能用の高速処理ユニットを
共有させた複数の画像ベースの診断システムを協働させ
ることもできる。
【００５９】図面に示し上述した実施形態は目下のとこ
ろ好ましいものであるが、これらの実施形態は例示目的
のみで提示したものであることを理解されたい。別の実
施形態では、例えば、通信ネットワークと結合している
未知の障害を有する装置に対する遠隔による修復を促進
するための処理ユニットを含むことがある。本発明は特
定の実施形態に限定されるものではなく、添付の特許請
求の範囲の範疇及び精神の域内にある様々な修正形態、
複合形態及び置換形態にまで及ぶものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】好ましい実施の一形態による画像ベースの診断
システムのブロック図である。
【図２】図１に示すトレーニング・ユニットが実行する
画像処理ステップを表している流れ図である。
【図３】図１に示すトレーニング・ユニットが実行する
障害分離処理ステップを表している流れ図である。
【図４】図１に示す診断ユニットが実行する画像処理ス
テップを表している流れ図である。
【図５】図１に示す診断ユニットが実行する障害分離処
理ステップを表している流れ図である。
【図６】遠隔サービスを提供し、診断システムとサービ
ス施設の間でデータをやり取りするためにサービス施設
とネットワーク接続を介して結合された一連の医用診断
システムの概略図である。
【図７】診断システム及びサービス施設の一定の機能コ
ンポーネントを表した、図６に示すシステムのブロック
図である。
【図８】図６及び図７に示すタイプの診断システム内に
ある、診断システムの対話式遠隔サービスを円滑にする
ための一定の機能コンポーネントのブロック図である。
【図９】対話式遠隔サービスを複数の医用診断システム
に提供するための、図６及び図７に示すサービス施設の
一定の機能コンポーネントのブロック図である。
【符号の説明】
１０ 画像ベースの診断システム １２ データベース １４ トレーニング・ユニット １６ 診断ユニット １８ 画像処理装置 ２０ 障害分離装置 ２２ 画像処理装置 ２４ 障害分離装置 ２６ 理想画像 ２８ イメージング装置 ３０ アーチファクト画像 ３２ エラーログ及びキーボード・ログ ５４ 新しいアーチファクト画像 ５６ イメージング装置 ５８ 新しいエラーログ及びキーボード・ログ １０１０ サービス・システム １０１２ 医用診断システム １０１４ 磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）システム １０１６ コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システム １０１８ 超音波イメージング・システム １０２０ 医療施設 １０２２ 集中サービス施設 １０２４ 現地サービス・ユニット １０３２ 通信モジュール １０４８ 通信モジュール １０６２ 通信モジュール １０７０ 管理ステーション １０７２ コンピュータ・ワークステーション、パーソ
ナルコンピュータ １０７４ モニタ １０７６ コンピュータ・キーボード １０７８ マウス １０８０ 遠隔アクセス・ネットワーク １０８２ 通信コンポーネント １０８４ サービスセンタの処理システム １０８６ オペレータ・ワークステーション １０８８ 遠隔データベース １０９０ ユニフォーム・サービス・プラットフォーム １０９２ ファクシミリ伝送モジュールなどの代替的な
通信モジュール １０９６ モデム・ラック １０９４ ＨＴＴＰサービス・サーバ １０９８ モデム １１００ ルータ １１０２ ローカル・サービス・データベース １１０４ 通信モジュール １１０６ デバイス接続モジュール １１０８ ネットワーク接続モジュール １１１０ メイン・ウェブ・ページ １１１２ 追加的なウェブ・ページ １１１４ ライセンス・モジュール １１１６ アダプタ・ユーティリティ １１１８ 様式インタフェース・ツール １１２０ 様式コントローラ １１２２ 様式指定サブコンポーネント １１２４ 接続サービス・モジュール １１２６ 固定局間プロトコル（ＰＰＰ）モジュール １１２８ モデム １１３０ サーバ １１３２ ブラウザ １１３４ ネットワーク接続 １１３６ 自動式サービス・ユニット １１３８ ファイアウォール １１４０ ＨＴＴＰアプリケーション・サーバ １１４２ サービス分析サーバ １１４４ ライセンス・サーバ １１４６ ライセンス・データベース １１４８ スケジューラ・モジュール １１５０ レポート・サーバ １１５２ メッセージ・サーバ １１５４ ソフトウェア・ダウンロード・サーバ １１５６ 記憶デバイス １１５８ 送達処理モジュール
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１３年４月１８日（２００１．４．１
８）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１２
【補正方法】変更
【補正内容】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 1/00 ２９０ Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｅ 7/00 ３００ Ａ６１Ｂ 5/05 ３９０ (72)発明者 クリストファー・ジェームズ・デイリー アメリカ合衆国、ネバダ州、マックギル、 ボックス・1302番 (72)発明者 ラシクラル・パンジャラル・シャー アメリカ合衆国、ニューヨーク州、ラザ ム、ウインドラス・ドライブ、８番 (72)発明者 ヴァルティノ・シャヴィエル・アフォンソ アメリカ合衆国、イリノイ州、デスプレイ ンズ、アルフィニ・ドライブ、1101番

Claims (21)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 装置（５６）についての画像ベースの診
