-
Die Erfindung betrifft die technische Bildverarbeitung, besonders betrifft ein Verfahren und System zur medizinischen Bildannotation.
-
Stand der Technik
-
Bisher haben die weltweit verschiedenen medizinischen akademischen Institutionen eine große Menge von medizinischen Bildern gesammelt. Diese Bilder sind so vielfältig, dass die Verwaltung, die Suche und Wiederverwertung von diesen medizinischen Bildern immer ein Problem gewesen sind.
-
In der Bildsuche ist derzeit die inhaltsbasierte Bildsuche (Content-Based Image Retrieval, CBIR) eine gewöhnliche Lösung. Beim CBIR wird es durch Vergleich der visuellen Merkmale eines Bildes und der vom Benutzer eingegebene Suchbedingung (z. B. Bilder) gesucht. Aufgrund des „semantische Lücke” Problems zwischen den Low-Level visuellen Merkmale und High-Level Semantik für menschliche visuelle Wahrnehmung sind im medizinischen Bereich die Suchergebnisse von CBIR oft unbefriedigend. Daher benötigen die Hauptverfahren für Bildsuche noch bildbasierte Textinformationen. Die Textslabel-Annotation eines Bildes ist dabei von entscheidender Bedeutung.
-
Das aktuelle Textslabel-Annotationverfahren eines Bildes ist hauptsächlich eine manuelle Annotation oder eine rein automatische Annotation. Manuelle Annotation, die mit geringer Effizienz und hohen Arbeitskosten verbinden ist, ist völlig abhängig von der Expertise der Annotationsbediener, die Qualität der langzeitmarkierten Labels nicht zu garantieren sind. Trotz der hohen Effizienz der automatischen Annotation gibt es noch kein Label empfohlenes Verfahren, mit dem die Qualität vollständig garantiert werden kann.
-
Chinesische Patentschrift
CN 104462738 offenbart ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation, umfassend:
- (a) eine nicht annotierte medizinische Bildmenge wird in mindestens zwei nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen dividiert;
- (b) die mindestens zwei nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen werden mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet, um das jeweilige Annotationsterminal die medizinischen Bilder in entsprechend zugeordneten nicht annotierten Bildteilmengen zu annotieren; und
- (c) die von jeweiligem Annotationsterminal hochgeladenen Annotationsinformationen werden empfangen.
-
Obwohl gemäß dieses Patents ist ein Benutzer jederzeit und überall die medizinischen Bilder gemeinsam zu annotieren, ist eine rein manuelle Annotation immer noch völlig abhängig von der Expertise der Annotationsbediener, und kann keine Qualität der Labels sichern, während die rein manuelle Annotation langsam und ineffektiv ist. Daher ist ein halbautomatisches Verfahren für das Verfahren zur medizinischen Bildannotation auf dem Markt gewünscht, um die Qualität und Effizienz der Annotation zu verbessern.
-
Inhalt der Erfindung
-
Gegen die Mängel im Stand der Technik stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren umfasst:
- (a) basierend auf einen jeweiligen Wert, der eine Anpassung eines Stichwortes einer der zu annotierenden medizinischen Bilder an ein jeweiliges Label in einer Label-Ontologie-Bibliothek darstellt, werden mindestens zwei von Annotationsbediener auszuwählende Auswahllabels zu mindestens zwei Annotationsterminals empfohlen;
- (b) die zu annotierenden medizinischen Bilder werden von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals derart jeweils separat annotiert, dass die Annotation jeweils von den Auswahllabels abhängig durchgeführt wird;
- (c) basierend auf die Vergleichsergebnisse der Annotationsinhalte von mindestens zwei Annotationsbedienern werden die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bildern betätigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die zu annotierenden Bilder werden mindestens zwei Annotationsbedienern zugeordnet, um von denen separat zu annotieren zu sein, basierend auf die Intersektion der von mindestens zwei Annotationsbedienern annotierte Labels werden die Annotationsergebnisse bestätigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die zu annotierenden Bilder werden mindestens zwei Annotationsbedienern zugeordnet, um von denen separat zu annotieren zu sein, basierend auf die Gewichtungswertsfusion der von mindestens zwei Annotationsbedienern annotierten Labels ergibt sich die Bestätigung der Annotationsergebnisse.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die zu annotierenden Bilder werden mindestens zwei Annotationsbedienern zugeordnet, um von denen separat zu annotieren zu sein, die Annotationslabels von mindestens zwei Annotationsbedienern werden miteinander verglichen, die deutlich unterschiedlichen Annotationsergebnisse werden jeweils den mindestens zwei Annotationsbedienern angezeigt, und nach Absprache von mindestens zwei Annotationsbedienern werden die Annotationsergebnisse bestätigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Basierend auf die medizinischen Abbilder aus autoritativen Zeitschriften und Büchern, unter Verwendung des Volltextindexes werden aus der Volltexten der autoritativen Zeitschriften und Bücher die auf medizinischen Abbilder bezogenen Sätze automatisch gefunden, um auf der Grundlage dieser Sätze mindestens zwei Labels zu erzeugen, die von Annotationsbediener auszuwählen sind.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die Labels werden in Form der zur Auswahl stehenden Buttons am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die Labels werden in Form in Verbindung mit medizinischen Bilder relevanten Sätzen am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
Die Anpassungswerte der Stichwörter mit Labels werden sortiert, mindestens zwei Labels, die größer als Anpassungsschwellenwert sind und als empfohlene Auswahllabels ausgewählt werden.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner:
- (a) basierend auf der Annotationsinhalte des öffentlichen Annotationspersonals wird eine dynamisch aktualisierte Reihenfolge der Labels erzeugt, wobei ein Label mit einer Rangfolge, die kleiner als einen Schwellenwert in der Reihenfolge ist, nur nach der Bestätigung von Experte in die Label-Ontologie-Bibliothek aufzunehmen ist; dabei
- (b) die Labelsreihenfolge in der Labelswarteschlange verändert sich basierend auf die Annotationsgewichtung,
- (c) ein Kompetenzwert des öffentlichen Annotationspersonals verändert sich basierend auf die Labelsreihenfolge in der Labelswarteschlange,
- (d) wenn die Anzahl der in die Label-Ontologie-Bibliothek aufgenommenen Labels sich steigert, ist ein Kompetenzwert des jeweiligen öffentlichen Annotationspersonals entsprechend zu erhöhen.
- (e).
-
Ein System zur medizinischen Bildannotation, dadurch gekennzeichnet, dass das Annotationssystem umfasst:
die Importeinheit zum Importieren medizinischer Bilder, den ersten Speicherserver zur Speicherung der medizinischen Bilder mit deren Stichwörtern, den zweiten Speicherserver zur Speicherung der Labels, die Anpassungseinheit, die Zuordnungseinheit zur Zuordnung der zu annotierenden medizinischen Bilder und entsprechend auszuwählenden Labels zu mindestens zwei Annotationsterminals, die Bestätigungseinheit zur Bestätigung der Annotationsergebnisse von mindestens zwei Annotationsbedienern und mindestens zwei Annotationsterminals, und
wobei die Importeinheit sorgt dafür, dass die zu annotierenden medizinischen Bilder in den ersten Speichereinheit importiert und speichert sind;
wobei die Anpassungseinheit sorgt dafür, dass die in den ersten Speicherserver gespeicherte Stichwörter der zu annotierenden medizinischen Bilder zu entnehmen sind und sich an mindestens ein im zweiten Speicherserver gespeicherten Label anpassen lassen;
wobei die Zuordnungseinheit sorgt dafür, dass mindestens zwei von Annotationsbediener auszuwählende Auswahllabels zu mindestens zwei Annotationsterminals basierend auf einen jeweiligen Wert, der eine Anpassung eines Stichwortes einer der zu annotierenden medizinischen Bilder an ein jeweiliges Label in einer Label-Ontologie-Bibliothek darstellt, zu empfehlen sind; und
wobei die Bestätigungseinheit sorgt dafür, dass die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder basiert auf die Vergleichsergebnisse der Annotationsinhalte durch mindestens zwei Annotationsbediener zu betätigen sind.
