JP7096326B2 - 医療撮像のための自動化された整合性チェック - Google Patents
医療撮像のための自動化された整合性チェック Download PDFInfo
- Publication number
- JP7096326B2 JP7096326B2 JP2020511800A JP2020511800A JP7096326B2 JP 7096326 B2 JP7096326 B2 JP 7096326B2 JP 2020511800 A JP2020511800 A JP 2020511800A JP 2020511800 A JP2020511800 A JP 2020511800A JP 7096326 B2 JP7096326 B2 JP 7096326B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- medical imaging
- imaging system
- data
- metadata
- medical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 title claims description 138
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 claims description 48
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 48
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 46
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 43
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 37
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 32
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims description 20
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 claims description 7
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 6
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 5
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 4
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 claims description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 2
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims description 2
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 12
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 3
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 3
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 3
- 206010006322 Breath holding Diseases 0.000 description 2
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000002872 Statistical quality control Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 238000009125 cardiac resynchronization therapy Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Description
操作者により入力されたメタデータが正しい確率を決定するためにマシンログからの情報及びセンサ情報を使用する妥当性チェックアルゴリズム(予め定められたモデル);
メタデータの何れかの部分が正しくなさそうである場合に操作者に警告すると共に入力の変更を提案する対話型ユーザインターフェース(ユーザインターフェース)。
患者テーブルの位置;
接続されたMRコイルのタイプ;
操作者により入力されたスキャン名(造影剤等の略語を含み得る);
自動線量制御を備えたCT又はX線システムに関する供給線量;
調査又は偵察スキャンからの幾何学情報。
テーブル上の患者の位置及び向き(カメラにより決定される);
患者の体重(3Dカメラにより推定されるか又は患者テーブル内の重量測定装置により測定される)。
身体部分の推定:患者テーブルの位置及び接続されたコイルのタイプから、何の身体部分に関してMRI画像が最も取得されていそうかを推定する。例:ヘッドコイルが使用されている場合、当該解剖学的領域は恐らく“頭部”又は“脳”である一方、他の解剖学的領域は殆どありそうにない。可撓性コイルアレイが使用され、且つ、患者テーブルがボア内に完全に挿入されていない場合、腹部のスキャンよりも下肢のスキャンの方が一層ありそうである。偵察画像の調査/概略観察が可能である場合、これらから身体部分を既知の物体認識方法を用いて識別することもできる。他のセンサ又は情報も、身体部分に関する情報に貢献し得る:呼吸ベルトを用いる息止めスキャン又は呼吸起動は、腹部スキャンを示す。ベクトルECG(VCG)電極が使用される場合、当該スキャンは最も心スキャンでありそうである;
スキャン/検査名の尤度の推定:呼吸起動若しくは息止めスキャン及び/又は呼吸ベルト若しくはVCG等の使用される関連センサ等の追加の情報に基づくものである;
造影剤確率の推定:MRI撮像のための典型的造影剤検査は、T1及びT2撮像前造影(pre-contrast)並びにT1後造影(post-contrast)を含む。T1スキャン後にテーブルの動き及び遅延が検出され、且つ、他のT1スキャンが後に実行される場合、造影剤が投与されていそうである。造影増強スキャンに続く如何なるスキャンも、必ず後造影スキャンでなければならない;
頭から先又は足から先:この情報は、カメラ画像又はコイル及びテーブル設定情報に含まれ得る。テーブルの内側部分のみがボア内に移動された状態でのヘッドコイルの使用は、頭から先構成を示唆する;
