JP2017170132A - 動態医用画像を用いた患者特定 - Google Patents

Abstract

【課題】医療現場での患者の取り違えを防ぐ。【解決手段】患者特定方法及び関連システムは、患者の動態医用画像、例えば、胸部Ｘ線動態画像を用いて、拍動及び／又はかん流信号を生成し、当該信号を用いて、患者特定を行う。今回の患者から得られた第１の拍動及び／又はかん流信号と、或る患者に関連付けられた以前に記憶された第２の拍動及び／又はかん流信号を比較して、今回の患者と前記或る患者が同一人物であるか判定する。前記第１の拍動及び／又はかん流信号と前記第２の拍動及び／又はかん流信号のうち、少なくとも一方は、動態医用画像から生成されたものである。いくつかの実施形態では、前記第１の拍動及び／又はかん流信号と前記第２の拍動及び／又はかん流信号のうち、一方は、心電図（ＥＣＧ）から得られた拍動似信号である。今回の患者と前記或る患者は異なると判定された場合に、警告信号を生成することができ、更なる工程を実行して、誤った患者に対して医療処置が行われてしまうことを防ぐことができる。【選択図】図３

Description

本発明は、動態医用画像解析に関し、特に、動態医用画像を用いて患者を特定する方法及び関連装置に関する。

医療現場では、処置する患者を正確に特定して患者の誤認を回避することは、きわめて重要であり、この点にかなりの労力が投じられている。患者を特定する一般的な方法の一つは、文書、物理的実体及び患者に取り付けられたＩＤコードや機械読取可能ラベルを用いることである。しかし、それでもなお、患者ＩＤの付け間違いや他のヒューマンエラーにより、患者取り違えの可能性はある。

従来、診断に動態医用画像が用いられている。例えば、特許文献１は、単純Ｘ線撮影により被写体の心機能の評価値を決定することができる動態撮影システムを開示している。また、胸部Ｘ線動態画像解析を用いて、肺機能（換気又はかん流）を視覚化及び解析することができる。

米国特許出願公開第２０１０／０２５４５１２明細書

本発明の一課題は、動態医用画像を用いて患者を特定する方法を提供することである。

本発明の実施形態は、患者の動態医用画像、更にＥＣＧ（心電図）など他の医療情報を用いて、患者を特定する方法を提供する。一実施形態では、胸部Ｘ線動態画像を解析して、自動患者特定に用いることができる拍動似信号を抽出する。

本発明の付加的な特徴及びメリットは以下で説明され、一部は当該説明から明らかである、又は本発明の実施により理解される。本発明の目的及びその他のメリットは、特に明細書、特許請求の範囲及び添付図面に示される構成によって実現及び達成される。

上記及び／又は他の目的を達成するため、具現化され広義に説明されるように、本発明は、患者特定方法を提供し、当該方法は、
（ａ）第１の患者に関連付けられた第１の一連の動態医用画像を取得する工程と、
（ｂ）前記第１の一連の動態医用画像を用いて、第１の拍動又はかん流データを算出する工程と、
（ｃ）第２の患者に関連付けられた第２の拍動又はかん流データを取得する工程と、
（ｄ）前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定する工程と、
（ｅ）前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、警告信号を生成する工程と、
を備える患者特定方法である。

いくつかの実施形態では、前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像である。

他の側面において、本発明は、医用撮影及び画像解析システムを提供し、当該システムは、
データ処理及び制御装置と、
動態医用画像を撮影するための画像撮影装置と、
前記画像撮影装置によって生成される医用画像を含む医用画像データベースを記憶する記憶装置と、を備え、
前記データ処理及び制御装置は、
プロセッサーと、
コンピューター読取可能プログラムコードが埋め込まれた非一時的コンピューター使用可能媒体と、を備え、
前記コンピューター読取可能プログラムコードは、前記データ処理及び制御装置に処理を実行させるように構成され、
前記処理は、
（ａ）第１の患者に関連付けられた第１の一連の動態医用画像を取得する工程と、
（ｂ）前記第１の一連の動態医用画像を用いて、第１の拍動又はかん流データを算出する工程と、
（ｃ）第２の患者に関連付けられた第２の拍動又はかん流データを取得する工程と、
（ｄ）前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定する工程と、
（ｅ）前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、警告信号を生成する工程と、
を備えることを特徴とする医用撮影及び画像解析システムである。