-
Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Erfindung offenbart die vorliegende Erfindung ein multiplayer-kooperatives halbautomatisches medizinisches Bildannotationsverfahren, dadurch gekennzeichnet, dass die Annotationsoperation erfolgt, indem die zu annotierenden medizinischen Bilder mindestens zwei Annotationterminals zugeordnet werden, die Annotationsoperation erfolgt basierend auf die von dem multiplayerkooperativen halbautomatischen medizinischen Bildsystem empfohlenen mindestens zwei Labels, die von Annotationsbediener der Annotationsterminals auszuwählen sind, und das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem wird die von mindestens zwei Annotationsbedienern der Annotationsterminals separat ermittelten Annotationsergebnisse miteinander fusioniert oder verglichen, um die Annotationslabels für die zu annotierenden medizinischen Bilder zu bestätigen.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform bestätigt das multiplayerkooperative halbautomatische medizinische Bildsystem wie folgt die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder:
Die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder sind die durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem von Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsterminals genommene Intersektion;
bei den zu annotierenden medizinischen Bildern mit leerer Intersektion, das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem sendet die zu annotierenden medizinischen Bilder wieder zu mindestens zwei Annotationterminals, um die Annotationsoperationen durchzuführen, bis das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder bestätigt; oder
Bei den zu annotierenden medizinischen Bildern mit leerer Intersektion, werden die Annotationsergebnisse von mindestens zwei Annotationsterminals gleichzeitig durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem Annotationsbedienern von den mindestens zwei Annotationsterminals angezeigt, die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder werden nach Absprache von den mindestens zwei Annotationsbedienern bestätigt.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform bestätigt das multiplayerkooperative halbautomatische medizinische Bildsystem wie folgt die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder:
Die Annotationsergebnisse von den mindestens zwei Annotationsterminals werden durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem miteinander verglichen, beim Annotation mit abweichenden Vergleichsergebnissen werden die Annotationsergebnisse von mindestens zwei Annotationsterminals gleichzeitig durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem für Annotationsbediener von den mindestens zwei Annotationsterminals angezeigt, die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder werden nach Absprache von den mindestens zwei Annotationsbedienern bestätigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform empfehlt das multiplayerkooperative halbautomatische medizinische Bildsystem wie folgt der Annotationsbedienern von mindestens zwei Annotationsterminals mindestens zwei Annotationslabels zur Auswahl:
Das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem basierend auf die medizinische Bilder aus autoritativen Zeitschriften und Büchern, unter Verwendung des Volltextindexes werden aus der Volltexten der autoritativen Zeitschriften und Bücher die medizinische Bilder bezogenen Sätze automatisch gesucht, um auf der Grundlage dieser Sätze mindestens zwei Labels zu erzeugen, die von Annotationsbediener auszuwählen sind, und die Labels werden in Form der zur Auswahl stehenden Buttons auf der Annotionsternimals der Annotationsbediener und/oder in Form in Kombination mit entsprechenden Sätzen auf der Annotationsterminals der Annotationsbediener angezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, werden die Stichwörter aus der mit automatisch gefundenen medizinischen Bildern relevanten Sätzen entnommen, und die Stichwörter werden an den Labels aus Label-Ontologie-Bibliothek angepasst, gemäß dem Matchgrad von Stichwörtern und Labels werden mindestens zwei für Annotationsbediener auswählbare Labels erzeugt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird die Grenze der Interessengebiete von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals basierend auf die ausgewählte Labels sowie mit der Labels relevanten Sätze bei den zu annotierenden medizinischen Bildern markieret.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, die Zuordnungsweise, auf der das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem mindestens zwei Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder zuordnet, sind:
Basierend auf die voreingestellte Prioritätenreihenfolge der Annotationsterminals werden mindestens zwei Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder zugeordnet; oder
basierend auf die Reihenfolge der Terminalsbearbeitungsfähigkeit von mindestens zwei Annotationsterminals werden mindestens zwei Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder zugeordnet; oder
basierend auf das Lastausgleichsprinzip werden mindestens zwei Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder zugeordnet.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, die medizinische Bilder werden auf den ersten Server gespeichert, die zu den medizinischen Bildern gepasste Annotation wird auf den zweiten Server gespeichert, und die Anpassungsbeziehung zwischen den medizinischen Bildern und den Labels wird als Datensätze auf den zweiten Server gespeichert; wenn der Benutzer die annotierten Bilder entnehmen, nachdem der erste Server und der zweite Server jeweils gleichzeitig die Daten gesendet hat wird der Benutzer gemäß der Datensätze aus dem zweiten Server im Lokal die Labels an den medizinischen Bildern anpassen und im Lokal anzeigen lassen.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, bei Annotationsterminals handelt es um Feature Phone, Smartphone, Pocket-PC, Personalcomputer, Tablet PC oder Personal Digital Assistant.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren die folgende Vorgehensweise:
- (a) das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem wird mindestens zwei Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder wie folgt zuordnen, um Annotationsoperationen durchzuführen;
- (b) das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildsystem basierend auf die medizinische Bilder aus autoritativen Zeitschriften und Büchern, unter Verwendung des Volltextindexes werden aus der Volltexten der autoritativen Zeitschriften und Bücher die medizinische Bilder bezogenen Sätze automatisch gefunden, um auf der Grundlage dieser Sätze mindestens zwei Labels zu erzeugen, die von Annotationsbediener auszuwählen sind, und die Labels werden durch das System den mindestens zwei Annotationsterminals angezeigt;
- (c) die Annotation der zu annotierenden medizinischen Bilder wird von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals gemäß der Labels die empfohlen vom System jeweils separat erfolgt;
- (d) die von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals jeweils separat erfolgte Annotationsergebnisse werden durch System miteinander fusioniert oder verglichen, um die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder zu bestätigen.
-
Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Erfindung offenbart die vorliegende Erfindung ein multiplayer-kooperatives halbautomatisches medizinisches Bildannotationssystem, dadurch gekennzeichnet, dass das System basierend auf die Texte der medizinischen Bilder sowie die Labels und/oder Artikel in der Label-Ontologie-Bibliothekeinheit Anpassung durchführt, und die mindestens zwei angepasste Labels und/oder relevanten Sätze automatisch zu mindestens zwei Annotationsterminals empfohlen werden.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst die Label-Ontologie-Bibliothekeinheit die annotierte Labelseinheit sowie medizinische Zeitschriften und Bücherdateneinheit, nachdem die Bediener der Annotationsterminals die nicht annotierenden Bilder in das System importiert hat, wird es gemäß der Bild- und Textinformationen in der annotierten Labelseinheit und/oder medizinischen Zeitschriften und Bücherdateneinheit gesucht, und basierend auf die Anpassungspunkte der Suchergebnisse werden mindestens zwei Labels und/oder relevante Sätze erzeugt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die erzeugte mindestens zwei Labels in Form der auswählbaren Buttons auf der Annotationsterminals der Bediener angezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die erzeugte mindestens zwei Labels in Form in Kombination mit relevanten Sätzen auf der Annotationsterminals der Bediener angezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das System auch die manuell eingegebene Labelseinheit. Bei der manuell eingegebenen Labelseinheit werden basierend auf die mindestens zwei Labels und/oder relevante Sätze durch die Bediener die richtige Labels manuell eingegeben.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das System auch Zuordnungseinheit und Vergleichseinheit, die Zuordnungseinheit dient zum Zuordnen der nicht annotierten medizinischen Bilder den Bedienern der mindestens zwei Annotationsterminals, und die Annotation werden von mindestens zwei Bedienern jeweils separat erfolgen; die Vergleichseinheit dient zum Vergleich und Analyse der Annotationsergebnisse von mindestens zwei Bedienern, falls sich die Vergleichsergebnisse der gleichen medizinischen Bilder unterschiedlich zeigen, nach dem Vergleich und der Analyse wird die Vergleichseinheit die Annotationsergebnisse der mindestens zwei Bediener gleichzeitig zu den mindestens zwei Bedienern senden, die mindestens zwei Bediener diskutieren über die richtige Labels.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das System auch Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit und Annotationsinhalt-Server-Einheit, die medizinische Bilder werden auf der Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit gespeichert, die zu der medizinischen Bilder passenden Labels werden auf der Annotationsinhalt-Server-Einheit gespeichert, die Datensätze der Anpassungsbeziehung zwischen die medizinischen Bilder und die dazu passenden Labels werden auf der Annotationsinhalt-Server-Einheit gespeichert.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, nachdem die Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit und Annotationsinhalt-Server-Einheit den Befehl – die annotierten medizinischen Bilder entnehmen – erhält haben, werden sie jeweils von verschiedenen Orten die relevanten Daten senden, und auf den Annotationsterminals anzeigen, die Bediener vergleichen gemäß der Datensätze der Anpassungsbeziehung aus der Annotationsinhalt-Server-Einheit die Labels mit medizinischen Bildern und es lässt sich auf der Annotationsterminals anzeigen.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform verfügt die Annotationsinhalt-Server-Einheit ein Verschlüsselungssystem.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das System auch die Importeinheit, die zum Importieren der nicht annotierten Bilder dient, und Exporteinheit, die zum Exportieren der annotierten medizinischen Bilder als lokale Datei dient.
