JP6053749B2 - 画像捕捉及び/又は画像関連パラメータの推薦装置 - Google Patents

画像捕捉及び/又は画像関連パラメータの推薦装置 Download PDF

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Description

本発明は、医療情報学に関し、患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットと共に医用画像の捕捉及び/又は画像関連パラメータ(例えば取得、推薦、視覚化等)の追加、修正及び/又は削除を推薦するシステム及び/又は方法に対する特定の応用において記載される。
放射線科及び画像形成センタは、コンピュータ断層撮影(CT)、磁気共鳴画像形成(MRI)、陽電子放出型コンピュータ断層撮影(PET)、単光子放出型コンピュータ断層撮影(SPECT)、超音波(US)、及び/又は他の医用画像形成モダリティにより、患者の画像形成を毎日行っている。一般に、ある患者の医師により処方された画像形成の指示は、放射線科又はセンタにより受けられる。この指示は、幾つかのレベルの患者の履歴を一般に含み、この患者の履歴は、放射線科医により使用され、1以上の画像形成モダリティにより行われるべき1以上の画像の捕捉を含む検査計画が作成される。次いで、患者は、検査計画に従って放射線技師により画像形成される。
幾つかの例では、画像が捕捉される間に、更なる発見が観察される。それらのケースの幾つかでは、放射線科医は、検査計画に加えるために1以上の更なる画像形成の捕捉を選択する場合がある。例えば、MRI検査では、T2重み付け高速スピンエコーシーケンスは、脳脊髄液に起因することが疑われる脳の重要な浮腫を明らかにする場合がある。科学技術者は、放射線科医に相談し、放射線科医は、例えば他の構造を観察することにおいて支援することとなる、画像における脳脊髄液の明るさを抑制するT2重み付けフレアー法(Fluid-Attenuated Inversion Recovery)シーケンスといった更なるタイプのシーケンスを追加するのを選択する場合がある。
更なる画像捕捉を含むことの決定は、例えば患者をスキャンしている間、検査計画の実行の間に一般に行われる。係るように、画像捕捉を追加することに関する迅速な決定をなす必要がある。さらに、更なる画像捕捉の選択は、放射線科医の専門知識及び患者の臨床状態の印象に一般的に基づいており、画像捕捉の可能性のある選択からなるリストから取得される。残念なことに、これは、面倒且つ時間のかかる仕事となる可能性があり、可能性のある画像捕捉のリストは、膨大であり、患者の現在の健康状態に関係のない画像捕捉を含む場合がある。
本出願の態様は、上記の問題及び他の問題に対処する。
1態様によれば、本方法は、患者の画像データを取得することを含む。画像データは、患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットからの、画像形成の捕捉からの捕捉データに対応する。本方法は、画像形成の診療指針に基づいてプロセッサにより画像データを分析すること、分析を示す電子的にフォーマットされたデータを生成することを更に含む。プロセッサは、分析を示すデータに基づいて検査計画に対する変更の推薦を示す信号を生成する。
別の態様によれば、システムは、画像形成の診療指針に基づいて患者の画像データを分析する解釈エンジンを含む。画像データは、患者の検査計画における計画された画像取得のセットからの、画像形成の捕捉からの捕捉データに対応する。システムは、分析に基づいて推薦を生成する判定コンポーネントを更に含む。推薦は、分析を示すデータに基づいて検査計画に対する変更を含む。
別の態様によれば、方法は、画像形成システムを介してスキャンされるか又はスキャンされている患者について電子的にフォーマットされた患者の情報を取得することを含む。患者情報は、患者の検査計画から患者の計画された画像捕捉のリストを少なくとも含む。方法は、1以上の前に画像形成された患者について電子的にフォーマットされた前に画像形成された患者の情報を取得することを更に含む。前に画像形成された患者の情報は、前に画像形成された患者について行われた画像捕捉の1以上のリストを少なくとも含む。方法は、患者の計画された画像捕捉のリストを含むスキャンされるか又はスキャンされている患者についての患者情報及び前に画像形成された患者について行われた画像捕捉の1以上のリストを含む前に画像形成された患者情報に基づいて、少なくとも1つの推薦された更なる画像捕捉を示す信号を生成することを更に含む。
別の態様によれば、コンピューティングシステムは、患者の検査計画の計画された画像捕捉のセットに加えるため、前にスキャンされた患者に実行された画像捕捉から、少なくとも1つの更なる画像捕捉を識別するコンピュータ読み取り可能な命令でエンコードされたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。コンピューティングシステムは、命令を実行するように設定される1以上のプロセッサを含み、1以上のプロセッサは、命令を実行したときに、1)前にスキャンされた患者に行われた画像捕捉における画像捕捉であって、検査計画にない画像捕捉と、2)前にスキャンされた患者に行われた画像捕捉における画像捕捉であって、検査計画にある画像捕捉と、の同時生起を判定する。識別された少なくとも1つの更なる画像取得は、前にスキャンされた患者に行われた画像捕捉における画像捕捉であって、予め決定された閾値を満たす同時生起を有する検査計画にない画像捕捉を含む。また、コンピューティングシステムは、識別された少なくとも1つの画像捕捉を提示するディスプレイを含む。
本発明は、様々なコンポーネント及びコンポーネントのアレンジメント、及び様々なステップ及びステップのアレンジメントの構成をとる。図面は、好適な実施の形態を例示する目的であり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。
