JP2017513590A - 患者履歴の視覚化のための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

複数のレポートを受信することであって、レポートの各々は患者の複数の医用画像検査のうちの対応する１つを記述する、受信すること、レポートの各々から対応する特性を抽出すること、レポートのサブセットを、サブセットを備えるレポートの特性の類似性に基づいて識別すること、及び、患者に関する患者履歴の一部の視覚化を生成することであって、一部はレポートのサブセットを備える、生成することのための、システム及び方法。

Description

[0001] 放射線学的検査を行う前に、放射線科医は現行検査にとって適切な状況を確定するために１つ以上の関連する事前の画像検査を審査する。状況を確定することは、特に履歴が複数の臨床症状にわたる関連所見を含むがん患者の場合、簡単な作業ではない。既存の放射線機器は、患者の過去の検査を基本のタイムラインに沿って提供するため、適切な状況を確立することがより困難になる。

[0002]患者の画像検査履歴の２つの従来技術視覚化を示す図である。 [0003]例示の実施形態に従った、患者履歴の視覚化のためのシステムを概略的に示す図である。 [0004]図２の例示システムなどのシステムを使用する患者履歴の視覚化のための例示方法を示す図である。 [0005]図２の例示システム及び図３の例示方法によって生成される、患者履歴の第１の例示の視覚化を示す図である。 [0006]図２の例示システム及び図３の例示方法によって生成される、患者履歴の第２の例示の視覚化を示す図である。 [0007]図２の例示システム及び図３の例示方法によって生成される、患者履歴の第３の例示の視覚化を示す図である。 [0008]図２の例示システム及び図３の例示方法によって生成される、患者履歴の第４の例示の視覚化を示す図である。

[0009] 例示の実施形態は、以下の説明と、同様の要素に同じ参照番号が与えられる関連する添付の図面とを参照することで、更に理解できよう。具体的に言えば、例示の実施形態は、複雑な患者履歴の画像検査の視覚化のための方法及びシステムに関する。

[0010] 放射線科医は、典型的には患者を効果的に診断及び治療するために、大量の事前検査をよく理解しなければならない。現行検査にとって適切な状況を確定するために、事前検査の使用が必要である。特に、がん患者は頻繁に画像検査を受けるため、結果として放射線科医は大量の事前検査を再検討することになる。「放射線科医」という呼称は、
患者の診療記録を再検討する個人を指すために本説明全体を通じて使用されるが、当業者であれば、代替としてこの個人は医師、看護師、又は他の医療専門家などの、任意の他の適切なユーザであってよいことは明らかであろう。

[0011] 従来技術のソリューションは、典型的には以前の検査を基本タイムラインに沿って表示する。図１は２つのこうした従来技術の検査のタイムラインを示す。いくつかのソリューションでは、すべての検査が単一のタイムラインに沿って示される。図１の右側のタイムライン１１０は、こうした検査のディスプレイを提示している。タイムライン１１０には、所与の患者に関するすべての事前検査が示されている。タイムライン１１０は、時間期間にわたる患者の胸部のＣＴ検査及びＣＲ検査を含むが、当業者であれば、これが単なる例示であり、他のタイムラインが患者の身体の異なる領域のより多様なタイプの検査を含み得ることを理解されよう。

[0012] 従来のソリューションは、せいぜい、同じタイプのすべての検査（例えば同じモダリティ及び身体部分を有するすべての検査）をより集中的なタイムラインに沿ってグループ化する。図１の左側のタイムライン１２０は、タイムライン１１０に示された検査のサブセットを含む。具体的に言えば、タイムライン１２０はタイムライン１１０と同じ期間にわたる患者の胸部のＣＲ検査を含むが、タイムライン１１０に示されたＣＴ検査は省略している。ＣＲ胸部検査の選択は単なる例示であって、異なるサブセットが可能であることは明らかであろう。

[0013] 事前検査を再検討するプロセスは、典型的には１つ以上の事前レポートを開くことを含み、レポートは典型的には画像と説話形式の付属のテキストとを含む。しかしながら、図１に示されるような従来技術によって提示される一般化ビューは、放射線科医が再検討のために事前レポートを選択する際に最小限の支援しか与えない。更に従来技術のタイムライン自体は、放射線科医が現行検査のために適切な状況を確定する際にいかなる特定の助言も与えない。