    断を実施するシステムであって、 複数の装置（２８）により撮影した複数の履歴画像（３
    ０）を含むデータベース（１２）であって、前記複数の
    履歴画像（２６、３０）は、可能なすべての装置設定を
    用いて複数の装置（２８）から作成した複数の理想画像
    （２６）を含んでいると共に、複数の装置（２６）から
    作成され、その各々が該装置（２６）に関連付けられた
    既知の障害及び該障害を修復するための対応する補正措
    置を有している複数のアーチファクト画像（３０）を含
    んでいる、データベースと、 未知の障害を有する装置（５６）からの新しいアーチフ
    ァクト画像（５４）を診断し、さらに該システムに関連
    付けされた履歴及び非履歴の画像またはデータを遠隔の
    施設（１０２２）に伝達するように構成されている診断
    ユニット（１６）であって、診断用画像処理装置（２
    ２）及び診断用障害分離装置（２４）を含んでいる診断
    ユニット（１６）と、を備え、 診断用画像処理装置（２２）は、前記新しいアーチファ
    クト画像（５４）と最もよくマッチングする理想画像を
    前記複数の履歴画像（２６、３０）から見つけ出す手段
    と、前記マッチングした理想画像に基づいて前記新しい
    アーチファクト画像（５４）にアーチファクト・カテゴ
    リーを割り当てる手段と、前記割り当てしたカテゴリー
    に従って前記新しいアーチファクト画像からアーチファ
    クトの特徴を抽出する手段とを備えており、 前記診断用障害分離装置（２４）は、前記抽出したアー
    チファクトの特徴に対する複数のメトリックスを作成す
    る手段と、前記複数のメトリックスを適用して、前記複
    数の履歴画像（２６、３０）の中から、前記新しいアー
    チファクト画像（５４）と最もよくマッチングするアー
    チファクト画像を特定すると共に、前記未知の障害を修
    復するための補正措置を特定する手段とを備えているこ
    と、を特徴とするシステム。
  2. 【請求項２】 さらに、前記データベース（１２）及び
    前記診断ユニット（１６）に結合されたトレーニング・
    ユニット（１４）を備え、該トレーニング・ユニットは
    トレーニング用画像処理装置（１８）を含み、該トレー
    ニング用画像処理装置（１８）は、前記複数のアーチフ
    ァクト画像（３０）及び前記複数の理想画像（２６）を
    取得する手段と、前記複数のアーチファクト画像（３
    ０）の各々を対応する理想画像にマッチングさせる手段
    と、各々のマッチングにアーチファクト・カテゴリーを
    割り当てる手段と、前記割り当てしたカテゴリーに従っ
    て各マッチングからアーチファクトの特徴を抽出する手
    段とを備えている請求項１に記載のシステム。
  3. 【請求項３】 前記トレーニング用画像処理装置（１
    ８）がさらに、既知の障害をもつアーチファクト画像
    （５４）を対応する理想画像に対して位置合わせする手
    段と、前記対応する理想画像を前記位置合わせした画像
    から除去する手段とを備えている請求項２に記載のシス
    テム。
  4. 【請求項４】 前記トレーニング・ユニット（１４）が
    さらに、前記抽出したアーチファクトの特徴を履歴事例
    に分離させるために前記トレーニング用画像処理装置
    （１８）に結合させたトレーニング用障害分離装置（２
    ０）を備えている、請求項２に記載のシステム。
  5. 【請求項５】 前記データベース（１２）がさらに、前
    記複数の装置（２８）から発生された複数のエラーログ
    を含んでおり、各エラーログが前記装置の動作時に生じ
    た事象を表すデータを包含している請求項４に記載のシ
    ステム。
  6. 【請求項６】 前記トレーニング用障害分離装置（２
    ０）が、前記抽出したアーチファクトの特徴（３０）と
    エラーログ（３２）を合成して履歴事例にまとめている
    請求項５に記載のシステム。
  7. 【請求項７】 前記診断用画像処理装置（２２）がさら
    に、前記新しいアーチファクト画像（５４）を前記マッ
    チングした理想画像に対して位置合わせする手段と、前
    記対応する理想画像を前記位置合わせした画像から除去
    する手段とを備えている請求項１に記載のシステム。
  8. 【請求項８】 前記診断用障害分離装置（２２）が、未
    知の障害を有する装置（５６）が発生させたエラーログ
    （５８）であって、前記装置（５６）の動作時に生じた
    事象を表すデータを包含しているエラーログ（５８）を
    受け取る手段を備えている請求項１に記載のシステム。
  9. 【請求項９】 前記診断用障害分離装置（２２）が、前
    記エラーログ（５８）を用いて前記複数のメトリックス
    を作成す請求項８に記載のシステム。
  10. 【請求項１０】 前記診断ユニット（１６）がさらに、
    新たに特定したアーチファクト画像及び対応する補正措
    置を前記データベース（１２）内の複数のアーチファク
    ト画像（３０）に追加する手段を備えている請求項１に
    記載のシステム。
  11. 【請求項１１】 さらに、未知の障害を有する装置（５
    ８）に対してサービスを行う手段を備えている請求項１
    に記載のシステム。
  12. 【請求項１２】 装置（５８）に対する画像ベースの診
    断を実施する方法であって、 複数の装置（２８）により撮影した複数の履歴画像（３
    ０）を含むデータベース（１２）であって、前記複数の
    履歴画像（２６、３０）は、可能なすべての装置設定を
    用いて複数の装置（２８）から作成した複数の理想画像
    （２６）を含んでいると共に、複数の装置（２６）から
    作成され、その各々が該装置（２６）に関連付けられた
