JP2015512100A - 匿名データをアップロード及びダウンロードするクラウドベースの医療画像処理システム - Google Patents

Abstract

１つの実施形態によれば、ローカル装置は、医療画像形成装置によって捕獲された３Ｄ医療画像を受け取る。その３Ｄ医療画像は、匿名化テンプレートに基づき３Ｄ医療画像に関連したあるメタデータを除去することで匿名化される。ローカル装置は、ローカル装置のインターネットポートを経て確立されるネットワーク接続を使用して、１組の１つ以上のルールに基づきネットワークを経てクラウドサーバーへ前記匿名化された３Ｄ医療画像を自動的にアップロードする。クラウドサーバーは、クラウドサーバーによって提供される複数の画像処理ツールを使用して複数のユーザへ医療画像処理サービスを提供するように構成される。【選択図】図９

Description

本発明の実施形態は、一般的に、画像処理システムに関する。より詳細には、本発明の実施形態は、匿名データをアップロード及びダウンロードするクラウドベースの医療画像処理システムに関する。

コンピュータ化体軸断層撮影スキャン（ＣＡＴスキャン又はＣＴスキャンとして一般的に知られている）は、コンピュータの助けで多数のＸ線画像を合成して、身体の内臓及び構造の断面図を作成するＸ線手順である。各断面図において、身体の画像は、身体のＸ線「切片」のように見える。典型的に、身体の異なるレベル、即ち異なる体軸（ｚ軸）位置において、平行な切片が撮影される。その記録された画像は、断層写真と称され、そして「コンピュータ化体軸断層撮影」は、身体の異なる体軸レベルでの記録された断層写真「区分」を指す。多切片ＣＴでは、検出素子の二次元（２Ｄ）アレイが、従来のＣＴスキャナに使用される検出器の直線的アレイに置き換わる。２Ｄ検出器アレイは、ＣＴスキャナが異なる切片位置で断層撮影データを同時に得て、ＣＴ画像取得の速度を相当に高める。多切片ＣＴは、高いｚ軸解像度で大きな長手方向体積をスキャニングする能力で、三次元（３Ｄ）画像形成を含む巾広い医療への応用を促進する。

磁気共鳴画像形成（ＭＲＩ）は、対象物、特に人体の内部画像を得る別の方法である。より詳細には、ＭＲＩは、高周波波形及び強力な磁界を使用して被検対象物の分子を励起する非侵襲的、非Ｘ線診断技術である。ＣＡＴスキャンと同様に、ＭＲＩは、人体の内部組織及び器官のコンピュータ発生画像「切片」を与える。ＣＡＴスキャンのように、ＭＲＩは、３Ｄ画像形成を含む巾広い医療への応用を促進し、そして高い解像度で大きな体積をスキャンすることにより大量のデータを発生する。

医療機関の診断画像形成部門においてＸ線装置、ＭＲＩ装置、超音波装置、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）装置又はＣＴ装置のような医療画像形成装置で収集される医療画像データは、「読み取り」又は「診断読み取り」と称される画像解釈プロセスに使用される。医療画像データから画像解釈レポートが発行された後に、その画像解釈レポートは、おそらく代表的な画像又は診察の表現を付随して、それを要求した医師へ送られる。今日、これらの画像解釈レポートは、通常、放射線医学インフォメーションシステム（ＲＩＳ）においてデジタル化され、記憶され、管理されそして平易テキストで配布されるが、これは、そのＲＩＳとしばしば一体化されるピクチャーアーカイブコミュニケーションシステム（ＰＡＣＳ）に記憶された代表的な画像及び最初の診察を付随している。

典型的に、解釈又は読み取りの前に、医療画像は、種々の画像処理又はレンダリング技術を使用して処理又はレンダリングされる。多検出器のコンピュータ断層撮影（ＭＤＣＴ）スキャナ及び他のスキャニングモダリティにおける近年の開発は、前世代のスキャナより高い空間的及び時間的解像度を発揮する。

進歩型の画像処理は、最初、コンピュータワークステーションを使用して遂行された。しかしながら、ワークステーションをベースとする進歩型の画像処理システムには多数の制約がある。それらのシステムに伴うハードウェア及びソフトウェアは、高価であると共に、複雑で且つ時間のかかる設置を必要とする。ワークステーションは、１つの位置にしかないので、ユーザは、進歩型の画像処理ソフトウェア及びツールを使用するためにワークステーションまで物理的に移動しなければならない。又、ワークステーションを使用できるのは、一度に一人だけである。

ワークステーションをベースとする進歩型画像処理システムを、クライアント・サーバーをベースとするシステムへと変換することにより、このシステムが改善された。それらのシステムは、ユーザがクライアントを遠隔操作できるという点で、ワークステーションをベースとするシステムに勝る改善を与え、これは、ユーザがサーバー付近に物理的に位置する必要がなく、自分のラップトップ又はコンピュータをどこでも使用して、進歩型画像処理のためにソフトウェア及びツールを使用できることを意味する。又、一度に２つ以上のクライアントを所与のサーバーで使用することができる。これは、２人以上のユーザが１つのサーバーにインストールされたソフトウェアを同時に遠隔使用できることを意味する。クライアント・サーバーベースのシステムにおけるソフトウェアの計算能力は、サーバーとクライアントとの間に分散される。「シン・クライアント(thin client)」システムでは、計算能力のほとんどがサーバーに存在する。「シック・クライアント(thick client)」システムでは、より多くの計算能力、及びおそらくは、データがクライアントに存在する。

クライアント・サーバーベースシステムのハードウェアソフトウェアインストール及びメンテナンスのコスト及び複雑さが、依然、欠点となっている。又、受け容れられる同時ユーザの数にも制限がある。ハードウェア及びソフトウェアは、依然、インストール及びメンテナンスされねばならない。一般的に、システムを購入したセンターのインフォメーションテクノロジー（ＩＴ）部門は、リソースを逼迫させると共に、インストール及びメンテナンスプロセスを複雑化させるといった面倒に巻き込まれる。

本発明の実施形態は、同様の要素が同じ参照番号で示された添付図面を参照して一例として説明するが、それに限定されない。

本発明のある実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。 本発明のある実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。 本発明の別の実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。 本発明のある実施形態によるアクセスコントロールデータ構造の一例を示す図である。 本発明のある実施形態によるアクセスコントロールデータ構造の一例を示す図である。 本発明のある実施形態によるアクセスコントロールデータ構造の一例を示す図である。 本発明のある実施形態によるアクセスコントロールデータ構造の一例を示す図である。 本発明の一実施形態によるクラウドベースの画像処理システムのグラフィックユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を示すスクリーンショットである。 本発明の一実施形態によるクラウドベースの画像処理システムのグラフィックユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を示すスクリーンショットである。 本発明の一実施形態によるクラウドベースの画像処理システムのグラフィックユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を示すスクリーンショットである。 本発明の一実施形態によるクラウドベースの画像コラボレーションシステムを示すブロック図である。 本発明のある実施形態による医療画像コラボレーションシステムのＧＵＩを示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態による医療画像コラボレーションシステムのＧＵＩを示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態による医療画像コラボレーションシステムのＧＵＩを示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態による医療画像コラボレーションシステムのＧＵＩを示すスクリーンショットである。 本発明の一実施形態によりコラボレーション環境において医療画像を処理する方法を示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態によりコラボレーション環境において医療画像を処理する方法を示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。 本発明のある実施形態によりデータゲートウェイマネージメントを構成するグラフィックユーザインターフェイスの一例を示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態によりデータゲートウェイマネージメントを構成するグラフィックユーザインターフェイスの一例を示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態により匿名データゲートウェイマネージメントを構成するＧＵＩの一例を示すスクリーンショットである。 本発明のある実施形態によるシステム構成を示すブロック図である。 本発明のある実施形態によるシステム構成を示すブロック図である。 本発明のある実施形態によるシステム構成を示すブロック図である。 本発明の別の実施形態により医療データを匿名化する方法を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に使用されるデータ処理システムのブロック図である。

本発明の種々の実施形態及び態様は、以下に詳細に説明され、そして添付図面は、種々の実施形態を示す。以下の説明及び図面は、本発明を例示するもので、本発明を限定するものではない。本発明の種々の実施形態を完全に理解するために多数の特定の細部について述べる。しかしながら、ある例では、本発明の実施形態の説明を簡略化するため、良く知られた又は従来の細部は述べない。

明細書において「１つの実施形態」又は「一実施形態」とは、その実施形態に関連して述べる特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に包含されることを意味する。明細書に種々の場所に現れる「１つの実施形態において」という句は、必ずしも全てが同じ実施形態を指していない。

ある実施形態によれば、進歩型の画像処理システムは、特に、医療画像を処理するためにクラウドベースシステムとして提供される。１つの実施形態によれば、クラウドサーバーは、医療機関からの医師、独立した開業医、保険会社からの代理人、患者、医療調査会社、規制団体、等の種々のクライアントに進歩型画像処理サービスを提供するように構成される。画像処理サーバーとも称されるクラウドサーバーは、多数の関係者が画像を独立して又はコラボレートして或いは会議環境で見て処理できるように、１つ以上の医療画像を処理する能力を有する。画像の検討セッション又はワークフロープロセスの異なる段階で異なる関係者が関与することができる。異なる関係者は、自分の役割（例えば、医師、保険代理店、患者、或いは第三者のデータ分析者又は調査会社）に関連した特権に基づいて、画像に関連した患者のプライバシーを侵害することなく、画像に関連した情報の一部分又は処理ツールのサブセットにしかアクセスできないように制限される。

ある実施形態によれば、クラウドベースの医療画像処理システムは、医療機関のようなデータプロバイダーへ／から医療データを自動的に及び／又は手動で転送するためにデータゲートウェイマネージャーを備えている。そのようなデータゲートウェイマネージャーは、管理者又は許可を受けたものにより構成される１組のルール又はポリシーに基づいて遂行される。１つの実施形態において、クラウドで行われる画像検討セッション又は画像処理動作の間に医療画像データに対する更新に応答して、データゲートウェイマネージャーは、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）を経て、その更新された画像データ、又はその更新された画像データと元の画像データとの間の相違を表わすデータを、その元の医療画像を与えたデータプロバイダーへ伝送するように構成される。同様に、データゲートウェイマネージャーは、データプロバイダーからの新たな画像を転送し、そしてそれらをクラウドベースシステムのデータストアに記憶するように構成される。更に、データゲートウェイマネージャーは、同じエンティティに関連した多数のデータプロバイダー（例えば、医療機関の多数の施設）の間でデータを転送する。更に、クラウドベースシステムは、クラウドシステムにより提供されるある進歩型画像処理リソースを使用して、受け取った画像のある前処理動作を自動的に遂行する。ゲートウェイマネージャーは、ルーター、コンピュータ、ソフトウェア、又はそれらコンポーネントの組み合わせを含む。

図１Ａ及び１Ｂは、本発明のある実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。図１Ａを参照すれば、１つの実施形態により、システム１００は、ネットワークを経てクラウド１０３に通信結合された１つ以上のエンティティ又は機関１０１−１０２を備えている。エンティティ１０１−１０２は、全てが世界中に存在する様々な施設を有する医療機関のような種々の組織を現す。例えば、エンティティ１０１は、画像捕獲装置１０４（１つ又は複数）、画像ストレージシステム（例えば、ＰＡＣＳ）１０５、ルーター１０６、及び／又はデータゲートウェイマネージャー１０７を備え、又はそれらに関連している。画像ストレージシステム１０５は、エンティティ１０１にアーカイブサービスを提供する第三者エンティティによって維持され、それは、エンティティ１０１に関連した管理者又はユーザのようなワークステーション１０８によりアクセスされる。本明細書全体を通じて、医療機関は、組織エンティティの一例として使用されることに注意されたい。しかしながら、そのように制限されずともよく、他の組織又はエンティティが適用されてもよい。

１つの実施形態において、クラウド１０３は、サービスプロバイダーに関連してネットワークにわたって地理的に分散された１組のサーバー又はサーバーのクラスターを表わす。例えば、クラウド１０３は、カリフォルニア州フォスターシティのテラレコン(TeraRecon)のような医療画像処理サービスプロバイダーに関連している。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、インターネット又はイントラネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、或いはその組み合わせである。クラウド１０３は、ネットワークを経てクライアント１１３−１１６のような種々のクライアントへアプリケーションサービスを提供できる種々のサーバー及び装置で構成される。１つの実施形態において、クラウド１０３は、画像処理サービスを提供する１つ以上のクラウドサーバー１０９と、画像及び他の医療データを記憶するための記憶するための１つ以上のデータベース１１０と、エンティティ１０１−１０２のような他のエンティティへ／からデータを転送するための１つ以上のルーター１１２とを備えている。クラウドサーバーが、サーバークラスター又は２つ以上のサーバーより成る場合には、クラスターのサーバー間でのデータの転送をコントロールするルールが存在する。例えば、ある国のサーバーのデータを別の国のサーバーに入れてはならない理由がある。

サーバー１０９は、ネットワークを経てクライアント１１３−１１６へ医療画像処理サービスを提供する画像処理サーバーである。例えば、サーバー１０９は、ＴｅｒａＲｅｃｏｎ ＡｑｕａｒｉｕｓＮＥＴ^TMサーバー及び／又はＴｅｒａＲｅｃｏｎ ＡｑｕａｒｉｕｓＡＰＳサーバーの一部分として実施される。又、データゲートウェイマネージャー１０７及び／又はルーター１０６は、ＴｅｒａＲｅｃｏｎ ＡｑｕａｒｉｕｓＧＡＴＥ装置の一部分として実施される。医療画像形成装置１０４は、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩスキャニング装置、核医療装置、超音波装置、又は他の医療画像形成装置のような画像診断装置である。医療画像形成装置１０４は、試料の多数の断面図から情報を収集し、それらを再構成し、そして多数の断面図に対する医療画像データを発生する。医療画像形成装置１０４は、モダリティとも称される。