-
Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Erfindung offenbart die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorgehensweise des Verfahrens umfasst:
- (a) auf die Aufforderungen von mindestens einem Annotationsterminal zu reagieren, die Stichwörter der Beschreibungsinformationen der zu annotierenden medizinischen Bilder zu entnehmen;
- (b) die Stichwörter an den Labels in mindestens einer Label-Ontologie-Bibliothek anzupassen;
- (c) die nicht annotierten medizinischen Bilder mindestens einer Annotationsterminalseinheit zuzuordnen;
- (d) basierend auf die Stichwörter und die empfohlenen Werte von mindestens einem Label der Annotationsbedienern entsprechender Annotationsterminals mindestens ein Auswahllabel zu empfehlen;
- (e) durch die Volltextrecherche die medizinischen Bilder und/oder Auswahllabel relevanten Sätze zu suchen und den Annotationsbedienern mit Markierungen zu anzeigen;
- (f) die Annotationsinformationen von mindestens einem Annotationsbediener aufzuzeichnen und die Intersektionslabels der gleichen medizinischen Bilder Statistik zu machen.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die zu annotierenden medizinischen Bilder in der Datenbank der medizinischen Bilder gespeichert, und gemäß der Beschreibungsinformationen in mindestens zwei nicht annotierte Medizinische Bildteilmengen geteilt, jede Teilmenge enthält mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen gemäß Beschreibungsinformationen der zu annotierenden medizinischen Bilder und basierend auf die biologische anatomische Struktur oder die biologischen physiologischen Systeme oder in Kombination mit der biologischen anatomischen Struktur oder den biologischen physiologischen Systeme geteilt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst die Datenbank der medizinischen Bilder die Datenbank der nicht annotierten medizinischen Bilder und die der annotierten medizinischen Bilder, die Datenbank der annotierten medizinischen Bilder werden basierend auf die Labels der annotierten Bilder oder die Annotationsinformationen in mindestens zwei annotierte medizinische Bildteilmengen geteilt, jede Teilmenge enthält mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die annotierten medizinischen Bildteilmengen gemäß der Labels oder Annotationsinformationen der annotierten medizinischen Bilder und basierend auf die biologische anatomische Struktur und/oder die biologischen physiologischen Systeme geteilt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfassen die Auswahllabels und medizinischen Abbilder, die Auswahllabels werden basierend auf das Vergleichen von der Stichwörter mit mindestens einem Label in der Label-Ontologie-Bibliothek erzeugt, und medizinische Abbilder basieren auf die Stichwörter und kommen aus autoritativen Zeitschriften und Büchern, unter Verwendung von Volltextindex werden aus der Volltexten der autoritativen Zeitschriften und Bücher die Stichwörter und die medizinische Bilder bezogenen Sätze automatisch gesucht, um mindestens zwei Labels zu erzeugen, die von Annotationsbediener auszuwählen sind.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die erzeugte mindestens zwei für Annotationsbediener auswählbare Labels in Form der zur Auswahl stehenden Buttons auf der Annotationsterminals der Annotationsbediener angezeigt, gleichzeitig werden die Labels relevanten Sätze auf der Annotationsterminals der Annotationsbediener angezeigt, basierend auf die ausgewählten Labels sowie die Labels relevanten Sätze markieren Annotationsbediener bei den zu annotierenden medizinischen Abbildern die Grenze der Interessengebiete.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren auch:
selbsttätig sendet die nicht annotierten medizinischen Bilder zu den Annotationsterminals, einschließlich der zu annotierenden medizinischen Abbilder gleichzeitig zu mindestens zwei Annotationsbedienern, die mindestens zwei Annotationsbediener machen jeweils unabhängig voneinander die Annotation.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird die Annotation, die von den mindestens zwei Annotationsbedienern jeweils unabhängig voneinander gemacht, miteinander verglichen; wenn die Vergleichsergebnisse stark unterschiedlich sind, werden die beiden Annotationsinhalte gleichzeitig den Beiden angezeigt, und die Beiden diskutieren über die richtigste Annotationslabels.
-
Eine Visualisierungseinrichtung des Medizinsystems, dadurch gekennzeichnet, dass die Visualisierungseinrichtung einen Bildanzeigeabschnitt, eine Bildanalyseeinheit und einen Bildannotationsabschnitt umfasst, wobei der Visualisierungseinrichtung an medizinischen Bildannotationssystem angeschlossen ist,
Als ein Bildannotationsterminal, die Visualisierungseinrichtung erteilt Bildannotationsaufforderung an das Bildannotationssystem;
das Bildannotationssystem wird basierend auf die Stichwörter der Annotationsaufforderung an den Labels in mindestens einer Label-Ontologie-Bibliothek anpassen, und die zu annotierenden medizinischen Bilder der Visualisierungseinrichtung separat zuordnen;
das Bildannotationssystem wird basierend auf die Stichwörter der Annotationsaufforderung und Anpassungswert mindestens eines Labels der Annotationsbediener der Visualisierungseinrichtung mindestens ein Auswahllabel empfehlen;
das Bildannotationssystem wird durch die Visualisierungseinrichtung durch die Volltextrecherche die Auswahllabel relevanten Sätze suchen und den Annotationsbedienern mit Markierungen anzeigen;
die Annotationsbediener machen basierend auf die von Bildanzeigeabschnitt angezeigten Auswahllabels und die Auswahllabels relevanten Sätze beim Bildannotationsabschnitt die Annotation der zu annotierenden medizinischen Bilder, der Bildannotationsabschnitt sendet die Annotationsinhalte zum Bildannotationssystem;
die Bildanalyseeinheit wird die Annotationsinformationen von mindestens einem Annotationsbediener aufzeichnen und die Intersektionslabels der gleichen medizinischen Bilder Statistik machen.
-
Die vorteilhaften technischen Effekte dieser Erfindung:
Erstens, die Erfindung kann den Benutzern automatisch Labels empfehlen und mehrere Benutzer unterstützen, kooperativ zu arbeiten, was die wichtigsten Funktionen sind.
Zweitens schafft die Erfindung Benutzerverwaltungfunktion, mithilfe der Verwaltungstools können die Administratoren die Informationen der Annotationsbenutzer einfach verwalten und die zu annotierenden Bilder den Annotierenden zuordnen.
-
Ferner stellt die vorliegende Erfindung Datenimport- und Datenexport-Funktionen zur Verfügung. Die Annotierenden können sich anmelden, um ihre eigene Bilder hochzuladen, und der Administrator sind verantwortlich für die Verteilung eines Bildes. Zusätzlich zur Daten in der Systemdatenbank zu speichern können die anwenderspezifischen Daten als lokale Datei exportieren, die lokale Datei unterstützt CSV- und XML-Formate.
-
Schließlich, da die Bilder aus einigen Artikel kommen, die vorliegende Erfindung unterstützt auch die Bilder relevanten Artikeln anzuschauen, und die Label relevanten Sätze automatisch zu identifizieren und hervorzuheben.
-
Figurenliste
-
1 eine Darstellung von einem bevorzugten Verfahren zur medizinischen Bildannotation gemäß der Erfindung;
-
2 eine Darstellung von einem multiplayer-kooperativen halbautomatischen medizinischen Bildannotationsverfahren gemäß der Erfindung;
-
3 eine Darstellung von einem anderen bevorzugten Verfahren zur medizinischen Bildannotation gemäß der Erfindung;
-
4 eine Darstellung von einem bevorzugten System zur medizinischen Bildannotation gemäß der Erfindung;
-
5 eine Darstellung von einem multiplayer-kooperativen halbautomatischen medizinischen Bildannotationssystem gemäß der Erfindung;
-
6 eine Darstellung von einer Visualisierungseinrichtung des Medizinsystems gemäß der Erfindung; und
-
7 eine Struktur-Darstellung von einem System zur medizinischen Bildannotation gemäß der Erfindung.
-
Anhand der Figuren erläuterte Ausführungsbeispiele
-
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen in Zusammenhang mit den Figuren näher beschrieben.
