JP2010511242A - 標本に基づくフィルタ - Google Patents

Abstract

【課題】
本発明はデータオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを特定するシステム（１００）に関する。
【解決手段】
データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するシステムであって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該システムは：前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ユニット（１１０）；前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ユニット（１２０）；前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションユニット（１３０）；前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックユニット（１４０）；および前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するための更新ユニット（１５０）；を有する。このように、ユーザは、プレゼンテーションユニットから取得された情報に基づいて、候補データオブジェクトの識別特徴を評価する。そして検索されたデータが、なぜクエリに関連するのかおよび／または関連しないのかの理由を特定する理由を含むユーザフィードバックを提供する。

Description

本発明は医療データ記憶および検索の分野に関する。より詳細には、ユーザフィードバックを使用した医療データ検索に関する。

画像検索に関しては非特許文献１に開示されている。適合フィードバック手法において、ユーザは、検索された画像に関して、システムにフィードバックを与える。第１に、クエリ画像（標本）に基づいて、クエリ画像の予め定められた特徴を一まとまりの各々の画像のそれぞれの特徴と比較することによって、システムは、一まとまりの画像から画像を検索するよう構成される。第２に、ユーザは、ユーザの観点から、クエリ画像との類似点に基づいて、検索された画像にランク付けをする。このランク付けは、「適合フィードバック」と呼ばれている。適合フィードバックは、検索のための画像を特定するために使用する特徴の最適な重みを計算し、関連した特徴を決定するために用いる。特徴およびそれらの重みは、類似性の新しい評価基準を定めることになる。この基準は、クエリ画像のためにまたは類似したクエリ画像のファミリのために適したものとなる。この新たな類似性の基準は、クエリ画像のファミリのクエリ画像に基づいて、画像の一まとまりから画像を検索するために用いられてもよい。

Y. Rui, et al, entitled "Relevance Feedback Techniques in Interactive Content-based Image Retrieval," in Proc. IS&T and SPIE Storage and Retrieval of Image and Video Databases VI, San Jose, CA, USA, Jan. 1998, pages 25-36

非特許文献１に記述されている画像検索方法の限界は、検索された画像がクエリ画像と似ているかどうかのランク付けに基づき、ユーザフィードバックが行われるということである。しかしながら、ユーザフィードバックは、その検索された画像がクエリ画像に関連するのかの理由を明示しない。すなわち、ユーザは、どの特徴が検索された画像をクエリ画像に関連するのかを特定することができない。ユーザは、人間の感覚に基づくヒューマンオリエンテッドなハイレベルの特徴を好むのに対して、システムは画像データに基づいて容易に計算できるコンピュータオリエンテッドな低レベルの特徴を用いる。検索されたデータが関連するおよび／またはクエリに関連しないことを示す理由を含むユーザフィードバックをシステムが取得し、これを使用することができるような、データの集合からデータを検索するシステムが利用できるとすれば便利である。この方法は、ユーザの視点からみて、直観的である。

このことに対処するために、本発明の一態様において、データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するシステムであって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該システムは：
前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ユニット；
前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ユニット；
前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションユニット；
前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックユニット；および
前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するための更新ユニット；
を有する。

データオブジェクト集合におけるデータオブジェクトとしては、以下に限られるものではないが、例えば、脳画像データ、または冠動脈内におけるステントを示す画像データ、または冠動脈ツリーのグラフが挙げられる。各々のデータオブジェクトには、複数の識別特徴が記述されている。例えば、ＣＴ脳画像データのためのハウンスフィールド単位で、脳イメージデータには、脳腫瘍のサイズ、脳腫瘍の位置および脳腫瘍の平均インテンシティが記述されていてもよい。ステント・イメージデータには、ステント長、直径および弾力が記述されていてもよい。冠動脈ツリーのグラフは、グラフ辺とエッジによって記述されていてもよい。合成ユニットによって結合されるクエリに基づき、識別ユニットによって特定された候補データオブジェクトの表示は、プレゼンテーションユニットによって、ユーザに提示される。例えば、プレゼンテーションユニットは、特定された脳画像データの像を表示するよう構成されてもよい。ユーザは、プレゼンテーションユニットから得られる情報に基づいて、候補データオブジェクトの識別特徴を評価し、ユーザフィードバックを提供してもよい。例えば、特定された脳画像データのユーザフィードバックとしては、示された画像の腫瘍のサイズがあまりにも小さい、腫瘍の位置は問題ない、腫瘍の平均インテンシティは特定された脳データの腫瘍の平均インテンシティより高いはずである、というような情報を提示してもよい。ユーザフィードバックに基づいて、更新ユニットは、クエリを更新する。このように、本発明のシステムは、検索されたデータが、なぜクエリに関連し、および／または関連しないかを特定する理由を含むユーザフィードバックを取得し使用するよう構成される。システムの実施例においては、更に、フィードバックユニットは、候補データオブジェクトを記述している識別特徴に対するユーザフィードバックを要請するよう構成される。候補データオブジェクトの識別特徴のフィードバックのために、ユーザに要請を行うことは、ユーザが構文的（syntactically）に、そして、意味論的（semantically）に候補データオブジェクトの識別特徴に関連する正しいユーザフィードバックを提供するのを支援する。

