JP7233384B2 - 医療機器からデータを取り込むためのシステムおよび方法 - Google Patents

医療機器からデータを取り込むためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

関連出願の相互参照
本出願は、2017年6月23日に出願された米国仮特許出願第62/523,890号の恩典を主張するものであり、その全内容は参照により本明細書に組み入れられる。
発明の分野
本開示は、不定数のユーザへのスケーラビリティを有する、光学文字認識およびデジタル信号処理を使用した医療機器からクライアントデバイスへのビデオストリーミング、データアップロード、および通知の宛先を制御するポータルを備えたクラウドベースのアーキテクチャを実施するためのシステムおよび方法に関する。
背景
患者をモニターする医療機器は、連続して動作するので、大量のデータを生成する。これらの医療機器の多くは、モニターしているデータを配信するためのグラフィックディスプレイを備えているが、医療従事者らがグラフィックディスプレイからデータを観察するためには物理的に医療機器の近くにいる必要がある。加えて、グラフィックディスプレイの情報は、多くの場合、波形やプロットで表されたその他のデータを含む。
しかしながら、医療従事者らがその場にいなくても患者をモニターできるようにするために、これらの医療機器にリモートでアクセスすることが長年にわたって求められてきた。加えて、表示された波形およびプロットから情報を抽出し、その情報を医療従事者らにリモートで配信するために、グラフィックディスプレイから情報を取り込むシステムを実現することも求められている。
本開示は、医療機器からサーバにデータを転送するための方法に関する。本方法は、医療機器からデータビデオストリームを受信する工程を含む。さらに、本方法は、第1の時点でビデオストリームから第1の画像を取り込む工程を含む。第1の画像は、第1の期間にわたる第1の医療データを表現しかつ/または表し得る。本方法は、データネットワークを介してサーバに第1の画像を送信する工程をさらに含む。本方法はまた、サーバにおいて、第1の画像から第1の医療データを抽出する工程も含む。
一実施態様によれば、本方法は、第2の時点でビデオストリームから第2の画像を取り込む工程をさらに含む。第2の画像は、第2の期間にわたる第2の医療データを表現しかつ/または表し得る。本方法は、データネットワークを介してサーバに第2の画像を送信する工程をさらに含む。本方法はまた、サーバにおいて、第2の画像から第2の医療データを抽出する工程も含む。
いくつかの実施態様では、第1の期間の後に第2の期間が開始する。他の実施態様では、第1の期間と第2の期間とは同じ持続時間を有する。特定の実施態様では、この持続時間は、1秒、2秒、3秒、4秒、5秒、10秒、20秒、30秒、および1分のうちのおよそ1つと等しいかそれよりも長い。いくつかの実施態様によれば、第1の期間と第2の期間とは異なる持続時間を有する。
いくつかの実施態様では、第1および第2の画像から第1および第2の医療データを抽出する工程は、第1および第2の画像の光学文字認識(OCR)を含む。
いくつかの実施態様によれば、本方法は、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、電圧センサ、電流センサ、光センサ、およびオーディオセンサのうちの少なくとも1つを介して感知する工程をさらに含む。いくつかの実施態様では、第1および第2の医療データは、圧力、流量、ポンプ速度、温度、電圧、電流、および生体測定状態を含む。
他の実施態様では、本方法は、請求項1および請求項2記載の特徴を繰り返し行う工程をさらに含む。いくつかの実施態様によれば、サーバはウェブサーバである。いくつかの実施態様では、医療機器は血管内血液ポンプである。
特定の実施態様では、本方法は、医療機器からビデオストリームを受信するデータモジュールから、データモジュールがネットワークに接続されていることを示す第1の信号をルータに送信する工程をさらに含む。さらに、本方法は、ルータから、第1の画像の取り込みを開始するコマンドをデータモジュールに送信する工程を含む。本方法は、データモジュールからルータに第1の画像を転送する工程をさらに含む。本方法はまた、ルータから、データモジュールが第1の画像を取り込んだことを示す第2の信号をブロードキャストする工程も含む。さらに、本方法は、サーバにおいて、ブロードキャストされた第2の信号をルータから受信する工程を含む。本方法は、ウェブサーバにおいて第1の画像を格納する工程をさらに含む。
いくつかの実施態様によれば、本方法は、データモジュールをデータネットワークに接続する工程をさらに含む。
本開示の第2の局面は、データモジュールと、ルータと、クライアントデバイスと、サーバとを含むシステムに関する。データモジュールは、医療機器からデータを受信するように構成され得る。ルータは、データモジュールに通信可能に結合され、データモジュールからデータを受信し、ストレージにデータを格納するように構成され得る。クライアントデバイスは、データを表示するように構成され得る。サーバは、クライアントデバイスおよびルータに通信可能に結合され、クライアントデバイスからデータへのアクセスを求める要求を受信し、ストレージからデータを受信し、クライアントデバイスにデータを送信するように構成され得る。
本開示の第3の局面は、画像からデータを抽出するための方法に関する。本方法は、第1の画像を受信する工程を含む。第1の画像は、医療機器からのデータを表現しかつ/または表し得る。さらに、本方法は、第1の画像の第1の部分をマスクする工程を含む。第1の画像は、第1の画像の第1の部分と第2の部分とを含み得る。本方法は、第1の画像の第2の部分からなる第2の画像を生成する工程をさらに含む。本方法はまた、光学画像認識を使用して、第2の画像からデータを抽出する工程も含む。
一実施態様によれば、第1の画像は、医療機器からのビデオストリームから取り込まれる。
いくつかの実施態様では、本方法は、光学文字認識を使用して、第2の画像の第1の部分から第1のデータを抽出する工程をさらに含む。さらに、本方法は、第1のデータを参照データと比較することによって第1のデータの有効性を判断する工程を含む。本方法はまた、第1のデータが有効であると判断したことに応答して、光学文字認識を使用して、第2の画像の第2の部分から第2のデータを抽出する工程も含む。
いくつかの実施態様によれば、本方法は、第1のデータは有効でないと判断したことに応答して、第1のデータは有効でないことを示す信号をブロードキャストする工程をさらに含む。さらに、本方法は、第3の画像を受信する工程を含む。第3の画像は、医療機器からのデータを表現しかつ/または表し得る。
特定の実施態様では、第1の画像の第1の部分をマスクする工程は、第1の画像のサイズに基づいて画像マスクを選択し、画像マスクを使用して第1の画像の第1の部分を遮蔽する工程を含む。
いくつかの実施態様では、本方法は、デジタル信号処理を使用して、第2の画像内の波形から波形データを抽出する工程をさらに含む。
いくつかの実施態様によれば、本方法は、第2の画像から第1の画素を選択する工程をさらに含む。第1の画素は、色を表現しかつ/または表し得る。さらに、本方法は、第1の画素の色を判断する工程を含む。第1の画素の色は、アラーム重大度に対応し得る。本方法はまた、第1の画素の色に基づいてアラーム重大度を判断する工程も含む。特定の実施態様では、本方法は、第2の画像から第2の画素を選択し、第1の画素と第2の画素とに基づいてアラーム重大度を判断する工程をさらに含む。
[本発明1001]
医療機器からビデオストリームを受信する工程;
第1の時点で前記ビデオストリームから、第1の期間にわたる第1のデータを表す第1の画像を取り込む工程;
データネットワークを介してサーバに前記第1の画像を送信する工程;および
前記サーバにおいて、前記第1の画像から前記第1のデータを抽出する工程
を含む、医療機器からサーバにデータを転送するための方法。
[本発明1002]
第2の時点で前記ビデオストリームから、第2の期間にわたる第2のデータを表す第2の画像を取り込む工程;
データネットワークを介して前記サーバに前記第2の画像を送信する工程;および
前記サーバにおいて、前記第2の画像から前記第2のデータを抽出する工程
をさらに含む、本発明1001の方法。
[本発明1003]
前記第1の期間の後に前記第2の期間が開始する、本発明1002の方法。
[本発明1004]
前記第1の期間と前記第2の期間が同じ持続時間を有する、本発明1003の方法。
[本発明1005]
前記持続時間が、1秒、2秒、3秒、4秒、5秒、10秒、20秒、30秒、および1分のうちのおよそ1つと等しいかそれよりも長い、本発明1004の方法。
[本発明1006]
前記第1の期間と前記第2の期間が異なる持続時間を有する、本発明1003の方法。
[本発明1007]
前記第1の画像から前記第1のデータを抽出する工程が、前記第1の画像の光学文字認識(OCR)を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1008]
前記第1および第2のデータが、圧力、流量、ポンプ速度、温度、電圧、電流、および生体測定状態のうちの少なくとも1つを含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1009]
前記第1および第2のデータを、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、電圧センサ、電流センサ、光センサ、およびオーディオセンサのうちの少なくとも1つを介して感知する工程をさらに含む、本発明1008の方法。
[本発明1010]
本発明1001および本発明1002の特徴を繰り返し行う工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1011]
前記サーバがウェブサーバである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1012]
前記医療機器が血管内血液ポンプである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1013]
前記医療機器から前記ビデオストリームを受信するデータモジュールから、前記データモジュールが前記ネットワークに接続されていることを示す第1の信号をルータに送信する工程;
前記ルータから、前記第1の画像の取り込みを開始するコマンドを前記データモジュールに送信する工程;
前記データモジュールから前記ルータに前記第1の画像を転送する工程;
前記ルータから、前記データモジュールが前記第1の画像を取り込んだことを示す第2の信号をブロードキャストする工程;
前記サーバにおいて、前記ブロードキャストされた第2の信号を前記ルータから受信する工程;および
前記サーバにおいて前記第1の画像を格納する工程
をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1014]
