JP2007528763A - インタラクティブコンピュータ支援診断方法及び装置 - Google Patents

Abstract

コンピュータビジョンのコンピュータ支援診断の分野における非常に強い研究意欲にも拘わらず、自動分類又は比較可能アルゴリズム的解決方法は、正式に用いられていず、医師により恒常的な信頼を得ていない。本発明の例示としての実施形態にしたがって、実行される診断の信頼区間は視覚化され、その方法のインタラクティブ改善を可能にする基準化フィードバック機構が与えられる。

Description

本発明は、コンピュータ支援データ処理（ＣＡＤｘ）の分野に関する。特に、本発明は、数量情報のコンピュータ支援抽出方法、データ処理装置及びデータ処理装置のための対応するコンピュータプログラムに関する。

コンピュータ支援診断の分野における非常に強い研究意欲にも拘わらず、目的の市場、即ち、医療用アプリケーションに対して得られたアルゴリズムの転送は、しばしば成功していない。コンピュータビジョン、自動分類又は比較可能アルゴリズム的解決方法は、正式には用いられていず、医師により恒常的な信頼を得ていない。

そのような研究結果に対する不信についての最も重大な理由は次のようなものである。
− 限定された環境下でのフィールド試験。
− 技術に詳しくないユーザに理解できないままであるデータ処理方法。
− 技術パラメータの設定によるアルゴリズムの品質の信頼度。

不十分な有効性確認が益々認識されてきたにも拘わらず、例えば、文献 “１４ ｗａｙｓ ｔｏ ｓａｙ ｎｏｔｈｉｎｇｎｗｉｔｈ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ”，ｂｙ Ｇｌｏｂｕｓ Ａ．ｅｔ．ａｌ．，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ２７（‘）ｐｐ．８６−８８，１９９４に記載されているような不適切な方法が用いられている。コンピュータビジョンアルゴリズムは大抵、研究者自身の主観的な視覚的印象により確認される。ＣＡＤｘのアプリケーション全て及び類似するアプリケーションのための数量信頼基準が、それらのアプリケーションに対して医師の適切に確立された信頼を高めるために必要とされている。

国際公開第０１／７４２３８Ａ１号パンフレットにおいて、女性の体の胸部が光で検査される光***撮影法で用いられる濁り媒体における異常領域の位置決め方法について開示している。その方法は、例えば、腫瘍等の何れの異常を認識することができる画像を生成する。
国際公開第０１／７４２３８Ａ１号パンフレット "１４ ｗａｙｓ ｔｏ ｓａｙ ｎｏｔｈｉｎｇｎｗｉｔｈ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ"，ｂｙ Ｇｌｏｂｕｓ Ａ．ｅｔ．ａｌ．，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ２７（‘）ｐｐ．８６−８８，１９９４

本発明の目的は、数量情報の改善されたコンピュータ支援抽出を提供することである。

本発明にしたがって、独立請求項にしたがって数量情報のコンピュータ支援抽出を実行するために、数量情報のコンピュータ支援抽出方法、データ処理装置及びデータ処理装置のためのコンピュータプログラムが与えられる。

本発明の例示としての実施形態にしたがって、取得された第１診断データが、第１診断結果を決定するように第１パラメータ集合に基づいて処理される、コンピュータ支援診断方法が与えられる。それ故、信頼区間が診断結果に関して決定される。第１診断結果及び信頼区間が、例えば、ユーザに対して表示される。第１パラメータ集合は、次いで、例えば、システムのユーザからの入力に基づいて調整される。次いで、診断データは、表示される第２診断結果を決定するように、調整された第１パラメータ集合に基づいて再処理される。

このような本発明の例示としての実施形態にしたがって、医療用データ処理アプリケーションにしばしば基づく複数の画像処理アルゴリズム及び単一の処理アルゴリズムに提供可能であるマルチステップ方法が与えられる。このような本発明の例示としての実施形態の特徴にしたがって、第１診断結果に関する信頼区間が与えられる。換言すれば、診断の信頼度に関してユーザに感覚を与える方法のフィードバックがユーザに与えられる。例えば、数量測定ついて、９５％の区間（２０のうち１９において、信頼結果が続く領域内にある）は限定された表示の一部である。例えば、患者の期間のセグメント化又は登録のような幾何学的結果は、信頼区間の統計学的視覚化の代わりに、セグメント化又は登録されたものが変化している可能性がある領域を表す探索可能な“灰色領域”で表示されることが可能である。