[0014] 図２は、現行検査に関する状況情報を確定するために有用な情報を放射線科医に提供するための、例示システム２００を示す。システム２００は典型的にはコンピュータ実装型であり、プロセッサ２１０、メモリ２２０、及びユーザインターフェース２３０などの当分野で既知のコンピューティングシステムの一般要素を含む。メモリ２２０は、放射線科医が現在治療している現行患者を含む、１人以上の患者に関する事前検査データ２４０を記憶している。事前検査データ２４０は、当業者が熟知している医用におけるデジタル画像と通信（「ＤＩＣＯＭ」）フォーマットで記憶されるが、これは単なる例示であり、代替として他のフォーマットも使用できる。一般の一実施形態として、ユーザインターフェース２３０は３つのディスプレイを備え、左側ディスプレイはユーザ作業領域を表示し、中央ディスプレイは現行検査を表示し、右側ディスプレイは事前検査を表示するが、当業者であればこれは単なる例示であり、本明細書で説明するより広範な原理を逸脱することなく１つ以上のディスプレイの他の構成が可能であることを理解されよう。

[0015] システム２００は、メモリ２２０に記憶され、方法３００を参照しながら以下で説明する機能を実行するためにプロセッサ２１０によって実行される、コードのモジュールであり得る、典型的モジュールも含む。これらモジュールは、事前検査データ２４０から関連情報を抽出する抽出モジュール２５０と、事前に定義されるか又はユーザ指定の様式で関係検査をグループ化するグループ化モジュール２６０と、放射線科医が以下でより詳細に説明する様式で検査グループ化を視覚化できるようにするグラフィカルディスプレイを生成するインターフェースモジュール２７０とを含む。当業者であれば、３つの別々のモジュールを用いる方法３００の実行の概要は単なる例示であり、機能は代替として、統合されたソフトウェアアプリケーションによって、又は本明細書で説明する様式とは異なって画成される機能を有する複数のアプリケーションによっても実行できることを理解されよう。

[0016] 図３は、現行検査に関する状況を確定するプロセスにおいて、放射線科医を援助するためのレンダリングを生成するための方法３００を示す。方法３００の実行は、放射線科医がシステム２００を起動すること、又は特定患者に関するデータを表示するようにシステム２００に命じることによって引き起こされる。ステップ３１０で、抽出モジュール２５０は、患者の事前検査のすべてを事前検査データ２４０から取り出す。これは、データ取り出し、データベース照会などに関する標準技法を介して達成される。前述のように、事前検査データ２４０から取り出されたデータは、ＤＩＣＯＭ標準に従ってフォーマット化される。

[0017] ステップ３２０で、抽出モジュール２５０は、患者の従来技術検査から検査の状況特性を抽出する。特性は、身体部分、診査理由、モダリティなどを含む。特性は記憶され、抽出モジュール２５０は、検査に関するメタデータと、前述のように説話フォーマットのテキストを備えるレポートのコンテンツとの両方から、特性を抽出する。

[0018] 前述のように、事前検査のメタデータは一般にＤＩＣＯＭ標準に従って記憶される。様々な特性が、様々なＤＩＣＯＭ属性（又は当業者に明らかなように、データがＤＩＣＯＭとは異なるフォーマットで記憶されている時は、他のメタデータ要素）から抽出される。例えば検査モダリティ特性は、ＤＩＣＯＭ属性から直接抽出可能であり、ＤＩＣＯＭモダリティフィールド（０００８、００６０）に対応する。検査特性の身体部分はＤＩＣＯＭ属性から直接抽出可能であり、ＤＩＣＯＭ身体部分診査フィールド（００１８、００１５）に対応する。