-
Im Sinne der Erfindung sind die medizinischen Bilder auch als die medizinischen Abbilder genannt, die von inneren Gewebe mit nicht-intrusiven Methoden aus Tierkörper, Menschenkörper und Menschenkörperteil mit dem Ziel der medizinischen Behandlung oder medizinischen Forschung aufgenommen werden.
-
Ausführungsbeispiel 1
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren beinhaltet: basierend auf einen jeweiligen Wert, der eine Anpassung eines Stichwortes einer der zu annotierenden medizinischen Bilder an ein jeweiliges Label in einer Label-Ontologie-Bibliothek darstellt, werden mindestens zwei Auswahllabels zu mindestens zwei Annotationsterminals empfohlen, und die zu annotierenden medizinischen Bilder werden von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals derart jeweils separat annotiert, dass die Annotation jeweils von den von Annotationsbediener auszuwählenden Auswahllabels abhängig durchgeführt wird. Oder, es lässt sich die Stichwörter mit mindestens einem Label sortieren, dann nach einer bestimmten Regel werden mindestens zwei Labels gewählt und zum entsprechenden Annotationsterminal gesendet und damit als auswählbare Auswahllabels für Annotationsbediener gezeigt.
-
Wie in 1 gezeigt, mindestens ein Annotationsbediener gibt im mindestens einen Annotationsterminal Annotationsaufforderung ein. Es wird auf Annotationsaufforderung des Annotationsbedieners reagiert und mindestens zwei Annotationsterminals mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild so zugeordnet, dass Annotationsbediener im Annotationsterminal unabhängig voneinander annotieren kann. Vorzugsweise wird entsprechend vorgegebener Prioritätenreihenfolge des Annotationsterminals die zu annotierenden medizinischen Bilder mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet, oder es wird entsprechend Verarbeitungsfähigkeitreihenfolge des Annotationsterminals die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet, oder es wird entsprechend Lastausgleichsprinzip die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet, oder es wird gleichzeitig entsprechend vorgegebener Prioritätenreihenfolge des Annotationsterminals, Verarbeitungsfähigkeitreihenfolge des Annotationsterminals und Lastausgleichsprinzip die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden entsprechend vorgegebener Prioritätenreihenfolge des Annotationsterminals die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen mehreren Annotationsterminals zugeordnet, Beispielsweise gibt es jetzt drei Annotationsterminals, Annotationsterminal 1, Annotationsterminal 2 und Annotationsterminal 3, jedes Annotationsterminal kann 10 medizinische Bilder verarbeiten. Annotationsterminal 1 mit der höchsten Priorität, Annotationsterminal 2 mit der zweiten und Annotationsterminal 3 mit der niedrigsten. Wenn es insgesamt zwei nicht annotierte medizinische Bildteilmengen gibt, nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 1 und nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 2, Jede nicht annotierte medizinische Bildteilmenge hat 10 Bilder. So kann das Ergebnis der Aufgabenzuteilung sein: es lässt sich 10 Bilder von nicht annotierter medizinischer Bildteilmenge 1 (oder nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 2) zum Annotationsterminal 1 senden, 10 Bilder von der übrigen nicht annotierten medizinischen Bildteilmenge zum Annotationsterminal 2 senden und kein Bild zum Annotationsterminal 3 senden.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden entsprechend Verarbeitungsfähigkeitreihenfolge des Annotationsterminals die nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen Annotationsterminals zugeordnet. Beispielsweise gibt es jetzt drei Annotationsterminals, Annotationsterminal 1, Annotationsterminal 2 und Annotationsterminal 3. Annotationsterminal 1 kann 10 medizinische Bilder verarbeiten, Annotationsterminal 2 kann 10 medizinische Bilder verarbeiten und Annotationsterminal 3 kann 5 medizinische Bilder verarbeiten. Wenn es insgesamt zwei nicht annotierten medizinischen Bildteilmengen gibt, nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 1 und nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 2, Jede nicht annotierte medizinische Bildteilmenge hat 10 Bilder. So kann das Ergebnis der Aufgabenzuteilung sein: es lässt sich 10 Bilder von nicht annotierter medizinischer Bildteilmenge 1 (oder nicht annotierte medizinische Bildteilmenge 2) zum Annotationsterminal 1 senden, 10 Bilder von der übrigen nicht annotierten medizinischen Bildteilmenge zum Annotationsterminal 2 senden und kein Bild zum Annotationsterminal 3 senden.
-
Es werden Stichwörter aus beschreibenden Texten der zu annotierenden medizinischen Bildern entnommen, die dann mit mindestens ein Label in Label-Ontologie-Bibliothek verglichen werden. Der Anpassungswert der Stichwörter mit mindestens einem Label wird aufgezeichnet. Mindestens zwei Labels mit den Anpassungswerten, die größer als Anpassungsschwellenwert sind, werden jeweiligem Annotationsterminal empfohlen, um von Annotationsbediener ausgewählt zu werden. Die Labels werden als auswählbare Buttons am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt, oder es wird in Form in Verbindung mit medizinischen Bildern betroffenen Sätze am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt,
Oder, basierend auf die medizinischen Bilder aus autoritativen Zeitschriften und Büchern, unter Verwendung von Volltextindex werden aus der Volltexten der autoritativen Zeitschriften und Bücher die medizinische Bilder bezogenen Sätze automatisch gefunden. Die bezogenen Sätze werden so als verfügbare Auswahllabels für Annotationsbediener erstellt, dass es von Annotationsbediener ausgewählt und annotiert wird zu können.
-
Nachdem die mindestens zwei Annotationsbediener das gleiche medizinische Bild annotiert haben, wird Annotationsinhalte der mindestens zwei Annotationsbediener miteinander verglichen. Anhand Intersektion der mindestens zwei Annotationsinhalte wird das Annotationsergebnis bestätigt.
-
Werden Annotationsinhalte der mindestens zwei Annotationsbediener deutlich unterschiedlich sind, lässt es sich am Annotationsterminal den Annotationsbedienern Annotationsinhalte oder ausgewählte Labels von anderen Annotationsbedienern jeweils anzeigen. Es wird von Annotationsbedienern angefordert, dass zu annotierende medizinische Bilder neu annotiert werden. oder, werden Annotationsinhalte der mindestens zwei Annotationsbediener deutlich unterschiedlich sind, lässt es Kommunikationsverbindung oder Instant-Messaging-Verbindung zwischen Annotationsbedienern erstellt, die das gleiche medizinische Bild annotiert haben. In Form von Vereinbarungen von mindestens zwei Annotationsbedienern wird das endgültige Annotationslabel bestätigt,
oder, nachdem die mindestens zwei Annotationsbediener das gleiche medizinische Bild annotiert haben, wird basierend auf die Gewichtungswertsfusion der von mindestens zwei Annotationsbedienern annotierten Labels sich die Annotationsergebnissebestätigung ergibt. Dadurch wird das endgültige Annotationslabel erhalten.
-
Ausführungsbeispiel 2
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren beinhaltet:
basierend auf einen jeweiligen Wert, der eine Anpassung eines Stichwortes einer der zu annotierenden medizinischen Bilder an ein jeweiliges Label in einer Label-Ontologie-Bibliothek darstellt, werden mindestens zwei Auswahllabels zu mindestens zwei Annotationsterminals empfohlen, und die zu annotierenden medizinischen Bilder werden von Annotationsbedienern der mindestens zwei Annotationsterminals derart jeweils separat annotiert, dass die Annotation jeweils von den von Annotationsbediener auszuwählenden Auswahllabels abhängig durchgeführt wird.
-
Erstens, eine Vielzahl von bereits annotierten medizinischen Bildern, betroffenen Stichwörtern und annotierten Labels werden als Proben klassifiziert gespeichert. Und Objekt-relationales Mapping innerhalb bereits annotierter medizinischer Bilder, Stichwörter und Labels werden separat hergestellt und werden in der Datenbank gespeichert.
-
Danach wird die Bildähnlichkeit zwischen jedem bereits annotierten medizinischen Bild in der Datenbank und zu annotierenden medizinischen Bild gerechnet, wobei es hauptsächlich der Ähnlichkeitsgrad des Bildinhaltes zwischen zwei Bildern bedeutet, um einen Ähnlichkeitswert zu bekommen. Je höher, desto ähnlicher. Die Bildähnlichkeit kann mit visuellem Merkmal der beiden Bilder gerechnet, konkret gesagt, RGB Farben (Red Green Blue, drei Grundfarben), Bildstruktur, Histogramm und SIFT(Scale-invariant feature transform, skaleninvariante Merkmalstransformation) etc.
