JP2006334404A - 画像処理用の対話式ユーザアシスタントのためのデータ処理システムおよび方法ならびにコンピュータ読取可能な媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】患者への造影剤の投与後に記録されかつ処理された体内の関心領域の画像から得られた医用画像データを分析する画像処理用の対話式ユーザアシスタントを提供する。
【解決手段】画像処理用の対話式ユーザアシスタントを構成するためのデータ処理システムが、予想医用画像データを記憶するメモリと、表示医用画像及び表示医用画像の基礎をなすデータと予想医用画像データとを比較して表示医用画像が妥当であるか否かを判定する処理装置と、表示医用画像を表示し、表示医用画像が妥当であるか否かの判定に基づく情報を提示するユーザインターフェースとを含んでいる。
【選択図】図３

Description

本発明は、一般に、ユーザを支援する対話式ソフトウェアアプリケーションのためのシステムに関する。特に、本発明は、医療用画像処理を実施する対話式ソフトウェアアプリケーションに関する。

内科患者にはさまざまなタイプの造影剤を導入することができる。造影剤は、患者の画像における組織と体液のコントラストを強調することを意図している。造影剤が身体の一部または関心領域を通る際、患者の一連の体内スキャン画像を記録及び処理することができる。一連の体内スキャン画像を利用して、関心領域のコントラスト強調曲線を作成することができる。コントラスト強調曲線はある時間期間にわたる関心領域の体内スキャン画像を強調したグラフである。

体内の関心領域の画像並びに付随するコントラスト強調曲線は、医療関係者による分析のため、ディスプレイに提示することができる。しかしながら、画像及び付随するコントラスト強調曲線を提示する従来のソフトウェアアプリケーションは、複雑で、ユーザに与えられるガイダンスが不十分であった。医療関係者の中には、既存のアプリケーションの全面的利用をためらうものもいる。結果として、典型的なソフトウェアアプリケーションでは、平均以上の専門的知識及び経験を備えたユーザによる、ソフトウェアの有効かつ効率的利用が必要になることがある。

本発明の課題は、患者への造影剤の投与後に記録されかつ処理された体内の関心領域の画像から得られた医用画像データを分析する画像処理用の対話式ユーザアシスタントを提供することにある。

ユーザアシスタントによって、表示される医用画像（表示医用画像）および／または医用画像の基礎となるデータと予想医用画像データを比較することができる。予想医用画像データは、患者の特性、病歴、病気のタイプ及び段階、及び、投与される造影剤のタイプ及び量を含む、幾つかの要素に基づいて変動することがある。

対話式ユーザアシスタントは表示される医用画像（表示医用画像）が予想と合致するか否かを識別する。表示される医用画像が予想と合致しない場合、ユーザアシスタントは、関心領域の表示画像と予想画像との相違の理由を求めることができる否かを判断する。その相違の原因を求めることができるのであれば、ユーザアシスタントは問題を解決するための具体的な提案を示す。その相違の原因を求めることができないのであれば、ユーザアシスタントは問題を解決するための一般的な示唆を行う。

上記課題を解決するために、本発明によれば、データ処理システムが画像処理用の対話式ユーザアシスタントを提供する。このデータ処理システムは、予想医用画像データを記憶する記憶装置と、表示医用画像及び医用画像の基礎となるデータと予想医用画像データとを比較して、表示医用画像が妥当であるか否かを判定する処理装置と、表示医用画像を表示し、表示医用画像が妥当であるか否かの判定に基づく情報を提示するユーザインターフェースとを含んでいる。

上記課題を解決するために、本発明によれば、データ処理システムが画像処理用の対話式ユーザアシスタントを提供する。このデータ処理システムは、患者の体内画像に関する医用画像データを生成する処理装置と、医用画像データから体内画像を再生するディスプレイと、ディスプレイ上における医用画像データの提示を変更するユーザインターフェースとを含み、処理装置が医用画像データの誤った提示を識別する。

上記課題を解決するために、本発明によれば、データ処理方法が画像処理用の対話式ユーザアシスタントを提供する。このデータ処理方法は、造影剤の投与後に関心領域の画像を得るステップと、画像からコントラスト強調データを生成するステップと、コントラスト強調データが事前に分析されたデータに基づいて妥当であるか否かを判定するステップとを含んでいる。

上記課題を解決するために、本発明によれば、コンピュータ読取可能な媒体がコンピュータで実行可能な命令を提供する。この命令は、患者の体内画像に関連した医用画像データを受信し、ディスプレイに医用画像データを提示し、ディスプレイ上における医用画像データの提示を変更するユーザインターフェースを提供し、ディスプレイ上における医用画像データの提示が誤っているか否かを判定することを含んでいる。

利点については、例証のため示され解説された望ましい実施形態の下記説明から、当該技術者には明らかになるであろう。明らかに、このシステム及び方法は他の異なる実施形態が可能であり、それらの細部はさまざまな点で修正できる。従って、図面及び説明は、事実上、例証のためのものとみなすべきであって、制限のためのものとみなすべきではない。

対話式ユーザアシスタントは画像処理を強化するソフトウェアアプリケーションであり、画像処理ソフトウェアアプリケーションと統合することができる。対話式ユーザアシスタントは複数の表示医用画像を分析する。表示医用画像は治療の開始前および／または開始後のスキャンデータまたは患者の画像から作成できる。対話式ユーザアシスタントは、医用画像、並びに医用画像の基礎となるデータおよび／またはコントラスト強調データを分析し、医用画像および／またはコントラスト強調データが予想通りでなければ医療関係者に勧告を行うことができる。医用画像、並びに医用画像の基礎となるデータおよび／またはコントラスト強調データの分析には、医用画像、並びに医用画像の基礎となるデータおよび／またはコントラスト強調データと予想医用画像データとの比較を含むことができる。

