JP2006326314A - 測定データの後処理方法の選択方法および測定データの後処理要素の選択装置 - Google Patents

Abstract

【課題】測定データの後処理の改善および簡素化を図り、特に測定データの最適に選択もしくは設計された後処理方法を使用可能にする。
【解決手段】本発明は、医療上の測定データを後処理するための少なくとも１つの後処理方法の選択方法および装置に関する。種々の後処理要素が登録される。測定データに加えて、測定データに関連したコンテキストデータが検出および／または導出される。それぞれの測定データのために少なくとも１つの最適に設計された後処理方法を選択可能であるように構造化文書が評価される。
【選択図】図１

Description

本発明は、測定データ、特に医学・臨床環境における測定データの後処理の分野に関する。

原理的には、例えばコンピュータ断層撮影装置、核スピン断層撮影装置、Ｘ線装置または血液サンプルの評価のための実験装置の如き医療上の測定データを検出することができる多数のモダリティもしくは検出器が存在する。一般に、そのようにして検出された測定データはさらに後処理方法に引き渡される。後処理方法は、検出されたデータの表示、（特に、画像データの場合の）再構成方法、あるいはその他の評価方法（例えば、統計学的方法）またはそのほかの後処理方法である。

１つまたは複数のモダリティによって検出された測定データは一般に定められたフォーマットで記憶される。この場合に、「ＤＩＣＯＭ−ＳＲ規格」（ＤＩＣＯＭ＝Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、ＳＲ＝Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ（構造化報告書））、「ＨＬ７−ＣＤＡ規格」（ＣＤＡ＝Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（診療文書アーキテクチャ）、この規格は、例えば診療環境における退院報告書、診断またはその他の報告書のための診療文書の交換モデルを含む。）のようなフォーマットが知られている。規格は統一のある語彙の使用を基礎にしているので、この規格により記録された文書はより簡単に自動電子処理に引き渡すことができる。同様に、「ＡＳＴＭ−ＣＣＲ規格」（ＣＣＲ＝Ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ ｏｆ Ｃａｒｅ Ｒｅｃｏｒｄ）が知られている。ＡＳＴＭ（＝Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ（米国材料試験協会））によって開発されたこの規格は、患者の健康もしくは健康推移に関する基礎的情報を構造化し、迅速かつ簡単な伝送を可能にするように整備されている。ＡＳＴＭ−ＣＣＲは他の健康システムもしくは診療システムに対して互換性のあるＸＭＬフォーマットのディジタルファイルである。

測定データが一度検出されたならば、一般にこれらのデータは他の後処理ステップによって後処理する必要がある。

ワークフローにより結果画像を発生するように処理される画像が検査対象に関連付けられている医療環境における結果画像化方法は知られている（特許文献１参照）。

上述のシステムおよび従来技術から公知の他のシステムにおいては、これまで使用者が不都合にも手動で適切な後処理方法を選択しなければならなかった。従って、従来システムにおける軽視してはならないエラー源は、検出された測定データが適切または好適な後処理方法により処理されないことにあると見るべきである。従って、従来のシステムの欠点は次のことにあると見るべきである。すなわち、使用者が、どのようにこれらの測定データを最善に後処理すべきであるかについて更なる手引きを全く得られないことである。
独国特許出願公開第１０３４７４３３号明細書

従って、本発明の課題は、上述の欠点を克服し、測定データの後処理の改善および簡素化を図り、そして特に、（種々の様式および／または組み合わせのためにも）測定データの最適に選択もしくは設計された後処理方法を使用可能にする手段を提供することにある。後処理方法の最適な選択もしくは設計は自動的に行なわれるようにしたい。

この課題は、予め定め得るフォーマットで存在する測定データの後処理のための少なくとも１つの後処理方法の選択方法において、後処理が１つまたは複数の後処理要素によって実行され、方法が次の方法ステップを含むことによって解決される。
種々の後処理方法を実施するように構成されている後処理要素を、各後処理要素について当該後処理要素がどの種類の測定データを必要とするかを定めるように登録するステップ。すなわち、登録の過程において、それぞれの後処理方法の入力データ（入力）はどの種類のものでなければならないかが決定される。
それぞれの測定データに関連したコンテキストデータを検出および／または導出するステップ。
測定データが存在しているフォーマットに従って、コンテキストデータを添えられた測定データを構文解析するステップ。
それぞれの測定データのために最適に設計された後処理方法を選択することができるように、登録された後処理要素に依存して、構文解析されたデータを評価するステッ。
測定データのために、少なくとも１つの最適に設計された、特に登録された後処理方法を選択するステップ。

１つの有利な実施態様においては、測定データが既に検出され、特定の設定可能なフォーマットで記憶されている。一般に、このフォーマットはＤＩＣＯＭ−ＳＲ規格に準拠する。しかしながら、本発明の枠内において、例えばＨＬ７−ＣＤＡ規格、ＡＳＴＭ−ＣＣＲ規格、ＬＯＩＮＣ規格またはＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋ−ｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ；拡張可能マークアップ原語）規格のような他の規格を使用することもできる。

本発明の枠内において、用語「測定データ」は、いわゆるモダリティによって、従って検出装置によって検出されたあらゆるデータであると理解すべきである。一般的にこの測定データは臨床分野における医療データである。しかしながら、本発明の原理は同様に他の技術的な測定データにも転用することができる。従って、測定データは、センサまたはその他の検出器によって検出され、そして任意選択的に前処理に供されてよい。前処理は、例えば種々のデータセットの組み合わせおよび／または選択にあり、あるいは画質改善処理方法等にある。測定データを検出する装置は、例えばコンピュータ断層撮影装置、核スピン断層撮影装置、Ｘ線装置、もしくは血液またはその他の細胞物質の検査のための実験室装置であってよい。一般的に、これらの装置はディジタル形式の測定データを他の担当部門に伝達するインターフェースを持っている。このようにして検出および／または伝達された測定データは本発明による方法もしくは本発明による装置に伝達される。