前記データモジュールを前記データネットワークに接続する工程をさらに含む、本発明1013の方法。
[本発明1015]
本発明1001~1014の方法のいずれか1つを実施するように構成されたシステム。
[本発明1016]
医療機器からデータを受信するように構成されたデータモジュールと;
前記データモジュールから前記データを受信し、
前記データをストレージに格納する
ように構成された、前記データモジュールに通信可能に結合されたルータと;
前記データを表示するように構成されたクライアントデバイスと;
前記クライアントデバイスから前記データへのアクセスを求める要求を受信し、
ストレージから前記データを受信し、
前記データを前記クライアントデバイスに送信する
ように構成された、前記クライアントデバイスと前記ルータとに通信可能に結合されたサーバと
を含むシステム。
[本発明1017]
医療機器からのデータを表す第1の画像を受信する工程;
前記第1の画像の第1の複数の部分をマスクする工程であって、前記第1の画像が前記第1の画像の前記第1の複数の部分と前記第1の画像の第2の複数の部分とを含む、工程;
前記第1の画像の前記第2の複数の部分からなる第2の画像を生成する工程;および
光学文字認識を使用して、前記第2の画像からデータを抽出する工程
を含む、画像からデータを抽出するための方法。
[本発明1018]
前記第1の画像が、前記医療機器からのビデオストリームから取り込まれる、本発明1017の方法。
[本発明1019]
前記第2の画像からデータを抽出する工程が、
光学文字認識を使用して、前記第2の画像の第1の部分から第1のデータを抽出する工程;
前記第1のデータを参照データと比較することによって前記第1のデータの有効性を判断する工程;および
前記第1のデータが有効であると判断したことに応答して、光学文字認識を使用して前記第2の画像の第2の部分から第2のデータを抽出する工程
をさらに含む、本発明1017および1018のいずれかの方法。
[本発明1020]
前記第1のデータは有効でないと判断したことに応答して、前記第1のデータは有効でないことを示す信号をブロードキャストする工程;および
前記医療機器からのデータを表す第3の画像を受信する工程
をさらに含む、本発明1019の方法。
[本発明1021]
前記第1の画像の前記第1の複数の部分をマスクする工程が、
前記第1の画像のサイズに基づいて画像マスクを選択する工程;および
前記画像マスクを使用して前記第1の画像の前記第1の複数の部分を遮蔽する工程
を含む、本発明1017~1020のいずれかの方法。
[本発明1022]
デジタル信号処理を使用して、前記第2の画像内の波形から波形データを抽出する工程をさらに含む、本発明1017~1021のいずれかの方法。
[本発明1023]
前記第2の画像から、色を含む第1の画素を選択する工程;
前記第1の画素の前記色を判断する工程であって、前記色がアラーム重大度に対応する、工程;および
前記第1の画素の前記色に基づいて前記アラーム重大度を判断する工程
をさらに含む、本発明1017~1022のいずれかの方法。
[本発明1024]
前記第2の画像から第2の画素を選択する工程;および
前記第1の画素と前記第2の画素とに基づいて前記アラーム重大度を判断する工程
をさらに含む、本発明1023の方法。
上記のおよびその他の目的および利点は、以下の詳細な説明を添付の図面と併せて考察すれば明らかになるであろう。図面において、同様の参照符号は全体を通して同様の部分を指す。
本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、リモートリンクアーキテクチャを示す概略図である。 本開示の一局面による、医療機器からサーバにデータを転送するための方法工程の流れ図である。 本開示の一局面による、医療機器からサーバにデータを転送するための方法工程の流れ図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、リモートリンクアーキテクチャを示す概略図である。 本開示の一局面による、リモートリンクを初期設定するための方法工程の流れ図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、リモートリンクアーキテクチャを示す概略図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、リモートリンクアーキテクチャを示す概略図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、医療機器を示す概略図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、例示的な医療機器コントローラを示す図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、医療機器コントローラ画面に表示された例示的な画像を示す図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、画像の選択部分を除去した後の図10の例示的な画像を示す図である。 本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、図11の画像の残りの部分の例示的な画像を示す図である。 図13および14は、本開示の一局面による、画像からデータを抽出するための方法工程および抽出されたデータの有効性を判断するための方法工程の流れ図である。 図13および14は、本開示の一局面による、画像からデータを抽出するための方法工程および抽出されたデータの有効性を判断するための方法工程の流れ図である。
詳細な説明
図1は、リモートリンクアーキテクチャ100の概略図である。リモートリンクアーキテクチャ100は、リモートリンク102と、クライアントデバイス104と、リモートリンクルータ(RLR)150と、WEBロードバランサ108と、ビデオロードバランサ110と、WEBサーバ114と、ビデオサーバ116と、ランダムアクセスメモリ(RAM)データ型ストレージ118と、ドキュメントデータ型ストレージ120と、WEBソケットサーバ122とを含む。
リモートリンク102は、病院、診療所、患者の自宅、または別の場所で患者をモニターしている医療機器に組み込まれ得る。リモートリンク102は、画像を取り込み、医療機器ディスプレイからビデオストリームを配信し、画像およびビデオをリモートリンクルータ150に送信する。リモートリンクアーキテクチャ100は、複数のリモートリンク102を含み得る。リモートリンク102は、RLR150を介してリモートリンクアーキテクチャ100のその他の部分とやりとりする。RLR150は、RLRロードバランサ106とRLRサーバ112とを含む。RLR150は、複数のRLRサーバ112を含み得る。RLRサーバ112は、1つまたは複数のリモートリンク102と通信するために使用されるカスタムプロトコルを含み得る。RLRロードバランサ106は、1台または複数のRLRサーバ112への負荷を管理する。RLRロードバランサ106は、複数のリモートリンク102の優先度を生成し得る。優先度は、クライアントデバイス104から取得されたプリファレンスに基づくものであり得る。他の局面では、優先度は、リモートリンク102から取得されたプリファレンスに基づく。別の局面では、優先度は、RLRサーバ112から取得されたプリファレンスに基づく。
クライアントデバイス104は、パーソナルコンピュータ、タブレット、またはインターネット接続を備えたモバイルデバイスであり得る。クライアントデバイス104を使用する医療従事者は、1つまたは複数のリモートリンク102から情報を取得したいと思うことがある。リモートリンク102によって取り込まれた画像は、クライアントデバイス104によってアクセスされ得る。加えて、医療従事者が、リモートリンク102が組み込まれた医療機器のライブビデオストリームを観察したいと思う場合、クライアントデバイスはビデオストリームを表示することができる。リモートリンクアーキテクチャは、複数のクライアントデバイス104を含み得る。クライアントデバイスがリモートリンク102にアクセスできる限り、1台のクライアントデバイス104が複数のリモートリンク102にアクセスしてもよい。
WEBロードバランサ108は、1台または複数のWEBサーバ114への負荷を制御する。WEBサーバ114は、クライアントが1つまたは複数のリモートリンク102からの情報、データ、およびビデオストリームを視聴するための機構を含み得る。WEBロードバランサ108は、複数のクライアントデバイス104の優先度を生成し得る。優先度は、クライアントデバイス104から取得されたプリファレンスに基づくものであり得る。他の局面では、優先度は、リモートリンク102から取得されたプリファレンスに基づく。別の局面では、優先度は、WEBサーバ114から取得されたプリファレンスに基づく。WEBソケットサーバ122は、クライアントデバイス104のグループにメッセージをプッシュし得る。クライアントデバイス104がWEBサーバ114に接続すると、クライアントデバイス104は、1つまたは複数のリモートリンク102のいずれかのメッセージについてWEBソケットサーバ122に登録する。WEBソケットサーバ122は、1つまたは複数のリモートリンク102に適用可能なメッセージを受信することになる。このメッセージは関連付けられたデータと共に、それらのリモートリンク102から、接続されたすべてのクライアントデバイス104に更新のためにブロードキャストされる。
ビデオロードバランサ110は、1台または複数のビデオサーバ116への負荷を制御する。ビデオサーバ116は、1つまたは複数のリモートリンク102からのビデオストリームの受信側および送信側であり得る。ビデオロードバランサ110は、複数のクライアントデバイス104の優先度を生成し得る。優先度は、クライアントデバイス104から取得されたプリファレンスに基づくものであり得る。他の局面では、優先度は、リモートリンク102から取得されたプリファレンスに基づく。別の局面では、優先度は、ビデオサーバ116から取得されたプリファレンスに基づく。
RAMデータ型ストレージ118は、迅速にアクセスできる揮発性ストレージであり得る。RAMデータ型ストレージ118は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ(DRAM)、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ(SRAM)、または別のタイプの高速揮発性メモリを含み得る。リモートリンク102によって取り込まれた画像は、クライアントデバイス104に送信される前にRAMデータ型ストレージ118に格納され得る。RAMデータ型ストレージ118はまた、リモートリンク102によって取り込まれたビデオストリームも格納し得る。ドキュメントデータ型ストレージ120は、長期間にわたってデータを維持することができる不揮発性ストレージであり得る。ドキュメントデータ型ストレージ120は、ハードディスク、光ディスク、ソリッド・ステート・ドライブ(SSD)、または別のタイプの不揮発性メモリであり得る。
