JP6736706B2 - 弾性検出装置のデータ解析処理方法及び弾性検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、データ処理技術の分野に関し、特に、弾性検出装置及びそのデータ解析処理方法に関する。

生体組織の弾性は、病巣の特徴との関連性が高いものであり、疾患診断にとって重要なリファレンスとなる。近年、エラストグラフィ技術の発展に伴い、人体などの粘弾性媒質に対して弾性を検出するための様々な弾性検出装置が広く用いられている。

現在、１つの弾性検出装置は、異なる被検者の肝臓などの粘弾性媒質である臓器の弾性を検出する。弾性検出装置は、ある被検者に対して検出を行う場合に弾性検出結果、すなわち、粘弾性媒質の変位をローカルに記録し、検出後にローカルに記録されている検出結果に基づいて被検者の健康状態を判定する。こうすることで、弾性検出装置は、ローカルに記録され、弾性検出装置によって検出された各被検者の検出結果に基づき、各被検者の健康状態を判定することができる。

しかしながら、病院には複数の弾性検出装置が設置される可能性が高い。また、同一被検者が異なる時間で異なる弾性検出装置によって臓器の弾性検出が行われることもある。これらの場合、各弾性検出装置は、ローカルに記録されている検出データを取得しかできないため、ローカルに記録されている検出結果の解析結果のみに基づいて被検者の健康状態を判定し、その結果、解析結果が総合的ではないうえに、正確さに欠ける。

上記問題に対して、本発明は、従来技術において各弾性検出装置がローカルに記録されている検出結果に基づいてデータを解析することで、解析結果の不足や不正確性を招き易いといった欠点を解消可能な弾性検出装置のデータ解析方法及び弾性検出装置を提供する。

上記目的を達成するために、本発明の一実施形態は、弾性検出装置のデータ解析処理方法を提供する。前記弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む。前記データ解析方法は、前記弾性検出装置がクラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定するステップと、前記通信接続が正常な場合、前記弾性検出装置が前記変位情報をクラウドサーバーに送信し、前記変位情報を前記クラウドサーバーにより前記クラウドサーバーのデータベースに記録させるステップと、前記クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを前記データベースから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示するためのデータ解析要求を、前記弾性検出装置が前記クラウドサーバーに送信するステップと、前記弾性検出装置が前記クラウドサーバーから送信された前記第１解析結果を受信して表示するステップと、を含む。前記第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。

一実施形態では、前記データ解析方法は、前記通信接続が正常であると前記弾性検出装置が判定した後、前記弾性検出装置が前記クラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットを受信して記録するステップをさらに含む。 前記オフラインデータパケットは、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものである。

一実施形態では、前記データ解析方法は、前記弾性検出装置が前記オフラインデータパケットから前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを取得して解析することで、第２解析結果を得るステップさらに含む。前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。

一実施形態では、前記データ解析方法は、前記弾性検出装置がクラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るステップをさらに含む。

一実施形態では、前記データ解析要求は、前記解析キーワードを含む。前記解析キーワードは、前記被検者の個人属性情報、前記被検者の疾患属性情報、前記被検者のグループ属性情報及び前記弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含む。

本発明の他の実施形態は、弾性検出装置のデータ解析処理方法を提供する。前記弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む。本実施形態に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法は、クラウドサーバーが弾性検出装置から送信された変位情報を受信するステップと、前記クラウドサーバーが前記変位情報をデータベースに記録させるステップと、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信するステップと、前記クラウドサーバーが前記データ解析要求に基づき、解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを前記データベースから取得して解析することで、第１解析結果を得るステップと、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置に前記第１解析結果を送信するステップと、を含む。前記変位情報は、前記弾性検出装置と前記クラウドサーバーとの通信接続が正常であると前記弾性検出装置が判定した場合に前記弾性検出装置により送信される。前記第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。

さらに、前記方法は、前記クラウドサーバーが前記変位情報をデータベースに記録させる前に、前記クラウドサーバーが前記変位情報に含まれる前記被検者の個人属性情報に応じて、前記粘弾性媒質の変位履歴情報を含む前記被検者の検出履歴データを前記データベースから取得するステップと、前記クラウドサーバーが予め設定された規則に基づき、前記変位情報が前記検出履歴データに一致するか否かを決定するステップと、をさらに含む。

さらに、前記データ解析方法は、前記変位情報が前記検出履歴データに一致していない場合、前記クラウドサーバーが前記検出履歴データに基づいて前記変位情報を補正し、補正された変位情報を前記データベースに記録させるとともに、前記変位情報が前記検出履歴データに一致していないことを提示するための提示情報を前記弾性検出装置にフィードバックするステップをさらに含む。

さらに、前記データ解析方法は、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップと、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置に前記オフラインデータパケットを送信するステップと、前記弾性検出装置が、前記オフラインデータパケットから前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを取得して解析することで、第２解析結果を得るステップと、をさらに含む。前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。

さらに、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップは、前記クラウドサーバーが予め生成された少なくとも１つのオフラインデータパケットの指標情報における、前記弾性検出装置の属性情報に一致する指標情報を決定するステップと、前記弾性検出装置の属性情報に一致する前記指標情報に対応するオフラインデータパケットを前記クラウドサーバーが取得するステップと、を含む。

さらに、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップは、前記弾性検出装置から送信されて前記弾性検出装置の属性情報を含むオフラインデータパケットのダウンロード要求を前記クラウドサーバーが受信するステップと、前記弾性検出装置の属性情報に対応するオフラインデータパケットを前記クラウドサーバーが生成するステップと、を含む。

さらに、前記データ解析要求は、前記解析キーワードを含む。前記解析キーワードは、前記被検者の個人属性情報、前記被検者の疾患属性情報、前記被検者のグループ属性情報及び前記弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含む。