患者の検査計画に対する変更を推薦する、プロセッサとコンピュータ読み取り可能な命令を記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体とを含む例示的なシステムを例示する図である。 推薦が画像形成の適切性の基準に基づく例示的な推薦装置を例示する図である。 前に画像形成された患者に行われた計画された画像捕捉及び/又は追加された画像捕捉に少なくとも基づいた、患者の検査計画に追加するために1以上の推薦された更なる画像捕捉を識別する例示的な推薦装置を例示する図である。 前に画像形成された患者に行われた計画された画像捕捉及び/又は追加された画像捕捉に少なくとも基づいた、患者の検査計画に追加するために1以上の推薦された更なる画像捕捉を識別及び提示する例示的な方法を例示する図である。 画像形成の適切性の基準に基づいて、患者の検査計画に対する変更を推薦する例示的な方法を説明する図である。
図1は、ワークステーション、コンピュータ、画像形成システムのコンソール等のような例示的なコンピューティングシステム102を例示する図である。
コンピューティングシステム102は、1以上のプロセッサ104と、1以上のプロセッサ104により実行されたときに、システムに様々な機能を実行させるコンピュータ読み取り可能な命令でエンコード又は埋め込みされるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体106(例えば物理メモリ)を含む。
記憶媒体106は単一のコンポーネントとして示されているが、記憶媒体106は、コンピュータシステム102に対して遠隔にあるストレージ、及び/又はコンピュータシステム102から外部にあるストレージを含めて、複数のストレージユニットを含むことが理解される。付加的に又は代替的に、1以上のプロセッサ104は、信号又は伝送波のような一時的な媒体により伝送される命令を実行する。
入力/出力108は、(例えばキーボード、マウス等といった)1以上の入力装置110からの情報を受信し、及び/又は(例えばプリンタ、CDライタ、DVDライタ、光テープドライブ、ポータブルフラッシュメモリ等といった)1以上の出力装置112に情報を伝達する。
1以上の通信ポート114は、(例えば施設部門内の)イントラネット、(例えば施設内及び/又は施設間の)インターネット、及び/又は様々なコネクタ、ケーブル、インタフェース等を通してのインターネットとの通信のために設定される。例示される実施の形態では、1以上の通信ポート114は、様々なデータリポジトリとの通信のために設定される。
1以上のデータリポジトリ116は、例えば1以上の通信ポート114を介して、システム102にアクセス可能な情報を含む。医用画像形成の環境では、1以上のデータリポジトリ116は、ピクチャアーカイブ及び通信システム(PACS)、放射線情報システム(RIS)、病院情報システム(HIS)、電子メディカルレコード(EMR)、データベース、サーバ、画像形成システム、コンピュータ及び/又は他のデータリポジトリを含む。係るデータは、DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)、HL7(Health Level 7)、及び/又は他の標準フォーマット、及び/又は非標準である、独自のフォーマット、及び/又は他のフォーマットのような標準フォーマットで記憶及び/又は伝送される場合がある。
グラフィックスコントローラ118は、ディスプレイ120のようなモニタ又は人間が読取可能なフォーマットでの他のディスプレイでの提示のためにデータを処理する。
例示される記憶媒体106は、様々なソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、及び/又は次に説明されるデータを記憶する。
情報コレクタ112は、様々な電子的にフォーマットされた情報を収集する。例えば、1つの例において、情報コレクタ112は、限定されるものではないが、患者の安全、患者の診断、画像形成の手順の実費精算(imaging procedure cost reimbursement)、及び/又は他の情報のような要素を考慮する適切な(例えば最も適切な)画像形成の判定をなすことにおいて許可された要員(例えば医師及び/又は他のプロバイダ)を支援する適切な基準及び/又は他の根拠に基づく指針を含む、画像形成の診療指針を収集する。適切な適切性の基準は、ACR(American College of Radiology)及び/又は他のガイドライン情報センタにより提供される適切性の基準を含む。
情報コレクタ122は、付加的に又は代替的に、患者の検査計画における1以上の画像捕捉に従ってスキャンされるか又はスキャンされている患者に関する情報を収集する。係る情報は、(例えば放射線医といった)医師により患者について処方された計画された画像捕捉のリストを少なくとも含む。限定されるものではない例により、MRIスキャナにより、リストは、機関又は特定の放射線医による定義命令に従って、スキャナを操作する技術者によりそれぞれの患者について仕立てられる、捕捉されるべき(例えばパルス系列といった)系列のリストである場合がある。また、係る情報は、発見したもの、診断の結論、画像データ、定量的な基準、及び/又は検査計画の実行されるスキャンに対応する他の情報を含む場合がある。
情報コレクタ122は、付加的に又は代替的に、(例えば他の患者及び/又は現在の患者の前のスキャンといった)既にスキャンされた1以上の患者に関する電子的にフォーマットされた情報を収集する。係る情報は、対応する検査計画において本来計画された画像捕捉、及びもしあれば本来の計画された画像捕捉に加えられた画像捕捉を含む、患者のそれぞれについて実行された画像捕捉のリストを少なくとも含む。