適切な入力により、ユーザは第１パラメータ集合を変えることが可能である。それ故、診断データの再処理が、第２診断結果を決定するように、調整された第１パラメータ集合に基づいて実行されることが可能である。これから、システムのユーザは、診断結果に関する変化パラメータ、それ故、計算結果の安定度及び信頼度を認識するようになる。

有利であることに、信頼フィードバックのために、システム又は方法における信頼が改善されることが可能である。更に、パラメータの変化のために、ユーザは、診断結果の信頼度に関する感覚を確立するように、診断結果における特定のパラメータ又は特定のパラメータ範囲の影響をインタラクティブに探索することが可能である。

本発明の他の例示としての実施形態にしたがって、第１パラメータ集合の少なくとも１つのパラメータは、対応する入力によりユーザによって変えられることが可能である。このことは、診断データのインタラクティブな再処理を可能にする。

本発明の他の例示としての実施形態にしたがって、例えば、Ｒ＆Ｄチームがその方法を更に調整するためにこの情報を用いることが可能であるように、第１診断データ及び対応する第１パラメータ集合がサービスポートに転送される選択において、例えば、低信頼選択オプションがシステムのユーザに与えられる。例えば、低信頼選択オプションは、匿名のデータベースにおいて実際の場合のデータの記憶を得ることが可能である。顧客は、有利であることに、このデータを収集し、そのデータをマーケティング部門及びＲ＆Ｄ部門に渡すことが可能である。このことは、ユーザが、その方法の品質を高めるために更に権限を得たと感じることができるようにする。好適には、パラメータの範囲は、適用される場所で取得された臨床データから抽出され、そのことは、本発明の各々の実施形態が臨床設定に個々、適用されるようにする。

本発明の他の例示としての実施形態にしたがって、信頼選択オプションは、第１パラメータ集合が第１診断データと共に記憶されることが可能である選択時に与えられる。適切であることが分かった第１パラメータ集合及び第１診断データのこのセットは、他の診断のためのグランドトゥルースとして用いられることが可能であり、また、例えば、その方法又はシステムの更なるトレーニングのために用いられることが可能である。

本発明の他の例示としての実施形態にしたがって、第１診断データは第２診断データと比較されることが可能である。第１及び第２診断データの類似度が決定されることが可能であり、その類似度が基準と適合するとき、第１診断データは、第２診断データに元々属す第２パラメータ集合に基づいて再処理されることが可能である。

本発明の他の例示としての実施形態にしたがって、パラメータ集合に基づいて実行される診断に関する信頼区間の視覚化を可能にするデータ処理装置が与えられる。更に、このデータ処理装置は、調整されたパラメータ集合に基づく診断データの再処理を可能にする。

第１効果として、第１パラメータ集合を調整することにより、より正確である第２診断結果が得られる。第２効果として、第１パラメータ集合のパラメータを調整することにより、ユーザは、それらのパラメータから診断結果の信頼度を探索することが可能である。

本発明はまた、コンピュータ支援診断を実行するためのデータ処理装置のためのコンピュータプログラムに関する。本発明にしたがったコンピュータプログラムは、データ処理器の作用メモリに好適にロードされる。そのデータ処理器は、それ故、本発明の方法を実行するように備えられる。そのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータ読み出し可能媒体に記憶されることが可能である。コンピュータプログラムはまた、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂのようなネットワークにおいて供給されることが可能であり、そのようなネットワークからデータ処理器の作用メモリにダウンロードされることが可能である。コンピュータプログラムは、Ｃ＋＋のような何れの適切なプログラミング言語で書かれることが可能である。

