JP7086933B2

JP7086933B2 - 医用画像のアノテーションに基づく疾患の確率の更新

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Publication number: JP7086933B2
Application number: JP2019508205A
Authority: JP
Inventors: レイチェル、マーレイ
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2016-08-31
Filing date: 2017-07-28
Publication date: 2022-06-20
Anticipated expiration: 2037-07-28
Also published as: CN109997197A; GB201904538D0; GB2569069A; WO2018042272A1; DE112017002975T5; JP2019532390A; US20180060535A1

Description

本発明の実施形態は、医用データに関する構造化されたレポートを自動的に埋め込むことに関し、より具体的には、構造化されたレポートのデータ・フィールドに画像アノテーションをマッピングすることに関する。

過去３０年以上、放射線情報システム（ＲＩＳ：ＲａｄｉｏｌｏｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）／画像保管通信システム（ＰＡＣＳ：ＰｉｃｔｕｒｅＡｒｃｈｉｖｅａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）の研究および開発は、ユーザ効率、データの完全性、ストレージ、および伝送に焦点が当てられてきた。乳房撮像の分野の範囲内では、読み手の精度は、コンピュータ支援検出および乳房トモシンセシスなどの技術的進歩によって、最小限にしか改善されていない。コンピュータ支援設計（ＣＡＤ：ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ）および乳房トモシンセシスは、読み手の効率の低下およびより高い価格の技術を犠牲にして、測定可能な品質のわずかな改善をもたらす。

マンモグラムをレポートする読影医師の能力は大きく異なる。例えば、Ｃａｒｎｅｙらは「妥当な」読み手の能力基準を確立し、様々な測定基準について、多くの読み手がそれらの基準未満で遂行していることを見出した。読み手のうち、感度については１８％が、特異度については４７．７％が、リコールについては４９．１％が、ＰＰＶ１（検診マンモグラムで異常またはさらなる査定を要すると識別された陽性予測値）については３８．４％が、ＰＰＶ２（検査のうち生検に推奨された陽性予測値）については３４％、および癌検出率については２８．４％が許容範囲外であった。著者は、読み手を許容範囲内であるように改善することができれば、マンモグラム１０００００個当たり、１４個多くの癌が検出され、８８０個少なく偽陽性が発生するであろうことを予測した（非特許文献１）。

撮像シャッフリングなどの画像提示のより理想的なモードは、読み手のスピードを有意義に改善し、精度を改善する見込みを示し得る（非特許文献２、非特許文献３）。

Ｃａｒｎｅｙら、「ＩｄｅｎｔｉｆｙＭｉｎｉｍａｌｌｙＡｃｃｅｐｔａｂｌｅＩｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｖｅＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｒｉｔｅｒｉａｆｏｒＳｃｒｅｅｎｉｎｇＭａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」、Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ、２５５（２）、２０１０年Ｄｒｅｗら、「ＩｍａｇｉｎｇＴｏｇｇｌｉｎｇＳａｖｅｓＴｉｍｅｉｎＭａｍｍｏｇｒａｐｈｙ」、ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｉｎｇ３（１）：０１１００３－７、２０１５年Ｒｅｉｃｈｅｒ，ＭＡおよびＷｏｌｆｅ、ＪＭ、「Ｌｅｔ’ｓＵｓｅＣｏｇｎｉｔｉｖｅＳｃｉｅｎｃｅｔｏＣｒｅａｔｅＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＷｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ」、ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ、２０１６年、印刷中

放射線科医の能力を、読み手が画像を閲覧／分析することに費やす相対的な時間を増加させること、ならびに今日の読み手が患者の臨床条件／リスクの理解を得ることと、画像を閲覧することと、レポートを生成することとの間の時間を分割することを理解することによって改善することもできる。例えば、医師がデジタル表示されたマンモグラムをクリックできるシステムであって、レポートに所見の解剖学的位置を自動的に埋め込ませることができるシステムは、実質的にレポート時間を低減し、確立されたレポート基準（ＡＣＲ－ＢＩＲＡＤＳ（Ｒ）など）へのアドヒアランスを改善し、かつ一般的なエラー（放射線科医が左乳房内の病変を見ながら、その病変が右乳房内にあると誤って述べるなど）を除去することができる。

読み手の能力は、読み手が臨床的リスク因子に基づいて読み取り判断基準の変更を呼び出し得るように、各患者のリスク層別化を読み手に効率的に通知することによって、増加され得る。かかる変更は、テストの予測値が研究された集団内の疾患の確率によって影響を受けるため、有益である。

したがって、当該技術分野において、前述の問題に対処する必要性がある。

第１の態様から見ると、本発明は、医用画像を審査するためのシステムであって、電子プロセッサを備え、電子プロセッサが、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集（コンパイル）することと、収集した臨床情報に基づいて、電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定することと、電子医用画像と共に疾患の確率を表示することと、電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、臨床情報およびアノテーションに基づいて疾患の更新された確率を判定することと、疾患の更新された確率を表示することとを行うように構成されている、システムを提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査する方法であって、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集することと、電子プロセッサを用いて、収集した臨床情報に基づいて、電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定することと、電子医用画像と共に疾患の確率を表示することと、電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、電子プロセッサを用いて、臨床情報およびアノテーションに基づいて疾患の更新された確率を判定することと、疾患の更新された確率を表示することとを含む、方法を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査するためのコンピュータ・プログラム製品であって、処理回路によって読み取り可能なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体を備え、本発明のステップを遂行するための方法を遂行するために、処理回路による実行のための命令を格納する、コンピュータ・プログラム製品を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、コンピュータ読み取り可能媒体に格納され、デジタル・コンピュータの内部メモリにロード可能なコンピュータ・プログラムであって、上記プログラムがコンピュータ上で起動されるときに、本発明のステップを遂行するためのソフトウェア・コード部分を備える、コンピュータ・プログラムを提供する。

審査医師（「読み手」）は、画像研究の一部としてレポート（例えば、心臓病学レポート、超音波レポートなど）を生成する。構造化されたレポート・ソフトウェア・アプリケーションにより、読み手は構造化されたレポートを生成することが可能となる。例えば、構造化されたレポート・ソフトウェア・アプリケーションは、読み手が選択し、次いで、選択されたデータ要素に値を埋め込むことができる利用可能なレポートのデータ要素のメニュを提供することができる。利用可能なデータ要素またはセクションのメニュは、一般に、読み手が高いレベルのレポートのタイプから特定のデータ要素までドリルダウンするツリー構造として構造化されている。かかるツリー構造を使用することは、読み手が、自身がレポートしているデータ（例えば、画像）を閲覧することを妨害し得るソフトウェア・アプリケーションとの多くのユーザとの相互作用（例えば、マウスのクリック）を伴う。

したがって、本発明の実施形態は、医用画像を審査し、医用画像に関するレポートを生成するための方法およびシステムを提供する。本発明の一実施形態は、表示された電子医用画像に関連付けられた電子構造化されたレポートを生成する方法を提供する。本方法は、電子医用画像に関する注解を受信することと、電子プロセッサを用いて、アノテーションに関連付けられた電子医用画像内の解剖学的位置を自動的に判定することと、電子プロセッサを用いて、所定のマッピングに基づいて、解剖学的位置に関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することとを含む。本方法はまた、アノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことを含む。電子構造化されたレポートは、解剖学的に構造化され得る。また、アノテーションは、電子構造化されたレポートの位置に伝達されるラベルを含み得る。また、いくつかの実施形態では、アノテーションに関連付けられた解剖学的位置構文が生成され、アノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことは、位置に解剖学的位置構文に含まれる少なくとも１つの値を埋め込むことを含む。

本発明の別の実施形態は、電子プロセッサを含むシステムを提供する。電子プロセッサは、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関する注解を受信することと、アノテーションに関連付けられた医用画像内の解剖学的位置を自動的に判定することと、所定のマッピングに基づいて、解剖学的位置に関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することとを行うように構成されている。電子プロセッサはまた、アノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことと、電子医用画像の読み手にデータを自動的に出力して、電子構造化されたレポートの位置を読み手に通知することであって、出力データが視覚データおよび音響データのうちの少なくとも１つを含む、通知することとを行うように構成されている。

本発明の追加の実施形態は、電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに一連の機能を遂行させる命令を含む非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。一連の機能は、医用画像に関する第１のアノテーションを受信することと、所定のマッピングに基づいて、第１のアノテーションに関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することと、第１のアノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むこととを含む。一連の機能はまた、医用画像内に表示された第１のアノテーションを、電子構造化されたレポート内の任意の位置にマッピングされていない医用画像内に第２のアノテーションを表示するために使用される第２の様式とは異なる第１の様式で第１のアノテーションを表示するように、更新することを含む。第１のアノテーションを更新することは、第１のアノテーションの色、第１のアノテーションのサイズ、第１のアノテーションのアニメーション、第１のアノテーションのグラフィック、またはこれらの組み合わせを更新することを含み得る。

本発明の別の実施形態は、医用画像を審査するためのシステムを提供する。本システムは、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することであって、アノテーションが医用画像内に表された病変のラベルを含む、受信することと、病変が表示された電子医用画像に関連付けられた撮像検査中に得られた他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかを自動的に判定することとを行うように構成された電子プロセッサを含む。電子プロセッサは、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別することであって、格納された規則は病変が他の医用画像内でラベル付けされるべきであるかどうかを指定する、識別することと、病変が他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかに基づいて、格納された規則を実行することとを行うようにさらに構成されている。電子プロセッサはまた、格納された規則の実行に基づいて、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始するように構成されている。少なくとも１つの自動アクションは、警告を生成すること、アノテーションを更新すること、またはこれらの組み合わせを遂行することを含み得る。ラベルは病変を腫瘤として識別し得、格納された規則は、読み手、ワークステーション、組織、アプリケーション、患者、画像モダリティ、解剖学的構造、医用画像、またはこれらの組み合わせに関連付けられ得る。

本発明のまた別の実施形態は、電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに一連の機能を遂行させる命令を含む非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。一連の機能は、第１の電子医用画像に関する第１のアノテーションを受信することであって、第１のアノテーションが第１の医用画像内に表された病変のラベルを含む、受信することと、第２の電子医用画像に関する第２のアノテーションを受信することであって、第２のアノテーションが第１の医用画像内に表された病変のラベルを含む、受信することとを含む。一連の機能はまた、第１のアノテーションおよび第２のアノテーションのうちの少なくとも１つに基づいて、格納された規則を識別することと、第１のアノテーションおよび第２のアノテーションに基づいて、格納された規則を実行することと、格納された規則の実行に基づいて、第１のアノテーションおよび第２のアノテーションのうちの少なくとも１つを自動的に更新することとを含む。いくつかの実施形態では、第１のアノテーション、第２のアノテーション、またはこれらの両方は、病変を腫瘤として定めるように更新される。

本発明のさらなる実施形態は、医用画像を審査する方法を提供する。本方法は、第１の解剖学的位置をマークする第１の電子医用画像に関する第１のアノテーションを受信することであって、第１の医用画像が第１の像による解剖学的構造を表す、受信することと、第２の解剖学的位置をマークする第２の電子医用画像に関する第２のアノテーションを受信することであって、第２の医用画像が第２の像による解剖学的構造を表す、受信することとを含む。本方法はまた、電子プロセッサを用いて、第１のアノテーションに基づいて第２の医用画像内の第３の解剖学的位置を自動的に判定することと、電子プロセッサを用いて、第３の解剖学的位置を第２の解剖学的位置と比較することと、電子プロセッサを用いて、第２の解剖学的位置が第３の解剖学的位置と一致しないことに応答して、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始することとを含む。少なくとも１つの自動アクションは、第３の解剖学的位置と第２の解剖学的位置との間の整合の度合いを示す警告を生成することを含み得る。

本発明の別の実施形態は、医用画像を審査するためのシステムを提供する。本システムは、解剖学的所見を追跡するためのデータ構造を作成することと、第１の電子医用画像内の第１の解剖学的所見をマークする第１のアノテーションを受信することであって、第１の電子医用画像が解剖学的構造の第１の撮像手技中に捕捉されている、受信することと、第１の解剖学的所見の第１のパラメータを表すデータ構造にデータを追加することとを行うように構成された電子プロセッサを含む。電子プロセッサはまた、第２の電子医用画像内の第２の解剖学的所見をマークする第２のアノテーションを受信することであって、第２の電子医用画像が解剖学的構造の第２の撮像手技中に捕捉されている、受信することと、第２の解剖学的所見の第２のパラメータを表すデータ構造にデータを追加することとを行うように構成されている。電子プロセッサはまた、データ構造の少なくとも一部を表示するように構成されている。データ構造に追加されたデータは、解剖学的所見のサイズ、位置、またはこれらの両方を表し得る。電子プロセッサはまた、表示されたデータ構造上に臨床事象の識別子を重畳するように構成され得る。本発明の他の実施形態は、電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに上記の機能を遂行させる命令を含む非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。

本発明のさらなる実施形態は、医用画像を審査する方法を提供する。本方法は、解剖学的所見を追跡するためのデータ構造を作成することと、画像研究に関連付けられた第１の解剖学的所見をマークする第１のアノテーションを受信することと、第１の解剖学的所見の第１のパラメータをデータ構造に追加することとを含む。本方法はまた、画像研究に関連付けられた第２の解剖学的所見をマークする第２のアノテーションを受信することと、第２の解剖学的所見の第２のパラメータをデータ構造に追加することとを含む。加えて、本方法は、データ構造に基づいてデータを表示することを含む。表示されたデータは、画像研究もしくは画像内にマークされたいくつかの病変を示し得るか、または画像研究内に任意の病変がマークされているかどうかのインジケータを含み得る。