データベース１１０は、デジタルイメージング・アンド・コミュニケーションズ・イン・メディシン（ＤＩＣＯＭ）適合データ又は他の画像データのような医療データを記憶するためのデータストアである。又、データベース１１０は、暗号能力を組み込むこともできる。データベース１１０は、複数のデータベースを含んでもよく、及び／又はストレージプロバイダーのような第三者ベンダーによって維持されてもよい。データストア１１０は、関連データベースマネージメントシステム（ＲＤＢＭＳ）、例えば、Ｏｒａｃｌｅ^TMデータベース又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＳＱＬサーバー、等で実施されてもよい。クライアント１１３−１１６は、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、移動電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、等の種々のクライアント装置を表わす。クライアント１１３−１１６の幾つかは、サーバー１０９によりネットワークを経てホストされる医療画像処理ツール又はアプリケーションのようなリソースにアクセスするためのクライアントアプリケーション（例えば、シン・クライアントアプリケーション）を含む。シン・クライアントは、例えば、ウェブブラウザ、電話アプリケーション、等を含む。

１つの実施形態によれば、サーバー１０９は、医療機関からの医師、保険会社からの代理人、患者、医療調査会社、等を表わすクライアント１１３−１１６へ進歩型画像処理サービスを提供するように構成される。又、画像処理サーバーとも称されるクラウドサーバー１０９は、１つ以上の医療画像及び医療画像に関連したデータをホストして、クライアント１１３−１１６のような多数の関係者が画像の検討／処理フォーラムにコラボレート的に又は会議環境で参加できるようにする能力を有する。画像の検討セッション又はワークフロープロセスの異なる段階及び／又はレベルに異なる参加者が関与してもよい。異なる関係者は、自分の役割（例えば、医師、保険代理店、患者、或いは第三者のデータ分析者又は調査会社）に関連した特権に基づいて、画像に関連した患者のプライバシーを侵害することなく、画像に関連した情報の一部分又はツール及び機能のサブセットにしかアクセスできないように制限される。

ある実施形態によれば、データゲートウェイマネージャー１０７は、医療機関のようなデータプロバイダー（例えば、ＰＡＣＳシステム）へ／から医療データを自動的に又は手動で転送するように構成される。そのようなデータゲートウェイマネージメントは、管理者又は許可を受けた者により構成された１組のルール又はポリシーに基づいて遂行される。１つの実施形態において、クラウドで行われる画像検討セッション又は画像処理動作の間に医療画像データに対する更新に応答して、データゲートウェイマネージャーは、ネットワーク（例えば、インターネット）を経て、その更新された画像データ、又はその更新された画像データと元の画像データとの間の相違を、その元の医療画像データを与えたＰＡＣＳ１０５のようなデータプロバイダーへ伝送するように構成される。同様に、データゲートウェイマネージャー１０７は、データプロバイダーから新たな画像及び／又は画像データを転送するように構成され、その新たな画像は、エンティティ１０１に関連した画像捕獲装置１０４のような画像捕獲装置によって捕獲されたものである。更に、データゲートウェイマネージャー１０７は、同じエンティティに関連した多数のデータプロバイダー（例えば、医療機関の多数の施設）の間でデータを転送する。更に、クラウド１０３は、クラウドシステムにより提供されるある進歩型画像処理リソースを使用して、受け取った画像のある前処理動作を自動的に遂行する。１つの実施形態において、ゲートウェイマネージャー１０７は、ポート８０又は４４３のようなインターネットポート、等を経て、クラウド１０３と通信するように構成される。転送されるデータは、種々の暗号及び圧縮方法を使用して暗号化及び／又は圧縮されてもよい。又、本書において「インターネットポート」という語は、イントラネットのポート８０又は４４３のようなイントラネットポート又はプライベートポートでもある。

従って、進歩型画像処理のためにクラウドベースシステムを使用することは、多数の効果を発揮する。クラウドシステムは、サーバーベースのシステムを指し、ソフトウェアクライアントは、非常にシンで、おそらく、単にウェブブラウザ、プラグインのウェブブラウザ、或いはモバイル又は電話アプリケーション、等に過ぎない。クラウドシステムにおけるサーバー又はサーバークラスターは、計算的に非常にパワフルであると同時に、多数のユーザをサポートすることができる。サーバーは、どこに存在してもよく、そしてクラウドシステムにおけるソフトウェアのユーザがソフトウェア及びハードウェアインストール及びメンテナンスに自身を関与させる必要がないように第三者によってマネージできるものである。

又、クラウドシステムは、動的なプロビジョニングも許す。例えば、施設Ｘがピークで５０人のユーザを許す必要がある場合には、現在、５０ユーザワークステーション或いはクライアント・サーバーシステムが必要である。そのような施設が１０個ある場合には、ワークステーション又はクライアント・サーバー装置、ＩＴスタッフ、等と共に、全部で５００人のユーザがいなければならない。それとは別に、それらの同じ施設がクラウドサーバーを使用し、そして例えば、各場所における同時ユーザの平均人数が５人のユーザである場合には、クラウドサービスは、平均値（５人の同時ユーザ）とそれより若干多いピークの受け容れとの和を取り扱うに充分なリソースを与えるだけでよい。１０個の施設については、これは、平均値をカバーするために５０人の同時ユーザを意味し、そして控え目に、使用のピークをカバーするために１００人の同時ユーザ意味する。これは、クラウドシステムにおける１５０人ユーザのシステム・対・ワークステーション又はクライアント・サーバーモデルを使用する５００人ユーザのシステムに等しく、装置及びリソース等のコストを７０％節約する。これは、低いコストを許すと共に、個々のサイトで試算をマネージしなければならない必要性を排除する。

クラウドコンピューティングは、サービスを配信するシステムの物理的位置及び構成をエンドユーザが知る必要のない計算、ソフトウェア、データアクセス及びストレージサービスを提供する。クラウドコンピューティングプロバイダーは、ウェブブラウザ、デスクトップ及び移動アプリケーションからアクセスされるインターネットを経てアプリケーションを配信する一方、ビジネスソフトウェア及びデータは、リモート位置においてサーバーに記憶される。クラウドアプリケーションサービスは、インターネットを経てサービスとしてソフトウェアを配信し、顧客自身のコンピュータにアプリケーションをインストールして実行する必要性を排除し、そしてメンテナンス及びサポートを簡単化する。

クラウドシステムは、種々の構成で実施することができる。例えば、クラウドシステムは、図１Ａに示すパブリッククラウドシステム、コミュニティクラウドシステム、ハイブリッドクラウドシステム、図１Ｂに示すプライベートクラウドシステム、又はその組み合わせである。パブリッククラウドは、慣習的なメインストリームの意味でクラウドコンピューティングを記述し、それにより、リソースは、インターネットを経て、ウェブアプリケーション／ウェブサービス、或いは他のインターネットサービスを経て、ユーティリティコンピューティングベースで勘定するオフサイト第三者プロバイダーから、自己サービスベースで一般大衆へ動的にプロビジョニングされる。コミュニティクラウドは、内部でマネージされるか又は第三者によりマネージされるか、そして内部でホストされるか又は外部でホストされるかに関わらず、共通の問題（セキュリティ、コンプライアンス、管轄権、等）をもつ特定のコミュニティからの多数の組織間にインフラストラクチャーを共有する。コストは、パブリッククラウドより少ない（が、プライベートクラウドより多い）ユーザにわたって分散され、従って、クラウドコンピューティングの若干の利益しか実現されない。ハイブリッドクラウドは、独特のエンティティのままであるが一緒にバウンドして多数の配備モデルの利益を与える２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ又はパブリック）の組成である。簡単に述べると、１つの配備システムから別の配備システムへプログラム及びデータを容易に移動できる仕方で接続された多数のクラウドシステムとして定義することができる。プライベートクラウドは、内部でマネージされるか又は第三者によりマネージされるか、そして内部でホストされるか又は外部でホストされるかに関わらず、単一の組織に対してのみ動作されるインフラストラクチャーである。一般的に、プライベートクラウドへのアクセスは、その単一の組織又はその関連団体に制限される。

クラウドコンピューティングでは、クライアント１１３−１１６のようなクライアントのユーザは、画像処理に関連したソフトウェア及びハードウェアを維持する必要がない。ユーザは、クラウドから提供されるリソースを必要とするときにその使用分について支払うだけでよく、又は月間又は年間契約のような定義された構成で支払いすればよい。最小の設定があるか又は設定なしであり、ユーザは、署名して、ソフトウェアを直ちに使用することができる。ある状況では、Ｃｉｔｒｉｘ又はＪａｖａ（登録商標）又はプラグインのような僅かなソフトウェアインストールがある。そのような構成は、ユーザのアップフロント及びメンテナンスコストを下げ、そしてハードウェア、ソフトウェア又はメンテナンスコストは低いか又は無い。クラウドサーバーは、バックアップ及び冗長性及びセキュリティを取り扱い、従って、ユーザは、それらの問題に関して心配する必要がない。ユーザは、全ての最も新しい臨床ソフトウェアをインストールする必要なく、それにアクセスすることができる。ツール及びソフトウェアは、サーバーにおいて（自動的又はその他で）最新のバージョンへアップグレードされる。ツールへのアクセスは、ソフトウェア制約によるのではなく、アクセスレベルによって駆動される。クラウドサーバーは、画像を前処理及び処理するための大きな計算パワーを有し、そして良好なバックアップ、冗長性、セキュリティオプションと共に、より大きく益々パワフルである。例えば、クラウドサーバーは、大量の医療画像をレンダリングするためにＴｅｒａＲｅｃｏｎから入手できるボリュームレンダリング技術を使用することができる。ボリュームレンダリング技術に関する更なる詳細な情報は、参考としてここに援用する米国特許第６，００８，８１３号及び第６，３１３，８４１号に見ることができる。

１つの実施形態によれば、クラウド１０３により提供される画像処理サービスは、種々のライセンスモデル、例えば、ユーザの数、事例アップロード（例えば、事例の数、画像の数又は画像データのボリューム）、事例ダウンロード（例えば、事例の数、画像の数又は画像データのボリューム）、処理され及び／又は見られる事例の数、画像処理要件、ユーザのタイプ（例えば、専門家、熟練者又は一般ユーザ）、臨床実験、又は調査研究、事例のタイプ、帯域巾要件、処理パワー／スピード要件、処理パワー／スピードに対するプライオリティ（例えば、ＥＲのシステムは、高いプライオリティに対して支払う）、償還又は勘定コード（例えば、ユーザは、保険で償還されるある手順を遂行するためにのみ支払う）、ソフトウェアを使用する時間（例えば、年、月、週、日、時間、分も）、ソフトウェアを使用する１日の時間、同時ユーザの数、セッションの数、又はその組み合わせに基づいて提供される。

図２は、本発明の別の実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。例えば、システム２００は、図１Ａ及び１Ｂに示すシステムの一部分として実施される。図２を参照すれば、システム２００は、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、又はその組み合わせであるネットワーク２０１を経て、１つ以上のクライアント２０２−２０３に通信結合されたサーバー１０９を備えている。サーバー１０９は、種々の使用ライセンスモデルに基づきクライアント２０２−２０３にクラウドベースの画像処理サービスを提供するように構成される。クライアント２０２−２０３の各々は、サーバー１０９によって提供されるリソースにアクセスするためにサーバー対応部２０９と各々通信するクライアントアプリケーション２１１−２１２のようなクライアントアプリケーションを含む。サーバーアプリケーション２０９は、サーバーアプリケーション２０９のバーチャルサーバー又はインスタンスとして、クライアントごとに１つ、実施される。

１つの実施形態によれば、サーバー１０９は、これに限定されないが、ワークフローマネージメントシステム２０５と、医療データストア２０６と、画像処理システム２０７と、医療画像コラボレーションシステム２０８と、アクセスコントロールシステム２１０とを備えている。医療データストア２０６は、図１Ａ及び１Ｂのデータベース１１０の一部分として実施される。医療データストア２０６は、医療データセンター（例えば、ＰＡＣＳシステム）１０５又は他の画像ストレージシステム２１５（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はハードドライブ）から受け取られて画像処理システム２０７及び／又は画像前処理システム２０４により処理された医療画像及び画像データを記憶するのに使用される。画像処理システム２０７は、種々のライセンス用語又は合意に従ってクライアント２０２−２０３によりそれらの各アプリケーション２１１−２１２を経て各々呼び出され使用される種々の医療画像形成処理ツール又はアプリケーションを備えている。ある医療機関では、画像ストレージシステム２１５及び画像捕獲システム１０４を結合することも考えられる。

医療データセンター１０５から、又は画像捕獲装置（図示せず）から、或いはＣＤ又はコンピュータデスクトップのような別の画像ソースから受け取られた画像データに応答して、１つの実施形態によれば、画像前処理システム２０４は、画像データのある前処理を自動的に遂行しそしてその前処理された画像データを医療データストア２０６に記憶するように構成される。例えば、ＰＡＣＳ１０５から、又は医療画像捕獲装置から直接的に、画像データを受け取ると、画像前処理システム２０４は、骨除去、中心線抽出、球発見、登録、パラメータマップ計算、再フォーマット、時間・密度分析、構造体の区分化、自動３Ｄ動作、及び他の動作のような幾つかの動作を自動的に遂行する。画像前処理システム２０４は、個別のサーバーとして実施されてもよいし、或いはサーバー１０９に一体化されてもよい。更に、画像前処理システム２０４は、サーバー１０９のような多数のクラウドサーバーに対して画像データ前処理を遂行する。

１つの実施形態において、クライアント／サーバー画像データ処理アーキテクチャーがシステム２００にインストールされる。このアーキテクチャーは、クライアント区画（例えば、クライアントアプリケーション２１１−２１２）と、サーバー区画（例えば、サーバーアプリケーション２０９）とを備えている。システム２００のサーバー区画は、サーバー１０９上に延び、クライアント２０２−２０３に各々インストールされたそのクライアント区画と通信する。１つの実施形態では、サーバー１０９は、多数のサーバーにわたって分散されて延びる。別の実施形態では、システムは、１つ以上のサーバーにおいて動作するウェブイネーブルアプリケーションである。ウェブブラウジングアプリケーションがインストールされたコンピュータ又は装置は、付加的なハードウェア及び／又はソフトウェア要求を伴わずに、又は最小限のそのような要求で、システムのリソースにアクセスしそして利用する。

１つの実施形態において、サーバー１０９は、医療画像捕獲装置から受け取られた医療画像データに対してデータサーバーとして動作する。受け取られた医療画像データは、次いで、医療データストア２０６に記憶される。１つの実施形態において、例えば、クライアント２０２が未処理の医療画像データを要求するとき、サーバーアプリケーション２０９は、医療データストア２０６からデータを検索し、そしてその検索されたデータをクライアント２０２に代わってレンダリングする。