患者の年齢:患者の年齢の極めて大まかな推定は、カメラ画像又はテーブル位置の解析により達成することができる。子供を成人から区別することは可能である;
患者の体重:患者の体重は、3Dカメラ画像から推定することができ、又は患者テーブル内のセンサにより測定することができる。更に、体重は患者の年齢によりチェックすることができ、例えば、5才の患者が90kgの体重であることはありそうにない。自動線量制御を備えるX線ベースのシステムの場合、体重は供給される線量とクロスチェックすることができる。特定の検出器信号を得るために高い線量が供給される場合、当該患者が非常に痩せていることはありそうにない。
スキャンされる解剖学的領域;
患者の方向(頭が先/足が先);
患者の年齢;
患者の体重;
造影剤有り/無し画像;
検査のタイプ(スキャン/検査名)。
102 磁石
106 磁石のボア
108 撮像ゾーン
109 関心領域
110 勾配磁場コイル
112 勾配磁場コイル電源
114 ラジオ波コイル
116 送受信器
118 被検者
120 被検者サポート
126 コンピュータシステム
128 ハードウェアインターフェース
130 プロセッサ
132 ユーザインターフェース
134 コンピュータメモリ
136 ネットワークインターフェース
140 マシン実行可能な命令
142 パルスシーケンスコマンド
144 磁気共鳴データ
146 スキャンパラメータデータ
148 メタデータ
150 構成データ
152 エラー確率
154 予め定められたモデル
156 所定の閾値
158 信号を発生させるコマンド
160 ユーザインターフェースからの返答
162 磁気共鳴画像
202 カメラ
204 重量センサ
206 被検者サポートアクチュエータ
250 カメラデータ
252 重量センサデータ
254 テーブル位置データ
260 ワークステーション
262 セグメント化アルゴリズム
264 画像セグメント化
300 メタデータパラメータ補正ボックス又はスキャンパラメータ補正ボックス
302 警告メッセージ
304 確認/継続
306 スキャンを中止する/取り消す
308 修正する
400 メタデータパラメータ補正ボックス又はスキャンパラメータ補正ボックス
402 データ入力ボックス
404 推奨値
406 データ入力ボックス内の値を送出するよう制御する
500 医療撮像システムコマンドの振る舞いを修正するためのスキャンパラメータデータを受信する
502 撮像条件を記述するメタデータをユーザインターフェースから受信する
504 医療撮像システムの現在の構成を記述した構成データをメモリに記憶する
506 予め定められたモデルを用いてメタデータ、構成データ及びスキャンパラメータデータを比較することによりエラー確率を計算する
508 エラー確率が所定の閾値より高いなら所定の動作を実行する
510 医療撮像システムを被検者から医療撮像データを取得するように制御する
512 信号に応答して、ユーザインターフェースから該信号に対する返答を受信する
514 返答に従って磁気共鳴データから1以上の医療画像を再構成する
600 開始
602 現在のログファイルから情報を取得する
604 センサ(利用可能なら)から情報を取得する
606 新たなスキャンは開始されたか?
608 ユーザが定めたパラメータがログ及びセンサ情報と矛盾する確率を決定する
610 矛盾が検出されたか?
612 検査は完了したか?
614 終了
616 操作者に可能性のある誤りについて通知し、補正を要求する
Claims (15)
- 撮像ゾーンから医療画像データを取得するための医療撮像システムであって、
マシン実行可能な命令及び当該医療撮像システムを医療撮像プロトコルに従って前記医療画像データを取得するように制御する医療撮像システムコマンドを記憶するメモリと、
ユーザインターフェースと、
当該医療撮像システムを制御するためのプロセッサと、
を有し、
前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに、
前記医療撮像システムコマンドの振る舞いを修正するための前記医療撮像プロトコルを指定するスキャンパラメータデータを受信させ、
前記ユーザインターフェースから、撮像条件を記述するメタデータを受信させ、
当該医療撮像システムの現在の構成を記述する構成データであって、該医療撮像システムの実際の機械的及び電気的構成を記述する構成データを前記メモリに記憶させ、
予め定められたモデルを用いて、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータを比較することにより、エラー確率を計算させ、ここで、前記エラー確率は、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータの間の偏差又は誤差の割合を記述し、前記予め定められたモデルは、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータが正しい組合せを形成する尤度、又は該組合せが正しいか若しくは誤りである尤度を表し、
前記エラー確率が所定の閾値より高い場合に、ユーザに通知するために信号を供給することを含む予め定められた動作を実行させ、
被検者から前記医療画像データを取得するように当該医療撮像システムを制御させ、
前記信号に応答して前記ユーザインターフェースから前記ユーザに通知するための信号に対する返答を受信させ、
前記返答に従って前記医療画像データから1以上の医療画像を再構成させる、
医療撮像システム。 - 前記予め定められた動作は前記ユーザインターフェース上にメタデータパラメータ補正ボックスを表示することを含み、該メタデータパラメータ補正ボックスが前記メタデータの少なくとも一部を補正するためのプロンプトを有する、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに、前記医療画像データの取得の前に及び/又は該医療画像データの取得の間に、前記メタデータパラメータ補正ボックスを表示させる、請求項2に記載の医療撮像システム。
- 前記エラー確率の計算が、前記メタデータにおける被検者の向きと、前記構成データから決定される向きとを比較することを含む、請求項2に記載の医療撮像システム。
- 前記エラー確率の計算が、前記メタデータにおける解剖学的領域の指定と、前記構成データから決定される解剖学的領域とを比較することを含む、請求項2に記載の医療撮像システム。
- 前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに、一群の推奨されるメタデータ補正を前記メタデータパラメータ補正ボックスに表示させる、請求項2に記載の医療撮像システム。