本発明のまた別の実施形態は、医用画像を審査するためのシステムを提供する。本システムは、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集することと、収集した臨床情報に基づいて、電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定することと、医用画像と共に疾患の確率を表示することとを行うように構成された電子プロセッサを含む。電子プロセッサはまた、電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、臨床情報およびアノテーションに基づいて疾患の更新された確率を判定することと、疾患の更新された確率を表示することとを行うように構成されている。いくつかの実施形態では、電子プロセッサは、地理的位置、組織、読み手、照会元である医師、および患者からなる群から選択された少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１つの規則に基づいて疾患の更新された確率を判定するように構成されている。電子プロセッサはまた、色付けされた強調表示、点滅信号、およびトーンからなる群から選択された少なくとも１つを使用して、更新された確率を表示するように構成され得る。本発明の追加の実施形態は、電子プロセッサによって実行されると、上記の機能を遂行する命令を含む方法およびコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。

本発明の別の実施形態は、医用画像を手動でアノテーション付けするためのシステムを提供する。本システムは、入力機構を介して、マーク（例えば、形状）の選択を受信することと、入力機構を介して、マークに関連付けられたアノテーションタイプの選択を受信することと、アノテーションタイプへのマークのマッピングを格納することとを行うように構成された電子プロセッサを含む。電子プロセッサはまた、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することであって、アノテーションがマークを含む、受信することと、マッピングに基づいて、アノテーションタイプに基づいたアノテーションを自動的に更新することとを行うように構成されている。本発明の他の実施形態は、電子プロセッサによって実行されると、電子プロセッサに上記の機能を遂行させる命令を含む非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。

本発明のさらなる実施形態は、医用画像をアノテーション付けするための方法を提供する。本方法は、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、電子プロセッサを用いて、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別するであって、格納された規則は、１つ以上の値がアノテーションのために自動的に生成されるべきであるかどうかを指定する、識別することとを含む。本方法はまた、電子プロセッサを用いて、アノテーションに基づいて、格納された規則を実行することと、電子プロセッサを用いて、格納された規則の実行に基づいてアノテーションを自動的に修正することとを含む。格納された規則は、電子医用画像に割り当てられた読み手、撮像部位、読み取り部位、電子医用画像の検査タイプ、電子医用画像内に表された解剖学的構造、アノテーションに関連付けられた解剖学的構造、またはこれらの組み合わせに基づいて識別され得る。アノテーションは、電子医用画像に基づいてアノテーションに関する値を自動的に判定することによって自動的に修正され得る。

ここで本発明を、以下の図に示されるように、好ましい実施形態を参照して、例としてのみ記載する。

先行技術に従って読影医師に表示され、本発明の好ましい実施形態が実装され得る例示的な情報を示す。先行技術に従ってレポートを生成するためのシステムを概略的に示す。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行されたレポートを生成する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、背中合わせの向きで表示された右の左右対称頭尾マンモグラム像および左の左右対称頭尾マンモグラム像を示す。各乳房を前部、中部、および後部の３分の１に分割する深度グラフィックを有する、右の頭尾マンモグラム像および内外斜位マンモグラム像を示す。先行技術に従って、斜線として示される斜め画像上の分割を含む、各乳房を前部、中部、および後部の３分の１に分割する深度グラフィックを有する、右の頭尾マンモグラム像および内外斜位マンモグラム像を示す。先行技術に従って、前面像からクロック基準を使用して表されたポジションを示す。先行技術に従って、斜位像および頭尾からクロック標準を使用して表されたポジションを示す。先行技術に従って、前面像から基準ゾーンを使用して表された距離を示す。先行技術に従って、部分的に完成したマンモグラム・レポートの同じ部分を示す。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行された格納された規則を使用してアノテーションを検証する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、整合位置のグラフィックを有する、右の頭尾マンモグラム像および内外斜位マンモグラム像を示す。先行技術に従って、三角測量プロセスを表す右乳房の頭尾像、内外斜位像、および内外像のダイアグラムを概略的に示す。先行技術に従って、クロック上の深度およびポジションに基づいて整合位置を示す。先行技術に従って、位置および形態学に基づいて整合する病変を示す。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行された一致しているアノテーションを確認する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行された１つ以上の医用画像内で識別された病変を追跡する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行された、表示された医用画像に関連付けられた疾患の確率を判定する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、図２のシステムを使用して遂行されたアノテーションをカスタマイズ化する方法を示す流れ図である。先行技術に従って、コンピュータ処理された断層撮影検査および関連するレポートを示す。先行技術に従って、図２０のコンピュータ処理された断層撮影検査に含まれた画像上に含まれた第１の所見ラベルおよび第２の所見ラベルを示す。

読影医師（「読み手」）が従来のコンピュータ化された読み取りおよびレポート・システムを使用して撮像検査（例えば、マンモグラム）を読み取るとき、レポート・システムは、例えば、図１に示されるように、現在の検査１０および１つ以上の関連する先行検査１５からの電子医用画像を表示し得る。代替的にまたは加えて、レポート・システムは、患者の臨床情報、現在の臨床レポート、１つ以上の先行臨床レポート、様々な電子形式、コンピュータ支援検出（ＣＡＤ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ａｉｄｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）構造化されたレポート、ならびにマンモグラフィ品質基準法（ＭＱＳＡ：ＭａｍｍｏｇｒａｐｈｙＱｕａｌｉｔｙＳｔａｎｄａｒｄｓＡｃｔ）の要件および米国放射線学会議（ＡＣＲ：ＡｍｅｒｉｃａｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ）のＢｒｅａｓｔＩｍａｇｉｎｇ－ＲｅｐｏｒｔｉｎｇａｎｄＤａｔａＳｙｓｔｅｍ（ＢＩ－ＲＡＤＳ（Ｒ））のガイドラインに従って所見を符号化するため、その所見をレポートするため、またはこれらの両方を行うための１つ以上のダイアログを表示し得る。

レポート・システムは、様々な手動で選択されたかもしくは自動的に選択された表示プロトコルを使用して、現在の検査１０、関連する先行検査１５、またはこれらの組み合わせを表示し得る。例えば、図１に示されるように、８つの医用画像を含む現在の検査１０は、同様に８つの画像を含む関連する１つ以上の先行検査１５の左に表示され得る。

個々の読影医師ごとの挙動にはばらつきがあるが、審査プロセスは、概して、読み手が患者の関連する病歴およびリスク因子を確認することから始まる。患者の関連する病歴およびリスク因子を確認することは、電子文書を開くこと、紙の文書を収集することなどのような複数のステップを伴うことがある。いくつかの実施形態では、図１に示されるように、患者の関連する病歴およびリスク因子を、例えば、事前処理された臨床レポート２０の中に自動的に収集し、提示することができる。事前処理臨床レポート２０により、読み手が、例えば、患者の情報および患者の照会元であるドクターによって提供された情報のより速い理解を得ることを可能にすることができる。

患者の関連する病歴およびリスク因子を確認した後、読み手は、概して、患者の臨床画像（例えば、現在の検査１０に含まれる画像）を閲覧することに進む。読み手は、米国食品医薬品局（ＦＤＡ：ＦｏｏｄａｎｄＤｒｕｇＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）によるデジタル・マンモグラフィ用に承認された１つ以上のコンピュータ・モニタ上で患者の臨床画像を閲覧することができる。読み手は、患者の臨床画像を閲覧しながら、同じ検査の画像を比較するように複数回画像を再配置し、現在の検査１０からの画像を、関連する１つ以上の先行検査１５またはこれらの組み合わせからの画像と比較することができる。画像の配置および提示は、例えば、個人の嗜好によって制御され得る。例えば、読み手は、入力機構（例えば、キーボード、マウス、マイクロホンなど）を使用して、一連の表示プロトコルを経て進むことができる。さらに、読み手は、画像を拡大すること、コンピュータ支援診断（ＣＡＤ：ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ａｉｄｅｄｄｉａｇｎｏｓｉｓ）マークを表示すること、またはこれらの組み合わせを選ぶことができる。代替的にまたは加えて、読み手は、画像の縮小像（例えば、画像サムネイル）を表示して、様々な表示位置における画像のドラッグ・アンド・ドロップを容易にするように選ぶことができる。

読影医師が自身の、患者の臨床画像の審査を完了した後、読み手は、例えば、口述、音声認識、タイプ分け、１つ以上のダイアログ上のマウス・クリック（例えば、口述からマウス駆動のデータ入力形式に及ぶ、レポートへのテキスト入力を可能にする様々なユーザ・インターフェース）、またはこれらの組み合わせによって、現在の検査１０に関するレポートを生成する。それゆえに、読み手は、多くの場合、患者の臨床条件およびリスクの理解を得ることと、画像を閲覧することと、レポートを生成することとの間の時間を分割し、かつ多くの場合、レポートを完成させるために、自身の焦点、および多くのインターフェースと表示部との間の相互作用を変更する必要がある。この相互作用は非効率的であり得、かつエラーを導入し得る。

それゆえに、本発明の実施形態は、画像分析論、深層学習、人工知能、認知科学、またはこれらの組み合わせを使用して、読み手の能力を改善する。例えば、以下により詳細に記載されるように、本発明の実施形態は、読み手が、電子表示された医用画像（例えば、マンモグラムまたは他のタイプのデジタル表示された医用画像）をクリックし、レポートを自動的に埋め込むことを可能とし、これは、実質的にレポート時間を低減し、確立されたレポート基準（ＡＣＲＢＩ－ＲＡＤＳ（Ｒ）など）へのアドヒアランスを改善し、かつ一部の一般的なエラー（例えば、読み手が左乳房内の病変を見て、その病変が右乳房内にあると誤って述べる）を低減し得る。

例えば、図２は、レポートを生成するためのシステム３０を概略的に示す。図２に示されるように、システム３０は、電子プロセッサ４０、非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体４５、および通信インターフェース５０を含むコンピューティング・デバイス３５を含む。電子プロセッサ４０、コンピュータ読み取り可能媒体４５、および通信インターフェース５０は単一のコンピューティング・デバイス３５（例えば、パーソナル・コンピュータまたはサーバなど）の一部として示されているが、コンピューティング・デバイス３５の構成要素は、複数のコンピューティング・デバイス１２にわたって分散され得る。同様に、コンピューティング・デバイス３５は、複数の電子プロセッサ、コンピュータ読み取り可能媒体モジュール、および通信インターフェースを含み得、かつ図２に示される構成要素以外に追加の構成要素を含み得る。

電子プロセッサ４０は、コンピュータ読み取り可能媒体４５に格納された命令を回収および実行する。電子プロセッサ４０はまた、コンピュータ読み取り可能媒体４５へのデータを格納し得る。コンピュータ読み取り可能媒体４５は、非一過性のコンピュータ読み取り可能媒体を含み得、かつ揮発性メモリ、不揮発性メモリ、またはこれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、コンピュータ読み取り可能媒体４５は、ディスク・ドライブまたは他のタイプの大容量ストレージ機構を含む。

通信インターフェース５０は、コンピューティング・デバイス３５の外部データ・ソースからの情報を受信し、コンピューティング・デバイス３５からの情報を外部データ・ソースに出力する。例えば、通信インターフェース５０は、コンピューティング・デバイス３５が、ローカル・エリア・ネットワークまたはインターネットなどのネットワーク上で情報を送信および受信することを可能にするイーサネット（Ｒ）カードまたは無線ネットワーク・カードなどのネットワーク・インターフェースを含み得る。図２に示されるように、いくつかの実施形態では、通信インターフェース５０は、画像データベース５５およびレポート・データベース６０と（直接または間接的に）通信する。以下により詳細に記載されるように、画像データベース５５は、画像、患者の識別子、患者の病歴、順序情報などを含む患者情報を格納し得る。レポート・データベース６０は、構造化された画像研究レポートなどのレポートを格納する。いくつかの実施形態では、画像データベース５５およびレポート・データベース６０は、単一のデータベースに結合されている。他の実施形態では、画像データベース５５、レポート・データベース６０、またはこれらの組み合わせは、複数のデータベースにわたって分散されている。また、いくつかの実施形態では、画像データベース５５、レポート・データベース６０、またはこれらの両方は、（例えば、コンピュータ読み取り可能媒体４５の一部として）コンピューティング・デバイス３５内に含まれている。いくつかの実施形態では、コンピューティング・デバイス３５はまた、キーボード、マウス、プリンタ、マイクロホン、モニタなどのような１つ以上の周辺デバイス（例えば、入力機構および出力機構）との間でデータを受信および送信するように構成されたドライバを含む。

コンピュータ読み取り可能媒体４５に格納された命令は、電子プロセッサ４０によって実行されると、特定の機能を遂行する。例えば、図２に示されるように、コンピュータ読み取り可能媒体４５は、レポート・アプリケーション６５を含む。以下により詳細に記載されるように、レポート・アプリケーション６５は、電子プロセッサ４０によって実行されると、医用画像研究のための構造化されたレポート（例えば、マンモグラム、心臓病学レポート、超音波レポートなど）のようなレポートを生成する。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、レポート機能を提供することに加えて、医用画像を閲覧すること、患者情報にアクセスすること、またはこれらの組み合わせのための機能を提供する。