リモートリンク102からリモートリンクルータサーバ112に画像を転送するプロセス200が図2に示されている。プロセス200は、工程202でリモートリンク102をインターネットに接続することから開始する。工程202は、図5のプロセス500で後述されるように、リモートリンク102を初期設定するプロセスを含み得る。
プロセス200は続いて、工程204として、リモートリンク102から、リモートリンク102がインターネットに接続されていることを示す第1の信号をRLR150に送る。第1の信号は、RLRロードバランサ106に直接送られ得る。別の局面では、第1の信号は、RLRサーバ112に直接送られ得る。
プロセス200は続いて、工程206で、RLR150から、画像の取り込みを開始するコマンドをリモートリンク102に送る。例えば、リモートリンク102は、後述する画像取り込み部626を使用して、医療機器から画像を取り込む。
プロセス200は続いて、工程208で、リモートリンク102からRLR150に画像を転送する。例えば、RLRロードバランサは、リモートリンク102からRLRサーバ112への画像の転送を管理する。画像がRLRサーバ112に転送されると、プロセス200は工程210に進む。
プロセス200は続いて、工程210で、RLR150から、リモートリンク102が画像を取り込んだことを示す第2の信号をブロードキャストする。例えば、RLR150は、WEBサーバ114が、RLR150がリモートリンク102によって取り込まれた画像を有することを通知されるように、第2の信号をブロードキャストする。
プロセス200は続いて、工程212で、WEBサーバ114において、リモートリンク102からブロードキャストされた第2の信号を受信する。例えば、WEBサーバ114は、WEBサーバ114が、RLR150がリモートリンク102によって取り込まれた画像を有することを通知されるように、RLR150からブロードキャストされた信号を受信する。
プロセス200は、工程214で、WEBサーバ114において画像を格納して終了する。画像は、RAMデータ型ストレージ118に格納され得る。例えば、RLR150は画像をWEBサーバ114に転送し、その後WEBサーバ114は画像をRAMデータ型ストレージ118に転送する。一局面では、RLR150は、画像をRAMデータ型ストレージ118に直接転送し得る。
リモートリンク102からクライアントデバイス104にビデオストリームを転送するプロセス300が図3に示されている。プロセス300は、工程302で、クライアントデバイス104からWEBサーバ114に、リモートリンク102からのビデオストリームの視聴を求める要求を送ることから開始する。要求は、WEBサーバ114に送信される前に、WEBロードバランサ108を介して送られ得る。一局面では、要求は、アクセスされるべきリモートリンク102を識別する情報を含み得る。
プロセス300は続いて、工程304でWEBサーバ114から要求をブロードキャストする。例えば、WEBサーバ114はRLR150に、クライアントデバイス104がリモートリンク102からのビデオストリームの視聴を要求したことを、その要求をすべてのRLR150にブロードキャストすることによって通知する。
プロセス300は続いて、工程306で、RLR150で要求を受信する。例えば、RLRサーバ112は、WEBサーバ114から要求を受信する。一局面では、RLR150は、要求がRLR150に通信可能に結合されたリモートリンク102を識別していると判断した後に要求を受信する。
プロセス300は続いて、工程308で、RLR150からリモートリンク102に、ビデオストリームをビデオサーバ116に送信するコマンドを送る。例えば、RLRサーバ112は、RLRロードバランサ106を介してリモートリンク102に、リモートリンク102からビデオサーバ116にビデオストリームを送信するプロセスを開始する信号を送信する。
プロセス300は続いて、工程310で、リモートリンク102からビデオサーバ116にビデオストリームを送信する。一局面では、リモートリンク102はビデオストリームを、どのビデオサーバ116がそのビデオストリームを送るかを判断するビデオロードバランサ110に送信する。ビデオロードバランサ110は、ビデオサーバ116の負荷と、リモートリンク102およびクライアントデバイス104の優先度とに基づいて判断を下し得る。
プロセス300は続いて、工程312で、ビデオサーバ116においてビデオストリームを受信する。例えば、ビデオロードバランサ110が、どのビデオサーバ116がビデオストリームを受信できるかを判断すると、ビデオサーバ116はビデオストリームを受信する。
プロセス300は、ビデオサーバ116からクライアントデバイス104にビデオストリームを送信して終了する。例えば、ビデオサーバ116は、ビデオロードバランサ110を介してクライアントデバイス104へのビデオストリームの転送を開始する。
図4に、リモートリンクアーキテクチャ400の概略図を示す。リモートリンクアーキテクチャ400は、リモートリンク402と、クライアントデバイス404と、RLR450と、ドキュメントデータ型ストレージ420と、HTTPサービス430と、クラウド460とを含む。
リモートリンク402は、リモートリンク102と同様であり、病院、診療所、患者の自宅、または別の場所で患者をモニターしている医療機器に組み込まれ得る。リモートリンク402は、画像を取り込み、医療機器ディスプレイからビデオストリームを配信し、画像およびビデオをリモートリンクルータ450に送信し得る。リモートリンクアーキテクチャ400は、複数のリモートリンク402を含み得る。リモートリンク402は、RLR450を介してリモートリンクアーキテクチャ400のその他の部分とやりとりする。RLR450は、上述したRLR150と同様である。
クライアントデバイス404は、クライアントデバイス104と同様であり、パーソナルコンピュータ、タブレット、またはインターネット接続を備えたモバイルデバイスであり得る。クライアントデバイス404を使用する医療従事者は、1つまたは複数のリモートリンク402から情報を取得したいと思うことがある。リモートリンク402によって取り込まれた画像は、クライアントデバイス404によってアクセスされ得る。加えて、医療従事者が、リモートリンク402が組み込まれた医療機器のライブビデオストリームを観察したいと思う場合、クライアントデバイスはビデオストリームを表示することができる。リモートリンクアーキテクチャは、複数のクライアントデバイス404を含み得る。クライアントデバイスがリモートリンク402にアクセスできる限り、1台のクライアントデバイス404が複数のリモートリンク402にアクセスしてもよい。クライアントデバイス404は、クラウド460を介してRLR450と通信し得る。クラウド460は、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのインターネットベースのデバイスおよび接続のネットワークを表す。
ドキュメントデータ型ストレージ420は、ドキュメントデータ型ストレージ120と同様であり、長期間にわたってデータを維持することができる不揮発性ストレージであり得る。ドキュメントデータ型ストレージ420は、ハードディスク、光ディスク、ソリッド・ステート・ドライブ(SSD)、または別のタイプの不揮発性メモリであり得る。ドキュメントデータ型ストレージ420は、1台もしくは複数のクライアントデバイス404からまたはRLR450から取得されたWi-Fi認証情報または他の初期設定情報を格納し得る。ドキュメントデータ型ストレージ420は、Wi-Fi認証情報または他の初期設定情報を、RLR450に、または直接1つもしくは複数のリモートリンク402に送信し得る。
HTTPサービス430は、RLR450がHTTP要求を行うための能力を提供するフレームワークであり得る。RLR450は、HTTPサービス430を使用して、Wi-Fi認証情報または他の初期設定情報を取得し、その情報をドキュメントデータ型ストレージ420に格納し得る。
リモートリンク402を初期設定するプロセス500が図5に示されている。プロセス500は、工程502でリモートリンク402をLTEネットワークに接続することから開始する。別の局面では、リモートリンク402は3Gまたは4Gネットワークに接続し得る。
プロセス500は続いて、工程504で、リモートリンク402から、リモートリンク402がLTEネットワークに接続されていることを示す第1の信号をRLR450に送信する。例えば、リモートリンク402がオンラインになると、リモートリンク402は、データを送信または受信する準備ができたことをRLR450に通知するために、RLR450に信号を送信する。一局面では、RLR450もLTEネットワークに接続される。
プロセス500は続いて、工程506で、RLR450において、クライアントデバイス404からWi-Fi認証情報を受信する。例えば、ユーザがクライアントデバイス404にWi-Fi認証情報を入力し、次いでクライアントデバイス404がWi-Fi認証情報をRLR450に送信する。一局面では、RLR450はWi-Fi認証情報を格納する。
プロセス500は次いで、工程508で、RLR450から、Wi-Fi認証情報をリモートリンク402に送信する。例えば、RLR450は、LTEネットワークを使用してリモートリンク402にWi-Fi認証情報を送信する。
プロセス500は続いて、工程510で、Wi-Fi認証情報に対応するWi-Fiネットワークにリモートリンク402を接続する。例えば、リモートリンク402がWi-Fi認証情報を受信すると、リモートリンク402は、Wi-Fi認証情報によって識別されるWi-Fiネットワークを探索し、そのWi-Fiネットワークに接続する。
プロセス500は、リモートリンク402から、リモートリンク402がWi-Fiネットワークに接続されていることを示す第2の信号をRLR450に送信して終了する。例えば、リモートリンク402がWi-Fiネットワークに正常に接続したことを確認するために、リモートリンク402は、正常に接続したことを示す信号を、Wi-Fiネットワークを使用してRLR450に送る。別の局面では、リモートリンク402は、接続がWi-Fiネットワークよりも速い場合、LTEネットワークを使用してRLR450に信号を送る。一局面では、リモートリンク402がWi-Fiネットワークに接続できない場合、リモートリンク402は、接続が成功しなかったことを示す信号を、LTEネットワークを使用してRLR450に送る。
図6に、リモートリンクアーキテクチャ600の概略図を示す。リモートリンクアーキテクチャ600は、医療機器624と、リモートリンク102と、メディアサーバ116とを含む。医療機器624は、センサ626を含み得る。リモートリンク102は、画像取り込み部628を含み得る。メディアサーバ116は、光学文字認識部630と動作データ部632とを含み得る。