任意に、情報コレクタ122は、指示、研究所の情報、前の画像形成の報告、前の非画像形成の報告における他の情報、及び/又は、患者及び/又は他の患者の他の情報、前にスキャンされた患者の所与の検査計画の本来計画された画像捕捉に加えるため、更なる画像捕捉を選択するために臨床医により使用される診断結果、同様な画像形成機器をもつ異なる臨床機関で行われた画像捕捉、及び/又は他の情報を含む。
情報コレクタ122は、上述された情報、及び/又は1以上のデータリポジトリ116及び/又は他のデータソースの様々なデータリポジトリからの他の情報を収集する。付加的に又は代替的に、係る情報は、臨床医又は他の許可された要員により提供することができる。さらに、係る情報は、ある患者の(例えば計画された画像捕捉を含む)検査計画の実現の前及び/又は実現の間に収集することができる。例示される実施の形態では、収集される情報は、収集情報124として記憶媒体106に記憶される。
推薦装置126は、ある患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットを追加、修正及び/又は削除するため、1以上の画像捕捉及び/又は画像関連パラメータ又は画像捕捉及び/又は画像関連パラメータのセットを推薦する(1以上の画像捕捉及び/又は画像関連パラメータを示す信号を生成する)。以下に詳細に記載されたように、推薦装置126は、収集情報124における情報に少なくとも基づいて係る情報を推薦する。1つの例において、これは、画像データ及び適切性の基準に基づく係る推薦、推薦が行われるべき可能性、及び/又は他の情報に基づいて係る推薦をなすことを含む。例示される実施の形態では、推薦は、記憶媒体106に記憶することができる。
1以上の推薦は、検査ワークフロー、患者の安全、診断、視覚化等を改善することができる情報を提供する場合があることが理解される。これは、例えば所与の患者について1以上の画像捕捉及び/又はパラメータの(放射線医及び/又は科学技術者について)自動化された及び/又は迅速な識別を可能にすることを含む。これは、特定の放射線によるか又は特定の放射線医とは独立に達成される場合がある。これらの画像形成システムには、この情報が提供され、1以上の画像形成捕捉及び/又は関連パラメータが追加、修正及び/又は削除される。
任意に、1以上の施設について利用可能な画像捕捉130及び/又はパラメータの全てのリスト又は全てのサブセットのリストが記憶媒体106に記憶され、及び/又はシステム102により取得される。
プレゼンテーションコンポーネント132は、ディスプレイ120及び/又は他のディスプレイのユーザ対話型グラフィカルユーザインタフェース(GUI)における少なくとも1以上の推薦された画像捕捉及び/又は画像形成パラメータを様々にフォーマットし、提示する。1つの例において、プレゼンテーションコンポーネント132は、係る情報のリストを単に提示し、ユーザは、患者の検査計画に追加するため、マウスクリック、ドラッグアンドドロップ、キープレス又はその他を介して、提示されたリストから、1以上の画像捕捉及び/又は画像形成パラメータを選択することができる。更なる画像捕捉の複数のセットが異なるパラメータに基づいて推薦される場合、これらのセットは、個別に提示されるか又はこれらのセットのうちの1以上が同時に提示される。別の例では、許可された人員の確認によるか又は許可された人員の確認によらず、推薦は自動的に実現される。
別の例では、例えば提示することができる可能性、信頼レベル、及び/又は他の数値スコアに基づいてリストがソートされる。更に別の例では、1以上の推薦された更なる画像の取得は、本来計画された画像捕捉と同時に提示される。この例では、2つのリストは、(例えば色、フォントタイプ、サイズ等といった)ハイライトを介して視覚的に区別でき、(例えば2つの個別のリスト等といった)異なるグループに分離する。更に別の例では、画像捕捉が追加された前の類似の患者のケースも提示され、比較のために使用される。特定の提示は、予め決定されたデフォルト又はユーザ嗜好に基づく場合がある。更に別の例では、全ての利用可能な画像捕捉のリストも提示することができる。
限定するものではない例により、MRIスキャナにより、ディスプレイ120は、個別のソートされたリスト又はソートされていないリストとして全ての可能性のある画像捕捉のリストから最も可能性の高いパルス系列のリストを、計画された画像捕捉のオリジナルのリストと同時に表示するか、又は計画された画像捕捉のオリジナルのリストなしに表示する。これは、全ての可能性のある画像形成捕捉のリストが現在計画された捕捉のリストと一緒に提示される設定と比較して、臨床医がより迅速且つ正確に1以上の更なる画像形成の捕捉(例えばパルス系列)を発見し、本来計画された画像捕捉に追加するのを可能にする。
コンピューティングシステム102が画像形成システムの一部である場合、選択された画像捕捉及び/又はパラメータは、自動的に又は手動的にユーザとの対話により又は対話なしに、画像形成システムにダイレクトにロードすることができる。コンピューティングシステム102が画像形成システムの一部ではない場合、選択された画像捕捉は、コンピューティングシステム102から患者をスキャンするために使用される画像形成システムのような別のシステムに伝達することができる。係る通信は、DICOMモダリティワークリスト等を介して、更なる画像捕捉を送信することによるような、独自のアプローチ及び/又は標準のアプローチを使用して、ポート114を介して行うことができる。係る通知コンポーネント134は、携帯電話、ページャ、コンピュータ等のような通信装置と様々に対話する。係る対話は、推薦の確認又は拒否を要求するため、計画及び/又は画像形成パラメータに対する自動化された変更について許可された要員に知らせるため、許可された要員に推薦を供給することを含む。確認が要求される場合、推薦は、画像及び/又は他の情報と共に伝達され、情報の受信者は、装置により実行することができる特定の通信装置にあるソフトウェアアプリケーション(携帯電話のアプリケーション)を介して推薦を確認することができる。