本発明の例示としての実施形態の要旨として。特定のパラメータに関する診断結果の信頼度に関する信頼区間が視覚化されることが理解できる。入力に基づいて、診断データは、ディスプレイ上に表示される第２診断結果を決定するように調整されたパラメータ集合に基づいて再処理されることが可能である。更に、このフィードバックが方法又はシステムを更に改善するために自動的に用いられることを可能にすることにより、ユーザが方法及び／又はシステムに関する個々の信頼を表現すること及び表された結果を改善することを可能にする信頼選択オプション又は低信頼選択オプションのような標準化フィードバック機構が与えられる。

本発明が適用される例示としての技術分野は、手荷物検査、医療用アプリケーション、材料検査及び材料科学を含む。医療用アプリケーションにおいてさえ、種々の方法のステップが医師によって実行されなければならないことは必ずしも必要ない。

本発明の上記の及び他の特徴は、以下の図を参照して、以下、詳述する実施形態に関連して明らかになり、理解することができる。

図１は、本発明に従った方法の例示としての実施形態を実行するための、本発明に従ったデータ処理装置の例示としての実施形態を示している。図１に示すデータ処理装置は、
診断データ、パラメータの集合又は何れの中間的結果を記憶するためのメモリ２に接続された中央演算処理装置（ＣＰＵ）又はデータ処理器１を有する。データ処理器１は、例えば、１つ又はそれ以上のデータ転送機構を介して、ＭＲＩ装置又はＣＴ装置等の複数の入力／出力装置、ネットワーク装置又は診断装置に接続されることが可能である。画像処理器は、データ処理器１により演算又は適合される情報又は画像を表示するための表示装置４（例えば、コンピュータモニタ）に更に接続されている。オペレータ又はユーザは、キーボード５及び／又は図１に示していない他の装置を介してデータ処理器１と双方向的対話を行うことが可能である。

図２ａ及びｂは、本発明にしたがったコンピュータ支援診断を実行するための方法の例示としての実施形態のフローチャートを示している。

以下の例示としての実施形態は、コンピュータ支援ビューの分野に関する。しかしながら、本発明は、例えば、外科手術、侵襲的計画、結果制御でコンピュータ支援ナビゲーションのような種々のアプリケーション分野に適用されることが可能であることに留意する必要がある。

ステップＳ１０で開始した後、その方法は、診断画像データが取得されるステップ１１に続く。診断画像データは、例えば、顕微鏡からの画像であることが可能である。次いで、その方法は、この診断画像データについてのグランドトゥルースが存在するか否かに対して判定が成されるステップＳ１２に続く。この診断画像データについてのグランドトゥルースが存在すると、Ｓ１２で判定される場合、その方法は、第１パラメータの集合がグランドトゥルースの第３パラメータに対応して設定されるステップＳ１６に続く。

パラメータの集合の調整されたパラメータは、統計的検査方法のための重要なレベルと、二分決定の閾値と、異なる処理ステップの組み合わせのための重み付け因子と、画像フィルタ係数とを有することが可能である。他の実施形態においては、強度、コントラスト及びノイズ強度のような入力画像データの付加特性は、それらの画像特性に対する計算結果の安定度がユーザにまた、表示されるように、変化されることが可能である。

グランドトゥルースが存在しないことがステップＳ１２で判定される場合、その方法は、メモリに記憶されている比較可能データが存在するか否かが判定されるステップＳ１３に続く。アクセス可能メモリにおいて比較可能データが存在すると判定される場合、その方法は、その比較可能データについて有効であった第２パラメータにしたがって第１パラメータの集合が設定されるステップ１４に続く。次いで、その方法はステップ１７に続く。

比較可能データが存在しないことがステップ１３で判定される場合、その方法は、予め設定されたパラメータの範囲にしたがって、第１パラメータが設定されるステップＳ１５に続く。