いくつかの実施形態では、前記画像撮影装置はＸ線画像撮影装置であり、前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像である。

他の側面において、本発明は、データ処理装置を制御するためのコンピューター読取可能プログラムコードが埋め込まれた非一時的コンピューター使用可能媒体（例えば、メモリー又は記憶装置）を備えるコンピュータープログラム製品を提供し、当該コンピューター読取可能プログラムコードは、前記データ処理装置に上記方法を実行させるように構成されている。

上記の概略的な説明と下記の詳細な説明は、共に例示的かつ解説的なものであり、特許請求の範囲で請求される本発明についての更なる説明を提供することを意図している、と理解すべきである。

本発明によれば、医療現場での患者の取り違えを防ぐことができる。

本発明の実施形態が実装される医用撮影及び画像解析システムを概略的に示す図である。 図１に示すシステムのデータ処理及び制御装置の構成を概略的に示す図である。 本発明の実施形態に係る患者特定方法を概略的に示す図である。 本発明の実施形態における胸部Ｘ線画像及び当該画像の解析を描いた図である。 本発明の実施形態における胸部Ｘ線画像及び当該画像の解析を描いた図である。 本発明の実施形態における胸部Ｘ線画像及び当該画像の解析を描いた図である。 本発明の実施形態に係る方法を用いて胸部Ｘ線動態画像から生成される拍動似信号の例を概略的に示す図である。 ＥＣＧ信号と胸部Ｘ線動態画像から生成された拍動似信号の比較を概略的に示す図である。 本発明の他の実施形態に係る患者特定方法を概略的に示す図である。 本発明の実施形態を用いた患者特定が必要とされる実際の使用場面を概略的に示す図である。 本発明の実施形態を用いた患者特定が必要とされる実際の使用場面を概略的に示す図である。 本発明の実施形態を用いた患者特定が必要とされる実際の使用場面を概略的に示す図である。

図１は、本発明の実施形態が実装される医用撮影及び画像解析システムを概略的に示す。前記システムは、例えば、デジタルＸ線撮影システムであり、データ処理及び制御装置１０、センサー２０（ＥＣＧセンサーなど）、Ｘ線動態画像の撮影が可能な画像撮影装置３０（例えば、Ｘ線画像撮影装置）、医療処置などの管理に用いられる外科的処置管理装置４０、画像撮影装置３０によって生成される医用画像やその他の画像を含む医用画像データベース５０を記憶する記憶装置、及び様々な患者情報を含む患者情報データベース６０を記憶する記憶装置などを備える。これらは、ネットワーク７０によって、互いに接続されている。なお、センサー２０と外科的処置管理装置４０はオプションである。

図２に概略的に示すように、データ処理及び制御装置１０は、ＣＰＵ１０１、データ解析及び制御プログラム１０２１を含む様々なプログラムを記憶するメモリー１０２、入力部１０３、ネットワークインターフェース部１０４及び警告部１０５などを備える。これらは、バス１０６によって、互いに接続されている。警告部１０５は、操作者（例えば、医者）に対して様々な警告を生成するように機能し、表示部１０５１（例えば、ディスプレイ、音声部１０５２（例えば、スピーカー）、発光部１０５３（例えば、ライト）及び振動部１０５４（例えば、バイブレーター）のうち、少なくとも一つを有する。

図３は、本発明の実施形態に係る患者特定方法を概略的に示す。ステップＳ３１において、画像撮影装置３０を用いて、患者の動態医用画像を取得する。動態画像（複数）は、時系列に取得される一連の静止画像である。一の好ましい実施形態において、動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像である。Ｘ線動態画像は、例えば、１５Ｘ線画像（１５フレーム）／秒で１０秒間撮影することにより得られる。

ステップＳ３２において、データ処理及び制御装置１０を用いて、動態医用画像の各静止画像を解析し、特定の関心パラメーターを抽出する。本好ましい実施形態において、関心パラメーターは、画像の心臓領域内の画像濃度である。ステップＳ３３において、一連の静止画像から抽出された関心パラメーターを用いて、当該パラメーターの時間関数を生成する。本好ましい実施形態において、関心パラメーターの時間関数は、患者の拍動を示す曲線である（以下、拍動曲線又は拍動似信号と呼ぶ）。