また、本発明の別の実施形態に係る弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む。前記弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定するための通信状況判断装置と、前記通信接続が正常であると前記通信状況判断装置が判定した場合、前記変位情報を前記クラウドサーバーに送信することで、前記変位情報を前記クラウドサーバーによりデータベースに記録させるためのデータ送受信装置と、をさらに含む。前記データ送受信装置は、前記クラウドサーバーにデータ解析要求を送信する。前記データ解析要求は、前記クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを前記データベースから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示する。前記第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。前記データ送受信装置は、前記クラウドサーバーから送信された第１解析結果を受信して表示する。

さらに、前記データ送受信装置は、前記クラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットを受信する。前記オフラインデータパケットは、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものである。前記弾性検出装置は、前記オフラインデータパケットを記録するための記録装置をさらに含む。

さらに、前記弾性検出装置は、前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るためのデータ解析装置をさらに含む。前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含む。

さらに、前記データ解析装置は、前記通信状況判断装置がクラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るステップを実行する。

本発明に係る弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質の変位情報を取得した後、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した場合、変位情報をクラウドサーバーに送信してデータベースに記録させることで、各弾性検出装置の検出結果をクラウドに記録することができる。また、弾性検出装置は、上記通信接続が正常な場合、異なる要求に応じたデータ解析要求をクラウドサーバーに送信することが可能である。クラウドサーバーは、解析キーワードに対応する解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで、解析結果を得て弾性検出装置に送信する。こうすることで、弾性検出装置は、自体の弾性検出データをクラウドに記録することができるほか、クラウドサーバーに記録されている総合的かつ膨大な弾性検出データ、例えば、各被検者の個人のすべての弾性検出履歴データなどにより、解析待ち内容に対して、すなわち、解析待ちキーワードに対応するより総合的な解析待ちデータを取得することができる。さらに、弾性検出装置は、解析待ちデータを解析することで、総合的かつ正確な解析結果を得て、人体健康状態を正確かつ効果的に判定するのに有利であり、様々な研究を確実にサポートすることができる。

本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第１実施形態を示すフローチャートである。 本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第２実施形態を示すフローチャートである。 本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第３実施形態を示すフローチャートである。 本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第４実施形態を示すフローチャートである。 本発明に係る弾性検出装置の第１実施形態の構成を示す図である。 本発明に係る弾性検出装置の第２実施形態の構成を示す図である。 本発明のクラウドサーバーの第１実施形態の構成を示す図である。 本発明のクラウドサーバーの第２実施形態の構成を示す図である。

以下、本発明の実施形態の目的、技術案及び利点をより明確にするために、本発明の実施形態における図面を参照しながら、本発明の実施形態の技術案を明確かつ完全に説明する。説明される実施形態は本発明の一部の実施形態であり、全ての実施形態ではないことは言うまでもない。当業者にとって、本発明の実施形態に基づいて、創造的な労働をしない前提で得られる全ての他の実施形態は、本発明の保護範囲に属する。

図１は、本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第１実施形態を示すフローチャートである。本実施形態では、弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、粘弾性媒質がせん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む。なお、励起装置及びキャプチャー装置の動作原理としては、肝臓などの粘弾性臓器媒質の表面において、励起装置により粘弾性媒質にせん断波を励起させ、すなわち、振動信号を生成し、粘弾性媒質が振動信号によって振動することで、キャプチャー装置が粘弾性媒質に超音波信号を送信し、弾性力学原理によって粘弾性媒質がエコー応答を生成するものがある。異なる状態、例えば、正常な状態または病的な状態において、粘弾性臓器媒質の弾性応力または弾性歪みが異なる。キャプチャー装置は、受圧前後のエコー信号に応じて、粘弾性媒質の変位を算出する。変位情報は、粘弾性臓器の弾性特性を表し、人体の健康状態の重要なリファレンスとなる。本実施形態では、異なる被検者が異なる時間で異なる弾性検出装置により検出を受ける可能性がある。各弾性検出装置は、被検者の変位情報を取得した後、以下のようなデータ解析処理を行ってもよい。図１に示すように、本実施形態に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法は、以下のステップを含む。
ステップ１０１では、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定し、通信接続が正常な場合、ステップ１０２に移行する。
ステップ１０２では、弾性検出装置は、変位情報をクラウドサーバーに送信し、変位情報をクラウドサーバーによりデータベースに記録させる。
ステップ１０３では、弾性検出装置は、クラウドサーバーにデータ解析要求を送信する。データ解析要求は、クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示する。なお、第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。
ステップ１０４では、弾性検出装置は、クラウドサーバーから送信された第１解析結果を受信して表示する。

なお、本実施形態では、弾性検出装置による粘弾性媒質の変位検出のみを例に挙げて説明するが、実用上において本実施形態に係る方法は１種以上の任意の検出装置に適用してもよい。すなわち、各検出装置は、対応する検出結果を取得した後、本実施形態の後述するクラウドデータと類似して取得した検出結果を記録させるとともに、クラウドに記録されているデータに基づいてデータ解析を行う。

弾性検出装置は、ある被検者を検査した後にその変位情報を取得する。変位情報は、例えば、被検者の氏名、年齢、身分証明書番号、連絡先などの個人属性情報、及び検出で取得した変位を含む。また、変位情報は、例えば、弾性検出装置の指標情報、弾性検出装置の所在する病院の情報、弾性検出装置を操作する医者の情報などをさらに含んでもよい。

本実施形態では、医療従事者が被検者の病歴情報をより総合的に取得して被検者の健康状態を総合的かつ正確に評価することや、関連研究者がある疾患を総合的に解析するか、またはある特徴を有する群衆に対して特定の疾患特徴を解析すること、研究者が全国や地域で流行する感染症を解析することなどに寄与するために、クラウドサーバーの機能を導入し、クラウドサーバーの膨大なデータの記録や解析特性により、現在使用する弾性検出装置である被検者個人や群衆、病症などの検出データに対する総合的な解析結果を取得することができる。