システムの実施例において、システムは、更に、基準データオブジェクトを受信するための基準ユニットを有する。特定された候補データオブジェクトは、基準データオブジェクトと比較されてもよい。例えば、ステントのような候補データオブジェクト、および冠動脈のような基準データオブジェクトのグラフ表現は、システムによって表示し、ユーザに示してもよい。ユーザフィードバックは、好都合に基準データオブジェクトに基づいてもよい。これによって、ユーザは、特定された候補データオブジェクトのフィードバックを提供することをより容易にする。

システムの実施例において、更にシステムは、基準データオブジェクトを伴う候補データオブジェクトを登録するための登録ユニットを有する。登録は、インターラクティブでもよく、および／または、自動でもよい。基準データオブジェクトと共に候補データオブジェクトを登録することによって、ユーザがフィードバックを判断することを更により容易にする。例えば、冠動脈の図のステント画像を構成することは、ユーザがステントの長さのフィードバックを判断するのを支援する。

システムの実施例において、更にシステムは、候補データオブジェクトを記述するパラメータの値を計算するための計算ユニットを有する。候補データオブジェクトを記述するパラメータの値を計算することは、ユーザがフィードバックを決めることを更により容易にするであろう。例えば、計算ユニットは、推奨されたステントの弾力を計算するよう構成されてもよい。計算はステントが留置された動脈の断片の湾曲に基づいてもよい。

システムの実施例において、データオブジェクトからなるセットは、移植データオブジェクトからなるセットである。本発明のシステムには、多くの応用例がある。本発明のシステムを用いて、例えば骨盤・大腿部の移植のような整形外科的移植のように、患者のための移植の選択を容易にすることによって、患者に適している移植を見いだす時間を非常に短くできるであろう。

システムの実施例において、データオブジェクトからなるセットは、画像データオブジェクトからなるセットである。医師が調査を行い、現在のケースに類似した周知のケースを示す画像を検索することによって、現在のケースに対して重要な手掛かりを提供することになろう。本発明のシステムは直観的に使用でき、現在のケースに関連するケースを発見する時間を短くすることが可能である。

二個以上の前述実施例のシステムのいかなるものも、役立ちうる形で結合してもよいことは勿論である。

本発明の更なる態様において、本発明によるシステムは、画像取得装置に組み込まれる。

本発明の更なる態様において、本発明によるシステムは、ワークステーションに組み込まれる。

本発明の更なる態様において、方法は、データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別する方法であって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該方法は；
前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ステップ；
前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ステップ；
前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションステップ；
前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックステップ；および
前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するためのアップデートステップ；
を有する。

本発明の更なる態様において、コンピュータプログラムは、データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するための命令を有するプログラムであって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは複数の識別特徴によって記述されており、演算処理装置およびメモリを有するコンピュータに、
前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成する手順；
前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき特定する手順；
前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示する手順；
前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信する手順；および
前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新する手順、
を実行させるためのプログラムである。

本願明細書に記載されたシステムの修正変更に対応する修正および変形例、特に、画像取得装置、ワークステーション、方法、および／またはコンピュータプログラム製品の修正変更は、本願明細書の説明を基に、当業者によって行われてもよい。

これらの、そしてまた他の、本発明の態様は、添付の図面を参照しながら以下に記載される実施例の説明から明らかになる。

図の同一参照番号は、図の全体にわたって類似した要素を示すために用いる。

本発明のシステムの例示的実施形態のブロック図である。 骨盤・大腿部の移植のテンプレート・ダイアログの例示的な画像を示す図である。 範囲を編集する例示的な範囲エディタを示す図である。 本発明の方法の例示的な実装のフローチャートを示す図である。 画像取得装置の例示的実施形態を示す図である。 ワークステーションの例示的実施形態を示す図である。

［実施例の詳細な説明］
図１は、データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するシステム１００の例示的実施形態のブロック図を示す。

本実施例のシステムは、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該システムは：
前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ユニット；
前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ユニット；
前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションユニット；
前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックユニット；および
前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するための更新ユニット；
を有する。

更なるシステム１００の例示的実施形態は、以下の任意のユニットを含んでいる：すなわち、
基準データオブジェクトを受信するための基準ユニット１１５；
前記基準データオブジェクトと共に前記候補データオブジェクトを登録するための登録ユニット１２５；
前記候補データオブジェクトを記述するパラメータの値を計算するための計算ユニット１３５；
システム１００のワークフローを制御するための制御ユニット１６０；
システム１００のユーザと通信するためのユーザインタフェース１６５；および
データを保存するための記憶ユニット１７０；
を含んでいる。