本発明による方法の前述の主要ステップは異なる時点で実行されてよい。それにともない、本発明による方法は種々の時間部分に細分することができ、それゆえシステム資源の改善された利用を可能にするという利点が生じる。

先に示したステップの１つにおいて、特に後処理要素が登録される。このステップでは各後処理方法もしくは各後処理要素のために、どの種類の後処理が、および／または後処理のうちのどの後処理ステップが支援されるかを定める。各後処理ツール（例えば統計学的ツール、その都度のデータの表示ツール、使用者との対話によるデータ処理ツール等）は、他の入力、すなわち他の種類の測定データを必要とする（ここでは、用語「ツール」は用語「要素」に対して同義語と理解すべきである。）。機能的画像化（例えばＰＥＴデータ）の場合、例えばダイアグラム形式（これは測定値に適している。）の測定データの２次元表示ツールは無意味である。従って、適合しない後処理ツールの選択は、本来は正しく検出された測定データを完全に歪曲し、全体として使用不能にする。

本発明によれば、測定データの部類またはカテゴリーが発生され、測定データの部類ごとに、後処理方法もしくは（要素の形での）後処理ツールが割付けられる。それぞれの測定値の間違った、不適当な、かつ最適に設計されていない後処理方法の選択は本発明により排除される。この割付け処理は特に登録ステップにおいて行なわれる。この処理は時間的に他のステップの先頭に置いてもよい。更に、方法を動的に構成し、適応的に他の後処理要素をその方法に引き渡すことができる。これは、使用者が本発明による方法の変換後にも他の後処理要素を（使用者がこれを登録することにより）導入することによって可能である。これにより、本発明による方法は、動的にその都度のアプリケーション状況に適合することができ、それぞれのツールもしくは要素の更なる展開を考慮することができる。

コンテキストデータの発生の方法ステップも同様に時間的に他のステップの関連から外すことができる（但し、このようにしなければならないというわけではない。）。しかしながら、一般に、それぞれの測定データが本発明による方法に供給されたときに、またはそれぞれの測定データのための後処理方法が選択されるべきときに、コンテキスト発生はそれぞれの測定データに関連して行なわれる。

用語「コンテキストデータ」はそれぞれの測定データと内容的に関係するあらゆるデータであると理解すべきである。コンテキストデータは、特に取得コンテキスト、方法コンテキストもしくは手順コンテキスト、監視コンテキストもしくは観測コンテキストおよび／または後処理コンテキストから割当てられる。

取得コンテキストは、特に検出された測定データの種類（例えば、体感覚性誘発電位または画像化方法の場合における脳の核スピントモグラム）に関係する。これに含まれるデータは、一般に、例えば検出装置の型、年齢、他の接続システム等のような測定データの検出に関係するデータである。

方法コンテキストまたは手順コンテキストは、特に、検出方法および／または（患者の）基礎的な検査に関係するデータを含む。上述の両例について、ここでは、体感覚性誘発電位、右正中神経または脳の磁気共鳴トモグラムと呼ばれる。これに含まれるデータは例えば撮影時点、方法期間に関係するデータである。

観測コンテキストは観測者および観測主題が関係する。ここでは、観測者に検査領域を理解させるまたは観測された他のデータを捕捉することもできる。

後処理コンテキストは、どの種類の後処理が実行されるべきかを始動させる。例えばコンピュータトモグラムにおいて気管支のセグメンテーションおよびボリュームレンダリングが行なわれるべきである場合、後処理コンテキストはこのセグメンテーションもしくはボリュームレンダリングを含む。

以上のとおり、それぞれの測定データに関係し得る、またはこれらに種々の基準に従って割付けられ得る全てのコンテキストデータが捕捉される。本発明の有利な代替としての実施形態においては、全てのコンテキストデータが捕捉されるのではなく、選抜された重要なコンテキストデータのみが捕捉される。コンテキストデータの選抜は、最適に設計された後処理方法を多数の可能性な後処理方法から選択することができるように成されている。

コンテキストデータと一緒に測定データの構文解析後に、そしてそのように構文解析されたデータの評価後に、捕捉された測定データの種類を自動的に決定することができる。この結果は、本発明によれば、登録された後処理要素に関連してセットされ、更に非常に速やかにかつ自動的に、登録された後処理方法のどれがその都度存在する測定データに適しているか、および／またはそのためのどれが最適に設計されているかが把握される。これはルックアップテーブルの形で行なうことができる。

本発明による方法の結果は測定データの１つ又は複数の後処理方法の選択にある。本発明による方法の結果は一般に表示される。特に、使用者は適当なユーザインターフェースを介して可能な後処理方法の提案を受ける。複数の後処理方法が選択された場合には、本発明によれば、これらの後処理方法は予め定め得る基準に従って優先順位を付けられる。

これらの優先順位は構成可能である。構成の際に次の視点、すなわち方法の速度、提案された後処理方法のコスト、それぞれの後処理方法に関連した選択肢の存在、それぞれの方法の訴える力などが考慮されるとよい。後処理方法は優先基準に従ってソートされて表示される。使用者との対話によって提案もしくは選択された1つまたは複数の後処理方法を実行に移すことができる。