いくつかの実施形態では、コンピューティング・デバイス３５は、レポート・アプリケーション６５をローカルで実行するために、読み手によって操作されるパーソナル・コンピュータである。しかしながら、他の実施形態では、コンピューティング・デバイス３５は、ネットワークベースのアプリケーションとしてレポート・アプリケーション６５をホストするサーバである。したがって、読み手は、インターネットなどの通信ネットワークを通じてレポート・アプリケーション６５にアクセスすることができる。それゆえに、いくつかの実施形態では、読み手は、自身のワークステーションまたはパーソナル・コンピュータにレポート・アプリケーション６５をインストールする必要がない。むしろ、いくつかの実施形態では、読み手は、ＩｎｔｅｒｎｅｔＥｘｐｌｏｒｅｒ（Ｒ）またはＦｉｒｅＦｏｘ（Ｒ）などのブラウザ・アプリケーションを使用して、レポート・アプリケーション６５にアクセスすることができる。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、画像にアクセスするために画像データベース５５と相互作用し、画像に基づいて（例えば、読み手からの入力に基づいて）レポートを生成し、かつレポート・データベース６０への生成されたレポートを格納する。いくつかの実施形態では、画像データベース５５、レポート・データベース６０、またはこれらの組み合わせは、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ：ｐｉｃｔｕｒｅａｒｃｈｉｖｉｎｇａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ）に含まれている。また、いくつかの実施形態では、コンピューティング・デバイス３５は、ＰＡＣＳに含まれている。他の実施形態では、コンピューティング・デバイス３５は、通信インターフェース５０を通じて、画像データベース５５、レポート・データベース６０、およびＰＡＣＳの他の構成要素にアクセスすることができる。

図３は、医用画像に関するレポートを生成するための、システム３０によって遂行される方法７０を示す。方法７０は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法７０またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。

図３に示されるように、電子医用画像が（例えば、レポート・アプリケーション６５または別個の閲覧アプリケーションによって）表示される場合、方法７０は、（ブロック７５において）医用画像に関するアノテーションを受信することを含む。アノテーションは、表示された電子医用画像内の特定の位置の電子選択を表し、ラベル、測定値、所見などのような１つ以上の値に関連付けられ得る。本出願において使用される場合、アノテーションは、「ｍａｒｋｔａｔｉｏｎ」と称されることもある。アノテーションは、（例えば、円形、矢印、線、矩形、球形などのような）様々な形状、サイズ、および形態をとることができ、一次元マーク、二次元マーク、または三次元マークであり得る。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、読み手が選択（ドラッグ・アンド・ドロップ）し、表示された画像に追加することができる異なる形状およびサイズのマークに関連付けられたアイコンを含むツールバーなどの、表示された医用画像にアノテーションを追加するための１つ以上のツールを含む。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、読み手がアノテーションを生成するのを支援するための１つ以上のツールまたは自動機能を提供する。例えば、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、読み手に表示された医用画像を自動的に縮尺する。一例として、図４は、左の左右対称頭尾マンモグラム像１００および右の左右対称頭尾マンモグラム像１０５を示す。左の左右対称頭尾マンモグラム像１００および右の左右対称頭尾マンモグラム像１０５が背中合わせの向きで表示されている。右の左右対称頭尾マンモグラム像１０５は第１の表示コンテナ１１０内に位置決めされており、左の左右対称頭尾マンモグラム像１００は第２の表示コンテナ１１５内に位置決めされている。レポート・アプリケーション６５は、各左右対称頭尾マンモグラム像１００および１０５を、それぞれの表示コンテナ１１０および１１５の各々の中に自動的に拡大することができる。例えば、図４に示されるように、レポート・アプリケーション６５は、像内に表された解剖学的構造の関連する部分を切断することなく、左右対称頭尾マンモグラム像１００および１０５の各々を、それぞれの表示コンテナ１１０および１１５の各々の中に当てはめるように、自動的に拡大するように構成され得る。レポート・アプリケーション６５は、かかる自動縮尺を、画像分析論、自動倍率と左右対称頭尾マンモグラム像１００および１０５の各々の表示とを容易にするために乳房の輪郭を査定するコンピュータ・アルゴリズム、またはこれらの組み合わせを使用して、遂行することができる。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、医用画像内に表された解剖学的構造を１つ以上の画像深度に自動的に分割する。例えば、マンモグラムの場合、レポート・アプリケーション６５は、乳房の輪郭を自動的に検出し、各乳房を、前部深度、中部深度、および後部深度などの複数（例えば、３つ）の解剖学的深度に分割することができる。レポート・アプリケーション６５は、乳輪から胸壁までの距離を所望の深度の数で分割することによって分割を遂行することができる。例えば、図５は、右の頭尾マンモグラム像１２０および右の内外マンモグラム像１２５を示す。各マンモグラム像１２０および１２５は、前部深度１３０、中部深度１３５、および後部深度１４０に分割されている。いくつかの実施形態では、異なる解剖学的ランドマークに基づいて、追加のまたはより少ない解剖学的深度が存在し得る。また、本出願において提供される多くの例でマンモグラムが使用されているが、本明細書に記載される方法およびシステムは、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ：ｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｉｎｇ）スキャン、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ：ｐｏｓｉｔｒｏｎ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）ｅｍｉｓｓｉｏｎｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）スキャン、Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ：ｘ－ｒａｙａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）スキャン、核医学（ＮＭ：ｎｕｃｌｅａｒｍｅｄｉｃｉｎｅ）スキャン、コンピュータ・ラジオグラフィ（ＣＲ：ｃｏｍｐｕｔｅｄｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）スキャン、Ｘ線血管造影（ＸＡ：ｘ－ｒａｙａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）スキャン、乳房トモシンセシス、ならびに医学におけるデジタル撮像および通信（ＤＩＣＯＭ：ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅ）基準によって定義された他のモダリティを含むが、これらに限定されない様々なタイプの撮像モダリティを使用して生成された異なるタイプの解剖学的構造に関する異なるタイプの医用画像で使用することができる。

任意選択で、レポート・アプリケーション６５は、深度分割に基づいて、１つ以上の深度グラフィック１４５を自動的に表示することができる。例えば、図５に示されるように、各マンモグラム像１２０および１２５は、前部深度１３０と中部深度１３５との間に位置決めされた第１の深度グラフィック１４５Ａ、ならびに中部深度１３５と後部深度１４０との間に位置決めされた第２の深度グラフィック１４５Ｂを含む。いくつかの実施形態では、１つ以上の深度グラフィック１４５は、読み手が医用画像と相互作用すると自動的に現れる。例えば、１つ以上の深度グラフィック１４５は、読み手が医用画像をアノテーション付けする（例えば、病変をマークする）と過渡的に表れる。代替的にまたは加えて、１つ以上の深度グラフィック１４５は、読み手が所見を口述するために使用されるマイクロホンを作動すると現れる。

乳房が斜め平面内で撮像される場合、乳輪に対する解剖学的点の実際深度は、画像の傾斜度に依存する。したがって、図５に示される右の内外マンモグラム像１２５とは異なり、解剖学的深度は、斜めのマンモグラフィ投影でより深いことがある。したがって、図６に示されるように、解剖学的深度をより正確に描写することができる。図６に示されるように、右の内外マンモグラム像１２５の１つ以上の深度グラフィック１４５は、前部深度１３０と中部深度１３５との間に位置決めされた第１の斜線１４５Ｃ、ならびに中部深度１３５と後部深度１４０との間に位置決めされた第２の斜線１４５Ｄとして示され得る。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、表示された医用画像に関連付けられた、医学におけるデジタル撮像および通信（ＤＩＣＯＭ：ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅ）メタファイルに格納された（例えば、画像データベース５５に格納された）情報に基づいて、第１の斜線１４５Ｃの角度および第２の斜線１４５Ｄの角度を判定する。ＤＩＣＯＭメタファイルの情報は、画像が取得されたときの撮像システムの傾斜度を示すことができる。読み手はまた、第１の斜線１４５Ｃおよび第２の斜線１４５Ｄのポジションの傾斜度を手動で調節することができる。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、ＤＩＣＯＭメタファイル、他の画像傾斜度情報、またはこれらの両方を査定して、解剖学的グラフィックおよび分割を自動的に作成する。

深度グラフィック１４５に加えてまたは代替として、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、医用画像内に１つ以上のラベルを自動的に生成し、表示する。ラベルは、医用画像内の特定の解剖学的位置またはランドマークのポジションを識別する。例えば、マンモグラムの場合、レポート・アプリケーション６５は、乳輪のポジション、乳輪下のポジション、真皮のポジション、真皮下のポジション、皮下のポジション、腋窩のポジション、胸壁のポジション、インプラントのポジション、またはこれらの組み合わせに関するラベルを表示することができる。レポート・アプリケーション６５は、例えば、皮膚の輪郭、密度、ＭＲＩ強度、血管増強パターン、画像組織のセグメント化、またはこれらの組み合わせの査定を含む１つ以上のタイプの画像分析論を使用してラベルを自動的に生成することができる。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、人工知能および深層学習（例えば、どこで手動ラベルが位置決めされるか、またはどのように自動生成ラベルが手動で調節されるかを追跡すること）に基づいて、自動ラベル付けを精密にすることができる。以下に記載されるように、自動ラベル付けをアノテーションにおいて使用することができる。しかしながら、これらを使用して、読み手が画像を閲覧および理解するのを助ける解剖学的位置の全般的な知識を提供することもできる。

いくつかの実施形態では、読み手は、１つ以上の深度グラフィック１４５、ラベル、またはこれらの両方の表示を、例えば、音響コマンド、マウスのクリック、キーボードのショートカット、またはこれらの組み合わせを使用して手動で制御する。さらに、読み手は、深度グラフィック１４５、ラベル、またはこれらの両方である１つ以上の分割のポジションを相互作用的に調節することができる。例えば、いくつかの実施形態では、読み手は、術後または先天性変形を伴う乳房の画像内に含まれる深度グラフィック１４５のポジションを手動で調節することができる。

また、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、構成可能な規則に基づいて、１つ以上の深度グラフィック１４５、ラベル、またはこれらの両方を生成し、表示する。規則は、読み手の嗜好、サイト管理者の設定、またはこれらの両方に基づき得る。代替的にまたは加えて、規則は、表示された医用画像に関連付けられた撮像モダリティ、表示された医用画像に関連付けられた１つ以上の患者の特徴、表示された医用画像に関連付けられた１つ以上の読み手の特徴、またはこれらの組み合わせに基づき得る。例えば、ある特定のラベルはＭＲＩスキャンのために使用され得、他のラベルはマンモグラムのために使用され得る。規則はまた、特定の疾患を有することへの患者のリスク、撮像された身体領域（例えば、ある身体の部分）、またはこれらの組み合わせに基づき得る。概して、規則は、医用画像が表示されるワークステーション、組織、施設、位置、撮像モダリティ、患者、照会元であるドクター、１つ以上の読影医師の特徴、またはこれらの組み合わせに基づき得る。

規則はまた、表示された画像内のどこにカーソルが位置決めされるかに基づいて、どんなグラフィック、ラベル、またはこれらの両方が表示されるかを指定するために使用され得る。例えば、腹部のＣＴスキャンを閲覧する際、カーソルが肝臓の上に置かれると、解剖学的グラフィックおよび肝臓に関連するラベルは、アクセス可能であり得るか、自動的に現れ得るか、利用され得るか、またはこれらの組み合わせであり得、これらは、カーソルが腎臓の上に置かれると、アクセス可能であり得るか、自動的に現れ得るか、利用され得るか、またはこれらの組み合わせであり得る解剖学的グラフィックおよびラベルとは異なり得る。

読み手は、アノテーションを手動で提供することができる。例えば、読み手は、表示された画像上の位置を（例えば、位置をクリックすることによって）マークし、ラベル、所見、測定値、メモなどのような、位置に関連付けられた１つ以上の値を提供することができる。読み手は、マークする位置を判定するために、表示された深度グラフィック１４５、ラベル、またはこれらの両方を使用することができる。代替的にまたは加えて、読み手は、医用画像内に表示されたラベルを選択することによって、アノテーションを生成することができる。手動でマークされたアノテーションと同様に、読み手は、ラベル、測定値、所見、メモ、またはこれらの組み合わせを含むアノテーションに関する値を提供することができる。また、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、アノテーションに関する１つ以上の値を自動的に生成するように構成され得る。例えば、いくつかの実施形態では、読み手が表示された画像内の病変を手動でマークするか、または病変を識別する自動的に生成されたラベルを選択するときに、レポート・アプリケーション６５は、マークされた位置の解剖学的ポジションを識別するか、病変を特徴付けるか、病変を測定するか、またはこれらの組み合わせを自動的に行うように構成され得る。いくつかの実施形態では、許可、拒否、または収集のために、任意の自動値が読み手に表示される。

例えば、読み手がキーボード、マウス、ジョイスティックなどのような入力機構を使用して、表示された画像内の病変をマークするようにカーソルを制御するときに、レポート・アプリケーション６５は、マークされた病変の位置に関する情報（例えば、深度）を生成する。特に、図５に示されるように、（アステリスクとして示される）アノテーション１５０は、右の頭尾マンモグラム像１２０の後部深度１４０内の病変をマークし、レポート・アプリケーション６５は、この情報を使用して、マークされた病変の位置（例えば、右乳房）および深度（後部深度）を含むアノテーション１５０に関する情報を格納することができ、これは、以下に記載されるように、電子構造化されたレポートの１つ以上のフィールドを自動的に埋め込むために使用され得る。

