JP2006522664A - 知識ベースの診断用イメージングのための方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本イメージング・システムは、患者を解析して、MRデータ、CTデータ、超音波データ、X線データ、SPECTデータ及びPETデータのうちの少なくとも1つを含む新しい患者データ・セットを得る診断用装置(100)を有する。診断用装置(100)は該新しい患者データ・セットを患者の生理学的パラメータに関して自動的に解析して、該生理学的パラメータについての患者値を求める。本システムはまた、以前に解析された患者についての過去の患者データ・セットを含むデータベース(216)を有する。該過去の患者データ・セットは、以前に解析された患者に関する生理学的パラメータを表すデータを含む。ネットワーク(214)が、過去の患者データ・セットへのアクセスを支援するために診断用装置(100)とデータベース(216)とを相互接続する。
Description
b)SSP6537217号に記載されているような高い空間的及び時間的分解能、
c)USP6450962号に記載されているような実時間3D(4D)能力、
d)SSP6542626号及びUSP6478742号に記載されているような調節用動作パラメータ、
e)USP6494843号及びUSP6478743号に記載されているような経食道プローブをベースとした超音波、
f)USP6491631号、USP6487433号及びUSP6478741号に記載されているような高調波及び低調波符号化励起、
g)USP6450959号に記載されているようなBモード及びドップラー・フロー・イメージング、並びに
h)USP6447450号に記載されているようなECGゲート型画像合成。
b)組織の動き、組織の同時性又は歪みを測定するための心臓サイクルの一部にわたる選択された解剖学的位置における組織速度又は歪み速度のいずれかの時間積分、
c)心臓壁の厚さ、及び拡張期終期と収縮期終期との間の壁の肥厚、
d)選択された解剖学的位置及び心臓サイクルの各部分についての速度分布及び歪み速度分布を含む運動及び収縮パターン、
e)例えば、ECG又は組織速度又は歪み速度分布によって測定された不整脈を含む心臓律動、
f)2D平面又は3Dボリュームの何れかにおいて測定された器官の大きさ及び/又は形状、
g)駆出分画の算出を含む、2D平面及び3Dボリュームの両方における拡張期終期と収縮期終期との間での器官の大きさ及び形状の比較、
h)収縮期、拡張期、IVC、IVR、E波、心拍静止期及びA波のような心臓サイクル中の時間的小区分の検出、並びにこれらの事象に対するパラメータ又はパターンの測定、及び
i)ランドマークの検出、及び2D平面又は3Dボリュームの何れかにおける僧帽弁輪のようなこれらのランドマークについての運動パターン。
16 被走査超音波ボリューム
22、24 半径方向の縁
25、27、29 データベース
26 角度
30 レンダリング・ボックス
32 厚さ
34 画像平面
36 幅
38 高さ
48 画像部分
100 超音波システム
104 トランスデューサ
106 プローブ
114 RF/IQバッファ
122 画像バッファ
128 データベース
200 ヘルスケア・ネットワーク
216 患者データベース
230 ヘルスケア・ネットワーク
240 データベース
Claims (28)
- 患者を解析して、MRデータ、CTデータ、超音波データ、X線データ、SPECTデータ及びPETデータのうちの少なくとも1つを含む新しい患者データ・セットを得る診断用装置(100)であって、該新しい患者データ・セットを自動的に解析する診断用装置(100)と、
以前に解析された患者についての過去の患者データ・セットを含むデータベース(216)であって、該過去の患者データ・セットが、以前に解析された患者に関する生理学的パラメータを表すデータを含んでいる、データベース(216)と、
前記過去の患者データ・セットへのアクセスを支援するために前記診断用装置と前記データベースとを相互接続するネットワーク(214)と、
を有する知識ベースの診断用イメージング・システム。 - 前記診断用装置(100)は超音波システム(100)であり、前記新しい患者データ・セットは少なくとも1つの超音波画像(34)を含んでいる、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記生理学的パラメータは心筋についてのものであり、前記制御装置(215)は房室平面、組織速度、心収縮期遷移、心筋周期長、肥大、拡張点、心臓寸法及び心臓形状のうちの少なくとも1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記制御装置(215)は、以前に解析された患者の心筋の収縮パターン及び速度分布のうちの1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記診断用装置(100)は、前記新しい患者データ・セットから生成された画像(34)の中の異常を強調表示する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記診断用装置(100)は、追加の情報が必要であるかどうか判定するために新しい患者データ・セットと過去の患者データ・セットとを比較する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記制御装置(215)は前記過去の患者データ・セットのうちの少なくとも1つを前記新しい患者データ・セットと比較する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記診断用装置(100