画像前処理システム２０４は、更に、ワークフローマネージメントシステム２０５により使用されるワークフロー情報を発生する。ワークフローマネージメントシステム２０５は、個別のサーバーでもよいし、又はサーバー１０９と一体化されてもよい。ワークフローマネージメントシステム２０５は、本発明のある実施形態により多数の機能を遂行する。例えば、ワークフローマネージメントシステム２０５は、医療画像捕獲装置から受け取られる医療画像データを取得して記憶する上でデータサーバー機能を遂行する。又、それは、医療画像データを処理して２Ｄ又は３Ｄ医療画像ビューを発生する上でグラフィックエンジンとしても働くか又は画像処理システム２０７を呼び出す。

１つの実施形態において、ワークフローマネージメントシステム２０５は、グラフィックエンジンを有する画像処理システム２０７を呼び出して、２Ｄ及び３Ｄ画像発生を遂行する。クライアント（例えば、クライアント２０２−２０３）が、ある医療画像ビューを要求するとき、ワークフローマネージメントシステム２０５は、医療データストア２０６に記憶された医療画像データを検索し、そして医療画像データから２Ｄ又は３Ｄ医療画像ビューをレンダリングする。医療画像ビューの最終結果がクライアントに送られる。

１つの実施形態において、サーバー１０９から受け取られた医療画像ビューに対してユーザが調整を行うとき、そのユーザ調整要求がワークフローマネージメントシステム２０５へ返送される。次いで、ワークフローマネージメントシステム２０５は、ユーザ要求に基づいて付加的なグラフィック処理を遂行し、そして新たに発生され更新された医療画像ビューがクライアントへ返送される。この解決策は、ネットワークを横切って大量の未処理の医療画像データを搬送する必要性を排除しながら、２Ｄ又は３Ｄ画像処理容量がないか又は最小限であるクライアントコンピュータへ２Ｄ又は３Ｄ画像ビューを与えるので、好都合である。

上述したように、クラウドベースのアプリケーションとして実施されるときに、システム２００は、クライアント側の区画とサーバー側の区画とを含む。システム２００の機能は、クライアント側又はサーバー側区画に分散される。実質的な量の機能がクライアント側区画に分散されるとき、システム２００は、「シック・クライアント(thick client)」アプリケーションと称される。或いは又、限定された量の機能がクライアント側の区画に分散される一方、ほとんどの機能がサーバー側の区画により遂行されるときには、システム２００は、「シン・クライアント(thin client)」アプリケーションと称される。別の実施形態では、システム２００の機能は、クライアント側及びサーバー側の両区画に冗長に分散される。機能は、処理及びデータを含む。サーバー１０９は、ウェブサーバーとして実施される。ウェブサーバーは、第三者ウェブサーバー（例えば、Ａｐａｃｈｅ^TMＨＴＴＰサーバー、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）インターネットインフォメーションサーバー及び／又はサービス、等）

１つの実施形態において、ワークフローマネージメントシステム２０５は、ワークフローテンプレートの生成、更新及び削除をマネージする。又、ユーザの要求を受け取って、ワークフローテンプレートを医療画像データに適用するときには、ワークフローシーンの生成も遂行する。ワークフローは、診断のために医療画像ビューを発生するプロセスにおいてアクティビティの繰り返しパターンを捕獲するために定義される。ワークフローは、それらのアクティビティを、各アクティビティを遂行する順序に従ってプロセスフローへと構成する。ワークフローにおける各アクティビティは、その機能の明確な定義と、アクティビティを遂行するのに必要なリソースと、受け取った入力及びアクティビティにより発生される出力とを有する。ワークフローの各アクティビティは、ワークフローステージ又はワークフローエレメントと称される。要件及び責任が明確に定義されると、ワークフローのワークフローステージは、ワークフローに定義された目標を達成するプロセスにおいて１つの特定のタスクを遂行するように設計される。多数の医療画像研究に対し、診断のための医療画像ビューを発生するアクティビティのパターンは、通常、繰り返し的で、明確に定義される。それ故、ワークフローを使用して、実生活の医療画像処理慣習をモデル化及びドキュメント化し、ワークフローの定義された手順ルールの下で画像処理が適切に遂行されることを保証するのが好都合である。ワークフローステージの結果は、後で再検討又は使用するためにセーブすることができる。

１つの実施形態において、特定の医療画像研究のためのワークフローは、ワークフローテンプレートによりモデル化される。ワークフローテンプレートとは、論理的なワークフローを形成する既定の１組のワークフローステージをもつテンプレートである。アクティビティを処理する順序は、既定の１組のワークフローステージの間に確立された順序によりモデル化される。１つの実施形態において、ワークフローテンプレートのワークフローステージは、下位のステージが上位のステージの前に遂行されるように逐次に順序付けされる。別の実施形態では、ワークフローステージ間に依存性の関係が維持される。そのような構成の下では、ワークフローステージは、最初に遂行されることに依存するワークフローステージの前に遂行することはできない。更に別の実施形態では、進歩型ワークフローマネージメントは、多数のワークフローステージに依存する１つのワークフローステージ、又は１つのワークフローステージに依存する多数のワークフローステージ、等々を許す。

画像処理動作は、医療画像形成装置により収集された医療画像データを入力として受け取り、その医療画像データを処理し、そしてメタデータを出力として発生する。メタデータエレメントとしても知られているメタデータは、医療画像データを記述し、処理し及び／又はマネージするためのパラメータ及び／又はインストラクションを広く指す。例えば、ワークフローステージの画像処理動作により発生されるメタデータは、診断目的で医療画像ビューを発生するために医療画像データに適用される画像処理パラメータを含む。更に、医療画像ビューの種々の自動及び手動操作も、メタデータとして捕獲することができる。従って、メタデータは、システムを、メタデータがセーブされたときの状態に戻せるようにする。

ユーザが、ワークフローテンプレートに予め定められたワークフローステージを処理することから生じた結果を確認した後に、ワークフローマネージメントシステム２０５は、新たなシーンを生成し、そしてその新たなシーンをワークフローシーンに記憶する。又、ワークフローマネージメントシステム２０５は、シーンから発生した医療画像ビューのユーザ調整中にシーンを更新及びセーブできるようにする。ワークフローマネージメントシステム２０５に関する更に詳細な情報は、参考としてここにそのまま援用される２００８年８月２１日に出願された“Workflow Template Management for Medical Image Data Processing”と題する同時係争中の米国特許出願第１２／１９６，０９９号に見ることができる。

図２に戻ると、１つの実施形態により、サーバー１０９は、更に、クライアント２０２−２０３からの医療データストア２０６に記憶されたリソース（例えば、画像処理ツール）及び／又は医療データのアクセスをコントロールするためにアクセスコントロールシステム２１０を備えている。クライアント２０２−２０３は、それらの各アクセス特権に基づいて、医療データストア２０６に記憶されたリソース及び／又は医療データのある部分をアクセスしてもしなくてもよい。アクセス特権は、図３Ａ−３Ｄに示すように、１組の役割ベースのルール又はポリシーに基づいて決定又は構成される。例えば、ある役割をもつあるユーザは、図３Ａに示されたように、システムにより提供されるツールの幾つかにしかアクセスできない。利用できるツールの幾つかは、例えば、本書の終わりにリストされ、そして血管中心線抽出、カルシウムスコア、等を含む。ある役割をもつあるユーザは、図３Ｂに示すように、ある患者情報に制限される。ある役割をもつあるユーザは、図３Ｃに示すように、医療画像プロセスのあるステップ又はステージしか遂行できない。ステップ又はステージは、ツールに合体され（本書の終わりにリストされ）、識別及び／又は測定インストラクション、以前に遂行されたステップ又はステージの確認、等を含む。ある役割をもつあるユーザは、図３Ｄに示すように、あるタイプのプロセスに制限される。

図３Ａ−３Ｄに示すルール又はポリシーは、例示に過ぎず、他のルール及びフォーマットも適用できることに注意されたい。ある実施形態によれば、アクセスレベルは、種々のパラメータ、例えば、ツールのタイプ又はツール内のステップ、機能（例えば、アップロード、ダウンロード、目視、操作、聴取、確認、等）、他のアクセスを与える能力（例えば、セカンドオピニオン、委託、専門、家族、友人、等）、患者、ボリューム（例えば、聴取合意に基づき毎月あるボリュームの画像にしかアクセスできない）、医療機関、特殊性、償還又は勘定コード（例えば、保険による償還であるある手順を遂行するためのアクセスしかできない）、管理アクセスレベル、臨床実験又はリサーチプロジェクト、及びデータを見る方法に基づいて構成され、即ちある者は、個々の患者を見ることしかできず、又、ある者は、異なる仕方でスライスされるデータを集計すること、等々しかできない。

図４Ａ及び４Ｂは、本発明の１つの実施形態によるクラウドベースの画像処理システムのあるグラフィックユーザインターフェイスを示すスクリーンショットである。例えば、図４Ａ及び４ＢのＧＵＩ４００は、クライアント２０２−２０３におけるワークフローマネージメントシステム２０５により図２のクライアントアプリケーション２１１−２１２の一部分として提示される。図４Ａ及び４Ｂを参照すれば、ＧＵＩ４００は、好み、ヘルプ、等のアプリケーションのある設定を構成するために１つ以上のコントローラ又はボタン４０１を備えている。ＧＵＩ４００は、更に、ある患者の研究リストを表示するためのディスプレイエリア４０２を備え、このリストは、例えば、患者ＩＤ、患者名、日付、モダリティ、等により、１つ以上のサーチオプションに基づいて構成されるサーチを経て得られる。ＧＵＩ４００は、更に、異なる個人により取り扱われるタスク又はワークフローのリストを表示するためのディスプレイエリア４０４も備えている。タスクリストは、図４Ａに示すテーブルとして提示されてもよいし、或いは図４Ｂに示すタイムラインとして提示されてもよい。ＧＵＩ４００は、更に、特定の当該患者の画像のプレビューを表示するための画像プレビューエリア４０５を備え、これは、任意であるが、患者情報４０７、及び輝度、コントラスト、等の１組の１つ以上の画像ビューツール４０６を含む。患者情報４０７、画像プレビュー４０５のある詳細な情報、及びツール４０６の利用性は、アクセスコントロールシステム２１０によりコントロールされる特定のユーザのアクセス特権に基づいて決定される。更に、ＧＵＩ４００は、インポート、ロード、送信、アップロード、等の画像ファイルをマネージするための１組の１つ以上のファイルマネージメントツール４０８を備えている。本出願全体をとして述べるＧＵＩは、例示に過ぎず、他のフォーマット又はレイアウトも実施できることに注意されたい。あるＧＵＩコントローラ又はボタンは、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、タッチパッド、ＰＤＡコントロール、電話コントロール、マウスクリック、双方向ボイスコマンド、又はその組み合わせのような種々のメカニズムを経てアクチベートすることができる。

図２に戻ると、１つの実施形態により、サーバー１０９は、更に、トラッキングシステム（図示せず）を備え、これは、サーバー１０９と一体化されてもよいし、或いは第三者ベンダーにより維持されてサーバー１０９によりアクセス可能とされてもよい。このトラッキングシステムは、医療データストア２０６に記憶された医療データに関してユーザアクティビティを監視及び追跡するように構成される。あるＦＤＡ要件のために、どんなユーザがいつソフトウェアにアクセスしたか、及び彼等がソフトウェア内で使用したステップを追跡する必要がある。又、ソフトウェア使用における全体的トレンド、例えば、ユーザがある形式の事例又はあるステップを完了するのにどれほどの時間がかかるか、勘定トレンド、等を追跡することも必要である。ある実施形態によれば、トラッキングシステムは、ログインしてソフトウェアを利用するユーザ、ユーザが行うステップ、アクセスの日時、等を追跡するように構成される。トラッキングシステムは、システムに使用されるボリューム及びシステムの性能を分析するのに使用できる。又、トラッキングシステムは、ＦＤＡ／ＨＩＰＡＡコンプライアンスを追跡するのに使用される。又、保険会社により、勘定コード及びコストを追跡するのにも利用される。更に、トレンドを決定するのにも使用される（あるタイプの事例を分析する時間、等）。又、追跡されたデータの分析を使用して、異なるユーザタイプ、例えば、専門家ユーザ、普通のユーザ、テクニシャン、医師、等を識別することができる。次いで、この情報を使用して、ソフトウェア製品を改善し、アップセルを行い、顧客サービスを改善し、勘定モデルを改善し、等々を行うことができる。トラッキングシステムは、集計データ及び詳細データを追跡するのに使用できる。

１つの実施形態によれば、ブラウザ／クライアント／移動アプリケーションの規格は、電子的健全さレコードと容易に一体化できるようにする。この一体化は、できるだけシームレスに行うことができ、従って、個別のアプリケーションをオープンしたり又はログイン情報を繰り返し入力したりする必要はない。又、一体化は、異なるタイプのレコードを自動的にリンクする患者ＩＤ又は他の普通のパラメータに基づく。又、匿名の事例をオンライン出版物にリンクして事例の画像の３Ｄ又は進歩型ビューを許すのにも使用できる。クラウドベースシステムは、一体化規格が開発され及び進化するときにそれを採用できるように融通性がある。

上述したように、クラウドモデルにおける進歩型画像処理は、ユーザがどこからでも同じ事例（１つ又は複数）にアクセスしそして貢献できるようにする。これら概念の拡張が臨床又はリサーチ実験である。臨床又はリサーチ実験では、異なる地理的位置からの患者データがグループ編成にされ、そしてある時間にわたって追跡されて、トレンドを識別する。臨床実験の場合には、トレンドが特定の処置又は薬品に関係している。進歩型画像処理は、これらトレンドを追跡する上で有用である。例えば、癌の薬品は、薬品又は偽薬を飲んだ癌患者を追跡することで評価される。ソフトウェアは、腫瘍のサイズ、又は患者の他の観点、例えば、副作用を測定するのに使用できる。例えば、肝臓癌を処置するための薬品は、心臓又は他の器官の機能に潜在的な悪影響を及ぼし得る。臨床実験は、進歩型画像処理を使用して、肝臓の健全さを追跡するだけでなく、ある時間にわたって心臓及び他の器官の健全さも追跡することができる。