医用画像またはコントラスト強調データは、医用画像を得る間に、患者が動く、造影剤の注入中に静脈が破裂する、画像処理ソフトウェアアプリケーションを操作する医療関係者が間違いを犯すというような幾つかの理由から、造影剤のある特定の量または流量に関して予想通りにならないことがある。対話式ユーザアシスタントは、対話式ユーザアシスタントまたは任意の付属する画像処理ソフトウェアの不適切な操作を識別して、ユーザを支援することができる。対話式ユーザアシスタントは、こうしたあらゆるエラーを修正するために、可能性のある解決法をユーザに提示することができる。対話式ユーザアシスタントは、さらに、多くの病状及び病気に関する有益な説明を行うこともできる。

内科患者にはさまざまなタイプの造影剤を投与することができる。造影剤によって、患者のスキャニングによって得られたスキャンデータまたは患者の画像が強調され、スキャンデータ及び画像は強調データとして外部記録装置によって記録することができる。造影剤は、一般に、血流のように、身体の一部を通り、医療関係者が分析上関心を抱く領域に達する。造影剤が関心領域を通っているかまたはその領域内に集まっている間に、患者の一連のスキャンデータまたは体内画像を記録し、処理及び表示することができる。超音波、磁気共鳴、陽電子放出、Ｘ線、または、コンピュータ断層撮影というような１つ又は複数のスキャニングモード及び関連する造影剤を利用することができる。

図１は、造影剤投与後のある時点における患者の体内画像を表示する典型的な灌流（ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ）アプリケーションである。一連の体内画像は造影剤投与後のある時間期間にわたって撮影することができる。図示の例における体内画像は脳である。しかし、他の部位を示す画像を用いることもできる。体内画像は腹部、心臓、肝臓、肺、胸部、頭部、肢、または他の任意の身体領域とすることができる。

すなわち、図１の例には、ヨード造影剤の稠密なボーラス注入後における脳の動的ＣＴデータの定量的評価を可能にする灌流ＣＴ（コンピュータ断層撮影）応用例が示されている。灌流ＣＴ応用例では、各スライスの一連のパラメータ画像を提示することができる。ある画像によって、（全時間スパンにわたる）一時的最大強度投影、脳血流量、血液量、ピーク強調までの時間、平均画像、開始までの時間、または浸透性を表示することができる。画像によって、他のタイプの情報を提示することができる。

画像処理アプリケーションは色を利用して灌流パラメータ及び他の情報の視覚表示を行う。パラメータ情報の表示のため、画像の諸部分の色を変更することは極めて有用なツールになることがある。例えば、生理学的に意味のある値の範囲に対応する色によって値をグループ化することは、観察者が表示された情報を迅速に解釈するのに役立つ。ＣＴ画像は一般にピクセルとしても知られる５１２×５１２の画素から構成される。これらのピクセルは多くの色で表示することができる。

図１に示すように、各体内画像のさまざまな部位に異なる色をつけることができる。灌流ＣＴ応用例では、コントラスト強調の最も早い出現及び最短の立ち上がり時間を識別するために、１組の動的ＣＴ画像を全て分析することができる。さらに、血流量及び血液量画像に関して、赤色は血管に対応させ、緑色または黄色は灰白質に対応させ、青色は白質に対応させ、黒色は極めて血流量の低い部位に対応させて、時間評価を不可能にすることができる。他のカラーコーディングを利用することもできる。

図示の灌流ＣＴ応用例は急性虚血性脳卒中の早期鑑別診断に役立つ。さらに、灌流ＣＴによって、脳腫瘍における血液脳関門破壊の画像が作成できる。灌流ＣＴは、１組の動的ＣＴ画像から脳血流量、脳血液量、及びピークまでの時間の画像を提示することによって、脳灌流障害の型及び範囲の迅速かつ信頼性のある評価を可能にする。後述する追加画像処理を含む代替タイプの画像処理を利用して、体内画像を作成することができる。

図２は、関心領域のコントラスト強調を時間経過と共に表わした典型的な強調曲線である。データプロセッサは一連の画像を利用して１つ又は複数の強調曲線を生成し分析することができる。各強調曲線は投与される造影剤によって生じ関心領域を強調した画像を描くことができる。強調曲線は、患者の体内のある領域または小領域に関連した信号の振幅またはコントラストのレベルを測定する幾つかの手法で計算または生成することができる。図示のように、強調曲線は、造影剤の投与直後に関心領域の強調の急激な増進が生じたことを表わしているものと思われる。

強調曲線を利用して幾つかのパラメータを計算することができる。ピークまでの時間（ＴＴＰ）は、関心領域（ＲＯＩ）内における造影剤効果の最も早い出現から最大（ピーク）強調までの時間である。血流量は強調曲線の最大上向き勾配と最大動脈強調とから推定することができる。血液量は正規化された強調曲線より下方の領域から、または、最大動脈強調と最大組織強調との比から計算することができる。平均通過時間（ＭＴＴ）は動脈流入と静脈流出との間の時間から推定することができる。通常の条件下において、血流量と血液量の関係は血流量とＭＴＴの積として表わすことができる。