)は、前記新しい患者データ・セットから新しい患者画像を生成し且つ前記新しい患者画像に基づいて前記生理学的パラメータを識別する超音波機械(100)を含んでいる、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記診断用装置(100)は前記新しい患者データ・セットから前記生理学的パラメータについての値を自動的に測定する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記新しい患者データ・セットと過去の患者データ・セットは新しい患者画像(34)と過去の患者画像(34)をそれぞれ生成し、前記制御装置(215)は前記新しい患者画像と過去の患者画像との間の整合を確認する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 前記新しい患者データ・セットと過去の患者データ・セットは新しい患者画像(34)と過去の患者画像(34)をそれぞれ生成し、前記制御装置(215)は前記新しい患者画像と過去の患者画像との間の整合を確認する、請求項1記載の知識ベースの診断用イメージング・システム。
- 患者を解析して、MRデータ、CTデータ、超音波データ、X線データ、SPECTデータ及びPETデータのうちの少なくとも1つを含む新しい患者データ・セットを得る方法であって、
該新しい患者データ・セットを自動的に解析する段階と、
以前に解析された患者についての過去の患者データ・セットを含むデータベース(216)であって、該過去の患者データ・セットが、以前に解析された患者に関する生理学的パラメータを表すデータを含んでいる、データベース(216)を用意する段階と、
前記過去の患者データ・セットへのアクセスを支援するために前記診断用装置と前記データベースとを相互接続する段階と、
を有する知識ベースの診断用イメージング・システム。 - 前記新しい患者データ・セットは少なくとも1つの超音波画像(34)を含んでいる、請求項12記載の方法。
- 前記生理学的パラメータは心筋についてのものであり、前記制御装置(215)は房室平面、組織速度、心収縮期遷移、心筋周期長、肥大、拡張点、心臓寸法及び心臓形状のうちの少なくとも1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項12記載の方法
- 前記制御装置(215)は、以前に解析された患者の心筋の収縮パターン及び速度分布のうちの1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項12記載の方法。
- 前記新しい患者データ・セットから生成された画像(34)の中の異常を強調表示する段階を含む、請求項12記載の方法。
- 追加の情報が必要であるかどうか判定するために新しい患者データ・セットと過去の患者データ・セットとを比較する段階を含む、請求項12記載の方法。
- 前記過去の患者データ・セットのうちの少なくとも1つを前記新しい患者データ・セットと比較する段階を含む、請求項12記載の方法。
- 前記新しい患者データ・セットから新しい患者画像を生成し且つ前記新しい患者画像に基づいて前記生理学的パラメータを識別する段階を含む、請求項12記載の方法。
- 前記新しい患者データ・セットから前記生理学的パラメータについての値を自動的に測定する段階を含む、請求項12記載の方法。
- 患者を解析して、MRデータ、CTデータ、超音波データ、X線データ、SPECTデータ及びPETデータのうちの少なくとも1つを含む新しい患者データ・セットを得る診断用装置(100)であって、該新しい患者データ・セットを自動的に解析する診断用装置(100)と、
以前に解析された患者についての過去の患者データ・セットを含むデータベース(216)であって、該過去の患者データ・セットが、以前に解析された患者に関する生理学的パラメータを表すデータを含んでいる、データベース(216)と、
前記過去の患者データ・セットへのアクセスを支援するために前記診断用装置と前記データベースとを相互接続する接続と、
を有するネットワーク(214)。 - 前記診断用装置(100)は超音波システム(100)であり、前記新しい患者データ・セットは少なくとも1つの超音波画像(34)を含んでいる、請求項21記載のネットワーク。
- 前記生理学的パラメータは心筋についてのものであり、前記制御装置(215)は房室平面、組織速度、心収縮期遷移、心筋周期長、肥大、拡張点、心臓寸法及び心臓形状のうちの少なくとも1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項21記載のネットワーク。
- 前記制御装置(215)は、以前に解析された患者の心筋の収縮パターン及び速度分布のうちの1つに基づいて前記データベースにアクセスする、請求項21記載のネットワーク。
- 前記診断用装置(100)は、前記新しい患者データ・セットから生成された画像(34)の中の異常を強調表示する、請求項21記載ネットワーク。
- 前記診断用装置(100)は、追加の情報が必要であるかどうか判定するために新しい患者データ・セットと過去の患者データ・セットとを比較する、請求項21記載のネットワーク。
- 前記制御装置(215)は前記過去の患者データ・セットのうちの少なくとも1つを前記新しい患者データ・セットと比較する、請求項21記載のネットワーク。
- 前記診断用装置(100)は、前記新しい患者データ・セットから新しい患者画像を生成し且つ前記新しい患者画像に基づいて前記生理学的パラメータを識別する超音波機械(100)を含んでいる、請求項21記載のネットワーク。
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