[0019] いくつかの特性は、メタデータを抽出すること、及び、ＭｅｔａＭａｐ ＮＬＰエンジンなどを使用して、抽出されたテキストに自然言語処理（「ＮＬＰ」）を適用することによって決定され得る。例えば、診査理由特性は、ＤＩＣＯＭタグ（００３２、１０３０）からテキストを抽出すること、及び、その中の説話テキストからＮＬＰ技法を使用して診断用語を抽出することによって決定可能である。同様に、検査特性の分析は、検査説明ＤＩＣＯＭタグ（０００８、１０３０）、プロトコル名ＤＩＣＯＭタグ（００１８、１０３０）、及びシリーズ説明ＤＩＣＯＭタグ（０００８、１０３ｅ）に見られる説話記述から、特定の身体部分を抽出するために、ＮＬＰ技法を適用することによって決定され得る。当業者であれば、前述のメタデータから抽出される特定の特性は単なる例示であり、他の実施形態では他の特性が抽出され得ることは明らかであろう。メタデータがＤＩＣＯＭ標準である例示の実施形態を続けると、他の有用なタグは、手順コード、要求手順コード、及びスケジュール手順コードを含む。

[0020] 前述のように、メタデータに加えて、診査理由及び比較検査を含むレポートのコンテンツが、事前検査の説話テキストから抽出される。前述のように、この抽出を実行するためにＮＬＰ技法が使用される。ＮＬＰは、セクション、パラグラフ、及びセンテンスを含む、レポートの部分構造を決定することができる。これには、最大エントロピー分類子を使用することが含まれ、各センテンス終端文字（例えば、ピリオド、感嘆符、疑問符、コロン、又はバックスラッシュとｎ）に、以下の４つのラベルのうちの１つを割り当てる。

[0021] １）文字はセンテンスの終端を指し、センテンスはセクションヘッダである。

[0022] ２）文字はセンテンスの終端を指し、センテンスはパラグラフを終了させる。

[0023] ３）文字はセンテンスの終端を指し、センテンスはセクションヘッダでもパラグラフの最終センテンスでもない。

[0024] ４）文字はセンテンスの終端を指さない。

[0025] セクションヘッダは、技法、比較、所見、印象、及び無しという、５つのクラスに関して正規化される。ここで使用される「正規化」とは、フォーマットが機関によって又は放射線科医によって異なる場合がある（例えば、ある機関では所見セクションを「ＦＩＮＤＩＮＧＳ」と呼び、別の機関では「ＦＩＮＤＩＮＧ」と呼び、更に別の機関では「ＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮＳ」と呼ぶ場合などがある）、様々なレポート内の項目が、前述の標準クラスに適合するように更新されることを意味する。セクションヘッダ以外のセンテンスは、パラグラフにグループ化される。各パラグラフ内の第１のセンテンスは、パラグラフヘッダ（例えば「肝臓」、「脾臓」、「肺」など）のリストと比較され、リスト内の項目に合致するセンテンスはパラグラフヘッダであるものとマーク付けされる。上記に加えて、診断関係用語及び分析関係用語が病歴セクションから抽出され、比較検査の日付が抽出される。

[0026] ステップ３３０で、グループ化モジュール２６０は、ステップ３２０で抽出モジュール２５０によって決定された検査及び抽出された特性を受信する。これは、コンピューティングルーチン間でデータを渡すための任意の標準手段を介して行われる。ステップ３４０で、グループ化モジュール２６０は、１つ以上のサブセットを備える検査に対応する特性に基づいて、後続の表示のために検査の１つ以上のサブセットをグループ化する。以下で説明するように、特性は、互いに関係しているグループに検査をグループ化するために使用される。グループ化は、事前構成された様式又はユーザ指定の様式であってよい。以下で、検査をグループ化するための様々な例示様式を説明するが、当業者であれば、本明細書で説明するより広範な原理から逸脱することなく、他のグループ化が可能であることは明らかであろう。

[0027] 例示の一グループ化では、検査から抽出される身体部分特性は人体内の臓器系にマッピングされる。こうしたマッピングを実行することにより、検査は臓器ごとにグループ化された後、臓器ベースのグループ化で放射線科医に提示される。別の例示のグループ化において、グループ化は、レポートの「診査理由」又は「病歴」のセクションから抽出される診断用語ベースで行われる。その結果、同じ診査基準に関係する事前検査のグループ化が生じる。