図３に戻ると、レポート・アプリケーション６５は、（ブロック７５において）（手動で置かれたアノテーション、自動的に生成されたアノテーション、またはこれらの組み合わせとして）アノテーションを受信することに応答して、（ブロック１６０において）医用画像内のアノテーションに関連付けられた解剖学的位置を自動的に識別する。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーションは、以前に判定された分割または深度グラフィック１４５を使用して、解剖学的位置を識別する。例えば、レポート・アプリケーション６５は、マークされた病変が特定の深度内に位置決めされていると識別することができる。特に、図５に示されるように、レポート・アプリケーション６５は、アノテーション１５０が右の頭尾マンモグラム像１２０の後部深度１４０内に位置決めされていると識別することができる。

深度に加えてまたは代替として、アノテーションに関連付けられた解剖学的位置は、様々な方法で指定され得るポジションを含み得る。例えば、マンモグラム内で、ポジションは、クロック・ポジション、および乳輪または乳頭などの参照点からの半径方向距離として表され得る。クロック・ポジションおよび半径方向距離は、経時的に進化し得る利用可能な基準を使用することができる。例えば、図７は、前面像からクロック基準を使用して表されたポジションを示す。図８は、斜位像および頭尾像からクロック基準を使用して表された同じポジションを示す。同様に、図９は、ポジションを説明するために、前面像から基準ゾーンの基準の対象となる点からの距離を示す。アノテーションのポジションを指定するために使用される特定の基準は、ラベルおよびグラフィックに関して上に記載される規則によって構成可能であり得る。

レポート・アプリケーション６５はまた、他のタイプの画像分析論を使用して、特定の解剖学的構造またはアノテーションに関連付けられた解剖学的構造内の特定のポジションを識別する。例えば、レポート・アプリケーション６５は、表示された医用画像内の特定の輪郭または形状を識別して、人工知能および深層学習を使用して開発および精密にされ得る特定の解剖学的構造またはポジションを識別する。同様に、レポート・アプリケーション６５は、患者情報、順序情報などのような、表示された画像に関連付けられた情報を使用して、特定の解剖学的構造または解剖学的構造の特定の位置を識別することができる。

図３に戻ると、レポート・アプリケーション６５は、上に記載される技法のうちの１つ以上を使用して、アノテーションに関連付けられた解剖学的位置を決定することに応答して、（ブロック２６０において）所定のマッピングに基づいて解剖学的位置に関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定し、（ブロック２７０において）アノテーションに基づいて電子レポートの位置を自動的に埋め込む。

図１０は、部分的に完成したマンモグラム・レポート２６５のサンプルを示す。レポート２６５は、例えば、手技フィールド、比較フィールド、指示フィールドなどを含む複数のフィールドなどの１つ以上の位置を含む。フィールドのうちの１つ以上は、特定の解剖学的構造（例えば、肝臓、腎臓）、特定の解剖学的位置（例えば、左の左右対称頭尾）、またはこれらの両方にマッピングされ得る。例えば、構造化されたレポート内の行項目またはセクションは、特定の値タイプ（例えば、所見、タイプなど）および特定の解剖学的位置（例えば、腎臓、肝臓、左乳房など）に関連付けられ得る。これらの関連は、所定のマッピングに格納され、かつ手動で定義（入力機構からまたは別個のファイルから受信）され得るか、機械学習を使用して自動的に生成され得るか、またはこれらの組み合わせであり得る。

いくつかの実施形態では、所定のマッピングは、構造の特定の位置を他のタイプの画像の特徴またはアノテーションの特徴に同様にマッピングする。換言すれば、マッピングはアノテーションの解剖学的位置に基づく必要はないため、構造レポートは解剖学的に構造化される必要はない。

一例として、読影医師が病変をマークするアノテーション（例えば、アノテーション１５０）を提供すると、レポート・アプリケーション６５は、病変に関する解剖学的位置構文を自動的に判定することができる。解剖学的位置構文は、［病変＃］［所見タイプ］［特性］［偏側性］［深度］［クロック上のポジション］［参照点に対する半径方向距離］［見られた像］の形式を有し得る。特に、読影医師が、アノテーションを、頭尾像および斜位像から見て、左乳房の画像上、乳房中部深度、６時のポジション、乳頭（ｎｉｂｂｌｅ）に対して４センチメートル（ｃｍ：ｃｅｎｔｉｍｅｔｅｒ）半径方向に提供する場合、関連する解剖学的位置構文は、次のように読み取ることができる。病変＃１：［所見タイプ］［特性］頭尾像および斜位像から見て、左乳房、乳房中部深度、６時のポジション、乳頭に対して４ｃｍ半径方向。レポート・アプリケーション６５は、解剖学的位置構文の構成要素を使用して、構造化されたレポートの適用可能な位置を埋め込むことができる。特に、レポート・アプリケーション６５は、左乳房および乳房中部深部の所見に関連付けられた構造化されたレポートのフィールドを識別することができる。レポート・アプリケーション６５は、これらのフィールドを判定することに応答して、これらのフィールドに解剖学的位置構文に含まれる関連する値（例えば、所見タイプ、特性、頭尾像および斜位像から見て、６時のポジション、乳頭に対して４ｃｍ半径方向、またはこれらの組み合わせ）を埋め込むことができる。

上に示されるように、解剖学的位置構文を生成する際、構成要素のうちの１つ以上が完成されていないことがある。例えば、読み手が画像上の病変をマークするときに、マークは病変のポジションを示すが、所見などの病変の他の特徴（例えば、悪性または良性）を必ずしも示さないことがある。読み手は、これらの詳細を、アノテーションを生成する一部として提供することができる。しかしながら、読み手がこれらの詳細を提供しないが、これらの詳細が、（上に記載されるマッピングを使用して識別される）構造化されたレポートの特定のデータ・フィールドにマッピングされることになる場合、レポート・アプリケーション６５は、読影医師による完了が必要なフィールドを強調表示し得るか、値を読み手に求め得るか、フィールドの値を自動的に判定し得るか、またはこれらの組み合わせを遂行する。

レポート・アプリケーション６５はまた、所定のマッピングおよび任意選択で、他のアノテーション、規則、またはこれらの組み合わせに基づいて、構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することができる。例えば、所定のマッピングまたは（例えば、特定の読み手、ワークステーションなどに特異的な）無効化規則は、他のアノテーションの存在または値に基づいて、構造レポートの位置に特定の値をマッピングすることができる。例えば、病変が左乳房内で識別されると、所定のマッピングは、右乳房に関する情報の前に、左乳房に関するすべての情報を構造化されたレポート内に置くことができ、逆もまた同様である。

同様に、所定のマッピングまたは無効化規則は、複数のアノテーションから、構造化されたレポートに関する情報の収集および順序付けを指定することができる。それゆえに、構造レポートが埋め込まれる場合、埋め込みは他のアノテーションに基づき得る。上に述べられるように、このタイプのカスタマイズ化を提供するために使用される規則は、読み手、ワークステーション、組織、アプリケーション、患者、撮像モダリティ、解剖学的構造、医用画像、またはこれらの組み合わせに関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、読み手に関する収集および順序付けされた情報を事前閲覧し、読み手が情報を承認、拒否、または修正することを可能にすることができる。

例えば、左右対称マンモグラムについては、いずれかの乳房、両方の乳房、または左乳房のみに疑わしい所見がない場合、１つ以上の規則は、構造レポートに埋め込まれた情報が以下の形式を有すると指定し得る。
左
疑わしい＃１
疑わしい＃２
良性と思われる＃１
右
疑わしい＃１
疑わしい＃２
良性と思われる＃１

しかしながら、右乳房のみが疑わしい所見を有する場合、規則は以下の情報順序を指定することができる。
右
疑わしい＃１
疑わしい＃２
良性と思われる＃１
左
良性と思われる＃１

同様に、いずれの乳房も所見を有していない場合、規則は、「重大な所見なし」というテキストを追加する以下の情報順序を指定することができる。
右
疑わしい＃１
疑わしい＃２
良性と思われる＃１
左
良性と思われる＃１

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５（または他のアプリケーション）は、情報をレポートにマッピングするため、および技術を支持するための規則を格納および適用することができる。例えば、以下のような所見セクションを含む臨床レポート・テンプレートがあると仮定する。
所見：
肺：正常。肺炎なし。
胸膜：正常。浸出液なし。
縦隔：正常。腫瘤または腺症なし。
心臓：正常。心臓の異常なし。
その他：陰性。

アノテーション収集ダイアログが開いているときにアノテーション付けを行う場合、レポート・アプリケーション６５は、ｔｅｘｔ－ｔｏ－ｖｏｉｃｅまたはｔｅｘｔｄｉｓｐｌａｙを使用して、収集中の正確な行項目を読み手に示すことができる。例えば、レポート・アプリケーション６５は、「肺」が所見下の第１の行項目であるため、このレポート・テンプレートにリンクされている任意の検査に対して第１のアノテーションが作成されると、「肺」の音響データを出力することができる。次いで、読み手は、マウス、マイクロホンなどを使用することなどでレポート・アプリケーション６５と相互作用して、別の行項目に進むか、または前の行項目に戻ることができる。したがって、別個のレポート画面に注意を払うことなく、読み手は、アノテーション値（テキスト）がレポートに入力される場所を制御することができる。さらに、深層学習方法を使用することで、レポート・アプリケーションは、自動的に、マークされる解剖学的形態（縦隔内など）を判定し、レポート内の適切な行項目に進むことができる。また、規則を使用して、読み手、組織、モダリティ、または検査タイプに関連し得るこの機能を遂行することができる。いくつかの実施形態では、規則は、これらの実施形態のうちのどれが特定のインスタンスに対して使用されているかを判定することができる（例えば、ｔｅｘｔｔｏｖｏｉｃｅが使用されているかどうか、自動行項目検出が使用されているかどうか、または適当な行項目を選択するために手動アクションが必要かどうか）。

いくつかの実施形態では、読み手は、テキストを手動で入力すること、音声認識を使用すること、またはこれらの組み合わせによって、アノテーションに関連付けられた値（例えば、所見、タイプ、特性、またはこれらの組み合わせ）を提供することができる。同様に、いくつかの実施形態では、これらの値を上に記載されるように使用して自動的に生成することができる。値がいかに生成されるかにかかわらず、レポート・アプリケーション６５は、ラベルなどのこれらの値のうちの１つ以上を関連する構造化されたレポートの適用可能なフィールドに自動的に伝達することができる。これらの値はまた、画像内のアノテーションをクリックすること、マウスオーバーすること、または別様に選択することなどによって、アノテーションによって表示されてもよいし、またはアクセス可能であってもよい。

いくつかの実施形態では、読み手が新しいアノテーションを生成するか、既存のアノテーションを調節するか、またはアノテーション（例えば、所見）に値を提供するたび、この活動は、レポート・アプリケーション６５が適切な位置（複数可）の構造化されたレポートに情報を自動的に伝達することをトリガすることができる。例えば、ラベルが生成される（および任意選択で、読み手によって承認される）と、レポート・アプリケーション６５は、ラベルを構造化されたレポートに自動的に伝達することができる。画像アノテーションから構造化されたレポートへの情報の自動伝達は、自動ラベル付けおよびグラフィックについて上に記載されるように、１つ以上の規則、格納されたデータ要素、またはこれらの組み合わせを使用して構成され得る。また、上に記載されるように、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、既存のアノテーションへの修正に基づいて、構造化されたレポートを自動的に更新するように構成され得る。同様に、いくつかの実施形態では、読み手は、構造化されたレポートを自動的に修正することができる。しかしながら、レポート・アプリケーション６５は、構造化されたレポートに対する手動更新が既存のアノテーションと互換性がない状況では警告を生成するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、これらのアノテーションを、構造化されたレポートの位置にマッピングされていないアノテーション（深度ガイドおよび他の視覚ガイド）と区別する方法として、構造レポートの位置にマッピングされたアノテーションを表示するように構成されている。例えば、アノテーションが構造化されたレポートにマッピングされると、レポート・アプリケーション６５は、アノテーションが構造化されたレポートにマッピングされていないアノテーションとは異なる様式で表示されるように、アノテーションの色、サイズ、フォント、アニメーション、またはグラフィックを更新することなどによって、医用画像内に表示されたアノテーションを更新することができる。この様式では、読み手は、アノテーションへの変更が対応する構造化されたレポートに影響を与えるかどうかを迅速かつ視覚的に判定し、特定の構造化されたレポート情報が引き出されている場所を識別することができる。

前述のように、レポート・アプリケーション６５は、格納された語彙規則、ポジション・ロジック、またはこれらの組み合わせを使用して、エラーを低減し、同じ解剖学的構造の複数の像などの画像を読み手が審査するのを支援することができる。特に、レポート・アプリケーション６５が読み手からアノテーションを受信すると、レポート・アプリケーション６５は、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別することができる。以下により詳細に記載されるように、格納された規則は、別の関連するアノテーションが必要であり、新しいアノテーションが確約される前に識別されるべきかどうか、またはアノテーションに対する値が自動的に生成されるべきかもしくは手動で生成されるべきかなどの、アノテーションに関する制約を指定することができる。上に述べられるように、規則は、特定の読み手、ワークステーション、検査タイプ、組織、アノテーションタイプ、解剖学的構造などに基づき得る。それゆえに、格納された規則は、アノテーション、または読み手がアノテーション、アノテーションタイプなどをマークすることなどの、アノテーションに関する他の特徴に基づいて識別され得る。格納された規則が識別された後、レポート・アプリケーション６５は、アノテーションに基づいて、格納された規則を実行し、それに応じてアノテーションを自動的に修正するか、または実行に基づいて他の自動アクションをとる。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、ユーザが規則を指定または修正することを可能にする１つ以上のユーザ・インターフェースを提供する。代替的にまたは加えて、レポート・アプリケーション６５は、深層学習または他の形態の機械学習および人工知能などを使用することによって、規則を自動的に生成するように構成され得る。