-
Das bereits annotierte medizinische Bild wird gewählt, das im Vergleich zum zu annotierenden medizinischen Bild der Bildähnlichkeitswert größer als der erste Schwellenwert hat, um eine Bildgruppe zu bilden, wobei der erste Schwellenwert der vorgegebene Ähnlichkeitswert ist. Konkret gesagt, der erste Schwellenwert kann durch Annotationsbediener selbstständig einstellen. Je höher der erste Schwellenwert eingestellt wird, desto ähnlicher ist gefundenes bereits annotiertes Bild in der Datenbank im Vergleich zum zu annotierenden medizinischen Bild, aber weniger ist die Anzahl der gefundenen bereits annotierten Bilder.
-
Das Label entsprechend jedem bereits annotierten Bild wird aus medizinischen Bildgruppe entnommen, um eine Labelswortgruppe zu bilden. Jeweilige Stichwörter werden Stichwortgruppe gebildet. Nach dem objektrelationalen Mapping der bereits annotierten Bilder werden Stichwörter und Labels entnommen. Werden die bereits annotierten Bilder mit ausgedruckten Labels in der Datenbank gespeichert, dann werden zuerst Stichwörter der beschreibenden Texte der bereits annotierten Bilder identifiziert und dann die Labels entnommen.
-
Mindestens ein Label in der Labelswortgruppe wird als Auswahllabel des zu annotierenden Bildes exportiert. Die Labels in der Labelswortgruppe können mehrere sein, was für die Benutzer unerwünscht ist, weil die Benutzer wollen, nur vorgegebene Anzahl der Labels zu exportieren. Dieses kann durch folgende Schritte möglich machen: Festlegen Sie, ob die Anzahl der Labels in der Labelswortgruppe größer als der dritte Schwellenwert ist. Wenn ja, dann wird die vorgegebene Anzahl der Labels in der Labelswortgruppe als Auswahllabel der zu annotierenden Bilder exportiert, und die vorgegebene Anzahl kleiner gleich dem dritten Schwellenwert. Konkret gesagt, die vorgegebene Anzahl und der dritte Schwellenwert sind die durch Annotationsbediener selbstständig eingestellte Labelsanzahl.
-
Mindestens ein jeweiliges Label wird als auswählbarer Button im Annotationsterminal gezeigt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verfahren, damit die Stichwörter aus beschreibenden Texten der zu annotierenden medizinischen Bilder entnommen werden: Textinformation wird Wort für Wort segmentiert, um mindestens ein Segmentierungswort sowie semantischen Inhalt und semantischen Typ des mindestens ein Segmentierungswortes zu bekommen. Semantischer Inhalt heißt semantische Information mit jeweiliger Bedeutung von Segmentierungswort, und semantischer Typ heißt der Typ der semantischer Information, z. B. die Wortart und die Bedeutung des Segmentierungswortes etc.
-
Nach semantischem Inhalt und semantischem Typ wird mindestens ein Segmentierungswort in der jeweiligen Stichwortgruppe gefiltert, um mit zu annotierenden medizinischen Bildern relevanten Stichwörter zu bekommen. Die bereits annotierten medizinischen Bilder mit sehr hohen Ähnlichkeitswerte mit den zu annotierenden medizinischen Bildern haben viele entsprechende Stichwörter. In der Stichwortgruppe, das Stichwort mit höchstem semantischem Ähnlichkeitswert mit Segmentierungswort im beschreibenden Text wird als Stichwort des zu annotierenden medizinischen Bildes gewählt. Der semantische Ähnlichkeitswert bedeutet hauptsächlich, der Ähnlichkeitsgrad der Semantik von beiden Wörtern zu rechnen, um ein semantischen Ähnlichkeitswert zu bekommen, Je höher der Ähnlichkeitswert ist, desto ähnlicher ist die Semantik der beiden Wörter. Der zweite Schwellenwert kann praktisch der von Benutzer vorgegebene semantische Ähnlichkeitswert sein. Anhand Objekt-relationales Mapping zwischen Stichwort und Labelgruppe wird mindestens ein Label bekommt.
-
Ebenso kann das Label die betroffenen Aussagen der zu annotierenden relevanten medizinischen Bilder sein, die durch Volltextindex von maßgebender Zeitschriften oder Büchern bekommt wird. Werden die bereits annotierten medizinischen Bilder aus maßgebender Zeitschriften und Büchern kommen, kann die Artikel von maßgebender Zeitschriften und Büchern als die Gruppe der betroffenen Aussagen erstellt werden. Für beschreibende Texte in zu annotierenden medizinischen Bildern, werden von medizinischen Bildern betroffene Aussagen durch Verwendung von Volltextindex aus Volltexte der maßgebenden Zeitschriften und Bücher automatisch gefunden und als empfohlenes Label erstellt. Die betroffenen Aussagen werden als auswählbare Buttons im Annotationsterminal des Annotationsbedieners gezeigt.
-
Ausführungsbeispiel 3
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein multiplayer-kooperatives halbautomatisches medizinisches Bildannotationsverfahren. Die Annotationsaction wird durchgeführt, indem die medizinische Bildverteilung mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet ist, wobei die Annotationsaction aufgrund der Empfehlung der mindestens zwei von Annotationsbediener der Annotationsterminals auszuwählende Auswahllabels durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem erfolgt, und durch das Bildannotationssystem werden Annotationsergebnisse, die durch Annotationsbediener der mindestens zwei Annotationsterminals separat erzielt werden, miteinander fusioniert oder verglichen, um die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder zu bestätigen.
-
Wie in 2 gezeigt, Annotationsbediener senden im Annotationsterminal Annotationsaufforderung. Es wird auf Annotationsaufforderung des Annotationsterminals reagiert und mindestens zwei Annotationsterminals mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild zugeordnet. Verteilungsweisen beinhalten:
- (a) Anhand Prioritätenreihenfolge vorgegebener Annotationsterminals werden die zu annotierenden medizinischen Bilder der Annotationsbediener mindestens zwei Annotationsterminals der Annotationsbediener zugeordnet;
- (b) Oder, Anhand Verarbeitungsfähigkeitreihenfolge der mindestens zwei Annotationsterminals der Annotationsbediener werden die zu annotierenden medizinischen Bilder der Annotationsbediener mindestens zwei Annotationsterminals der Annotationsbediener zugeordnet;
- (c) Oder, Anhand Lastausgleichsprinzip werden die zu annotierenden medizinischen Bilder der Annotationsbediener mindestens zwei Annotationsterminals der Annotationsbediener zugeordnet.
-
Anhand medizinischer Bildern aus maßgebender Zeitschriften und Büchern werden betroffene Aussagen durch Verwendung von Volltextindex von Volltexten der maßgebenden Zeitschriften und Bücher der Annotationsbediener automatisch gefunden werden, um davon mindestens zwei verfügbare Auswahllabels für Annotationsbediener zu erstellen, und Auswahllabels für Annotationsbediener werden als auswählbare Bottons am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt und/oder Labels der Annotationsbediener werden in Form in Verbindung mit betroffenen Aussagen der Annotationsbediener am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt.
-
Oder, Stichwörter werden aus die automatisch gefundenen von medizinischen Bildern betroffenen Aussagen entnommen, und Stichwörter der Annotationsbediener werden mit Labels in der Label-Ontologie-Bibliothek verglichen, nach Matchgrad der Stichwörter des Annotationsbedieners und Labels des Annotationsbedieners werden mindestens zwei auswählbare Labels für Annotationsbediener zu erstellen.
-
Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder ist die Intersektion, die durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem aus Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsterminals bestimmt. Wenn die Intersektion der zu annotierenden medizinischen Bilder leer ist, wird das multiplayerkooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem erneut die zu annotierenden medizinischen Bilder an mindestens zwei Annotationsterminals senden und Annotationsaction wird durchgeführt, bis das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder bestätigt.
-
Oder, wenn die Intersektion der zu annotierenden medizinischen Bilder leer ist, das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem wird Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsterminals gleichzeitig an Annotationsbediener der mindestens zwei Annotationsterminals senden, und nach Absprache von mindestens zwei Annotationsbedienern werden die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder bestätigt.
-
Oder, durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem werden Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsterminals miteinander verglichen, wenn Vergleichsergebnisse der Annotation davon abgeweicht haben, wird das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsterminals gleichzeitig an Annotationsbediener der mindestens zwei Annotationsterminals senden, und nach Absprache von mindestens zwei Annotationsbedienern werden die Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder bestätigt.