- 前記予め定められた動作は前記ユーザインターフェース上にスキャンパラメータ補正ボックスを表示することを含み、該スキャンパラメータ補正ボックスは少なくとも1つのスキャンパラメータを補正するためのプロンプトを有し、前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに前記医療画像データの取得の前に前記スキャンパラメータ補正ボックスを表示させる、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに一群の推奨されるスキャンパラメータ補正を前記スキャンパラメータ補正ボックスに表示させる、請求項7に記載の医療撮像システム。
- 前記メタデータに係る前記撮像条件は、前記被検者の向き、前記被検者の年齢、前記被検者の体重、前記医療画像が造影剤を用いて取得されたか又は用いないで取得されたかの指定、前記医療撮像プロトコルのスキャンタイプ、及び該医療撮像プロトコルのスキャン名のうちの少なくとも1つを有する、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 前記構成データに係る前記医療撮像システムの前記現在の構成が、
接続されたコイルのタイプ、
前記被検者の身体位置の画像、
前記被検者上の位置合わせマーカの位置、
前記被検者の体重を記述した重量センサデータ、
前記被検者の調査磁気共鳴画像又は偵察磁気共鳴画像からのデータ、
前記被検者を照射するためのCT又はX線システムの供給線量、
前記被検者の体重、及び
当該医療撮像システムの被検者サポートの位置、
のうちの少なくとも1つを有する、請求項1に記載の医療撮像システム。 - 前記1以上の医療画像が前記メタデータを有する、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 前記予め定められたモデルが、決定ツリー、統計的尤度モデル、主成分分析モデル、機械学習モデル、及びニューラルネットワークのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 当該医療撮像システムが、磁気共鳴撮像システム、X線マシン、コンピュータトモグラフィシステム、PETシステム、及びSPECTシステムのうちの少なくとも1つを有する、請求項1に記載の医療撮像システム。
- 医療撮像システムを制御するプロセッサにより実行するためのマシン実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記医療撮像システムは撮像ゾーンから医療画像データを取得し、該医療撮像システムはユーザインターフェースを有し、前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに、
前記医療撮像システムを医療撮像プロトコルに従って前記医療画像データを取得するように制御する医療撮像システムコマンドの振る舞いを修正するために、前記医療撮像プロトコルを指定するスキャンパラメータデータを受信させ、
前記ユーザインターフェースから、撮像条件を記述するメタデータを受信させ、
前記医療撮像システムの現在の構成を記述する構成データであって、該医療撮像システムの実際の機械的及び電気的構成を記述する構成データをメモリに記憶させ、
予め定められたモデルを用いて、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータを比較することにより、エラー確率を計算させ、ここで、前記エラー確率は、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータの間の偏差又は誤差の割合を記述し、前記予め定められたモデルは、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータが正しい組合せを形成する尤度、又は該組合せが正しいか若しくは誤りである尤度を表し、
前記エラー確率が所定の閾値より高い場合に、ユーザに通知するために信号を供給することを含む予め定められた動作を実行させ、
被検者から前記医療画像データを取得するように前記医療撮像システムを制御させ、
前記信号に応答した前記ユーザインターフェースからの返答を受信させ、
前記返答に従って前記医療画像データから1以上の医療画像を再構成させる、
非一時的コンピュータ可読媒体。 - 撮像ゾーンから医療画像データを取得する医療撮像システムを動作させる方法であって、前記医療撮像システムはユーザインターフェースと、マシン実行可能な命令を記憶するためのメモリと、プロセッサとを有し、前記マシン実行可能な命令の実行が前記プロセッサに、
前記医療撮像システムを医療撮像プロトコルに従って前記医療画像データを取得するように制御する医療撮像システムコマンドの振る舞いを修正するために、前記医療撮像プロトコルを指定するスキャンパラメータデータを受信させ、
前記ユーザインターフェースから、撮像条件を記述するメタデータを受信させ、
前記医療撮像システムの現在の構成を記述する構成データであって、該医療撮像システムの実際の機械的及び電気的構成を記述する構成データをメモリに記憶させ、
予め定められたモデルを用いて、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータを比較することにより、エラー確率を計算させ、ここで、前記エラー確率は、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータの間の偏差又は誤差の割合を記述し、前記予め定められたモデルは、前記メタデータ、前記構成データ及び前記スキャンパラメータデータが正しい組合せを形成する尤度、又は該組合せが正しいか若しくは誤りである尤度を表し、
前記エラー確率が所定の閾値より高い場合に、ユーザに通知するために信号を供給することを含む予め定められた動作を実行させ、
被検者から前記医療画像データを取得するように前記医療撮像システムを制御させ、
前記信号に応答した前記ユーザインターフェースからの返答を受信させ、
前記返答に従って前記医療画像データから1以上の医療画像を再構成させる、
方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP17188929.8A EP3451344A1 (en) | 2017-09-01 | 2017-09-01 | Automated consistency check for medical imaging |
EP17188929.8 | 2017-09-01 | ||
PCT/EP2018/073088 WO2019042969A1 (en) | 2017-09-01 | 2018-08-28 | AUTOMATED COHERENCE VERIFICATION FOR MEDICAL IMAGING |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020531181A JP2020531181A (ja) | 2020-11-05 |