[0028] 別の例示のグループ化では、検査レポートの比較セクションから抽出される特性は、互いに関連するものとして記述された検査をグループ化するために使用される。例えば所与の事前検査のレポートの比較セクションは、所与の事前検査との比較に使用された他の事前検査の日付を含む。当業者であれば、現行検査と事前検査との間に何らかの関係があるため、事前検査がレポートで使用及び参照されることは明らかであろう。したがって、これらの抽出された特性を使用して、レポート内で作られた互いの明示的関係を有する検査がグループ化される。

[0029] 別の実施形態では、グループ化に先立ち、レポートから抽出される身体部分は、Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｚｅｄ Ｎｏｍｅｎｃｌａｔｕｒｅ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（「ＳＮＯＭＥＤ」）又はＵｎｉｆｉｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ（「ＵＭＬＳ」）などのオントロジを使用して正規化される。例えば、こうしたオントロジからの知識を使用して、抽出された特性「腎臓（ｋｉｄｎｅｙ）」を有する検査は、抽出された特性「腎臓（ｒｅｎａｌ）」を有する別の検査と一緒にグループ化されるべきであることが決定される。同様に、こうしたオントロジに含まれる関連性関係（例えば、「の一部である（ｉｓ−ｐａｒｔ−ｏｆ）」関係）を使用して、２つの身体部分は関連しており、２つの身体部分の特性を有する検査はまとめてグループ化されるべきであることが決定される。例えば、こうしたオントロジからの関係を使用して、抽出された特性「肝臓」を有する検査は、抽出された特性「腹部」を有する別の検査と一緒にグループ化されるべきであることが決定される。

[0030] 別の実施形態において、マトリクスを定義し、現行検査の特徴ベクトルを事前検査の特徴ベクトルと比較するために、データ主導手法が使用される。こうしたマトリクスは、現行検査からの特徴ベクトル及び事前検査からの特徴ベクトルを含むことができる。マトリクスの各列は、ＤＩＣＯＭタグ（例えば、モダリティ、身体部分１、身体部分２など）などの検査メタデータから抽出される特徴と、レポートから抽出される語又は句とを表し、マトリクスの各行は、単一の検査についての抽出される特徴情報を表す。その後、同様の検査のグループを識別するために、当分野で既知の統計クラスタリング技法（例えばｋ平均法を使用する）が様々な特徴ベクトルに適用される。

[0031] ステップ３５０で、インターフェースモジュール２７０は、ステップ３４０でグループ化モジュール２６０によって決定された検査及びその１つ以上のグループ化を受信する。ステップ３３０を参照しながら上述したように、これは、コンピューティングルーチン間でデータを渡すための任意の標準手段を介して行われる。ステップ３６０で、インターフェースモジュール２７０は、グループ化モジュール２６０によって識別される１つ以上のグループ化に基づいて視覚化を生成し、ユーザインターフェース２３０によって視覚化を放射線科医に提供する。前述のユーザインターフェース２３０の共通３ディスプレイ実施形態において、インターフェースモジュール２７０は、この視覚化を右側ディスプレイに提供する。

[0032] インターフェースモジュール２７０は、様々な特定の様式でグループ化された検査を表示する。例示の一実施形態では、インターフェースモジュール２７０は、人体図と関連して検査タイムラインを示す視覚化を、ユーザインターフェース２３０に提供する。図４は、人４１０を含むこうした視覚化４００を示す。視覚化４００は、人４１０の頭の隣に脳検査のタイムライン４２０を含み、人４１０の胸の隣に胸部検査のタイムライン４３０を含み、人４１０の腹部の隣に腹部検査のタイムライン４４０を含む。当業者であれば、視覚化４００内に示された特定のタイムラインは単なる例示であり、生成される特定のタイムラインは、視覚化４００が作成されている患者の病歴に応じて変化することは明らかであろう。視覚化４００は、タイムライン４２０、４３０、及び４４０がすべてスケーリングされるタイムスケール４５０も含む。