ステップＳ３４において、生成されたパラメーターの時間関数と、複数の患者各々から得られた、以前に（例えば、画像データベース５０又は患者情報データベース６０に）記憶されたデータを比較して、患者特定を行う。本好ましい実施形態において、以前に記憶されたデータは、胸部Ｘ線動態画像である。この胸部Ｘ線動態画像を、今回の胸部Ｘ線動態画像と同様に処理して時間関数を取得し、比較を行う。本ステップの詳細は後述する。

いくつかの実施形態においては、以前に記憶されたデータは、特定の患者（対象患者）に関連付けられており、ステップＳ３４は、今回の患者が対象患者と同一人物であることを確認するため（例えば、患者同一性を確認するため）に用いられる。いくつかの他の実施形態においては、ステップＳ３４において、複数の患者各々に関連付けられた複数の以前に記憶されたデータを用いて、当該複数の患者のうち、どの患者が今回の患者であるか判定する（例えば、患者同一性を判定する）。いずれの場合も、「患者特定」と呼ぶ。

ステップＳ３４で患者特定に失敗、例えば、今回の患者と対象患者は異なると判定された場合、例えば、データ処理及び制御装置１０の警告部１０５を用いて警告信号を生成して、医者に警告する（ステップＳ３５）。警告信号は、視覚的信号、聴覚的信号など、どのような形態であってもよい。また、患者特定が画像撮影処理や他の医療処置（例えば、外科的処置）中にリアルタイムで行われている場合、データ処理及び制御装置１０は、画像撮影装置３０や外科的処置管理装置４０を制御して、更なる画像撮影やその他の医療処置を、誤認問題が解決するまで中止させる。

ステップＳ３１で取得された動態医用画像を処理して、医用診断情報を生成する（ステップＳ３６）。例えば、胸部Ｘ線動態画像を解析して、換気やかん流など、患者の肺機能や心機能に関する情報を生成する。前記画像及び／又は診断情報は、医療診断の通常のプロセスにおいて、医者に対して表示される。

ステップＳ３２〜Ｓ３６は、データ処理及び制御装置１０がメモリー１０２に記憶されているプログラム１０２１を実行することによって行われる。

一の好ましい実施形態においては、医用画像が胸部Ｘ線動態画像である場合、ステップＳ３２で行われる画像処理及び解析は、静止画像ごとに次のように行われる（図４参照）。まず、胸部Ｘ線画像から肺野領域を抽出する。肺野領域抽出には様々な公知の方法があり、本ステップにおいては、任意の適切な方法を用いることができる。そして、抽出された肺野領域に基づいて心臓領域を特定し、当該心臓領域内に関心領域（ＲＯＩ）を定める。ＲＯＩは、心臓領域の重心に基づくシンプルな矩形領域であっても、心臓領域の境界に基づく他の形状であってもよい。ただし、安定した信号を得るため、脊椎領域は避けるのが好ましい。図４ａは、胸部Ｘ線画像を示す。図４ｂは、抽出された肺野領域を破線で示す。図４ｃは、心臓領域を破線で示し、ＲＯＩを矩形ボックスとして示す。ＲＯＩ内のＸ線データを解析して、関心パラメーター、例えば、ＲＯＩ内のＸ線画像の濃度値（最大値、最小値、中央値又は平均値）を算出する。

図５は、ステップＳ３３で生成される時間関数の例を概略的に示す。この時間関数は、上記実施形態で説明したように、「ＲＯＩ内の濃度値」対「時間」の曲線であり、患者の拍動を示す。

ステップＳ３４で行なわれる比較では、以前に記憶されたデータと解析されている今回の患者のデータは同じ種類であり、例えば、いずれのデータも、胸部Ｘ線動態画像又は当該画像から得られる拍動情報である。あるいは、以前に記憶されたデータと今回のデータは異なる種類であり、例えば、一実施形態においては、今回のデータは胸部Ｘ線動態画像であり、以前に記憶されたデータはＥＣＧ（心電図）、又はその逆である。後者の場合において、異なる種類のデータは、互いに比較可能な特性的特徴を含み、これにより、異なる種類のデータの比較による患者特定が可能となる。

一実施形態においては、ステップＳ３４の比較工程は、今回のデータから（ステップＳ３３で）算出された時間関数と、以前に記憶されたデータから算出された時間関数の相互相関を評価する工程を含む。この方法は、今回のデータと以前に記憶されたデータが同じ種類であり、同様に処理される場合に適している。