クラウドモデルは、世界中の全ての医師又は他の関係者が関与できるようにする。クラウドモデルは、どんなツールを誰がどのように使用するかコントロールする。全てのデータが同じサーバー又はサーバーのクラスターに記憶されるので、データを集計することができる。臨床実験又はリサーチ研究のためにデータを分析する上で、医師、テクニシャン、及び他の関係者を容易にトレーニングできるようにする。クラウドベースのモデルは、聴取者／品質管理者の役割を容易にサポートし、且つＦＤＡ又は会社の監督の役割をサポートする。実験が進行するにつれてデータのトレンドを監視し、そして実験／研究の終わり及び実験／研究中にもデータの分析を行う。又、データ分析ソフトウェアと一体化し、協賛者又はＦＤＡのような第三者へのアクセスを与え、そしてアクセス及びアクセスのレベルをコントロールすることもできる。

クラウドベースの医療データマイニングサービス
図２に示すクラウドベースシステムは、多数の異なる医療センター及び地域からのデータを、１つのサーバー又は１つのサーバーグループに配置できるようにする。データは、全て、１つの場所にあるから（地理的に又はバーチャルに）、データを合成しそして集計に使用することができる。この集計は、１人の患者のためのもの、多数の患者にわたるもの、ある時間にわたるもの、又はそれらの組み合わせである。１つの実施形態によれば、サーバー１０９は、更に、種々のデータソースから受け取られた医療データに対してデータマイニングを遂行するように構成されたデータマイニングコンポーネント又はシステム（図示せず）を備えている。データマイニングコンポーネントは、サーバー１０９と一体化されてもよいし、或いはネットワークを経て第三者のサービスプロバイダーにより維持されてサーバー１０９により呼び出されてもよい。データマイニングシステムは、医療データストア２０６に記憶された医療データに対するクラウドベースのデータマイニング又は分析サービスを、インターネットを経て種々のクライアントへ提供するように構成される。データマイニングシステムは、クライアントからの需要に応じて又は自動的に種々のマイニング及び分析動作を遂行し、そしてその結果を発生して、種々のサービス又はライセンス合意に基づいてクライアントへ配信することができる。

量的画像処理に関する集計データのマイニングを希望する幾つかの理由は、臨床実験、臨床リサーチ、トレンド識別、疾病進行の予想、診断、人為的インテリジェンス、及び保険会社による使用を含む。量的画像処理とは、腫瘍の直径の測定値のような値を生じさせる画像処理を指す。１つの実施形態によれば、データマイニングシステムは、多数のソースからの全てのデータに対して大量の、匿名化、自動的及び継続的な分析及びトレンド決めを行う能力を有する。データマイニングシステムは、ユーザがデータを要求する前に（バックグランドで、夜間等に）遂行できる量的画像データ分析を遂行することができる。又、データマイニングシステムは、この情報に迅速に且つリアルタイムでアクセスして使用する能力を有する。というのは、ユーザは、全ての情報をダウンロードする必要がなく、従って、結果を使用する必要があるたびに分析できるからである。チーム、専門家及びアクセスレベルによるアクセスのコントロールを含めて、より融通性の高いライセンス付与、地理学及びアクセスを与えることができる。

例えば、患者は、医療センターへ来て、ＣＴスキャンを受けて、肺の中の小瘤の成長を評価してもらう。現在、肺の小瘤のサイズに関連したデータを時間と共に収集することはできるが、そのデータをコンテキストに入れることは困難である。この例のコンテキストとは、時間又はポピュレーションのコンテキストである。ここに述べる進歩型画像処理技術は、小瘤の位置、サイズ、形状及び／又は体積、又は他のパラメータを測定するのに使用できるが、成長率（時間コンテキスト）、或いはこの患者を、肺に小瘤のある他の患者とどのように比較するか（ポピュレーションコンテキスト）を決定するには良好な方法ではない。この情報にアクセスすれば、とりわけ、診断（例えば、小瘤は癌の可能性があるかどうか）及び処置（肺の小瘤が同様に成長している他の患者は薬品ｘに良く反応する）の助けとなる。

時間と共に、多数の地理的に分散された医療センターからの患者画像データをサーバーベースのシステムに記憶することができ、そのデータをマイニング及び分析して、例えば、１）動脈瘤が、その動脈瘤のある量的特性に基づいて破裂するおそれがあるかどうか、２）腫瘍が、その腫瘍の量的特性に基づいて悪性のおそれがあるかどうか、及び３）成長が平均より迅速に又はゆっくり進んでいるか及びその相違は臨床学的に患者にとってどんな意味があるか、を決定することができる。

新規な臀部移植を伴う臨床実験は、画像データを使用して、移植が時間と共に安全のままであるかどうか決定する。この臨床実験における関係者は、地域的に分散されて、より多くのデータ、ひいては、より迅速で且つ良好な研究結論を得られるようにする。珍しいタイプの脳腫瘍に関するリサーチは、急速に進歩することができる。というのは、世界中の医療センターから画像データを得ることができ、従って、珍しい患者の多くを研究に登録できるからである。大動脈瘤を評価する新規な方法が現在から１０年で発見され、その新たに発見される情報を使用して以前の画像データを回顧的に再分析することができる。或いは、将来、医師は、クラウドサーバーから「より高い感度で腫瘍を検出する能力をこの度開発したので、５年前からのスキャンで患者Ｘが有していた腫瘍の前兆が見つかることにご用心下さい。追跡を薦める。」というメッセージを受け取るかもしれない。充分なデータが集計されて分析される場合には、システムは、そのデータ分析に基づいて、成功に見込みの高い種々の疾病に対する処置を示唆することができる。データが集計に使用される場合には、患者画像の標準的な分析が望まれる。標準的な分析ツールは、どんなステップが誰により行われるか又はステップがどのように行われるかをコントロールし、ステップの範囲を狭め、ステップを制限し、そしてユーザのコントロールの範囲内又は範囲外のいずれかでサーバーにおいて前処理することができる。

データマイニングを使用して、データは、異なる観点から分析され、そして有用な情報又は関連情報へと要約される。データマイニングは、ユーザが多数の異なる次元又は角度からのデータを分析し、データを分類し、そして識別された関係を要約することができるようにする。臨床データマイニングは、例えば、関連性及び／又は他のデータベースにおけるフィールド間の相関又はパターンを識別するのに使用される。データマイニングシステムは、例えば、モダリティにわたるデータ及び／又は特定の患者のデータソースを比較する能力を含む。

ある実施形態において、システム１０９は、患者の情報にアクセスするところのポータル又はインターフェイス（例えば、アプリケーションプログラミングインターフェイス又はＡＰＩ）を備えている。患者が識別されると、ユーザインターフェイスが提示される。ユーザインターフェイスは、患者人口統計情報、現在順序情報、現在患者情報（例えば、薬品、アレルギー、主訴、ｌａｂ、等）、履歴情報（例えば、腎臓欠陥、家族の病歴、以前の侵襲的及び／又は非侵襲的手順、等）、動的測定分析、及び／又は構成可能な正常値を含む。

データマイニングシステムは、特定の患者についての医療データストア２０６における全ての研究にわたり重要な測定及び関連発見を与える。データマイニングシステムは、多数のデータソースへのアクセス、クロス・モダリティ比較、クロス・データソース比較、等をサポートする。ある実施形態では、データマイニングシステムは、種々の通信プロトコル（例えば、ＳＱＬ、拡張性マークアップ言語（ＸＭＬ）、等）を通してあるデータをどのように検索するか、あるデータにどんな機能を適用するか、どのモダリティ及び／又はデータソースにおいてあるデータエレメントが見つかるか、データが列挙されるか及び／又は数値データであるかどうか、等をユーザ、管理者及び／又はシステムの設定で特定できるように、データエレメントを登録又は契約できるようにする。

データマイニングは、システム１０９に関連して、履歴データを検索し及び以前の手順からの発見を比較するための医療スタッフのようなユーザを伴うステップを減少することにより効率を改善する上で役立つ。これは、従来、手動で行われるか、半手動で行われるか、又は全く行わないかのいずれかである。データマイニングシステムは、データを自動的に検索し、計算しそして相関させる。データマイニングシステムは、データと共にデータ関係の視覚指示子を与える。更に、データマイニングシステムは、データを比較しそしてその傾向を決めるためのより効率的なワークフローを与える上で役立ち、これは、医師又は他の健康管理開業医が根拠に基づく医療の範囲内で疾病の進行及び／又は疾病の回復を追跡できるようにする。図４Ｃは、本発明の一実施形態によるクラウドサーバーによって遂行されるデータマイニング動作の結果を提示するＧＵＩを示すスクリーンショットである。図４Ｃに示す例では、当該患者に腫瘍があり、その直径がグラフ上に三角形で表わされている。グラフ上の他のデータは、同様の患者及び／又は同様の腫瘍のマイニングされたデータを表わす。当該患者の腫瘍の直径は、マイニングされたデータのコンテキストにおいて見ることができる。この例では、当該患者の腫瘍の直径がデータの悪性範囲内であることを示す警告が表示される。進歩型画像処理システムによってデータがどのように解釈されるかに基づいて同様の警告が発生される。

ある実施形態では、インテリジェントな臨床データマイニングが行われる。インテリジェントなデータマイニングにおいて、関連研究情報に基づきデータセットが発生される。データマイニングシステムは、異なるモダリティ及び潜在的に多数のデータソースを含む特定の患者の全ての研究にわたってデータをマイニングする。データマイニングシステムは、特定の患者の全ての研究にわたり重要な測定及び関連する発見のリアルタイム（又は実質的にリアルタイム）分析を与え、これは、患者を予想し、診断し及び／又は処置するための臨床能力を改善する上で役立つ。

ある実施形態において、データマイニングシステムは、マイニングされたデータエレメントに対する双方向グラフィック能力を与える。例えば、ユーザは、グラフに含まれるべき異なるデータポイントを選択し、グラフのタイプ（例えば、曲線又は棒）を指示し、そしてグラフのサイズを選択する。ユーザは、変化又は相違、平均、最小、最大、範囲、等の特定のデータエレメントに適用される異なる機能（１つ又は複数）を選択する。ユーザは、データマイニングシステムを使用して、質的及び／又は量的データを比較する。データマイニングシステムは、種々様々な臨床領域及び専門家、例えば、心臓医学、疾病進行及び回復、根拠に基づく医療、放射線医学、マモグラフィー（例えば、質量成長及び減少を追跡）、介入神経学、放射線医学、心臓医学（例えば、頚動脈疾病の狭窄進行を測定）、血液学、腫瘍学、等に適用される。

ある実施形態において、データマイニングシステムは、予想、診断及び処置のための臨床能力を改善する上で役立つリアルタイム又は実質的にリアルタイムの分析を与える。改善された情報に対して優れたツール及び優れたアクセスを与えることは、優れた判断を導く。臨床データの傾向を決めて比較することを通して、データマイニングシステムは、異なるデータエレメントの視覚表示をユーザに与えるためのグラフ作成能力を有する。

例えば、心臓医師は、関連データを比較して傾向を決めるために以前の心臓事例からの発見を再検討することを望む。データを比較して傾向を決めることで、医師は、疾病の進行及び／又は疾病の回復を追跡することができる。事前の続き上、医師には、来るべき手順に関与する関連臨床データを良好に準備して通知する能力が与えられる。事後の手続き上、医師には、疾病の進行又は回復を追跡しそして潜在的に他の治療法を推薦するために根拠に基づく医療の範囲内で発見を比較して傾向を決める能力が与えられる。集計されたデータへのアクセスは、ソフトウェア自体の使用とは個別にユーザに認可を与えることもできる。

クラウドベースの医療画像コラボレーションシステム
図２へ戻ると、１つの実施形態により、サーバー１０９は、更に、医療データストア２０６から検索された医療画像をコラボレーション形態で検討し処理するクライアント２０２−２０３のような関係者の間で医療画像検討及び処理セッションをホストすることのできる医療画像コラボレーションシステム２０８を備えている。各関係者は、アクセスコントロールシステム２１０によりコントロールされる自分の各アクセス特権にある程度基づいて検討に参加する（例えば、画像を見及び／又は変更する）。異なる関係者は、画像の検討セッション又はワークフロープロセスの異なるステージに参加する。役割（例えば、医師、保険代理店、患者、或いは第三者のデータ分析者又は調査会社）に関連したアクセス又はユーザ特権に基づいて、異なる関係者は、画像に関連した患者のプライバシーを侵害することなく、画像に関連した情報の一部分又は処理ツールにしかアクセスできないように制限される。又、関係者は、チャット、インスタントメッセージング、ボイス又は他の手段を経て、互いにコラボレーション的に通信することもできる。この通信は、リアルタイムでも良いし、記録されてもよい。

図５は、本発明の１つの実施形態によるクラウドベースの画像コラボレーションシステムを示すブロック図である。図５を参照すれば、システム５００は、インターネットを通して世界中のどこからでもコラボレーション的にクライアント２０２−２０３によりアクセス可能な医療データに関するクラウドにおいて検討及び処理フォーラムをホストするように構成された医療画像コラボレーションシステム２０８を備えている。１つの実施形態において、コラボレーションシステム２０８は、ホスト画像及び／又は画像データ５０２を検討し、見及び／又は操作するクライアント２０２−２０３の間で通信及びアクションを整合するためのコラボレーションモジュール５１０を備えている。画像５０２に対してクライアント２０２−２０３の１つから受け取られた画像操作又はレンダリングコマンドに応答して、コラボレーションモジュール５０１は、そのコマンドに基づいて画像５０２をレンダリングするために画像処理システム２０７を呼び出すように構成される。コラボレーションモジュール５０１は、画像処理システム２０７から受け取ったレンダリング結果に基づいて画像及び／又は画像データ５０２を更新するように構成される。