[0033] 別の例示の実施形態では、インターフェースモジュール２７０は、事前検査に対する明示的参照に基づいてグループ化された検査タイムラインを示す視覚化を、ユーザインターフェース２３０に提供する。前述のように、これは、検査レポートの比較セクションから抽出される情報を使用して達成される。図５はこうした視覚化５００を示す。視覚化５００は、タイムライン５１０、５２０、５３０、５４０、及び５５０を含み、その各々は、以前のステップで互いへの明示的な参照に基づいて互いに関係しているものと決定された２つ以上の検査を含む。例えばタイムライン５４０は検査５４２及び５４４を含み、検査５４４はその比較セクションで検査５４２を明示的に参照する。視覚化５００は、上記ステップで互いに関係しているものと識別されなかった、検査５６０、５６２、５６４、５６６、５６８、及び５７０も含む。タイムライン５１０、５２０、５３０、５４０、及び５５０と、グループ化されていない検査５６０、５６２、５６４、５６６、５６８、及び５７０とは、共通タイムスケール５８０に沿って表示される。

[0034] 別の例示の実施形態では、インターフェースモジュール２７０は、モダリティ及び身体部分によってグループ化された検査タイムラインを示す視覚化を、ユーザインターフェース２３０に提供する。前述のように、これは、検査レポートの比較セクションから抽出される情報を使用して達成される。図６はこうした視覚化６００を示し、図５の視覚化５００に示された検査と同じであるが、異なる様式でグループ化された検査を示す。視覚化６００は、タイムライン６１０、６２０、６３０、６４０、及び６５０を含み、その各々は、以前のステップで互いへの明示的な参照に基づいて互いに関係しているものと決定された２つ以上の検査を含む。例えばタイムライン６２０は検査６２２、６２４、６２６、及び６２８を含み、その各々は神経系コンピュータ断層撮影（「ＣＴ」）であってよい。視覚化６００は、上記ステップで互いに関係しているものと識別されなかった、検査６６０、６６２、６６４、及び６６６も含む。タイムライン６１０、６２０、６３０、６４０、及び６５０と、グループ化されていない検査６６０、６６２、６６４、及び６６６とは、共通タイムスケール６７０に沿って表示される。

[0035] 前述のように、視覚化６００は、図５の視覚化５００と同じであり、異なるようにグループ化された検査を示す。例えば図５のグループ化されていない検査５６８である、胃腸（「ＧＩ」）高周波（「ＲＦ」）スキャンは、図６のタイムライン６４０にグループ化される。当業者であれば、視覚化６００におけるこのグループ化は、タイムライン６４０がＧＩ ＲＦスキャンのグループ化を含むという事実によるものであることは明らかであろう。しかしながら検査５６８は、他の検査（例えば、視覚化５００のタイムライン５４０を構成する）を明示的に参照していないこと、視覚化５００における検査のグループ化に使用される基準によって、視覚化５００のタイムラインから省略してもよい。

[0036] 別の例示の実施形態では、インターフェースモジュール２７０は、モダリティには関係なく身体部分によってグループ化された検査タイムラインを示す視覚化を、ユーザインターフェース２３０に提供する。前述のように、これは、検査レポートの比較セクションから抽出される情報を使用して達成される。図７はこうした視覚化７００を示し、図５の視覚化５００及び図６の視覚化６００に示された検査と同じであるが、異なる様式でグループ化された検査を示す。視覚化７００は、タイムライン７１０、７２０、７３０、７４０、及び７５０を含み、その各々は、以前のステップで互いへの明示的な参照に基づいて互いに関係しているものと決定された２つ以上の検査を含む。例えばタイムライン７２０は検査７２２、７２４、及び７２６を含み、その各々は腹部スキャンであってよく、検査７２２及び７２４は腹部ＣＴスキャンであり、検査７２６は腹部コンピュータＸ線撮影（「ＣＲ」）スキャンである。視覚化７００は、上記ステップで互いに関係しているものと識別されなかった、検査７６０も含む。タイムライン７１０、７２０、７３０、７４０、及び７５０と、グループ化されていない検査７６０とは、共通タイムスケール７７０に沿って表示される。