例示される実施の形態では、情報コレクタ122、収集情報124、推薦装置126、推薦される処理128の少なくとも1部、及びプレゼンテーションコンポーネント132は、記憶媒体106において示される。しかし、単一の記憶媒体又は複数の記憶媒体にわたり分散されることを含めて、122〜132の1以上又は少なくとも1部が他の記憶媒体及び/又は外部記憶媒体において発見することができることを理解されたい。
図2は、推薦装置126の限定するものではない例を示す。
この実施の形態では、推薦装置126は、適切性の基準202、及び検査計画の実行されたスキャンに対応する1以上の画像データ、画像データから発見されたもの、画像データからの診断結果、様々な基準等を取得する。解釈エンジン204は、適切性の基準202に基づいて取得された情報の少なくともサブセットを分析する。決定コンポーネント206は、解釈に基づいて、画像形成捕捉及び/又は画像形成関連パラメータを追加、修正及び/又は削除することを決定する。この決定は、推薦128として出力される。この実施の形態では、推薦装置126は、コンピュータ意思決定支援(CAD)システム、コンピュータ診断支援(CADx)システム、及び/又は他のコンピュータに基づくサブシステムを含む。
限定されるものではない例によれば、収集された情報124は、非収縮性の心臓スキャンにおけるカルシウムスコア、又はカルシウムスコアを計算するための推薦装置126についてのデータを含む。カルシウムスコアが適切性の基準202における基準を満足すると解釈エンジン204が判定した場合、決定コンポーネント206は、造影冠状動脈CTA(又は適切性の基準292により規定される他のスキャン)を、係るスキャンがセットに既にない場合、患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットに自動的に追加することができる。更に別の例では、解釈エンジン204は、収集された情報から造影冠状動脈CTAにおける重要な狭窄を検出し、決定コンポーネント206は、心CTかん流(又はCT-NMハイブリッドシステムでのSPECT/PETかん流)を、患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットに自動的に加える。
別の例では、造影勘定動脈CTAスキャンが適切性の基準202に基づいて更なる診断の情報を提供しないことを判定コンポーネント206が判定したとき、判定コンポーネント206は、解釈エンジン204による心臓スキャンからの造影画像データの解釈に基づいて、患者の検査計画における計画された画像捕捉のセットから造影冠状動脈CTAスキャンを自動的に除く。更に別の例では、判定コンポーネント206は、解釈エンジン204による解釈に基づいて、スキャンデータにおける特定の関心のある領域を選択的に再構成及び/又は強調するため、例えば様々な再構成パラメータを決定する。更に別の例では、決定コンポーネント206は、特定の関心のある領域を強調するため様々な視覚化パラメータを決定する。
図3は、収集情報124と共に推薦装置126の限定するものではない例を示す。
統計処理エンジン302は、確率、可能性、信頼レベル、それぞれの画像捕捉の関連性、及び/又は他の統計的な情報のような画像捕捉304を計算するために設定する。1つの限定するものではない例では、画像捕捉統計304は、収集情報124からの画像捕捉であって、検査計画におけるものではない画像捕捉が、画像捕捉と、他の患者の検査計画及び情報の両者における1以上の画像捕捉との同時生起(co-occurrence)に基づいて検査計画の一部であるか又は検査計画に加えられるべき確率を表す場合がある。
例えば、1つの限定するものではない例では、統計処理エンジン302は、画像捕捉‘a’,‘b’がその患者について既に計画されていると仮定して、画像捕捉‘X’が患者の検査計画の一部となる可能性が高い確率を表すベイズ確率P(X|a,b,...)を生成する。例として、確率は、所定のMRIパルス系列が既に計画されたパルス系列と共に実行された可能性を示す場合がある。臨床データ、診断結果、及び/又は他の情報が利用可能であり且つ使用される場合、確率は、画像捕捉‘a’,‘b’,...がある患者について計画され、且つ患者レコードが所定の臨床的概念を含むと仮定して、その患者について画像捕捉‘X’が実行される可能性が高い確率として表現される。臨床データ、診断結果、及び/又は他の情報が‘M’,‘N’,...として表される場合、画像捕捉‘X’が患者の検査の一部となる可能性が高い確率は、P(X|a,b,...,M,N,...)として表される。
付加的に又は代替的に、統計処理エンジン302は、同時生起マトリクスの系列を生成し、この場合、行及び列は、異なる画像形成の捕捉又は画像形成の捕捉の組み合わせを表す。ある行及び列の交差(すなわちマトリクスのエレメント)は、2つの画像形成の捕捉又は画像形成の捕捉のグループが過去の患者のデータベースにおけるそれぞれの患者において使用された患者の数を表す。正規化されたとき、これは、互いに同時生起する異なる手順の確率を計算するための推定として使用することができる。係るマトリクスは、推薦された画像捕捉のリストと共に上述されたディスプレイを介して提示される。
評価コンポーネント306は、画像捕捉統計304を評価する。1つの例では、画像捕捉が検査計画の一部であるべき可能性が存在する場合、画像捕捉は、推薦された処理128に含まれる。係る可能性が存在しない場合、特定の画像捕捉が推薦された処理128から外される。別の例では、可能性は、推薦された処理128に含まれることとなる対応する画像捕捉の予め決定された閾値レベルを満足させる必要がある。画像捕捉について係る可能性が存在しない場合、推薦が行われない。これは、確率が余りに低くいために特定の捕捉を示唆することができない等のため、推薦を提供するために十分な前のデータが利用可能ではない状況で生じる場合がある。