JP2020531181A5 JP2020531181A5 (ja) | 2021-12-16 |
JP7096326B2 true JP7096326B2 (ja) | 2022-07-05 |
Family
ID=59772445
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020511800A Active JP7096326B2 (ja) | 2017-09-01 | 2018-08-28 | 医療撮像のための自動化された整合性チェック |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11238977B2 (ja) |
EP (2) | EP3451344A1 (ja) |
JP (1) | JP7096326B2 (ja) |
CN (1) | CN111316369B (ja) |
WO (1) | WO2019042969A1 (ja) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111768843A (zh) * | 2019-04-02 | 2020-10-13 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 医学成像装置的控制方法和装置、医学成像装置及方法 |
JP7350519B2 (ja) | 2019-05-29 | 2023-09-26 | キヤノン株式会社 | 放射線撮影システム、放射線撮影制御装置及びその制御方法、並びに、プログラム |
EP3824814A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-26 | Koninklijke Philips N.V. | Assessment of measured tomographic data |
US11315248B2 (en) * | 2020-06-10 | 2022-04-26 | Omniscient Neurotechnology Pty Limited | Identifying invalid medical images |
CN111811827B (zh) * | 2020-07-17 | 2022-09-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | 基于瑞利分布的产品性能一致性检验方法 |
WO2022032455A1 (en) * | 2020-08-10 | 2022-02-17 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Imaging systems and methods |
CN112215804B (zh) * | 2020-09-15 | 2021-10-15 | 数坤(北京)网络科技股份有限公司 | 一种数据处理方法、设备和计算机存储介质 |
DE102020212107A1 (de) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | Siemens Healthcare Gmbh | Verfahren zu einem Bereitstellen eines Vorschlags für ein Einstellen von Messparametern und eine Recheneinheit zum Bereitstellen einer Einstellhilfe |
US11544848B2 (en) * | 2020-11-06 | 2023-01-03 | GE Precision Healthcare LLC | Deep learning based methods and systems for automated subject anatomy and orientation identification |
CN112716509B (zh) * | 2020-12-24 | 2023-05-02 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种医学设备的运动控制方法及系统 |
EP4138092A1 (en) * | 2021-08-16 | 2023-02-22 | Koninklijke Philips N.V. | Detection of improperly configured medical imaging systems |
WO2024182254A1 (en) * | 2023-02-27 | 2024-09-06 | Carl Zeiss X-ray Microscopy, Inc. | Method and system for guided parameter selection in x-ray microscope |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003033342A (ja) | 2001-07-24 | 2003-02-04 | Canon Inc | 撮影装置、撮影システム、撮影制御方法、記憶媒体、及びプログラム |
JP2003190119A (ja) | 2001-11-21 | 2003-07-08 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 撮像スキャンを指示してユーザ入力情報の有効性を確認する方法と装置 |
JP2006255189A (ja) | 2005-03-17 | 2006-09-28 | Toshiba Corp | 磁気共鳴映像装置 |
JP2006280820A (ja) | 2005-04-05 | 2006-10-19 | Hitachi Medical Corp | 磁気共鳴撮像装置 |
JP2008264231A (ja) | 2007-04-20 | 2008-11-06 | Toshiba Corp | 医用診断支援装置、医用診断支援方法、医用診断支援システム |
WO2011155325A1 (ja) | 2010-06-09 | 2011-12-15 | 株式会社日立メディコ | 医療画像機器制御システム |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1304644A3 (de) * | 2001-09-26 | 2003-09-10 | Siemens Aktiengesellschaft | System zur Überprüfung von Behandlungsplänen |