図３には、対話式ユーザアシスタントの機能をもたらすように構成または適用された典型的なデータプロセッサ１１０が例示されている。データプロセッサ１１０には、中央処理装置（ＣＰＵ）１２０、メモリ１３２、記憶装置１３６、データ入力装置１３８、及びディスプレイ１４０が含まれている。プロセッサ１１０は、ディスプレイ、モニタ、プリンタ、または、通信ポートとすることができる外部出力装置１４２を備えることもできる。プロセッサ１１０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ＰＡＣＳステーション、または、他の医用画像システムである。プロセッサ１１０は、イントラネット、インターネット、または、インターネットに接続されたイントラネットのようなネットワーク１４４に相互接続することができる。データプロセッサ１１０は、記述目的で提示されており、本システムの範囲を制限するためのものではない。プロセッサは、追加コンポーネントを備えることもできるし、コンポーネントを減らすこともできるし、あるいは、代替コンポーネントを備えることもできる。

プログラム１３４は、メモリ１３２内に存在することが可能であり、ＣＰＵ１２０によって実行される実行可能コードまたはコード化命令の１つ又は複数のシーケンスを含むことができる。プログラム１３４は記憶装置１３６からメモリ１３２にロードすることができる。ＣＰＵ１２０は、プログラム１３４の１つ又は複数の命令シーケンスを実行して、データを処理することができる。データは、データ入力装置１３８によってデータプロセッサ１１０に入力し、又はネットワーク１４４から受信するか、あるいは、その両方が可能である。プログラム１３４はデータ入力のためにデータ入力装置１３８および／またはネットワーク１４４と結び付くことができる。データプロセッサ１１０によって処理されたデータは出力としてディスプレイ１４０、外部出力装置１４２、ネットワーク１４４に提供され、又はデータベースに記憶されるか、あるいは、その両方である。

体内画像はデータ入力装置１３８またはネットワーク１４４を介して、データプロセッサ１１０によって受信することができる。データプロセッサ１１０は、画像から医用画像データを生成し、その後、医用画像データが予想通りであるか否かを判定することができる。データプロセッサ１１０はまた受信した体内画像データから実際の強調曲線を生成することもできる。医用画像データまたは実際の強調データ／曲線が予想と合致しない場合、データプロセッサ１１０は、ディスプレイ１４０、ネットワークに接続された他のスクリーン、または外部出力装置１４２上でユーザに勧告を提示することができる。

データプロセッサ１１０は、１つ又は複数の変数に基づいて、予想医用画像または強調データ／曲線を生成することもでき、メモリ１３２、記憶装置１３６、または、ネットワーク１４４を介してアクセス可能な別のメモリ装置に記憶されている予想医用画像または強調データ／曲線を検索することもできる。データプロセッサ１１０は、表示医用画像及び医用画像の基礎をなすデータまたは実際のコントラスト強調データと予想医用画像データまたはコントラスト強調データとの比較をそれぞれ実施して、表示医用画像または実際のコントラスト強調データが予想と合致するか否かを判定する。

１つの実施形態では、データプロセッサ１１０は表示医用画像と予想医用画像データとの比較を実施する。他の実施形態では、データプロセッサ１１０は表示医用画像及び表示医用画像の基礎をなすデータと予想医用画像データとの比較を実施する。別の実施形態では、データプロセッサ１１０は実際のコントラスト強調曲線と予想コントラスト強調曲線との比較を実施する。

予想医用画像データの生成時には幾つかの変数を考慮することがある。例えば、予想医用画像データは１つ又は複数の患者特性に基づいて生成することができる。患者特性には、年齢、身長、体重、心拍出量、及び、他の健康関連変数を含むことができる。既往症、並びに、薬歴及び治療歴というような患者の病歴も考慮することがある。

予想医用画像は、実際に診断されたか又は疑わしいだけの疾病、疾患または他の病気のタイプに基づいて生成することもできる。予想医用画像は、腹部、心臓、肝臓、肺、胸部、頭部、肢、または、他の身体領域というような医学的関心領域（関心領域）の部位に基づいて生成することができる。

予想医用画像データは、利用される造影剤のタイプ、並びに、各造影剤の投与量及び投与速度に基づいて生成することができる。造影剤の投与量及び投与速度は、造影剤のタイプ、心拍出量及び体重を含む患者特性、病気のタイプ、関心領域の部位、または、他の変数によって左右されることがある。予想医用画像には、関心領域を通る予想血流量、関心領域における血液量、関心領域のピークコントラスト強調までの時間、及び、関心領域を通る造影剤の平均通過時間を考慮することがある。

予想医用画像は、患者の画像またはスキャンデータ（それに基づいて、表示医用画像を生成することができる）の作成に用いられる１つ又は複数の特定タイプの画像処理のために生成することができる。例えば、一般に、患者体内の関心領域の画像またはスキャンデータの作成に利用可能な画像処理のタイプには、Ｘ線撮影、血管形成、コンピュータ断層撮影、及び、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）が含まれる。利用可能なさらなる画像処理タイプには、灌流強調及び拡散強調ＭＲＩ、心臓コンピュータ断層撮影、コンピュータ体軸断層撮影スキャン、電子ビームコンピュータ断層撮影、放射性核種画像化、放射性核種血管撮影、単光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、心臓陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）、ディジタル心臓血管撮影（ＤＣＡ）、及び、ディジタルサブトラクション血管撮影（ＤＳＡ）が含まれる。代替画像処理を利用することもできる。

一般に、ユーザアシスタントは例えばユーザがとるべき次のステップを指定することによってユーザをガイドすることができる。ユーザアシスタントは、ユーザアシスタント付属の画像処理アプリケーションソフトウェアの正しい操作を示した例及びオプションのリストを提供することができる。さらに、上述の機能によって、ユーザアシスタント及び任意の付属のアプリケーションの未熟なユーザと熟練ユーザとの両方に対話式ガイダンスが行われる。対話式ガイダンスによれば、時間が節約され、間違いが防止され、より優れたより信頼性の高い結果を達成しやすくなり、再現可能な分析及び勧告が行われ、ユーザに優しいグラフィカル環境を介してユーザに分析結果を表示しかつ推奨操作を提示することにより、不明確な状態及び混乱状態が抑制される。