画像捕捉を選択して推薦された更なる画像捕捉において含めるため、コントラスト、解像度、画質等のような1以上の視覚化パラメータのような他の情報を評価コンポーネント306により利用することもできる。1つの例において、複数の異なるセットの推薦された更なる画像捕捉が生成され、それぞれのセットは、異なる(オーバラップするか又はオーバラップしない)基準に基づく。例えば、第一のセットは、同時生起に単に基づく場合があり、第二のセットは、画質に基づく場合があり、別のセットは、付加的又は代替的な基準に基づくことができる。
図4は、患者の検査計画に加えるため、更なる画像捕捉を推薦する例示的な方法を説明する。
以下の方法における処理の指示は限定されるものではないことを理解されたい。係るように、他の指示が本明細書において考えられる。さらに、1以上の処理は省略される場合があり、及び/又は1以上の更なる処理が含まれる場合がある。
ステップ402で、患者の検査計画に従ってスキャンされるべき又はスキャンされている患者の情報が電子的なフォーマットで取得される。本明細書で記載されるように、係る情報は、患者の検査計画において患者の計画された画像捕捉を少なくとも含む。任意に、例えば画像形成の指示、研究所の検査、画像形成及び/又は非画像形成の報告からの患者に関する他の情報が付加的に取得される。
ステップ404で、既にスキャンされた1以上の患者に関する情報が電子的な形式で取得される。この情報は、患者の計画された画像捕捉及び患者の計画された画像捕捉に加えられる画像捕捉を少なくとも含む。任意に、例えば画像形成の指示、研究所の検査、更なる画像捕捉を選択するために使用される臨床情報等からの患者に関する他の情報を付加的に取得することもできる。
ステップ406で、推薦された更なる画像捕捉のセットは、患者に関する情報及び1以上の前にスキャンされた患者に関する情報に基づいて生成される。本明細書において記載されたように、患者の検査計画に既にない画像捕捉は、画像捕捉が検査計画の一部であるか又は検査計画に加えられるかの可能性に基づいてセットに含まれる。
検査計画からの画像捕捉が既に実行された場合、結果として得られる1以上の画像及び/又は結果として得られる1以上の画像から発見されたものは、推薦された更なる画像捕捉のセットを生成するために採用される。さらに、コントラスト、解像度、画質等のような1以上の視覚化パラメータのような他の情報は、更なる画像捕捉の推薦されたセットを生成するために更に使用される場合がある。
ステップ408で、推薦された更なる画像捕捉のセットは、ユーザに視覚的に提示される。本明細書において記載されたように、推薦された更なる画像捕捉は、単独で提示されるか、又は計画された画像捕捉、非画像捕捉データのような他の情報(例えば取得された指示、臨床情報等)と共に提示される。さらに、推薦された更なる画像捕捉は、1以上のリストにおいて、マトリクス及び/又はその他として提示することができる。さらに、臨床医は、1以上の表示された画像捕捉を様々にソート、選択、除去、非選択状態にする等するためにディスプレイと対話する。
ステップ410で、1以上の提示された推薦された更なる画像捕捉は、1以上の推薦された更なる画像捕捉のユーザ選択を示す入力の受信に応じて、検査計画に加えられる。本明細書で記載されたように、推薦された更なる画像捕捉の選択は、更なる画像捕捉を画像形成システム、PACSシステム及び/又は他のシステムに伝達すること、及び/又は更なる画像捕捉を画像形成システムにロードすることになる。
1以上の処理402又は404において取得された情報は、取得されて推薦装置126による後の使用のために記憶されるか、推薦装置126を使用する時に動的に取得される。例示される方法では、推薦装置126は、検査計画の実現の前に又は検査計画の実現の間に採用される。
図5は、ある患者の検査計画と関連して例示的な方法を説明する。
以下の方法における処理の指示が限定されるものではないことを理解されたい。係るように、本明細書において、他の指示が考えられる。さらに、1以上の処理が省略されるか及び/又は1以上の更なる処理が含まれる場合がある。
ステップ502で、患者の画像データが取得される。
ステップ504で、画像データが適切性の基準に基づいて分析される。
ステップ506で、推薦が分析に基づいて生成される。
ステップ508で、ユーザの確認により又はユーザの確認によらずに、推薦が実現される。
上述したステップは、適切なコンピュータプロセッサにより実行されたときに、プロセッサに上述した処理を実行させるコンピュータ読み取り可能な記録媒体(例えば媒体106)でエンコードされるコンピュータ読み取り可能な命令により実現される。
本発明は、好適な実施の形態を参照して記載された。先の詳細な説明を読んで理解することで変更及び修正が行われる場合がある。本発明は、特許請求の範囲又はその等価な概念に含まれる限りにおいて、全ての係る変更及び変形を含むものとして解釈されることが意図される。

Claims (14)

  1. プロセッサが、患者の検査計画に従って前記患者の画像データを取得するステップであって、前記画像データは、前記患者の検査計画における計画された画像捕捉手順のセットのうちの画像形成の捕捉手順からの捕捉データに対応する、ステップと、
    前記プロセッサは、画像形成の診療指針に基づいて前記画像データを分析し、前記分析を示す電子的にフォーマットされたデータを生成するステップと、を含み、
    前記プロセッサは、前記計画された画像捕捉手順のセットを実行している間に、前記分析を示すデータに基づいて前記計画された画像捕捉手順のセットに対する変更の推薦を示す信号を生成する、
    方法。
  2. 前記画像形成の診療指針は、臨床の人員が適切な画像形成の決定を行うことを支援する適切性の基準又は他の証拠に基づく指針を含む、
    請求項1記載の方法。
  3. 前記分析は、前記画像データに基づく少なくとも1つの定量的な基準を生成することを含み、
    当該方法は、