ステップ１７において、コンピュータ支援診断が第１パラメータ範囲に基づいて実行される。次いで、その方法は、診断結果が、例えば、ディスプレイ４において、システムのユーザに対して表示されるステップＳ１８に続く。次いで、その方法は、表示された診断結果の確実度又は信頼度が、第１パラメータの集合の変数を調整することにより探索されることが可能であるステップＳ１９に続く。調整された変数は、新しい診断結果を判定するように、診断を再処理又は再実行するために用いられる。その新しい診断結果又は調整された診断結果は、次いで、例えば、ディスプレイ４を介してユーザに対して表示される。

ユーザは、例えば、ディスプレイ上のマウスポインタのようなポインティング装置によりスライダを移動することにより変数を調整することが可能である。また、例えば、トラックボール、マウス又はマウスホイールを、変数を調整するように用いることが可能である。

有利であることに、パラメータを調整することにより、ユーザは、診断結果の確実度又は信頼度を探索することが可能である。特に、診断結果の信頼度は、調整された変数に関して探索されることが可能である。換言すれば、確実度又は信頼度を探索することにより、数量な信頼度測定結果をシステムのユーザに知らせることが可能である。

本発明のこのような例示としての実施形態の変形においては、数量な信頼度を与えることがまた、可能である。例えば、その方法は、アルゴリズム的不確実性のために結果の確率分布に関する視覚的フィードバックを有することが可能である。例えば、数量測定のために、９５％の区間（“２０中１９の場合、真の結果は次の範囲にある）は、ディスプレイ４におけるユーザに対する限定された表示の一部である。例えば、セグメント化又は登録により得られる幾何学的結果に対する幾何学的不確実性は、有利であることに、数字を用いることにより統計学的に視覚化されず、例えば、図３に示すような探索可能な“灰色領域”を用いて視覚化される。

その方法の進行中及び初期構成中、最適な結果が供給される技術パラメータの集合のみが決定されるばかりでなく、全ての利用可能なトレーニングデータについて、最も適切な方法で既知の最適な真実を再生する個々のパラメータの集合が決定される。これにより、各々のパラメータに対する分散領域について、ユーザに与えられる又は表示されることが可能である。それ故、上記のように、ユーザは、この分散領域内でパラメータを調整するように、ディスプレイ上に表示されるマウス、マウスホイール又はウィンドウスライダのような入力手段を用いることが可能である。有利であることに、このような本発明の特徴にしたがって、ユーザは、ディスプレイ上の診断結果に対する変化に直接的に（インタラクティブに）したがうことが可能である。

次いで、図２ａの下部に及び図２ｂの上部に円で囲んだＡで示しているように、その方法は、信頼度のない入力が存在するか否かを判定するステップＳ２０に続く。ユーザは、ステップＳ１９でなされた調整全てにも拘わらず、信頼度が診断結果に対して構築されなかった、即ち、診断結果が適切であるとユーザが思えないことを示す明確な入力を入力することが可能である。図２ｂの上部に及び図２ａの下部に円で囲んだＢで示すように、明確な入力が存在することがステップＳ２０で判定される場合、その方法は、第１パラメータの集合が調整されるステップＳ２１に続く。これは、例えば、ステップＳ１７乃至Ｓ１９について、異なる処理方法を選択することにより、又は第１パラメータの他の集合をロードすることにより成されることが可能である。

このような本発明の例示としての実施形態の変形にしたがって、有利であることに、Ｒ＆Ｄ部門にダウンロードされることが可能であるサービスポートにユーザにより信頼されなかった対応する第１パラメータの集合及び診断画像データを自動的に転送することが可能である。このデータは、次いで、より適切な結果を得るように、第１パラメータの集合を更に改善するために用いられることが可能である。

明確な入力が存在しないことがステップＳ２０で判定される場合、その方法は、信頼できる入力が存在するかどうかが判定されるステップＳ２２に続く。信頼できる選択オプションが選択されたこと、即ち、信頼できるデータが存在したことがステップＳ２０で判定される場合、その方法は、診断画像データ及び第１パラメータの集合が比較可能データ及び／又はグランドトゥルースに追加される並びに／若しくはステップ２１で予め設定された範囲を調整するために用いられるステップＳ２３に続く。図２ｂから引き継がれることが可能であるように、並びに、図２ｂの上部に及び図２ａの下部に円で囲まれたＣで示されているように、その方法は、ステップＳ２３からステップＳ２１に、ステップＳ１３に又はステップＳ１２に続く。変形においては、その方法は、円で囲まれたＣで、即ち、ステップＳ２３の後で終了することが可能である。