対話式ユーザアシスタントによって、以前の分析、ユーザによる関心領域の不適切な位置指定または規定、もしくは他のタイプのオペレータエラーに基づく問題を識別するためのグラフィックユーザインターフェースを得ることができる。一般に、医療関係者は一連のスクリーンショットまたは画像を調べて分析する。しかし、対話式ユーザアシスタントは、以前の計算結果及びデータを分析することにより、一連の画像における各スクリーンショット毎に、分析及び勧告を提示して、ユーザをガイドすることができる。

ユーザアシスタントは、造影剤投与後のある特定時点に関して、表示される各画像から得られた表示医用画像データと予想医用画像データの比較を行うことができる。表示画像のデータのどれかが予想医用画像データからあまりにも大きく逸脱する場合、そのデータは現在の診断及び患者特性に関して妥当でないとみなすことが可能であり、ユーザアシスタントは、無効治療、診断未確定の病状、あるいは、関心領域の不適切な規定または位置指定、もしくはユーザアシスタント設定の不適切な選択のようなユーザアシスタントのオペレータによる誤りというような相違理由を求める。

図４には、対話式ユーザアシスタントが表示医用画像の妥当性を検査するために実施可能である典型的なワークフロー３００が示されている。妥当性の検査には、表示医用画像及び表示医用画像の基礎をなすデータと予想医用画像データとの比較が必要になることがある。表示医用画像の基礎をなすデータは関心領域に関連したコントラスト強調データを含むことができる。対話式ユーザアシスタントは、実際の医用画像データとある時間期間にわたって撮影された一連の体内画像とを利用して、コントラスト強調データ及び曲線を生成することができる。

ユーザアシスタントは、さらに、図１に示すように、画像のスライス生成、および／または、実際のデータ及び体内画像を利用した新しいカラー画像の生成を実施することができる。新しいカラー画像によって、関心領域に関連した固有の情報を提示することができる。新しい画像の生成は、ユーザがユーザインターフェースを操作して指示することができる。対話式ユーザアシスタントは、ユーザが入力した操作及びコマンドの結果として、ユーザインターフェースに提示された新しい画像が妥当であるか否かを判定する。

妥当性の判定は、予想医用画像データ及び画像を用いて表示画像および／または表示画像の基礎をなすデータを分析することを必要としてもよい。妥当性の判定は、表示画像の基礎をなすデータの一部を表わすコントラスト強調データ及び曲線を利用することを必要としてもよい。妥当性の判定は、関心領域を通る血流量と、関心領域における血液量と、関心領域のピーク強調までの時間と、関心領域を通る造影剤の平均通過時間とのうちの１つ又は複数、もしくは任意の機能的組み合わせの分析および／または、それらの比較に基づいていてもよい。代替分析及び比較を利用することもできる。

場合によっては、医用画像の融合が適切なこともあり得る。例えば、５ｍｍ未満の薄いスライス幅で、もとの画像を再構成することができた。スライスを厚くすると、結果画像のノイズが減少し、統計分析が向上し、表示画像内に重要な構造情報がより明確に示される。画像の融合後、選択された融合モードに従って、融合画像に関するスライスを生成することができる。ユーザが選択した融合モードによって、２つ又はそれ以上のスライスまたは画像を融合することができる。

患者が医用画像のスキャン中に動くと、結果医用画像及び関心領域の正確な表示にさらなる問題を生じることがある。標的関心領域を動的に追跡し、自動レジストレーション技法を利用して動きを補償することができる。ユーザは最初に基準医用画像（スライス位置及び時点）を選択し、このスライス内において標的関心領域を導き出すことができる。その後、他の全ての時点において、標的領域は、その領域内における幾つかの特性と基準標的との相違が最小限になるように修正される。

スライス間における標的関心領域の補正は、個別に（２次元補正で）得られた又はスライス間の移動によって（３次元補正で）得られたスライス内の修正に制限することができる。補正プロセスの結果は、例えば、表示医用画像のスタックをスクロールする間に、標的関心領域の位置を目視検査することによってユーザによりチェックすることができる。ユーザは、結果に不満があれば、スライス毎に関心領域の位置を手動で補正することができる。

対話式ユーザアシスタントによって、スライスまたは医用画像の全てを通じて関心領域に関して最適な経路（関心領域の最適経路）を検出することができる。例えば、画像毎に動き補正を十分に考慮することはできない。従って、対話式ユーザアシスタントによって、ユーザに各医用画像の提示を変更させることができる。対話式ユーザアシスタントによれば、ユーザに、ある特定の医用画像に関して自動的に選択される関心領域を変更させることができる。ユーザは関心領域を移動させたりあるいはそのサイズを変更することができる。代替例では、ユーザは他の方法で医用画像の提示を変更することができる。対話式ユーザアシスタントは、医用画像および／または関心領域の提示のユーザ変更が妥当であるか否かまたは予想と合致するか否かを判定することができる。

図４に示すように、ワークフロー３００は現在のワークステップ３０２の説明または解説にアクセスすることができる。ワークフロー３００は現在のワークステップ３０４を実施するための具体的な命令にアクセスすることができる。現在のワークステップ３０２、３０４を実施するための説明および命令の両方とも、アイコン、ボタン、メニュー、または他のリンクによってアクセスできる。さらに、現在のワークステップ３０２、３０４を実施するための説明および命令の両方とも、ポップアップウィンドウのような個別ウィンドウによって提示することができる。現在のワークステップ３０２、３０４を実施するための説明および命令は代替手段によってアクセスおよび／または提示することができる。