    既知の障害及び該障害を修復するための対応する補正措
    置を有している複数のアーチファクト画像（３０）を含
    んでいる、データベースと、 未知の障害を有する装置（５６）からの新しいアーチフ
    ァクト画像（５４）を診断し、さらに該システムに関連
    付けされた履歴及び非履歴の画像またはデータを遠隔の
    施設（１０２２）に伝達するように構成されている診断
    ユニット（１６）であって、診断用画像処理装置（２
    ２）及び診断用障害分離装置（２４）を含んでいる診断
    ユニット（１６）と、を備え、 複数の装置（２８）により撮影された複数の履歴画像
    （２６、３０）をネットワーク（１０８０）を介して取
    得するステップであって、該複数の履歴画像は、可能な
    すべての装置設定を用いて複数の装置（２８）から作成
    した複数の理想画像（２６）と、複数の装置（２８）か
    ら作成され、その各々が該装置（２８）に関連付けられ
    た既知の障害及び該障害を修復するための対応する補正
    措置を有している複数のアーチファクト画像（３０）と
    を含む、ステップと、 未知の障害を有する装置（２８）からの新しいアーチフ
    ァクト画像（５４）をネットワーク（１０８０）を介し
    て受け取るステップと、 前記新しいアーチファクト画像（５４）と最もよくマッ
    チングする理想画像を前記複数の履歴画像（２６、３
    ０）から見つけ出すステップと、 前記新しいアーチファクト画像（５４）と最もよくマッ
    チングする前記理想画像に基づいて、前記新しいアーチ
    ファクト画像（５４）にアーチファクト・カテゴリーを
    割り当てるステップと、 前記新しいアーチファクト画像（５４）に割り当てされ
    た前記アーチファクト・カテゴリーに対する複数のメト
    リックスを作成するステップと、 前記複数のメトリックスを用いて、前記新しいアーチフ
    ァクト画像（５４）と最もよくマッチングするアーチフ
    ァクト画像を前記複数の履歴画像（２６、３０）から特
    定し且つ前記未知の障害を修復するための補正措置を特
    定するステップと、を含む方法。
  13. 【請求項１３】 複数の履歴画像（２６、３０）を取得
    する前記ステップが、 前記複数のアーチファクト画像（３０）の各々を前記複
    数の理想画像（２６）から取り出した対応する理想画像
    （２６）とマッチングさせるステップと、 各マッチングにアーチファクト・カテゴリーを割り当て
    るステップと、 各マッチングからアーチファクトの特徴を抽出するステ
    ップと、を含む請求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 既知の障害をもつ前記アーチファクト
    画像（３０）を前記対応する理想画像に対して位置合わ
    せするステップと、前記対応する理想画像（２６）を前
    記位置合わせした画像から除去するステップとをさらに
    含む請求項１３に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 さらに、前記新しいアーチファクト画
    像（５４）に対するアーチファクトの特徴を決定するス
    テップを含む請求項１２に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記新しいアーチファクト画像（５
    ４）を対応する理想画像（２６）に対して位置合わせす
    るステップと、前記対応する理想画像（２６）を前記位
    置合わせした画像から除去するステップとをさらに含む
    請求項１２に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 さらに、新たに特定したアーチファク
    ト画像（５４）及び対応する補正措置を前記複数の履歴
    画像（２６、３０）内の複数のアーチファクト画像（５
    ４）に追加するステップを含む請求項１２に記載の方
    法。
  18. 【請求項１８】 さらに、未知の障害を有する装置（５
    ６）からエラーログ（３２）を入力するステップを含
    み、該エラーログ（３２）は、前記装置（２８）の動作
    時に生じた事象を表すデータを包含している請求項１２
    に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記入力されたエラーログ（３２）を
    用いて、新しいアーチファクト画像（５４）のための複
    数のメトリックスを作成する請求項１８に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 さらに、未知の障害を有する装置（５
    ８）にネットワーク（１０８０）を介して補正済み画像
    を伝達するステップを含む請求項１２に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 さらに、前記補正済み画像をオペレー
    タ・ワークステーションに提供するステップを含む請求
    項２０に記載の方法。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010172434A (ja) * 2009-01-28 2010-08-12 Toshiba Corp 医用画像機器故障診断支援装置及び医用画像機器故障診断支援方法
JP2013166042A (ja) * 2013-06-03 2013-08-29 Canon Inc 撮影装置及びその制御方法、プログラム
JP2016221264A (ja) * 2015-05-27 2016-12-28 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッドＳｉｅｍｅｎｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ＵＳＡ，Ｉｎｃ． 知識ベース超音波画像強調