更に、コラボレーションモジュール５０１は、画像処理システム２０７を経て、クライアント画像及び／又は画像データ５０４−５０５を発生し、そしてそのクライアント画像及び／又は画像データ５０４−５０５をクライアント２０２−２０３へ各々伝送する。クライアント画像及び／又は画像データ５０４−５０５は、クライアント２０２−２０３のアクセス特権（例えば、アクセスコントロールリスト又はＡＣＬ５０３の一部分）に基づいて見られる。ホスト画像及び／又は画像データ５０２に関連したある情報は、クライアント２０２−２０３のアクセス特権に基づいて見られない。例えば、クライアント２０２のユーザが聴取者である場合には、クライアント画像５０４は、図３Ｂに示すＡＣＬに基づいて、患者情報を含まない。しかしながら、クライアント２０３のユーザが医師である場合には、クライアント画像５０５は、図３Ｂに示すＡＣＬに基づいて患者情報を含む。本出願全体にわたり、ここに述べるクライアント画像とは、実際の画像（例えば、ホスト画像と同じ又は同様）及びメタデータのような他の関連画像（例えば、ＤＩＣＯＭタグ又はヘッダ）、画像の記述又は注釈、及び／又は画像の処理中にクライアントアプリケーションを構成するアクセスコントロールデータ、等を含むクライアント画像ファイル（１つ又は複数）を表わすことに注意されたい。１つの実施形態において、対応するクライアント画像５０４−５０５を経てホスト画像及び／又は画像データ５０２を操作するためにグラフィックレンダリングツールを呼び出すＧＵＩ又はコントローラは、図３Ａに示すもののような、クライアント２０２−２０３に関連したユーザのアクセス特権に基づき、クライアントアプリケーション２１１−２１２においてイネーブルされ又は利用可能にされてもよいし、されなくてもよい。更に、ホスト画像及び／又は画像データ５０２は、ワークフローマネージメントシステム２０５によって管理されるワークフロープロセスの特定のステージの一部分である。図３Ｃに示すもののような対応するＡＣＬに基づいて、クライアント２０２−２０３のあるものが１つのステージに参加し、そして他のものが別のステージに参加する。１つの実施形態において、コラボレーションモジュール５０１は、クライアント２０２−２０３の中で画像処理ステージを整合するように構成される。第１のクライアントが１つのステージを完了すると、コラボレーションモジュール５０１は、第２のクライアントへ通知を送って、第２のクライアントが画像データのコントロールを引き継ぎそして次のステージの画像データ等を処理できるようにする。

図６Ａ−６Ｄは、本発明のある実施形態による医療画像コラボレーションシステムのあるＧＵＩを示すスクリーンショットである。図６Ａ−６ＤのＧＵＩは、種々のユーザにより動作される種々のクライアントのクライアントアプリケーション（例えば、シン・クライアント）によって提示される。例えば、図６Ａは、高レベルのアクセス特権を有するユーザにより動作されるクライアントアプリケーションによるＧＵＩページを表わす。図６Ａを参照すれば、この例において、ユーザは、画像処理ツール６０５及び６０８のほとんどを含む画像コラボレーションシステムによって提示される情報のほとんどを見ることができ、画像処理ツールは、画像及び／又は画像データ６０１−６０４、設定６０６、ワークフローテンプレート６０７、画像ビューツール６０９、例えば、異なる向き（前方、頭部、後方、右、足、左）、異なるビュー（体軸、矢状、冠状）、異なるスクリーン方向、等、並びに患者情報６１０−６１３を操作するのに使用される。図６Ｂは、別のユーザにより見られるＧＵＩページを表わす。図６Ｂを参照すれば、このユーザは、患者情報を見るのに必要な特権を有していない。その結果、患者情報は表示されない。図６Ｃは、ユーザが画像を操作する能力をもたずに画像を見ることしかできないＧＵＩを示す。図６Ｄは、ユーザが画像及び／又は画像データを操作する限定能力しかもたないＧＵＩを表わす。

図７は、本発明の一実施形態により医療画像データを処理するための方法を示すフローチャートである。この方法７００は、図１のクラウドサーバー１０９により遂行される。図７を参照すれば、ブロック７０１において、クラウドサーバーは、第１のユーザから三次元（３Ｄ）医療画像データにアクセスする要求を、ネットワークを経て受け取る。クラウドサーバーは、インターネットのようなネットワークを経て種々のユーザへ画像処理サービスを提供する。ブロック７０２において、クラウドサーバーは、３Ｄ医療画像データにアクセスするための第１ユーザの第１ユーザ特権を決定する。その第１ユーザ特権は、３Ｄ医療画像データに関連し、そして３Ｄ医療画像データの所有者により構成される。第１ユーザ特権に基づいて、クラウドサーバーは、第１ユーザに利用できる画像処理ツールを、３Ｄ医療画像データの処理に制限するように構成される。

図８は、本発明の別の実施形態によりコラボレーション環境において医療画像データを処理するための方法を示すフローチャートである。この方法８００は、図５のクライアントアプリケーション２１１−２１２のようなクライアントアプリケーションにより遂行される。図８を参照すれば、ブロック８０１において、クライアント装置のユーザのユーザ特権に関する情報を含む画像データが、画像処理クラウドサーバーからネットワークを経てクライアントに受け取られる。ブロック８０２において、クライアント装置で実行されるクライアントアプリケーションを経て画像データが表示される。ブロック８０３において、クライアントアプリケーションの１つ以上の画像処理インターフェイス（例えば、ツールバーのボタン）がユーザ特権に基づいて構成される（例えば、イネーブル／アクチベート又はディスエイブル／デアクチベートされる）。イネーブルされた画像処理インターフェイスの１つを経て受け取られたコマンドに応答して、レンダリングコマンドを表わす情報が、ネットワークを経て画像処理サーバーへ伝送される。画像処理サーバーから受け取られた更新された画像データに応答して、その更新された画像データがローカルクライアント装置に表わされる。このタイプのアクセスコントロールは、会議を伴ったり伴わなかったりして行われる。

会議／コラボレーションは、同じ時間又は異なる時間にクラウドにより提供されるサービスとして特定の研究、画像又は一連の画像に対する進歩型画像形成ソフトウェアを見ている及び／又は使用している２人以上のユーザを含む。これは、別の位置の患者と相談している医師、或いは別の医師又は他のユーザと相談している医師を含む。あるユーザは、他のユーザ（１人又は複数）が観察する間に、ソフトウェアを使用して、画像を操作し、測定し、分析する。２人以上のユーザがソフトウェアを同時に積極的に使用してもよい。コラボレーションの別の例は、２人以上のユーザが異なる時間に事例（１つ又は複数）に貢献することである。例えば、ある医師は、骨除去ステップのような患者の画像データに関するあるステップ又はステージを遂行し、次いで、別の医師は、その後に、血管識別／ラベリング及び／又は測定のような異なるステップを遂行する。別のユーザは、以前に遂行されたあるステップ、等を再検討し、確認する。

クラウドベースのソフトウェアシステムは、本出願全体にわたり説明する技術を使用して、これまで不可能であったレベルで会議／コラボレーションを実行できるようにする。ソフトウェア及びデータは、中央に存在するので（例えば、単一サーバー、サーバーファーム、又は冗長サーバー）、画像データへのアクセス及び進歩型画像処理ソフトウェアへのアクセスを与えることは簡単である。画像データは、１つの手順、１人の患者、或いは２人以上の患者／手順のサブセットに関連している。ソフトウェア及び画像データは、広範囲なソフトウェア及びハードウェアをインストールせずに、アクセス権が与えられた誰でも、いつでも、どこからでも、アクセスすることができる。２人以上のユーザが手順、患者又は患者グループに関する画像及びデータにアクセスすることを希望する状態が多数ある。

１つのそのような状態は、ユーザがセカンドオピニオンを求めるときである。例えば、患者又は医師又は保険会社は、手順、患者又は患者グループに関するセカンドオピニオンを得ることを希望する。ある事例の画像及びデータへの２人以上の医師のアクセスを許すことにより、ユーザ（例えば、患者、医師、保険会社、等）は、その事例に関する２つ以上のオピニオンを要求しそして得ることができる。医師は、異なる時間に又は同じ時間にデータにアクセスすることができる。各医師は、他の医師が自分の診断／結論に至るまでにたどったステップ及びビューを見ることを希望する。従って、２人の医師が同じ事例を同じ時間又は異なる時間に見ることができるだけでなく、１人以上の医師又は他のユーザが、他の医師が自分の結論に至るまでにたどったステップの記録を見ることもできる。このシナリオでは、ユーザは、同時に又は独立してソフトウェアを利用してもよい。又、異なるユーザに異なるアクセス特権が適用されてもよい。

セカンドオピニオン状態と同様に、患者、医師又は保険会社は、特定分野の専門家のオピニオンを希望することがある。例えば、患者は、珍しい状態を明らかにする心臓スキャンを受ける。患者、自分の医師及び／又は保険会社は、その珍しい状態の分野の専門家のオピニオンを要求する。セカンドオピニオンのシナリオと同様に、ユーザは、事例の画像を同時に見て、操作して、測定、等を行うことができ、ユーザの病歴も、セカンドオピニオンのシナリオのように追跡することができる。このシナリオにおいて、ユーザは、同時に又は独立してソフトウェアを利用することができる。

ある事例、例えば、臨床実験の事例において、米国食品及び薬品アドミニストレーション（ＦＤＡ）は、進行及び結果を監視することを要望する。この事例では、ＦＤＡの個人（１人又は複数）は、ユーザであり、そしてソフトウェアを使用して画像及び／又はデータを見たり操作したりする他のユーザを観察し又は監視することを希望する。又、ＦＤＡからの代表者は、匿名で集計したデータを見ることにも関心がある。ＦＤＡのユーザは、データを操作する選択肢なしに匿名データを見るだけでよい。

別の例において、保険会社からの代表者は、患者又は患者グループ又は医師からの結果を監視することを希望する。この事例では、保険会社の個人（１人又は複数）は、ユーザであり、そしてソフトウェアを使用する他のユーザの結果を観察又は監視する。保険会社からの代表者は、匿名で集計したデータを見ることにも関心がある。保険会社のユーザは、データを操作する選択肢なしに匿名データを見るだけでよい。ユーザは、勘定の目的で又はコスト削減／割引のために情報を使用する。

コラボレーションの進歩型画像形成ソフトウェアの別の潜在的な用途は、外科手順のような手順の間である。例えば、田舎町の外科医は、大きな医療センターの専門家の助けを希望する。実際の手術室でのソフトウェアのコラボレーション使用は、外科医が専門家の指導からリアルタイムで利益を得ることができる。又、専門家は、進歩型画像形成ソフトウェアをコラボレーション的に使用して外科手順を前もって計画するように助けることができる。前記実施形態と同様に、異なるユーザには異なるアクセス特権が適用される。

別のシナリオにおいて、医療センターは、進歩型画像処理動作の全部又は一部分を外部の会社に委託してもよい。或いは、あるタイプの事例だけを委託してもよい。或いは、更に複雑な事例では、あるステップを委託してもよい。ソフトウェアの使用は、種々のライセンスモードで認可することができる。患者は、プロセスをコントロールし、これは、患者が自分のケアに対してより多くのコントロールを行う機会を広げる。例えば、患者は、セカンドオピニオン医師、等を含む誰かに与えることのできる事例に対してユーザ名及びパスワードをコントロールしてもよい。ユーザ名及びパスワードは、一時的なもので、構成された時間フレーム又は多数のユーザ或いは他のパラメータの後に満了となる。医師又はテクニシャン又は専門家のような異なるユーザが、例えば、ワークフロープロセスにおいて、画像処理の異なるステップ又はステージを実行することができる。

トレーニングは、会議及びコラボレーションを使用できる別のシナリオである。トレーニング環境では、ユーザが大人数になる傾向がある。テスト環境のある特徴は、テスト、講義、承認、等を含む。テスト状態では、多数のユーザが進歩型画像処理ソフトウェアを使用して、同じ事例又は異なる事例において画像データを同時に又は独立して見て操作し又は分析する。テストのスコア付けは、自動的に行われてもよいし、又は指導員が種々の学生の結果及びプロセスを見ることにより行われてもよい。結果は、量的であってもよいし又は質的であってもよい。講義の状態では、所与の事例において学生に見えるものを制限することにより、或いは事例のある観点を接近して見るため及び／又は強調するために拡大することにより、公正にコントロールされた仕方で学生に事例を提示することが必要である。ある状態においては、学生のコンピュータの２つのウインドウに同じ事例を提示し、一方のウインドウでは指導員が何を行っているか学生に分かるようにするが、他方のウインドウでは同じ事例に対して進歩型画像形成ソフトウェアを独立して使用できることが分かるようにする必要がある。又、ユーザが進歩型画像処理ソフトウェアを使用してあるタイプの事例を実行するか、又は進歩型画像処理ソフトウェアのある観点を使用するのを承認する必要がある。これは、ユーザが承認されるためにはパスしなければならないテスト（１つ又は複数）を伴う公正に構築されたコースを含む。このタイプのトレーニングは、ライブで行うこともできるし、又は自分のペースでオンラインコースとして行うこともできる。

慣習的に、進歩型画像処理ソフトウェアは、最初は放射線医師により使用されていた。これは、主として、放射線医師が、医療センターでソフトウェアがインストールされたワークステーションにアクセスできるからである。しかし、他の医師や、他の専門分野のテクニシャン、例えば、心臓医、整形外科医、歯科医、神経医、病理学医、等も、このタイプの進歩型画像処理システムを使用することから利益が得られる。クラウドベースのシステムは、広範囲で高価なハードウェア及びソフトウェアインストール及びメンテナンスの必要性を実際上排除するので、クラウドの進歩型画像処理ソフトウェアへのアクセスは、いずれのタイプの医師又はテクニシャンにとっても、彼等が医療機関に関連しているかどうかに関わらず、可能となった。個々の個人開業医は、ソフトウェアを、その最も進歩したレベルで直ちに、且つ先払いコストやインストール遅延を伴わずに、使用することができる。

進歩型画像処理ソフトウェアは、複雑であるから、ユーザがソフトウェアの使用に熟練するまでにトレーニングが必要である。しかしながら、異なるユーザレベルに対して異なるソフトウェアレベルを生成することができる。あまり複雑なツールを含まない「ダム・ダウン(dumbed down)」バージョンが主治医のような基本的ユーザに対して生成される。更に進歩したソフトウェアバージョンが、更に進歩したツールを使用するようにトレーニングされた放射線医師のような更に進歩したユーザに対して生成される。異なる専門家が異なるソフトウェアバージョンを有することもできる。例えば、心臓医は、心臓に関連した進歩型画像処理ツールしか必要でなく、そこへのアクセスを希望するだけである。