システム１００の実施例において、入力データのための３つの入力コネクタ１８１、１８２および１８３が存在する。第１の入力コネクタ１８１は、例えばデータ記憶手段からのデータを受信するよう構成される。なお、データ記憶手段としては、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリまたは光ディスク等が挙げられるが、これに制限されることはない。第２の入力コネクタ１８２は、ユーザ入力デバイスからのデータを受信するよう構成される。ユーザ入力デバイスとしては、マウスまたはタッチスクリーン等が挙げられるが、これに制限されることはない。第３の入力コネクタ１８３は、ユーザ入力デバイス、例えばキーボード、からのデータを受信するよう構成される。入力コネクタ１８１、１８２および１８３は、入力制御ユニット１８０に接続される。

システム１００の実施例には、データ出力のための２つの出力コネクタ１９１および１９２が存在する。第１の出力コネクタ１９１は、データ記憶手段、例えばハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリまたは光ディスク、にデータを出力するよう構成される。第２の出力コネクタ１９２は、ディスプレイ装置にデータを出力するよう構成される。出力コネクタ１９１および１９２は、アウトプット制御ユニット１９０を介してそれぞれのデータを受信する。

当業者であれば、システム１００の入力コネクタ１８１、１８２および１８３に入力装置を接続する多くの方法、および出力コネクタ１９１および１９２に出力装置を接続する多くの方法があることを理解するであろう。これらの方法には、有線または無線接続、デジタル網例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）およびワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、デジタル電話網、アナログ電話網が挙げられるが、これに限定されるものではない。

システム１００の実施例において、システム１００は、記憶ユニット１７０を有する。システム１００は、入力コネクタ１８１、１８２および１８３のいずれかを介して外部デバイスから入力データを受信し、記憶ユニット１７０に受信した入力データを記憶するよう構成される。入力データを記憶ユニット１７０に記憶することによって、システム１００の各ユニットが、関連したデータを迅速にアクセスすることができる。入力データとしては、例えば、クエリ・データ入力および基準データオブジェクトが含まれてもよい。記憶ユニット１７０は、例えばランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）チップ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）チップ、および／またはハードディスクドライブおよびハードディスクによって実装されるが、これらに限定されない。記憶ユニット１７０は更に、出力データを保存するよう構成されてもよい。出力データは、例えば、特定されたデータオブジェクトを含んでもよい。記憶ユニット１７０は、システム１００のユニットに対して、データを受信し、かつデータを配信する。システム１００は、合成ユニット１１０、基準ユニット１１５、識別ユニット１２０、登録ユニット１２５、プレゼンテーションユニット１３０、計算ユニット１３５、フィードバックユニット１４０、更新ユニット１５０、制御ユニット１６０、および、ユーザインタフェース１６５を有し、メモリーバス１７５を介して接続されている。記憶ユニット１７０は更に、出力コネクタ１９１および１９２のいずれかを介して外部デバイスが利用できる出力データを作るよう構成される。記憶ユニット１７０にシステム１００のユニットからデータを保存することによって、システム１００のユニットのパフォーマンスを好都合に高め、同様に、システム１００のユニットから外部デバイスへの出力データの転送速度を好都合に高めることとなろう。

あるいは、システム１００は、記憶ユニット１７０およびメモリーバス１７５を有していなくてもよい。システム１００によって使われる入力データは少なくとも一つの外部デバイス（例えばシステム１００のユニットに接続される外部メモリまたはプロセッサ）から提供されてもよい。同様に、システム１００により提供される出力データは、少なくとも一つの外部デバイス（例えばシステム１００のユニットに接続される外部メモリまたはプロセッサ）に供給されてもよい。システム１００のユニットは、内部接続を介してまたはデータバスを介して相互にデータを受け取るよう構成されてもよい。

システム１００の実施例において、システム１００は、システム１００のワークフローを制御するための制御ユニット１６０を有する。制御ユニットは、システム１００のユニットから制御データを受け取り、かつ制御データを提供するよう構成されてもよい。例えば、候補データオブジェクトの識別の後、計算ユニット１２０は、「候補データオブジェクトが特定された」との制御データを制御ユニット１６０へ渡してもよい。そして、制御ユニット１６０は、「候補データオブジェクトを表示せよ」との制御データをプレゼンテーションユニット１３０に送り、プレゼンテーションユニット１３０に対し、特定された候補データオブジェクトの図を表示することを要求してもよい。あるいは、制御機能は、システム１００の他のユニットにおいて実装されてもよい。

システム１００の実施例において、システム１００は、システム１００のユーザと通信するためのユーザインタフェース１６５を有する。ユーザインタフェース１６５は、特定された候補対象のユーザフィードバックをユーザに要求するプロンプトを表示するよう構成されてもよい。任意に、ユーザインタフェースは、登録のためのモードなど、システム１００の動作モードを選ぶためのユーザ入力を受信してもよい。登録のためのモードとは、基準データオブジェクトによって特定された候補データオブジェクトを登録するモードである。当業者であれば、システム１００のユーザインタフェース１６５において好都合に機能が実装されることを理解するであろう。