例えば、読影医師が病変を「腫瘤」として特徴付けようとするが、１つの像（１つの医用画像）上の病変のみをラベル付けする場合、ＡＣＲＢＩ－ＲＡＤＳ（Ｒ）基準は、「腫瘤」という用語が２つの像で視覚可能な病変にのみ適用されるべきであり、これらの要件が１つ以上の格納された規則で実装され得ると示しているため、レポート・アプリケーション６５は、警告を生成すること、特徴付けを修正すること、特徴付けを防止すること、またはこれらの組み合わせなどの１つ以上の自動アクションを開始し得る。加えて、２つの像に病変をマークする際、レポート・アプリケーション６５は、２つの像に必要なマークが提供されているため、病変を「腫瘤」として分類するように、病変に関連付けられたアノテーションのうちの１つまたは両方を自動的に更新し得る。同様に、読み手が、無エコーではない超音波病変を「嚢胞」として特徴付けようとすると、レポート・アプリケーション６５は、１つ以上の自動アクションを開始し得る。別の例として、読み手が、自動的に判定された位置と互換性がない、アノテーションに関連付けられた病変などのアノテーションの位置を指定すると、レポート・アプリケーション６５は、１つ以上の自動アクションを開始し得る。例えば、レポート・アプリケーション６５が６時のポジションにあると査定する病変を、読み手が８時のポジションにあると記載すると、レポート・アプリケーション６５は、１つ以上の自動アクションを開始し得る。

例えば、図１１は、医用画像を審査するため、および特に、格納された規則を使用してアノテーションを検証するための、システム３０によって遂行される方法３００を示す。方法３００は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法３００またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。図１１に示されるように、方法３００は、（ブロック３０２において）レポート・アプリケーション６５を用いて、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することを含む。受信されたアノテーションは、医用画像内に表された病変のラベルを含む。レポート・アプリケーション６５は、アノテーションを受信することに応答して、病変が、（ブロック３０４において）表示された電子医用画像に関連付けられた撮像検査中に得られた他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかを自動的に判定し、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別し、格納された規則は、（ブロック３０６において）病変が他の医用画像内でラベル付けされるべきかどうかを指定する。例えば、上に記載されるように、格納された規則は、医用画像内に病変がラベル付けされると、その病変を、（合計２つのラベルの場合）同じ病変が同じ解剖学的構造の少なくとも１つの他の像にもラベル付けされていない限り、「腫瘤」として特徴付けることはできないと指定することができる。格納された規則はまた、カスタマイズ化され得る。例えば、格納された規則は、読み手、ワークステーション、組織、アプリケーション、患者、画像モダリティ、解剖学的構造、医用画像、またはこれらの組み合わせに関連付けられ得る。それゆえに、レポート・アプリケーション６５は、割り当てられた読み手、使用中のワークステーション、読み手に関連付けられた組織などに基づいて、格納された規則を識別するように構成されている。

図１１に示されるように、レポート・アプリケーション６５は、適用可能な格納された規則を識別することに応答して、（ブロック３０８において）病変が他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかに基づいて、格納された規則を実行し、（ブロック３１０において）格納された規則の実行に基づいて、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始する。上に記載されるように、少なくとも１つの自動アクションは、警告（視覚警告、可聴警告、触覚警告、またはこれらの組み合わせ）を生成すること、アノテーションを更新すること、アノテーションを削除することなどを含み得る。例えば、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、病変が必要な数の像でマークされると、病変を「腫瘤」として特徴付けるようにアノテーションを自動的に更新する。

加えて、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、医用画像内のアノテーションを受信することに応答して、整合位置のグラフィックを自動的に生成する。例えば、図１２に示されるように、アノテーション１５０は、病変を表す。レポート・アプリケーション６５は、病変が１つの像内に（手動でまたは自動的に）マークされていることに応答して、病変が（同じ検査または異なる検査で）別の利用可能な像の上に現れるべき１つ以上の位置（各々は、例えば、ポジション、深度、またはこれらの両方を含む）を自動的に示す。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、１つの像内の病変に対する複数の候補位置を別の像内の病変のマークに基づいて生成することができる。いくつかの実施形態では、複数の潜在的位置がマークされると、レポート・アプリケーション６５は、候補位置を（例えば、位置の尤度によって）スコア化またはランク付けすることができる。

整合位置のグラフィック１７０は、矩形のフレーム内などの医用画像内の領域または面積をマークすることができる。例えば、図１２に示されるように、アノテーション１５０が右の頭尾マンモグラム像１２０の後部深度１４０内に位置決めされると、レポート・アプリケーション６５は、右の内外マンモグラム像１２５の後部深度１４０内の整合位置のグラフィック１７０を自動的に生成し、表示することができる。図１２に示されるように、整合位置のグラフィック１７０を右の内外マンモグラム像１２５の後部深度１４０の強調表示として表すことができる。いくつかの実施形態では、整合位置のグラフィック１７０の少なくとも一部は、透明である。同様に、図１３に示されるように、病変が先行検査で自動的にまたは手動でマークされていると、レポート・アプリケーション６５は、現在の検査の病変に対する１つ以上の候補位置を自動的にマークすることができ、逆もまた同様である。また、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、整合位置のグラフィック１７０の傾斜度を判定し、ラベル付けする。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、三角測量を使用して位置の整合を遂行する。例えば、図１３は、左から右へ、右乳房の頭尾マンモグラム像１８５、内外斜位マンモグラム像１９０、および内外マンモグラム像１９５のダイアグラム１８０を示す。これらの像を使用して、３つの像のいずれか１つの病変のポジションをその他の像のいずれか２つの相対的なポジションから推測し得る三角測量を遂行することができる。例えば、側乳房内にある病変は、内外マンモグラム像１９５上よりも内外斜位マンモグラム像１９０上でより上位に現れることがある。

代替的にまたは加えて、レポート・アプリケーション６５は、乳輪などの参照点からの半径方向距離に基づいて、位置の整合を遂行することができる。例えば、図１４に示されるように、画像の下側の列では、円２００は、左の頭尾マンモグラム像２０５および左の内外マンモグラム像２１０上の小さな腫瘤をマークする。レポート・アプリケーション６５は、例えば、上に記載される技法を使用して、関連する先行検査の小さな腫瘤の１つ以上の候補位置を自動的に示すことができる。特に、図１４に示されるように、レポート・アプリケーション６５は、より大きな円２２５によって、以前の左の頭尾マンモグラム像２１５および以前の左の内外マンモグラム像２２０内の小さな腫瘤の最も可能性の高い以前の位置を自動的に示すことができる。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、位置、形態学、またはこれらの組み合わせに基づいて病変の整合を遂行することによって、位置の整合を遂行することができる。例えば、図１５に示されるように、アノテーションは、左乳房の左の頭尾マンモグラム像２４５および左の内外斜位マンモグラム像２５０上の病変２４０の外周または境界をマークすることができる。病変２４０のマークは、手動で生成されてもよいし、または自動的に生成されてもよい。病変２４０のマークが自動的に生成される場合、病変２４０のマークは、ＣＡＤの結果であり得るか、または読み手が病変２４０をマークし、レポート・アプリケーション６５が病変２４０の境界を検出する場合には半自動化され得る。レポート・アプリケーション６５は、検出された境界を使用して、その画像内のマークされた病変を表し得る別の画像内の同様の境界を識別することができる。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、腫瘤または石灰化として病変２４０を特徴付けることができる。さらに、レポート・アプリケーション６５は、腫瘤、石灰化、またはこれらの両方をサブカテゴリ化することができる。レポート・アプリケーション６５は、これらの特徴付けを使用して、整合する病変または潜在的な整合位置をさらに識別することができる。

上に述べられるように、いくつかの実施形態では、病変が１つの像内に（手動でまたは自動的に）マークされ、読み手がその病変の最初のマークと互換性がない領域または位置内の別の像に描写された同じ病変をマークしようとする場合、レポート・アプリケーション６５は、警告（例えば、視覚警告、可聴警告、またはこれらの組み合わせ）を自動的に生成することなどの１つ以上の自動アクションを開始するように構成され得る。例えば、右の頭尾マンモグラム像１２０の前部深度１３０内に指標病変がマークされ、読み手がその同じ病変を右の内外マンモグラム像１２５の後部深度１４０内にマークしようとする場合、レポート・アプリケーション６５は、警告を生成することができる。

代替的にまたは加えて、読み手が病変を特定の像の同じ病変のマークと互換性のない位置にマークしようとすると、レポート・アプリケーション６５は、病変を第２の指標病変として自動的にマークすることができる。逆に、読み手が第２の指標病変を１つの像内にマークしようとするが、考えられる互換性のある病変が別の像に存在する場合、レポート・アプリケーション６５は、警告を自動的に生成することができるか、病変を同じ指標病変として自動的にマークすることができるか、またはこれらの組み合わせを遂行することができる。

加えて、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、２つのアノテーションが（例えば、前述の深度および位置の整合に加えて）幾何学的形態学に基づいて、互換性があるかどうかを（例えば、構成可能なロジックを使用して）判定する。例えば、１つの像ではロッド形状である病変は、別の像では円形にすることができず、また、ロッドよりも大きい直径を有する可能性が高い。

例えば、図１６は、医用画像を審査するため、および特に、一致しているアノテーションを確認するための、システム３０によって遂行される方法４００を示す。方法４００は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法４００またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。

図１６に示されるように、方法４００は、レポート・アプリケーション６５を用いて、第１の解剖学的位置をマークする第１の電子医用画像に関する第１のアノテーションを受信することを含み、第１の医用画像は、（ブロック４０２において）第１の像による解剖学的構造を表す。第１のアノテーションは、レポート・アプリケーション６５などによって自動的に生成され得るか、または手動で生成され得る。方法４００はまた、レポート・アプリケーション６５を用いて、第２の解剖学的位置をマークする第２の電子医用画像に関する第２のアノテーションを受信することを含み、第２の医用画像は、（ブロック４０４において）第２の像による解剖学的構造を表す。第１のアノテーションに基づいて、レポート・アプリケーション６５は、（ブロック４０６において）第２の医用画像内の第３の解剖学的位置を自動的に判定し、（ブロック４０８において）第３の解剖学的位置を第２の解剖学的位置と比較する。換言すれば、同じ解剖学的構造のために２つの像が利用可能であり、像のうちの１つがアノテーションを含む場合、レポート・アプリケーション６５は、関連するアノテーションが他の像内でマークされるべきである場所、例えば、異なる像内でマークされることに基づいて病変が１つの像内で現れる場所を自動的に判定する。上に記載されるように、レポート・アプリケーション６５は、三角測量プロセスを使用して第３の解剖学的位置を判定することができ、かつ第３の解剖学的位置に関する深度、ポジション、またはこれらの両方を判定することができる。

レポート・アプリケーション６５は、第２の解剖学的位置が第３の解剖学的位置と一致しないことに応答して、（ブロック４１０において）少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始する。少なくとも１つの自動アクションは、第３の解剖学的位置と第２の解剖学的位置との間の整合の度合いを示し得る警告を自動的に生成することを含み得る。代替的にまたは加えて、少なくとも１つの自動アクションは、第２の医用画像内に表された第２の病変のラベルを含むように第２のアノテーションを自動的に更新することを含み得る。上記の検証プロセスは、同じ撮像手技中に生成された画像または異なる撮像手技中に生成された画像のために遂行され得る。また、解剖学的位置を比較することに加えて、レポート・アプリケーション６５はまた、アノテーションによってマークされた解剖学的構造の面積を形態学的に比較することができる。

レポート・アプリケーション６５は、読み手が病変を手動でマークする場合、自動ＣＡＤが利用される場合、または手動および自動マークの組み合わせが利用される場合に、上記のマークおよび警告を展開することができる。例えば、ＣＡＤは複数の像の複数の異常を識別することができ、上記の解剖学的位置同定機能は様々な像のどのマークが同じ病変対異なる病変の描写である可能性が高いかを読み手が理解するのを支援することができる。また、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５によって生成された警告は、明らかな不整合、境界線の不整合、または整合があるかどうかに基づいて変化し得る。

いくつかの実施形態では、位置の整合、アノテーションの互換性、および警告は、ラベルおよびグラフィックに関して上に記載されるように構成可能である。また、頭尾マンモグラム像および内外マンモグラム像を参照して整合位置のグラフィック１７０を記載しているが、レポート・アプリケーション６５は、任意のタイプのマンモグラフィ像を用いて整合位置のグラフィック１７０を実装することができることを理解されたい。さらに、位置およびポジションの整合はまた、胸部Ｘ線写真、骨格Ｘ線写真などのような他のタイプの医用画像に適用することができる。位置の整合はまた、異なる時間に取得された検査からの同じまたは異なる像間の位置の整合に適用することができる。例えば、病変が以前のマンモグラム上にマークされているか、または自動的にコンピュータ検出された場合、レポート・アプリケーション６５は、読み手が現在の検査で病変を検出するのを助けるために、上に記載されるような位置の整合を呼び出すことができる。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、使用される撮像方法にかかわらず、指標番号、解剖学的ポジション、またはこれらの両方によって病変を自動的に追跡するように構成されている。例えば、レポート・アプリケーション６５は、テーブルなどのデータ構造を自動的に作成し、病変のサイズを追跡することなどによって、１つ以上のパラメータに関する一連の先行検査および現在の検査の指標病変を追跡するように構成され得る。データ構造内のデータは、固形癌効果判定基準（ＲＥＣＩＳＴ：ＲｅｓｐｏｎｓｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎＣｒｉｔｅｒｉａｉｎＳｏｌｉｄＴｕｍｏｒｓ）１．１などの既存のレポート基準と比較して秤量され得る。複数の指標病変を患者ごとに追跡することができ、患者は複数の連続的な検査を有し得る。