    前記基準を前記指針と比較するステップと、
    前記比較の結果に前記推薦を基づかせるステップと、
    を更に含む請求項1又は2記載の方法。
  4. 前記推薦は、前記分析を示すデータに基づいて画像形成の捕捉を追加すること、修正すること又は削除することのうちの1以上を含む、
    請求項1乃至3の何れか記載の方法。
  5. 前記推薦は、前記画像データの分析に基づいて再構成パラメータを変更することを含み、
    前記捕捉データは、変更された再構成パラメータに基づいて再構成される、
    請求項1乃至4の何れか記載の方法。
  6. 前記推薦は、前記画像データの分析に基づいて視覚化パラメータを変更することを含み、
    前記捕捉データは、変更された再構成パラメータに基づいて再構成される、
    請求項1乃至5の何れか記載の方法。
  7. 前記プロセッサは、前記推薦を自動的に実行する、
    請求項4乃至6の何れか記載の方法。
  8. 前記プロセッサは、許可された人員に通知を送出し、
    前記通知は、前記許可された人員による前記推薦の確認を要求し、
    前記プロセッサは、前記許可された人員からの確認の受信に応答して前記推薦を実行する、
    請求項4乃至6の何れか記載の方法。
  9. 患者の検査計画に従って前記患者の画像データを取得するシステムであって、当該システムは、
    画像形成の診療指針に基づいて患者の画像データを分析する解釈エンジンであって、前記画像データは、前記患者の検査計画における計画された画像捕捉手順のセットのうちの画像形成の捕捉手順からの捕捉データに対応する、解釈エンジンと、
    前記分析に基づいて推薦を生成する決定コンポーネントであって、前記推薦は、前記システムが前記計画された画像捕捉手順のセットを実行している間に、前記分析を示すデータに基づいて前記計画された画像捕捉手順のセットに対する変更を含む、決定コンポーネントと、
    を備えるシステム。
  10. 前記画像形成の診療指針は、臨床の人員が、患者の安全、患者の診断、画像形成手順の実費精算のうちの少なくとも1つを考慮した適切な画像形成の決定を行うことを支援する適切性の基準又は他の証拠に基づく指針を含む、
    請求項9記載のシステム。
  11. 前記解釈エンジンは、前記画像形成データに基づいて少なくとも1つの定量的な基準を生成し、
    前記決定コンポーネントは、前記基準と前記指針との比較に前記推薦を基づかせる、
    請求項9又は10記載のシステム。
  12. 前記推薦は、前記分析を示すデータに基づいて画像形成の捕捉を追加することを含む、
    請求項9乃至11の何れか記載のシステム。
  13. 前記推薦は、前記分析を示すデータに基づいて画像形成の捕捉を変更することを含む、
    請求項9乃至11の何れか記載のシステム。
  14. 前記推薦は、前記分析を示すデータに基づいて画像形成の捕捉を削除することを含む、
    請求項9乃至11の何れか記載のシステム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12109071B2 (en) 2019-02-08 2024-10-08 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic device providing user preset and method for operating same

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2633496B1 (en) * 2010-10-27 2023-01-11 Koninklijke Philips N.V. Image artifact identification and mitigation
EP2790583B1 (en) * 2011-12-13 2016-05-18 Koninklijke Philips N.V. Dose optimization based on outcome quality
US20140094699A1 (en) * 2012-04-18 2014-04-03 Jefferson Radiology, P.C. Process for producing a radiology report
CN104182606B (zh) * 2013-12-24 2017-03-22 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种应用pet/ct的分布式软件系统的医疗设备
US9152761B2 (en) * 2014-01-10 2015-10-06 Heartflow, Inc. Systems and methods for identifying medical image acquisition parameters
US10275906B2 (en) * 2014-07-16 2019-04-30 Koninklijke Philips N.V. iRecon: intelligent image reconstruction system with anticipatory execution
DE102015201361A1 (de) * 2015-01-27 2016-07-28 Siemens Healthcare Gmbh Datensystem zum Identifizieren von Radiologiedatensätzen
US10282835B2 (en) 2015-06-12 2019-05-07 International Business Machines Corporation Methods and systems for automatically analyzing clinical images using models developed using machine learning based on graphical reporting