医療機器624は、病院、診療所、患者の自宅、または別の場所で患者をモニターしている医療機器であり得る。医療機器624は、患者からの健康信号を測定および記録していてもよいセンサ626を含む。センサ626は、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、電圧センサ、電流センサ、光センサ、またはオーディオセンサであり得る。
画像取り込み部628は、リモートリンク102がセンサ626から画像を取り込むことを可能にするアプリケーションであり得る。例えば、画像取り込み部628は、医療機器624のディスプレイの画像を取り込む。医療機器624のディスプレイの画像は、波形プロットにおいて英数字または図で表されたセンサ626からのデータを含み得る。画像取り込み部628は、センサ626から取り込まれたアナログデータを、光学文字認識部630によって使用され得るデジタルデータに変換し得る。例えば、画像取り込み部628は、センサ626からのビデオ・グラフィックス・アレイ(VGA)接続からのアナログ信号を変換する。図10~図14に関連してさらに説明されるように、テキストまたは形の画像をデジタルデータに変換するために光学文字認識(OCR)が使用され得る。別の局面では、画像からデータを抽出するために、他のOCR同等物、および/またはデジタル信号処理(DSP)が使用され得る。
OCR部630は、テキストまたは形の画像をデジタルデータに電子的に変換するアプリケーションであり得る。例えば、OCR部630は、画像に埋め込まれたデータからデータを抽出するために、リモートリンク102で画像取り込み部628によって取り込まれた画像を解析する。OCR部630は、波形からデータを抽出できる場合もある。
一局面では、メディアサーバ116はDSP部634を含み得る。DSP部634は、画像をデジタルデータに変換するアプリケーションであり得る。例えば、DSP部634は、リモートリンク102で画像取り込み部628によって取り込まれた画像をデジタルデータに変換する。デジタル形式にしたら、メディアサーバ116は、画像に埋め込まれた動作データおよび/または医療データを識別および/またはフィルタリングし得る。別の局面では、DSP部634は、画像に含まれる波形からデータを抽出するために使用され得る。例えば、OCR部630は、画像の波形部分から期間を抽出し、DSP部634は、波形の期間および境界を使用して、動作データおよび/または医療データを抽出する。画像の波形部分の期間および境界を使用することにより、DSP部634は、波形部分の画素を単位時間と関連付ける。いくつかの局面では、OCR部630は、画像の波形部分から測定単位を抽出するために使用され、DSP部634は、期間および測定単位を使用して、動作データおよび/または医療データを抽出する。例えば、OCR部630は、画像の波形部分が10秒間にわたる配置信号および/またはモータ電流を表示していると判断し、DSP部634は、波形部分の各画素を、対応する配置信号および/またはモータ電流、ならびに期間を画像の波形部分の画素数で割ったものに等しい単位時間と関連付ける。
動作データ部および/または医療データ部632は、OCR部630および/またはDSP部634から抽出されたデータをデータベース化および編成するアプリケーションであり得る。例えば、動作データ部632は、OCR部630および/またはDSP部634によって抽出されたデータの型を識別し、データを動作状態および/または医学的状態に分類する。動作状態および/または医学的状態には、圧力、流量、ポンプ速度、温度、電圧、電流、および生体測定状態が含まれ得る。
リモートリンクデバイス102からのビデオストリーミングの帯域幅、品質、およびタイプを制御するために、プロセス200、プロセス300、およびプロセス500によりリモートリンクアーキテクチャ600を実施することができる。リモートリンクアーキテクチャ600は、不定数のリモートリンクデバイス102およびクライアントデバイス104に拡張され得る。OCR部630および動作データ部632は、リモートリンクアーキテクチャ100、リモートリンクアーキテクチャ400、リモートリンクアーキテクチャ600、またはリモートリンクアーキテクチャ700(後述する)の別の構成要素に含まれていてもよい。
図7は、リモートリンクアーキテクチャ700の概略図である。リモートリンクアーキテクチャ700は、リモートリンク102と、クライアントデバイス104と、RLR150と、メディアサーバ116と、WEBソケットサーバ122と、WEBサーバ114と、クラウド460と、RAMデータ型ストレージ118と、ドキュメントデータ型ストレージ120と、メッセージサービス770とを含む。
リモートリンク102は、病院、診療所、患者の自宅、または別の場所で患者をモニターしている医療機器に組み込まれ得る。リモートリンク102は、画像を取り込み、医療機器ディスプレイからビデオストリームを配信し、画像およびビデオをリモートリンクルータ150に送信し得る。リモートリンクアーキテクチャ100は、複数のリモートリンク102を含み得る。リモートリンク102は、RLR150を介してリモートリンクアーキテクチャ100のその他の部分とやりとりする。
クライアントデバイス104は、パーソナルコンピュータ、タブレット、またはインターネット接続を備えたモバイルデバイスであり得る。クライアントデバイス104を使用する医療従事者は、1つまたは複数のリモートリンク102から情報を取得したいと思うことがある。リモートリンク102によって取り込まれた画像は、クライアントデバイス104によってアクセスされ得る。加えて、医療従事者が、リモートリンク102が組み込まれた医療機器のライブビデオストリームを観察したいと思う場合、クライアントデバイスはビデオストリームを表示することができる。リモートリンクアーキテクチャは、複数のクライアントデバイス104を含み得る。クライアントデバイスがリモートリンク102にアクセスできる限り、1台のクライアントデバイス104が複数のリモートリンク102にアクセスしてもよい。
WEBサーバ114は、クライアントが1つまたは複数のリモートリンク102からの情報、データ、およびビデオストリームを視聴するための機構を含み得る。WEBソケットサーバ122は、クライアントデバイス104のグループにメッセージをプッシュし得る。クライアントデバイス104がWEBサーバ114に接続すると、クライアントデバイス104は、1つまたは複数のリモートリンク102のいずれかのメッセージについてWEBソケットサーバ122に登録する。WEBソケットサーバ122は、1つまたは複数のリモートリンク102に適用可能なメッセージを受信することになる。このメッセージは関連付けられたデータと共に、それらのリモートリンク102から、接続されたすべてのクライアントデバイス104に更新のためにブロードキャストされる。メッセージサービス770は、クラウド460を介したリモートリンクアーキテクチャ700の異なる構成要素間のメッセージの転送を管理し得る。クラウド460は、サーバ、ストレージ、アプリケーションなどのインターネットベースのデバイスおよび接続のネットワークを表す。
メディアサーバ116は、1つまたは複数のリモートリンク102からのビデオストリームの受信側および送信側であり得る。メディアサーバ116は、上述したビデオサーバ116と同様であり得る。メディアサーバ116はまた、1つまたは複数のリモートリンク102から取り込まれた画像の受信側および送信側でもあり得る。
RAMデータ型ストレージ118は、迅速にアクセスできる揮発性ストレージであり得る。RAMデータ型ストレージ118は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ(DRAM)、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ(SRAM)、または別のタイプの高速揮発性メモリを含み得る。リモートリンク102によって取り込まれた画像は、クライアントデバイス104に送信される前にRAMデータ型ストレージ118に格納され得る。RAMデータ型ストレージ118はまた、リモートリンク102によって取り込まれたビデオストリームも格納し得る。ドキュメントデータ型ストレージ120は、長期間にわたってデータを維持することができる不揮発性ストレージであり得る。ドキュメントデータ型ストレージ120は、ハードディスク、光ディスク、ソリッド・ステート・ドライブ(SSD)、または別のタイプの不揮発性メモリであり得る。
図8に、特定の実施態様による血管内血液ポンプ800などの医療機器の例を示す。ポンプ800は、ポンプハンドル810と、ポンプヘッド830と、ポンプハンドル810をポンプヘッド830に連結するカテーテル820と、連結ハブ860とを含む。カテーテル820は管状であり、実質的に均一な外径850を有する。カテーテル820は、ポンプヘッド830およびポンプハンドル810が電気機械的に連通することを可能にする。ポンプハンドル810は、ポンプヘッド830の制御を可能にする制御回路と通信している。ポンプヘッド830は、体内のある場所から血液を送り出すなど、機器が患者の体内で様々な作業を行うことを可能にする電気機械的構成要素を含む。ポンプヘッド830は、カテーテル820の直径850よりも大きい直径840を有する。そのような経皮ポンプの一例が、ポンプと自動Impellaコントローラ(Automatic Impella Controller(AIC))とを含むImpella2.5(登録商標)システム(Abiomed,Inc.、マサチューセッツ州ダンバーズ)である。
図9に、本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、AICなどの例示的な医療機器コントローラ900を示す。医療機器コントローラ900は、ポンプ800の機能をモニターおよび制御するためのインターフェースを提供する。医療機器コントローラ900は、ビデオストリームからの画像を表示し得る表示画面902を含み得、画像は、ある期間にわたる血管内血液ポンプ800などの医療機器と関連付けられたデータを表す。特定の実施態様では、表示画面902は、ポンプ800と関連付けられたリアルタイムの動作データおよび/または医療データを表示する。