クラウドベースの医療データ匿名ゲートウェイマネージメント
クラウドモデルにおける進歩型画像処理ソフトウェアを正当に使用するために、モダリティ又はスキャナからの切片画像データをクラウドのサーバーで受け取ることが必要である。異なるタイプの医療画像捕獲装置は、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、単一フォトン放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、超音波、断層撮影、等を含む。慣習的に、大きなボリュームの画像データを移動する効率的で且つ有効な方法がないために、ワークステーション及びサーバーベースシステムからクラウドベースシステムへの移行が妨げられている。過去においては、僅かなスキャンしか行われず、又、スキャン当たりの画像切片も僅かである。データのボリュームが急速に増加し、著しい数の大きな画像を効率的に且つ広範囲の設定を伴わずに容易に転送する方法の必要性が生じている。

現在、ほとんどの画像データは、医療画像捕獲装置からＰＡＣＳシステムへ転送される。ＰＡＣＳシステムは、一般的に、医療機関において、データを保護するためにファイアウォールの後方に存在する。ファイアウォールの存在は、セキュリティポリシー及びルールのために各方向へのファイルの転送を困難にする。バーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）は、ファイルを転送するために使用されているが、ＶＰＮをインストールするには、全てのセキュリティポリシーが考慮され且つシステムがそれらの現在システムとシームレスに一体化することを保証するために、病院又は医療センターのＩＴ部門からの広範囲の係わり合いが要求される。このため、ＶＰＮの設定は、時間がかかり、予想不能であり、且つ時々は、不可能であるか又は実際的でない。

ある実施形態によれば、クラウドベースの医療画像処理システムは、医療機関のようなデータプロバイダーへ／から医療データを自動的に転送するためにデータゲートウェイマネージャーを備えている。そのようなデータゲートウェイマネージメントは、アドミニストレータ又は許可された者によって構成される１組のルール又はポリシーに基づいて遂行される。１つの実施形態において、クラウドで行われる画像検討セッション又は画像処理動作の間の医療画像データの更新に応答して、データゲートウェイマネージャーは、ネットワーク（例えば、インターネット）を経て、更新された画像データ、又は更新された画像データとオリジナル画像データとの間の相違を、そのオリジナル医療画像を与えたデータプロバイダーに伝送するように構成される。同様に、データゲートウェイマネージャーは、データプロバイダーから新たな画像を伝送するように構成される。更に、データゲートウェイマネージャーは、同じエンティティ（例えば、医療機関の多数の施設）に関連した多数のデータプロバイダー間でデータを転送する。更に、クラウドベースシステムは、クラウドシステムにより与えられるある進歩型画像処理リソースを使用して、受け取った画像データのある前処理動作を自動的に遂行する。

図９は、本発明の別の実施形態によるクラウドベースの画像処理システムを示すブロック図である。図９を参照すれば、システム９００は、クラウド１０３を備え、これは、医療データストア２０６に記憶された画像を処理するために種々のクライアントに画像処理サービスを提供するための１つ以上のクラウドサーバー１０９を有している。データストア２０６に記憶された画像データは、データセンター１０１−１０２のような種々のデータソースからネットワーク２０１（例えば、インターネット）を経て受け取られる。サーバー１０９は、上述した機能の幾つか又は全部を含む。データセンター１０１−１０２の各々は、ＣＴ、ＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、超音波、断層撮影、等の種々の画像捕獲装置によって捕獲された医療画像データを記憶し又はアーカイブ化するためにデータストア９０５−９０６のようなデータストアを備えている。データセンター１０１−１０２は、医療機関のような異なる組織エンティティに関連している。或いは又、データセンター１０１−１０２は、同じ組織エンティティの異なる施設に関連付けられる。

１つの実施形態において、データセンター１０１−１０２の各々は、クラウド１０３と通信して、データストア９０５−９０６及び２０６の間で各々医療データを転送するために、データゲートウェイマネージャー９０１−９０２のようなデータゲートウェイマネージャー（アップローダー及び／又はダウンローダーとも称される）を備えている。データゲートウェイマネージャー９０１−９０２は、種々の通信プロトコル、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコルセキュア（ＨＴＴＰＳ）（例えば、トランスポートレイヤセキュリティ／セキュアなソケットレイヤ（ＴＬＳ／ＳＳＬ）を伴うＨＴＴＰ）、等に基づき、種々の暗号及び／又は圧縮技術を使用して、クラウドサーバーと通信することができる。

１つの実施形態において、説明上、新たな画像データが画像捕獲装置から受け取られてデータストア９０５に記憶されたときに、データゲートウェイマネージャー９０１は、その新たな画像データを、データストア２０６に記憶すべくクラウド１０３へ自動的に伝送するように構成される。新たな画像データは、クラウド１０３へ伝送され、そして１組のルール９０３に述べられた構成又はプロフィールに基づいてデータストア２０６の特定エリア又はディレクトリに記憶される。ルール９０３は、ユーザ又はアドミニストレータによりウェブインターフェイスのようなＡＰＩを経て構成される。同様に、新たな又は更新された画像データが、例えば、ウェブ会議セッション中に、ユーザから受け取られてデータストア２０６に記憶される場合には、データゲートウェイマネージャー９０７は、ユーザ又はアドミニストレータにより構成される１組のルール９０３に基づいて、新たな又は更新された画像データをデータセンター１０１へ自動的に伝送するように構成される。ある実施形態によれば、データゲートウェイマネージャー９０１−９０２は、特に、データセンター１０１−１０２が同じ組織に関連付けられたとき、或いは臨床又はリサーチ実験のように他の何らかの仕方で関連付けられたときに、データストア９０５−９０６に記憶されたデータを転送するために互いに通信する。

１つの実施形態によれば、データゲートウェイマネージャー９０１−９０２の各々は、クラウド１０３へ医療データを伝送する前に、又はデータセンター１０１−１０２の間に、アノニマイザー(anonymizer)９０９−９１０のようなデータアノニマイザーを備え、これは、患者名、住所、ソーシャルセキュリティ番号、クレジットカード情報、等（これに限定されないが）を含む患者情報のような医療データからのある情報を匿名化するように構成される。そのような匿名化は、データ転送時に及び／又は匿名構成ファイル（例えば、匿名構成ファイル９１１−９１２）において構成又は予め構成されたルールに基づいて遂行することができ、そのルールは、データゲートウェイマネージャーに関連したアドミニストレーションユーザインターフェイスを経てユーザ又はアドミニストレータによって構成される。又、データゲートウェイマネージメントは、各データゲートウェイマネージャー９２１及びアノニマイザー９２０を経て他のデータソース９２２（例えば、画像ストレージシステム、ＣＤ−ＲＯＭ、コンピュータハードドライブ、等）とで遂行されてもよいことに注意されたい。

ある実施形態によれば、データゲートウェイマネージャー９０１−９０２は、ユーザ（例えば、クリニック、病院、主治医、医師、保険会社、等）が、容易に、且つある場合には自動的に、画像データ（及び／又は他のデータ）をサーバー１０９へアップロードし、そしてクラウド１０３の医療データストア２０６に記憶できるようにする。データゲートウェイマネージャーは、ウェブブラウザインターフェイスを使用して構成することができ、その構成を１組のルール９０３−９０４として記憶してもよいし、又はルールをデータ転送時にユーザにより決定することもできる。ポート８０及び４４３のようなあるインターネットポートは、そのようなデータ転送のために使用できる。これらプロトコルを使用することで、ユーザ（機関、病院、等）は、ほとんどの場合、個別のＶＰＮを設定せずにセキュアなデータ転送のために既に設定されているポート及びプロトコルを使用することができる。

ウェブインターフェイスは、ユーザがウェブブラウザを使用してファイル転送を構成できるようにする。これは、画像データがクラウドに転送されるたびに実行することもできるし、或いはルールに基づいて、ある画像データ、事例又は事例の一部分を自動的にアップロードするように設定することもできる。ルールは、例えば、モダリティ、患者、日付、医師、時間、フラグ、臨床実験資格付け、多数の基準、等に基づいて構成することができる。一般的に、患者識別データは、画像データが転送される前又は転送中に画像データから除去することが必要である。これは、「匿名化」と称される。これは、多数の仕方で行うことができ、そしてルールを使用して、例えば、生年月日、アップロード日付、機関、等に基づいて、自動化することができる。

匿名化は、これに限定されないが、ＤＩＣＯＭヘッダのキャラクタをブランクにし又はマスクするか、ＤＩＣＯＭヘッダのキャラクタを非識別キャラクタに置き換えるか、又は代入や、暗号化や、変換等を含む多数の方法で行うことができる。匿名化方法に基づき、匿名化解除又は部分的匿名化解除も可能である。例えば、臨床実験において、患者が、受け容れられない副作用を経験する場合には、それらの臨床実験データを匿名化解除して、患者が偽薬又は薬品を飲んだかどうか決定することが望ましい。ある特権を持つユーザだけがデータの匿名化解除を許されるようにアクセスコントロールが必要である。

図１０Ａ及び１０Ｂは、本発明のある実施形態によりゲートウェイマネージャーを構成するためのグラフィックユーザインターフェイスの例を示すスクリーンショットである。例えば、図１０Ａ及び１０Ｂに示すＧＵＩは、クライアントアプリケーション又はウェブブラウザインターフェイスである図２のクライアントアプリケーション２１１−２１２によって提示される。又、ゲートウェイマネージャーのＧＵＩは、クライアントアプリケーション２１１−２１２とは個別のアプリケーションでもよい。図１０Ａを参照すれば、１つの実施形態において、ＧＵＩ１０００は、ユーザが、図２のサーバー１０９のようなサーバーへ／から転送されるべきデータファイルを構成できるようにする。ユーザは、リンク１００６を経て、或いは１つ以上の個々のファイル及び／又はファイルのフォルダをＧＵＩ１０００へドラグ・アンド・ドロップすることにより、ＧＵＩ１０００へ１つ以上のファイルを追加することができる。サーバーへ／から伝送されるべき各ファイルは、ＧＵＩ１０００に示されたエントリに関連付けられる。各エントリは、これに限定されないが、ファイル転送状態を示す状態フィールド、ファイルが追加された時間を示す時間フィールド１００２、進行指示１００３、ファイルが検索されるところのソースデータ経路１００４、及び転送がセキュアな仕方で行われたかどうか指示するセキュリティ指示子１００５、等を含む。

ファイルは、例えば、特定のフォルダへファイルをドラグ・アンド・ドロップすることにより手動で選択することができる。次いで、ファイルは、図１２Ａに示すように、匿名化され、圧縮され、及び／又は暗号化され、そしてクラウドへアップロードされる。或いは、ルーター及び／又はゲートウェイマネージャーは、図１２Ｂに示すように、画像形成装置により捕獲されて医療データストアに記憶された画像データを、匿名化、圧縮及び／又は暗号化を任意に行って、クラウドへ自動的にアップロードするように構成される。更に、ルーター及び／又はゲートウェイマネージャーは、図１２Ｃに示すように、クラウドから画像データを、匿名化、圧縮及び／又は暗号化を任意に行って、自動的にダウンロードし、そして医療データストアに画像データを記憶するように構成される。データを転送するのに使用されるプロトコルは、ＤＩＣＯＭ伝送プロトコル又は他の適当なプロトコル（１つ又は複数）である。ＤＩＣＯＭ伝送プロトコルは、次のＴＣＰ及びＵＤＵポート番号を使用し、ポート１０４は、ＤＩＣＯＭオーバーＴＣＰ又はＵＤＰに対して良く知られたポートである。ポート１０４は、反転サブセットであるから、多数のオペレーティングシステムは、それを使用するために特殊な特権を要求する。ポート２７６１は、一体化セキュアコミュニケーションレイヤ（ＩＳＣＬ）オーバーＴＣＰ又はＵＤＰを使用するＤＩＣＯＭのための登録ポートである。ポート２７６２は、トランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ）オーバーＴＣＰ又はＵＤＰを使用するＤＩＣＯＭのための登録ポートである。ポート１１１１２は、標準オープンコミュニケーションオーバーＴＣＰ又はＵＤＰを使用するＤＩＣＯＭのための登録ポートである。

研究に関連したファイルがクラウドサーバーへアップロードされると、ユーザは、研究がそのアカウントにあるリスト（図示せず）を見ることができる。このリストは、それが以前にダウンロードされたかどうか及び／又はそれが読み取られたか又は変更されたかどうかを含めて、研究及び／又はファイルの状態を識別する。ユーザは、以前にダウンロードされたことがない変更された研究を自動的に又は手動でダウンロードするか、或いはどの研究をダウンロードすべきか、の選択肢を有する。又、ユーザは、変更されたがアカウントにダウンロードされていない研究だけを示すか、或いはダウンロードされていない研究がリストの最上部に来るようにリストを分類するか、選択肢も有する。ファイル及び／又は研究が、リンク１０１３を経て自動的に、又はリンク１０１２を経て手動で、ダウンロードするように指定されたときには、ファイル／研究は、ローカルコンピュータハードドライブの特定の位置へダウンロードすることができ、及び／又はファイル／研究は、非ローカルコンピュータハードドライブへダウンロードすることができる。

１つの実施形態によれば、エラーのために転送に失敗したファイルは、リンク１００７を経て再送される。ｅ−メールを経て警告も送られて、スクリーンポップアップに表示されるか又はデータベースに追加されてリストされる。ＧＵＩ１０００に関連したソフトウェアは、リンク１０１０を経て自動的に更新されるか、又はリンク２０１１を経て手動で更新される。ファイルを受け取るための行先又はサーバーも、リンク１００９を経て構成される。リンク１００９がアクチベートされると、ＧＵＩ１０５０は、図１０Ｂに示すように提示される。図１０Ｂを参照すれば、ＧＵＩ１０５０において、ユーザは、フィールド１０５１を経てユーザ名を、そしてフィールド１０５１においてパスワードを指定し、フィールド１０５４を経て指定されたサーバーにアクセスする。又、ユーザは、フィールド１０５３を経てファイル（１つ又は複数）を転送すべきグループ又はディレクトリも指定する。又、ユーザは、フィールド又はチェックボックス１０５５を経てセキュアな接続が必要とされ且つフィールド又はチェックボックス１０５６を経てデータ圧縮方法が利用されるかどうかも指定する。圧縮は、ロスレスでもロッシーでもよい。更に、ユーザは、システムがデータ転送に関してユーザにｅ−メールを送信できるように、フィールド１０５７を経てｅ−メールアドレスをそしてフィールド１０５８を経てｅ−メールシステムを与える。又、ユーザは、フィールド又はチェックボックス１０５９を経てデータが匿名化されるかどうかそしてフィールド１０６０を経てデータロギングレベルを示すかどうかも指定する。更に、ユーザは、イネーブルチェックボックス１０６１により、データを暗号形態で記憶すべきであることを指定する。又、ユーザは、フィールド１０６２−１０６３を経て受信者へデータを解読するためのキーも与える。