US7130760B2 (en) * | 2003-03-31 | 2006-10-31 | National Instruments Corporation | Reporting invalid parameter values for a parameter-based system |
US7542792B2 (en) * | 2004-06-01 | 2009-06-02 | General Electric Company | Methods for automatic protocol selection |
US20070016016A1 (en) * | 2005-05-31 | 2007-01-18 | Gabriel Haras | Interactive user assistant for imaging processes |
EP1780651A1 (en) * | 2005-10-25 | 2007-05-02 | Bracco Imaging, S.P.A. | Method and system for automatic processing and evaluation of images, particularly diagnostic images |
US20080052112A1 (en) | 2006-08-24 | 2008-02-28 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Clinical Trial Data Processing and Monitoring System |
US9047539B2 (en) * | 2008-05-21 | 2015-06-02 | Koninklijke Philips N.V. | Medical workflow systems and methods with process workflow recordation |
GB0813666D0 (en) * | 2008-07-25 | 2008-09-03 | Ixico Ltd | Image data management systems |
GB0813668D0 (en) * | 2008-07-25 | 2008-09-03 | Ixico Ltd | Image data fraud detection systems |
BRPI1006379A2 (pt) | 2009-03-26 | 2017-01-10 | Koninkl Philips Electronics Nv | método e analisador de dados |
US8422634B2 (en) * | 2010-01-14 | 2013-04-16 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automated medical imaging system fault detection |
CN103262082B (zh) | 2010-12-13 | 2017-02-15 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 具有基于数据挖掘的优选设置的磁共振检查系统 |
WO2012104786A2 (en) * | 2011-02-04 | 2012-08-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Imaging protocol update and/or recommender |
WO2014013390A2 (en) | 2012-07-16 | 2014-01-23 | Koninklijke Philips N.V. | Prediction, scoring, and classification of magnetic resonance contrast using contrast signal scoring equation |
US9730660B2 (en) * | 2014-01-15 | 2017-08-15 | Alara Systems, Inc. | Converting low-dose to higher dose mammographic images through machine-learning processes |
US10402535B2 (en) * | 2014-02-26 | 2019-09-03 | Siemens Healthcare Gmbh | System and method for personalized computation of tissue ablation extent based on medical images |
US9613298B2 (en) * | 2014-06-02 | 2017-04-04 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Tracking using sensor data |
US9779505B2 (en) * | 2014-09-30 | 2017-10-03 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical data processing apparatus and method |
-
2017
- 2017-09-01 EP EP17188929.8A patent/EP3451344A1/en not_active Withdrawn
-
2018
- 2018-08-28 JP JP2020511800A patent/JP7096326B2/ja active Active
- 2018-08-28 CN CN201880071513.8A patent/CN111316369B/zh active Active
- 2018-08-28 US US16/643,150 patent/US11238977B2/en active Active
- 2018-08-28 WO PCT/EP2018/073088 patent/WO2019042969A1/en unknown
- 2018-08-28 EP EP18765583.2A patent/EP3676851B1/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003033342A (ja) | 2001-07-24 | 2003-02-04 | Canon Inc | 撮影装置、撮影システム、撮影制御方法、記憶媒体、及びプログラム |
JP2003190119A (ja) | 2001-11-21 | 2003-07-08 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 撮像スキャンを指示してユーザ入力情報の有効性を確認する方法と装置 |