ワークフロー３００によれば、エラー解析３０６を行うことができる。エラー解析３０６は問題を解決するための提案及び勧告を提示することができる。エラー解析３０６は、表示医用画像および／または表示医用画像の基礎となるデータを分析し、予想医用画像データと比較することができる。エラー解析３０６は、表示医用画像が許容可能なエラー範囲内で予想医用画像データによって表わされるような予想と一致するか否かあるいは別様に妥当であるか否かを判定することができる。

エラー解析３０６は、関心領域内の血流量、関心領域における血液量、関心領域のピーク強調までの時間、関心領域を通る造影剤の平均通過時間、（全時間スパンにわたる）一時的最大強度投影、平均画像、開始までの時間、浸透性の分析または他の比較に基づいて、表示医用画像が妥当であるかまたは予想と合致するかを判定する（３０８）ことができる。例えば、エラー解析３０６は、予想医用画像データとの比較後に１つ又は複数の表示医用画像の関心領域内における血流量または血液量が予想と合致しないと判定することができる。あるいはまた、エラー解析３０６は、予想医用画像データとの比較後に、表示医用画像の関心領域のピーク強調までの時間または関心領域を通る造影剤の平均通過時間が予想と合致しないと判定することができる。他のエラー解析を実施することもできる。

エラー解析３０６は、ユーザによって生じたエラーに基づいて、表示医用画像が妥当であるかまたは予想に合致するかを判定する（３０８）ことができる。ユーザアシスタントはユーザが選択できる幾つかの操作または選択を提示することができる。ユーザによって不適切なコマンドが選択されると、ユーザインターフェースに妥当ではない医用画像が表示されることがある。

例えば、ユーザはサイズまたは位置指定によって関心領域を不適切に規定することがある。関心領域のサイズがあまりにも大きく規定されると、分析を求められていないデータを包含することがある。また、関心領域の位置指定は、関心領域全体を適切に包含することができないか、あるいは関心領域と分析を求められていない他の身体部位とを一緒に包含することがある。ユーザは不適切な画像を生じるように画像を融合させることがある。ユーザは、ユーザアシスタントに対して、関心領域が身体の誤った部分に関連していると認定したり、脾臓の代わりに肝臓を分析すべき身体部位であると認定するように、他の誤った設定を選択することがある。他の不適切なユーザ操作によって、妥当とは思えない医用画像が表示されることがある。

表示医用画像が妥当であるか、あるいは予想医用画像データから許容可能な誤差範囲内にあるように予想に合致する場合（３０８）、ユーザは次のワークステップ３１０に進むように指示される。一方、表示医用画像が妥当とは思えないかあるいは予想と合致しない場合（３１２）、対話式ユーザアシスタントは、表示医用画像が予想と合致しない原因を求めることができるか（３１４）または求めることができないか（３１６）を判定する。

表示医用画像が予想と合致しない原因を求めることができるか場合、対話式ユーザアシスタントは問題を解決するための具体的な提案または勧告を提示する（３１８）。例えば、表示医用画像が予想と合致しない場合、強調測定値のような入力データまたはパラメータから、問題の原因を突き止めることができる。前述のように、問題の原因はおそらくユーザが関心領域を誤って規定したかまたは不適切なユーザ選択設定を入力したためである。引き続き、ワークフロー３００によって、ユーザは次のワークステップ３２０に進むように指示される。さらに、問題を解決するための具体的な指示及び勧告３１８、並びに、ステップ３２０に進む指示は、アイコン、ボタン、メニューまたは他のリンクによってアクセス可能であり、ポップアップウィンドウのような個別ウィンドウによって提示することができる。提案、勧告および指示は代替手段によってアクセスおよび／または提示できる。

表示医用画像が予想と合致しない原因を求めることができない場合、対話式ユーザアシスタントはこの問題を解決するための一般的な提案または勧告を提示する（３２２）。例えば、対話式ユーザアシスタントはその問題の理由であるかも知れない一般的な情報を提供することができる。その問題の代替理由のリストを提示することができる。さらに、その問題を克服するためのオプションリストまたは実行可能手段リストをユーザに提示することもできる。例えば、その問題は、より小さい関心領域を利用するか又は他のソフトウェア設定を適応させることによって解決することができる。

その後、ワークフロー３００によって、ユーザは次のステップ３２４に進むように指示される。さらに、問題を解決するための一般的な提案及び勧告３２２、並びに、ステップ３２４に進む指示は、アイコン、ボタン、メニュー、または他のリンクによってアクセス可能であり、ポップアップウィンドウのような個別ウィンドウによって提示することができる。提案、勧告および指示は代替手段によってアクセスおよび／または提示できる。対話式ユーザアシスタントは、追加ステップ、より少ないステップまたは代替ステップを備える他のワークフローを利用することもできる。

Ｉ．灌流アプリケーションの典型的な実施形態
１つの実施形態において、関心領域の画像生成に利用される画像処理は、可能性のある脳卒中、詰まった血管、並びに、脳及び身体の腫瘍の確認に役立つ灌流ＣＴである。ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴまたはキセノンＣＴのような脳内の血流量も明らかにする代替の脳スキャン技法を利用することもできる。灌流強調画像化は、脳血流量、脳血液量、及びピークパラメータまでの時間を含む脳灌流を測定するために使用することができる。その後、脳灌流データを利用して、関心領域の画像を生成することができる。例えば、拡散強調画像化を利用して関心領域の画像を生成することができる。関心領域の画像を生成する代替方法の利用もできる。