[0037] 前述のように、視覚化７００は、図５の視覚化５００及び図６の視覚化６００と同じであり、異なるようにグループ化された検査を示す。例えば図６のグループ化されていない検査６６２である、胸部ＣＴスキャンは、図７のタイムライン７１０にグループ化される。当業者であれば、視覚化７００におけるこのグループ化は、タイムライン７１０がモダリティには関係なく胸部スキャンのグループ化を含むという事実によるものであることは明らかであろう。しかしながら検査６６２は、タイムライン６１０を構成する検査とは異なるモダリティと、視覚化６００における検査のグループ化に使用される基準によって、視覚化６００のタイムラインから省略してもよい。

[0038] 当業者であれば、前述の視覚化４００、５００、６００、及び７００は単なる例示であり、例示の実施形態のより広範な原理から逸脱することなく、検査グループ化に関する他の基準が使用できることは明らかであろう。更にユーザインターフェース２３０は、「ドラッグアンドドロップ」又は他のインターフェースを使用して、放射線科医が検査の関連性を訂正又は更新できるようにする。例えば、タイムライン６１０及びグループ化されていない検査６６２を含む視覚化６００を閲覧している放射線科医が、検査６６２をタイムライン６１０に関連付けることを選択すると、当業者であれば、結果として視覚化７００のタイムライン７１０と同様のタイムラインが生じることが理解されよう。追加として、放射線科医はユーザインターフェース２３０と対話して、検査のうちの１つ以上（例えば単一検査、選択されたタイムラインの一部、選択されたタイムライン全体、複数の選択されたタイムライン、など）を選択し、解釈するために検査を開始する。

[0039] 例示の実施形態によって提供される視覚化は、放射線科医が現行検査について臨床状況を確定する際に２通りのやり方で援助する。第１に、検査のグループ化自体が、所望の時間間隔にわたって患者に実施されたスキャンのタイプの概要を提供することによって、放射線科医が患者の履歴全体を理解できるようにする。第２に、検査は、図１に示されるように大規模ではなくサブセットにグループ化されて放射線科医に提示できるため、現行検査を実行する前に取り出して更に再検討するために望ましい１つ以上のレポートを識別及び選択することが、放射線科医にとってより簡単である。

[0040] 当業者であれば、前述の例示の実施形態は、ソフトウェアモジュールとして、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとしてなどを含む、任意数の様式で実装可能であることを理解されよう。例えば例示方法３００は、非一時的ストレージ媒体に記憶され、コンパイルされた時にプロセッサによって実行されるコードのラインを含む、プログラム内に具体化してよい。追加として、当業者であれば、本開示は特定タイプの医用画像検査について言及しているが、本明細書で説明するより広範な原理が、当業者に既知の任意のタイプの医用画像検査にも等しく適用可能であることは明らかであろう。これには、Ｘ線検査又は他のタイプのＸ線写真検査、ＲＦ検査、ＣＴ検査、ＣＲ検査、磁気共鳴画像（「ＭＲＩ」）検査、超音波検査、陽電子放出型断層撮影（「ＰＥＴ」）検査又は他のタイプの放射性画像検査、光音響検査、サーモグラフィ検査、心エコー検査、近赤外分光分析（「ＦＮＩＲ」）検査、若しくは本明細書で明確に述べていない任意の他のタイプの医用画像検査が含まれる。

[0041] 当業者であれば、本発明の趣旨又は範囲を逸脱することなく、例示の実施形態に様々な修正が実行できることは明らかであろう。したがって本発明は、添付の特許請求の範囲及びそれらの等価物の範囲内にある与えられた本発明の修正及び変形をカバーしていることが意図される。

Claims (20)