図10に、本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、例えば表示画面902上に表示される例示的な画像1000を示す。いくつかの構成では、画像1000は、ネットワークを介してリモートリンク102などの中間デバイスまたはデータモジュールによって取り込まれ、例えばメディアサーバ116などの別のデバイスに送信され得る。画像1000は、波形1002を含み得る。波形1002は、ポンプ800の動作に対応する医療データおよび/または動作データを表す。波形1002によって表される医療データの例には、配置信号およびモータ電流が含まれる。モータ電流波形などの波形1002は、ある期間(例えば10秒間)にわたるモータ電流の履歴、表現、および/または図を提供し得る。このように、画像1000は、10秒の期間にわたるポンプ800と関連付けられたモータ電流データ(および他のデータ)を含む。したがって、一実施態様では、データモジュール102は、機器コントローラ900から出力されたビデオストリームを絶えずモニターするが、画像1000などの画像は周期的に取り込むにすぎない。次いでデータモジュール102は、画像1000をサーバ116などの別のデバイスに送信し、サーバ116は、表された波形1002を、例えばOCRを使用して、医療データおよび/または動作データに変換する。例えば、波形1002が10秒間にわたる医療データを表す場合、データモジュール102は、サーバ116に提供されるデータにギャップがないようにするために、10秒ごとに(10秒間隔で)連続した画像1000を取り込み得る。プロセス1300およびプロセス1400は、以下で図13および図14に関連して論じられるように、それぞれ、画像からデータを抽出する例示的な方法と、抽出されたデータの有効性を判断する例示的な方法とを記載している。
一局面では、サーバ116は、OCR部630または同等物を使用してデータを抽出する前に画像1000の特定の部分をマスクする。図11に、本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、例示的な画像1100を示す。画像1100は、画像1000の特定の部分が取り除かれている画像1000のマスクバージョンである。例えば、アラームおよびシリアル番号部分1102、性能レベル部分1104、ならびにフローレベル部分1106を除く画像1000のすべての部分が取り除かれる。画像1100を生成した後、サーバ116は画像処理を行って、アラームおよびシリアル番号部分1102、性能レベル部分1104、ならびに流量部分1106を明確化および拡大する。
図12に、本開示の1つまたは複数の局面に従って構成された、例示的な画像1200を示す。画像1200は、OCR部630を使用したデータの抽出を容易にするための画像1100の処理バージョンである。一局面では、アラームおよびシリアル番号部分1102がシリアル番号部分1202とアラーム部分1204とに処理され得る。シリアル番号部分1202は、現在モニターされている医療機器624を識別する特定の桁数の数字を含み、OCRを容易にするために拡大され得る。例えば、シリアル番号部分1202は6桁の数字を含む。アラーム部分1204は、医療機器624に発生している可能性のあるアラームのタイプを示し得る。例えば、アラーム部分1204は、医療機器624に発生している可能性のあるアラームの重大度を示す色の画素を含む。アラーム部分1204の色の例には、赤、黄、および緑が含まれる。いくつかの局面では、性能レベル部分1206はポンプ800の性能レベルを示し、3文字を含む。性能レベル部分1206の文字の例には、「OFF」、「P-0」、「P-1」、「P-2」、「P-3」、「P-4」、「P-5」、「P-6」、「P-7」、「P-8」、および「P-9」が含まれ得る。性能レベル部分1206は、性能レベル部分1104の拡大バージョンであり得る。別の局面では、流量部分1106は、現在流量部分1208と、最大流量部分1210と、最小流量部分1212とに処理され得る。現在流量部分1208は、ポンプ800の現在の流量をリットル/分の単位で示す。これに対応して、最大流量部分1210および最小流量部分1212は、それぞれ、ポンプ800の流量の範囲を示し、OCRを容易にするために拡大され得る。現在流量部分1208、最大流量部分1210、および最小流量部分1212は、「0.0」から「9.9」までの範囲の3文字を含む。
画像からデータを抽出するプロセス1300が図13に示されている。プロセス1300は、工程1302で医療機器624からのデータを表す第1の画像を受信することから開始する。例えば、リモートリンク102は、画像取り込み部628を使用して画像1000を取り込み、サーバ116は、リモートリンク102から画像1000を受信する。
プロセス1300は続いて、工程1304で第1の画像の第1の部分をマスクする。例えば、サーバ116は、画像マスクを使用して、データ抽出のためにOCR部630に送られない画像1000の部分を遮蔽する。画像の選択部分をマスクすることにより、マスクされていない画像の選択部分のみがOCR部630またはDSP部634に送られることになるので、画像処理の効率を向上させることができる。画像の選択部分をマスクすることにより、サーバ116とOCR部630とDSP部634との間で送信されるデータがより少なくなり、OCR部630およびDSP部634は画像からデータを抽出するためにより少ない処理で済むようになる。一局面では、サーバ116は、画像マスクを使用して画像1000の特定の部分の画像1000を取り除くことによって画像1100を生成し得る。例えば、サーバ116は、画像マスクを使用して、アラームおよびシリアル番号部分1102、性能レベル部分1104、ならびにフローレベル部分1106を除くすべての部分の画像1000を取り除くことによって画像1100を生成する。別の局面では、サーバ116は、画像1000の特徴に対応する異なるマスクを選択し得る。例えば、サーバ116は、画像1000のサイズまたは画像1000に対応するGUIバージョンに基づいて異なるマスクを選択する。例えば、サーバ116は、リモートリンク102のソフトウェアバージョンに基づいてマスクを選択する。いくつかの局面では、サーバ116は、使用されている表示画面902のタイプに基づいてマスクを選択し得る。例えば、表示画面902に表示された画像がサーバ116によって選択された第1のマスクに適した画像ではない場合、サーバ116は、使用される第1のマスクが画像1000に適したマスクではないと判断し、表示画面902に現在表示されている画像に基づいて異なるマスクを選択する。一局面では、サーバ116は、表示画面902に適切な画像が表示されるまで待ってから画像1000の一部をマスクし得る。別の局面では、サーバ116は、画像1000から抽出されるべきデータの量に基づいてマスクを選択し得る。
プロセス1300は続いて、工程1306で第1の画像の残りの部分を用いて第2の画像を生成する。例えば、サーバ116は、画像処理を行って、アラームおよびシリアル番号部分1102、性能レベル部分1104、ならびに流量部分1106を明確化および拡大することによって画像1200を生成する。一局面では、サーバ116は、シリアル番号部分1102からシリアル番号部分1202とアラーム部分1204とを生成し、性能レベル部分1104から性能レベル部分1206を生成し、流量部分1106から現在流量部分1208と最大流量部分1210と最小流量部分1212とを生成し得る。
プロセス1300は、工程1308で、光学文字認識を使用して、第2の画像からデータを抽出して終了する。例えば、医療機器624のシリアル番号、現在示されているアラームのタイプ、ポンプ800の性能レベル、および流量が、OCR部630を使用して画像1200から抽出される。一局面では、OCR部630は、アラーム部分1204からアラーム重大度を判断するために第2の画像から画素を選択し得る。例えば、OCR部630は、画素の色を判断し、画素の色に基づいてアラーム重大度を判断する。いくつかの局面では、OCR部630は、アラーム部分1204からアラーム重大度を判断するために第2の画像から2つの異なる画素を選択し得る。例えば、ストレージ120は、アラームタイプ、アラーム重大度、および対応するアラーム色のデータベースを格納する。サーバ116は、ストレージ120に格納されたデータベースにアクセスし、アラーム部分1204からの1つまたは複数の画素の色と関連付けられたアラームタイプおよび重大度を判断し得る。別の局面では、OCR部630は、第1の時点で第1の画素を、第2の時点で第2の画素を選択し得る。例えば、サーバ116によって受信されたときに画像1000に欠陥がある場合、サーバ116は、第1の時点で第2の画像から画素の色を判断することができない。サーバ116は、第2の時点で第2の画像から別の画素の色を判断するために別の画像1000を受信する。他の局面では、サーバ116は、サーバ116が2つの画素から画素の色を判断できない場合、アラーム重大度を以前のアラームの重大度と同じであると判断する。別の局面では、第2の画像からの抽出データを有効と認めるために、後述するプロセス1400が使用され得る。
画像からのデータの有効性を判断するプロセス1400が図14に示されている。プロセス1400は、工程1402で、光学文字認識を使用して、画像の第1の部分から第1のデータを抽出することから開始する。例えば、医療機器624のシリアル番号がシリアル番号部分1202から抽出される。一局面では、上述したプロセス1300を使用して、画像の第1の部分から第1のデータの抽出が行われ得る。
プロセス1400は続いて、工程1404で第1のデータを参照データと比較する。一局面では、参照データは、第1のデータを表し得る標準フォーマットを表す特定の数の文字および/または数字を含み得る。例えば、医療機器624の抽出されたシリアル番号は、ドキュメントデータ型ストレージ120に格納されている可能なシリアル番号と比較される。データと参照データとの比較のさらなる例が、参照によりその全内容が本明細書に組み入れられる、「System, Method, and Software for Optical Device Recognition Association」という名称の米国特許第9,002,083号に記載されている。
プロセス1400は続いて、工程1406で比較に基づいて第1のデータの有効性を判断する。例えば、医療機器624の抽出されたシリアル番号が、例えば、特定の数の文字および/または数字からなるシリアル番号の標準フォーマットと一致しない場合、抽出されたシリアル番号は有効でない。一局面では、抽出されたシリアル番号が6桁の数字を含まず、シリアル番号の標準フォーマットが6桁の数字である場合、抽出されたシリアル番号は有効でない。別の局面では、最終判断を行う前に工程1406が特定の回数繰り返される。例えば、第1のデータを有効と認めるのに3回の試行が必要とされる場合、比較結果が3回一致すれば、第1のデータは有効であると判断される。3回の試行中に比較結果のうちの1つが一致しなかった場合、第1のデータは有効でないと判断される。
比較に基づいて第1のデータが有効であると判断したことに応答して、プロセス1400は工程1408に進む。工程1408で、プロセス1400は続いて、光学文字認識を使用して、第2の画像の第2の部分から第2のデータを抽出する。例えば、ポンプ800の性能レベルが性能レベル部分1206から抽出される。図12に関連して説明したように、性能レベル部分1206の文字の例には、「OFF」、「P-0」、「P-1」、「P-2」、「P-3」、「P-4」、「P-5」、「P-6」、「P-7」、「P-8」、および「P-9」が含まれ得る。一局面では、プロセス1400は、画像1200の各部分からのすべてのデータが抽出されるまで工程1402に進み得る。