システム１００はデータオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するよう構成される。そして、データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトが複数の識別特徴によって記述されている。データオブジェクトは、通常は物理的実体を記述する。例えば、データオブジェクトは、イメージデータセットを有し、各々のイメージデータセットは、物理的実体を視覚化するためのデータを有している。データオブジェクトによって記述されている物理的実体は、解剖学的構造、例えば心臓、脳、肺、ひざ関節、脊椎骨、であってもよい。データオブジェクトは、更に例えば、物理的実体、例えば患者の名前および年齢、診断および対象の位置に関する情報をさらに有してもよい。データオブジェクトからなるセットは、構造を有してもよい。データオブジェクトからなるセットの構造の例としては、リンクリスト、二進木、グラフ、およびリレーショナルデータベースを含むが、これに限定されるものではない。

各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されている。例えば、ステントの識別特徴は、ステント長さであってもよい。脳画像の識別特徴は、脳腫瘍の輪郭であってもよい。そして、収縮期端で弛緩期端および心臓の３Ｄイメージデータセットで心臓の３Ｄイメージデータセットを有している一対のイメージデータセットの識別特徴は、収縮期の駆出率であってもよい。システムは、複数の識別特徴を有してもよい。これらの識別特徴は、特定のタイプのデータオブジェクトを識別する。例えば画像データ、医療移植、ステントまたは皮膚発疹治療のためのクリームの成分が挙げられる。あるいは、複数の識別特徴は、データオブジェクトからなるセットのデータオブジェクトに含まれてもよい。

システム１００の合成ユニット１１０は、特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを結合するよう構成される。クエリは、ユーザ入力に基づいてもよい。クエリは、データオブジェクトからなるセットに保存されるデータオブジェクトに依存する。例えば、医療イメージデータセットを含むデータオブジェクトの場合、クエリとしては、患者の名前、年齢および性別、診断、画像データを得るために使用するモダリティ、例えば胸のＣＴスキャン、画像データが何時取得されたかの情報、家庭医の名前、その他を含んでもよい。これらのデータオブジェクトの各構成要素はクエリの一部であってもよい。クエリは、同様に識別特徴の値を有してもよい。値は、数値、例えばステントの長さ、または一組の数値、例えば脳腫瘍の輪郭を描写する頂点の座標、であってもよい。

クエリに基づいて、システム１００の識別ユニット１２０は、データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを特定するよう構成される。クエリに基づいて、識別ユニット１２０は、データオブジェクトからなるセットのデータオブジェクトを選び、オブジェクトのセットの選択されたデータオブジェクトを評価するよう構成される。データオブジェクトがクエリを満たす場合、識別ユニット１２０は前記データオブジェクトを候補データオブジェクトと特定する。識別ユニット１２０は、更に、データオブジェクトを選択するよう構成され、選択されたデータオブジェクトがクエリを満たすか否かを検査してもよい。実施例において、データオブジェクトは、ランダムに選ばれてもよい。別の実施例において、データオブジェクトからなるセットは二進木によって構成されてもよい。そして、識別ユニットは二進木を横断（traverse）するよう構成されてもよい。当業者には、例えば、リンクリスト、ツリーおよびリレーショナルデータベースのようなさまざまなデータ構造を横断するさまざまな方法が知られている。

識別ユニット１２０は、クエリに基づいて、評価のために必要とされるデータオブジェクトの関連した構成要素を有するデータオブジェクトの一部だけを調べるよう構成されてもよい。任意に、データオブジェクトからなるセットは、インデクシングしてもよい。インデックスは、データオブジェクトを識別するためのデータを含んでもよい。データオブジェクトのインデックスに基づいて、識別ユニット１２０は、データオブジェクトを特定するよう構成されてもよい。大きいデータオブジェクト（例えば１０メガバイトの画像）の場合に、候補データオブジェクトの識別を高速化できる。

当業者であれば、識別ユニット１２０がクエリを満たす複数の候補データオブジェクトを特定するよう構成されてもよいことを理解する。データオブジェクトがクエリを満たさない場合には、システム１００のユーザインタフェース１６５は「失敗」のメッセージ、例えば「クエリの条件を満たすデータオブジェクトが見つかりません」、との表示をするよう構成されてもよい。

システム１００のプレゼンテーションユニット１３０は、候補データオブジェクトの内容をユーザに提示するよう構成される。データオブジェクトが画像データを含む場合には、その画像がユーザに示されてもよい。データオブジェクトが以下を有する場合には、三次元（３Ｄ）イメージデータセットすなわち、３Ｄイメージデータセットに基づく計算された画像を、ユーザに示してもよい。任意に、ユーザは、インターラクティブにユーザインタフェース１６５を使用して計算される画像を選択できるようにしてもよい。更にプレゼンテーションユニットは、候補データオブジェクトを表している識別特徴の値を示すよう構成されてもよい。同様に、役立つと考えられる、データオブジェクトを表すいかなる詳細情報をユーザに示してもよい。