JP2018068468A (ja) * 2016-10-26 2018-05-10 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 医用画像撮影装置及びその制御プログラム
JP2019509839A (ja) * 2016-04-04 2019-04-11 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 医用イメージングシステム管理装置
CN113728285A (zh) * 2019-04-19 2021-11-30 纳米电子成像有限公司 用于增材制造中人工智能过程控制的系统、方法以及介质

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6836749B1 (en) * 2000-05-05 2004-12-28 Ford Motor Company Method of tracking machine breakdown
JP2002024394A (ja) * 2000-07-11 2002-01-25 Fuji Photo Film Co Ltd 医用画像集中管理システムおよび方法並びに記録媒体
US6947980B1 (en) * 2000-08-28 2005-09-20 Qwest Communications International, Inc. Method and system for verifying modem status
JP2002149821A (ja) * 2000-09-04 2002-05-24 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 医用画像提供方法、医用ソフトウェア提供方法、医用画像集中管理サーバー装置、医用ソフトウェア集中管理サーバー装置、医用画像提供システムおよび医用ソフトウェア提供システム
US6681344B1 (en) * 2000-09-14 2004-01-20 Microsoft Corporation System and method for automatically diagnosing a computer problem
US6829378B2 (en) * 2001-05-04 2004-12-07 Biomec, Inc. Remote medical image analysis
US20020167537A1 (en) * 2001-05-11 2002-11-14 Miroslav Trajkovic Motion-based tracking with pan-tilt-zoom camera
US6680995B2 (en) * 2001-10-31 2004-01-20 Ge Medical Systems Global Technology Co., Llc Method and apparatus of determining and displaying a helical artifact index
US20030181804A1 (en) * 2002-03-20 2003-09-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Distributed diagnostic imaging systems
US6865512B2 (en) * 2002-11-12 2005-03-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated medical imaging system maintenance diagnostics
US7613335B2 (en) * 2003-02-12 2009-11-03 The University Of Iowa Research Foundation Methods and devices useful for analyzing color medical images
US6921365B2 (en) * 2003-04-14 2005-07-26 Clinictech, Inc. Remote non-invasive biofeedback diagnostic system based on patient image
US20050038817A1 (en) * 2003-08-15 2005-02-17 Siemens Westinghouse Power Corporation System and method for processing inspection data for evaluating degradation of coating on components
US7203879B2 (en) * 2004-06-22 2007-04-10 Northrop Grumman Corporation Built-in-test diagnostic and maintenance support system and process
DE102004033991A1 (de) * 2004-07-14 2006-02-02 Siemens Ag Verfahren zur Optimierung von Prozeduren in der radiologischen Diagnostik
US7698010B2 (en) * 2004-09-29 2010-04-13 Haeger, Inc. Methods, systems and computer program products for altering video images to aid an operator of a fastener insertion machine