JP6833311B2 (ja) * 2015-08-12 2021-02-24 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 核医学診断装置及び制御プログラム
CN105701334B (zh) * 2015-12-31 2018-06-19 武汉联影医疗科技有限公司 Ris测试例获取系统及方法、ris系统的测试方法
WO2018077949A1 (en) * 2016-10-25 2018-05-03 Koninklijke Philips N.V. Device and method for quality assessment of medical image datasets
US11100635B2 (en) * 2016-11-03 2021-08-24 Koninklijke Philips N.V. Automatic pan-tilt-zoom adjustment to improve vital sign acquisition
EP3545327A1 (en) 2016-11-28 2019-10-02 Koninklijke Philips N.V. Image quality control in dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging
US10169869B2 (en) * 2016-12-08 2019-01-01 Siemens Healthcare Gmbh Imaging sequence control using automated determination of findings
US10832808B2 (en) 2017-12-13 2020-11-10 International Business Machines Corporation Automated selection, arrangement, and processing of key images
JP2019106122A (ja) * 2017-12-14 2019-06-27 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 病院情報装置、病院情報システム及びプログラム
CN108175376A (zh) * 2018-02-08 2018-06-19 天津优视医疗器械有限公司 一种用于记录及调整眼科影像设备的系统及其工作方法
EP3557274A1 (en) 2018-04-19 2019-10-23 Koninklijke Philips N.V. Automatic artifact detection and pulse sequence modification in magnetic resonance imaging
CN110739046A (zh) * 2018-07-18 2020-01-31 安影科技(北京)有限公司 一种多期多参数脑灌注成像平台
EP3790015A1 (en) * 2019-09-04 2021-03-10 Siemens Healthcare GmbH System and method for automated tracking and quantification of the clinical value of a radiology exam
EP4180989A1 (en) * 2021-11-15 2023-05-17 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus for processing data
US12014807B2 (en) * 2021-12-10 2024-06-18 Merative Us L.P. Automated report generation using artificial intelligence algorithms

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6032678A (en) 1997-03-14 2000-03-07 Shraga Rottem Adjunct to diagnostic imaging systems for analysis of images of an object or a body part or organ
DE10161381A1 (de) 2001-12-14 2003-06-18 Philips Intellectual Property Patientendatenverarbeitungssystem und -verfahren
US6574304B1 (en) 2002-09-13 2003-06-03 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Computer aided acquisition of medical images
US7244230B2 (en) 2002-11-08 2007-07-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Computer aided diagnostic assistance for medical imaging
JP2004357866A (ja) 2003-06-03 2004-12-24 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 医用画像処理装置及び表示制御方法
JP2005165719A (ja) * 2003-12-03 2005-06-23 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 診断計画方法および装置