詳細には、弾性検出装置は、弾性検出装置による検出を受けた被検者の変位情報を取得した後、まず、クラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定する。なお、弾性検出装置とクラウドサーバーとの接続方法は、例えば、有線接続方法であってもよいし、ＷＬＡＮ、３Ｇ、４Ｇ、ＧＲＰＳなどの無線ネットワーク接続方法であってもよいが、これらに限定されない。すなわち、弾性検出装置は、通信機能を有するように配置される。通信接続が正常な場合としては、例えば、ネットワークに接続可能な場合、ネットワークの信号強度が所定の閾値を超えた場合などがある。

弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した場合、取得した変位情報をクラウドサーバーに送信して記録させることで弾性検出装置の記録容量に対する要求を低下させることができる一方、クラウドサーバーにデータ解析要求を送信し、医療従事者、研究者などの関係者からのある解析要求に応じた総合的かつ正確な解析結果を取得することができる。なお、データ解析要求は、クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示する。解析キーワードは、デフォルトに設定されてもよいし、必要に応じて変更されてもよい。詳細には、解析キーワードは、データ解析要求に付属してもよい。また、解析キーワードは、被検者の個人属性情報、被検者の疾患属性情報、被検者のグループ属性情報及び弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含んでもよい。詳細には、被検者の疾患属性情報は例えば、ある疾患の病名であり、被検者のグループ属性情報は例えば、被検者の年齢代、性別、住所などの情報であってもよいし、弾性検出装置の属性情報は例えば、この装置の所在する病院の指標、所在する地域の指標、検出に用いる身体パラメータの指標などであってもよい。例えば、医療従事者が現在の被検者の肝臓の健康状態を正確に判断して追跡するために、被検者の肝臓の過去の弾性検出結果、すなわち、変位履歴情報を把握したい場合には、解析キーワードが被検者の個人属性情報、例えば、被検者の氏名、年齢、及び身分証明書番号であってもよい。また、研究者がある疾患の分布の特徴、例えば、ある疾患が主に分布する地域やある疾患にかかる主な群衆を把握したい場合には、解析キーワードがある疾患の指標情報のみを含んでもよい。また、研究者がある患者の疾患特徴を把握したい場合、例えば、研究者が同じ年代、同じ地域のある群衆がどんな疾患にかかりやすいかついての解析結果を把握したい場合には、解析キーワードが被検者のグループ属性情報である。さらに、解析キーワードは、弾性検出装置の属性情報、例えば、装置指標であってもよい。この場合、この装置を用いて検出を行って得られる検出データ全体を解析することで、弾性検出装置の使用状況を把握することができる。また、複数の病院において、弾性検出結果、すなわち、すべての変位情報をクラウドサーバーにアップロードし、情報共用を実現する場合には、解析キーワードが例えば、病院指標、医者指標などの情報を含んでもよい。

クラウドサーバーは、弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信した後、解析キーワードに基づいてクラウドサーバーのデータベースに問い合わせて解析キーワードに一致する解析待ちデータを取得する。例えば、解析キーワードが被検者の個人属性情報の場合、解析待ちデータは被検者のすべての変位情報、すなわち、各弾性検出装置によって被検者の弾性検出を行うときに得られたすべての変位情報である。これにより、解析待ちデータを解析することで、被検者の検出記録を追跡し、弾性検出結果によって表される健康状態を判定することができ、その結果、総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。また、例えば、解析キーワードがある疾患の指標の場合、解析待ちデータは、この特定の疾患を検出したすべての人々の、一定の要求を満たす検出データである。これにより、この疾患を検出したすべての人々の年齢、性別、住所、職業などを総合的に解析することで、全国または地域におけるこの疾患の予測結果を得ることができる。なお、本実施形態では、弾性検出を例に挙げる場合、上記疾患は、特に、弾性検出結果と関連する疾患を意味する。これにより、この疾患に対応する解析待ちデータに含まれる変位情報は、この疾患に対応する要求を満たす必要がある。例えば、変位の値は、一般的に、病気Ａの場合にａ１〜ａ２内であり、病気Ｂの場合にｂ１〜ｂ２内である。

最後に、弾性検出装置は、クラウドサーバーからフィードバックされた解析結果を受信した後、文字、グラフなどの様々な形態、例えば、ある被検者個人の変位検出結果履歴の傾向図で解析結果を表示する。

本実施形態では、各弾性検出装置は、被検者の変位情報を取得し、クラウドサーバーとの間の通信接続が正常であると判定した場合に変位情報をクラウドサーバーに送信する。クラウドサーバーは、この変位情報をデータベースに記録させる。これにより、クラウドサーバーには、膨大な弾性検出結果が記録されている。弾性検出装置は、クラウドサーバーとの間の通信接続が正常な場合、異なる要求に応じたデータ解析要求をクラウドサーバーに送信することができる。クラウドサーバーは、解析キーワードに対応する解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで、解析結果を得て弾性検出装置に送信する。こうすることで、弾性検出装置は、自体の検出結果をクラウドに記録することができるほか、クラウドサーバーに記録されている膨大かつ総合的な検出結果情報により、解析待ちキーワードに対応する、より総合的な解析待ちデータを取得して解析することで、総合的かつ正確な解析結果を得ることができ、その結果、人体健康状態を正確かつ効果的に判定するのに有利であり、様々な研究を確実にサポートすることができる。

図２は、本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第２実施形態を示すフローチャートである。図２に示すように、本実施形態に係る弾性検出装置は、図１に示される実施形態を基に、クラウドサーバーとの間の通信接続が正常であると判定した後、以下のステップ２０１〜２０２を含んでもよい。