比較に基づいて第1のデータは有効でないと判断したことに応答して。プロセス1400は工程1410に進む。工程1410で、プロセス1400は続いて、第1のデータは有効でないことを示す信号をブロードキャストする。例えば、サーバ116はリモートリンク102に、画像1000が無効な第1のデータを生成したことを通知する。
プロセス1400は、工程1412で医療機器からのデータを表す第3の画像を受信して終了する。例えば、リモートリンク102は、画像取り込み部628を使用して1000に類似した別の画像を取り込み、サーバ116はリモートリンク102からこの類似の画像を受信し得る。一局面では、プロセス1400は、画像1200の各部分からのすべてのデータが抽出されるまで工程1402に進み得る。
本明細書では経皮心臓ポンプについて説明されているが、他の任意の医療機器を本開示と併用することができることが理解されよう。さらに、図8および図9には、コントローラ900がポンプ800から分離されているメディアデバイス構成が示されているが、医療機器はコントローラとポンプ(または他の要素)が同じハウジング内に一体化されるように構成され得ることを当業者であれば容易に理解する。
本発明の様々な局面の他の目的、利点および局面は、本発明の分野の当業者には明らかであり、それらは本説明および添付の図面の範囲内である。例えば、限定されることなく、構造的要素または機能的要素は、本発明との整合性を有して配置変更され得る。同様に、本発明による原理は、たとえ本明細書に詳細に具体的に記載されていなくても、本発明の範囲内である他の例にも適用することができるはずである。

Claims (23)

  1. 医療機器コントローラによって、前記医療機器コントローラに通信可能に結合された血管内血液ポンプと関連付けられたデータのビデオストリームを生成する工程;
    リモートリンクによって、前記医療機器コントローラによって生成された前記ビデオストリームを受信する工程;
    前記リモートリンクによって、前記ビデオストリームから、モータ電流波形を表す少なくとも1つの画像を取り込む工程;
    サーバによって、前記リモートリンクにより取り込まれた前記少なくとも1つの画像を受信する工程;および
    前記サーバの光学文字認識(OCR)部およびデジタル信号処理(DSP)部よって、前記モータ電流波形からモータ電流データを抽出する工程であって、
    前記OCR部が、前記少なくとも1つの画像の第1の部分から前記モータ電流波形の第1の期間を抽出するように構成され、かつ
    前記DSP部が、前記第1の期間並びに前記第1の部分の境界を使用して、前記第1の部分の1つまたは複数の画素を第1の単位時間と関連付けるように構成されている、工程
    を含む、方法。
  2. 前記少なくとも1つの画像が、圧力、流量、ポンプ速度、温度、電圧、電流、および生体測定状態のうちの少なくとも1つに関しての追加のデータを含む、請求項1記載の方法。
  3. 前記追加のデータを、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、電圧センサ、電流センサ、光センサ、およびオーディオセンサのうちの少なくとも1つを介して測定する工程をさらに含む、請求項2記載の方法。
  4. 前記リモートリンクによって、前記リモートリンクデータネットワークに接続されていることを示す第1の信号をルータに送信する工程;
    前記ルータによって、前記少なくとも1つの画像の取り込みを開始するコマンドを前記リモートリンクに送信する工程;
    前記リモートリンクによって、前記ルータに前記少なくとも1つの画像を送信する工程;
    前記ルータによって、前記リモートリンクが前記少なくとも1つの画像を取り込んだことを示す第2の信号をブロードキャストする工程;
    前記サーバによって、前記ブロードキャストされた第2の信号を前記ルータから受信する工程;および
    前記サーバによって、前記少なくとも1つの画像をデータベースに格納する工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  5. 前記少なくとも1つの画像がさらに配置信号波形を表し、
    前記方法が、
    前記サーバの前記OCR部および前記DSP部によって、前記配置信号波形から配置データを抽出する工程であって、
    前記OCR部が、前記少なくとも1つの画像の第2の部分から前記配置信号波形の第2の期間を抽出するように構成され、かつ
    前記DSP部が、前記第2の期間並びに前記第2の部分の境界を使用して、前記第2の部分の1つまたは複数の画素を第2の単位時間と関連付けるように構成されている、工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  6. 前記モータ電流波形から前記モータ電流データを抽出する工程が、前記少なくとも1つの画像の1つまたは複数の部分をマスクすることを含み、前記1つまたは複数のマスクされた部分が、前記少なくとも1つの画像の前記第1の部分および前記第2の部分を含まない、請求項5記載の方法。
  7. 前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプの圧力センサからの圧力データをさらに含み、
    前記方法が、前記サーバによって、前記少なくとも1つの画像から前記圧力データを抽出する工程
    をさらに含む請求項1記載の方法。
  8. 前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプと関連付けられたアラームデータをさらに含み、
    前記方法が、前記サーバによって、前記少なくとも1つの画像から前記アラームデータを抽出する工程
    をさらに含む、請求項7記載の方法。
  9. 前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプのシリアル番号をさらに含み、
    前記方法が、
    前記サーバの前記OCR部によって、前記少なくとも1つの画像から前記シリアル番号を抽出する工程;および
    前記サーバによって、前記シリアル番号とデータベースに格納された1つまたは複数の既定の値とを比較することに基づいて前記モータ電流データの有効性を判断する工程
    をさらに含む、請求項1記載の方法。
  10. 前記モータ電流波形から前記モータ電流データを抽出する工程が、前記少なくとも1つの画像の1つまたは複数の部分をマスクすることを含む、請求項1記載の方法。
  11. 前記1つまたは複数のマスクされた部分が、前記少なくとも1つの画像の前記第1の部分を含まない、請求項10記載の方法。
  12. モータを含む血管内血液ポンプ;
    前記血管内血液ポンプをモニターし、
    ビデオストリームを生成する
    ように構成された医療機器コントローラ;
    前記医療機器コントローラによって生成された前記ビデオストリームを受信し、
    前記ビデオストリームからモータ電流波形を表す少なくとも1つの画像を取り込む
    ように構成されたリモートリンク;および
    光学文字認識(OCR)部およびデジタル信号処理(DSP)部を含むサーバであって、
    前記リモートリンクによって取り込まれた前記少なくとも1つの画像を受信し、
    前記OCR部および前記DSP部によって、前記モータ電流波形からモータ電流データを抽出する
    ように構成され、
    前記OCR部が、前記少なくとも1つの画像の第1の部分から前記モータ電流波形の第1の期間を抽出するように構成され、かつ
    前記DSP部が、前記第1の期間並びに前記第1の部分の境界を使用して、前記第1の部分の1つまたは複数の画素を第1の単位時間と関連付けるように構成されている、サーバ
    を含むシステム。
  13. 前記少なくとも1つの画像が、圧力、流量、ポンプ速度、温度、電圧、電流、および生体測定状態のうちの少なくとも1つに関しての追加のデータを含む、請求項12記載のシステム。
  14. 前記追加のデータが、圧力センサ、温度センサ、流量センサ、電圧センサ、電流センサ、光センサ、およびオーディオセンサのうちの少なくとも1つを介して測定される、請求項13記載のシステム。
  15. 前記リモートリンクが、
    前記リモートリンクがデータネットワークに接続されていることを示す第1の信号をルータに送信し、
    前記ルータから、前記少なくとも1つの画像の取り込みを開始するコマンドを受信し、かつ
    前記少なくとも1つの画像を前記ルータに送信する
    ようにさらに構成され、
    前記ルータが、前記リモートリンクが前記少なくとも1つの画像を取り込んだことを示す第2の信号をブロードキャストするように構成され、かつ
    前記サーバが、前記ブロードキャストされた第2の信号を前記ルータから受信し、かつ前記少なくとも1つの画像をデータベースに格納するように構成されている、
    請求項12記載のシステム。
  16. 前記少なくとも1つの画像が配置信号波形をさらに表し、
    前記サーバが、前記OCR部および前記DSP部によって、前記配置信号波形から配置データを抽出するようにさらに構成され、
    前記OCR部が、前記少なくとも1つの画像の第2の部分から前記モータ電流波形の第2の期間を抽出するようにさらに構成され、かつ
    前記DSP部が、前記第2の期間並びに前記第2の部分の境界を使用して、前記第2の部分の1つまたは複数の画素を第2の単位時間と関連付けるようにさらに構成されている、
    請求項12記載のシステム。
  17. 前記モータ電流波形から前記モータ電流データを抽出することが、前記少なくとも1つの画像の1つまたは複数の部分をマスクすることを含み、前記1つまたは複数のマスクされた部分が、前記少なくとも1つの画像の前記第1の部分および前記第2の部分を含まない、請求項16記載のシステム。
  18. 前記血管内血液ポンプが、圧力センサをさらに含み、
    前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプの前記圧力センサからの圧力データをさらに含み、
    前記サーバが、前記少なくとも1つの画像から前記圧力データを抽出するようにさらに構成されている、
    請求項12記載のシステム。
  19. 前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプと関連付けられたアラームデータをさらに含み、
    前記サーバが、前記少なくとも1つの画像から前記アラームデータを抽出するようにさらに構成されている、請求項18記載のシステム。
  20. 前記少なくとも1つの画像が、前記血管内血液ポンプのシリアル番号をさらに含み、
    前記サーバが、
    前記OCR部によって前記少なくとも1つの画像から前記シリアル番号を抽出し、かつ