本発明の１つの有利な実施態様においては、選択された後処理方法が自動的に開始される。これは、特に、本方法が１つのみの後処理方法を選択し、それにより後処理のための他の選択肢が存在しない場合である。それにより、好ましいことに使用者に依存しない後処理実行が可能にされる。

原理的に、本発明は、１つの測定データセットのために１つ又は複数の後処理方法の選択が行なわれるように設計されている。しかしながら、１つのグループの測定データまたは測定データセットのために１つの後処理方法を選択することも本発明の枠内にある。これは、複数の同種の測定データを１つのグループの測定データにまとめることによって、診療経過を改善しかつ加速することができるという利点をもたらす。

診療の実践においてはしばしば、異なるカテゴリーの測定データを互いに関連づけて組み合わせることが必要である。本発明によれば、組み合わされた測定データセットも、これらの測定データのために全体的に最適に設計された後処理方法を自動的に選択できるように処理することが可能である。この種の組み合わせの例は、例えば、実験室値の選択と組み合わされるべき画像データ（例えばＰＥＴ画像）の形での測定データである。

有利な実施態様において、後処理方法は、
１．可視化方法
２．後処理方法
なる２つの大まかな部類に分けられる。

可視化方法は入力データの視覚表現を発生させるために用いられる。ここでは、例えば今問題にしている測定データを表、グラフ、ダイアグラム、チャートに、または３次元モデルに変換するようなツールを挙げることができる。有利な実施態様において、この可視化方法は使用者との対話を可能にする。それゆえ、測定データの光学的表示を変更すること、求められたデータ値を編集すること、又は新たなデータを入力することが可能である。使用者との対話は使用者の権限に依存させることができる。

第２のグループの後処理方法では測定データに依存して出力が発生される。このカテゴリーに含まれるのは、例えば、統計学的方法、評価方法、測定データについて他の値を導き出すための知識ベース方法、例えば核スピントモグラムにおける機能的画像化の分野におけるカラーコーディング方法等である。

有利な実施態様において、第２のカテゴリーのこの後処理方法は使用者との対話が可能であるように構成されていない。従って、この場合に使用者は処理に対する影響力を持たない。１つまたは複数の後処理方法の結果は一般に特別にそのために設けられたファイルに記憶される。同様に、後処理の結果を直接に、測定データが元々置かれていたファイルに格納することもできる。ＤＩＣＯＭ−ＳＲフォーマットにおいて、後処理の結果はＳＲツリー（つまりこのフォーマットにおけるデータ構造）である。

後処理方法は、検出された測定値をチェックするために設計されている知識ベースシステムにも存在する。特に、ここでは各測定値の尤もらしさがチェックされるとよい。それにより、測定値エラーを自動的に診断することが有利に可能である。これには例えばアーチファクトもしくは異常値が含まれる。

診断または診断報告書が測定データを含む場合、知識ベースシステムの使用により、測定データに割当てられた診断の尤もらしさを自動的にチェックすることができる。しかしながら、尤もらしさのチェックのほかに代替的もしくは累積的に更に他のチェック基準を定めることも同様に本発明の枠内にある。例えば一貫性チェックを行なうこともできる。この場合に、検出された測定値は、それぞれの測定値に割当てられ例えば外部データバンクに格納されている値と比較される。差が生じるならば、その差は場合によっては一貫性のないデータセットである。このことは使用者に対し表示される。他のチェック基準も同様に本発明の枠内にある。

本発明の有利な実施態様では、全ての方法ステップが自動的に行なわれる。それにより、付加的な専門知識を必要とすることなしに、熟練していない使用者にも最適な後処理方法を提供することができる。本発明の代替的構成においては、個々の方法ステップが使用者との対話によって制御可能であるので、この場合に本発明による方法は全体として半自動に構成されている。

一般に後処理方法はソフトウェアに基づく要素である。これは、適切なインターフェースを介して、本発明による方法もしくは本発明による装置に接続されている。

代替的な課題解決策による方法は、定め得るフォーマットで存在する測定データ、特に医療上の測定データを少なくとも１つの後処理要素によって後処理するために、次の方法ステップを含む。
各後処理要素について各後処理要素がどの測定データに基づいているかを定めるように後処理要素を登録するステップ、
測定データに関連したコンテキストデータを検出および／または導出するステップ。
測定データのフォーマットに従って、検出または導出された当該コンテキストデータと関連させて測定データを構文解析するステップ、
測定データのために最適に設計された後処理方法を選択することができるように、登録された後処理要素に依存して、構文解析されたデータを評価するステップ、
測定データのために少なくとも１つの最適に設計された後処理方法を選択するステップ、
選択された後処理方法を実行するステップ。

他の代替的な課題解決策は装置請求項による装置にある。装置による課題解決策を顧慮して次のことに注目すべきである。すなわち、方法に関連した上記説明は同様に対応して本発明による装置にも当てはまる。

上述の方法の本発明による実施態様は、コンピュータプログラム製品として構成することができ、コンピュータは上述の本発明による方法を実施するように指示され、そのプログラムコードがプロセッサによって実行される。