図１１は、本発明のある実施形態による匿名データゲートウェイマネージメントを構成するためのＧＵＩの例を示すスクリーンショットを示す。ＧＵＩ１１００は、図１０Ａのリンク１００８をアクチベートすることにより提示される。図１１を参照すれば、ＧＵＩ１１００は、ユーザがアイテムを匿名化できるようにし、各アイテムは、ＧＵＩ１１００にリストされたエントリの１つにおいて指定される。各アイテムは、そのＤＩＣＯＭタグ１１０１、名前１１０２、置き換えられるオリジナル値１１０３、及び対応するオリジナル値に置き換わるための置き換え値１１０４によって参照される。この例では、ユーザは、列１１０４をクリックすることにより新たな値をセットし、そしてその新たな値を入力することができる。ＤＩＣＯＭタグが日付タイプである場合には、ユーザが日付を選択できるように日付セレクタが表示される。許容値が既定値である場合には、その既定値又はストリングの１つを選択するためにドロップダウンリストが表示される。タグのためにマスクが画成される場合には、その表示されたマスクに基づいてユーザが値を変更できるように、マスク型編集ＧＵＩが表示される。ユーザの入力は、ＤＩＣＯＭタグのタイプに基づいてシステムによって検査される。情報が正しくない場合には、ユーザは、正しい値を再入力するように促される。全てのユーザ入力が収集された後に、新たな匿名テンプレート又は構成ファイルが生成されて記憶される。図１０Ａ−１０Ｂ及び図１１に示すＧＵＩは、キーストローク、クリック、タッチ、ボイス双方向コマンド、又はその組み合わせのような種々のユーザ相互作用を経て提示され動作されることに注意されたい。又、図１０Ａ−１０Ｂ及び図１１のＧＵＩのフォーマット又は構成は、例示のために説明されるものに過ぎず、他のフォーマット又はレイアウトも利用できることに注意されたい。又、ＧＵＩは、ブラウザ又は電話或いは他の移動装置アプリケーションの形態であってもよい。

図１３は、本発明の別の実施形態により医療データを匿名化する方法を示すフローチャートである。この方法１３００は、図９のデータゲートウェイマネージャー９０１−９０２、９２１により遂行される。図１３を参照すれば、ブロック１３０１において、ローカル装置（例えば、ゲートウェイマネージャー／ルーター／コンピュータ）は、医療画像形成装置によって捕獲された３Ｄ医療画像データを受け取る。ブロック１３０２において、匿名テンプレートに基づき３Ｄ医療画像データに関連したメタデータを除去することを含めて、３Ｄ医療画像データが匿名化される。ブロック１３０３において、匿名化された３Ｄ医療画像データは、次いで、ローカル装置のインターネットポートを経て確立されたネットワーク接続を使用して、クラウドサーバーへ自動的にアップロードされる。

クラウドベースサービスのアプリケーション
上述した実施形態は、種々の医療分野に適用することができる。例えば、上述した技術は、血管分析（血管内大動脈修復（ＥＶＡＲ）及び電気生理学（ＥＰ）プランニングを含む）に適用することができる。そのような血管分析は、大動脈移植内片及び電気生理学プランニングに加えて、頚動脈及び腎臓動脈のような冠状及び一般血管分析の両方を解釈するために遂行される。クラウドサービスとして提供されるツールは、自動中心線抽出、直線ビュー、直径及び長さ測定、カーブド・プレーナ・リフォーメーション（ＣＰＲ）及び軸方向レンダリング、並びに血管直径対距離のチャート及び断面図を含む。血管追跡ツールは、ナビゲーション及び深遠な質問を容易にするために血管中心線に沿って移動し且つその周りを回転する２つの直交する平面における最大強度投影（ＭＩＰ）図を形成する。プラーク分析ツールは、軟プラーク、石灰化プラーク及び血管壁内傷害のような非管腔構造の詳細な区画を与える。

更に、上述した技術は、血管内大動脈修復の分野に利用することができる。ある実施形態によれば、クラウドサービスとして提供される血管分析ツールは、移植内片サイズの測定値を捕獲するレポートテンプレートの定義をサポートする。多数のアクセスポイントでＥＶＡＲ手順をプランニングできるように多数の中心線を抽出することができる。血管に垂直な直径が、２つの大動脈−腸骨動脈経路に沿った距離と共に測定される。カスタムワークフローテンプレートを使用して、主要な大動脈移植内片製造者の測定仕様をステントのサイズに対して要求されるものとすることができる。有窓の分岐装置プランニングのための分岐血管の方向及び位置を文書化する上で助けとなるように「クロック・フェース」オーバーレイを伴うＳａｃ区分化及びボリューム決定を使用することもできる。要求された測定値及びデータを含むレポートが発生される。

又、上述した技術は、左心房分析モードにも適用でき、この場合、各肺静脈口の半自動左心房区分化は、静脈の外径及び内径を評価するためにクラウドサービスとして提供される単一クリック距離対ツールでサポートされる。測定は、自動的に検出され、そして一体化されたレポートシステムへと捕獲される。これらの能力を他の血管分析ツールと組み合わせて、切除及び先導アプローチプランニングのための包含的なカスタマイズされたＥＰプランニングワークフローを提供することができる。

又、上述した技術は、カルシウムスコアにも利用できる。冠状動脈カルシウムの半自動識別は、アガストン(Agatston)でサポートされ、ボリューム及びミネラル質量アルゴリズムが総計されて、オンスクリーンでレポートされる。その結果は、患者及び心臓血管病歴及びリスクファクタに関する他のデータと共にオープンフォーマットのデータベースに記憶される。これらのデータに基づいて、カスタマイズされたレポートが、クラウドサービスの一部分として自動的に作成される。これは、ソサエティ・オブ・カルジオバスキュラー・コンピュータ・トモグラフィー（ＳＣＣＴ）ガイドラインで規定されたレポート作成も含む。

又、上述した技術は、多相性データからの左心室容積、駆出率、心筋体積（質量）、及び壁肥厚の完全自動化計算を含む時間・体積分析（ＴＶＡ）にも利用できる。クラウドサービスの一部分として提供される高速で且つ効率的なワークフローは、レベル及び輪郭を容易に検証又は調整できるようにする。その結果は、一体化レポート機能の中で提示される。

又、上述した技術は、肺のＣＴ検査を含む種々のスキャンにおいて質量及び構造の分析及び特徴付けをサポートする区分化分析及び追跡（ＳＡＴ）の分野にも利用できる。その特徴は、質量のシングルクリック区分化、区分化の問題を解決するための手動編集ツール、寸法及び体積の自動レポート、選択された領域のグラフィック３Ｄ表示、一体的な自動レポートツール、パーセント体積変化及び倍増時間を含む事後比較のサポート、及び球状フィルタ結果の再検討のサポートを含む。

又、上述した技術は、結腸の自動区分化及び中心線抽出の特徴を、必要に応じてそれらの中心線を再画成するのに利用できる編集ツールと共に含むフライスルー(flythrough)の分野にも利用できる。２Ｄ再検討は、軸方向、冠状又は矢状ビューにおける並置同期仰向け・うつ伏せデータセットを、代表的な同期管腔内ビューと共に含む。３Ｄ再検討は、軸方向、冠状及び矢状ＭＰＲ又はＭＩＰ画像表示を、大きな管腔内ビュー、及び結腸全体を表示する折り返さないビューと共に含む。カバレージ追跡は、見えない区分の段階的再検討、ワン・クリックポリープ識別、ブックマーク及び合併発見、当該体積と一体化コンテキストレポートツールを分離するための立体的ビューと共に１００％カバレージを保証するためにサポートされる。球状フィルタ結果を使用するためにサポートが与えられる。

又、上述した技術は、例えば、脳灌流研究の中で適当なコンピュータ断層撮影血管造影（ＣＴＡ）及び／又はＭＲＩ検査の時間依存性振舞いを分析するための評価ツールをなす時間依存性分析（ＴＤＡ）にも利用できる。その特徴は、同時に多数の時間依存性シリーズをロードするためのサポートと、入力・出力機能及び当該領域を選択するための手順ワークフローとを含む。一体的なレポートツールが、血液流、血液量及びトランシット時間マップをＤＩＣＯＭへエクスポートする能力と共に与えられる。又、このツールは、種々の時間依存性パラメータを計算するために時間依存性ＭＲ取得と共に使用される。

又、上述した技術は、プリ及びポスト・コントラスト画像を自動的に登録することを含むＣＴＡ−ＣＴ減算の分野にも使用でき、それに続いて、ノイズを増加することなく且つコントラストが改善された血管構造をそのままにしてＣＴＡスキャンから高強度の構造体（骨及び外科手術用クリップ）を除去する減算又は高濃度ボクセルマスク技術にも使用できる。

又、上述した技術は、歯科分析にも使用でき、歯科ＣＴスキャンの再検討に適用できるＣＰＲツールを提供し、種々の平面に種々の厚みの「パノラマ」投影を発生し且つ画成されたカーブ平面に沿って設定増分で断面ＭＰＲビューを発生する能力を与える。

又、上述した技術は、多相ＭＲ（基本的に、例えば、乳房、前立腺ＭＲ）の分野にも利用できる。あるＭＲ検査（例えば、乳房、前立腺ＭＲ）は、ある期間にわたって撮影された一連の取得画像を含み、ある構造体は、他の構造体に対して時間と共に向上する。このモジュールは、向上前の画像を向上後の全ての画像から減算して、向上する構造体（例えば、血管構造体及び他の向上する組織）を強調して見えるようにする。当該ツールの時間依存性領域を与えて、所与の領域の時間・強度グラフを作成する。

又、上述した技術は、パラメータマッピング（例えば、多相乳房ＭＲ用の）にも利用でき、ここで、パラメータマッピングモジュールは、画像の各ピクセルがピクセル強度の時間依存性振舞いに基づいてカラーコード化されるオーバーレイマップを事前に計算する。又、上述した技術は、球体発見器(SphereFinder)（例えば、肺及び結腸のための球体フィルタ）の分野にも利用できる。この球体発見器は、データセットが受け取られるや否やそれを前処理し、そしてフィルタを適用して、球状構造物を検出する。これは、肺又は結腸のＣＴスキャンにしばしば使用され、潜在的な当該エリアを識別する。又、ここに述べる技術は、ＣＴ／ＭＲ／ＰＥＴ／ＳＰＥＣＴの融合にも利用できる。いずれか２つのＣＴ、ＰＥＴ、ＭＲ又はＳＰＥＣＴシリーズ、又はいずれか２シリーズの組み合わせをオーバーレイし、その一方は、半透明のカラーコードが指定され、そしてその他方は、解剖学上の参照のためにグレースケール及びボリュームレンダリングで示される。自動的な登録が与えられ、そして一時的なシリーズ又はセーブされた第２シリーズに対する減算が可能となる。

又、上述した技術は、「葉分解(Lobular Decomposition)」の分野にも使用することができる。「葉分解」とは、解剖学的構造物を念頭において設計された分析及び区分化ツールである。ツリー状の構造体（動脈及び／又は静脈ツリーのような）と絡み合わされる構造体又は器官領域に対して、「葉分解」ツールは、ユーザが、当該体積及びそれに関連したツリーを選択し、そしてその体積を、ツリー又はその特定のサブ分岐路に最も近い葉又は領域へと区画化できるようにする。この一般的で且つ融通性のあるツールは、肝臓、肺、心臓及び種々の他の器官並びに病理学的構造体の分析において潜在的なリサーチアプリケーションを有する。

又、上述した技術は、「体積ヒストグラム(Volumetric Histogram)」にも使用できる。「体積ヒストグラム」は、構成ボクセルを異なる強度又は密度範囲のポピュレーションへ区分化することに基づいて所与の当該体積の分析をサポートする。これは、例えば、癌（活性腫瘍と壊死組織と浮腫との間のバランスを理解する試みにおいて腫瘍の組成を分析することが望まれる）又は肺気腫（肺ＣＴ検査における低減衰ボクセルのポピュレーションが早期疾病の有意義な指示である）のような疾病の処理へのリサーチをサポートするのに使用できる。

又、上述した技術は、「モーション分析」の分野でも利用できる。モーション分析は、双方向の３Ｄ又は４Ｄ表示が利用できないときに発見をより有効に通信するために４Ｄプロセスのパワフルな２Ｄ表示を与える。鼓動している心臓のようなダイナミックボリューム取得は、モーション分析を受けて、ダイナミックシーケンス全体にわたり、重要な境界の輪郭のカラーコード「トライアル」を発生し、文献に容易にレポートできる仕方で、単一の２Ｄフレームを捕獲してモーションを描写できるようにする。カラーパターンの均一性又はその欠如は、モーションがどの程度調和するかを反映し、単一画像から即座に視覚フィードバックを与える。

又、上述した技術は、マルチ−ＫＶ、エンハンストマルチモダリティ、発見ワークフロー、及びＴｅｒａＲｅｃｏｎから入手できるｉＧＥＮＴＬＥのような他の領域をサポートするのにも利用できる。マルチ−ＫＶ：「デュアルエネルギー及びスペクトル画像形成のサポート」は、骨又はコントラストの除去のようなデュアルエネルギー又はスペクトル画像形成ＣＴデータの確立されたアプリケーションのサポート、並びにそのような画像形成技術の新規アプリケーションのリサーチ及び試験をサポートするツールキットを与える。エンハンストマルチモダリティサポートは、ＰＥＴ／ＭＲ融合のサポート、及びＭＲのための改良されたアプリケーション、例えば、正常組織又は癌組織の灌流特性の研究に適用される時間・強度分析及びパラメータマッピングツールを含めて、提供される。

発見ワークフローは、同じ患者に対してシリアルな取得の進行性分析をサポートする。各発見は、以前のスキャンをシステムに提示したままにする必要なく、ｉＮｔｕｉｔｉｏｎシステムのデータベースに不定に維持されるテーブルにおいて、複数の検査にわたって追跡される。測定データ及び重要な画像が捕獲されて保持され、以前の結果に関連して新たなスキャンを入れ、そしていつでもレポートを発生できるようにする。ＲＥＣＩＳＴ１．１のサポートが含まれるが、ツールは、腫瘍に関連したものだけでなく、種々の進行性症状の分析に容易に使用することができる。ＡＩＭ（注釈及び画像マークアップ）ＸＭＬスキーマを使用するエクスポートがサポートされる。