-
Annotationsbediener der mindestens zwei Annotationsterminals wird entsprechend ausgewählter Labels und von Annotationsbedienerslabels betroffenen Aussagen in zu annotierenden medizinischen Bildern des Annotationsbedieners Grenze der Interessengebiete (ROI) markiert.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden medizinische Bilder auf dem ersten Server gespeichert. An medizinische Bilder der Annotationsbediener angepassten Labels werden auf dem zweiten Server gespeichert. Anpassungsbeziehungen zwischen medizinischen Bildern der Annotationsbediener und Labels der Annotationsbediener werden als Datenaufzeichnung auf dem zweiten Server des Annotationsbedieners dokumentiert. Wenn der Benutzer die bereits annotierten medizinischen Bilder abruft, werden die Daten durch den ersten und zweiten Server der Annotationsbediener separat gleichzeitig gesendet, danach werden durch den Benutzer im Lokal entsprechend Datenaufzeichnung aus dem zweiten Server der Annotationsbediener die Labels und medizinische Bilder der Annotationsbediener miteinander verglichen und im Lokal gezeigt.
-
Ausführungsbeispiel 4
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation. Das Verfahren beinhaltet folgende Schritte:
Wie in 3 gezeigt, es wird auf Annotationsaufforderung des mindestens ein Annotationsterminals reagiert, und Stichwörter werden aus beschreibenden Informationen von zu annotierenden medizinischen Bildern entnommen. Und Stichwörter der Annotationsbediener werden mit mindestens ein Label im Label-Ontologie-Bibliothek verglichen. Die nicht annotierten medizinischen Bilder werden mindestens einem Annotationsterminal separat zugeordnet. Anhand Stichwörter und Anpassungswerten mindestens eines Labels werden Annotationsbedienern des entsprechenden Annotationsterminals mindestens ein Auswahllabel empfohlen. Mit Volltextindex werden von medizinischen Bildern/oder Auswahllabels betroffene Aussagen gesucht und dem Annotationsbediener mit Markierungen gezeigt. Es wird der Annotationsinformation mindestens eines Annotationsbedieners dokumentiert und Intersektion der gleichen medizinischen Bilder gezählt.
-
Konkret gesagt, ein Verfahren zur medizinischen Bildannotation beinhaltet folgende Schritte:
-
S01: Es wird auf Annotationsaufforderung des mindestens einen Annotationsterminals reagiert, und Stichwörter werden aus beschreibender Informationen von zu annotierenden medizinischen Bildern entnommen.
-
Mindestens ein Annotationsbediener sendet im Annotationsterminal Annotationsaufforderung. Es wird auf Annotationsaufforderung des mindestens einen Annotationsterminals reagiert, und Stichwörter werden aus beschreibenden Informationen von zu annotierenden medizinischen Bildern entnommen. Die zu annotierenden medizinischen Bilder werden mit beschreibenden Texten geliefert, die Stichwörter beinhalten. Es wird Stichwörter von beschreibenden Texten entnommen.
-
S02: Es wird Stichwörter der Annotationsbediener mit mindestens ein Label im Label-Ontologie-Bibliothek verglichen.
-
S03: Anhand Stichwörter und Anpassungswerten mindestens eines Labels werden Annotationsbediener des entsprechenden Annotationsterminals mindestens ein Auswahllabel empfohlen.
-
Es wird Stichwörter mit mindestens einem Label in der Label-Ontologie-Bibliothek verglichen und Anpassungswert zu errechnen. Nach Größe und Reihenfolge der Anpassungswerte werden Annotationsbediener des entsprechenden Annotationsterminals mindestens ein auswählbares Auswahllabel für Annotationsbediener empfohlen.
-
Nicht annotierte medizinische Bilder werden an mindestens ein Annotationsterminal selbsttätig gesendet, wobei es zu annotierenden medizinischen Bilder an mindestens zwei Annotationsbedienern gleichzeitig gesendet wird. Es wird durch mindestens zwei Annotationsbediener separat durchgeführt. Für Annotationsbediener auswählbare Auswahllabels und jeweilige zu annotierende medizinische Bilder werden gleichzeitig auf Annotationsterminal gezeigt. Wobei es auf Annotationsterminal auch manuelles Annotationseingabefeld gezeigt. Wenn Annotationsbediener unzufrieden mit gezeigten Auswahllabels sind, können sie im manuellen Annotationseingabefeld manuelle Annotation eingeben.
-
S04: Mit Volltextindex werden von medizinischen Bildern/oder Auswahllabels betroffene Aussagen gesucht und den Annotationsbedienern mit Markierungen angezeigt.
-
Anhand medizinischer Bilder aus maßgebender Zeitschriften und Büchern werden betroffene Aussagen durch Verwendung von Volltextindex von Volltexte der maßgebenden Zeitschriften und Bücher der Annotationsbediener automatisch gefunden werden, um anhand Aussagen des Annotationsbedieners davon mindestens zwei verfügbare Auswahllabels für Annotationsbediener zu erstellen.
-
S05: Es wird die Annotationsinformation mindestens eines Annotationsbedieners dokumentiert und Intersektion der gleichen medizinischen Bilder gezählt.
-
Es wird Annotationsinformation mindestens eines Annotationsbedieners dokumentiert. Es wird die Intersektion der Annotationslabels der gleichen medizinischen Bilder von mindestens einem Annotationsbediener gezählt. Es wird Labels der Intersektion als endliche Annotationslabels der zu annotierenden medizinischen Bilder sein.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform, die zu annotierenden medizinischen Bilder werden auf Datenbank der medizinischen Bilder gespeichert und nach beschreibenden Informationen der zu annotierenden medizinischen Bilder mindestens als mindestens zwei nicht annotierte medizinische Bildteilmengen geteilt, jede Bildteilmenge beinhaltet mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild.
-
Auf Datenbank der medizinischen Bilder werden nicht annotierte medizinische Bildmengen und bereits annotierte medizinische Bildmenge gespeichert. Bereits annotierte medizinische Bildmengen beinhalten bereits annotierte medizinische Bilder. Nicht annotierte medizinische Bildmengen beinhalten nicht annotierte medizinische Bilder. Die Datenbank der medizinischen Bilder kann zentrale Architektur oder verteilte Architektur haben. Und Speicherkapazität der Datenbank der medizinischen Bilder können sich mit erhöhten Anzahl der medizinischen Bilder entsprechend vergrößern.
-
Wenn die Aufgabe, nicht annotierte medizinische Bildmenge in der Datenbank zu annotieren, erhalten wird, kann nicht annotierte medizinische Bildmengen als mehrere (mindestens zwei) nicht annotierte medizinische Bildteilmengen geteilt werden, Jede nicht annotierte medizinische Bildteilmenge kann ein oder mehrere medizinische Bilder beinhalten.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden anhand anatomischer Struktur der Lebewesen (z. B. menschlicher Körper) nicht annotierte medizinische Bildteilmengen geteilt. Nicht annotierte medizinische Bildmengen werden beispielsweise anhand anatomischer Struktur des menschlichen Körpers konkret als Folgendes geteilt: Gehirn, Brust, Herz, Abdomen, obere Extremität, untere Extremität und andere Bildteilmenge.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden nicht annotierte medizinische Bildteilmengen nach physiologischer Systemstruktur der Lebewesen geteilt. Beispielsweise werden nicht annotierte medizinische Bildmengen konkret als Bildteilmengen wie Verdauungssystem, Nervensystem, Bewegungssystem, endokrines System, Harnsystem, Fortpflanzungssystem, Kreislaufsystem, Atmungssystem und Immunsystem usw. geteilt.
-
Nicht annotierte medizinische Bildmengen können praktisch vielfältig detailliert geteilt werden. Wie zum Beispiel an Gehirnbild kann es als Bildteilmenge wie zentralen Kern (Central Core), limbisches System (Limbic System), Großhirnrinde (Cerebral Cortex) usw. geteilt werden.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird es anhand betroffener Herzbilder als Bildteilmengen wie Hauptschlagader, linke Herzvorhof, linke Herzkammer, rechte Herzvorhof, rechte Herzkammer usw. geteilt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform kann ein Identifikator Kennung für jede medizinische Bildteilmenge geliefert werden, um später die Bildteilmenge zusammengesetzt. Alle medizinische Bilder innerhalb gleicher medizinischer Bildteilmenge haben gleichen Identifikator.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die Datenbank der bereits annotierten medizinischen Bildern entsprechend Labels oder Annotationsinformation der bereits annotierten Bilder als mindestens zwei bereits annotierte medizinische Bildteilmengen geteilt, jede davon beinhaltet mindestens ein zu annotierendes medizinisches Bild.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die bereits annotierten medizinischen Bildteilmengen entsprechend Labels oder Annotationsinformation der bereits annotierten Bilder und anhand anatomischer Struktur und/oder physiologischer Systemstruktur der Lebewesen geteilt.
-
Ausführungsbeispiel 5
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein medizinisches Annotationsystem. Wie in 4 gezeigt, Annotationsystem der Annotationsbediener umfasst Importeinheit (medizinische Bilder importieren), den ersten Speicherserver (medizinische Bilder speichern), den zweiten Speicherserver (Labels und/oder von medizinischen Bildern betroffenen Aussagen speichern), Anpassungseinheit, Zuordnungseinheit (zu annotierenden medizinischen Bildern und jeweiligen Auswahllabels mindestens zwei Annotationsterminals zuordnen), Bestätigungseinheit (Annotationsergebnisse der mindestens zwei Annotationsbediener bestätigen), mindestens zwei Annotationsterminals.
-
Durch die Importeinheit der Annotationsbediener werden die medizinische Bilder, die durch visuelles medizinisches Bildsgerät erzeugt werden, auf der ersten Speichereinheit der Annotationsbediener importiert und gespeichert.
-
Durch den erste Speicherserver der Annotationsbediener werden die medizinischen Bilder als mindestens zwei medizinische Bildteilmengen geteilt und werden medizinische Bilder sowie ihrer Stichwortsinformationen klassifiziert gespeichert.
-
Durch die Anpassungseinheit der Annotationsbediener werden Stichwörter der auf dem ersten Speicherserver gespeicherten zu annotieren medizinischen Bildern und mindestens ein auf dem zweiten Speicherserver gespeicherten Label und/oder von medizinischen Bildern betroffene Aussagen entnommen, und es wird im Lokal miteinander verglichen und Anpassungswert errechnet, und mindestens ein Label und/oder von medizinischen Bildern betroffene Aussagen werden als Auswahllabel jeweiligem Annotationsterminal zugeordnet.
-
Durch die Zuordnungseinheit der Annotationsbediener werden entsprechend vorgegebener Prioritätenreihenfolge des Annotationsterminals zu annotierenden medizinischen Bilder mindestens zwei Annotationsterminals zugeordnet, oder, durch die Zuordnungseinheit der Annotationsbediener werden entsprechend Verarbeitungsfähigkeitreihenfolge/Lastausgleichsprinzip zu annotierenden medizinischen Bilder mindestens zwei Annotationsterminals der Annotationsbediener zugeordnet.
-
Durch die Bestätigungseinheit der Annotationsbediener werden entsprechend Annotationsinhalt der mindestens zwei Annotationsbediener Annotationsergebnisse der zu annotierenden medizinischen Bilder bestätigt.
-
Ausführungsbeispiel 6
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft ein multiplayer-kooperatives halbautomatisches medizinisches Bildannotationssystem. Wie in 5 gezeigt, das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem mindestens beinhaltet Label-Ontologie-Bibliothekeinheit(Labels und/oder von medizinischen Bildern betroffene Artikel/die betroffene Aussagen speichern), manuelle Labelseingabeeinheit, Zuordnungseinheit, Vergleichseinheit, Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit und Servereinheit der Annotationsinhalte.
-
Durch das multiplayer-kooperative halbautomatische medizinische Bildannotationssystem wird Anpassung basierend auf die Texte von medizinischen Bildern sowie Labels und/oder Artikel in der Label-Ontologie-Bibliothekeinheit durchgeführt, und mindestens zwei angepasste Labels und/oder die betroffenen Sätze werden automatisch mindestens zwei Annotationsterminals empfohlen.
-
Die Label-Ontologie-Bibliothekeinheit umfasst die annotierte Labelseinheit und medizinische Zeitschriften sowie Bücherdateneinheit, nachdem die Bediener der Annotationsterminals die nicht annotierenden Bilder in das System importiert haben, wird gemäß der Bild- und Textinformationen in der annotierten Labelseinheit und/oder medizinischen Zeitschriften und Bücherdateneinheit suchen, und basierend auf die Anpassungspunkte der Suchergebnisse werden mindestens zwei Labels und/oder relevante Sätze erzeugen. Die mindestens zwei erzeugten Labels werden als auswählbare Buttons am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt. Oder die mindestens zwei erzeugten Labels werden in Form in Verbindung mit betroffenen Sätzen am Annotationsterminal von Annotationsbediener angezeigt.
-
Die manuell eingegebene Labelseinheit wird basierend auf die mindestens zwei Labels und/oder betroffene Sätze durch den Annotationsbediener die richtige Labels manuell eingeben.
-
Die Zuordnungseinheit dient dazu, dass die nicht annotierten medizinischen Bilder mindestens zwei Bedienern der Annotationsterminals zugeordnet werden, und die mindestens zwei Bediener machen jeweils unabhängig voneinander die Annotation. Die Vergleichseinheit dient dazu, dass die Annotationsergebnisse der mindestens zwei Bediener miteinander verglichen und analysiert werden, falls sich die Vergleichsergebnisse der gleichen medizinischen Bilder unterschiedlich zeigen, wird die Vergleichseinheit nach dem Vergleich und der Analyse die Annotationsergebnisse der mindestens zwei Bediener gleichzeitig zu den mindestens zwei Bedienern senden, und die mindestens zwei Bediener diskutieren über die richtigen Labels.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden medizinische Bilder auf der Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit gespeichert. Die zu der medizinischen Bilder passenden Labels werden auf der Annotationsinhalt-Server-Einheit gespeichert. Die Datensätze der Anpassungsbeziehung zwischen den medizinischen Bildern und den dazu passenden Labels werden auf der Annotationsinhalt-Server-Einheit gespeichert. Nachdem die Hochgeschwindigkeits-Remote-Server-Einheit und Annotationsinhalt-Server-Einheit den Befehl – die annotierte medizinische Bilder zu entnehmen – erhält haben, werden sie jeweils von verschiedenen Orten die relevanten Daten senden und werden auf den Annotationsterminals anzeigen, gemäß der Datensätze der Anpassungsbeziehung aus der Annotationsinhalt-Server-Einheit vergleichen die Annotationsbediener die Labels mit den medizinischen Bildern und es wird auf der Annotationsterminals angezeigt. Dabei verfügt die Annotationsinhalt-Server-Einheit ein Verschlüsselungssystem.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das halbautomatische Multiplayer- Annotationssystem auch die Importeinheit und Exporteinheit, die Importeinheit und Exporteinheit, die zum Importieren der nicht annotierten Bilder dient sowie zum Exportieren der annotierten medizinischen Bilder als lokale Datei dient.
-
Ausführungsbeispiel 7
-
Dieses Ausführungsbeispiel betrifft eine Visualisierungseinrichtung des Medizinsystems. Wie in 6 gezeigt, die Visualisierungseinrichtung umfasst eine Abbildungseinheit, einen Bildanzeigeabschnitt, eine Bildanalyseeinheit und einen Bildannotationsabschnitt, der anhand erzeugter Abbildungen durch Abbildungseinheit in Verbindung mit Einteilung der anatomischen Struktur oder physiologischen Systemstruktur der Lebewesen Bildannotation macht.
-
Darüber hinaus als ein Bildannotationsterminal, die Visualisierungseinrichtung erteilt an das Bildannotationssystem eine Bildannotationsaufforderung;
Das Bildannotationssystem wird basierend auf die von Annotationsbediener angeforderten Stichwörter an den Labels in mindestens einer Labelontologiebibliothek anpassen, und die zu annotierenden medizinischen Bilder der Visualisierungseinrichtung der Annotationsbediener separat zuordnen; Abbildungseinheit wird die gesendete Bildinformation aus medizinischem Bildannotationssystem in medizinische Bilder verwandeln und es am Bildanzeigeabschnitt der Annotationsbediener anzeigen.
-
Bildannotationssystem wird basierend die Anpassungswerte der Annotationsbediener angeforderten Stichwörter mit mindestens einem Label Annotationsbediener der Visualisierungseinrichtung mindestens ein Auswahllabel empfehlen.
-
Oder Bildannotationssystem wird durch Visualisierungseinrichtung der Annotationsbediener mit Volltextindex die von Auswahllabel betroffenen Aussagen suchen und den Annotationsbedienern mit Markierungen zeigen.