代替的な課題解決策は、上述のコンピュータで実現された方法の記憶のために指定されかつコンピュータによって読取可能である記憶媒体を考慮に入れる。

更に、上述の方法の個々の要素は１つの販売可能なユニットで、そして残りの要素は他の販売可能なユニットで、いわば分散システムとして構成することができる。本発明による他の課題解決策は、予め定め得るフォーマットで存在する測定データ、特に医療上の測定データを１つ又は複数の後処理要素によって後処理するための少なくとも１つの後処理方法の選択製品において、次の手段を有する。すなわち、この選択製品は、
各後処理要素について各後処理要素がどの測定データを入力量として必要とするかを定めるように後処理要素を登録する手段と、
測定データに関連したコンテキストデータを検出および／または導出する手段と、
測定データのフォーマットに従って、検出または導出された当該コンテキストデータと関連して測定データを構文解析する手段と、
測定データのために最適に設計された少なくとも１つの後処理方法を選択することができるように、登録された後処理要素に依存して、構文解析されたデータを評価する手段と、
測定データのために少なくとも１つの最適に設計された後処理方法を選択する手段と、
を含む。さらに、この製品は、製品によって生じさせられ少なくとも１つの上述の方法視点に基づいているステップを実施するために設計されている手段を含み、２つの製品の協働によって全ステップが実行されるように、少なくとも１つの他の製品が残りのステップを実施ように設計されている。

他の有利な実施態様は従属請求項に記載されている。

以下の詳細な図面の説明において、限定して解釈すべきでない実施例をその特徴および利点に関して図面に基づいて述べる。
図１は本発明の有利な実施形態による経過に関する概観図、
図２は本発明の有利な実施形態の本発明によるアーキテクチャの概観図、
図３は特に文書ヘッダ（又はドキュメントヘッダ）および文書本体を有する構造化された文書のデータ構造の概略図、
図４は本発明の有利な実施形態の本発明によるデータ構造の概略図、
図５は本発明による装置の主要なモジュールの概観図を示す。

本発明の主要な応用分野は医学分野にあり、特に医学臨床上のデータセットに関係する。しかしながら、本発明の原理を、例えばプロセス制御の如き他の技術分野、あるいは製造技術領域に応用することもこの本発明の枠内にある。

医療技術分野には、原理的に、測定データＭＤを検出できる多数の異なるモダリティが存在する。機能的画像化の分野では、このモダリティとして、特に、ＰＥＴ法（陽電子放出断層撮影法）、ならびにＣＴ（コンピュータ断層撮影）または核医学の核スピン断層撮影法が挙げられる。更に測定データＭＤを検出できる他の多数の分野が存在する。この場合に模範的には他の画像データは、実験室結果つまり実験室値または他の生物学的検査の結果等である。それらが測定値としてディジタル形式で存在するか、またはディジタルに変換されることが全てに共通である。一般に、測定データＭＤが種々のセンサを介してそれぞれの装置において検出され、任意選択で再構成もしくは処理される。再構成はとりわけいわゆるスパイラルコンピュータ断層撮影装置の場合に使用される。再構成方法およびディジタル処理方法は基本的に画像取得に密接に結合され、確立された方法ステップにおいて実行可能である。

後処理つまりポストプロセシングの方法ステップはそれと区別されるべきである。有利な実施形態では、方法ステップは時間的および／または機能的に前処理ステップに依存しない。従って、前処理は有利な実施形態において任意選択的である。

ここに説明した例においては、測定データＭＤはＤＩＣＯＭ−ＳＲフォーマットで存在する。基本的に、測定データＭＤが存在するフォーマットは使用者によって決定可能である。従って、基本的に、使用者が、ＤＩＣＯＭ−ＳＲフォーマットのほかに、ＨＬ７−ＣＤＡまたはＣＣＲ文書のような他の例えばＸＭＬコード化フォーマットを決定することができる。基本的に、その都度のアプリケーションを処理する相応のフォーマットの属性およびデータ型への予め定められたフォーマット（ここではＤＩＣＯＭフォーマット）の属性のマッピングが行なわれる。

次の表に、どのようにＤＩＣＯＭフォーマットが本発明に従って拡張されるかが模範的に示されている。この場合にＤＩＣＯＭ準拠の構文が用いられている。

ここに提案された解決策はＤＩＣＯＭ表記法に準拠している。しかしながら、ここでもう一度言及しておくに、本発明による原理は特別なフォーマットに依存しない。基本的に、測定データＭＤは、コンテキストデータ（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ−Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ｃｏｄｅ、測定コンテキストコード）および／または次のような指示、すなわち表示用のまたは他の後処理用のこれらのデータのマッピングがｎ次元の座標系においてどのようにして行なわれるべきかの指示に関係させられるべきである。

基本的に、測定データＭＤを後処理する多数の異なる手法または多数の同種の手法が存在する。後処理は後処理要素Ｋ（図５参照）で行なわれる。しかしながら、それぞれの測定データＭＤのために最適に設計された後処理方法を選択することは困難をひき起こすことがある。これは、特に、後処理のために多数の手法が存在する場合である。例えば、ＥＥＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｅｎｃｅｐｈａｌｏ Ｇｒａｐｈｙ；脳波）測定データＭＤが後処理されるべきである場合、これは、例えばＰＥＴ画像の後処理とは異なる後処理要素Ｋを必要とする。ＰＥＴ画像の後処理の場合、例えばカラーコード化が必要とされることがあり、一方ＥＥＧ測定データの後処理の場合、表示もしくは指示が行なわれなければならない。前述の表１は、測定データＭＤが測定データＭＤを指示もしくは表示する後処理過程を受ける場合に関係する。

本発明によれば、処理すべき測定データＭＤのほかに付加的にコンテキストデータにアクセスされるので、表示様式の選択のための両主要パラメータを定めることができる。これはディメンジョン（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）および位置（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）である。