対話式ユーザアシスタントは、メモリに記憶されている予想医用画像データによって表示医用画像及び基礎となる医用画像データの分析を行う。比較結果はディスプレイ上においてユーザに図表で提示することができる。表示医用画像が予想と合致する場合、ユーザはディスプレイを介して全てが予想と合致する旨の情報を受信し、次のワークステップに移行するように指示される。表示医用画像が予想と合致しない場合、ユーザアシスタントは表示医用画像と予想医用画像データとの不一致の原因を探索する。

灌流アプリケーションの場合、表示医用画像データと予想医用画像データとの相違は、ユーザが関心領域を誤って規定するこによって生じることがある。関心領域は幾つかの方法で規定することができる。例えば、ユーザは、関心領域を横切ってスクリーン上に表示されたカーソルまたは他の入力装置を動かすことによって関心領域を規定することができる。ユーザは関心領域のサイズを決めることもできる。

すなわち、灌流アプリケーションの場合、ユーザは誤って関心領域を動脈ではなく静脈とみなすことがある。関心領域が間違ったサイズに判断されたりあるいは誤って軟組織内に位置指定されることもある。対話式ユーザアシスタントは、起こりそうな間違いを特定して、ユーザがマウスまたはカーソルを移動させるかあるいは別の入力装置を利用して動脈内の関心領域を正確に位置指定するように勧告する。表示医用画像の１つ又は複数の特性によって、考えられるエラーの原因を明らかにすることができる。

あるいはまた、灌流アプリケーションにおいて、表示画像と予想画像との相違を生じさせる問題を特定することができない場合もある。こうした状況の場合、対話式ユーザアシスタントは、関心領域のサイズ変更、関心領域の移動、または他のパラメータまたは設定の調整のような問題を生じさせた可能性のある理由のリストを提示することができる。灌流アプリケーションでは、さらに、各種ワークステップ、病気または治療の説明を含む従来のアプリケーションによって得られた情報以外の追加情報によって、ユーザの支援が行われる。

ＣＴ灌流アプリケーションの場合、組織内の血液量がディスプレイに表示される。灌流アプリケーションでは、身体の特定領域を赤色にする（すなわち、スクリーンの色が血液量を示す）、血液量に関する特定の閾値が設定される。身体の特定パーセンテージ（例えば２０％）が赤色になると、示された画像内の血管が妥当な数より多いと指摘される。結果として、アプリケーションは、医療関係者がもとの診断を再検査または再診するように勧告する。

さらに、灌流アプリケーションの場合、ユーザは、マウスまたはカーソルを動かすかもしくはキーボード、タッチパッドまたはタッチスクリーンのような別の入力装置を利用して、脳内または体内の関心領域を位置指定しあるいは移動させる。選択された関心領は動脈または静脈であるとする。１つの実施形態では、表示された医用画像または強調曲線は刻々と更新することができる。実施形態によっては、造影剤が血流中を移動する際、静脈より先に、動脈の医用画像を強調するのが望ましい場合もある。動脈内にある選択された関心領域に関して、ピークコントラストが予想より遅くなる場合がある。従って、ユーザアシスタントは、選択された関心領域が動脈内にあること及びピーク強調が予想より遅いことを識別する。ユーザアシスタントはユーザが関心領域を再設定するように勧告する。すなわち、ユーザアシスタントは、ユーザに、静脈内で選択された関心領域の位置指定または移動を行うように指示する。

ＩＩ．他の特徴
治療開始後、利用された治療方法または薬剤の患者に対する予想効果に基づいて、予想医用画像データを生成することができる。化学療法または薬剤投与のような治療方法は、有効であれば、曲線の平坦化のように、医用画像または強調曲線に顕著な影響を及ぼすことがある。さらに、腫瘍を含む関心領域の医用画像は腫瘍の分類によって影響を受けることがある。さらに、疾患、疾病、並びに無効な治療及び薬剤のような前もって認識されていなかった問題によって、医用画像または強調曲線が予想に合致しなくなることもある。認識されなかった問題が、別の病気の初期治療の開始後に出現する場合もあれば、あるいは、既に原因を突き止められた問題以外の問題を含んでいる場合もある。対話式ユーザアシスタントは、現在の実際の医用データによって以前の分析及びデータを分析し、問題を特定し、勧告を提示することができる。

対話式ユーザアシスタントは、ユーザに対するさらなる支援のために、ワークプロセス及びコンテンツオリエンテーションに関する一般的な見解を示す。例えば、対話式ユーザアシスタントは、医用画像及びコントラスト強調、並びに他のデータ及び測定値に関する分析及び評価を提示する。さらに、対話式ユーザアシスタントは、要求に応じて、別のアプリケーションの表面に固定されるかまたは別のアプリケーションに組み込まれるユーザインターフェースとなることもできる。対話式ユーザアシスタントは、現在のワークの説明及び記述を含むだけではなく、問題志向で提案される解決法及び操作命令を提示することもできる。対話式ユーザアシスタントは、オンラインドキュメンテーションにおいて適用可能なページへのリンクのような後述する多くの有用な手段へのリンクを行うことができる。

対話式ユーザアシスタントは、どんな情報を分析すべきであるかというような表示すべきメッセージを提示し、ユーザからの指示を受け入れるためのウィンドウまたはテキストボックスを表示することができる。対話式ユーザアシスタントは、１つ又は複数のフローティングウィンドウを利用して、分析したデータを提示し、勧告及び診断を備えたテキストメッセージを生成することができる。

対話式ユーザアシスタントはソフトウェアの操作方法を学習するユーザの能力を高める幾つかの機能を提供することができる。これらの機能には、ワンタイムスクーリング、ユーザドキュメンテーション、インテリジェントオンラインヘルプ、トレーニング、サポートホットライン、ソフトウェアツールチップ、及び、状況表示行を含むことができる。対話式ユーザアシスタントによって、追加機能、より少ない機能、または、代替機能をサポートすることもできる。