1. 複数のレポートを受信することであって、前記レポートの各々は患者の複数の医用画像検査のうちの対応する１つを記述する、受信すること、
   前記レポートの各々から対応する特性を抽出すること、
   前記レポートのサブセットを、前記サブセットを備える前記レポートの前記特性の類似性に基づいて識別すること、及び、
   前記患者に関する患者履歴の一部の視覚化を生成することであって、前記一部は前記レポートの前記サブセットを備える、生成すること、
   を含む、方法。
2. 前記視覚化は、前記患者に関する医用画像検査の複数のタイムラインを備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のタイムラインの各々は、同じ身体部分を有する医用画像検査と、同じ身体部分及びモダリティを有する医用画像検査と、互いへの明示的な参照を有する医用画像検査とのうちの１つを備える、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数のタイムラインは人体の図に関して示される、請求項２に記載の方法。
5. 前記複数のタイムラインは共通タイムスケールに関して示される、請求項２に記載の方法。
6. 前記視覚化は、前記タイムラインのうちの１つの一部でない前記医用画像検査のうちの１つの指示を更に備える、請求項２に記載の方法。
7. 複数の対応する特性は前記レポートの各々から抽出される、請求項１に記載の方法。
8. 前記特性は、モダリティ、身体部分、検査説明、プロトコル名、シリーズ説明、検査理由、及び手順コードのうちの１つを備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記検査各々の前記対応する特性は、前記検査各々のメタデータと、前記検査各々のテキスト概要とのうちの１つから抽出される、請求項１に記載の方法。
10. 前記メタデータは、医用におけるデジタル画像と通信標準に従ってフォーマット化される、請求項９に記載の方法。
11. 前記対応する特性は、自然言語処理を使用して前記検査各々のテキスト概要から抽出される、請求項９に記載の方法。
12. 前記レポートのサブセットを識別することは、医学オントロジを使用して前記レポートの前記サブセットをグループ化することを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記医学オントロジは、Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｚｅｄ Ｎｏｍｅｎｃｌａｔｕｒｅ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ及びＵｎｉｆｉｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍのうちの１つを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 複数のレポートを記憶する非一時的メモリであって、前記レポートの各々は患者の複数の医用画像検査のうちの対応する１つを記述する、非一時的メモリと、
    前記レポートの各々から対応する特性を抽出モジュールが抽出すること、
    前記レポートのサブセットを、前記サブセットを備える前記レポートの前記特性の類似性に基づいて、グループ化モジュールが識別すること、及び、
    前記患者に関する患者履歴の一部の視覚化を視覚化モジュールが生成することであって、前記一部は前記レポートの前記サブセットを備える、生成すること、
    を実行するプロセッサと、
    前記視覚化をシステムのユーザに表示するグラフィカルユーザインターフェースと、
    を備える、システム。
15. 医用画像検査は、Ｘ線写真検査、高周波検査、コンピュータ断層撮影検査、コンピュータＸ線撮影検査、磁気共鳴画像検査、超音波検査、陽電子放出型断層撮影検査、放射性画像検査、光音響検査、サーモグラフィ検査、心エコー検査、及び近赤外分光分析検査のうちの１つを含む、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記視覚化は前記患者に関する医用画像検査の複数のタイムラインを備える、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記複数のタイムラインの各々は、同じ身体部分を有する医用画像検査と、同じ身体部分及びモダリティを有する医用画像検査と、互いへの明示的な参照を有する医用画像検査とのうちの１つを備える、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記抽出モジュールは前記レポートの各々から複数の対応する特性を抽出する、請求項１４に記載のシステム。
19. 前記抽出モジュールは、前記検査各々の前記対応する特性を、前記検査各々のメタデータと、前記検査各々のテキスト概要とのうちの１つから抽出する、請求項１４に記載のシステム。
20. プロセッサによって実行可能な命令のセットを記憶する非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記命令セットは、前記プロセッサによって実行された時、
    複数のレポートを受信することであって、前記レポートの各々は患者の複数の医用画像検査のうちの対応する１つを記述する、受信すること、
    前記レポートの各々から対応する特性を抽出すること、
    前記レポートのサブセットを、前記サブセットを備える前記レポートの前記特性の類似性に基づいて識別すること、及び、
    前記患者に関する患者履歴の一部の視覚化を生成することであって、前記一部は前記レポートの前記サブセットを備える、生成すること、
    を含む動作を前記プロセッサに実行させる、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体。