ディメンジョンにおいては、どの表示軸が使用されるか、この軸上にどの単位で表示されるべきかが決定される。ＥＥＧ測定データの場合、一般に２次元表示が選択され、Ｘ軸が時間軸であり、Ｙ軸が測定値軸である。

第２のパラメータは位置である。ここでは測定値の本来のマッピングが行なわれる。検出された測定データＭＤはここではいわば選択された座標系に変換される。選択されたディメンジョン内においてどの位置に測定値が指示もしくは表示されるべきかが具体的に決定される。

基本的に、生データとして存在する測定データＭＤは、選択された後処理要素Ｋによって処理可能であるように変換される。この場合に必要なことは、本発明による方法が、それぞれの後処理要素がどの属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）、データおよび／またはデータ構造等を必要とするかを指定するデータもしくはパラメータを用い得ることである。従って、本発明によれば、基本的に選択可能であるか又は選択可能であるべきであるそれぞれの後処理要素Ｋが本発明による選択方法にとって既知状態にされる登録ステップが設けられる。従って、本発明による方法においては、全ての後処理方法もしくは後処理要素Ｋが、それらのその都度の必要条件および入力量とともに登録され、そこで通知される。

本発明による方法が最適に設計された後処理方法の選択を実行できるようにするために、純粋な測定データＭＤのほかに付加的にコンテキストデータが処理される。有利な実施形態においては、コンテキスト情報は測定データが保存されている文書の作成時に既に準備される。先に示した表１が示すように、ＤＩＣＯＭフォーマットは相応に拡張されているので、純粋な測定データＭＤのほかに付加的にコンテキスト情報が共に保存される。従って、文書はＤＩＣＯＭ−ＳＲ文書である。

この文書には測定データＭＤ、場合によって生じ得る外部オブジェクトおよびコンテキストデータへの参照が保存される。これらは、前の方法ステップにおいて使用者が決定した（ここではＤＩＣＯＭ−ＳＲ文書としての）フォーマットで存在する。

コンテキストデータおよび測定データＭＤにより、測定データＭＤのために少なくとも１つの最適に設計された後処理方法の選択が行なわれる。

それぞれの測定データＭＤに関連したコンテキストデータが、個々の後処理要素Ｋの登録されたパラメータと比較される。特に、次のそれぞれ前提条件または後処理要素の必要条件と比較される。
後処理要素はどの入力パラメータを処理するか？
どの種類の処理が実行されるか？
後処理の出力はどの様式によるか？

図３には、概略的かつ模範的に、1つのヘッダ（Ｈｅａｄｅｒ）と１つの本文（Ｂｏｄｙ）とを有する構造化文書（つまり構造化された文書）が示されている。ヘッダはそれぞれの測定データＭＤに対するメタデータを含む。これらは例えば検出時刻、検出装置等である。構造化文書の本文もしくは核は、内容ノード（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｎｏｄｅ）、それぞれのノード間の関係（Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）および内容ノードの階層構造を含んでいる。図３に示されているように、内容ノードは外部オブジェクトを示すことができる。外部オブジェクトとして、例えば１つのモダリティから供給された画像データを挙げることができる。この構造化文書が作成され、その文書内には本発明によれば測定データＭＤのほかにその後に他の処理に導かれるコンテキストデータが保存される。本発明の代替の実施形態においては、データ（測定データＭＤおよびコンテキストデータ）が構造化文書内に保存されているのではなく、測定データおよびコンテキストデータを含む任意のフォーマットでファイル内に保存されている

本発明による方法によって、異なる検出源（ＣＴ、ＰＥＴ法、核スピン等）に由来する測定データＭＤを収集し、共通に処理することも可能である。従って、同時に多数の測定データ文書を読取り、コンテキストデータを添え、測定データグループに対して最適に設計された後処理方法を選択することができるように処理することができる。

本発明の有利な実施形態においては、データが場合によっては基準画像データと組み合わされて保存されている構造化文書を作成するアクターが設けられている。更に、アクターは、特にコンテキストデータを含む後処理データを測定データ（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ−Ｃｏｎｔｅｘｔ−Ｃｏｄｅ−Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）に加えて構造化文書中に書き込む。更に、アクターは別のステップを動かす。別のステップは後処理情報と後処理要素Ｋのための登録されたデータとの調整を含む。

本発明によれば、そのために、プラグインは文書エディタまたはビューアーの拡張として役立ついわゆるプラグインが設けられている。基本的に２つの部類のプラグインが存在する。
１．可視化のためのプラグイン（可視化プラグイン）
２．他の後処理のためのプラグイン（他の後処理プラグイン）

しかしながら、ここで他の種類のプラグイン、特に測定データＭＤの評価のために設計されている知識ベースシステムによって構成されるようなプラグインも同様に考えられ得る。基本的に、他の外部アプリケーションの包含または呼び出しが考えられ得る。

図１に関連して、ここで、本発明による有利な実施形態による基本的な動作経過を説明する。第１の方法ステップである取得（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）においては、測定データＭＤがそれぞれの装置で検出される。この場合に任意のセンサの使用、特に医用画像化方法におけるモダリティ検出器による画像検出が考えられ得る。