他の実施形態においては、ステップＳ３４の比較工程は、ステップＳ３３で取得された今回の時間関数データから特性的特徴を抽出する工程と、当該抽出された特性的特徴と以前に記憶されたデータから抽出された特性的特徴を比較する工程と、を含む。この方法は、今回のデータと以前に記憶されたデータが同じ種類又は異なる種類（例えば、一方は胸部Ｘ線動態画像、他方はＥＣＧデータ）である場合に適している。図５に示すような時間関数（胸部Ｘ線動態画像から生成された拍動曲線）を用いて、患者の拍動に関する以下の特性的特徴を算出する。
（１）拍動期間Ｔ、すなわち、二つの隣接する最小点ｔ１、ｔ５間の時間、又は二つの隣接する最大点ｔ３、ｔ６間の時間。
（２）最小点ｔ１から次の最大点ｔ３までの時間Ｔ１、すなわち、Ｔ１＝ｔ３−ｔ１。
（３）最大点から最小点までの時間に対する最小点から最大点までの時間の割合Ｒ（「ｍｉｎ−ｔｏ−ｍａｘ／ｍａｘ−ｔｏ−ｍｉｎ比率Ｒ」と呼ぶ）、すなわち、Ｒ＝（ｔ３−ｔ１）／（ｔ５−ｔ３）。
（４）正規化ピーク幅Ｗ、すなわち、拍動期間Ｔに対するピーク幅の割合。ピーク幅は、最大点ｔ３の周囲の二つの時間点ｔ２、ｔ４間の時間。時間点ｔ２、ｔ４は、最小信号値に対する信号値が、所定の分数ｋ（例えば１／３）、最小信号値に対する最大信号値より低い。すなわち、（ｖ３−ｖ２）／（ｖ３−ｖ１）＝ｋ。ここで、ｖ１、ｖ２、ｖ３は、各々、時間点ｔ１、ｔ２、ｔ３におけるパラメーター値である。すなわち、Ｗ＝（ｔ４−ｔ２）／（ｔ５−ｔ１）。
上記の値は、いずれも、複数の拍動期間に亘って算出し、平均値を取るのが好ましい。

同じ特性的特徴を、以前に記憶されたデータから算出する。両方が胸部Ｘ線動態画像の場合など、同じ種類のデータから抽出される特性的特徴のいくつかは、長期にわたって比較的一定していると考えられている。例えば、一患者に関し、拍動期間が変化したとしても、ｍｉｎ−ｔｏ−ｍａｘ／ｍａｘ−ｔｏ−ｍｉｎ比率Ｒ及び正規化ピーク幅Ｗは比較的一定していると考えられている。よって、これらの特性的特徴を用いて、患者同一性を確認することができる。

胸部Ｘ線動態画像とは異なる種類のデータとしては、ＥＣＧが挙げられる。本発明の発明者は、同一患者について、胸部Ｘ線動態画像から得られる拍動似信号とＥＣＧ信号が、同様の特性的特徴を有することを見出した。その一例を図６に示す。図６の上半分はＥＣＧ信号を示し、下半分は上述の方法で胸部Ｘ線動態画像から生成された時間関数曲線を示す。これらは同じ患者のデータである。これら二つの曲線は、拡大縮小して、同じ拍動期間を有するようにしたものである。図６に示すように、ＥＣＧの二番目に高いピークＴの位置が胸部Ｘ線動態信号の最大点に一致する場合、ＥＣＧの最低点Ｓが胸部Ｘ線動態信号の最小点に一致する。したがって、ＥＣＧ信号のＳ−ｔｏ−Ｔ／Ｔ−ｔｏ−Ｓ比率は、胸部Ｘ線動態信号のｍｉｎ−ｔｏ−ｍａｘ／ｍａｘ−ｔｏ−ｍｉｎ比率に略等しい。ステップ３４でこの関係を用いて、胸部Ｘ線動態画像から生成された拍動曲線と、一以上の患者の以前に記憶されたＥＣＧデータを比較して、患者特定を行うことができる。

ステップＳ３４で用いられる具体的な比較アルゴリズムは、当該比較に用いられるデータの種類次第である。例えば、相互相関を用いて又は特性的特徴を用いて行われる比較における許容範囲は、実験によって決定される。