ステップ２０１では、弾性検出装置は、クラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットを受信して記録する。オフラインデータパケットは、クラウドサーバーが弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものである。

ステップ２０２では、弾性検出装置は、データ解析要求に対応する第２解析待ちデータをオフラインデータパケットから取得して解析することで、第２解析結果を得る。

本実施形態では、弾性検出装置とクラウドサーバーとの通信接続が異常の場合、すなわち、弾性検出装置がクラウドサーバーに接続されていない場合、または弾性検出装置とクラウドサーバーとの間の通信品質が不良の場合には、オフラインデータパケットのメカニズムにより、弾性検出装置は比較的に総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。

詳細には、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した後、クラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットを受信して記録してもよい。オフラインデータパケットは、クラウドサーバーが弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものである。詳細には、弾性検出装置は、自体の属性情報に応じたオフラインデータパケットを以下の方法で取得することができる。

弾性検出装置は、オフラインデータパケットのダウンロード要求をクラウドサーバーに送信してもよい。このダウンロード要求は、弾性検出装置の属性情報を含む。なお、弾性検出装置の属性情報は、例えば、上述した弾性検出装置の所在地域の指標などの様々な情報を含んでもよい。これにより、クラウドサーバーは、ダウンロード要求を受信した後、弾性検出装置の属性情報に対応するすべての検出結果、すなわち、属性情報に対応するすべての変位情報をクラウドサーバーのデータベースから取得するとともに、これら変位情報をオフラインデータパケットにパッケージングして弾性検出装置に送信する。こうすることで、弾性検出装置はオフラインデータパケットをローカルに記録する。

なお、弾性検出装置が属性情報を基にしてオフラインデータパケットを生成するようにクラウドサーバーに要求する方法では、弾性検出装置が自体に必要なデータを取得可能であり、より良く目的に合わせることができる。当然ながら、クラウドサーバーは予め設定された規則に基づいて異なるオフラインデータパケットを自ら生成し、オフラインデータパケットが弾性検出装置によって選択されてもよい。また、弾性検出装置に記録されているオフラインデータパケットのリアルタイムの有効性を確保するために、クラウドサーバーは定期的に更新されるポリシーを用いて弾性検出装置に必要なオフラインデータパケットを周期的に更新して弾性検出装置に周期的に送信することで、弾性検出装置がローカルに記録されているオフラインデータパケットを周期的に更新することができる。

さらに、弾性検出装置は、クラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットをローカルに記録する状態において、クラウドサーバーとの通信接続が正常な場合、クラウドサーバーから上記第１解析結果を取得してもよいし、オフラインデータパケットから第２解析結果を取得してもよい。また、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、オフラインデータパケットから上記第２解析結果を取得することができる。

本実施形態では、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、例えば、ネットワークに接続していない場合、信号強度が低すぎる場合などに、ローカルに記録されているオフラインデータパケットに基づいてデータを解析することができる。すなわち、弾性検出装置は、ローカルに記録されているオフラインデータパケットから、データ解析要求に対応する解析待ちデータを取得して解析することで解析結果を得る。具体的な解析フローは、クラウドサーバーのデータベースによる解析のフローと類似するが、使用されるデータベースがローカルに記録されているオフラインデータパケットである点でクラウドサーバーのデータベースによる解析のフローと異なっている。このため、解析フローの詳細は省略する。

本実施形態では、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が異常の場合、この通信接続が正常な場合にクラウドサーバーから受信した、弾性検出装置自体に対応するオフラインデータパケットにより、データ解析を行う。ある弾性検出装置のオフラインデータパケットに含まれる変位情報は、弾性検出装置によって検出された変位履歴情報のほか、他の弾性検出装置からクラウドサーバーへアップロードされた変位履歴情報を含む。すなわち、オフラインデータパケットにおけるデータは、最新かつ比較的に総合的、弾性検出装置に応じた特定のデータである。これにより、オフラインデータパケットによる解析結果は、比較的に総合的かつ正確である。

図３は、本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第３実施形態を示すフローチャートである。図３に示すように、この方法はクラウドサーバーによって実行され、以下のステップを含む。
ステップ３０１では、クラウドサーバーは、弾性検出装置から送信された被検者の変位情報を受信する。前記弾性変位情報は、弾性検出装置がクラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した場合に送信したものである。
ステップ３０２では、クラウドサーバーは、変位情報をデータベースに記録する。
ステップ３０３では、クラウドサーバーは、弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信する。
ステップ３０４では、クラウドサーバーは、データ解析要求に基づき、解析キーワードに対応する第１解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで、第１解析結果を得る。なお、第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。
ステップ３０５では、クラウドサーバーは、弾性検出装置に第１解析結果を送信する。

詳細には、医療従事者は、弾性検出装置を用いて人体の肝臓などの粘弾性臓器の弾性を検出した後にその変位情報を取得する。変位情報は、例えば、被検者の氏名、性別、身分証明書番号、連絡先などの個人属性情報を含んでもよいし、装置の指標などの弾性検出装置の属性情報及び検出を実行する医者の情報、病院の情報などを含んでもよい。

本実施形態では、弾性検出装置の記録容量に対する要求を低下させるとともに、弾性検出装置によって医者などの関係者がより総合的なデータ解析結果を把握するために、各弾性検出装置は変位情報を取得した後、クラウドサーバーとの通信接続が正常な場合、変位情報をクラウドサーバーにアップロードして記録させる。こうすることで、クラウドサーバーに総合的かつ膨大な検出結果を記録することができ、ある被検者、ある群衆、ある疾患などに応じた総合的なデータ解析に有利である。

このため、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの間の通信接続が正常であると判定した場合、変位情報をクラウドサーバーにアップロードして記録させる。クラウドサーバーは、弾性検出装置から送信された変位情報を受信してデータベースに記録させる。なお、弾性検出装置は、検出で得られた被検者の変位情報をローカルにも記録させる。

詳細には、クラウドサーバーは、例えば、変位情報を分類して記録してもよい。クラウドサーバーでは、例えば、病院または地域によって、異なるデータベースを構築するか、または同じデータベースにおいて異なる記録スペースを区画してもよいし、ある疾患の指標によって変位情報を分類して記録してもよい。さらに、クラウドサーバーは記録中に、同じ被検者の同じ疾患の変位情報をまとめて記録することで、記録効率を高めると同時に、後続のデータの問い合わせを容易に行うことができる。当然ながら、変位情報は、時系列順にまとめて記録されてもよい。

弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した後、クラウドサーバーにデータ解析要求を送信することで、クラウドサーバーがデータ解析要求に基づき、解析キーワードに応じた総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。なお、データ解析要求は、解析キーワードを付属してもよい。また、解析キーワードは、被検者の個人属性情報、被検者の疾患属性情報、被検者のグループ属性情報及び弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含んでもよい。上記各情報の意味については、図１に示される実施形態において例に挙げて説明したため、その詳細は省略する。

クラウドサーバーは、弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信した後、データ解析要求に基づいてデータベースに問い合わせて解析キーワードに一致する解析待ちデータを取得する。例えば、解析キーワードが被検者の個人属性情報の場合、解析待ちデータは、被検者のすべての変位情報であり、すなわち、各弾性検出装置によって被検者の弾性検出を行って得られたすべての変位情報である。これにより、解析待ちデータを解析することで、被検者の検出記録を追跡し、弾性検出結果によって表される健康状態を判定することができ、その結果、総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。また、例えば、解析キーワードがある疾患の指標の場合、解析待ちデータは、この特定の疾患を検出したすべての人々の、一定の要求を満たす検出データである。これにより、この疾患を検出したすべての人々の年齢、性別、住所、職業などを総合的に解析することで、全国または地域におけるこの疾患の予測結果を得ることができる。また、解析結果は、例えば、既往歴、影響因子、メディカルレポートなどを含んでもよい。さらに、解析されたデータを再解析して新たなデータ解析結果、例えば、疾患の関連性や医学的介入などを得ることができる。

本実施形態では、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常な場合、クラウドサーバーにデータ解析要求を送信することができる。クラウドサーバーは、解析キーワードに対応する解析待ちデータをデータベースから取得し、解析待ちデータに対して、ある被検者、ある群衆、ある疾患、ある装置などに応じたデータ解析を行って解析結果を得る。これにより、関係者、例えば、医者、研究者などは、クラウドサーバーに記録されている膨大かつ総合的な検出結果情報により、異なる解析要求に応じたデータ解析を実現することができ、弾性検出装置側が総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。

図４は、本発明に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法の第４実施形態を示すフローチャートである。図４に示すように、本実施形態に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法は、図３に示される実施形態を基に、ステップ３０２においてクラウドサーバーが変位情報をデータベースに記録する前に、以下のステップを含む。
ステップ４０１では、クラウドサーバーは、変位情報に含まれる被検者の個人属性情報に応じて、データベースから被検者の検出履歴データを取得する。検出履歴データは、粘弾性媒質の変位履歴情報を含む。
ステップ４０２では、クラウドサーバーは、予め設定された規則に基づき、変位情報が検出履歴データに一致するか否かを判定する。

ある弾性検出装置は被検者の変位情報を検出するだけであるため、変位情報によって表される被検者の健康状態は実際の状態に一致していないおそれがある。したがって、本実施形態では、クラウドサーバーに記録されている変位情報の正確性を確保するために、データ補正のアルゴリズムを実行するようになっている。

詳細には、クラウドサーバーは、各弾性検出装置から送信された変位情報を受信した後、まず、変位情報と被検者の検出履歴データとの一致性を判断する。詳細には、まず、クラウドサーバーは、例えば、被検者の氏名、身分証明書番号などの個人属性情報を変位情報から抽出し、個人属性情報に対応する検出履歴データをデータベースから取得する。検出履歴データは、被検者の変位履歴情報のほか、粘弾性媒質の弾性検出以外の他の身体パラメータの検出履歴結果を含む。次に、クラウドサーバーは、被検者の現在変位情報が被検者の検出履歴データに一致するか否かを判定する。両者が一致する場合には、クラウドサーバーが現在変位情報をデータベースに記録させるステップ３０２を実行する。一方、両者が一致していない場合には、クラウドサーバーが現在変位情報をデータベースに記録させ、検出履歴データに基づいて現在変位情報を補正し、補正された変位情報を対応付けてデータベースに記録させるステップ３０２を実行する。なお、一致性の判断とは、例えば、前後２つの変位値によって補正が必要か否かを判定することである。被検者の前後２つの変位値の差分が予め設定された閾値よりも小さい場合には、補正が不要になる。一方、被検者の前後２つの変位値の差分が予め設定された閾値よりも大きい場合、例えば、前回の変位値が１０、現在検出で得られた変位値が２０であると、両者の差分が閾値である５よりも大きい場合には、補正が必要となる。実際には、被検者が現在他の疾患にかかっている可能性がある。例えば、炎症によって変位値の変化が大きくなる場合は、炎症によって変位値の変化が大きくなるだけで、被検者の臓器の弾性に大きな問題があるのを表すことができない。このため、現在変位情報に影響を与える要因が検出履歴データ中に存在すると判定した場合、予め統計して得られた粘弾性媒質の弾性の正常状態モデルと被検者の変位履歴情報とを合わせることで、現在の変位情報を補正してもよい。例えば、被検者の変位履歴値の全体傾向に対応する正常モデルにおける値の範囲に応じて現在の変位情報を補正することで、補正された変位値を正常モデルの対応する範囲内にする。また、クラウドサーバーは、現在変位情報が検出履歴データに一致していないことを提示するための提示情報を弾性検出装置にフィードバックする。こうすることで、弾性検出装置の操作者、例えば、医者は、現在検出される被検者の変位情報によって表される健康状態を正確に判断しやすくなる。

また、現在検出された変位情報と変位履歴情報、例えば、前回の変位値との差分が大きいが、被検者の他の検出履歴データ、すなわち、弾性検出以外の他の検出パラメータに、弾性検出の今回の検出結果の変化に大きく影響する要因がないとクラウドサーバーが判定する場合もある。この場合には、検出時に誤動作が発生しているおそれがあり、現在の変位情報が検出履歴データに一致していないことを提示するための指示情報をクラウドサーバーが弾性検出装置に送信し、弾性検出装置がこの指示に基づいて再検出を行ってもよい。

さらに、本実施形態に係る弾性検出装置のデータ解析処理方法は、以下のステップをさらに含んでもよい。
ステップ４０３では、クラウドサーバーは、弾性検出装置の属性情報に応じて、弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定する。
ステップ４０４では、クラウドサーバーは、弾性検出装置にオフラインデータパケットを送信する。
なお、弾性検出装置は、データ解析要求に対応する第２解析待ちデータをオフラインデータパケットから取得して解析することで、第２解析結果を得る。また、第２解析待ちデータは、オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。

なお、上記ステップ４０３及びステップ４０４は、ステップ３０５の後に実行されてもよいが、本発明はこのような実行順に限定されない。

詳細には、クラウドサーバーが弾性検出装置の属性情報に応じて、弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップ４０３は、弾性検出装置から送信されて弾性検出装置の属性情報を含むオフラインデータパケットのダウンロード要求をクラウドサーバーが受信するステップと、弾性検出装置の属性情報に対応するオフラインデータパケットをクラウドサーバーが生成するステップとによって実現される。

詳細には、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した後、適切な時刻でクラウドサーバーにオフラインデータパケットのダウンロード要求を送信することができる。ダウンロード要求は、弾性検出装置の属性情報を含む。なお、弾性検出装置の属性情報は、例えば、弾性検出装置の所在地域の指標を含んでもよい。これにより、クラウドサーバーはダウンロード要求を受信した後、データベースに問い合わせて弾性検出装置の属性情報に対応するすべての検出結果、すなわち、属性情報に対応するすべての弾性検出装置の変位情報を取得するとともに、これら変位情報をオフラインデータパケットにパッケージングして弾性検出装置に送信する。

また、クラウドサーバーは、弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを下記の方法で決定してもよい。クラウドサーバーは、予め生成した少なくとも１つのオフラインデータパケットの指標情報に、弾性検出装置の属性情報に一致する指標情報があるか否かを判定し、あると判定した場合、弾性検出装置の属性情報に一致する指標情報に対応するオフラインデータパケットを取得して弾性検出装置に送信する。

本実施形態では、クラウドサーバーは、予め記録されている膨大な変位情報を、例えば、地域によって分類したり、ある疾患、すなわち、疾患指標に応じて分類したりしてもよい。こうすることで、各分類に応じて一種類のオフラインデータパケットを生成し、各種類のオフラインデータパケットに対して対応する指標情報を生成する。クラウドサーバーは、各弾性検出装置の属性情報を記録しているため、弾性検出装置の属性情報に対応するオフラインデータパケットを弾性検出装置に自ら送信してもよい。実際には、クラウドサーバーは、応答要求の形態で弾性検出装置にオフラインデータパケットが必要か否かを問い合わせてもよい。また、弾性検出装置に記録されているオフラインデータパケットのリアルタイムの有効性を確保するために、クラウドサーバーは、定期的に更新されるポリシーを用いて弾性検出装置に必要なオフラインデータパケットを周期的に更新してもよい。

本実施形態では、オフラインデータパケットのメカニズムにより、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常な場合にオフラインデータパケットをダウンロードする。こうすることで、オフラインデータパケットにおける変位情報、またはクラウドサーバーに記録されている変位情報に基づき、データ解析要求に応じたデータ解析を行い、総合的かつ正確な解析結果を得ることができる。また、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が異常の場合、オフラインデータパケットをデータベースとして用いて比較的に総合的かつ正確な解析結果を得ることもできる。なお、弾性検出装置は、通信接続が正常な場合、オフラインデータパケットにより解析結果を得ることを選択すると、精度とリアルタイム性のトレードオフを考慮するようになる。その原因としては、クラウドサーバーによって解析された解析結果がより正確であるが、必要な時間が比較的に長くなる一方、ローカルに記録されているオフラインデータパケットによる解析結果が比較的に不良であるが、リアルタイム性が優れることである。

図５は、本発明に係る弾性検出装置の第１実施形態の構成を示す図である。弾性検出装置は、被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、粘弾性媒質がせん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む。また、図５に示すように、弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定するための通信状況判断装置１１と、通信接続が正常であると通信状況判断装置１１が判定した場合に変位情報をクラウドサーバーに送信し、変位情報をクラウドサーバーによりデータベースに記録させるためのデータ送受信装置１２と、をさらに含む。データ送受信装置１２は、クラウドサーバーにデータ解析要求を送信する。データ解析要求は、クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータをクラウドサーバーから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示する。なお、第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。データ送受信装置１２は、クラウドサーバーから送信された第１解析結果を受信して表示する。

データ解析要求は、解析キーワードを含む。また、解析キーワードは、被検者の個人属性情報、被検者の疾患属性情報、被検者のグループ属性情報及び弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含む。

本実施形態に係る弾性検出装置は、図１に示される実施形態に係る方法の実行に用いられ、その基本的な原理や技術的効果が図１に示される実施形態に記載のようであるので、ここでは詳しい説明を省略する。