測定データ検出の方法ステップは生データの再構成および前処理を含み得る。爾後の方法ステップにおいて、これらの測定データＭＤが他のコンテキストデータを添えられる。コンテキストデータは、構造化文書対する関係（例えば、図３に示されているように、文書ノードに対する関係）を有することができ、あるいは画像データに対する関係（例えば、画像データセットの一部、幾つかの選択された画像または画像データセットまたは断層画像に対する関係）を有することができる。更に、関心のある特定の画像領域（ＲＯＩ、関心領域）または関心のある特定のボリューム（ＶＯＩ，関心ボリューム）を決定することができる。コンテキストデータ（Ｃｏｎｔｅｘｔ Ｄａｔａ）は後処理コンテキスト（Ｐｏｓｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ−Ｃｏｎｔｅｘｔ）を含む。更に、取得コンテキスト（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ−Ｃｏｎｔｅｘｔ）が設けられ、これは方法コンテキストもしくは手順コンテキスト（Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ−Ｃｏｎｔｅｘｔ）と観測コンテキスト（Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ−Ｃｏｎｔｅｘｔ）とに分かれている。適切な後処理方法の選択中に、および場合によっては後処理中にも、最適な後処理方法を決定し、もしくはこれを実行するために、後処理コンテキストデータ（Ｐｏｓｔ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｏｎｔｅｘｔ Ｄａｔａ）が使用される。この場合に、コンテキストデータが変更可能であることが重要であるので、コンテキストデータの更新も可能である。更に、後処理コンテキストデータは、適切な動作、例えばその都度重なり合う表示の指示（いわゆるオーバーレイ）を始動させるために使用される。他の例は生データを２次元または３次元の関心領域（ＲＯＩ／ＶＯＩ）へ変換することにある。更に、使用者の解釈を分類し、もしくはこれをチェックし、あるいは他の処理ステップを実行させるために、知識ベースシステムによる後処理の可能性が存在する。知識ベースシステムは、検出された測定データＭＤと他の観測および／またはコンテキストデータとを基礎としている。知識ベースシステムにより、自動的にそれぞれの測定データＭＤに診断を割当てることができる。更に、使用者にそれぞれのデータの相互関連性を分かり易くするために、既に早い時点で測定データＭＤに割当てられた診断をチェックし、例えば比較値（例えば、通常の値範囲にある値）を指示する。

これらの後処理ステップの結果は記憶装置に記憶される。検出されそして場合によっては他のコンテキストデータを添えらえた測定データＭＤが表示されるべきである場合、データ可視化が始動される。

図２は本発明による解決策の基本アーキテクチャを示す。フロントエンドとして、測定データＭＤを検出するそれぞれのアプリケーションを挙げることができる。それに基づいて、検出された測定データＭＤを処理するビジネスロジックが続くとよい。

基本的にここで知識ベースシステムが接続されるとよい。知識ベースシステムは、前述のようにデータの実行、分類、チェックまたはその他の処理をする。結果が蓄積される。本方法により構造化文書（とりわけＤＩＣＯＭ−ＳＲフォーマットの構造化文書）が作成され、この文書には測定データＭＤおよびそれとの組み合わせでの後処理コンテキストデータが書き込まれる。最適な後処理および／または最適な表示を可能にし、場合によっては他の後処理ステップを駆動するために、いわゆる「ＳＲビューアー」またはエディタがそれぞれの属性を読取る。

構造化文書が作成された後に、構造化文書は１つ又は複数の構文解析過程に導かれる。構造化文書を他のフォーマットに変換することも可能である。引続いて一般にデータバンクへのアクセスが行なわれる。結果として、最適に選択された後処理方法を決定することができる。本発明により発生および検出されたデータを記憶させることができる。

図４は、後処理コンテキストに関する本発明の有利な実施形態によるデータ構造を模範的にかつ概観的に示す。後処理コンテキストは少なくとも１つの後処理コンテキストコードおよび任意選択的なディメンジョンデータ（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ−Ｄａｔａ）を含む。ディメンジョンデータが存在する場合、この後処理コンテキストは少なくとも１つのディメンジョンコードと付属の位置指定（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）とを含む。基本的に、複数のディメンジョンコードと付属の位置とが存在することができる（ディメンジョンはディメンジョンコードを介して決定される。）。複数の後処理コンテキストコードおよびディメンジョンを使用することも可能である。後処理コンテキストコードにより、異なるデータセットを互いに関連させることができる（既に説明したように、同じまたは異なるコードを使用することができ、これはその都度使用されたアプリケーションロジックを基礎とし、場合によっては異なるコンテキストデータを必要とする。）。

図５に関連して、有利な本発明による装置の主要なモジュールを説明する。

後処理要素Ｋのパラメータおよび前提条件を検出できるようにするために、その都度のパラメータおよびデータを（場合によってはインターフェースを介して）読取る登録モジュール１０が設けられている。それぞれの装置（Ｘ線装置、ＣＴ等）によって検出された生データが、（場合によってはインターフェースも介して）読取られ、コンテキストモジュール１２に導かれる。本発明によれば、純粋な生データＭＤのほかになおも他のデータ、特にコンテキストデータが処理される。他のデータは既に検出された形で存在し、異なるモジュールから伝達される。あるいは他のデータは本発明による方法によって算出または導出される。これは一般に自動的に行なわれる。図５において外側の上からコンテキストモジュール１２へ向けられた矢印は、他のデータ、特にコンテキストデータが導かれることを具体的に示す。ここで、測定データＭＤのほかに付属のコンテキストデータが保存されることによって構造化文書が作成される。構造化文書はパーサ１４に導かれる。パーサ１４は、構造化文書において、設定可能な基準に従って、適切な後処理方法の評価もしくは選択を可能にするデータを探索する。パーサ１４によって構文解析されたデータが評価モジュール１６に導かれ、評価モジュール１６は、一方に存在する測定データＭＤおよびそれに添えられたコンテキストデータを、登録モジュール１０により後処理要素Ｋに関連して検出された他方に存在するデータと合わせるのに用いられる。従って、評価モジュール１６はそれぞれの測定データＭＤのための１つ又は複数の適切な後処理方法を選択するのに役立つ。本方法の結果は、適切なユーザインターフェースを介して使用者に指示される提案であってよい。この場合に、選択された後処理要素Ｋの始動を自動的にかつ直接に制御することができる。代替の実施形態においては、選択されて提案された後処理要素Ｋを直接に制御せずに、これを使用者との対話に関係させることができる。後者の場合、使用者は提案をチェックすることができ、特に、複数の提案がなされた場合に特定の後処理方法を選択する影響力を持つことができる。