対話式ユーザアシスタントは、ステップバイステップでユーザをソフトウェアの利用を通して対話式に指導するワンタイムスクーリング機能を提供することができる。ワンタイムスクーリングは、図形およびテキストの両方による指示と有用なポインタとを提示することができる。ワンタイムスクーリングは、未熟なユーザに対して、ユーザアシスタントを有効に操作するのに十分な知識を与えることができる。

対話式ユーザアシスタントは、ユーザアシスタントソフトウェアを操作するための命令と、ユーザアシスタントソフトウェアの各個別特徴の説明とをユーザに提示するユーザドキュメンテーション機能を備えることができる。命令及び説明は電子フォーマットまたはダウンロード可能フォーマットで提示することができる。命令及び説明は高レベルのコンテンツテーブル内においてユーザに提供することができる。

対話式ユーザアシスタントはインテリジェントオンラインヘルプをユーザに提供することができる。オンラインヘルプによって、ユーザは、一般的な医療上の質問をしたり、ユーザアシスタントソフトウェアの特定部分に関連した質問をしたり、あるいは、ユーザドキュメンテーションを探索することができる。オンラインヘルプは、追加機能、より少ない機能、または代替機能を提供することもできる。

対話式ユーザアシスタントはユーザのトレーニングを行うこともできる。トレーニングはユーザアシスタントソフトウェアに関する経験のレベルがさまざまであるユーザに対して行われる。例えば、トレーニングは、ユーザアシスタントソフトウェアの初めてのユーザ、中間ユーザまたは熟練ユーザに対して行うことができる。トレーニングは医療経験のレベルがさまざまであるユーザに対して行うこともできる。例えば、トレーニングは、医療知識及び職業上の経験がほとんどないか、平均的か、あるいは、かなりあるユーザに対して行うことができる。

対話式ユーザアシスタントは、ユーザがサポートを求めてアクセスすることができるホットラインを提供することができる。ホットラインは特定の質問または一般的な質問に答えることができる。ホットラインはユーザアシスタントソフトウエアの未経験のユーザ又は経験済みのユーザからの質問に答えることができる。ホットラインは、医療知識及び職業上の経験をほとんど有しないか、平均的に有するかあるいはかなり有するユーザからの質問に答えることができる。ホットラインは、ユーザが呼び出して、オペレータからの質問に口頭で答える電話番号の形で提供することができる。ホットラインは、ユーザがｅメールして、オペレータからの質問に電子的に答えることができる電子的ｅメールアドレスの形で提供することもできる。追加ホットライン、より少ないホットラインまたは代替ホットラインを提供することもできる。

対話式ユーザアシスタントは、ユーザによるユーザアシスタントソフトウェア利用の有効性及び効率を高めることができるソフトウェアツールチップを提供することができる。ツールチップは、ユーザがマウス、キーボード、タッチパッドまたは他の入力装置を介してアクセスするメニューまたはポップアップウィンドウからアクセスすることができる。

対話式ユーザアシスタントは患者の現在の状況または実際のコントラスト強調データをユーザに知らせることもできる。現在の状況は、現在のデータが予想通りであるか否か、または、問題が特定されたか否かを含むことができる。現在の状況は、状況表示行、テキストボックス、アイコン、ポップアップウィンドウ、または、他の出力によって提示することができる。

対話式ユーザアシスタントは、追加ステップ、より少ないステップまたは代替ステップを備えた他のワークフローを利用することもできる。例えば、対話式ユーザアシスタントはコントラスト強調データと予想強調データとの比較を含むワークフローを実施することができる。対話式ユーザアシスタントは、実際の強調データと健康な患者に対応する予想強調データのような予想強調データとを比較して、病状を識別し、その後診断及び勧告を提示することもできる。

さらに、医用画像データと予想画像データとの比較は幾つかの方法で実施できる。例えば、データプロセッサによって、平均通過時間、血流量、血液量、及びピーク強調までの時間のような幾つかのパラメータを計算することができる。データプロセッサは各パラメータに関してある範囲を設定することができる。上限および下限によって、医用画像及び基礎となるデータが妥当であるためには、予想データがうまく納まらなければならない実際の各パラメータに関する範囲を設定することができる。

医用画像データと予想画像データとの比較は強調曲線に沿った幾つかの点で実施できる。各点は個別スクリーンショットまたは画像に対応するものとする。比較を行う点は造影剤の投与後の時間に関して拡散する場合もあればほぼ連続する場合もある。

あるいはまた、医用画像データと予想画像データとの比較は、医用画像データが任意の点における予想画像データから許容公差を超えて逸脱しないか否かを分析するために、加重平均または総和計算を必要とすることがある。実際の強調データの妥当性を確かめるには、ある時間期間にわたって、医用画像データの勾配または微分の計算が必要になる可能性もある。勾配が予想を超えるか予想未満である場合、医用画像データは、妥当ではないとみなすことができる。医用画像と予想画像データとの代替比較方法を利用することもできる。

本発明の望ましい実施形態について解説してきたが、もちろん、本発明はそのように制限されるものではなく、本発明から逸脱することなく修正を加えることができる。本発明の範囲は、請求項によって規定され、そっくりそのままであるとして、または同等であるとして、請求項の意味するところの範囲内に含まれる全ての装置を包含することを意図したものである。

従って、以上の詳細な説明は、制限ではなく、例証とみなされることを意図し、言うまでもなく、本発明の精神及び範囲を定義しようとするのは全ての同等物を含む請求項である。