US20070078618A1 (en) * 2005-09-30 2007-04-05 Honeywell International, Inc. Method and system for enabling automated data analysis of multiple commensurate nondestructive test measurements
US20070244825A1 (en) * 2006-04-14 2007-10-18 Gilbert Semmer Item, accessory kit, and method for software based medical resource activation
US7677452B2 (en) * 2006-06-30 2010-03-16 Caterpillar Inc. Method and system for providing signatures for machines
US7690565B2 (en) * 2006-06-30 2010-04-06 Caterpillar Inc. Method and system for inspecting machines
US7819312B2 (en) * 2006-06-30 2010-10-26 Caterpillar Inc Method and system for operating machines
US20080126118A1 (en) * 2006-11-24 2008-05-29 General Electric Company, A New York Corporation Systems, methods and apparatus for a network application framework system
US9717896B2 (en) 2007-12-18 2017-08-01 Gearbox, Llc Treatment indications informed by a priori implant information
US8636670B2 (en) 2008-05-13 2014-01-28 The Invention Science Fund I, Llc Circulatory monitoring systems and methods
US20090287120A1 (en) 2007-12-18 2009-11-19 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Circulatory monitoring systems and methods
US20100186017A1 (en) * 2009-01-21 2010-07-22 Raghavendra Eeratta System and method for medical image processing
WO2012063183A2 (en) * 2010-11-08 2012-05-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Low latency signaling over digital network
KR102025753B1 (ko) * 2012-09-21 2019-09-26 삼성전자주식회사 객체 정보 추정 장치 및 동작 방법
US8934737B1 (en) 2012-10-10 2015-01-13 General Electric Company System and method to de-identify an acquired file
US9466012B2 (en) * 2013-07-11 2016-10-11 Radiological Imaging Technology, Inc. Phantom image classification
JP6060282B2 (ja) * 2014-01-10 2017-01-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車載カメラ画像処理装置
DE102015220884B4 (de) * 2014-10-27 2022-03-31 Denso Corporation Bildverarbeitungsvorrichtung
US9995573B2 (en) * 2015-01-23 2018-06-12 Cognex Corporation Probe placement for image processing
WO2018086000A1 (en) * 2016-11-09 2018-05-17 Edan Instruments, Inc. Systems and methods for ultrasound imaging
EP3486675B1 (en) * 2017-11-21 2020-02-19 Siemens Healthcare GmbH Automatic failure detection in medical devices
US10148367B1 (en) * 2017-12-22 2018-12-04 Raytheon Company Built-in-test (BIT) for assignment-based AESA systems
US10425172B2 (en) 2017-12-22 2019-09-24 Raytheon Company Clutter rejecting built in test for assignment-based AESA systems
EP3557274A1 (en) 2018-04-19 2019-10-23 Koninklijke Philips N.V. Automatic artifact detection and pulse sequence modification in magnetic resonance imaging