本発明による方法の結果は一般に記憶および／または表示される。これは、選択モジュール１８から下方に向けて示された矢印によって特徴づけられている。モジュール１０，１２，１４，１６および１８の周りにおける鎖線は、システムが基本的に拡張可能であり、他のアプリケーションが接続可能であることを特徴づける。

評価モジュール１６が選択方法の結果を構造化文書に直接に書き込むことも可能である。本発明の代替の実施形態では、結果が他のファイルに記憶される。

以下において、それぞれのコンテキストデータの内容を模範的に機能的画像化の例で説明する。特に、検出されたデータＭＤの基礎は脳の核スピン断層撮影である。
取得コンテキスト： 機能的画像化、脳の核スピン断層撮影
方法コンテキスト： 脳の核スピン断層撮影
後処理コンテキスト： 機能評価、左体性感覚皮質
刺激：右手指圧迫

他の例として、次に誘発電位に関連して検出できるそれぞれのコンテキストデータの内容を挙げる。
取得コンテキスト： 体感覚性誘発電位
方法コンテキスト： 体感覚性誘発電位、右正中神経
後処理コンテキスト： 機能評価、左体性感覚皮質および求心性神経
（全ての後処理データが構造化文書内に存在し、外部オブェクトにおいて付属画像を示す。後処理コンテキストを参照画像に割付けることが可能である。同様に構造化文書によって誘発電位もしくは電位の導出および測定が含まれている。）
測定コンテキストコード： 機能ＭＲＩ画像化（血流）、単位、値、（ＭＲＩスライス上に描出されている）位置指定をともなうディメンジョン（Ｘ，Ｙ，Ｚ）

本発明による方法により、（測定データの種類としての）ＭＲＩ分光法と（測定データの他の種類としての）遺伝分析とを、磁気共鳴画像に重ね合わせることによって組み合わせることができ、遺伝学的表現（例えばｐ５３）および／または生物学的に根拠づけられた成長因子（例えば、上皮成長因子）に関連付けすることができる。

基本的に、本発明による装置、特に評価モジュール１６は多数のプラグインを有する。プラグインは検出された測定データＭＤの後処理に用いられる。基本的に、あらゆる時点で他のプラグインを登録し、装置もしくは方法に供給することができる。各プラグインはデータを変換することを可能にするために相応のインターフェースを装備している。

データの可視化表現、データ変更および新しいデータの入力に役立つ可視化プラグインが設けられていると好ましい。

更に、入力データ（測定データＭＤ）から出力データを導き出すことを可能にする継続処理プラグインが設けられている。この場合、使用者との対話を行なうことは用意されていない。一般にそれぞれのプラグインの処理の結果がＳＲツリーに戻されて記憶される。

本発明による方法では動的にそれぞれのプラグインがロードされ、どの測定コンテキストがそのプラグインによって支援されるかが決定される。これはインターフェースによって可能にされる。測定コンテキストとそれぞれのプラグインとの間の関連付けはプラグイン登録装置に導かれて記憶される。あらゆるプラグインに優先順位を定めることができるので、複数の後処理方法が可能でありそれぞれの測定コンテキストに適合する場合に、１つの後処理方法を選択することができる。

有利な実施形態において、方法は、ＳＲツリーを介して構造化文書が誘導されるように設計されている。測定コンテキストが発見されるや否や、プラグイン登録装置で発見されかつ測定コンテキストを支援する全てのプラグインが呼び出される。プラグインインターフェースの実現は、構造化報告書（構造化文書）からのデータを処理するために、次のモードを含むように設計されるとよい。

読取り専用（リードオンリ）：
作成された構造化文書のデータは読取り専用であって、出力は発生されない。この典型例は使用者表示である。

処理：
構造化文書のデータは記憶される結果を発生するために継続処理される。これの典型例が、データ（特に、測定コンテキストデータ）を評価して結果を例えばデータバンクに記憶させる判定支援プラグインである。

編集：
構造化文書のデータが処理されて、ＳＲツリーに戻されて変更または追加として書き込まれる。これに関して典型例が、使用者に対して、データと共に相互動作し、存在するデータを変化させ、あるいは新しいデータを付け加えることを可能にするプラグインである。

基本的に、構造化文書のデータを処理するために各プラグインが少なくとも１つのインターフェースを有することが必要である。インターフェースの実施形態において、プラグインは、論拠として構造化文書の、現在のコンテキストノード（そこには測定コンテキストが配置されている。）にぶら下がっている部分ツリーを受け取る。インターフェースの他の代替構成においては、プラグインが論拠として現在のコンテキストノード（つまり、そこには測定コンテキストが配置されている。）の参照もしくは身元および付加的に全ＳＲツリーの照会先を受け取る。用語「ＳＲ」は構造化文書に関係し、用語「ＳＲツリー」は構造化文書のデータ構造として図３に概観的に示されたツリーに関係する。