患者の体内画像を表示する典型的な灌流アプリケーションを示す図 関心領域の経時強調を表わした典型的な強調曲線を示す図 対話式ユーザアシスタントの機能をもたらすように構成または適用された典型的なデータプロセッサを例示した図 対話式ユーザアシスタントが表示医用画像の妥当性を検査するために実施可能な典型的なワークフローを示す図

符号の説明

１１０ データプロセッサ
１２０ 中央処理装置
１３２ メモリ
１３６ 記憶装置
１３８ データ入力装置
１４０ ディスプレイ
１４２ 外部出力装置
１４４ ネットワーク

Claims (28)

1. 画像処理用の対話式ユーザアシスタントを構成するためのデータ処理システムにおいて、
   予想医用画像データを記憶するメモリと、
   表示医用画像及び表示医用画像の基礎をなすデータと予想医用画像データとを比較して表示医用画像が妥当であるか否かを判定する処理装置と、
   表示医用画像を表示し、表示医用画像が妥当であるか否かの判定に基づく情報を提示するユーザインターフェースとが含まれていることを特徴とするデータ処理システム。
2. 表示医用画像が妥当でなければ、処理装置が、表示医用画像が妥当でない原因を求めることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 処理装置が、表示医用画像が妥当でない原因を求めると、ユーザインターフェースは求められた原因に対する具体的勧告を提示することを特徴とする請求項２に記載のシステム。
4. ユーザインターフェースは表示医用画像を変更するように操作可能であり、処理装置は、表示医用画像が妥当でない原因がユーザインターフェースの誤った操作に起因することを求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 処理装置は、表示医用画像が妥当ではないことを、関心領域を通る血流量の分析に基づいて求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
6. 処理装置は、表示医用画像が妥当ではないことを、関心領域における血液量の分析に基づいて求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
7. 処理装置は、表示医用画像が妥当ではないことを、関心領域のピーク強調までの時間の分析に基づいて求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
8. 処理装置は、表示医用画像が妥当ではないことを、関心領域を通る造影剤の平均通過時間の分析に基づいて求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
9. 処理装置は、表示医用画像が妥当ではないことを、関心領域を通る血流量と、関心領域における血液量と、関心領域のピーク強調までの時間と、関心領域を通る造影剤の平均通過時間とのうちの１つ又は複数あるいはそれらの任意の機能的組み合わせの分析に基づいて求めることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
10. 処理装置が、表示医用画像が妥当でない原因を求めることができない場合、ディスプレイが表示医用画像に基づいて一般的な勧告を提示することを特徴とする請求項２に記載のシステム。
11. 画像処理用の対話式ユーザアシスタントを構成するためのデータ処理システムにおいて、
    患者の体内画像に関連した医用画像データを生成する処理装置と、
    医用画像データから体内画像を再生するディスプレイと、
    ディスプレイ上における医用画像データの提示を変更するユーザインターフェースと
    が含まれ、処理装置が医用画像データの誤った提示を識別することを特徴とするデータ処理システム。
12. ユーザインターフェースが、医用画像データの誤った提示を訂正する勧告を提示することを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 処理装置は、医用画像データの提示が誤っていることを、関心領域を通る血流量の分析に基づいて識別することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
14. 処理装置は、医用画像データの提示が誤っていることを、関心領域における血液量に基づいて識別することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
15. 処理装置は、医用画像データの提示が誤っていることを、関心領域のピーク強調までの時間に基づいて識別することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
16. 処理装置は、医用画像データの提示が誤っていることを、関心領域を通る造影剤の平均通過時間に基づいて識別することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
17. 予想データを記憶するメモリ装置が含まれ、処理装置は、患者の医用画像データと予想データを比較して医用画像データの提示が誤っているか否かを判定することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
18. ユーザインターフェースがディスプレイ上に図形及びテキストによる医療情報を提示し、医療情報はユーザインターフェースをどのように操作するかの学習を促進するトレーニング命令を含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
19. 画像処理用の対話式ユーザアシスタントを構成するためのデータ処理方法において、
    造影剤の投与後に関心領域の画像を得るステップと、
    画像からコントラスト強調データを生成するステップと、
    コントラスト強調データが妥当であるか否かを自動的に判定するステップと
    が含まれていることを特徴とするデータ処理方法。
20. コントラスト強調データが予想通りではない場合その後の処置に関する勧告を決定するステップと、勧告をディスプレイ上に提示するステップとが含まれることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. コントラスト強調データが妥当であるか否かの判定が、関心領域の前もって分析された画像に基づいていることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
22. コントラスト強調データが妥当であるか否かの判定が、患者の病歴に関連したデータを含み前もって分析されたデータに基づいていることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
23. コンピュータで実行可能な命令が記憶されているコンピュータ読取可能な媒体において、命令は、
    患者の体内医用画像に関連した医用画像データを受信すること、
    ディスプレイに医用画像を提示すること、
    ディスプレイ上における医用画像の提示を変更するユーザインターフェースを提供すること、
    ディスプレイ上における医用画像の提示が誤っているか否かを判定すること
    を含んでいることを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
24. 命令は、ディスプレイ上における医用画像の提示がユーザインターフェースの間違った操作のために誤っていると判定することを含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
25. 命令は、ディスプレイ上における医用画像の提示が関心領域を通る血流量の分析に基づいて誤っていると判定することを含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
26. 命令は、ディスプレイ上における医用画像の提示が関心領域における血液量の分析に基づいて誤っていると判定することを含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
27. 命令は、ディスプレイ上における医用画像の提示が関心領域のピーク強調までの時間の分析に基づいて誤っていると判定することを含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
28. 命令は、ディスプレイ上における医用画像の提示が関心領域を通る造影剤の平均通過時間の分析に基づいて誤っていると判定することを含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。

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