EP3828577A1 (en) * 2019-11-27 2021-06-02 Siemens Healthcare GmbH System for medical data acquisition with two scanner units sharing a common infrastructure unit
CN112461543B (zh) * 2020-10-28 2022-09-13 山东科技大学 一种基于多分类支持向量数据描述的旋转机械故障诊断方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1083315A (ja) * 1996-06-07 1998-03-31 Toshiba Corp 分散形試験ユニット、診断ネットワークシステム、および診断方法
JPH11161774A (ja) * 1997-09-02 1999-06-18 General Electric Co <Ge> マシンの画像ベース診断を行うシステム及び方法
WO1999050749A1 (en) * 1998-03-30 1999-10-07 General Electric Company System and method for diagnosing and validating a machine using waveform data

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0602932B1 (en) 1992-12-18 2001-03-14 Raytheon Company Improved pattern recognition system for sonar and other applications
US5463768A (en) * 1994-03-17 1995-10-31 General Electric Company Method and system for analyzing error logs for diagnostics
US5926558A (en) 1996-01-05 1999-07-20 Asko, Inc. Method and apparatus for monitoring and inspecting rotary knives
DE19729901C2 (de) * 1997-07-12 2003-01-09 Daimler Chrysler Ag Fahrzeugtür mit einer Innenverkleidung
US6473659B1 (en) * 1998-04-10 2002-10-29 General Electric Company System and method for integrating a plurality of diagnostic related information

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1083315A (ja) * 1996-06-07 1998-03-31 Toshiba Corp 分散形試験ユニット、診断ネットワークシステム、および診断方法
JPH11161774A (ja) * 1997-09-02 1999-06-18 General Electric Co <Ge> マシンの画像ベース診断を行うシステム及び方法
WO1999050749A1 (en) * 1998-03-30 1999-10-07 General Electric Company System and method for diagnosing and validating a machine using waveform data
JP2002500544A (ja) * 1998-03-30 2002-01-08 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 波形データを用いて機械の診断及び有効性確認を行うためのシステム並びに方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010172434A (ja) * 2009-01-28 2010-08-12 Toshiba Corp 医用画像機器故障診断支援装置及び医用画像機器故障診断支援方法
JP2013166042A (ja) * 2013-06-03 2013-08-29 Canon Inc 撮影装置及びその制御方法、プログラム
JP2016221264A (ja) * 2015-05-27 2016-12-28 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッドＳｉｅｍｅｎｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ＵＳＡ，Ｉｎｃ． 知識ベース超音波画像強調
KR101906916B1 (ko) 2015-05-27 2018-10-11 지멘스 메디컬 솔루션즈 유에스에이, 인크. 지식-기반 초음파 이미지 개선
JP2019509839A (ja) * 2016-04-04 2019-04-11 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 医用イメージングシステム管理装置
JP2018068468A (ja) * 2016-10-26 2018-05-10 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 医用画像撮影装置及びその制御プログラム
CN113728285A (zh) * 2019-04-19 2021-11-30 纳米电子成像有限公司 用于增材制造中人工智能过程控制的系统、方法以及介质
CN113728285B (zh) * 2019-04-19 2023-12-19 纳米电子成像有限公司 用于增材制造中人工智能过程控制的系统、方法以及介质

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