図３に示す実施形態では、今回の医用データは、動態医用画像から得られたものであり、以前に記憶されたデータは、同じ種類のデータである動態医用画像、又はＥＣＧなど異なる種類のデータである。他の実施形態では、以前に記憶された医用データは、動態医用画像であり、今回の患者から得られた医用データは、ＥＣＧなど異なる種類のデータである。本他の実施形態を図７に示す。図７に示す実施形態では、ステップＳ７１において、以前に記憶された動態医用画像を読み出す。ステップＳ７２、Ｓ７３は、以前に記憶された動態医用画像に対して行われること以外、各々、図３に示すステップＳ３２、Ｓ３３と同様である。そして、ステップＳ７４において、以前に記憶された動態医用画像から生成された時間関数と、今回得られたＥＣＧなどの医用データを比較して、患者特定を行う。ステップＳ７５は、ステップＳ３５と同様である。

より概略的に言えば、本発明の実施形態に係る患者特定方法は、二つの医用データセットを互いに比較して、患者特定を行う。二つの医用データセットは、一方が今回の患者から得られた今回の医用データであり、他方が或る患者の以前に記憶された医用データである。二つの医用データセットのうち、少なくとも一方は、動態医用画像である。

上記の患者特定方法は、様々な実際の場面において有用である。

第１の使用場面（図８ａ参照）では、医者（例えば、放射線科医、呼吸器科医）は、診断を下すため、動態医用画像（例えば、胸部Ｘ線動態画像）を読影する。この患者に関し、以前に記憶された（例えば、以前の検診で得られた）動態医用画像が存在し、医者は、当該画像を、診断プロセスの一部として用いる。患者特定方法は、このような場面で用いられ、今回の患者と、以前に記憶された動態医用画像に関連付けられている患者が、同一人物であるか自動的に確認する。患者同一性が確認できなかった場合、警告信号を生成して、医者に警告する。これにより、システムエラーやデータ入力におけるヒューマンエラーなどによって起こり得る、検討中の今回の動態医用画像が誤った患者のものであるというエラーの発生を防ぐことができる。このようなエラーは、誤診を引き起こす。本場面では、表示装置（例えば、コンピューターモニター）を用いて、検討中の動態医用画像や、その他の患者情報（患者の氏名、ＩＤ，年齢、性別など）を表示し、時に、以前に記憶された動態医用画像も表示する。そのため、適宜、警告メッセージを表示装置に表示させることができる。

第１の使用場面の変形例では、医者は、第１の一連の動態医用画像（例えば、胸部Ｘ線動態画像）をデータ記憶装置から読み出し、診断を下すため、当該画像を読影する。前記画像は、（例えば、患者ＩＤのラベルを貼ることで）特定の患者に関連付けられている。同じ患者に関し、（例えば、以前の検診で得られた）第２の一連の動態医用画像が記憶されており、医者は、当該画像を、診断プロセスの一部として用いる。患者特定方法は、このような場面で用いられ、第１の一連の動態医用画像に関連付けられている患者と、先に記憶されていた第２の一連の動態医用画像に関連付けられている患者が、同一人物であるか自動的に確認する。

第２の使用場面は、外科的処置前の患者特定である（図８ｂ参照）。この患者は既知の患者であるが、様々な理由により、外科的処置前に本人確認（再確認）を行うことができない。このような状況において、患者に取り付けられているセンサー（例えば、ＥＣＧセンサー）からの動態信号と、当該患者に関連付けられた以前に記憶された動態医用画像（例えば、胸部Ｘ線動態データ）を比較することで、この患者が対象患者であるか確認することができる。患者同一性が確認できなかった場合、データ処理及び制御装置１０は、警告信号の生成に加え、接続されている外科的処置管理装置４０を制御して、外科的処置を中止させる。これにより、誤って、間違った患者に対して処置を行ってしまうことを防ぐことができる。

第３の使用場面は、緊急時の患者特定である（図８ｃ参照）。緊急時においては、患者が意識不明で本人確認を行うことができず、さらに、身分証明証も所持していない場合がある。そのため、医療従事者は、非常に限られた情報で、患者を診断しなければならない。このような場面では、その場で患者から得られる動態医用データ（例えば、ＥＣＧ）と、複数の患者各々の以前に記憶された動態医用画像を比較することで、今回の患者が複数の患者のいずれかであるか判定する。この方法で患者が特定された場合、当該患者の診療記録をデータベースから読み出して、患者の更なる情報を得ることができる。