信頼できる入力が存在しなかったことがステップＳ２２で判定される場合、その方法は、学習選択オプションが選択されたかどうか、即ち、学習入力が存在するか否かが判定されるステップＳ２４に続く。学習入力が存在することがステップＳ２４で判定される場合、その方法は、トレーニングの例が第１パラメータの集合を調整するように用いられるステップＳ２５に続く。それらのトレーニングの例は診断画像データであることが可能であり、対応する第１パラメータの集合は、結果がユーザにより信頼された場合に実行される前適用のステップＳ２３においてメモリに付加されることが可能である。トレーニングは、データ処理方法による、例えば、専門家の意見又は他の診断データ取得による以外に真の結果を決定するための手段が存在するときはいつでも可能である。図２ｂの上部に及び図２ａの下部に円で囲んだＤで示すように、その方法は、ステップＳ２５からＳ１５に続く。変形においては、その方法はまた、ステップＳ２５の後に終了することが可能である。

学習入力が存在しないことがステップＳ２４で判定される場合、その方法は、その方法が終了するステップＳ２６に続く。

有利であることに、上記から理解することが可能であるように、ユーザは、グランドトゥルース及び画像データの対応する集合が存在するとき、ユーザ自身によりＣＡＤシステムを改善することが可能である。例えば、このグランドトゥルースの集合及び画像データは二者択一の並列の診断から取得されることが可能である。それ故、例えば、ユーザは、侵襲的方法又は他のイメージング方法から特定の診断画像データに関するグランドトゥルースを取得することが可能である。また、専門家の意見が必要なグランドトゥルースのために備えられることが可能である。それ故、グランドトゥルースに基づいて、そのシステムは、重要な再生、即ち、改善された診断結果を可能にするパラメータの集合を自動的に決定することが可能である。診断画像データ、対応するグランドトゥルース及びそれらに属すパラメータが記憶される。

更に、上記から理解することが可能であるように、適切なパラメータの自動選択が可能であるそのシステムはまた、学習することが可能である。そのシステムは、定期的に更新される又は拡張される学習データに基づいて、連続的に学習することが可能である。それ故、定期的に増大する学習データの集合に基づいて、そのシステムは改善された診断結果を可能にする。

例えば、利用可能なグランドトゥルースが存在しない場合、例えば、診断はまた、比較可能なデータに基づいて実行されることが可能である。比較可能なデータの集合は、例えば、現診断画像とメモリに記憶されている画像データとの間の類似度を決定することにより決定されることが可能である。そのような画像類似度は、全体的な画像特徴に基づいて決定されることが可能である。また、そのような画像類似度は、画像強度の統計的特徴に基づいて決定されることが可能である。また、その方法又はシステムは、複数の比較可能画像を必要とし、殆どの適切なパラメータの集合及びそれぞれの変数が十分に類似する入力画像全てについて有効であったパラメータの集合間の解釈に基づいて決定されるように、適合されることが可能である。他の診断画像データの処理については、確認された比較可能画像に対応するパラメータの集合が、続いて用いられることが可能である。

有利であることに、信頼区間の視覚化に加えて、本発明の上記の例示としての実施形態にしたがって、本発明の種々の実施形態のために同様のアピアランス及びユーザインタラクションを提供する、標準化されたフィードバック機構が与えられる。更に、有利であることに、信頼区間は、ユーザインタラクションにより探索可能であるようにされる。例えば、数量化の不確実性、登録アルゴリズム及びセグメント化アルゴリズムは簡単なスライダを介在させることが可能である。左右にスライダを動かすことにより、十分な信頼度領域をカバーするアルゴリズム的結果の表示を得ることが可能である。