例えば、病変は解剖学的ポジションによって位置同定されるため、経時的に追跡された解剖学的に指定された病変ごとに、連続的な結果のテーブルを自動的に作成することができる。この追跡は、解剖学的病変、心臓左心室動脈瘤の進行性肥大もしくは頭蓋内動脈瘤、または血管の進行性狭窄もしくは椎体の崩壊などの他の解剖学的所見、あるいはこれらの組み合わせに適用することができる。同様に、追跡は、気管内チューブ、胸部チューブ、スワン－ガンツ・カテーテル、末梢挿入中心静脈カテーテル（ＰＩＣＣ：ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｌｙｉｎｓｅｒｔｅｄｃｅｎｔｒａｌｃａｔｈｅｔｅｒ）線などの移植型デバイスまたは他のインプラントのために使用され得る。連続的な事象がタイムライン上で自動的または半自動的にレポートされると、外科手術または医学療法が開始されたときなどの重要な臨床事象および歴史的事象ならびに関連する詳細をテーブル上に重畳することもできる。例えば、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、参照データ、処置基準、臨床ガイドライン、参照画像データ、または新しいアノテーションが生成されるとき（例えば、新しい病変がマークされるとき）の組み合わせに関する照会をトリガする。レポート・アプリケーション６５は、これらの照会を、読み手、画像タイプ、アノテーション、患者などに特異的である構成可能な規則に基づいて実行することができる。また、病変が現在の検査ではマークされているが、先行検査ではマークされていなかった場合、レポート・アプリケーション６５は、先行検査の病変を（それが存在する場合）マークし、この先行検査のデータ構造にデータを追加することを試みるように構成され得る。換言すれば、レポート・アプリケーション６５は、病変を追跡するために、先行検査にアノテーションを追加して、包括的なデータ構造を作成するように構成され得る。

例えば、図１７は、医用画像を審査するため、および特に、１つ以上の医用画像内で識別された病変を追跡するための、システム３０によって遂行される方法５００を示す。方法５００は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法５００またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。

図１７に示されるように、方法５００は、（ブロック５０２において）レポート・アプリケーション６５を用いて、解剖学的所見を追跡するための、テーブルなどのデータ構造を作成することを含む。方法５００はまた、（ブロック５０４において）第１の電子医用画像内の第１の解剖学的所見をマークする第１のアノテーションを受信することと、（ブロック５０６において）第１の解剖学的所見の第１のパラメータを表すデータ構造にデータを追加することとを含む。第１のパラメータは、第１の解剖学的所見のサイズ、ポジション、タイプ、またはこれらの組み合わせであり得る。

方法５００はまた、（ブロック５０８において）第２の電子医用画像内の第２の解剖学的所見をマークする第２のアノテーションを受信することと、（ブロック５１０において）第２の解剖学的所見の第２のパラメータを表すデータ構造にデータを追加することとを含む。第１のパラメータと同様に、第２のパラメータは、第２の解剖学的所見のサイズ、ポジション、タイプ、またはこれらの組み合わせであり得る。第１および第２の医用画像は、同じ撮像手技中に生成されている画像研究として含まれ得るか、または異なる撮像手技中に生成された別個の画像研究に含まれ得る。また、いくつかの実施形態では、第１の電子医用画像および第２の電子医用画像は、同じ画像であり得る。

データ構造にデータを追加した後、レポート・アプリケーション６５は、（ブロック５１２において）データ構造の少なくとも一部を表示する。データ構造を使用して追跡されたデータは、データ構造またはその一部を表示すること、データ構造に基づいて統計もしくは動向を表示すること、またはこれらの組み合わせを含む様々な方法で読み手に表示され得る。例えば、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、データ構造を分析して、画像もしくは画像研究内のマークされたいくつかの病変を識別することができ、この数を迅速参照点として読み手に表示することができる。同様に、レポート・アプリケーション６５は、データ構造を分析して、画像もしくは画像研究内に任意の病変がマークされているかどうかを識別し、これらの存在もしくは欠如の指示を迅速参照点として読み手に提供することができる。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、アノテーション（例えば、解剖学的位置）に関連付けられた格納された情報を回収し、回収された情報を使用して、経過観察検査のレポートを自動化するか、調査もしくは品質査定の活動を容易にするか、またはこれらの組み合わせを遂行するように構成されている。さらに、格納された情報を使用して、画像分析論の深層学習アルゴリズムを精密にすることができる。さらに、格納された情報は、ＤＩＣＯＭの構造化されたレポートまたはその組み合わせなどの相互運用可能な形式で格納され得る。それゆえに、アノテーションの解剖学的位置および関連情報を内部または外部の臨床レポートにエクスポートすることができる。

いくつかの実施形態では、本発明の実施形態はまた、読み手が臨床的リスク因子に基づいて読み取り判断基準の変更を呼び出し得るように、各患者のリスク層別化を読み手に通知することができる。以下に記載されるように、テストの予測値は、研究された集団内の疾患の確率によって影響を受けることがある。同様に、疾患の事前テストの確率に基づいた手動の判断基準の変更に加えてまたは代替として、患者の臨床的リスク因子に基づいて判断基準の変更が呼び出される場合、コンピュータ画像分析論をよりよく遂行することもできる。

例えば、仮説の撮像検査が９０％の感度および９０％の特異性であり、患者の９９％が正常である集団を研究するために使用されると仮定する。したがって、検査はこの集団内で真陽性所見を有する一人の人物を検出する９０％の可能性を有するが、次いで、検査はまた、偽陽性所見を引き起こすであろう。それゆえに、検査の陽性予測値は約９％であり（例えば、真陽性と偽陽性との合計で割った真陽性の数）、検査の陰性予測値は１００％であり（例えば、真陰性と偽陰性との合計で割った真陰性の数）、検査の精度は約９１％である（例えば、真陽性、偽陽性、真陰性、および偽陰性の合計で割った真陽性と真陰性との合計）。ここでは、検査が、患者の５０％が正常である集団を研究するために使用されると仮定する。この集団では、検査は、４５個の真陽性、４５個の真陰性、５個の偽陽性、および５個の偽陰性を引き起こすであろう。したがって、検査の陽性予測値は９０％になり、検査の陰性予測値は９０％になり、検査の精度は９０％になるであろう。それゆえに、臨床的リスク因子を知ることによって、検査は改善された結果を提供することができる可能性がある。

上述のように、審査プロセスは、読影医師が患者の臨床病歴（例えば、患者の現在の検査１０）を閲覧することを伴う。それゆえに、いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、事前テストの臨床情報（例えば、患者の関連する病歴およびリスク因子）を収集し、読み手に対して情報を統計学的に分析し、レポート（表示）するように構成され得る。これにより、読み手が様々な疾患状態の事前テストの確率（例えば、乳癌の確率）を簡潔に理解することが可能になる。上記により詳細に記載されるように、様々な可能性の高い同時疾患、可能性の高い今後の疾患、またはこれらの両方の事前テストの確率を、定義された規則に基づいて臨床レポートに自動的にマッピングすることができる。レポート・アプリケーション６５はまた、（地理的位置、サービス組織、読影医師の嗜好、照会元である医師の嗜好、患者の特徴、遺伝的リスク因子、別の因子、またはこれらの組み合わせなどの因子にリンクされた規則で）規則指定範囲外の疾患確率を自動的に強調表示して、読み手の注意を高めることができる。また、いくつかの実施形態では、読み手に対して表示された様々な疾患状態の確率は、読み手が表示された医用画像に関するアノテーションを生成または更新するときに動的に更新され得る。特に、表示された医用画像内の特定の異常またはその欠如の識別は、関連する確率に劇的に影響を及ぼし得る。

例えば、図１８は、医用画像を審査するため、および特に、表示された医用画像に関連付けられた疾患の確率を判定するための方法６００を示す。方法６００は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法６００またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。

図１８に示されるように、方法６００は、（ブロック６０２において）電子医用画像を表示することを含む。方法６００はまた、（ブロック６０４において）電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集することと、（ブロック６０６において）収集した臨床情報に基づいて、電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定することとを含む。臨床情報は、患者の病歴、リスク因子、地理的位置、照会元である医師、患者の特徴、またはこれらの組み合わせを含み得る。

判定された疾患の確率は、（ブロック６０８において）医用画像と共に（同じ画面内または関連する平行もしくは重なり合う画面上に）表示され得る。例えば、いくつかの実施形態では、疾患の確率は、ポップアップ・ウィンドウまたは他の関連するウィンドウもしくは画面内に表示され得る。他の実施形態では、疾患の確率は、表示された医用画像上に重畳され得る。また、同じまたは異なる疾患に対して複数の確率を表示することができる。加えて、臨床情報もしくはその一部は、疾患の確率で表示されてもよいし、または読み手が表示された確率を選択する（クリックする、マウスオーバーするなど）場合に利用可能であってもよい。

図１８に示されるように、方法６００はまた、（ブロック６１０において）レポート・アプリケーション６５を用いて、電子医用画像に関するアノテーションを受信することを含む。受信されたアノテーションは、自動的に生成されてもよいし、または手動で生成されてもよい。レポート・アプリケーション６５は、アノテーションを受信することに応答して、（ブロック６１２において）臨床情報およびアノテーションに基づいて、疾患の更新された確率を判定し、（ブロック６１４において）疾患の更新された確率を表示する。レポート・アプリケーション６５は、疾患の更新された確率を、疾患の元の確率の適所にまたはそれに加えて表示し得、いくつかの実施形態では、更新された確率を元の確率とは異なる様式で表示し得るか、または色付けされた強調表示、点滅信号、もしくは可聴トーンを用いて確率を表示することなどによって確率が更新されていることを示すように元の確率を修正し得る。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、１つ以上の格納された規則を適用する。上に述べられるように、格納された規則は、地理的位置、組織、読み手、照会元である医師、患者、またはこれらの組み合わせに関連付けられ得る。読み手は、更新された確率を使用して、医用画像に関する所見を判定することができる。代替的にまたは加えて、レポート・アプリケーション６５は、疾患の更新された確率に基づいて医用画像に関する所見を自動的に生成することができる。例えば、（元のまたは更新された）確率が所定の閾値に到達すると、自動所見が生成され得る。

いくつかの実施形態では、異なる患者のいくつかの検査が読み取りを必要とする場合、レポート・アプリケーション６５はまた、例えば、異常のリスクに基づいて、一連の検査を順序付けるか、グループ化するか、またはこれらの両方を行うことができる。代替的にまたは加えて、レポート・アプリケーション６５は、異常のタイプ、位置の順序付け、患者のサブタイプ、患者の特徴、画像および臨床情報の自動コンピュータ解析などのような他の因子に基づいて、一連の検査を順序付けるか、グループ化するか、またはこれらの両方を行うことができる。レポート・アプリケーション６５はまた、撮像位置、読み手、患者の特徴、別のリスク因子、またはこれらの組み合わせにリンクされた規則を使用して検査を順序付けることができる。規則は、特異的な読影医師への検査の経路指定、割り当て、またはこれらの両方を判定することもできる。

本発明の実施形態は、確率を表示すること、検査配列を自動的に順序付けること、またはこれらの組み合わせに加えて、患者がより高いリスクまたはより低いリスクを有することを読み手が一目で理解するのを助ける他の視覚的合図を表示することができる。例えば、色付けされた強調表示、点滅信号、トーンなどは、相対的な患者のリスクについて読み手に信号を出すことができる。次いで、読影医師は、陽性および陰性予測値が最適化されるように、事前テスト確率を使用して診断の判定基準を変更することができる。いくつかの実施形態では、どれだけ判定基準を変更するか、事前テストで計算されたリスクに基づいて自動的に調節された因子による読み手のレポート結果の変更を自動的に提供もしくは推奨するか、またはこれらの組み合わせに関して、命令が医師に提供され得る。例えば、レポート・アプリケーション６５の知識では高リスクであるという患者に医師が軽度に疑わしいとの所見をレポートすると、レポート・アプリケーション６５は、患者が高リスク患者であることを読み手に警告し得る。したがって、読影医師は、疑わしさのレベルを増加させることを考慮し得る。代替的に、医師は、病変が疑わしいかまたは疑わしさの境界線であることを示すことができる。それに応答して、適切な説明またはＢＩ－ＲＡＤＳ（Ｒ）コードを医師の入力および患者の計算されたリスクの組み合わせに基づいて割り当てることができる。この状況では、読影医師の嗜好を構成ガイドラインとして使用することができる。

加えて、様々な正常または異常疾患の事前テスト確率を使用して、コンピュータ生成された画像分析論の判定基準を変更することができる。例えば、所見のコンピュータ検出された形態学に加えて、癌を診断するための閾値を患者のリスクに基づいて調節することができる。したがって、レポート結果の予測値を最適化することができる。

いくつかの実施形態では、読み取り中に読み手が自身の眼を医用画像から移動させる必要がないように、上に記載される視覚的合図、聴覚合図、またはこれらの両方が医用画像と同じ画面上に現れることがある。いくつかの実施形態では、合図が過渡的に現れることがある。合図の表示はまた、ラベルおよび深度グラフィックに関する上に記載される規則を使用して構成可能であり得る。