JP2006255189A (ja) | 2005-03-17 | 2006-09-28 | Toshiba Corp | 磁気共鳴映像装置 |
JP2006280820A (ja) | 2005-04-05 | 2006-10-19 | Hitachi Medical Corp | 磁気共鳴撮像装置 |
JP2008264231A (ja) | 2007-04-20 | 2008-11-06 | Toshiba Corp | 医用診断支援装置、医用診断支援方法、医用診断支援システム |
WO2011155325A1 (ja) | 2010-06-09 | 2011-12-15 | 株式会社日立メディコ | 医療画像機器制御システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3676851A1 (en) | 2020-07-08 |
CN111316369A (zh) | 2020-06-19 |
EP3676851B1 (en) | 2023-02-22 |
US11238977B2 (en) | 2022-02-01 |
JP2020531181A (ja) | 2020-11-05 |
US20200203002A1 (en) | 2020-06-25 |
CN111316369B (zh) | 2023-10-20 |
WO2019042969A1 (en) | 2019-03-07 |
EP3451344A1 (en) | 2019-03-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7096326B2 (ja) | 医療撮像のための自動化された整合性チェック | |
US11475559B2 (en) | Artificial intelligence-enabled localization of anatomical landmarks | |
US10074037B2 (en) | System and method for determining optimal operating parameters for medical imaging | |
US11402453B2 (en) | Method and system for determining sufficiency of measurement data for post-processing process | |
US7466849B2 (en) | Method and apparatus for acquisition and evaluation of image data of an examination subject | |
US20200380680A1 (en) | Diagnosis support apparatus and x-ray ct apparatus | |
US8712714B2 (en) | Measurement protocol for a medical technology apparatus | |
CN110503698B (zh) | 确定成像模态和其的参数的方法,装置和成像系统 | |
US20160092634A1 (en) | Method and medical imaging apparatus for optimizing an examination | |
CN103356224A (zh) | 用于成像诊断设备的运行的方法以及医学成像系统 | |
US11250590B2 (en) | Automated detection of abnormal subject configuration for medical imaging | |
CN114762057A (zh) | 医学成像系统中的自动化方案拟定 | |
US20230337987A1 (en) | Detecting motion artifacts from k-space data in segmentedmagnetic resonance imaging | |
EP3822845A1 (en) | Subject pose classification using joint location coordinates | |
CN111919264A (zh) | 用于使成像系统和边缘计算系统同步的系统和方法 | |
US20210280297A1 (en) | Automated subject monitoring for medical imaging | |
EP4138092A1 (en) | Detection of improperly configured medical imaging systems | |
US20230070444A1 (en) | Method and System for Image-Based Operational Decision Support | |
US20220156905A1 (en) | Provision of an optimum subtraction data set | |
CN118202264A (zh) | Mri中的呼吸状态对齐 | |
CN115552273A (zh) | 基于机器学习的运动损坏数据检测 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210826 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210826 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211102 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20211102 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211206 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20220301 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220315 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220530 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220623 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7096326 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |