CN114762057A - 医学成像***中的自动化方案拟定 - Google Patents

Abstract

本公开涉及利用机器算法来帮助指导用户使用标准方案库和患者临床信息轻松地为检查嘱咐指定正确方案，并且其进一步使扫描仪方案选择自动化，从而创建无缝式工作流程。这帮助减少方案拟定时间，并且确保按有效方式为患者提供恰当检查。根据某些实施方案，一种方法包括：用处理器，接收针对医学成像程序的嘱咐，其中该医学成像程序对应于患者；响应于收到医嘱，经由该处理器，获得存储在信息技术***中的医疗信息，其中该医疗信息涉及该患者；用该处理器，依据所获得的医疗信息，生成医学成像方案。

Description

医学成像***中的自动化方案拟定

相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年11月19日提交的美国临时申请62/941,995的权益和优先权，该美国临时申请的公开内容全文以引用方式并入本文。

技术领域

本公开涉及医学成像方案，并且更具体地，涉及使医学成像方案的选择自动化的***和方法。

背景技术

为了使内部结构(即，器官、组织、骨骼等)可视化，医师可以嘱咐患者进行医学成像程序。医嘱可以包括对成像程序(下文称为“医嘱”)的一般描述并且发送到放射科医生。放射科医生读取医嘱并查看患者病史，以依照医嘱，推荐放射科医生级方案。例如，当医嘱包括“针对侧腹疼痛的腹部计算机断层扫描(CT)扫描”时，放射科医生可以查看患者病史并确定患者先前已进行过腹部的CT造影扫描，并且可以确定其适合于执行类似的扫描。因此，在信息技术(IT)***(通常为放射科信息***(RIS))中，放射科医生将把“用造影剂对腹部进行CT扫描”映射到医嘱。然后将放射科医嘱(下文称为“放射科医生级方案”)转换为技术指令并且发送到操作扫描仪的技术人员。技术人员使用所拟定的嘱咐，并且基于放射科医生级方案，选择给定成像设备上的特定技术设置(下文称为“扫描仪级方案”)。一些成像设备包括用户界面(UI)，该用户界面向技术人员提供扫描仪级方案列表。在此情况下，基于放射科医生级方案，技术人员确定并选择最适当的扫描仪级方案。此过程(从医师嘱咐进行医学成像程序到技术人员确定和/或选择针对成像设备的最适当的扫描仪级方案)通常可以称为“医学成像方案拟定过程”。在医学成像方案拟定过程完成之后，医学成像程序可以开始。

发明内容

在一个实施方案中，本公开提供了一种方法。该方法包括：接收针对成像程序的嘱咐。该成像程序对应于患者。响应于收到该嘱咐，获得存储在信息技术***中的医疗信息。该医疗信息涉及患者。并且依据所收到的嘱咐和所获得的医疗信息，自动生成成像方案。

在另一实施方案中，本公开提供了另一方法。该方法包括：从一个或多个存储设备，接收多个扫描方案和多项患者特定医疗信息。从多个扫描方案中提取多个第一域概念，并且从多项患者特定医疗信息中提取多个第二域概念。响应于基于多个第一域概念和多个第二域概念将多个扫描方案的子集与多项患者特定医疗数据相匹配，来选择扫描方案子集中的一个方案。

在又一实施方案中，本公开提供了一种具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质，这些计算机可读程序指令当由处理器执行时，使处理器：从一个或多个存储设备，接收多个扫描方案和多项患者特定医疗信息；从多个扫描方案中提取多个第一域概念，并且从多项患者特定医疗信息中提取多个第二域概念；响应于基于多个第一域概念和多个第二域概念将多个扫描方案的子集与多项患者特定医疗数据相匹配；以及选择扫描方案子集中的一个方案。

附图说明

通过阅读以下详细描述并且参考附图，可以更好地理解本公开的各个方面，其中：

图1是根据示例性实施方案的医学成像***的框图；

图2描绘了根据示例性实施方案的CT***；

图3是根据示例性实施方案的CT***的框图；

图4是根据示例性实施方案的神经网络的示意图；

图5是根据示例性实施方案的神经网络的神经元的示意图；

图6描绘了根据示例性实施方案的云计算环境；

图7是根据示例性实施方案的一种用于使医学成像方案的选择自动化的方法的流程图；

图8是根据示例性实施方案的另一用于使医学成像方案的选择自动化的方法的流程图；

图9是根据示例性实施方案的一种用于用语义搜索算法来选择扫描仪级方案的方法的流程图；

图10是根据示例性实施方案的一种用于将多个扫描仪级方案与来自示例性本体的标识符相匹配的方法的流程图；

图11是根据示例性实施方案的一种用于将多个扫描仪级方案与所查询的医学成像程序相匹配的方法的流程图；以及

图12是一种用于从一个或多个扫描仪级方案中选择一个扫描仪级方案的方法的流程图。

这些附图示出了所述用于使医学成像方案的选择自动化的部件、***和方法的特定操作。连同以下描述，附图示出并且解释了本文描述的结构、方法和原理。在附图中，为了清楚起见，部件的厚度和尺寸可以被放大或以其他方式修改。没有示出或详细描述众所周知的结构、材料或操作以避免模糊所描述的部件、***和方法的各方面。

具体实施方式

下文描述了本公开的一个或多个具体实施方案。所述的这些实施方案仅为用于使医学成像方案的选择自动化的***和方法的示例。本领域技术人员将理解，在不脱离本公开的实质的情况下，可以在实施时修改实施方案中描述的具体细节。

当介绍本公开的各种实施方案的元件时，词语“一个”、“一种”和“该”旨在意指存在这些元件中的一个或多个元件。术语“第一”、“第二”等不表示任何顺序、量或重要性，而是用于将一个元件与另一个元件区分开。术语“包括”、“包含”和“具有”旨在是包含性的，并且意指除了列出的元件之外还可存在附加元件。如本文使用术语“连接到”、“联接到”等，一个对象(即，材料、元件、结构、构件等)可以连接到或联接到另一个对象，而无论该一个对象是否直接连接或联接到另一个对象，还是在该一个对象和另一个对象之间是否存在一个或多个介入对象。此外，应当理解，对本公开的“一个实施方案”或“实施方案”的引用不旨在被解释为排除也包含所引用特征的附加实施方案的存在。

方案拟定过程包括：在检查患者之后，医师嘱咐进行医学成像程序。不同的医疗专业人员可以具有不同的培训或经验，这影响了他们对解剖结构应当如何成像的决策。此外，任一给定患者可能具有重大病史，这可能由于决策点数目巨大，造成任何两位医疗专业人员之间的意见不合。例如，两位医疗专业人员可以考虑针对患者的临床适应症、病史、以前的检查图像、和其他以前的报告；诊断过程的每个步骤为医学成像程序推荐提供了分歧的机会。医嘱包括对医学成像程序的一般描述，该一般描述包括将执行成像的设备/***和待成像的解剖结构(即，腹部的CT扫描)。

方案拟定过程还包括：将医嘱发送到放射科医生，使得放射科医生可以基于医嘱，生成放射科医生级方案。为了生成放射科医生级方案，放射科医生可以查看来自各种IT***的与待成像患者有关的医疗信息。放射科医生级方案可以包括关于医学成像程序的信息，包括但不限于所用的造影剂、成像方向、成像程序类型、以及用以执行医学成像程序的技术人员临床指导。本公开的一些实施方案提供了一种***和/或方法，该***和/或方法：查看医疗信息(即年龄、性别、身高、体重、人口统计信息、医学图像、病史、诊断、用药、过敏症、化验结果、医嘱、医疗代码等)；并且依据医疗信息，自动生成放射科医生级方案。这些***/方法：因为方案是基于患者的医疗信息，为患者提供了个性化的放射科医生级方案；并且因为放射科医生无需搜索全部患者医疗信息以生成放射科医生级方案，节省了放射科医生的时间。

方案拟定过程也包括：将放射科医生级方案发送到技术人员，使得基于放射科医生级方案，技术人员可以生成扫描仪级方案。扫描仪级方案包括专门针对某一医学成像设备的技术成像参数，包括但不限于kV mA、对比度、定时、扫描速度和解剖覆盖范围。如果技术人员当时有问题，可以咨询放射科医生以作进一步查看。在一些示例中，某一给定放射科医生可能具有很高的工作量，或者某一给定医疗机构可能人员配备不足(即，可能没有聘用本院内部的放射科医生)，并且可能由经验不足的个人来执行较大部分方案的生成。此外，经验可能并非仅因个人或专业而异，而且也因医疗机构而异，使得在扫描熟练度和一致性方面可能存在地域性差异。本公开的一些实施方案提供了基于放射科医生级方案来自动选择扫描仪级方案的***/方法。提供一种基于放射科医生级方案来自动选择扫描仪级方案的***/方法可以节省技术人员和放射科医生的时间，因为技术人员可能无需就扫描仪级方案询问放射科医生。

通常参见附图，本公开描述了用于使医学成像方案过程自动化的***和方法。

现在参见图1，示出了根据示例性实施方案的医学成像***100的框图。如图1所示，在一些实施方案中，医学成像***100包括智能自动化方案拟定***(IAPS)102、多个医学成像设备104、用户设备106、信息技术(IT)***108和全局方案库110。

IAPS 102是计算设备。如本文所用，计算设备(或***)是能够处理和传输数据的任何设备/***(即，平板电脑、手持式计算设备、智能电话、个人计算机、膝上型计算机、网络计算机、服务器、移动通信设备、服务器等)。在一个实施方案中，IAPS 102可以采取边缘设备的形式，用于医学成像设备104、用户设备106、IT***108和方案库110之间的接口连接。在另一实施方案中，IAPS 102可以位于离成像设备104很远的医疗机构(即，诊所、医院等)的病房中。在又一实施方案中，IAPS 102可以采取云计算环境的服务器的形式。虽然图1描绘了与成像设备104分离的IAPS 102，但在又一实施方案中，一个或多个成像设备104可以包括IAPS 102。成像设备104、用户设备106、IT***108和全局方案库110经由有线或无线连接件而连接到IAPS 102，从而允许IAPS 102将数据传输到成像设备104、用户设备106、IT***108和全局方案库110以及/或者从它们接收数据。在一个实施方案中，IAPS 102、成像设备104、用户设备106、IT***108和全局方案库110可以连接到网络(即，广域网(WAN)、局域网(LAN)、公共网络(互联网)等)，该网络允许IAPS 102、成像设备104、用户设备106、IT***108和全局方案库110当连接到相同网络时，彼此通信。在一些实施方案中，网络可被视为专用网络连接，并且可包括例如虚拟专用网络或通过公共互联网采用的加密或其他安全机制。

IAPS 102包括处理器112和***存储器114。处理器112与***存储器114通信，并且可执行存储在***存储器114中的计算机可读程序指令。在一个实施方案中，处理器可包括中央处理单元(CPU)。在另一个实施方案中，处理器可包括能够执行计算机可读程序指令的其他电子部件，诸如数字信号处理器、现场可编程门阵列(FPGA)或图形板。在又一实施方案中，处理器可被配置为具有并行处理能力的图形处理单元。在另一个实施方案中，处理器可包括能够执行计算机可读指令的多个电子部件。例如，处理器可包括从电子部件列表中选择的两个或多个电子部件，这些电子部件包括：CPU、数字信号处理器、FPGA和图形板。

***存储器114是计算机可读存储介质。如本文所用，计算机可读存储介质是存储用于由处理器执行的计算机可读程序指令的任何设备，并且不被解释为本身是暂态的。计算机可读程序指令包括当由处理器执行时创建用于实现功能/动作的手段的程序、逻辑、数据结构、模块、架构等。当存储在计算机可读存储介质中并由处理器执行时，计算机可读程序指令指示计算机***和/或另一设备以特定方式起作用，使得计算机可读存储介质包括制品。如本文所用的***存储器包括易失性存储器(即，随机存取存储器(RAM)和动态RAM(DRAM))和非易失性存储器(即，闪存存储器、只读存储器(ROM)、磁性计算机存储设备等)。在一些实施方案中，***存储器还可包括高速缓存。以计算机可读程序指令的形式，***存储器114存储智能自动化方案拟定程序(IAPP)116。如本文将进一步详细所论，当执行时，IAPP 116使IAPS 102依据所收到的医疗信息，生成放射科医生级方案；依据放射科医生级方案，选择一个或多个扫描仪级方案；以及将放射科医生级方案和/或所选扫描仪级方案输出到显示器。

IAPS 102和医学成像设备104可以彼此可通信地耦接。在一些实施方案中，医学成像设备104中的每个设备可以对应于不同的成像模态(即，X射线、磁共振成像(MRI)、超声(US)、CT、正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射CT(SPECT)、和它们的组合(即，多模态成像，诸如PET/CT、PET/MR、SPECT/CT等)。在其他实施方案中，医学成像设备104中的每个设备可以对应于相同的成像模态，由此医学成像设备104中的每个设备可以全都定位在单独的病房中(即，在医院中)或在单独机构(即，医院)中。在图1未描绘的还有其他实施方案中，医学成像***100可以仅包括针对单个成像模态的一个医学成像设备104(即，诸如在如下文参考图2和图3所述的CT成像***中)。

IAPS 102还与全局方案库110通信。全局方案库110是医学成像方案的数据库，包括医师级方案、放射科医生级方案和扫描仪级方案。全局方案库110可以存储在计算机可读存储介质中并且可以由IAPS 102访问。此外，成像设备104和用户设备106可以与全局方案库110通信，使得通过添加、删除、替换或以其他方式变更存储在全局方案库110中的医学成像方案，成像设备104和/或用户设备106可以更新全局方案库110。

IAPS 102与IT***108通信。IT***108包括一个或多个临床决策支持***(CDS)118、电子健康记录或电子医疗记录和/或医院信息***(EMR/HIS)120、放射科信息***(RIS)122、图片存档和通信***(PACS)124、供应商中性档案(VNA)126、主患者指数(MPI)128。IAPS 102可以访问IT***108并且获得与患者相关的医疗信息。作为一个示例，PACS124存储由医学成像设备104所生成的或不包括在医学成像设备104中的其他医学成像设备所生成的医学图像。作为另一示例，EMR/HIS 120存储医疗信息(即，临床适应症、患者病史、患者过敏症等)。作为又一示例，RIS 122存储与放射科相关的医疗信息(即，以前的报告、模态工作列表、以前的检查图像等)。

IAPS 102与用户设备106通信。用户设备106可以是计算设备并且包括处理器130和***存储器132。用户设备106还连接到显示器134和一个或多个外部设备136。一个或多个外部设备136包括允许用户与用户设备106交互/允许用户操作该用户设备的设备。显示器134显示图形用户界面(GUI)138。GUI 138包括用于输入数据(包括但不限于患者信息)的可编辑字段，并且还包括可选图标。选择图标和/或输入数据使处理器130或处理器112执行存储在***存储器132或***存储器114中的计算机可读程序指令，以执行某一任务。用户设备106的用户可以使用外部设备136以选择图标和/或输入患者信息。输入患者信息和/或选择图标可以使用户设备106的处理器130向IAPS 102查询医学成像方案(即，医嘱、放射科医生级方案或扫描仪级方案)。在一些实施方案中，用户设备106还与成像设备104通信。在这些实施方案中，用户设备106的用户可使用外部设备136以选择“开始”图标等，这使处理器130控制医学成像设备104开始成像程序。

在一些实施方案中，IAPS 102可以被配置为与成像设备104接口连接，使得IAPS102可以被配置为选择与给定扫描仪级方案的适当成像模态对应的成像设备104。然而，在其他实施方案中，IAPS 102可以被配置为与仅对应于一个成像模态的一个或多个成像设备104接口连接。也就是说，在一些实施方案中，医学成像***100可以针对特定成像模态。因此，图2和图3提供了一种示例性CT成像***，其中IAPS 102针对单个成像模态。

在操作中，IAPS 102和/或用户设备106可以采集医疗数据(即，从IT***108)和成像数据(即，从医学成像设备104)，这些数据可以经转化，用于在显示器134上显示给用户。作为一个示例，可以将医疗数据转变为面向用户的图形和/或文本格式并且显示在显示器134处，该面向用户的图形和/或文本格式可以在多个用户设备106之间进行标准化，或者可以特定于给定的机构、部门、专业人员或个人用户。作为另一示例，成像数据(即，三维(3D)体积数据集、二维(2D)成像切片等)可用于在IAPS 102或用户设备106处生成一个或多个图像，然后可以在显示器134处将其显示给用户。

IAPS 102或用户设备106可以实现图像处理模块，该图像处理模块可以处理成像数据。例如，图像处理模块可以处理3D体积成像数据，以生成2D图像切片而用于显示给医学成像***100的用户。类似地，图像处理模块可以处理成像数据，以生成3D渲染图而用于显示给用户。应当理解，在成像会话期间，可以实时处理所采集的成像数据，因为信号是在给定成像设备104处收到。另外或替代地，成像数据可以在医学成像程序期间暂时存储在***中，并且于在线操作或离线操作时按慢于实时的方式进行处理。

除了图像处理模块之外，IAPS 102或用户设备106也可以实现以下一项或多项：图形模块、初始化模块、跟踪模块和分析模块。图像处理模块、图形模块、初始化模块、跟踪模块和分析模块可以协调，以在成像会话期间和/或之后，将信息呈现给用户。例如，图像处理模块当执行时，可以使处理器112或处理器130将所采集的图像输出在显示器134上，并且图形模块当执行时，可以使处理器112或处理器130将指定图形(即，与图像相关的可选图标和测量参数)连同图像输出到显示器134。

显示器134的屏幕区域可以由显示了用成像设备104所采集的成像数据的像素系列或像素矩阵组成。所采集的成像数据可包括针对显示器134的每个像素或每组像素(例如，分配了相同参数值的一组像素)所计算的一个或多个成像参数，其中所计算的一个或多个图像参数可包括强度、速度(即，血流速度)、彩色血流速度、纹理、颗粒度、收缩性、变形和变形率值中的一者或多者。然后，该像素系列可组成由所采集的成像数据而生成的显示图像。

在一些实施方案中，IAPS 102可以实现深度学习模块，该深度学习模块包括一个或多个深度神经网络(即，神经网络的***，如下文参考图4和图5所详述)以及用于执行本文所述的深度学习功能的指令。例如，智能IAPS 102可以实现深度学习模块，使得IAPS 102可以自适应地“学习”并识别存储在全局方案库110中的一系列所执行的医学成像方案中的模式以及存储在IT***108的一系列医疗信息中的模式，以生成和/或选择针对给定患者的一个或多个医学成像方案。这样，IAPS 102可以被配置为周期性地更新深度学习模块，使得可以随时间进行更一致的方案生成和/或方案选择(因为随着医学成像***100的持续使用，医疗专业知识在累积)，从而逐渐改善患者体验和健康成果。这样，应当理解，IAPS 102和IT***108可以按异步方式来更新与医学成像程序相关的信息，从而允许IAPS 102分析和生成与IT***108上所存储的数据结构不同但相关的数据结构。

现在参见图2，示出了根据示例性实施方案的CT***200。CT***200被配置为对患者202进行成像。在一个实施方案中，CT***200包括通常静止的台架204、以及由静止台架204支撑并且绕检查分区208旋转的旋转台架206。在患者202处于检查分区208之中的同时，诸如长椅、床、台面等受检者支撑件210支撑着患者202。

CT***200还包括X射线辐射源212，诸如X射线管，其由旋转台架206支撑，与台架206一起旋转，并且发射穿过检查分区208的辐射。在一个实施方案中，X射线辐射源212包括单个广谱X射线管。在另一实施方案中，X射线辐射源212包括单个X射线管，该单个X射线管被配置为在成像会话期间，在至少两个不同发射电压(即，80kVp和140kVp)之间切换。在又一实施方案中，X射线辐射源212包括两个或多个X射线管，两个或多个X射线管被配置为发射具有不同平均光谱的辐射。在又一实施方案中，X射线辐射源212包括它们的组合。

CT***200还包括辐射敏感检测器阵列214。辐射敏感检测器阵列214包括多排检测器元件的一维或二维阵列(图2中未示出)，并且对向在整个检查分区208上与X射线辐射源212相对的角弧。辐射敏感检测器阵列214检测穿过检查分区208且因患者202而衰减的辐射，并且生成投影数据。所检测到的辐射的强度取决于因患者202产生的衰减。辐射敏感检测器阵列214的每个检测器元件产生单独的电信号，该单独的电信号是检测器位置处的衰减测量值。单独地采集来自所有检测器元件的衰减测量值，以产生传输分布。在一些实施方案中，辐射敏感检测器阵列214是一种能够区分能量不同的X射线光子的光子计数检测器。在其他实施方案中，辐射敏感检测器阵列214包括用于生成双能量投影的检测器元件，其中一个能量设置为低kVp，另一能量设置为高kVp。因此应当理解的是，本文所述的方法可用单能量采集技术以及双能量采集技术来实现。

对投影数据进行预处理和校准以调节数据，从而表示患者202的衰减系数的线积分。经处理的数据通常被称为投影。所采集的投影数据集可用于基础材料分解(BMD)。在BMD期间，将所测量的投射转换为一组密度线积分投射。

X射线辐射源212和辐射敏感检测器阵列214通过旋转台架206绕检查分区208和患者202旋转，使得X射线辐射源212所发射的辐射与患者202相交的角度不断变化。来自旋转台架206的一个角位置处的辐射敏感检测器阵列214的一组X射线辐射衰减测量值(投影数据)被称为“视图”。对象的“扫描图”包括：在X射线辐射源212和辐射敏感检测器阵列214绕患者202的一次旋转期间，于不同的角位置或视角处得到的视图集。可以设想的是，本文所述方法的益处源于除CT之外的医学成像模态，因此如本文所用，术语“视图”不限于上文参照来自一个旋转台架206角度的投影数据所述的用途。术语“视图”用于意指每当存在来自不同角度的多次数据采集(无论是来自CT、X射线放射成像、正电子发射断层摄影(PET)还是单光子发射CT(SPECT)采集、和/或任何其他模态以及它们的组合)时的一次数据采集。

为了减少总扫描时间，可执行“螺旋”扫描。为了执行“螺旋”扫描，在采集到规定的轴向覆盖的数据时，移动患者。此类***从锥形束螺旋扫描产生单个螺旋。该螺旋产生了投影数据，由该投影数据，可重建每个规定切片中的图像。

CT***200还包括重建器216。重建器216可以由IAPS 102、用户设备106或另一计算设备来实现。重建器216接收投影数据并且处理投影数据，以重建与通过患者202所取得的一个或多个二维切片对应的图像，或者在投影数据包括扩展的轴向覆盖范围(即，Z轴照明)的一些示例中，重建与对象的三维图像体积对应的图像。重建器216使用迭代或分析图像重建方法或两者的组合来重建图像。例如，重建器216可以使用分析图像重建法(诸如滤波反投影(FBP))以重建患者202的靶体积的图像。作为另一示例，重建器216可以使用迭代图像重建法(诸如高级统计迭代重建(ASIR)或基于模型的迭代重建(MBIR)等)以重建患者202的靶体积的图像。在一些示例中，除了迭代图像重建法之外，重建器216还可以使用分析图像重建法，诸如FBP。传输和发射断层摄影重建技术还包括统计迭代方法，诸如最大似然预期最大化(MLEM)和有序子集预期最大化重建技术以及迭代重建技术。该方法将来自扫描的衰减测量值转换成称为“CT数”或“亨氏单位(Hounsfield unit)”的整数，该整数用于控制显示设备上的对应像素的亮度。

在一个实施方案中，重建器216重建密度线积分投影，以形成每种相应基础材料的密度标测图或密度图像(诸如骨骼、软组织和/或造影剂的标测图)。密度图或图像可继而相关联以形成对成像体积中的基础材料(例如骨、软组织和/或造影剂)的体绘制。一旦重建，***200所产生的基础材料图像就显现出以两种基础材料的密度所表示的患者202的内部特征。可以显示密度图像或多个密度图像的组合以示出这些特征。在诊断医学病症(诸如疾病状态)，并且更一般地诊断医学事件的传统方法中，放射科医生或医师将考虑密度图像的硬拷贝或显示或其组合，以辨别感兴趣的特性特征。此类特征可以包括特定解剖结构或器官的病灶、尺寸和形状，以及基于个体从业者的技能和知识应在图像中可辨别的其他特征。

如本文所用，短语“重建图像”并非旨在排除其中生成表示图像的数据而非可视图像的本发明的实施方案。因此，如本文所用，术语“图像”广义地是指可视图像和表示可视图像的数据两者。然而，许多实施方案生成(或被配置为生成)至少一个可视图像。

现在参见图3，示出了根据示例性实施方案的另一CT***300。CT***300被配置为对患者202进行成像。在一个实施方案中，CT***300包括外壳和支撑旋转台架206的支架组件204。在某些实施方案中，旋转台架206绕检查分区208旋转。在这些实施方案中，旋转台架206可被配置为绕旋转中心306旋转，以采集例如不同能级下的投影数据。旋转台架206支撑X射线辐射源212和辐射敏感检测器阵列214。X射线辐射源212发射穿过检查分区208且因患者202而衰减的X射线辐射302。辐射敏感检测器阵列214包括多个检测器元件304。检测器元件304检测穿过患者202而衰减的X射线辐射，以采集对应的投影数据。因此，在一个实施方案中，按包括多排单元或检测器元件304的多切片配置来制造辐射敏感检测器阵列214。在此类配置中，另外一排或多排检测器元件304按并行配置来排列，用于采集投影数据。

在一个实施方案中，***300包括控制机构308，该控制机构控制CT***300的部件的移动，诸如旋转台架206的旋转和x射线辐射源212的操作。控制机构308包括辐射控制器310，该辐射控制器被配置为，向X射线辐射源212提供电力和定时信号。控制机构308还包括台架电机控制器312，该台架电机控制器被配置为，基于成像要求，控制旋转台架206的旋转速度和/或位置。

在某些实施方案中，控制机构308还包括数据采集***(DAS)314，该DAS对从检测器元件304接收的模拟数据进行采样并且将该模拟数据转换为数字信号用于后续处理。对于光子计数成像***，DAS 314从检测器阵列214下载一个或多个能量区间中的所测光子计数。将由DAS 314采样和数字化的数据传输到计算设备316。在一些实施方案中，计算设备是用户设备106。

计算设备316包括处理器318和***存储器320。***存储器320存储从DAS 314收到的数据并且包括本地映射库322。本地映射库322存储针对给定医学成像设备(在此情况下，CT***300)的先前扫描仪级方案选择。每个医学成像设备104可以与类似的本地映射库通信，如图3所绘。虽然本地映射库322被描绘为存储在***存储器320中，但是应当理解，本地映射库322可以存储在本文所公开的任何计算机可读存储介质中。

另外，计算设备316向DAS 314、辐射控制器310和台架电机控制器312中的一者或多者提供命令和参数，用于控制***操作，诸如数据采集和/或处理。在某些实施方案中，计算设备316基于用户输入来控制***操作。例如，计算设备316可以经由键盘(未示出)或触摸屏来接收用户输入，包括命令和/或扫描参数，以允许用户指定命令和/或扫描参数。

尽管图3仅示出了一个计算设备316，但多于一个计算设备316可以耦接到DAS314，例如用于输入或输出***参数、请求检查、绘制数据和/或查看图像。此外，在某些实施方案中，***300可以经由一个或多个可配置的有线和/或无线网络而耦接到位于本地或远程(例如，在机构或医院内或在完全不同位置处)的多个显示器、打印机、工作站和/或类似设备。在一个实施方案中，计算设备316与PACS 324通信。在一些实施方案中，PACS 324是PACS 124。PACS 324与远程***(诸如RIS、EMR/HIS)通信，以及/或者与内部或外部网络(未示出)通信，以允许处于不同位置的用户可以提供命令和参数以及/或者获得对其中所存储的图像数据的访问。

计算设备316还连接到受检者支撑件控制电机326并与其通信。计算机设备316的用户可以使用计算机设备316来提供命令和参数，以操作受检者支撑件控制电机326，该控制电机反过来又可以控制受检者支撑件210。具体地，受检者支撑件控制电机326可以移动受检者支撑件210，以将患者202适当地定位在检查分区208中，用于采集与患者202的靶体积对应的投影数据。

DAS 314还连接到重建器216并与其通信。DAS 314将所采样和数字化的投影数据发送到重建器216。重建器216使用所采样和数字化的X射线数据以执行高速重建。在一些实施方案中，计算设备316可以包括重建器216。替代地，重建器216可以不存在于***300中，并且改为计算设备316可以执行重建器216的一种或多种功能。此外，重建器216可以本地或远程地定位，并且可以使用有线或无线网络而可操作地连接到***300。例如，一个实施方案可以将云网络集群中的计算资源用于重建器216。

图像重建器216将重建图像存储在计算机可读存储介质中。在一个实施方案中，重建器216将重建图像存储在计算设备316的***存储器320中。在另一实施方案中，重建器216将重建图像存储在远程或基于云的计算机可读存储介质中。此外，图像重建器216可将重建图像传输到计算设备316，用于生成可用患者信息而用于诊断和评估。在某些实施方案中，计算设备316可以将重建图像和/或患者信息传输到连接至计算设备316的显示器。

在一个实施方案中，图像重建器216可以包括计算机可读程序指令，并且可以应用本文所述的方法以重建图像。在另一实施方案中，***存储器320可包括所存储的计算机可读程序指令，并且可以在从图像重建器216收到重建图像之后，至少部分地将本文所述的方法应用于该重建图像。在又一实施方案中，本文所述的方法和过程可遍布于图像重建器216和计算设备316上。

计算设备316还连接到IAPS 102并与其通信。当连接到计算设备316时，IAPS 102可以特别适于单个成像模态(即，CT成像***)。

现在参见图4，示出了根据示例性实施方案的神经网络400。神经网络400可以是深度神经网络，并且可以由IAPS 102来实现。神经网络400包括多个神经元(或节点)402，这些神经元跨层404、406、408、410、412、414和416部署。如本文关于神经元所用，术语“层”是指具有以类似方式连接到模拟神经元的其他集合的输入和/或输出的模拟神经元的集合。因此，如图4所示，神经元402可经由一个或多个连接件418彼此连接，使得数据可通过一个或多个中间层406、408、410、412和414，从输入层404传播到输出层416。

现在参见图5，示出了根据示例性实施方案的神经网络的神经元之间的输入/输出连接件。如图5所示，单个神经元402的连接件(即，连接件418)可包括一个或多个输入连接件502和一个或多个输出连接件504。神经元402的每个输入连接件502可以是前导神经元402的输出连接件，并且神经元402的每个输出连接件504可以是一个或多个后续神经元的输入连接件。虽然图5将神经元402描绘为具有单个输出连接件504，但是应当理解，神经元可具有发送/传输/传递相同值的多个输出连接件。在一些实施方案中，神经元402可以是数据构造(即，结构、实例化的类对象、矩阵等)，并且输入连接件502可由神经元402接收为加权数值(即，浮点或整数值)。例如，还如图5所示，输入连接件X₁、X₂和X₃可以分别由权重W₁、W₂和W₃加权、求和，并作为输出连接件Y发送/传输/传递。如将理解的是，单个神经元402的处理通常可以通过以下公式表示：

其中n是到神经元402的输入连接件502的总数。在一个实施方案中，Y的值可以至少部分地基于W_iX_i的总和是否超过阈值。例如，如果加权输入的总和未超过期望阈值，则Y可具有零(0)值。

如从图4和图5中将进一步理解，输入层404中的神经元402的输入连接件502可以被映射到输入401，而输出层416中的神经元402的输出连接件504可以被映射到输出430。如本文所用，将给定输入连接件502“映射”到输入401是指输入401影响/指示所述输入连接件502的值的方式。类似地，如本文所用，将给定输出连接件504“映射”到输出430是指所述输出连接件504的值影响/指示输出430的方式。

因此，在一些实施方案中，所采集/获得的输入401被传递/馈送到神经网络400的输入层404并且传播通过层404、406、408、410、412、414和416，使得输出层416的所映射的输出连接件504生成/对应于输出430。输入401可以包括从主全局方案库110中所检索的医学成像方案、由IAPS 102生成的医学成像方案、来自用户设备106(或另一计算设备)的所查询的医学成像程序、以及/或者与来自IT***108的所查询的医学成像程序相关的其他医疗数据。如本文将进一步详细所论，医学成像方案和所查询的医学成像程序中的每者都可包括由神经网络400识别且生成为输出430的方案标签。在识别和生成之后，方案标签可以与本体标识符(即，

Playbook标识符)中的属性值相匹配，如下文参考图10所详述。例如，神经网络400可以识别一个或多个成像模态、模态修饰符、身体分区(即，解剖分区)、以及针对每个扫描仪级方案和所查询的医学成像程序的药物指示符。

针对所累积的方案选择，神经网络400可以随时间得到训练，其中所累积的方案选择可以基于所收到的医疗信息(即，患者临床信息、对应检查嘱咐的原因等)。在一些实施方案中，神经网络400可以通过如下方式改善一致性：以映射到分组医学成像方案的医学成像方案选择的形式，接收对本地映射库的增量更新。增量更新可以包括由IAPS 102所选的并由医疗专业人员所确认的扫描仪级方案的自动化选择、以及/或者来自医疗专业人员的扫描仪级方案的手动选择。在一些实施方案中，增量更新还可包括所收到的医疗信息，诸如嘱咐、临床适应症和患者病史(即，患者过敏症、以前的检查、以前的报告等)。应当理解，在一些示例中，神经网络400可以不用于识别方案标签，直到已经收到阈值数目的扫描仪级方案的手动选择。以此方式，神经网络400可以自适应地学习从所收到的扫描仪级方案或所查询的医学成像程序(即，输入)识别和拟定标签(即，输出)。其中的机器学习或深度学习(由于例如在给定医疗机构处，扫描仪级方案选择的可识别趋势)可能引起权重(即，W₁、W₂和/或W₃)变化、输入/输出连接件变化、或对神经网络400进行其他调整。此外，由于累积了另外的医疗专业知识(即，通过所收到的方案选择)，作为响应，机器学习可以继续调整神经网络400的各种参数。这样，可以周期性地增加神经网络400的灵敏度，从而达到更大的一致性，这最终可以改善自动化医学成像方案选择的一致性。

现在参见图6，示出了根据示例性实施方案的云计算环境600。如图6所示，在一些实施方案中，云计算环境600包括一个或多个节点602。每个节点602可包括计算机***/服务器(即，个人计算机***、服务器计算机***、大型计算机***等)。在一些实施方案中，一个或多个节点602可以包括IAPS 102、IT***108、全局方案库110、重建器216、PACS 324和/或包括本地映射库322的本地方案库。这些节点可彼此通信并且可分组成一个或多个网络。每个节点602可包括计算机可读存储介质和执行计算机可读存储介质中的指令的处理器。还如图6所示，一个或多个设备(或***)604可连接到云计算环境600。一个或多个设备604可连接到相同或不同的网络(即，LAN、WAN、公共网络等)。一个或多个设备604可包括医学成像***100、CT***200和CT***300的部件。一个或多个节点602可与设备604通信，从而允许计算设备602向设备604提供软件服务。

现在参见图7，示出了根据示例性实施方案的用于使医学成像方案的选择自动化的方法700的流程图。图7-图12所绘的方法700、800、900、1000、1100和1200的各个方面可由“所配置的处理器”执行。如本文所用，经配置的处理器是根据本公开的一个方面配置的处理器。所配置的处理器可以是处理器112、处理器130、节点602的处理器、或设备604的处理器。所配置的处理器执行各种计算机可读程序指令，以执行方法700、800、900、1000、1100和1200的步骤。在一个实施方案中，IAPP 116包括用以执行方法700、800、900、1000、1100和1200的步骤的指令。当由所配置的处理器执行时使所配置的处理器执行方法700、800、900、1000、1100和1200的步骤的计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，包括但不限于***存储器114、***存储器132、节点602的***存储器、或设备604的***存储器。方法700、800、900、1000、1100和1200的技术效果是使医学成像方案的选择自动化。

方法700可以在许多医疗场所中实现。例如，由于方法700中的多个步骤可以由一位或多位医疗专业人员执行，因此方法700可以在医疗专业人员充足的相对大型医疗机构处实现，以执行此类步骤。然而，应当理解，可以设想本公开范围内的其他医疗场所。

在702处，所配置的处理器生成针对待成像患者的医嘱。在一个实施方案中，依据提供给医师的所选医嘱，所配置的处理器生成医嘱。在此实施方案中，所配置的处理器可以将医嘱列表输出到显示器的GUI。所显示的医嘱可以包括成像模态(即，CT、MRI、PET等)和待成像的分区(即，头部、腿、腹部、脚等)。经由一个或多个外部设备(即，鼠标、键盘等)，医师可以将患者识别信息输入到HIS的计算机设备(即，用户设备106、设备604等)中，以访问对应的EMR。医师可以查看存储在EMR中的医疗信息，以确定所显示列表中的医嘱中的哪项医嘱是必要的。在一个示例中，医师可以查看包括与腹痛相关的信息的患者EMR。在此示例中，医师可以确定腹部的CT扫描对于正确诊断疼痛原因是必要的。这样，医师可以从所显示的医嘱列表中选择“CT扫描，腹部”。在另一示例中，医师可以查看包括与脑肿瘤相关的信息的患者EMR。在此示例中，医师可以确定头部的MRI对于诊断脑肿瘤的阶段是必要的。这样，医师可以从所显示的医嘱列表中选择“MRI，头部”。在另一实施方案中，医师可以选择多于一个医嘱。在此实施方案中，所配置的处理器生成医嘱，该医嘱包括针对多个成像程序的嘱咐。

在另一实施方案中，依据经由外部设备而输入到GUI所显示的医嘱形式中的文本，所配置的处理器可以生成医嘱。在此实施方案中，医师可以访问并查看存储在EMR中的信息，并且在医嘱形式中输入与医嘱对应的文本。例如，医师可以查看EMR中的信息并且确定需要进行CT冠状动脉造影。因此，医师可以在医嘱形式中输入“CT冠状动脉造影”，这使所配置的处理器生成包括“CT冠状动脉造影”的医嘱。在另一实施方案中，医师可以输入与多于一个医学成像程序对应的文本。例如，医师可以在医嘱形式中输入“用造影剂进行腹部CT扫描和不用造影剂进行腹部CT扫描”。在此实施方案中，所配置的处理器生成医嘱，该医嘱包括针对多个医学成像程序的嘱咐。

在704处，所配置的处理器将医嘱以及询问是否需要医师进一步查看的提示发送到放射科医生设备。放射科医生设备可以是用户设备106或设备604。在一些示例中，医师可以位于远程位置，诸如在临床医生的办公室。在其他示例中，医师可以相对于放射科医生，处于医疗机构中的单独部门中。响应于收到医嘱，放射科医生查看医嘱。在一些示例中，第一医疗专业人员可以位于远程位置处，诸如在临床医生的办公室。

在706处，所配置的处理器确定是否需要医师进一步查看医嘱。依据所收到的针对提示的选择，所配置的处理器确定是否需要进一步查看。在一些实施方案中，放射科医生设备可以是具有显示器的计算设备。在这些实施方案中，显示器可以显示提示和医嘱。响应于收到医嘱，放射科医生可以查看医嘱和存储在EMR中的医疗信息，以确定是否期望医师进一步查看。在一个示例中，放射科医生可以接收针对John Doe的医嘱，该医嘱包括头部的CT扫描。在查看John Doe的EMR中的医疗信息之后，放射科医生可以确定，因为John Doe正经历腹部疼痛，John Doe应当进行腹部CT扫描而非头部CT扫描。因此，针对询问是否需要医师进一步查看的提示，放射科医生可以选择“是”，因为John Doe可能需要进行腹部CT扫描而非头部CT扫描。响应于放射科医生选择“是”，所配置的处理器确定需要医师进一步查看。

在另一示例中，放射科医生可以接收针对Jane Doe的医嘱，该医嘱包括腹部的MRI。在查看Jane Doe的EMR中的医疗信息之后，放射科医生可以确定，因为Jane Doe可能患有脑肿瘤，Jane Doe应当进行头部的MRI。因此，针对询问是否需要医师进一步查看的提示，放射科医生可以选择“否”，因为Jane Doe的放射科医生确定该医嘱指示了正确的医学成像程序。响应于放射科医生选择“否”，所配置的处理器确定无需医师进一步查看。

在708处，响应于确定需要医师进一步查看医嘱，所配置的处理器将医嘱发送到医师设备。在一些实施方案中，医师设备可以是具有显示器的计算设备。在这些实施方案中，所配置的处理器可以将医嘱以及指示了需要进一步查看的通知输出到医师设备。响应于收到医嘱，医师可以查看医嘱以确认和/或更新医嘱。

在710处，响应于确定无需医师进一步查看医嘱，所配置的处理器生成放射科医生级方案，并且在一些实施方案中，将所生成的放射科医生级方案输出到显示器。放射科医生级方案可以包括成像模态、待成像分区、成像顺序/方向、和患者位置。依据医嘱、存储在包括IT***108的IT***中且与待成像患者相关的医疗信息、先前所选的放射科医生级方案、先前生成的放射科医生级方案、以及存储在包括全局方案库110的全局方案库中的医学成像方案，所配置的处理器生成放射科医生级方案。在一个实施方案中，IAPS的处理器112是所配置的处理器并且生成放射科医生级方案。

在一个示例中，针对John Doe的医嘱可以包括不用造影剂进行头部CT扫描。在此示例中，针对John Doe的EMR可以指示John Doe为10岁，身高4'6”，并且体重70磅。这样，所配置的处理器可以生成放射科医生级方案，该放射科医生级方案包括针对儿童的不用造影剂进行的常规CT螺旋脑扫描。在另一示例中，针对Jane Doe的医嘱可以是进行膝盖超声。在此示例中，放射科医生级方案可以包括用线性换能器进行膝盖超声，其中矢状仰卧腿预计具有前拉移动。

在一个实施方案中，所配置的处理器可以生成多个放射科医生级方案，并且可以在列表中输出多个放射科医生级方案。在此实施方案中，可以为放射科医生级方案中的每个方案分配置信度权重(即，基于与医嘱的相似性程度)，使得可以在列表中首先输出权重最高的放射科医生级方案。在一些实施方案中，可以输出权重高于阈值权重的每个放射科医生级方案。

在712处，所配置的处理器确定是否可以将放射科医生级方案成功地分配到扫描仪级方案并且写入IT***108(即，RIS 122)。依据先前映射到存储在本地映射库中(即，本地映射库322)的扫描仪级方案的放射科医生方案，所配置的处理器确定是否可以将放射科医生级方案分配到扫描仪级方案。例如，在710处生成的放射科医生方案可以包括与先前生成的放射科医生级方案相同的信息。在此示例中，本地映射库指示：先前生成的放射科医生级方案被成功地映射到给定扫描仪级方案。在此示例中，所配置的处理器确定在710处生成的放射科医生级方案可以映射到与先前生成的放射科医生级方案相同的扫描仪级方案，因为在710处生成的放射科医生级方案和先前生成的放射科医生方案都包括相同的信息。

在714处，响应于确定可以将放射科医生级方案成功地分配到扫描仪级方案，则所配置的处理器将放射科医生级方案映射到扫描仪级方案。扫描仪级方案可以存储在全局方案库110中。在一个实施方案中，所配置的处理器可以确定：可以将放射科医生级方案成功地分配到一组扫描仪级方案。在此实施方案中，放射科医生级方案可以被映射到分组的扫描仪级方案(即，其他基本上类似的扫描仪级方案)。扫描仪级方案可以包括待成像的分区、扫描顺序、以及与特定医学成像设备有关的设置。

在716处，响应于确定无法将放射科医生级方案分配到扫描仪级方案，则所配置的处理器生成扫描仪级方案的优先级列表连同指示了放射科医生或技术人员必须进一步将扫描仪级方案格式化成给定医学成像设备格式的通知。

在718处，所配置的处理器选择扫描仪级方案和医学成像设备104。在一个实施方案中，其中所配置的处理器仅将放射科医生级方案映射到一个扫描仪级方案，所配置的处理器选择该扫描仪级方案。在另一实施方案中，其中所配置的处理器将放射科医生级方案映射到一组扫描仪级方案，可以为这些扫描仪级方案分配置信度权重(即，基于与放射科医生级方案的相似性程度)，并且所配置的处理器可以选择评分高于给定阈值的扫描仪级方案。例如，所配置的处理器可能已经将放射科医生级方案映射到三个扫描仪级方案，包括第一扫描仪级方案、第二扫描仪级方案和第三扫描仪级方案。在此示例中，第一扫描仪级方案可以具有比第二扫描仪级方案或第三扫描仪级方案更高的置信度权重，因为第一扫描仪方案更类似于第二扫描仪级方案或第三扫描仪级方案。例如，第一扫描仪方案可以包括与用造影剂进行腹部CT扫描有关的设置，而第二扫描仪级方案和第三扫描仪级方案包括与不用造影剂进行腹部CT扫描有关的设置。因此，第一扫描仪级方案最类似于与用造影剂进行腹部CT扫描相关的放射科医生级方案。

此外，所配置的处理器可以与多个医学成像设备104接口连接，其中每个医学成像设备104对应于不同的成像模态，并且所选扫描仪级方案专门针对给定成像模态和成像设备104。因此，可因此将扫描仪级方案分配到与给定成像模态对应的成像设备104，并且因此所选成像设备104被配置为执行所选扫描仪级方案。

在720处，所配置的处理器将所选扫描仪级方案输出到GUI，并且确定技术人员是否已经确认了用于成像的扫描仪级方案。当所选扫描仪级方案包括多个扫描仪级方案时，所配置的处理器在列表中输出所选扫描仪级方案，其中评分最高的所选扫描仪级方案最先出现。在一个实施方案中，所配置的处理器确定技术人员已经依据用户输入，确认了扫描仪级方案。例如，当所配置的处理器将一个或多个扫描仪级方案输出到GUI时，技术人员可以利用外部设备以选择扫描仪级方案。响应于该选择，所配置的处理器确定技术人员已经确认了用于成像的扫描仪级方案。所配置的处理器可以确定技术人员尚未依据用户输入来确认扫描仪级方案。例如，GUI可以包括表明“方案缺失”等的图标。响应于技术人员选择此图标，所配置的处理器确定技术人员尚未确认扫描仪级方案。

在722处，响应于确定技术人员尚未确认扫描仪级方案，所配置的处理器将请求扫描仪级方案的提示输出到GUI并且接收手动输入的扫描仪级方案。该提示可以包括先前没有输出到GUI的扫描仪级方案列表。技术人员可以利用外部设备以选择扫描仪级方案。

在724处，响应于确定技术人员已经确认了扫描仪级方案或响应于用户提供方案，所配置的处理器基于所确认的扫描仪级方案，在所选医学成像设备104处，启动成像程序。具体地，所配置的处理器可以将所确认的扫描仪级方案转化为可执行的扫描仪级方案，然后可以通过医学成像而作为扫描医学成像程序来执行。

扫描仪级方案和医学成像设备104中的每者可以由所配置的进程自动选择并由技术人员来确认，或者扫描仪级方案和医学成像设备104中的一者或两者可以改为由技术人员手动确认/选择。无论作出确认/选择的方式如何，然后可以更新本地映射库。本地映射库可以包括关于以下项的信息：所分配的放射科医生级方案到所分组的扫描仪级方案的映射(即，在712处)、以及自动确认的扫描仪级方案到实际执行以启动扫描会话的扫描仪级方案的映射。以此方式，通过用每个扫描仪级方案确认来更新本地方案库，可以随时间逐渐改善扫描仪级方案选择的一致性。

现在参见图8，示出了根据示例性实施方案的一种用于使医学成像方案的选择自动化的方法800的另一流程图。

方法800可以在许多医疗场所中实现。方法800可以在医疗专业人员不足以有效执行此类步骤的相对小型医疗机构处实现。然而，应当理解，可以设想本公开范围内的其他医疗场所。

在802处，所配置的处理器接收针对待成像患者的医疗信息。在一个实施方案中，所配置的处理器接收医疗信息，该医疗信息依据医疗专业人员(即，医师、放射科医生、技术人员等)输入到计算设备中的医疗信息。在另一实施方案中，所配置的处理器从IT***108中的一个或多个***接收医疗信息。医疗信息可以包括但不限于针对给定患者的医嘱、临床适应症和病史。例如，所配置的处理器可以接收医师从EMR/HIS 120中所选的并且与给定患者的电子医疗记录对应的医嘱。医师可以将来自EMR/HIS的临床适应症和病史输入到用户设备或另一计算设备的显示器134所显示的GUI。基于所收到的医嘱，所收到的医疗信息还可包括来自IT***108中的一个或多个***的以前的检查图像和以前的报告。例如，医疗专业人员可以从PACS 124中检索出以前的检查图像以及从RIS 122中检索出以前的报告，并且以前的报告和以前的检查图像对应于待成像患者，或者对应于其他具有与该待成像患者类似的医学问题的患者。

在804处，所配置的处理器生成放射科医生级方案。依据所收到的医疗信息、以及从存储在本地映射库中的以前放射科医生级方案生成和确认/选择过程中所收集的医疗信息，所配置的处理器生成放射科医生级方案。可以为一个或多个放射科医生级方案中的每个方案都分配置信度权重(即，基于与嘱咐的相似性程度)，使得所配置的处理器将权重最高的放射科医生级方案输出到计算设备的显示器。在一些实施方案中，可以输出权重高于阈值权重的每个放射科医生级方案。因此，应当理解，方法800可以生成和输出一个或多个放射科医生级方案。

在806处，然后所配置的处理器可以更新所收到的医疗信息并将所更新的医疗信息存储(即，将医疗数据写回)到一个或多个IT***108上。作为一个示例，所配置的处理器可以更新针对该待成像患者的EMR，从而指示所生成/所输出的放射科医生级方案。作为另一示例，所配置的处理器***可以被配置为，基于所生成的与未来方案生成过程一起使用的放射科医生级方案，将另外的报告输出到RIS。

应当理解，方法800的808-820可以分别以与上文参考图7所述的第一示例性方法700的712-724基本上类似的方式进行描述。这样，为了简洁起见，省略了对方法800的剩余步骤的进一步描述，并且参考图7来对方法700的对应步骤作出参考。

图9-图12的方法900、1000、1100和1200示出了用于用语义搜索算法来选择扫描仪级方案的示例性实施方案。方法900、1000、1100和12000可以在方法700的步骤712-724和方法800的步骤808-820中实现，其中选择了扫描仪级方案。语义搜索算法存储在计算机可读存储介质上并且可由处理器执行。在一个实施方案中，IAPP 116可以包括语义搜索算法。神经网络400可以被配置为从所查询的医学成像程序中识别和提取域概念。所查询的医学成像程序可以处于医学成像方案(即，医嘱、放射科医生级方案等)或其他医学成像嘱咐之内。但是，下文参照图1-图3所绘的***和部件来描述方法900、1000、1100和1200。然而，应当理解，可以在不脱离本公开范围的情况下，用其他***和部件来实现方法900、1000、1100和1200。

在一些实施方案中，示例性神经网络400可以从接收自全局方案库的扫描仪级方案中识别出方案标签(即，对应于域概念)。示例性神经网络可以类似地识别出医学成像查询中的方案标签，使得医学成像查询中的方案标签最终可以与至少一些扫描仪级方案中的方案标签相匹配。医学成像查询包括对与医学成像程序(即，医师或放射科医生级方案中所定义的医学成像程序)相关的扫描仪级方案的查询。因此，在一些实施方案中，方法900可以应用于步骤712-718处，以将放射科医生级方案与一个或多个扫描仪级方案相匹配。一旦医学成像查询与一个或多个扫描仪级方案匹配(并且因此，具有该查询的医学成像方案与一个或多个扫描仪级方案匹配)，所配置的处理器就可以选择所匹配的扫描仪级方案用于输出到显示器。此后，诸如经由参考图12的方法1200，可以自动确认或由技术人员确认扫描仪级方案，并且将其转化为可执行项，用于在医学成像设备处，启动成像程序。

现在参见图9，示出了根据示例性实施方案的用于用语义搜索算法来选择扫描仪级方案的方法900的流程图。具体地，方法900的步骤包括：接收医学成像查询，并且将扫描仪级方案与所收到的查询相匹配。在一些实施方案中，医学成像查询可以处于医学成像方案内，包括但不限于在方法700的步骤710处生成的放射科医生级方案。

在902处，所配置的处理器接收医学成像查询。在一些实施方案中，于710或804处生成具有医学成像查询的放射科医生级方案之后，所配置的处理器可以自动提供医学成像查询。在其他实施方案中，经由可通信地耦接计算设备(即，用户设备106)的输入设备(即，键盘、鼠标等)，用户可以将医学查询提供给所配置的处理器。然后通过语义搜索算法来接收查询。在另外或替代性实施方案中，查询可以包括其他相关联的医疗信息，诸如临床适应症、病史、以前的检查图像、以前的报告等。此类医疗信息可用于确定针对特定患者的个性化方案选择(即，基于患者体型、患者过敏症、患者已有症状等来选择不同的扫描仪级方案)。

在904处，所配置的处理器可以定义或选择本体。依据所收到的医学成像查询中的信息，所配置的处理器可以定义或选择本体。一般而言，所定义或所选的本体可以包括键入到域概念中的标识符的标准化集合、以及标识符之间的关系。例如，本体可以是与医学成像查询相关的

放射学词典，并且标识符可以是与医学成像查询相关的

Playbook标识符(RPID)。

在906处，所配置的处理器从全局方案库中选择多个扫描仪级方案。依据所收到的医学成像查询中的信息，所配置的处理器可以选择多个扫描仪级方案。多个扫描仪级方案可以包括存储在全局方案库中的所有扫描仪级方案或其子集。例如，如果医学成像查询包括与CT扫描相关的信息，则所配置的处理器可以选择与CT扫描相关的扫描仪级方案。

在908处，所配置的处理器从扫描仪级方案中提取多个第一域概念。具体地，语义搜索算法可以首先将在906处从全局方案库中所选的扫描仪级与在904处所定义或所选的本体中的标识符相匹配。然后，可以将所匹配的标识符映射到与以前方案选择相匹配的标识符，使得基于存储在本地映射库中的映射，可以识别和提取多个第一域概念。例如，每个标识符可以对应于一个域概念子集，使得一旦确定了已知(即，所定义或所选的)本体中的标识符，就可以基于该标识符，确定该域概念子集。下文参考图10描述了关于将标识符与扫描仪级方案相匹配并从中提取多个第一域概念的更多细节。

现在参见图10，示出了根据示例性实施方案的用于将多个扫描仪级方案与示例性本体中的标识符相匹配的方法1000的流程图。具体地，可以为多个扫描仪级方案分配多个标识符，使得可以从每个扫描仪级方案中识别和提取对应的域概念。应当理解，一种基本上类似的用于将所查询的医学成像程序与标识符相匹配的方法属于本公开范围内，并且为了简洁起见，不进行更明确地描述。然而，本领域普通技术人员将能够容易地调适方法1000的各方面，以将所查询的医学成像程序与标识符相匹配。这样，应当理解，在一些实施方案中，方法1000可以在方法900内实现。

在1002处，所配置的处理器从全局方案库中选择多个扫描仪级方案。依据所收到的医学成像查询中的信息，所配置的处理器可以选择多个扫描仪级方案。多个扫描仪级方案可以包括存储在全局方案库中的所有扫描仪级方案或其子集。

在1004处，所配置的处理器从多个扫描仪级方案中选择一个扫描仪级方案。应当理解，尽管1004-1010是针对多个扫描仪级方案中的每个扫描仪级方案的顺序标记，但是在本公开范围内，1004-1010可以同时执行。

在1006处，所配置的处理器识别出针对所选方案的多个方案标签。在一些实施方案中，可以将所选方案输入到神经网络(即，图4和图5的神经网络400)中，从而实现语义检索范式。在此类实施方案中，基于从前的方案标签识别，神经网络可以输出多个方案标签。多个方案标签可以唯一地识别与成像模态对应的多个属性值、多个身体分区(即，三个身体分区)、模态修饰符和药物指示符。例如，成像模态可以是“CT”，多个身体分区可以是“腹部”、“骨盆”和“下肢”，模态修饰符可以是“血管造影术”，并且药物指示符可以是“用静脉内管”。

在1008处，所配置的处理器将多个方案标签与本体中的一个或多个标识符相匹配。在一些实施方案中，本体可以是

放射学词典，并且标识符可以是RPID。语义搜索算法可以确定多个方案标签与给定RPID之间的精确匹配。在一些示例中，可以重新映射多个方案标签中的至少一些方案标签。例如，可以将药物指示符重新映射成“用”或“不用”。出于与一个或多个标识符相匹配的目的，可以将任何未指定的方案标签视为空白。

在1010处，基于一个或多个标识符，所配置的处理器提取多个域概念。例如，可以将详细信息和属性值键入到一个或多个标识符中的每个标识符，并且从本体数据库(即，

Playbook)中进行检索。

在1012处，用一个或多个标识符和所提取的多个域概念，所配置的处理器更新所选扫描仪级方案。以此方式，可以利用扫描仪级方案的标识符和所提取的域概念以确定它们之间的匹配、或给定扫描仪级方案与所查询的医学成像程序之间的匹配。

在1014处，所配置的处理器确定是否已经选择了多个扫描仪级方案中的最后一个扫描仪级方案。如果多个扫描仪级方案中存在尚未被选的扫描仪级方案，则方法1000可以返回到1002。然而，如果已经选择了多个扫描仪级方案中的每个扫描仪级方案，则方法1000可以结束。

现在参见图9，在910处，所配置的处理器从所查询的医学成像程序中提取多个第二域概念。将从全局方案库中所选的扫描仪级方案与本体中的标识符相匹配之后，然后语义搜索算法可以按类似的方式，将所查询的医学成像程序与本体中的标识符相匹配。然后可以将与所查询的医学成像程序相匹配的标识符映射到与以前方案选择相匹配的标识符，使得基于该映射，可以识别和提取多个第二域概念。以前的方案选择可以存储在本地映射库中。应当理解，将标识符与所查询的医学成像程序相匹配并从中提取多个第二域概念可以经由与上文参考图10所述的用于将标识符与扫描仪级方案相匹配并从中提取多个第一域概念的方法基本上类似的方法来执行。这样，为了简洁起见，从所查询的医学成像程序中提取多个第二域概念的其他细节被省略了，但仍属于本公开范围内。

在912处，基于多个第一域概念和第二域概念，所配置的处理器确定多个扫描仪级方案中的任一方案与查询(即，所查询的医学成像程序)之间是否存在匹配。应当理解，在广义上描述912-916，并且下文参考图11描述了其更具体的实施方案。然而，还应当理解，在不脱离本公开范围的情况下，可以设想其他匹配和选择步骤。

在914处，响应于未能确定匹配(即，如果在多个第一域概念与第二域概念之间没有重叠或重叠太少，则给定第一域概念的语义与给定第二域概念的语义之间的相似性没有超过阈值等)，所配置的处理器输出没有通过语义搜索算法作出任何方案选择的通知。该通知可以包括指示了确定无匹配的文本，并且在一些实施方案中，所配置的处理器可以将该通知输出到显示器。

在916处，响应于确定了一个或多个匹配(即，如果在多个第一域概念与第二域概念之间存在重叠，则给定第一域概念的语义与给定第二域概念的语义之间的相似性确实超过阈值等)，所配置的处理器选择与一个或多个匹配对应的每个扫描仪级方案，并且将所选扫描仪级方案输出到显示器。在一个实施方案中，基于该匹配与所查询的医学成像程序的重叠程度，可以为一个或多个所选扫描仪级方案中的每个方案分配置信度权重。在此实施方案中，所选扫描仪级方案可以在列表中输出到显示器，其中首先列出置信度权重最高的扫描仪级方案。在另一实施方案中，其中基于该匹配与所查询的医学成像程序的重叠程度，为一个或多个所选扫描仪级方案中的每个方案分配置信度权重，所配置的处理器可以仅输出置信度权重大于阈值的扫描仪级方案。

现在参见图11，示出了根据示例性实施方案的用于将多个扫描仪级方案与所查询的医学成像程序相匹配的方法1100的流程图。具体地，由于多个扫描仪级方案中的每个扫描仪级方案和所查询的医学成像程序可以与来自示例性本体的相应标识符相关联，方法1100可以包括：在一个或多项匹配约束条件内，确定多个扫描仪级方案与所查询的医学成像程序之间的匹配标识符。

在1102处，所配置的处理器接收：针对多个扫描仪级方案中的每个扫描仪级方案的多个第一方案标签和第一标识符；以及针对所查询医学的多个第二方案标签和第二标识符。于1102处收到之前，所查询的医学成像程序和每个扫描仪级方案可能已经通过语义搜索算法而与对应的多个方案标签和标识符相匹配。在一些实施方案中，每个标识符可以是来自

辐射学词典中的RPID。在此类实施方案中，多个方案标签可唯一地识别多个属性值，其中多个属性值与对应扫描仪级方案的标识符相关联。应当理解，参考方法900，第一标识符和多个第一方案标签中的每者可以对应于多个第一域概念，并且第二标识符和多个第二方案标签中的每者可以对应于多个第二域概念。

在1104处，基于第一标识符和第二标识符，所配置的处理器确定多个扫描仪级方案中的任一方案与所查询的医学成像程序之间是否存在匹配。在一些实施方案中，匹配可以是标识符之间的精确字母数字匹配。在另外或替代性实施方案中，可以响应于满足多项匹配约束条件来确定匹配。多项匹配约束条件可以包括与多个第二方案标签相匹配的多个第一方案标签、或与多个第二方案标签的对应子集相匹配的多个第一方案标签的子集。例如，每个子集可以包括与相同属性(即，成像模态、身体分区、模态修饰符、药物指示符等)对应的方案标签。

在1106处，响应于确定无匹配，所配置的处理器确定，在与多项匹配约束条件对应的第一方案标签和第二方案标签的子集中是否仅留下必选方案标签。具体地，必选方案标签可以包括最小数目的指定方案标签，这些指定方案标签可以与多项匹配约束条件对应。例如，必选方案标签可以包括与成像模态对应的那些方案标签、身体分区中的至少一个分区和药物指示符。

在1108处，响应于在1106处确定与多项匹配约束条件对应的第一方案标签和第二方案标签的子集中留下了除必选方案标签之外的更多方案标签，所配置的处理器修改多项匹配约束条件。具体地，修改多项匹配约束条件可以包括：将第一方案标签和第二方案标签的子集减少一个或多个方案标签。例如，如果第一方案标签和第二方案标签的子集对应于成像模态、身体分区、模态修饰符和药物指示符，则可以从第一方案标签和第二方案标签的子集中删除模态修饰符，以尝试基于第一标识符和第二标识符，确定多个扫描仪级方案中的任一方案与所查询的医学成像程序之间是否存在匹配。

在1110处，响应于确定在第一方案标签和第二方案标签的子集中仅留下与多项匹配约束条件对应的必选方案标签，所配置的处理器生成没有通过语义搜索算法作出任何方案选择的通知。具体地，即使在修改多项匹配约束条件直到在第一方案标签和第二方案标签的子集中仅保留必选方案标签之后，也可以在通过语义搜索算法来确定多个扫描仪级方案中的任一方案与所查询的医学成像程序之间没有匹配时，生成通知。在一些实施方案中，通知包括文本，并且所配置的处理器将通知输出到显示器。

在1112处，响应于确定一个或多个匹配，所配置的处理器对应地接收一个或多个匹配标识符。

在1114处，所配置的处理器选择分别对应于一个或多个匹配标识符的每个扫描仪级方案，并且将所选扫描仪级方案输出到显示器。

现在参见图12，示出了根据示例性实施方案的方法1200的流程图，该方法用于从一个或多个扫描仪级方案(即，先前通过语义搜索算法所选的扫描仪级方案)中选择一个扫描仪级方案并且基于所选的扫描仪级方案来执行扫描会话。具体地，扫描仪级方案的选择可以至少部分地取决于所配置的处理器先前自动作出的选择或由医疗专业人员(即，技术人员)先前作出的选择。在选择了扫描仪级方案之后，可以执行与所选扫描仪级方案对应的医学成像程序。

下文参照图1和图3所绘的***和部件来描述方法1200。然而，应当理解，可在不脱离本公开范围的情况下，用其他***和部件来实现方法1200。在一些实施方案中，可以将方法1200实现为存储在计算机可读存储介质中的计算机可读程序指令。

在1202处，所配置的处理器接收一个或多个扫描仪级方案。在一个实施方案中，扫描仪级方案包括在方法900的916处所选的扫描仪级方案。

在1204处，所配置的处理器确定至少所收到的扫描仪级方案中的选择计数是否大于阈值选择计数。在一些实施方案中，给定扫描仪级方案的选择计数可以是以下实例的总数：在预先确定的持续时间内，或自IAPS 102被致动起，在医学成像程序中，选择和实现扫描仪级方案。在其他实施方案中，扫描仪级方案的选择计数可以是平均选择计数，其中该平均选择计数可通过线性加权移动平均数(LWMA)来确定。具体地，LWMA可以基于与至少一个方案选择相关联的置信度权重，其中置信度权重可以基于在预先确定的持续时间内的选择计数的分段。在一个实施方案中，每个分段可以包括20个选择计数，并且预先确定的持续时间可以是12个月。在另外或替代性实施方案中，选择计数可以专门针对某一患者或类似患者的子集，使得所配置的处理器可以生成个性化方案选择。

在1206处，响应于确定所收到的扫描仪级方案中的任一方案的选择计数均未超过阈值，所配置的处理器接收来自医学成像***用户的扫描仪级方案的手动选择。也就是说，由于一个或多个所收到的扫描仪级方案的选择计数均未超过阈值选择计数，不向用户显示任何扫描仪级方案，并且可以提供手动选择作为替代方案。然而，在一些实施方案中，响应于确定所收到的扫描仪级方案中的任一方案的选择计数均未超过阈值，所配置的处理器生成通知并将其输出到显示器。该通知告知用户所收到的扫描仪级方案中的任一方案的选择计数均未超过阈值。

在1208处，响应于确定所收到的扫描仪级方案的至少一个选择计数超过阈值，所配置的处理器将该至少一个扫描仪级方案输出到显示器。以此方式，所配置的处理器可能不太可能输出与先前(无论是自动的，即由所配置的处理器，还是即由医学成像***的用户)所选的扫描仪级方案不一致的扫描仪级方案。

在一些实施方案中，至少一个扫描仪级方案可以显示为排序列表。作为一个示例，可以通过选择计数对该排序列表进行排序，使得可以将选择计数最高的方案选择显示在排序列表的顶部。作为一个示例，可以通过置信度权重对排序列表进行排序，使得可以将置信度权重最高的扫描仪级方案显示在排序列表的顶部。在另外或替代性实施方案中，可以仅显示数目最大的方案选择。例如，可以在显示设备处显示至少一个方案选择中的最多六个方案选择(即，至少一个方案选择中的置信度权重最高的方案选择)。

在1210处，所配置的处理器对选择计数超过阈值的扫描仪级方案中的一个方案进行选择，包括但不限于在1208处输出到显示器的扫描仪级方案中的一个方案。在一个实施方案中，所配置的处理器选择置信度权重最高的方案。

在1212处，所配置的处理器确定是否收到对所选方案的确认。在一些实施方案中，可以从医学成像***的用户收到该确认。然而，在其他实施方案中，可以通过子例程(即，虚拟助手)作出确认。在一些实施方案中，如果给定方案选择的置信度等级低于置信度阈值等级，则可以向经验水平相对较高的医疗专业人员(即，放射科医生)寻求确认。相反，如果给定方案选择的置信度等级高于置信度阈值等级，则可以向经验水平相对较低的医疗专业人员(即，技术人员)、从子例程、或从它们的组合寻求确认。在一些实施方案中，医学成像***的用户可以致动来自至少一个方案选择中的自动选择，使得在个别情况下，可以不利用自动选择。

在1214处，响应于确定未收到对所选方案选择的确认，所配置的处理器在1206处，从医学成像***的用户接收对扫描仪级方案的手动选择。在一些实施方案中，手动选择可以包括显示给用户的至少一个方案选择中的一个方案选择的用户选择。在另外或替代性实施方案中，手动选择可以包括：不与显示给用户的至少一个方案选择中的任一方案选择对应的扫描仪级方案的用户选择。

在1216处，响应于确定收到确认(即，在1212处)，或如果收到手动选择(即，在1206处)，所配置的处理器将所选扫描仪级方案的选择计数递增(即，一个)。这样，所选扫描仪级方案可对应于所确认且自动选择的方案选择或手动选择的扫描仪级方案。

在1218处，基于所选扫描仪级方案，所配置的处理器执行医学成像程序。具体地，所配置的处理器可以将所选扫描仪级方案转化为可执行的扫描仪级方案，然后可以由医学成像***的扫描仪作为医学成像程序来执行。

以此方式，提供了一种针对医学成像***的智能自动化方案拟定***，用于基于自动选择的扫描仪级方案，启动扫描会话。具体地，在一些示例中，智能自动化方案拟定***可以响应于来自医疗专业人员的扫描仪级方案的确认，选择和执行专门针对给定患者和给定医疗问题的扫描仪级方案。然而，在其他示例中，医疗专业人员可能无法提供确认，并且可以改为手动地提供替代性扫描仪级方案。无论那种情况，对于每个扫描会话，智能自动化方案拟定***可以基于来自医疗专业人员的输入，立即更新本地映射库。基于来自一位或多位医疗专业人员的此类增量反馈来更新本地映射库的技术效果是，智能自动化方案拟定***可以基于从增量反馈中搜集的累积医疗专业知识，针对给定医疗状况，随时间的推移，变更方案选择。在一些示例中，智能自动化方案拟定***还可被配置为，选择专门针对所选扫描仪级方案的扫描仪。自动化扫描仪选择的技术效果是，可以基于累积的医疗专业知识，一致地确定针对给定医学状况的适当医学成像模态，从而改善患者体验和健康成果。

如本文所论，智能自动化方案拟定***可以取代各种医疗专业人员所手动执行的先前步骤并对其进行改善。应当理解，通过智能自动化方案拟定***所评估和所合成的数据结构的复杂相互关系可能无法手动(即，由医疗专业人员)按相当的保真度来完成。具体地，通过相对于存储了用于此类扫描仪级方案选择的原始医疗数据的IT***，异步地更新本地映射库，本公开的智能自动化方案拟定***可以对扫描仪级方案选择时的一致性进行改善。以此方式，可以实现医学治疗时跨专业、跨地理和跨成像模态所伴随的一致性，从而改善患者体验和健康成果。

除了任何先前指示的修改之外，本领域技术人员可以在不脱离本描述的实质和范围的情况下设计出许多其他变型和另选布置，并且所附权利要求书旨在覆盖此类修改和布置。因此，尽管上文已经结合当前被认为是最实际和最优选的方面对信息进行了具体和详细的描述，但对于本领域的普通技术人员将显而易见的是，在不脱离本文阐述的原理和概念的情况下，可以进行许多修改，包括但不限于形式、功能、操作方式和使用。同样，如本文所用，示例和实施方案仅意图是说明性的，并且不应以任何方式解释为限制性的。

Claims (20)

1.一种方法，所述方法包括：

接收针对成像程序的嘱咐，其中所述成像程序对应于患者；

响应于收到所述嘱咐，获得存储在信息技术***中的医疗信息，其中所述医疗信息涉及所述患者；以及

依据所收到的嘱咐和所获得的医疗信息，自动生成成像方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述成像方案是放射科医生级成像方案。

3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

更新所述医疗信息并且将所更新的医疗信息存储在所述信息技术***上。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述信息技术存储与所述患者对应的电子医疗记录，并且所述医疗信息处于所述电子医疗记录内。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述信息技术***还包括放射科信息***，所述放射科信息***存储与所述患者对应的至少一个先前生成的报告，并且所述医疗信息处于与所述患者对应的所述至少一个先前生成的报告内。

6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

依据先前的扫描仪级成像方案选择，将扫描仪级成像方案映射到所述放射科医生级成像方案。

7.一种方法，所述方法包括：

从一个或多个存储设备，接收多个扫描方案和多项患者特定医疗信息；

从所述多个扫描方案中提取多个第一域概念，并且从所述多项患者特定医疗信息中提取多个第二域概念；以及

响应于基于所述多个第一域概念和所述多个第二域概念将所述多个扫描方案的子集与所述多项患者特定医疗数据相匹配：

来选择所述扫描方案的子集中的一个扫描方案。

8.根据权利要求7所述的方法，其中基于本地映射库，提取所述第一域概念和所述第二域概念。

9.根据权利要求8所述的方法，所述方法还包括：

基于所述选择，更新所述本地映射库。

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述本地映射库相对于所述一个或多个存储设备异步地更新。

11.根据权利要求9所述的方法，所述方法还包括：

响应于所述多个扫描方案中没有子集与所述多项患者特定医疗数据相匹配：

接收所述多个扫描方案中的一个方案的手动选择，以及

基于所述手动选择，更新所述本地方案映射库。

12.根据权利要求7所述的方法，其中所述多项患者特定医疗信息包括所查询的成像程序，以及来自放射科信息***的临床适应症、病史、以前的检查图像和以前的报告中的一项或多项。

13.根据权利要求7所述的方法，其中经由神经网络来提取所述第一域概念和所述第二域概念。

14.根据权利要求13所述的方法，其中提取所述第一域概念和所述第二域概念包括：

经由所述神经网络，生成和识别针对所述多个扫描方案的多个第一方案标签以及针对所述多项患者特定医疗信息的多个第二方案标签；

基于所述多个第一方案标签，提取所述多个第一域概念；以及

基于所述多个第二方案标签，提取所述多个第二域概念。

15.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：

将所选扫描方案转化为可执行的扫描方案；以及

基于所述可执行的扫描方案，执行成像程序。

16.一种具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读程序指令在由处理器执行时，使得所述处理器：

从一个或多个存储设备，接收多个扫描方案和多项患者特定医疗信息；

从所述多个扫描方案中提取多个第一域概念，并且从所述多项患者特定医疗信息中提取多个第二域概念；

响应于基于所述多个第一域概念和所述多个第二域概念将所述多个扫描方案的子集与所述多项患者特定医疗数据相匹配；以及

选择所述扫描方案的子集中的扫描方案中的一个方案。

17.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述计算机可读程序指令当由所述处理器来执行时，还使所述处理器：

基于所选扫描方案，启动成像程序。

18.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中基于本地映射库，提取所述第一域概念和所述第二域概念。

19.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述计算机可读程序指令当由所述处理器来执行时，还使所述处理器：

相对于所述一个或多个存储设备，异步地更新所述本地映射库。

20.根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述计算机可读程序指令当由所述处理器来执行时，还使所述处理器：

将所选扫描方案转化为可执行的扫描方案；以及

基于所述可执行的扫描方案，启动成像程序。

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