-
Die Annotationsbediener werden basierend auf von Bildanzeigeabschnitt angezeigten Auswahllabels und die auf Auswahllabels bezogenen Sätze die Annotation der zu annotierenden medizinischen Bilder machen und senden es zum Bildannotationssystem der Annotationsbediener.
-
Die Bildanalyseeinheit der Annotationsbediener kann in Verbindung mit bereits annotierten medizinischen Bildern im Bildannotationssystem der Annotationsbediener die durch Bildannotationsabschnitt annotierte Annotationsinhalte verarbeiten und analysieren.
-
Die Bildanalyseeinheit der Annotationsbediener kann durch Internet die auf Hochgeschwindigkeits-Remote-Server gespeicherten medizinischen Bilder, die auf einen anderen Annotationsinhalt-Server gespeicherte und zu den medizinischen Bildern der Annotationsbediener passende Annotationsinhalte und Anpassungsbeziehungscode zwischen Annotationsinhalte der Annotationsbediener und den medizinischen Abbildern der Annotationsbediener erhalten.
-
Bildannotationsabschnitt der Annotationsbediener kann im Lokal nach den erhaltenen medizinischen Bildern der Annotationsbediener, die zu den medizinischen Bildern der Annotationsbediener passenden Annotationsinhalte sowie Anpassungsbeziehungscode zwischen Annotationsinhalte der Annotationsbediener und den medizinischen Bildern der Annotationsbediener die Anpassung von den medizinischen Bildern der Annotationsbediener mit Annotation machen, die Annotationsinformationen von mindestens einem Annotationsbediener aufzeichnen und die Intersektionslabels des gleichen medizinischen Bilds zählen.
-
Wie in 7 gezeigt, dass das vorliegende medizinische Bildannotationssystem, MITagger B/S Struktur verwendet und Backend mit Python+Django entwicklt wird, das Standard-Django MVC-Framework verwendet und eine einheitliche Form von HTTP-Schnittstelle bietet. Alle Dienste auf Frontend werden durch Verwendung der vom Backend-Server bereitgestellten HTTP-Schnittstelle erfolgt. Grundsätzlich verwendet Backend so geschichtete und modulare Struktur, dass das System in mehrere Ebenen unterteilt, wobei jede Ebene aus einer Anzahl von Modulen besteht.
-
HTTP-Schnittstelle kapselt alle Funktionen als eine Schnittstelle für das Frontend. Request Auth sorgt für das Überprüfen angeforderter Benutzeridentität, auf die meisten Services können nur von berechtigten Benutzer zugegriffen werden. Network Service sorgt für das Verarbeiten verschiedener Funktionen. Tag Recommdation Schicht kapselt das Label-Recommendation Engine auf Basis von Ontologie-Bibliothek. Data Storage wird auf Basis von Django Model und Elasticsearch Schnittstelle erfolgt und sorgt für Speicherverwaltung von Daten.
-
Ausführungsbeispiel 8
-
Diese Ausführungsform ist eine Modifikation von einer der obengenannten Ausführungsformen.
-
Nach Annotation von medizinischen Bildern der vorliegenden Erfindung werden mittels Crowdsourcing wiederentdeckte und neuentdeckte medizinische bildbezogene Informationen aktualisiert. Nach elementare Annotation von den zu annotierenden medizinischen Bildern werden die Annotationsinformationen für die öffentlichen Benutzer zugänglich sein. Nach Registrierung der persönlichen Daten im medizinischen Bildannotationssystem ist der öffentlichen Benutzer ein öffentliches Annotationspersonal geworden, das medizinische Bilder annotieren kann. Es wird Annotationsinhalte des öffentlichen Annotationspersonals gespeichert und in die jeweilige Labelswarteschlange hinzufügt. Die Labels in der Labelswarteschlange umfassen elementare Annotationslabels und die durch das öffentliche Annotationspersonal annotierten Labels. Auf Basis von der Qualifikation des öffentlichen Annotationspersonals und der Geschichte der Annotation werden die Annotationsinhalte gewichtet. Unter Einfluss von der Gewichtung werden die durch mehrere öffentliche Annotationspersonal Labels als dynamische sortierte Labelswarteschlange angezeigt. Wenn die durch öffentliche Annotationspersonal annotierten Labels in der Warteschlange mit höher Rangfolge, die kleiner als der Schwellenwert der vorgegebenen Reihenfolge sind, werden die Labels von der Experte bestätigt und anschließend in der Label-Ontologie-Bibliothek hinzufügt. Somit wird die vorliegende Erfindung die mit medizinischen Bildern betroffenen neuen Erkenntnisse in die Label-Ontologie-Bibliothek einbeziehen, so dass die Label-Ontologie-Bibliothek kontinuierlich aktualisiert wird. Beispielsweise ist Schwellenwert der vorgegebenen Reihenfolge fünf, dann werden die Top Fünf Labels in der Labelswarteschlange von der Experte bestätigt und anschließend in der Label-Ontologie-Bibliothek hinzufügt.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden auf Basis von dynamischer Veränderung der Labelsreihenfolge in der Labelswarteschlange die Annotationskapazitätswerte des jeweiligen öffentlichen Annotationspersonals auswertet. Wird die Rangfolge der Labels sich ständig vorwärts bewegt, steigert sich die Annotationskapazitätswerte des öffentlichen Annotationspersonals. Wird die Rangfolge der Labels sich ständig rückwärts bewegt, sinkt sich die Annotationskapazitätswerte des öffentlichen Annotationspersonals.
-
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden sich die Annotationskapazitätswerte des öffentlichen Annotationspersonals entsprechend steigert, wobei mindestens ein Label in die Label-Ontologie-Bibliothek einbezogen wird. Nachdem Labels in die Label-Ontologie-Bibliothek einbezogen werden, steigert sich die Annotationskapazitätswerte des öffentlichen Annotationspersonals entsprechend den Labels. Die Wertsteigerung wird durch das Verwaltungspersonal festgelegt. Je mehr Labels in die Label-Ontologie-Bibliothek einbezogen werden, desto mehr steigert sich die Annotationskapazitätswerte des öffentlichen Annotationspersonals.
-
Verfahrensschritte von verschiedenen Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung können miteinander kombiniert zur Verwendung werden. In jedem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, bei dem Annotationsterminal handelt es um Feature Phone, Smartphone, Pocket-PC, Personalcomputer, Tablet PC oder Personal Digital Assistant sowie jede Einheit mit Rechnenfähigkeit. Annotationsterminals verfügen auch über die Fähigkeit der Netzwerkkommunikation, um durch Internet die durch medizinisches Bildannotationssystem bereitgestellten zu annotierende medizinische Bilder zu erhalten sowie die Annotationsinformationen zum medizinischen Bildannotationssystem zurückzusenden. Der Annotationsbediener kann auch durch Annotationsterminals die bereits annotierten medizinischen Bilder finden. Vorzugsweise wird die Annotationsfunktion durch Installation von Browser-Plug-In in folgenden Browsers von intelligenten Verarbeitungseinrichtung erfolgt: z. B. Internet Explorer, Firefox, Safari, Opera, Google Chrome, GreenBrowser usw. Annotationsterminals können sich in verschiedenen Regionen befinden. Die Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind nicht auf diesen Browsern beschränkt, sondern können für jede Applikation (App) geeignet sein, die zur Anzeige der Dateien im Web-Server oder Dateisystem verwendet wird und die Fähigkeit der Benutzer-Dateien interaktive Anwendung hat, die Applikationen können aktuelle gängige verschiedene Browsers sein, es kann auch andere Applikationen mit Web-Browsing-Funktionen sein. Die medizinischen Bilder der vorliegenden Erfindung umfassen die medizinischen Abbilder.
-
Es ist zu beachten, dass die obengenannten speziellen Ausführungsbeispielen beispielhaft sind, der Fachmann auf diesem Gebiet kann mit verschiedenen Lösungen im Licht der Offenbarung der vorliegenden Erfindung kommen und diese Lösungen gehören ebenfalls zum Offenlegungsumfang der vorliegenden Erfindung und Schutzumfang der vorliegenden Erfindung. Der Fachmann auf diesem Gebiet sollte klar sein, dass die vorliegende Beschreibung und die Zeichnungen beispielhaft sind und nicht als Einschränkung für Patentansprüche ausgelegt werden. Der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung wird durch die Patentansprüche und deren Äquivalente definiert.
-
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
-
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
-
Zitierte Patentliteratur
-