本発明の実施形態に係る患者特定方法の一メリットは、特に上述のような実際の場面に適用されるように、医療現場におけるデジタル情報管理の一層の活用に伴い、医者が、一般的に、以前に記憶された医用画像を即座に入手できるようになった点にある。以前に記憶された医用画像は、現在の医用画像の評価を手助けするものとして頻繁に用いられる。そこで、以前に記憶された医用画像を有効に用いて、医用画像を評価中の現在の患者について、自動患者特定を行うことができる。この場面に操作者の介入は必要なく、システムが自動患者特定を行い、患者特定に失敗した場合は、警告信号を生成して医者に提示する。

本発明の実施形態に係る患者特定方法と、バイオメトリックデータを用いる他の患者特定方法の違いの一つは、本発明の実施形態で患者特定に用いられる動態医用画像は、実際に医療診断に用いられる画像である点である。そのため、患者特定のためだけに用いられるバイオメトリックデータを別途取得する必要がない。また、医者が通常の診断プロセスで用いる表示装置により、警告信号を診断中に生成することができる。

図４ａ〜図６に示す実施形態では、患者の拍動情報を患者特定に用いる。他の実施形態では、胸部Ｘ線動態画像から得られるかん流（血液循環）情報を患者特定に用いる。具体的には、胸部Ｘ線画像の肺野領域内のＲＯＩを用いる。前記ＲＯＩ内の画像濃度の時間関数は、患者の肺内のかん流を示す。今回の胸部Ｘ線画像から得られたかん流データと、以前に記憶された胸部Ｘ線画像から得られたかん流データを比較することにより、患者特定を行うことができる。他の実施形態では、拍動データとかん流データの組み合わせを患者特定に用いる。他の実施形態では、患者の身体の他の部分のＸ線動態画像を用いて、例えば、当該身体の他の部分の血管内の血流パターンを取得する。

更に他の実施形態では、拍動データやかん流データに加え、形状特徴も患者特定に用いる。具体的には、今回の胸部Ｘ線動態画像と以前に記憶された胸部Ｘ線動態画像から肺野領域の形状を抽出し、抽出された形状特徴を互いに比較する。例えば、拍動情報と形状特徴の一方又は両方が一致した場合、患者が特定される。肺野領域の形状の代わりに又は肺野領域の形状とともに、心臓領域の形状を用いてもよい。

当業者にとっては、本発明の範囲や趣旨から逸脱しない範囲で、本発明の患者特定方法及び関連装置に様々な改良や変更が行えることは明らかであろう。したがって、本発明は、以下の特許請求の範囲やその均等物の範囲内となる改良や変更を包含するものである。

Claims (24)