図３は、本発明にしたがってディスプレイ４に表示されることが可能である表示の例示としての実施形態を示している。

図３から理解できるように、その表示は、例えば、診断画像データが表示される領域３０を有するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）フォーマットで実行されることが可能である。更に、３つのボタン３２、３４及び３６を備えている。ボタン３２は、自動信頼フィードバックを可能にする。このような本発明の例示としての実施形態の変形にしたがって、信頼ボタン３２を活性化することにより、領域３０に現在表示されている画像データ及び対応するデータはサーブスポートに自動的に転送されることが可能であり、そのサービスポートから更なる使用のために転送されることが可能である。このような転送は、例えば、電子メールにより自動的に実行されることが可能である。

低信頼ボタン３４は、現在のパラメータの集合により得られるセグメント化の結果でユーザの不信を表す役割を果たす。有利であることに、低信頼ボタン３４を活性化することにより、領域３０に表示された診断画像データ及び対応するパラメータの集合は、更なる使用のためにサービスポートに転送されることが可能である。

参照番号３８はセグメント化の結果を表している。実線４０は、現在のパラメータの設定に基づいて決定された診断結果を示している。破線４２は信頼区間を視覚化したものである。実線４０は、スライダ４４が中心に置かれるときの診断結果を示している。ユーザは、それ故、適用されたアルゴリズムの信頼区間を探索することが可能である。セグメント化の境界線は、破線４２で示された信頼領域内のスライダ位置により進展する。数量化の結果は、９５％の確実な最小値から最大値まで、同様に変化する。 “基準として知られているトレーニング” ボタン３６は、ユーザがマニュアル操作でカウンタを補正することを可能にする。マニュアル操作のカウンタの補正により、そのシステムは、それ故、セグメント化のパラメータを調整することが可能である。

“基準として知られているトレーニング” ボタン３６は、アルゴリズム的性能に影響を与える技術パラメータを調整するように用いられることが可能である。別の意見、例えば、専門家自身の視覚的印象又はグランドトゥルース測定結果が利用可能であるときはいつでも、それらの結果はアルゴリズムにおいてトレーニングされることが可能である。例えば、文献“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔｔｉｎｇ Ｆｏｒ Ｂａｌｌｏｏｎ Ｍｏｄｅｌｓ”，ｂｙ Ｂｒｅｄｎｏ Ｊ．ｅｔ．ａｌ．，Ｐｒｏｃｓ．ＳＰＩＥ ３９７９，ｐｐ １１８５−１１９５，２０００に記載されている“例からの学習”を用いて、技術パラメータは、グランドトゥルースがそのアルゴリズムにより再生されるように調整される。この例示としての実施形態の変形にしたがって、このような例からの学習は、文献、“Ｔｅｘｔｕｒｅ−Ａｄａｐｔｉｖｅ Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍｏｄｅｌｓ”，ｂｙ Ｔ．Ｍ．ｅｔ．ａｌ，ＬＮＣＳ ２０１３，ｐｐ ３８７−３９６，２００１に記載されている全体的な入力データ特性に基づいて擬ｊつパラメータを調整することができる回帰分析を更に有することが可能であり、その文献の援用により本発明の説明の一部を代替する。

有利であることに、本発明にしたがって、医療用アプリケーションに基づき、コンピュータ支援診断に適用される多様な画像処理方法及び単一の処理方法に適用可能であるマルチステップ方法が提供される。そのようなアルゴリズムの結果は、数量測定値、登録のための変換パラメータ、幾何学的セグメント化の結果等を含む。本発明にしたがって、そのようなシステム及び診断結果に対するユーザの信頼度を改善することができる。

本出願は、コンピュータ支援診断の分野に限定されるものではなく、数量情報が医療データ取得により抽出される場合に、侵襲的計画、ナビゲーション支援及び出力制御のような類似する分野に適用されることができる。

本発明の例示としての実施形態にしたがった方法を実行するように適合された本発明の例示としての実施形態にしたがったデータ処理装置を示す模式図である。 本発明の例示としての実施形態にしたがった図１のデータ処理装置を動作させる方法の例示としての実施形態のフローチャートである。 本発明にしたがったユーザに対して与えられる表示の例示としての実施形態を示す図である。