システム１００のフィードバックユニット１４０は、複数の識別特徴のうちの識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するよう構成される。識別特徴は候補データオブジェクトを記述している。候補データオブジェクトが特定のデータオブジェクトとしてユーザによって受け入れることができない場合、ユーザは、プレゼンテーションユニット１３０によって示される候補データオブジェクトの記述に基づいて、候補データオブジェクトが受け入れられない理由を決めてもよい。フィードバックユニット１４０は、特定された候補データオブジェクトのどの識別特徴がユーザの要求を満たさないかを決定したユーザフィードバックを受信するよう構成される。更に、フィードバックユニット１４０は、例えば特定のデータオブジェクトの識別特徴の値が候補データオブジェクトの前記識別特徴の値より大きいか小さいかどうか、候補データオブジェクトを記述している識別特徴の値が良好でない理由の更なるユーザフィードバックを受信するよう構成されてもよい。あるいは、ユーザは、識別特徴が受け入れられる値のフィードバックをフィードバックユニット１４０に提供してもよい。ユーザが候補データオブジェクトの識別特徴の値を受け入れた場合、候補データオブジェクトは特定のデータオブジェクトとしてシステム１００によって受け入れられてもよい。

システム１００の実施例において更に、フィードバックユニット１４０は、候補データオブジェクトを記述している識別特徴に関するユーザフィードバックを要請するよう構成される。例えば、フィードバックユニット１４０は、候補データオブジェクトの識別特徴のフィードバック・クエリを含むダイアログを表示するためのユーザインタフェース１６５を使用するよう構成されてもよい。フィードバック・クエリは、システム１００で存在してもよく、あるいは、例えば、識別ユニット１２０によって特定される候補データオブジェクトに存在してもよい。ダイアログは更に、ユーザフィードバックの受信のための手段、例えば、トグルボタン、チェックボックス、テキストボックス、スライダおよび／または候補を選択するリスト、を示してもよい。あるいは、テキスト・ベースのダイアログによって、クエリを示して、構文的に正しいユーザ入力を受け入れるよう構成されてもよい。

システム１００の実施例において、システム１００は更に、基準データオブジェクトを受信するための基準ユニット１１５を有する。プレゼンテーションユニット１３０は、基準データオブジェクトの、そして、候補データオブジェクトの記述をユーザに表示するよう構成されてもよい。ユーザは、基準データオブジェクトと候補データオブジェクトの記述を比較してもよい。２つの記述の比較によって、ユーザはフィードバックを判断することが容易になる。参照データオブジェクトは、特定のデータオブジェクトと類似していると考えられるデータオブジェクトであってもよい。あるいは、基準データオブジェクトは、特定のデータオブジェクトと相補的であると考えられるデータオブジェクトであってもよい。任意に、基準データオブジェクトが、情報を抽出しクエリを合成するために（例えば、識別特徴の初期の値の範囲を算出するために）合成ユニット１１０によって使われてもよい。

システム１００の実施例において、システム１００は更に、基準データオブジェクトとともに候補データオブジェクトを登録するための登録ユニット１２５を有する。登録ユニット１２５において実行される登録方法は、自動、半自動または手動でもよい。基準データオブジェクトと共に候補データオブジェクトを登録することは更に、ユーザがフィードバックユニット１４０に役立つユーザフィードバックを提供することをサポートする。

システム１００の実施例において、システム１００は更に、候補データオブジェクトを記述するパラメータの値を計算するための計算ユニット１３５を有する。例えば、画像を含むデータオブジェクトを記述するパラメータは、画像ヒストグラムであってもよい。計算ユニット１３５は画像のヒストグラムを計算するよう構成されてもよい。そして、プレゼンテーションユニットはヒストグラムをユーザに提示してもよい。システム１００の実施例において、計算ユニット１３５は、候補データオブジェクトの画像のヒストグラムと、基準データオブジェクトの基準画像のヒストグラムとに基づく二乗平均誤差を計算するよう構成されてもよい。システム１００の実施例において、計算ユニット１３５は、動脈の閉塞された一部が前記ステントによって広げられたパーセンテージを、ステントの留置された画像を伴う前記動脈の画像に基づいて、計算するよう構成されてもよい。任意に、候補データオブジェクトを記述するパラメータの計算値は、候補データオブジェクトを記述する識別特徴の値であってもよい。

システム１００の実施例において、複数の識別特徴のうちの識別特徴の値は、データオブジェクトからなるセットおよび基準データオブジェクトにおけるデータオブジェクトに基づく。例えば、各々のデータオブジェクトは、骨盤・大腿部の移植（hip-implant）を表す骨盤・大腿部の移植テンプレートを含み、参照データオブジェクトは、骨盤・大腿部移植を必要としている患者の脚部の画像を含んでもよい。識別ユニット１２０は、データオブジェクトの候補（骨盤・大腿部の移植テンプレート）を発見するよう構成される。登録ユニット１２５は、骨盤・大腿部の移植テンプレートの候補と患者の画像を登録し、および／または計算ユニット１３５は、骨盤・大腿部移植および患者の画像に基づき、足の長さの違いを計算するよう構成されてもよい。あるいは、患者の画像と共に登録された骨盤・大腿部の移植テンプレート候補の画像は、プレゼンテーションユニット１３０によって表示されてもよい。異なる骨盤・大腿部移植は、異なる脚長差をもたらす。脚長差があまりに大きい場合には、候補骨盤・大腿部移植は容認できないであろう。システム１００は、脚長差を、骨盤・大腿部の移植の識別特徴として使用してもよい。