    前記シリアル番号とデータベースに格納された1つまたは複数の既定の値とを比較することに基づいて前記モータ電流データの有効性を判断する
    ようにさらに構成されている、
    請求項12記載のシステム。
  21. 前記モータ電流波形から前記モータ電流データを抽出することが、前記少なくとも1つの画像の1つまたは複数の部分をマスクすることを含む、請求項12記載のシステム。
  22. 前記1つまたは複数のマスクされた部分が、前記少なくとも1つの画像の前記第1の部分を含まない、請求項21記載のシステム。
  23. 前記リモートリンクが、前記医療機器コントローラに組み込まれている、請求項12記載のシステム。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11217344B2 (en) * 2017-06-23 2022-01-04 Abiomed, Inc. Systems and methods for capturing data from a medical device
JP7239936B2 (ja) * 2018-01-30 2023-03-15 国立研究開発法人理化学研究所 マスク構造最適化装置、マスク構造最適化方法およびプログラム
CN109935293A (zh) * 2019-01-25 2019-06-25 南京巨鲨显示科技有限公司 一种医用诊断终端及医用诊断方法
US10824898B2 (en) * 2019-03-21 2020-11-03 Abiomed, Inc. Intelligent image segmentation prior to optical character recognition (OCR)
US20200314207A1 (en) * 2019-03-26 2020-10-01 Abiomed, Inc. Dynamically Adjustable Frame Rate from Medical Device Controller
US11640469B2 (en) 2019-06-21 2023-05-02 Ventech Solutions, Inc. Method and system for cloud-based software security vulnerability diagnostic assessment
US11436335B2 (en) 2019-07-29 2022-09-06 Ventech Solutions, Inc. Method and system for neural network based data analytics in software security vulnerability testing
US11759110B2 (en) * 2019-11-18 2023-09-19 Koninklijke Philips N.V. Camera view and screen scraping for information extraction from imaging scanner consoles

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004024772A (ja) 2002-06-28 2004-01-29 Hitachi Medical Corp 読影依頼端末
JP2008301984A (ja) 2007-06-07 2008-12-18 Toshiba Corp 検査データ処理装置及び検査システム
JP2014241089A (ja) 2013-06-12 2014-12-25 株式会社構造計画研究所 医療画像共有システム、医療画像共有方法、及び医療画像共有プログラム

Family Cites Families (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19622075C2 (de) * 1996-05-31 1999-10-14 Siemens Ag Verfahren und Gerät zur radiologischen Untersuchung von Herzphasen eines Patienten
JP4142766B2 (ja) * 1998-05-11 2008-09-03 株式会社東芝 超音波診断装置
US8004572B2 (en) * 1999-05-17 2011-08-23 Zin Stai Pte. In, Llc System for transmitting a video stream over a computer network to a remote receiver
JP4210973B2 (ja) * 2000-12-13 2009-01-21 日本光電工業株式会社 心電計システム
US20050288571A1 (en) 2002-08-20 2005-12-29 Welch Allyn, Inc. Mobile medical workstation
US7627152B2 (en) * 2003-11-26 2009-12-01 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Image-based indicia obfuscation system and method
WO2005057879A1 (en) * 2003-12-05 2005-06-23 Cardinal Health 303, Inc. Discovery and connection management with mobile systems manager
WO2006029438A1 (en) * 2004-09-16 2006-03-23 The University Of Queensland A medical monitoring system
EP1669031A1 (en) * 2004-12-10 2006-06-14 Agfa-Gevaert Method of selecting part of a run of echocardiography images
US7796837B2 (en) 2005-09-22 2010-09-14 Google Inc. Processing an image map for display on computing device
US7949192B2 (en) * 2006-05-10 2011-05-24 University Of Maryland, Baltimore Techniques for converting analog medical video to digital objects
JP4960021B2 (ja) * 2006-06-02 2012-06-27 株式会社東芝 超音波ドプラ診断装置及び超音波ドプラ診断装置の制御プログラム
EP1881454A1 (en) * 2006-07-17 2008-01-23 Mitsubishi Electric Information Technology Centre Europe B.V. Image processing for change detection
JP5300188B2 (ja) * 2006-09-11 2013-09-25 株式会社東芝 超音波診断装置及び超音波診断装置の制御プログラム
US8942212B2 (en) * 2007-02-19 2015-01-27 Nec Corporation Autoconfiguration system for wireless sensor network and its method, and gateway apparatus for wireless sensor network
US8385971B2 (en) * 2008-08-19 2013-02-26 Digimarc Corporation Methods and systems for content processing
US20110224550A1 (en) * 2008-11-14 2011-09-15 Hitachi Medical Corporation Ultrasound diagnostic system and method for generating standard image data for the ultrasound diagnostic system
US9075696B2 (en) * 2009-03-09 2015-07-07 Tektronix, Inc. Apparatus and method for performing burst triggering in a test and measurement instrument
CN102413807B (zh) * 2009-07-23 2013-11-06 松下电器产业株式会社 注射器驱动装置及配药装置
JP5689662B2 (ja) * 2009-12-09 2015-03-25 株式会社東芝 超音波診断装置、超音波画像処理装置、超音波画像処理プログラム、医用画像診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
US8737702B2 (en) * 2010-07-23 2014-05-27 International Business Machines Corporation Systems and methods for automated extraction of measurement information in medical videos
US8610769B2 (en) * 2011-02-28 2013-12-17 Covidien Lp Medical monitor data collection system and method
US20120253848A1 (en) * 2011-04-04 2012-10-04 Ihas Inc. Novel approach to integrate and present disparate healthcare applications in single computer screen
CN103648372A (zh) * 2011-05-15 2014-03-19 太空实验室健康护理有限公司 用户可配置中心监测站
US20120330557A1 (en) * 2011-06-22 2012-12-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System for Cardiac Condition Analysis Based on Cardiac Operation Patterns
US9183602B2 (en) 2011-06-23 2015-11-10 Cerner Innovation, Inc. Medical device interfacing using a camera