加えて、読み取り中に画像上で読影医師が自身の注視を維持し得るように、臨床情報が画像上に現れることがある。例えば、臨床情報は、患者がどこに症状を有するのか、介入（例えば、生検、乳腺腫瘍摘出術、または放射線療法）が前にどこで遂行されたか、またはこれらの組み合わせを示すラベルを含み得る。いくつかの実施形態では、重要な臨床情報が過渡的に現れることがある。また、重要な臨床情報は、上に記載されるように、規則によって構成可能であり得る。

いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５はまた、既知の個人の偏り、一般的な読み手の偏り、またはこれらの組み合わせについて読み手に自動的に警告するように構成され得る。例えば、読み手が異常なレポートを作成する確率は、読み手自身が前の患者または最近の患者に対して作成したレポートによって偏ることがある。例えば、異なる患者の一連の検診マンモグラムを読み取る際、追加の後処理のために第１の患者を喚起した医師は、多かれ少なかれ追加の後処理のために次の患者を再度喚起する可能性が高い。換言すれば、たとえ各患者の評価が独立して考慮されるべきであっても、人的因子は後続の読み取り結果に影響を与える１つの読み取りをもたらし得る。それゆえに、かかる動向が明らかになると（例えば、コンピュータ化された分析の結果として）、特定の読み手は、かかる偏りから保護するための自動プロンプトを受信し得る。加えて、偏りは、１つ以上の患者の特徴に基づいて検出され得る。例えば、特定の読み手は、若い年齢の患者で提示されたときに異常に低い頻度で、特定のドクターによってもしくは特定の診療所から照会された患者で提示されたときに異常に高い頻度で、またはこれらの組み合わせで癌を診断する追跡記憶を有し得る。それゆえに、自動リアルタイム分析がかかる偏りから保護するのを助けるように読み手に求めることがある。

１つ以上の規則を使用してアノテーションをカスタマイズ化することもできる。例えば、読み手は、読み手が表示された医用画像に特定の形状（例えば、円、矢印など）を有するアノテーションを追加するとき、その形状が、病変をマークするアノテーション、測定値をマークするアノテーションなどのような特定のタイプのアノテーションを示すことを示す１つ以上の規則を定義することができる。それゆえに、これらの状況では、レポート・アプリケーション６５は、アノテーションに関連付けられた１つ以上の値（例えば、説明、測定値など）を自動的に埋め込むか、アノテーションに関連付けられた１つ以上の値を読み手に求めるか、またはこれらの組み合わせを行うように構成されている。

例えば、図１９は、医用画像を審査するため、および特に、アノテーションをカスタマイズ化するための、システム３０によって遂行される方法７００を示す。方法７００は、（電子プロセッサ４０によって実行された場合）レポート・アプリケーション６５によって遂行されるものとして、以下に記載される。しかしながら、方法７００またはその一部は、レポート・アプリケーション６５（例えば、アドオン機能）と相互作用する、（電子プロセッサ４０または１つ以上の他の電子プロセッサによって実行される）１つ以上の別個のソフトウェア・アプリケーションによって遂行され得る。

図１９に示されるように、方法７００は、レポート・アプリケーション６５を用いて、（ブロック７０２において）入力機構（キーボード、マウス、タッチ画面など）を介して、マーク（例えば、特定の形状、サイズ、アイコンなど）の選択を受信することと、（ブロック７０４において）入力機構（同じまたは異なる入力機構）を介して、マークに関連付けられたアノテーションタイプ（例えば、病変タイプ、良性領域タイプ、腫瘤タイプなど）の選択を受信することとを含む。いくつかの実施形態では、レポート・アプリケーション６５は、ユーザが選択するための事前定義された形状、タイプ、またはこれらの組み合わせのドロップダウン・メニュもしくは他のリストを表示する。他の実施形態では、ユーザは、表示された画像にアノテーションを追加し、アノテーションを特定のタイプのアノテーションとして定義し、かつアノテーションと同一（または実質的に同様）の他のアノテーションが同じタイプとして自動的に定義されるべきであるとレポート・アプリケーション６５に示すための選択機構（ボタン、チェックボックス、ラジオ・ボタン、ホット・キーなど）を選択することができる。

レポート・アプリケーション６５は、受信された選択に応答して、（ブロック７０６において）アノテーションタイプへのマークのマッピングを格納する。マッピングを特定の読み手、ワークステーションなどに関連付け、現在の読み取りセッション、および任意選択でさらなる読み取りセッションで適用することができる。その後に、レポート・アプリケーション６５は、（ブロック７０８において）マッピングに含まれたマーク（同一または実質的に同一のマーク）を含む表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信すると、レポート・アプリケーション６５は、（ブロック７１０において）マッピングに基づいて、マッピングに含まれたアノテーションタイプに基づく受信されたアノテーションを自動的に更新する。換言すれば、レポート・アプリケーション６５は、受信されたアノテーションをマッピングに含まれたマークと比較して、受信されたアノテーションがマッピング内のタイプに関連付けられたマークを含むかどうかを識別する。受信されたアノテーションがマッピング内のタイプに関連付けられたマークを含む場合、レポート・アプリケーション６５は、マッピング内の関連するアノテーションタイプに基づいてアノテーションを自動的に更新する。

同様に、レポート・アプリケーション６５は、１つ以上の規則を使用して、アノテーションがどのように完成されるかを判定することができる。例えば、上に記載されるように、アノテーション（またはその値の一部）は、テキスト、口述などを入力することなどによって手動で完成され得、人工知能もしくは機械学習またはこれらの組み合わせを使用するなどして自動的に完成され得る。したがって、規則は、特定のタイプのアノテーション（もしくはすべてのアノテーション）またはこれらの一部が自動的にもしくは手動で完成されているかどうかを指定することができる。これらの規則は、読み手ベース、部位ベース（撮像部位、読み取り部位、もしくはこれらの両方）、検査タイプ・ベースなどで設定され得る。いくつかの実施形態では、規則はまた、どんな値をアノテーションに追加することができるかを指定することができる。例えば、規則は、位置、病変の特徴、測定、診断などのようなアノテーションに追加され得る値の特定のカテゴリを指定することができる。また、いくつかの実施形態では、規則は、デフォルト診断などのアノテーションに関するデフォルト値を指定することができる。それゆえに、これらの規則および上に記載されるカスタマイズ化されたアノテーションを使用して、読み手は、表示された電子医用画像にアノテーションを追加し、コンピュータ・リソースおよび手動によるエラーまたは不一致を効率的に低減することができる。

上に述べられるように、本明細書に記載される方法およびシステムをマンモグラフィの例を参照して説明してきたが、上に記載される方法およびシステムをマンモグラフィ検査以外の撮像検査で使用することもできる。例えば、図２０および２１は、非マンモグラフィ検査の自動解剖学的レポートを示す。図２０は、いくつかの実施形態によるＣＴ検査２８０および関連するレポート２８５を示す。図２１は、ＣＴ検査２８０に含まれた画像２９２に関する第１の所見ラベル２９０および第２の所見ラベル２９５を示す。

本発明の様々な実施形態の説明は例証の目的で提示されているが、開示される実施形態を網羅または限定することを意図するものではない。記載される実施形態の範囲から逸脱することなく、多くの修正例および変形例が当業者には明らかであろう。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、市場で見出される技術に対する実用的用途もしくは技術的改良を最もよく説明するため、または他の当業者が本明細書に開示される実施形態を理解することを可能にするために選択された。

また、本発明は、任意の考えられる技術的詳細レベルの統合におけるシステム、方法、コンピュータ・プログラム製品、またはこれらの組み合わせであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実施させるための、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体（複数可）であって、そこにコンピュータ読み取り可能プログラム命令を有する、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体を含み得る。

コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および格納し得る有形のデバイスであり得る。コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の好適な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的リストは、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍａｃｃｅｓｓｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ）、消去型プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙもしくはフラッシュメモリ（Ｒ））、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃｒａｎｄｏｍａｃｃｅｓｓｍｅｍｏｒｙ）、携帯型コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ｐｏｒｔａｂｌｅｃｏｍｐａｃｔｄｉｓｃｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌｖｅｒｓａｔｉｌｅｄｉｓｋ）、メモリスティック（Ｒ）、フレキシブルディスク、穿孔カードもしくは溝であって、そこに記憶された命令を有する、溝の中の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、および前述の任意の好適な組み合わせを含む。本明細書で使用される際、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体はそれ自体、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通って伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通って伝送される電子信号などの一過性の信号であると解釈されるべきではない。

本明細書に記載されるコンピュータ読み取り可能プログラム命令は、ネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、無線ネットワーク、またはこれらの組み合わせを介して、それぞれのコンピューティング／処理デバイスにコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体から、または外部のコンピュータもしくは外部のストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークとしては、銅伝送ケーブル、光伝送ケーブル、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、エッジ・サーバ、またはこれらの組み合わせが挙げられ得る。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ読み取り可能プログラム命令を受信し、それぞれのコンピューティング／処理デバイスでのコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体へのストレージのためにコンピュータ読み取り可能プログラム命令を転送する。

本発明の操作を実施するためのコンピュータ読み取り可能プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｓｅｔ－ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路のための構成データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋（Ｒ）などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語などの手続き型プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書き出されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかであり得る。コンピュータ読み取り可能プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で、および部分的にリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよいし、またはその接続が外部のコンピュータに（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）なされてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、プログラム可能ロジック回路、現場プログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ）、プログラム可能ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｌｏｇｉｃａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本発明の態様を遂行するために、電子回路を個別化するためのコンピュータ読み取り可能プログラム命令の状態情報を利用することによってコンピュータ読み取り可能プログラム命令を実行することができる。

ここで本発明の態様を、本発明の実施形態による流れ図の説明、方法のブロック・ダイアグラム、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品、またはこれらの組み合わせを参照して記載する。流れ図の説明、ブロック・ダイアグラム、もしくはこれらの両方の各ブロック、および流れ図の説明、ブロック・ダイアグラム、もしくはこれらの両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ読み取り可能プログラム命令によって実装され得ることが理解されるであろう。

これらのコンピュータ読み取り可能プログラム命令を汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、もしくは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供して、コンピュータもしくは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が流れ図、ブロック・ダイアグラムのブロック（複数可）、またはこれらの両方で指定された機能／行為を実装するための手段を作成するように、機械を生成することができる。これらのコンピュータ読み取り可能プログラム命令はまた、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、他のデバイス、もしくはこれらの組み合わせを特定の様式で機能するように方向付け得るコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に格納され得、その結果、内部に格納された命令を有するコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体は、流れ図、ブロック・ダイアグラムのブロック（複数可）、またはこれらの組み合わせで指定された機能／行為の態様を実装する命令を含む製造物品を備える。

コンピュータ読み取り可能プログラム命令をコンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイスにロードして、コンピュータ、他のプログラム可能装置、もしくは他のデバイス上で遂行される一連の操作ステップに、コンピュータ、他のプログラム可能装置、もしくは他のデバイス上で実行される命令が流れ図、ブロック・ダイアグラムのブロック（複数可）、またはこれらの組み合わせで指定された機能／行為を実装するように、コンピュータ実装プロセスを生成させることもできる。

図内の流れ図およびブロック・ダイアグラムは、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の考えられる実装例のアーキテクチャ、機能、および操作を示す。これに関して、流れ図またはブロック・ダイアグラムの各ブロックは、指定された論理関数（複数可）を実装するための１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表し得る。いくつかの代替の実装例では、ブロック内に記される機能は、図に記される順序を脱して発生し得る。例えば、連続で示される２つのブロックを、実際に、実質的に同時に実行することができるか、または伴う機能に依存して、ブロックを逆の順序で実行することができる場合もある。ブロック・ダイアグラムの各ブロック、流れ図の説明、およびブロック・ダイアグラムもしくは流れ図の説明におけるブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは行為を遂行するか、または特殊用途ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実施する特殊用途ハードウェアベースのシステムによって実装され得ることも留意されるであろう。