GB2420641B (en) 2004-11-29 2008-06-04 Medicsight Plc Digital medical image analysis
DE102005028873B4 (de) * 2005-06-22 2014-07-24 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Durchführung einer Untersuchung und Diagnosevorrichtung hierfür
DE102006012408A1 (de) * 2006-03-17 2007-09-20 Siemens Ag Verfahren und System zur Steuerung eines eine medizinische Bildgebung umfassenden Untersuchungsprozesses
WO2008034182A1 (en) 2006-09-20 2008-03-27 Apollo Medical Imaging Technology Pty Ltd Method and system of automated image processing - one click perfusion
DE102007013566B4 (de) * 2007-03-21 2017-02-23 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Bilddatenaufnahme und medizinische Modalität
US8705819B2 (en) * 2007-06-21 2014-04-22 Koninklijke Philips N.V. Adjusting acquisition protocols for dynamic medical imaging using dynamic models
US20090006131A1 (en) 2007-06-29 2009-01-01 General Electric Company Electronic medical record-influenced data acquisition, processing, and display system and method
DE112008002340T5 (de) * 2007-08-30 2010-07-15 Panasonic Corp., Kadoma Ultraschall-Diagnosegerät und Ultraschall-Diagnosesystem
BRPI0908290A2 (pt) * 2008-05-09 2015-07-21 Koninkl Philips Electronics Nv "sistema de apoio à decisão clínica baseado em diretrizes (cdss)"
DE102008037347A1 (de) * 2008-08-12 2010-02-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Steuereinrichtung zur Steuerung eines Schnittbildaufnahmesystems
US8190450B2 (en) * 2008-09-30 2012-05-29 General Electric Company System and method to manage a quality of delivery of healthcare
BRPI1006379A2 (pt) 2009-03-26 2017-01-10 Koninkl Philips Electronics Nv método e analisador de dados
US8520920B2 (en) * 2009-11-11 2013-08-27 Siemens Corporation System for dynamically improving medical image acquisition quality
US20110210734A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Robert David Darrow System and method for mr image scan and analysis
WO2012104786A2 (en) * 2011-02-04 2012-08-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Imaging protocol update and/or recommender
US10600136B2 (en) * 2011-02-04 2020-03-24 Koninklijke Philips N.V. Identification of medical concepts for imaging protocol selection
US20130072781A1 (en) * 2011-09-20 2013-03-21 General Electric Company Automatic and semi-automatic parameter determinations for medical imaging systems

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12109071B2 (en) 2019-02-08 2024-10-08 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic device providing user preset and method for operating same

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