US20130158349A1 (en) * 2011-07-08 2013-06-20 Fujifilm Corporation Insertion and extraction assisting device and endoscope system
US9019815B2 (en) * 2011-08-01 2015-04-28 Cisco Technology, Inc. Source alive route injection
US8873813B2 (en) 2012-09-17 2014-10-28 Z Advanced Computing, Inc. Application of Z-webs and Z-factors to analytics, search engine, learning, recognition, natural language, and other utilities
US9692732B2 (en) * 2011-11-29 2017-06-27 Amazon Technologies, Inc. Network connection automation
WO2013089712A1 (en) * 2011-12-14 2013-06-20 Draeger Medical Systems, Inc. Patient monitoring system user interface
US8989515B2 (en) * 2012-01-12 2015-03-24 Kofax, Inc. Systems and methods for mobile image capture and processing
CN104054092B (zh) * 2012-01-31 2017-10-24 基文影像公司 用于显示体内图像流中的活动力事件的系统和方法
WO2013126568A1 (en) * 2012-02-21 2013-08-29 Massachusetts Eye & Ear Infirmary Calculating conjunctival redness
US8908947B2 (en) * 2012-05-21 2014-12-09 Terarecon, Inc. Integration of medical software and advanced image processing
JP6109512B2 (ja) * 2012-09-20 2017-04-05 東芝メディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、x線診断装置及びプログラム
US9351641B2 (en) * 2012-10-04 2016-05-31 Cerner Innovation, Inc. Mobile processing device system for patient monitoring data acquisition
US9002083B2 (en) 2013-02-15 2015-04-07 Covidien Lp System, method, and software for optical device recognition association
US9311531B2 (en) 2013-03-13 2016-04-12 Kofax, Inc. Systems and methods for classifying objects in digital images captured using mobile devices
US20140280882A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Carefusion 303, Inc. Synchronization and routing of components and data
JP6222228B2 (ja) * 2013-05-31 2017-11-01 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及びプログラム
WO2015017770A1 (en) * 2013-08-02 2015-02-05 Circulite, Inc. Implantable system with secure remote control
KR101642108B1 (ko) * 2014-04-04 2016-07-22 주식회사 비트컴퓨터 의료 데이터의 의미론적 해석을 위한 방법 및 시스템
US9691433B2 (en) * 2014-04-18 2017-06-27 Toshiba Medical Systems Corporation Medical image diagnosis apparatus and medical image proccessing apparatus
US9452293B2 (en) * 2014-06-19 2016-09-27 Inspire Medical Systems, Inc. Hybrid communication channel for communicating with an implantable medical device
WO2016017978A1 (en) 2014-07-31 2016-02-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Device and method for performing functions
WO2016029155A1 (en) * 2014-08-21 2016-02-25 Harrity M D William V Automated arterial pressure regulating device
CN104599299B (zh) * 2014-12-24 2017-12-29 沈阳东软医疗系统有限公司 一种ct图像的重建方法和装置
US10219713B2 (en) * 2015-05-15 2019-03-05 Bayland Scientific LLC Compact wearable phonocardiogram and electrocardiogram continuous monitoring system
JP6406144B2 (ja) * 2015-07-17 2018-10-17 コニカミノルタ株式会社 放射線撮影システム
US9891301B2 (en) * 2015-09-18 2018-02-13 University Of Iowa Research Foundation Apparatus and methods for dynamical tracking of mechanical activity within cell populations
JP6985005B2 (ja) * 2015-10-14 2021-12-22 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 感情推定方法、感情推定装置、及び、プログラムを記録した記録媒体
US9962124B2 (en) * 2015-11-20 2018-05-08 The Regents Of The University Of Michigan Automated analysis of vasculature in coronary angiograms
US10561320B2 (en) * 2015-12-21 2020-02-18 Zoll Medical Corporation Time synchronization in a medical device system or network
EP3398157A4 (en) * 2015-12-31 2019-11-27 Saiph Technology, LLC. SYSTEM FOR ACQUIRING, PROCESSING AND VISUALIZING CLINICAL PATIENT DATA
US10541817B2 (en) * 2016-03-14 2020-01-21 Ricoh Company, Ltd. Data generation apparatus, data recording system, and program product
EP3432543B1 (en) * 2016-03-14 2022-05-04 Ricoh Company, Ltd. Service providing system, service delivery system, service providing method, and program
US20170340789A1 (en) * 2016-05-27 2017-11-30 Yale University Cavo-arterial pump
US10496695B2 (en) * 2016-06-06 2019-12-03 Think-Cell Software Gmbh Automated data extraction from scatter plot images
CN106027664B (zh) 2016-06-29 2019-05-10 上海信麟信息科技有限公司 医疗设备运行管理系统及方法
US20180025704A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-25 Tektronix, Inc. Composite user interface
JP6740910B2 (ja) * 2017-01-13 2020-08-19 コニカミノルタ株式会社 動態画像処理システム
US11217344B2 (en) * 2017-06-23 2022-01-04 Abiomed, Inc. Systems and methods for capturing data from a medical device
JP7242680B2 (ja) * 2017-09-19 2023-03-20 アビオメド インコーポレイテッド 医療機器用の時刻ベースのワンタイムパスワード管理のためのシステムおよび方法
US10824898B2 (en) * 2019-03-21 2020-11-03 Abiomed, Inc. Intelligent image segmentation prior to optical character recognition (OCR)

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004024772A (ja) 2002-06-28 2004-01-29 Hitachi Medical Corp 読影依頼端末
JP2008301984A (ja) 2007-06-07 2008-12-18 Toshiba Corp 検査データ処理装置及び検査システム
JP2014241089A (ja) 2013-06-12 2014-12-25 株式会社構造計画研究所 医療画像共有システム、医療画像共有方法、及び医療画像共有プログラム

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