1. （ａ）第１の患者に関連付けられた第１の一連の動態医用画像を取得する工程と、
   （ｂ）前記第１の一連の動態医用画像を用いて、第１の拍動又はかん流データを算出する工程と、
   （ｃ）第２の患者に関連付けられた第２の拍動又はかん流データを取得する工程と、
   （ｄ）前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定する工程と、
   （ｅ）前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、警告信号を生成する工程と、
   を備える患者特定方法。
2. 前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記（ｃ）工程は、
   前記第２の患者に関連付けられた第２の一連の動態医用画像を取得する工程と、
   前記第２の一連の動態医用画像を用いて、前記第２の拍動又はかん流データを算出する工程と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、データベースから読み出され、
   前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、前記第２の患者に取り付けられたセンサーから受信される信号に基づいて取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、外科的処置管理装置を制御して、前記第２の患者に対して行われる外科的処置を中止させる工程を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であり、
   前記（ｂ）工程において、前記第１の拍動又はかん流データは、第１の拍動データであり、
   前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、心電図（ＥＣＧ）から取得される第２の拍動データであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記（ｄ）工程は、
   前記第１の拍動データから一以上の第１の特性的特徴を算出する工程と、
   前記第２の拍動データから一以上の第２の特性的特徴を算出する工程と、
   前記第１の特性的特徴と前記第２の特性的特徴を比較する工程と、
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、データベースから読み出される情報から取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記（ｅ）工程において、前記警告信号は、表示部、音声部、発光部又は振動部を介して生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、画像撮影装置を制御して、前記第１の患者に対して行われている画像撮影処理を中止させる工程を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記（ｄ）工程は、前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データの相互相関を算出する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であり、
    前記（ｄ）工程の前に、
    前記第１の一連の動態医用画像を用いて、前記第１の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を抽出する工程と、
    前記第２の患者に関連付けられた第２の一連の動態医用画像としての胸部Ｘ線動態画像を取得する工程と、
    前記第２の一連の動態医用画像を用いて、前記第２の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を抽出する工程と、を更に備え、
    前記（ｄ）工程において、前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較し、前記第１の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴と前記第２の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
13. データ処理及び制御装置と、
    動態医用画像を撮影するための画像撮影装置と、
    前記画像撮影装置によって生成される医用画像を含む医用画像データベースを記憶する記憶装置と、を備え、
    前記データ処理及び制御装置は、
    プロセッサーと、
    コンピューター読取可能プログラムコードが埋め込まれた非一時的コンピューター使用可能媒体と、を備え、
    前記コンピューター読取可能プログラムコードは、前記データ処理及び制御装置に処理を実行させるように構成され、
    前記処理は、
    （ａ）第１の患者に関連付けられた第１の一連の動態医用画像を取得する工程と、
    （ｂ）前記第１の一連の動態医用画像を用いて、第１の拍動又はかん流データを算出する工程と、
    （ｃ）第２の患者に関連付けられた第２の拍動又はかん流データを取得する工程と、
    （ｄ）前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定する工程と、
    （ｅ）前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、警告信号を生成する工程と、
    を備えることを特徴とする医用撮影及び画像解析システム。
14. 前記画像撮影装置はＸ線画像撮影装置であり、
    前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 前記（ｃ）工程は、
    前記第２の患者に関連付けられた第２の一連の動態医用画像を取得する工程と、
    前記第２の一連の動態医用画像を用いて、前記第２の拍動又はかん流データを算出する工程と、
    を含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
16. 前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、データベースから読み出され、
    前記システムは、患者に取り付けられるように構成されたセンサーを更に備え、
    前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、前記第２の患者に取り付けられた前記センサーから受信される信号に基づいて取得されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
17. 外科的処理管理装置を更に備え、
    前記処理は、
    前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、前記外科的処置管理装置を制御して、前記第２の患者に対して行われる外科的処置を中止させる工程を更に備えることを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
18. 前記画像撮影装置はＸ線画像撮影装置であり、
    前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であり、
    前記（ｂ）工程において、前記第１の拍動又はかん流データは、第１の拍動データであり、
    前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、心電図（ＥＣＧ）から取得される第２の拍動データであることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
19. 前記（ｄ）工程は、
    前記第１の拍動データから一以上の第１の特性的特徴を算出する工程と、
    前記第２の拍動データから一以上の第２の特性的特徴を算出する工程と、
    前記第１の特性的特徴と前記第２の特性的特徴を比較する工程と、
    を含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 前記（ｃ）工程において、前記第２の拍動又はかん流データは、データベースから読み出される情報から取得されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
21. 表示部と、
    音声部と、
    発光部と、
    振動部と、を更に備え、
    前記（ｅ）工程において、前記警告信号は、前記表示部、前記音声部、前記発光部又は前記振動部を介して生成されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
22. 前記第１の患者と前記第２の患者は異なると判定された場合に、画像撮影装置を制御して、前記第１の患者に対して行われている画像撮影処理を中止させる工程を更に備えることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
23. 前記（ｄ）工程は、前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データの相互相関を算出する工程を含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
24. 前記画像撮影装置はＸ線撮影装置であり、
    前記（ａ）工程において、前記第１の一連の動態医用画像は、胸部Ｘ線動態画像であり、
    前記（ｄ）工程の前に、
    前記第１の一連の動態医用画像を用いて、前記第１の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を抽出する工程と、
    前記第２の患者に関連付けられた第２の一連の動態医用画像としての胸部Ｘ線動態画像を取得する工程と、
    前記第２の一連の動態医用画像を用いて、前記第２の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を抽出する工程と、を更に備え、
    前記（ｄ）工程において、前記第１の拍動又はかん流データと前記第２の拍動又はかん流データを比較し、前記第１の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴と前記第２の患者の肺野領域又は心臓領域の形状特徴を比較して、前記第１の患者が前記第２の患者と同じであるか判定することを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

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