候補データオブジェクトを記述している識別特徴に関するユーザフィードバックに基づいて、システム１００の更新ユニット１５０は、特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを更新する。フィードバックユニット１４０および、任意に、基準ユニット１１５、登録ユニット１２５および計算ユニット１３５は、候補データオブジェクトのユーザ認識および評価に基づき、直観的な方法でクエリを更新することを許可する。

システム１００の実施例において、データオブジェクトからなるセットは、移植データオブジェクトからなるセットである。例えば、データオブジェクトからなるセットは、骨盤・大腿部の移植テンプレートのセットである。

骨盤・大腿部の移植テンプレートを記述する複数の識別特徴は、オフセット、骨幹（shaft）サイズ、および大腿骨頸部の軸と大腿骨骨幹軸（collodiaphyseal）（ＣＣＤ）とがなす角度の変化を含む。合成ユニットによって合成されるクエリは、患者の関係のない側の測定値（すなわち、患者の解剖学的組織に基づく足の初期測定、任意的には、識別特徴の初期の値の範囲）に基づいてもよい。クエリに基づいて、骨盤・大腿部の移植に最も適合している候補のリストが、ユーザ（例えば整形外科医）に提示される。リストは、更にそれぞれの骨盤・大腿部移植の特徴のリストを含んでもよい。任意に、個々の移植を示す画像のセット一覧が表示されてもよい。骨盤・大腿部の移植テンプレートの輪郭が、患者の骨盤・大腿部の画像に重ねて表示されてもよい。ユーザは、候補の前記リストに基づいておよび／または示された画像に基づいて、最も適合する移植およびその特徴を提供してもよい。フィードバックユニット１４０は、テキスト形式かグラフィカルな形式のダイアログを有してもよい。ユーザが、骨盤・大腿部移植の最も適切であるとされるリストから骨盤・大腿部の移植テンプレートを破棄する場合、ダイアログが表示され、ユーザに識別特徴に関するフィードバック情報を入力するよう要求してもよい。たとえば、なぜ骨盤・大腿部の移植テンプレートによって示される骨盤・大腿部移植が破棄されるのかが問われる。

図２は、骨盤・大腿部の移植テンプレート・ダイアログの例示的な画面を示している。ＣＬＳ１４５ステム骨盤・大腿部移植の候補が廃棄されることを示している。ダイアログは、骨盤・大腿部移植候補の識別特徴の値を示す第一の領域２１０および骨盤・大腿部移植候補の図を表示する第二の領域２１５を有する。更に、ダイアログは、骨盤・大腿部移植を廃棄する理由に関するユーザフィードバックを取得するためのフィルタ・ボタンを備えている。ボタンが押された場合、これに応じてクエリが更新される。例えば、「あまりに骨幹（shaft）が細い」ボタン２２１が押される場合、このフィードバックに基づいて、クエリは更新ユニット１５０によって更新される。更新されたクエリは、識別ユニット１２０のためのインストラクションを含む。このインストラクションは、提示された骨盤・大腿部の移植候補より大きい骨盤・大腿部の移植に対する骨盤・大腿部の移植テンプレートを見つけるように制限を加えるものである。「オフセットがあまりに大きい」というボタン２２７が押された場合、更新されたクエリは、識別ユニット１２０に対し、提示された骨盤・大腿部の移植候補より小さいオフセットを有する骨盤・大腿部の移植に対する骨盤・大腿部の移植テンプレートを見つけるように制限を加えるインストラクションを含むこととなる。

図２に示した実施例において、各々のフィルタ・ボタン領域は候補テンプレートを拒絶することの理由を示すボタン名を有する。すなわち、理由のグラフィック表現、ボタンに関連づけられた識別特徴、フィルタ・ボタン、フィルタ・ボタンが押された場合に骨盤・大腿部の移植テンプレートのセットのうち、識別ユニット１２０によって考慮された骨盤・大腿部の移植テンプレートの数が含まれる。

あるいは、識別特徴を選ぶためのダイアログは、３つのボタンを有してもよい。ボタンを押すと、即座に、骨盤・大腿部の移植候補の識別特徴の範囲を入力するための範囲エディタが表示されてもよい。オフセットの範囲のための例示的な範囲エディタを図３に示す。