ｉＧＥＮＴＬＥは、区分化、中心線及びメタデータ抽出ツールのｉＮｔｕｉｔｉｏｎのパワフルな組が、低ドーズ取得で特徴付けられるノイズ性スキャンでも、有効に機能し続けることを保証する。メタデータは、オリジナルスキャンのエンハンストコピーから抽出され、次いで、オリジナルの非変更データに適用され、オリジナルスキャンデータへのアクセスを拒絶せずに３Ｄツールの性能を改善する。

図１４は、本発明の１つの実施形態に使用されるデータ処理システムのブロック図である。例えば、このシステム１４００は、図１に示すサーバー又はクライアントの一部分として使用される。図１４は、コンピュータシステムの種々のコンポーネントを示しているが、コンポーネントを相互接続する特定のアーキテクチャー又は方法を現すことを意図していないことに注意されたい。というのは、それらの細部は、本発明に密接なものではないからである。又、より少ないコンポーネント又はより多くのコンポーネントを有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、セルラーホン及び他のデータ処理システムも、本発明に使用できることが明らかであろう。

図１４に示すように、データ処理システムの形態であるコンピュータシステム１４００は、１つ以上のマイクロプロセッサ１４０３、ＲＯＭ１４０７、揮発性ＲＡＭ１４０５、及び不揮発性メモリ１４０６に結合されたバス又は相互接続部１４０２を備えている。マイクロプロセッサ１４０３は、キャッシュメモリ１４０４に結合される。バス１４０２は、これらの種々のコンポーネントを一緒に相互接続すると共に、これらのコンポーネント１４０３、１４０７、１４０５及び１４０６をディスプレイコントローラ及びディスプレイ装置１４０８、並びに入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１４０１にも相互接続し、そのＩ／Ｏ装置は、マウス、キーボード、モデム、ネットワークインターフェイス、プリンタ、及び良く知られた他の装置である。

典型的に、入力／出力装置１４１０は、入力／出力コントローラ１４０９を通してシステムに結合される。揮発性ＲＡＭ１４０５は、典型的に、メモリのデータをリフレッシュ又は維持するために常時電力を要求するダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）として実施される。不揮発性メモリ１４０６は、典型的に、システムから電力が取り去られた後もデータを維持する磁気ハードドライブ、磁気光学ドライブ、光学的ドライブ、ＤＶＤ ＲＡＭ、又は他のタイプのメモリシステムである。典型的に、不揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリであるが、これは、必要とされない。

図１４は、不揮発性メモリがデータ処理システムの残りのコンポーネントに直結されたローカル装置であることを示しているが、本発明は、システムから遠隔にある不揮発性メモリ、例えば、モデム又はイーサネット（登録商標）インターフェイスのようなネットワークインターフェイスを通してデータ処理システムに結合されるネットワークストレージ装置を使用することもできる。バス１４０２は、この分野で良く知られた種々のブリッジ、コントローラ、及び／又はアダプタを経て互いに接続される１つ以上のバスを含む。１つの実施形態において、Ｉ／Ｏコントローラ１４０９は、ＵＳＢ周辺装置をコントロールするためのＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）アダプタを含む。或いは又、Ｉ／Ｏコントローラ１４０９は、ＦｉｒｅＷｉｒｅ装置をコントロールするためのＦｉｒｅＷｉｒｅアダプタとしても知られたＩＥＥＥ−１３９４アダプタを含んでもよい。

上述した詳細な説明のある部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する動作のアルゴリズム及び記号的表現に関して提示された。これらのアルゴリズムでの説明及び表現は、データ処理分野の当業者が彼等の仕事の実体を他の当業者に最も有効に伝えるために使用される方法である。アルゴリズムは、ここでは、一般的に、望ましい結果を導く自己矛盾のない動作シーケンスであると認識される。又、動作は、物理量の物理的操作を要求するものである。

しかしながら、これら及び同様の用語は、全て、適当な物理量に関連付けられ、そしてそれらの量に適用される便宜的表示に過ぎないことを銘記されたい。特に指示のない限り、以上の説明から明らかなように、この説明全体を通して、特許請求の範囲に使用するもののような用語を使用する説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理的（電子的）量として表されたデータを操作し、そしてコンピュータシステムのメモリ又はレジスタ或いは他のそのような情報記憶、伝達又は表示装置内で物理的量として同様に表される他のデータへと変換するコンピュータシステム又は同様の電子的コンピューティング装置のアクション及び処理を参照するものである。

図面に示された技術は、１つ以上の電子装置に記憶されて実行されるコード及びデータを使用して実施することができる。そのような電子装置は、コンピュータ読み取り可能な媒体、例えば、非一時的コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体（例えば、磁気ディスク；光学ディスク；ランダムアクセスメモリ；リードオンリメモリ；フラッシュメモリ装置；相変化メモリ）、及び一時的コンピュータ読み取り可能な送信媒体（例えば、電気、光学、音響又は他の形式の伝播信号、例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号）を使用して、コード及びデータを記憶し通信する（内部で、及び／又はネットワークを経て他の電子装置とで）。

図面に示されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、等）、ファームウェア、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体において実施される）、或いはその両方の組み合わせを含む処理ロジックにより遂行される。プロセス又は方法は、ある逐次の動作に関して上述したが、上述した幾つかの動作は異なる順序で遂行されてもよいことが明らかであろう。更に、ある動作は、逐次ではなく並列に遂行されてもよい。

以上、本発明は、特定の規範的実施形態を参照して説明された。特許請求の範囲に定められた本発明の広い精神及び範囲から逸脱せずに種々の変更がなされ得ることが明らかであろう。従って、明細書及び図面は、例示に過ぎず、それに限定されるものではない。

１００：システム
１０１、１０２：エンティティ
１０３：クラウド
１０４：画像捕獲装置
１０５：画像ストレージシステム（ＰＡＣＳ）
１０６：ルーター
１０７：データゲートウェイマネージャー
１０８：ワークステーション
１０９：クラウドサーバー
１１０：データベース
１１２：ルーター
１１３、１１４、１１５、１１６：クライアント
２００：システム
２０１：ネットワーク
２０２、２０３：クライアント
２０４：画像前処理システム
２０５：ワークフローマネージメントシステム
２０６：医療データストア
２０７：画像処理システム
２０８：医療画像コラボレーションシステム
２０９：サーバーアプリケーション
２１０：アクセスコントロールシステム
２１１、２１２：クライアントアプリケーション
５００：システム
５０１：コラボレーションモジュール
５０２：ホスト画像データ
５０３：ＡＣＬ
５０４、５０５：クライアント画像データ
９００：システム
９０１、９０２、９２１：ゲートウェイマネージャー
９０３、９０４：ルール
９０５、９０６：医療データストア
９０９、９１０、９２０：アノニマイザー
９１１、９１２：匿名化テンプレート
９２２：他のデータソース

Claims (21)

1. 画像処理サービスを提供するクラウドサーバーで三次元（３Ｄ）医療画像のゲートウェイマネージメントを行うコンピュータ実施方法において、
   医療画像形成装置により捕獲された３Ｄ医療画像をローカル装置で受け取り、
   匿名化テンプレートに基づき前記３Ｄ医療画像に関連したあるメタデータを除去することで前記３Ｄ医療画像を匿名化し、及び
   前記ローカル装置のインターネットポートを経て確立されるネットワーク接続を使用して、１組の１つ以上のルールに基づきネットワークを経てクラウドサーバーへ前記匿名化された３Ｄ医療画像を自動的にアップロードする、
   ことを含み、前記クラウドサーバーは、前記クラウドサーバーによって提供される複数の画像処理ツールを使用して複数のユーザへ医療画像処理サービスを提供するように構成された、方法。
2. 更新された３Ｄ医療画像が前記クラウドサーバーに得られることを指示する信号を前記クラウドサーバーから受け取り、
   前記更新された３Ｄ医療画像を前記クラウドサーバーから自動的にダウンロードし、
   前記更新された３Ｄ医療画像を前記ローカル装置に関連したローカルストレージに記憶する、
   ことを更に含む請求項１に記載の方法。
3. 前記３Ｄ医療画像は、前記画像処理ツールの少なくとも１つを使用して前記クラウドサーバーによって処理されて、前記更新された３Ｄ医療画像を発生する、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の画像処理ツールは、骨除去、中心線抽出、球発見、登録、パラメータマップ計算、再フォーマット、時間・密度分析、構造体の区分化、まっすぐにしたビュー、直径及び長さ測定、カーブド・プレーナ・リフォーメーション（ＣＰＲ）及び軸方向レンダリングの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記匿名化テンプレートは、匿名化されるべき医療画像のデータアイテムに各々対応する複数のエントリを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記各エントリは、対応するデータアイテムを識別する識別子と、データアイテムのオリジナル値と、そのオリジナル値に置き換わる置き換わり値とを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記３Ｄ医療画像を匿名化することは、
   前記匿名化テンプレートの各エントリに対して、前記３Ｄ医療画像内で対応する識別子をサーチして、前記匿名化テンプレートの対応するオリジナル値に一致する値を有するデータアイテムを位置決めし、及び
   前記位置決めしたデータアイテムの値を前記３Ｄ医療画像の対応する置き換え値に置き換える、
   ことを含む請求項６に記載の方法。
8. コンピュータによって実行されたとき、そのコンピュータが、画像処理サービスを提供するクラウドサーバーで三次元（３Ｄ）医療画像のゲートウェイマネージメントを行う方法を遂行するようにさせるインストラクションが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体において、前記方法は、
   医療画像形成装置により捕獲された３Ｄ医療画像をローカル装置で受け取り、
   匿名化テンプレートに基づき前記３Ｄ医療画像に関連したあるメタデータを除去することで前記３Ｄ医療画像を匿名化し、及び
   前記ローカル装置のインターネットポートを経て確立されるネットワーク接続を使用して、１組の１つ以上のルールに基づきネットワークを経てクラウドサーバーへ前記匿名化された３Ｄ医療画像を自動的にアップロードする、
   ことを含み、前記クラウドサーバーは、前記クラウドサーバーによって提供される複数の画像処理ツールを使用して複数のユーザへ医療画像処理サービスを提供するように構成された、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
9. 前記方法は、更に、
   更新された３Ｄ医療画像が前記クラウドサーバーに得られることを指示する信号を前記クラウドサーバーから受け取り、
   前記更新された３Ｄ医療画像を前記クラウドサーバーから自動的にダウンロードし、
   前記更新された３Ｄ医療画像を前記ローカル装置に関連したローカルストレージに記憶する、
   ことを更に含む請求項８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
10. 前記３Ｄ医療画像は、前記画像処理ツールの少なくとも１つを使用して前記クラウドサーバーによって処理されて、前記更新された３Ｄ医療画像を発生する、請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
11. 前記複数の画像処理ツールは、骨除去、中心線抽出、球発見、登録、パラメータマップ計算、再フォーマット、時間・密度分析、構造体の区分化、まっすぐにしたビュー、直径及び長さ測定、カーブド・プレーナ・リフォーメーション（ＣＰＲ）及び軸方向レンダリングの少なくとも１つを含む、請求項８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
12. 前記匿名化テンプレートは、匿名化されるべき医療画像のデータアイテムに各々対応する複数のエントリを含む、請求項８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
13. 前記各エントリは、対応するデータアイテムを識別する識別子と、データアイテムのオリジナル値と、そのオリジナル値に置き換わる置き換わり値とを含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
14. 前記３Ｄ医療画像を匿名化することは、
    前記匿名化テンプレートの各エントリに対して、前記３Ｄ医療画像内で対応する識別子をサーチして、前記匿名化テンプレートの対応するオリジナル値に一致する値を有するデータアイテムを位置決めし、及び
    前記位置決めしたデータアイテムの値を前記３Ｄ医療画像の対応する置き換え値に置き換える、
    ことを含む請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
15. 医療画像形成装置によって捕獲されて医療データストアに記憶された３Ｄ医療画像を、匿名化テンプレートに基づき、３Ｄ医療画像に関連したあるメタデータを除去することで匿名化するための匿名化装置と、
    データ処理システムのインターネットポートを経て確立されるネットワーク接続を使用して、１組の１つ以上のルールに基づきネットワークを経てクラウドサーバーへ前記匿名化された３Ｄ医療画像を自動的にアップロードするためのデータゲートウェイマネージャーと、
    を備え、前記クラウドサーバーは、前記クラウドサーバーによって提供される複数の画像処理ツールを使用して複数のユーザへ医療画像処理サービスを提供するように構成された、データ処理システム。
16. 前記データゲートウェイマネージャーは、更に、
    更新された３Ｄ医療画像が前記クラウドサーバーに得られることを指示する信号を前記クラウドサーバーから受け取り、
    前記更新された３Ｄ医療画像を前記クラウドサーバーから自動的にダウンロードし、
    前記更新された３Ｄ医療画像を前記医療データストアに記憶する、
    ように構成された請求項１５に記載のシステム。
17. 前記３Ｄ医療画像は、前記画像処理ツールの少なくとも１つを使用して前記クラウドサーバーによって処理されて、前記更新された３Ｄ医療画像を発生する、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記複数の画像処理ツールは、骨除去、中心線抽出、球発見、登録、パラメータマップ計算、再フォーマット、時間・密度分析、構造体の区分化、まっすぐにしたビュー、直径及び長さ測定、カーブド・プレーナ・リフォーメーション（ＣＰＲ）及び軸方向レンダリングの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載のシステム。
19. 前記匿名化テンプレートは、匿名化されるべき医療画像のデータアイテムに各々対応する複数のエントリを含む、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記各エントリは、対応するデータアイテムを識別する識別子と、データアイテムのオリジナル値と、そのオリジナル値に置き換わる置き換わり値とを含む、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記３Ｄ医療画像を匿名化することは、
    前記匿名化テンプレートの各エントリに対して、前記３Ｄ医療画像内で対応する識別子をサーチして、前記匿名化テンプレートの対応するオリジナル値に一致する値を有するデータアイテムを位置決めし、及び
    前記位置決めしたデータアイテムの値を前記３Ｄ医療画像の対応する置き換え値に置き換える、
    ことを含む請求項２０に記載のシステム。

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