さらなる態様から見ると、本発明は、表示された電子医用画像に関連付けられた電子構造化されたレポートを生成する方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、電子プロセッサを用いて、アノテーションに関連付けられた表示された電子医用画像内の解剖学的位置を自動的に判定することと、電子プロセッサを用いて、所定のマッピングに基づいて、解剖学的位置に関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することと、アノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むこととを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することが、入力機構を介して読み手からアノテーションを受信することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することが、自動的に生成されたアノテーションを受信することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、電子構造化されたレポート内の位置を判定することが、電子の自動的に構造化されたレポート内の位置を判定することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像内に表された解剖学的構造を複数の深度に自動的に分割することと、複数の深度に基づいて、少なくとも１つの深度グラフィックを表示された電子医用画像上に表示することとをさらに含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、少なくとも１つの深度グラフィックを表示することが、少なくとも１つの深度グラフィックを過渡的に表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、少なくとも１つの深度グラフィックを表示することが、入力機構を介して読み手からアノテーションを受信することおよびマイクロホンの作動からなる群から少なくとも選択されたのに応答して、少なくとも１つの深度グラフィックを表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像内の関連する解剖学的位置を自動的に判定することが、複数の深度に基づいて解剖学的位置を判定することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、少なくとも１つの深度グラフィックが、斜線を含み、かつ表示された電子医用画像に関連付けられたメタファイルに格納された情報に基づいて斜線の角度を自動的に判定することをさらに含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像内の解剖学的ポジションのラベルを自動的に表示することをさらに含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することが、ラベルの選択を受信することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、ラベルを自動的に表示することが、乳輪のポジション、乳輪下のポジション、真皮のポジション、真皮下のポジション、皮下のポジション、腋窩のポジション、および胸壁のポジション、インプラントのポジションからなる群から選択された少なくとも１つに関するラベルを自動的に表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、ラベルを自動的に表示することが、読み手、ワークステーション、組織、アプリケーション、患者、撮像モダリティ、解剖学的構造、および表示された電子医用画像からなる群から選択された少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１つの規則に基づいてラベルを自動的に表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、ラベルを自動的に表示することが、表示された電子医用画像内のカーソルのポジションに基づいてラベルを表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することが、ラベルおよび所見を受信することを含み、表示された電子医用画像内の解剖学的位置を自動的に判定することが、表示された電子医用画像内に表された解剖学的構造内のラベルのポジションを判定することを含み、電子構造化されたレポートの位置を自動的に判定することが、ラベルおよび解剖学的構造のポジションに関連付けられた電子構造化されたレポートに含まれた少なくとも１つの行項目を判定することを含み、かつアノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことが、少なくとも１つの行項目に所見を埋め込むことを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することが、ラベルを受信することを含み、かつ電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことが、ラベルを電子構造化されたレポートの位置に伝達することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、解剖学的位置を自動的に判定することが、アノテーションに関連付けられた解剖学的位置構文を自動的に生成することを含み、かつアノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことが、位置を解剖学的位置構文に含まれた少なくとも１つの値に埋め込むことを含む、方法を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、システムであって、電子プロセッサを備え、電子プロセッサが、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関する注解を受信することと、アノテーションに関連付けられた電子医用画像内の解剖学的位置を自動的に判定することと、所定のマッピングに基づいて、解剖学的位置に関連付けられた電子構造化されたレポート内の位置を自動的に判定することと、アノテーションに基づいて、電子構造化されたレポートの位置を自動的に埋め込むことと、電子医用画像の読み手にデータを自動的に出力して、電子構造化されたレポートの位置を読み手に通知することであって、出力データが視覚データおよび音響データのうちの少なくとも１つを含む、通知することとを行うように構成されている、システムを提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査するためのシステムであって、電子プロセッサを備え、電子プロセッサが、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することであって、アノテーションが医用画像内に表された病変のラベルを含む、受信することと、病変が、表示された電子医用画像に関連付けられた撮像検査中に得られた他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかを自動的に判定することと、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別することであって、格納された規則は病変が他の医用画像内でラベル付けされるべきかどうかを指定する、識別することと、病変が他の医用画像内で１回以上ラベル付けされているかどうかに基づいて、格納された規則を実行することと、格納された規則の実行に基づいて、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始することとを行うように構成されている、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、少なくとも１つの自動アクションが、警告を生成すること、およびアノテーションを更新することからなる群から選択された少なくとも１つを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、少なくとも１つの自動アクションが、アノテーションを削除することを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、ラベルが、腫瘤ラベルを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、少なくとも１つの自動アクションが、病変が他の医用画像のうちの少なくとも２つでラベル付けされていない場合に警告を生成することを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、格納された規則が、読み手、ワークステーション、組織、アプリケーション、患者、画像モダリティ、解剖学的構造、および医用画像からなる群から選択された少なくとも１つに関連付けられている、システムを提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査する方法であって、方法が、第１の解剖学的位置をマークする第１の電子医用画像に関する第１のアノテーションを受信することであって、第１の医用画像が第１の像による解剖学的構造を表す、受信することと、第２の解剖学的位置をマークする第２の電子医用画像に関する第２のアノテーションを受信することであって、第２の医用画像が第２の像による解剖学的構造を表する、受信することと、電子プロセッサを用いて、第１のアノテーションに基づいて第２の医用画像内の第３の解剖学的位置を自動的に判定することと、電子プロセッサを用いて、第３の解剖学的位置を第２の解剖学的位置と比較することと、電子プロセッサを用いて、第２の解剖学的位置が第３の解剖学的位置と一致しないことに応答して、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始することとを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始することが、警告を自動的に生成することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、警告を自動的に生成することが、第３の解剖学的位置と第２の解剖学的位置との間の整合の度合いを示す警告を自動的に生成することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、少なくとも１つの自動アクションを自動的に開始することが、第２の医用画像内に表された第２の病変のラベルを含むように第２のアノテーションを自動的に更新することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、第１のアノテーションを受信することが、第１のアノテーションを自動的に生成することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、第３の解剖学的位置を判定することが、三角測量プロセスを使用して第３の解剖学的位置を判定することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、第１の医用画像に関する第１のアノテーションを受信することが、第１の撮像手技の一部として生成された第１の医用画像に関する第１のアノテーションを受信することを含み、第２の医用画像に関する第２のアノテーションを受信することが、第１の撮像手技とは異なる第２の撮像手技の一部として生成された第２の医用画像に関する第２のアノテーションを受信することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、第３の解剖学的位置を判定することが、深度およびポジションのうちの少なくとも１つを判定することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、第３の解剖学的位置に位置する病変の第１の形態学を第２の解剖学的位置に位置する病変の第２の形態学と比較することをさらに含む、方法を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査するためのシステムであって、電子プロセッサを備え、電子プロセッサが、解剖学的所見を追跡するためのデータ構造を作成することと、第１の電子医用画像内の第１の解剖学的所見をマークする第１のアノテーションを受信することであって、第１の電子医用画像が解剖学的構造の第１の撮像手技中に捕捉されている、受信することと、第１の解剖学的所見の第１のパラメータを表すデータ構造に第１のデータを追加することと、第２の電子医用画像内の第２の解剖学的所見をマークする第２のアノテーションを受信することであって、第２の電子医用画像が解剖学的構造の第２の撮像手技中に捕捉されている、受信することと、第２の解剖学的所見の第２のパラメータを表すデータ構造に第２のデータを追加することと、データ構造の少なくとも一部を表示することとを行うように構成されている、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第１の解剖学的所見が、病変である、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第１の解剖学的所見が、心臓左心室動脈瘤、頭蓋内動脈瘤、血管の狭窄、および椎体の崩壊からなる群から選択された少なくとも１つである、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第１の解剖学的所見が、移植型デバイスである、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第１の解剖学的所見の第１のパラメータが、第１の解剖学的所見のサイズである、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第１の解剖学的所見の第１のパラメータが、第１の解剖学的所見の位置である、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、電子プロセッサが、表示されたデータ構造上に臨床事象の識別子を重畳するようにさらに構成されている、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、臨床事象が、外科手術および医学療法からなる群から選択された少なくとも１つを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、第２の撮像手技が、第１の撮像手技の前に遂行されており、第２のアノテーションが、第１の撮像手技が遂行された後に受信される、システムを提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を審査する方法であって、解剖学的所見を追跡するためのデータ構造を作成することと、画像研究に関連付けられた第１の解剖学的所見をマークする第１のアノテーションを受信することと、第１の解剖学的所見の第１のパラメータをデータ構造に追加すること、画像研究に関連付けられた第２の解剖学的所見をマークする第２のアノテーションを受信することと、第２の解剖学的所見の第２のパラメータをデータ構造に追加することと、データ構造に基づいてデータを表示することとを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、データ構造に基づいてデータを表示することが、画像研究内にマークされたいくつかの病変を表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、データ構造に基づいてデータを表示することが、画像研究に含まれた画像内にマークされたいくつかの病変を表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、データ構造に基づいてデータを表示することが、画像研究内に任意の病変がマークされているかどうかのインジケータを表示することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、データ構造に基づいてデータを表示することが、画像研究に含まれた画像内に任意の病変がマークされているかどうかのインジケータを表示することを含む、方法を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像を手動でアノテーション付けするためのシステムであって、電子プロセッサを備え、電子プロセッサが、入力機構を介して、マークの第１の選択を受信することと、入力機構を介して、マークに関連付けられたアノテーションタイプの第２の選択を受信することと、第１の選択および第２の選択に基づいて、アノテーションタイプへのマークのマッピングを格納することと、表示された電子医用画像に関するアノテーションを受信することであって、アノテーションがマークを含む、受信することと、マッピングに基づいて、アノテーションタイプに基づいたアノテーションを自動的に更新することとを行うように構成されている、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、マークが、形状を含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、アノテーションタイプが、病変タイプを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、アノテーションタイプが、良性領域タイプを含む、システムを提供する。

有利には、本発明は、システムであって、アノテーションタイプが、腫瘤タイプを含む、システムを提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像をアノテーション付けするための方法であって、方法が、電子医用画像を表示することと、電子医用画像に関するアノテーションを受信することと、電子プロセッサを用いて、アノテーションに基づいて、格納された規則を識別するであって、格納された規則は、１つ以上の値がアノテーションのために自動的に生成されるべきであるかどうかを指定する、識別することと、電子プロセッサを用いて、アノテーションに基づいて、格納された規則を実行することと、電子プロセッサを用いて、格納された規則の実行に基づいてアノテーションを自動的に修正することとを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則を識別することが、電子医用画像に割り当てられた読み手に基づいて、格納された規則を識別することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則を識別することが、電子医用画像に関連付けられた撮像部位および読み取り部位から選択された少なくとも１つに基づいて、格納された規則を識別することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則を識別することが、電子医用画像の検査タイプに基づいて、格納された規則を識別することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則を識別することが、電子医用画像内に表された解剖学的構造に基づいて、格納された規則を識別することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則を識別することが、アノテーションに関連付けられた解剖学的構造に基づいて、格納された規則を識別することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則の実行に基づいてアノテーションを自動的に修正することが、電子医用画像に基づいてアノテーションに関する値を自動的に判定することを含む、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則の実行に基づいてアノテーションを自動的に修正することが、アノテーションに関する値を読み手に求めることを含み、格納された規則がアノテーションに含まれた値の少なくとも１つのタイプを指定する、方法を提供する。

有利には、本発明は、方法であって、格納された規則の実行に基づいてアノテーションを自動的に修正することが、第２のアノテーションに関連付けられた第２の値に基づいて第１のアノテーションに関する第１の値を自動的に判定することを含む、方法を提供する。

さらなる態様から見ると、本発明は、医用画像をアノテーション付けするため、表示された電子医用画像に関連付けられた電子構造化されたレポートを生成するため、または医用画像を審査するためのコンピュータ・プログラム製品であって、処理回路によって読み取り可能なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体を備え、本発明のステップを遂行するための方法を遂行するために、処理回路による実行のための命令を格納する、コンピュータ・プログラム製品を提供する。

Claims

医用画像を審査するためのシステムであって、
電子プロセッサを備え、前記電子プロセッサが、
電子医用画像を表示し、
前記電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集し、
前記収集した臨床情報に基づいて、前記電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定し、
前記電子医用画像と共に前記疾患の確率を表示し、
前記電子医用画像に関するアノテーションを受信し、かつ受信したアノテーションが２つだった場合、２つのアノテーションの互換性の有無を、アノテーションに関する幾何学的形態に基づいて判定し、
前記臨床情報および前記アノテーションに基づいて前記疾患の確率を更新し、
前記疾患の前記更新された確率を表示し、
前記更新された確率が所定の閾値に到達する場合、前記電子医用画像に関する所見を自動生成し、かつ前記閾値は患者の疾患リスクに基づいて調節されるように構成されている、システム。
前記アノテーションが、自動的に生成される、請求項１に記載のシステム。
前記臨床情報が、患者の病歴、リスク因子、地理的位置、照会元である医師、および患者の特徴を含む、請求項１または２のいずれか一項に記載のシステム。
前記電子プロセッサが、地理的位置、組織、読み手、照会元である医師、および前記患者からなる群から選択された少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１つの規則に基づいて、前記疾患の前記更新された確率を、さらに更新するように構成されている、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
前記電子プロセッサが、色付けされた強調表示、点滅信号、およびトーンからなる群から選択された少なくとも１つを使用して、前記電子医用画像と共に前記疾患の前記更新された確率を表示するように構成されている、請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。
前記電子プロセッサが、前記電子医用画像を含む画面上に前記疾患の前記更新された確率を表示するように構成されている、請求項１～５のいずれか一項に記載のシステム。
前記電子医用画像と共に前記臨床情報の少なくとも一部を表示することをさらに含む、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
医用画像を審査するための方法であって、
電子プロセッサが、
電子医用画像を表示することと、
前記電子医用画像に関連付けられた臨床情報を収集することと、
前記収集した臨床情報に基づいて、前記電子医用画像に関連付けられた患者に関連付けられた疾患の確率を判定することと、
前記電子医用画像と共に前記疾患の確率を表示することと、
前記電子医用画像に関するアノテーションを受信し、かつ受信したアノテーションが２つだった場合、２つのアノテーションの互換性の有無を、アノテーションに関する幾何学的形態に基づいて判定することと、
前記臨床情報および前記アノテーションに基づいて前記疾患の確率を更新することと、
前記疾患の前記更新された確率を表示することと、
前記更新された確率が所定の閾値に到達する場合、前記電子医用画像に関する所見を自動生成し、かつ前記閾値は患者の疾患リスクに基づいて調節することと、
を実行する、方法。
前記アノテーションを受信することが、前記アノテーションを自動的に生成することを含む、請求項８に記載の方法。
前記疾患の前記更新された確率を判定することが、地理的位置、組織、読み手、照会元である医師、および前記患者からなる群から選択された少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１つの規則に基づいて前記疾患の前記更新された確率を、さらに更新することを含む、請求項８に記載の方法。
前記疾患の前記更新された確率を表示することが、色付けされた強調表示、点滅信号、およびトーンからなる群から選択された少なくとも１つを使用して、前記電子医用画像と共に前記疾患の前記更新された確率を表示することを含む、請求項８～１０のいずれか一項に記載の方法。
電子プロセッサに請求項８に記載の方法を実行させるためのプログラム。