図６は、本発明に係る弾性検出装置の第２実施形態の構成を示す図である。図６に示すように、本実施形態に係る弾性検出装置は、図５に示される実施形態を基に、そのデータ送受信装置１２がクラウドサーバーから送信されたオフラインデータパケットを受信するように構成される。オフラインデータパケットは、クラウドサーバーが弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものである。

弾性検出装置は、オフラインデータパケットを記録するための記録装置２１をさらに含む。
さらに、弾性検出装置は、データ解析要求に対応する第２解析待ちデータをオフラインデータパケットから取得して解析することで、第２解析結果を得るためのデータ解析装置２２をさらに含む。第２解析待ちデータは、オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。

詳細には、データ解析装置２２は、通信状況判断装置がクラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、データ解析要求に対応する第２解析待ちデータをオフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るステップを実行する。

本実施形態に係る弾性検出装置は、図２に示される実施形態に係る方法の実行に用いられ、その基本的な原理や技術的効果が図２に示される実施形態に記載のようであるので、ここでは詳しい説明を省略する。

図７は、本発明のクラウドサーバーの第１実施形態の構成を示す図である。図７に示すように、本実施形態に係るクラウドサーバーは、データ受信モジュール３１と、記録処理モジュール３２と、データ解析モジュール３３と、データ送信モジュール３４と、を含む。データ受信モジュール３１は、弾性検出装置から送信された被検者の変位情報を受信する。弾性検出装置は、クラウドサーバーとの通信接続が正常であると判定した場合に変位情報を送信する。記録処理モジュール３２は、変位情報をデータベースに記録させる。また、データ受信モジュール３１は、弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信する。データ解析モジュール３３は、データ解析要求に基づき、解析キーワードに対応する第１解析待ちデータをデータベースから取得して解析することで第１解析結果を得る。なお、第１解析待ちデータは、すべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。データ送信モジュール３４は、弾性検出装置に第１解析結果を送信する。

本実施形態に係るクラウドサーバーは、図３に示される実施形態に係る方法の実行に用いられ、その基本的な原理や技術的効果が図３に示される実施形態に記載のようであるので、ここでは詳しい説明を省略する。

図８は、本発明のクラウドサーバーの第２実施形態の構成を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係るクラウドサーバーは、図７に示される実施形態を基に、取得モジュール３５と、一致判定モジュール３６とをさらに含む。取得モジュール３５は、変位情報に含まれる被検者の個人属性情報に応じて、データベースから被検者の検出履歴データを取得する。検出履歴データは、粘弾性媒質の変位履歴情報を含む。一致判定モジュール３６は、予め設定された規則に基づき、変位情報が検出履歴データに一致するか否かを判定する。

さらに、クラウドサーバーは、変位情報が検出履歴データに一致していない場合、検出履歴データに基づいて変位情報を補正する補正モジュール３７をさらに含む。詳細には、記録処理モジュール３２は、補正された変位情報をデータベースに記録させる。データ送信モジュール３４は、弾性検出装置に提示情報をフィードバックする。提示情報は、変位情報が検出履歴データに一致していないことを提示する。

また、取得モジュール３５は、弾性検出装置の属性情報に応じて、弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定する。
データ送信モジュール３４は、弾性検出装置にオフラインデータパケットを送信する。弾性検出装置は、データ解析要求に対応する第２解析待ちデータをオフラインデータパケットから取得して解析することで、第２解析結果を得る。なお、第２解析待ちデータは、オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、解析キーワードに対応する変位情報を含む。

さらに、取得モジュール３５は、予め生成された少なくとも１つのオフラインデータパケットの指標情報における、弾性検出装置の属性情報に一致する指標情報を決定するとともに、当該指標情報に対応するオフラインデータパケットを取得する。

また、データ受信モジュール３１は、弾性検出装置から送信されたオフラインデータパケットのダウンロード要求をさらに受信する。ダウンロード要求は、弾性検出装置の属性情報を含む。取得モジュール３５は、弾性検出装置の属性情報に対応するオフラインデータパケットを生成する。

本実施形態に係るクラウドサーバーは、図４に示される実施形態に係る方法の実行に用いられ、その基本的な原理や技術的効果が図４に示される実施形態に記載のようであるので、ここでは詳しい説明を省略する。当該技術分野における当業者であれば、上述した方法の実施形態において実行されるステップの一部または全ては、プログラムにより関連するハードウェアを指示することによって実現される。そのようなプログラムは、コンピュータの読み出し可能な記録媒体の中に記録されることが可能である。当該プログラムが実行される際に、上述した方法の実施形態のステップが実行される。上記のような記録媒体は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク、光ディスクなどの、様々なプログラムコードを記録可能な媒体である。

最後に、上記実施形態は、単に本発明の技術内容を説明するためのものであり、本発明を制限するためのものではないことに理解されたい。上記実施形態を参照して本発明を詳しく説明したが、当業者であれば、本発明の実施形態の技術内容の範囲を逸脱しない限り、上記実施形態に記載されている技術内容を修正したり、その一部又は全ての技術的特徴を均等物で置換したりできることを理解するであろう。

Claims (14)