システム１００の実施例において、データオブジェクトからなるセットは、画像データオブジェクトからなるセットである。例えば、各々のデータオブジェクトは、医用画像および診断を有してもよい。各々のデータオブジェクトは更に、例えば、画像取得の態様（modality）、患者の年齢および性別を含んでもよい。なお、これに限定されるものではない。リレーショナルデータベースによる画像データオブジェクトからなるセットは、例えば、ユーザ（例えば腫脹遺伝子学者または脳外科医）にとって有用であり、新たな医用画像を診断するのを助けることとなろう。この新たな医用画像は、基準データオブジェクトであってもよく、システム１００によって取得されたものでもよい。新たな医用画像に基づいて、ユーザは、最初の診察を検討する。合成ユニット１１０によって合成されるクエリは、この最初の診察を含んでもよい。クエリは、追加的な情報として、例えば画像取得の態様（modality）、患者の年齢および患者の性別を更に含んでもよい。クエリに基づいて、システム１００の識別ユニット１２０は、候補画像を特定するよう構成される。プレゼンテーションユニット１３０は、候補画像をユーザに示す。ユーザは、候補画像に関するユーザフィードバックを提供するために、選択された候補画像を選んでもよい。識別特徴は、最初の診断に依存してもよい。例えば、脳卒中の場合、識別特徴は、脳卒中域のサイズ、病変（set of landmark）の位置、脳卒中域の平均インテンシティであってもよい。例えば、脳の流体減衰反転回復法（ＦＬＡＩＲ）画像において、以前に発症した脳卒中の領域の画像は明るい。中間の暗い領域は、脳卒中が起こるか最近起こった領域であり、暗い領域は脳卒中が起きない領域である。新たな医用画像、および候補画像で見て、フィードバックユニット１４０に識別特徴の手掛かりを提供してもよい。例えば、ユーザフィードバックは、候補画像の患部があまりに小さく、かつあまりに明るいという情報を有してもよい。このフィードバックは、クエリを更新するために、更新ユニット１５０によって使われてもよい。候補画像の患部の位置およびサイズは、計算ユニット１３５によって計算されてもよく、またはデータオブジェクトがそれを含んでもよい。サーチが成功すると、見つけられた特定のデータオブジェクトには、新たな医用画像に類似した脳卒中域を示している医用画像が含まれることとなる。そして、ユーザは、特定のデータオブジェクトに対応する、あるいはオプションとして含まれる病歴を読み出し、検討してもよい。これは、例えば、患者の最終診断、予後および処置を決定するのに有効である。当業者は、本発明によるシステム１００は、例えば医師のさまざまな医療行為を援助するのに有益な装置であると理解するであろう。たとえば、医療診断、予後および治療の計画に有益である。もっとも、これに限られるものではない。

当業者は、システム１００の他の実施例が同様に実施可能であると更に理解するであろう。とりわけ、システムのユニットを再定義して、それらの機能を再配置することが可能である。例えば、登録ユニット１２５、プレゼンテーションユニットおよび／またはフィードバックユニット１４０は、１つのユニットに結合されてもよい。システム１００の実施例において、計算ユニット１３５を置換する複数の計算ユニットが、あってもよい。複数の計算ユニットの各々の計算ユニットは、データオブジェクトを記述する予め定められたパラメータの値を計算するよう構成されてもよい。

システム１００のユニットは、プロセッサを使用して実行されてもよい。通常、それらの機能は、ソフトウェアプログラム製品の制御下で実行される。実行の間、ソフトウェアプログラム製品は、通常（ＲＡＭのような）メモリにロードされ、そこで実行される。プログラムは、（ＲＯＭ、ハードディスクまたは磁気および／または光学的格納手段のような）バックグラウンド・メモリからロードされてもよい。またはインターネットのようなネットワークを介してロードされてもよい。任意に、特定用途向け集積回路によって、開示されている機能が提供されてもよい。

図４は、データオブジェクトからなるセットのなかの特定のデータオブジェクトを識別する方法４００の例示的な実装のフローチャートである。データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されている。単純な実装において、方法４００は、５つのステップを有する。方法４００は、特定のデータオブジェクトを識別するクエリを合成するための合成ステップ４１０で始まる。合成ステップ４１０の後、クエリに基づいて、方法４００は、データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを識別するための識別ステップ４２０へと進む。識別ステップ４２０の後、方法４００は、候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するための表示ステップ４３０へと進む。表示ステップ４３０の後、方法４００は複数の識別特徴のうちの識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックステップ４４０へと進む。識別特徴が候補データオブジェクトを記述している。特定のデータオブジェクトを、選択された候補データオブジェクトとしてユーザが受け入れる場合、方法４００は終了する。ユーザが特定のデータオブジェクトとして選択された候補データオブジェクトを拒絶した場合、候補データオブジェクトを記述する識別特徴に関するユーザフィードバックに基づいて、方法４００は特定のデータオブジェクトを選択するためのクエリを更新するためのアップデートステップ４５０へと進んでもよい。あるいは、方法４００は、例えば特定のデータオブジェクトを識別せずに終わってもよい。ユーザ入力に基づいて方法４００を終了してもよい。

方法４００におけるステップの順序は固定的ではない。当業者であれば、本発明の意図する概念から逸脱することなく、一部のステップの順番を変えたり、または、スレッディング・モデル、マルチプロセッサーシステムまたは複数のプロセスを使用して並行して一部のステップを変えたりして実行してもよい。本発明の方法４００の２以上のステップは、任意に、一つのステップに結合されてもよい。本発明の方法４００のステップは、任意に、複数のステップに分割されてもよい。