最後に指摘しておくに、本発明の説明および実施例は原則的には本発明の特定の物理的な実現に関して限定的に解釈すべきではない。本発明を部分的にまたは全体的にソフトウェアおよび／またはハードウェアで、および／または多数の物理的な製品（この場合に、特にコンピュータプログラム製品）に配分して実現することができることは、当業者にとって明白である。

本発明の有利な実施形態による経過に関する概観図 本発明の有利な実施形態の本発明によるアーキテクチャの概観図 特に文書ヘッダおよび文書本文を有する構造化された文書のデータ構造の概略図 本発明の有利な実施形態の本発明によるデータ構造の概略図 本発明による装置の主たるモジュールの概観図

符号の説明

１０ 登録モジュール
１２ コンテキストモジュール
１４ パーサ
１６ 評価モジュール
１８ 選択モジュール
ＭＤ 測定データ
Ｋ 後処理要素

Claims (11)

1. 予め定め得るフォーマットで存在する測定データ（ＭＤ）を１つ又は複数の後処理要素（Ｋ）によって後処理するための少なくとも１つの後処理方法の選択方法において、
   各後処理要素（Ｋ）について当該後処理要素（Ｋ）がどの測定データ（ＭＤ）に基づいているかを定めるように後処理要素（Ｋ）を登録するステップ、
   測定データ（ＭＤ）に関連したコンテキストデータを検出および／または導出するステップ、
   測定データ（ＭＤ）のフォーマットに従って、検出または導出された当該コンテキストデータと関連して測定データ（ＭＤ）を構文解析するステップ、
   測定データ（ＭＤ）のために最適に設計された後処理方法を選択することができるように、登録された後処理要素（Ｋ）に依存して、構文解析されたデータを評価するステップ、
   測定データ（ＭＤ）のために少なくとも１つの最適に設計された後処理方法を選択するステップ
   を含むことを特徴とする測定データの後処理方法の選択方法。
2. 次のステップの少なくとも１つを付加的に含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
   選択された後処理方法の少なくとも１つの提案を表示するステップ。
   データを用いて選択された後処理方法を始動させるステップ。
3. 測定データ（ＭＤ）は、インターフェースを介してセンサによる１つ又は複数の測定方法で読取られ、および／または任意選択的に前処理されることを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
4. 測定データは、機能的画像化の枠内で検出され、および／またはＤＩＣＯＭ規格、ＨＬ７−ＣＤＡ規格、ＡＳＴＭ−ＣＣＲ規格、他の規格の内の少なくとも１つの規格を基礎とする構造化文書として存在することを特徴とする請求項１乃至３の少なくとも１つに記載の方法。
5. 測定データ（ＭＤ）は、画像データ、測定値、実験室所見またはその他の測定データを含むことを特徴とする請求項１乃至４の少なくとも１つに記載の方法。
6. コンテキストデータは、取得コンテキスト、手順コンテキスト、観測コンテキスト、後処理コンテキストなるコンテキストのうちの少なくとも１つを組み込まれ得るデータを含むことを特徴とする請求項１乃至５の少なくとも１つに記載の方法。
7. 後処理方法は少なくとも次の方法を含むことを特徴とする請求項１乃至６の少なくとも１つに記載の方法。
   測定データの指示もしくは表示方法。
   測定データの別の評価方法、および／または
   測定データのチェック方法。
8. 少なくとも１つのステップ、好ましくは全てのステップが自動的に実行されることを特徴とする請求項１乃至７の少なくとも１つに記載の方法。
9. 選択のために使用されたデータ、特に測定データ（ＭＤ）およびコンテキストデータが表示され、および／またはファイルに記憶されることを特徴とする請求項１乃至８の少なくとも１つに記載の方法。
10. 予め定め得るフォーマットで存在する測定データ（ＭＤ））を後処理するために用いられる少なくとも１つの後処理要素（Ｋ）の選択装置において、
    各後処理要素（Ｋ）について当該後処理要素（Ｋ）がどの種類の測定データ（ＭＤ）を入力として必要とするかを定めるように後処理要素（Ｋ）を登録するために用いられる少なくとも１つの登録モジュール（１０）と、
    測定データ（ＭＤ）に関連したコンテキストデータを検出および／または導出するために用いられる少なくとも１つのコンテキストモジュール（１２）と、
    測定データ（ＭＤ）のフォーマットに従って、検出または導出された当該コンテキストデータと関連して測定データ（ＭＤ）を構文解析するために用いられる少なくとも１つのパーサ（１４）と、
    測定データ（ＭＤ）のために最適に設計された後処理要素（Ｋ）を選択することができるように、登録モジュール（１０）により登録された後処理要素（Ｋ）に依存して、パーサ（１４）により構文解析されたデータを評価するために用いられる少なくとも１つの評価モジュール（１６）と、
    場合によっては測定データ（ＭＤ）のために少なくとも１つの最適に設計された後処理要素（Ｋ）を選択するために用いられる少なくとも１つの選択モジュール（１８）と、
    を備えていることを特徴とする測定データの後処理要素の選択装置。
11. 予め定め得るフォーマットで存在する測定データ（ＭＤ）を後処理するために用いられる少なくとも１つの後処理要素（Ｋ）の選択装置において、請求項１乃至９の少なくとも１つに記載の方法を実施するために用いられる手段を備えていることを特徴とする測定データの後処理要素の選択装置。

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