1. 被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、
   前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む弾性検出装置のデータ解析処理方法であって、
   前記弾性検出装置がクラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定するステップと、
   前記通信接続が正常な場合、前記弾性検出装置が前記変位情報をクラウドサーバーに送信し、前記変位情報を前記クラウドサーバーにより前記クラウドサーバーのデータベースに記録させるステップと、
   前記クラウドサーバーが前記データベースから解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示するためのデータ解析要求を、前記弾性検出装置が前記クラウドサーバーに送信するステップと、
   前記弾性検出装置が前記クラウドサーバーから送信された前記第１解析結果を受信して表示するステップと、を含み、
   前記第１解析待ちデータは、前記クラウドサーバーと接続しているすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、
   さらに、前記通信接続が正常であると前記弾性検出装置が判定した後、前記弾性検出装置が、前記クラウドサーバーから周期的に送信され且つ周期的に更新されるオフラインデータパケットとなるデータを受信して記録するステップと、
   前記弾性検出装置が、前記オフラインデータパケットから前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを取得して解析することで、第２解析結果を得るステップを含み、
   前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、前記第２解析結果を得る解析のフローは、前記第１解析結果を得る解析のフローと異なることを特徴とする弾性検出装置のデータ解析処理方法。
2. 前記オフラインデータパケットは、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記弾性検出装置がクラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記データ解析要求は、前記解析キーワードを含み、
   前記解析キーワードは、前記被検者の個人属性情報、前記被検者の疾患属性情報、前記被検者のグループ属性情報及び前記弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、
   前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む弾性検出装置のデータ解析処理方法であって、
   クラウドサーバーが弾性検出装置から送信された変位情報を受信するステップと、
   前記クラウドサーバーが前記変位情報をデータベースに記録させるステップと、
   前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置から送信されたデータ解析要求を受信するステップと、
   前記クラウドサーバーが前記データ解析要求に基づき、解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを前記データベースから取得して解析することで、第１解析結果を得るステップと、
   前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置に前記第１解析結果を送信するステップと、を含み、
   前記変位情報は、前記弾性検出装置と前記クラウドサーバーとの通信接続が正常であると前記弾性検出装置が判定した場合に前記弾性検出装置により送信され、
   前記第１解析待ちデータは、前記クラウドサーバーと接続しているすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、
   さらに、前記クラウドサーバーが、前記弾性検出装置に周期的に更新されるオフラインデータパケットとなるデータを周期的に送信するステップと、
   前記弾性検出装置が、前記オフラインデータパケットから前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを取得して解析することで、第２解析結果を得るステップを含み、
   前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、前記第２解析結果を得る解析のフローは、前記第１解析結果を得る解析のフローと異なることを特徴とする弾性検出装置のデータ解析処理方法。
6. 前記クラウドサーバーが前記変位情報をデータベースに記録する前に、
   前記クラウドサーバーが前記変位情報に含まれる前記被検者の個人属性情報に応じて、前記粘弾性媒質の変位履歴情報を含む前記被検者の検出履歴データを前記データベースから取得するステップと、
   前記クラウドサーバーが予め設定された規則に基づき、前記変位情報が前記検出履歴データに一致するか否かを決定するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記変位情報が前記検出履歴データに一致していない場合、前記クラウドサーバーが前記検出履歴データに基づいて前記変位情報を補正し、補正された変位情報を前記データベースに記録させるとともに、前記変位情報が前記検出履歴データに一致していないことを提示するための提示情報を前記弾性検出装置にフィードバックするステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
9. 前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップは、
   前記クラウドサーバーが予め生成された少なくとも１つのオフラインデータパケットの指標情報における、前記弾性検出装置の属性情報に一致する指標情報を決定するステップと、
   前記弾性検出装置の属性情報に一致する前記指標情報に対応するオフラインデータパケットを前記クラウドサーバーが取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて、前記弾性検出装置に対応するオフラインデータパケットを決定するステップは、
    前記弾性検出装置から送信されて前記弾性検出装置の属性情報を含むオフラインデータパケットのダウンロード要求を前記クラウドサーバーが受信するステップと、
    前記弾性検出装置の属性情報に対応するオフラインデータパケットとなるデータを前記クラウドサーバーが生成するステップと、を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
11. 前記データ解析要求は、前記解析キーワードを含み、
    前記解析キーワードは、前記被検者の個人属性情報、前記被検者の疾患属性情報、前記被検者のグループ属性情報及び前記弾性検出装置の属性情報のうちの１つを少なくとも含むことを特徴とする請求項５乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 被検者の粘弾性媒質においてせん断弾性波を発生するための励起装置と、
    前記粘弾性媒質が前記せん断弾性波によって生成される変位情報を決定するキャプチャー装置と、を含む弾性検出装置であって、
    クラウドサーバーとの通信接続が正常であるか否かを判定するための通信状況判断装置と、
    前記通信接続が正常であると前記通信状況判断装置が判定した場合、前記変位情報を前記クラウドサーバーに送信することで、前記変位情報を前記クラウドサーバーによりデータベースに記録させるためのデータ送受信装置と、をさらに含み、
    前記データ送受信装置は、前記クラウドサーバーにデータ解析要求を送信し、
    前記データ解析要求は、前記クラウドサーバーが解析キーワードに対応する第１解析待ちデータを前記データベースから取得して解析することで第１解析結果を得ることを指示し、
    前記第１解析待ちデータは、前記クラウドサーバーと接続しているすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、
    前記データ送受信装置は、前記クラウドサーバーから送信された第１解析結果を受信して表示し、さらに、前記クラウドサーバーから周期的に送信され且つ周期的に更新されるオフラインデータパケットとなるデータを受信し、
    前記オフラインデータパケットを記録するための記録装置と、
    前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るためのデータ解析装置さらに含み、
    前記第２解析待ちデータは、前記オフラインデータパケットに含まれるすべての弾性検出装置の変位情報における、前記解析キーワードに対応する変位情報を含み、前記第２解析結果を得る解析のフローは、前記第１解析結果を得る解析のフローと異なることを特徴とする弾性検出装置。
13. 前記オフラインデータパケットは、前記クラウドサーバーが前記弾性検出装置の属性情報に応じて決定するものであることを特徴とする請求項１２に記載の弾性検出装置。
14. 前記データ解析装置は、前記通信状況判断装置がクラウドサーバーとの通信接続が異常であると判定した場合、前記データ解析要求に対応する第２解析待ちデータを前記オフラインデータパケットから取得して解析することで第２解析結果を得るステップを実行することを特徴とする請求項１２に記載の弾性検出装置。