図５は、システム１００を使用した画像取得装置５００の例示的実施形態を示した図である。この画像取得装置５００は、システム１００と内部接続を介して接続される画像取得ユニット５１０、入力コネクタ５０１、および出力コネクタ５０２を有する。この構成は画像取得装置５００の能力を増強するのに好適である。画像取得装置５００を増やすことによって、システム１００が、データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを特定する有利な能力を提供する。データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトには、複数の識別特徴が記述されている。画像取得装置は、例えば、ＣＴシステム、Ｘ線システム、ＭＲＩシステム、ＵＳシステム、ＰＥＴシステム、ＳＰＥＣＴシステムおよびＮＭシステムを有するが、これらに限定されるものではない。

図６は、ワークステーション６００の例示的実施形態を示している。ワークステーションは、システムバス６０１を備えている。プロセッサ６１０、メモリ６２０、ディスク入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ６３０、および、ユーザインタフェース６４０、ユーザインタフェースは、システムバス６０１に有効に接続されている。ディスク記憶デバイス６３１は、ディスク入出力アダプタ６３０に有効に接続されている。キーボード６４１、マウス６４２および表示６４３は、ユーザインタフェース６４０に有効に接続されている。コンピュータプログラムとして実行される本発明のシステム１００は、ディスク記憶デバイス６３１に保存される。ワークステーション６００は、プログラムおよび入力データをメモリ６２０へロードして、プロセッサ６１０でプログラムを実行するよう構成される。ユーザは、キーボード６４１および／またはマウス６４２を使用してワークステーション６００に情報を入力してもよい。ワークステーションは、ディスプレイ装置６４３におよび／またはディスク６３１に情報を出力するよう構成される。当業者には、多数のワークステーション６００の他の実施例がよく知られており、本実施例は、発明を請求するためのものである。しがたって、これらを制限するものと考えてはならない。

前述の実施例は、本発明を制限するよりはむしろ、実例を示すものであり、当業者が添付の請求の範囲の範囲内において、代替の実施例をなし得る点に留意する必要がある。請求項において、括弧の中で用いられるいかなる参照符号も請求項を制限するよう解釈されない。「有する（comprising）」という語は、請求項に含まれない要素またはステップの存在を排除しない。用語「ａ」または「ａｎ」は、複数のこの種の要素の存在を排除しない。本発明は、いくつかの異なった要素を有しているハードウェアによって、および、プログラムされたコンピュータによって実行されてもよい。いくつかのユニットを列挙しているシステム請求項において、これらのユニットのいくつかは、ハードウェアまたはソフトウェアの全く同一の客体によって実施されてもよい。用語、「第１の」、「第２の」、および、「第３の」、等は、いかなる順序付けも示さない。これらの語は、名前と解釈されるべきである。

Claims (11)

1. データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するシステムであって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該システムは：
   前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ユニット；
   前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ユニット；
   前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションユニット；
   前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックユニット；および
   前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するための更新ユニット；
   を有するシステム。
2. 前記フィードバックユニットは、前記候補データオブジェクトを記述する前記識別特徴に関するユーザフィードバックを要請するよう更に構成される、請求項１記載のシステム。
3. 基準データオブジェクトを受信するための基準ユニット、を更に有する請求項１記載のシステム。
4. 前記基準データオブジェクトと共に前記候補データオブジェクトを登録するための登録ユニット、を更に有する請求項３記載のシステム。
5. 前記候補データオブジェクトを記述するパラメータの値を計算するための計算ユニット、を更に有する請求項１記載のシステム。
6. 前記データオブジェクトからなるセットは、移植データオブジェクトからなるセットである、請求項１記載のシステム。
7. 前記データオブジェクトからなるセットは、画像データオブジェクトからなるセットである、請求項１記載のシステム。
8. 請求項１記載の前記システムを有する画像取得装置。
9. 請求項１記載の前記システムを有するワークステーション。
10. データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別する方法であって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは、複数の識別特徴によって記述されており、当該方法は；
    前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成するための合成ステップ；
    前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき識別するための識別ステップ；
    前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示するためのプレゼンテーションステップ；
    前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信するためのフィードバックステップ；および
    前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新するためのアップデートステップ；
    を有する方法。
11. データオブジェクトからなるセットのうちの特定のデータオブジェクトを識別するための命令を有するプログラムであって、前記データオブジェクトからなるセットのうちの各々のデータオブジェクトは複数の識別特徴によって記述されており、演算処理装置およびメモリを有するコンピュータに、
    前記特定のデータオブジェクトを識別するためのクエリを合成する手順；
    前記データオブジェクトからなるセットの候補データオブジェクトを、前記クエリに基づき特定する手順；
    前記候補データオブジェクトの記述をユーザに提示する手順；
    前記複数の識別特徴のうちの、前記候補データオブジェクトを記述した識別特徴に関するユーザフィードバックを受信する手順；および
    前記候補データオブジェクトを記述した前記識別特徴に関する前記ユーザフィードバックに基づいて、前記特定のデータオブジェクトを識別するための前記クエリを更新する手順、
    を実行させるためのプログラム。

Images