Claims (8)

1. 数量情報のコンピュータ支援抽出方法であって：
   抽出されるべきオブジェクトからの一次データを取得するステップ；
   一次結果を決定するように一次パラメータ集合に基づいて前記一次データを処理するステップ；
   前記一次結果に関する信頼区間を決定するステップ；
   前記一次結果及び前記信頼区間を表示するステップ；
   入力に基づいて前記一次パラメータ集合を調整するステップ；
   二次結果を決定するように前記の調整された一次パラメータに基づいて前記一次データを再処理するステップ；及び
   前記二次結果を表示するステップ；
   を有するコンピュータ支援抽出方法。
2. 請求項１に記載のコンピュータ支援抽出方法であって、前記一次パラメータ集合は複数のパラメータを有する、方法であり；
   前記一次パラメータ集合の少なくとも１つのパラメータを変化させるステップ；
   変化される前記少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記一次パラメータ集合を調整するステップ；及び
   前記二次結果を決定するように前記調整されたパラメータ集合に基づいて前記一次データをインタラクティブに再処理し、前記二次結果を表示するステップ；
   を有するコンピュータ支援抽出方法。
3. 請求項１に記載のコンピュータ支援抽出方法であって：
   低信頼選択オプションを与えるステップ；及び
   前記低信頼選択オプションが選択されるとき、サービスポートに前記一次データ及び対応する一次パラメータ集合を転送するステップ；
   を更に有する、コンピュータ支援抽出方法。
4. 請求項１に記載のコンピュータ支援抽出方法であって：
   信頼選択オプションを与えるステップ；及び
   信頼選択オプションが選択されるとき、前記一次データに対応する前記一次パラメータ集合を記憶するステップ；
   を更に有する、コンピュータ支援抽出方法。
5. 請求項１に記載のコンピュータ支援抽出方法であって：
   前記一次診断データを二次データと比較するステップ；
   前記一次診断データが前記二次データの何れに匹敵するかどうかを決定するステップ；
   三次結果を決定するように、類似する二次データに属す二次パラメータ集合に基づいて前記一次データを再処理するステップ；及び
   前記三次結果を表示するステップ；
   を更に有する、コンピュータ支援抽出方法。
6. 請求項１に記載のコンピュータ支援抽出方法であって、前記一次結果及び前記二次結果の少なくとも１つについての依存性の探索決定を可能にする、コンピュータ支援抽出方法。
7. データ処理装置であって：
   検査されるべきオブジェクトからの一次データ及び一次パラメータ集合を記憶するためのメモリ；
   一次結果及び二次結果を決定するように数量情報のコンピュータ支援抽出のための前記一次データを処理するための処理器；並びに
   一次結果及び二次結果を表示するためのディスプレイ；
   を有する、データ処理装置であり、
   前記一次データは、一次結果を決定するように一次パラメータ集合に基づいて前記処理器により処理され；
   信頼区間は前記一次結果に関して前記処理器により決定され；
   前記一次結果及び前記信頼区間は前記ディスプレイに表示され；
   前記一次パラメータ集合は前記処理器による入力に基づいて調整され；
   二次結果を決定するように前記調整された一次パラメータ集合に基づいて前記一次データの再処理は処理器により実行され；並びに
   前記二次結果は前記ディスプレイに表示される；
   データ処理装置。
8. 数量情報のコンピュータ支援抽出を実行するためのデータ処理装置でのためのコンピュータプログラムあって、前記コンピュータプログラムが前記データ処理装置のデータ処理器で実行されるとき、前記データ処理装置は、次のステップであって：
   検査されるべきオブジェクトから一次データを取得するステップ；
   一次結果を決定するように一次パラメータ集合に基づいて前記一次データを処理するステップ；
   前記一次結果に関する信頼区間を決定するステップ；
   前記一次結果及び前記信頼区間を表示するステップ；
   入力に基づいて前記一次パラメータ集合を調整するステップ；
   二次結果を決定するように前記調整された一次パラメータ集合に基づいて、前記一次データを再処理するステップ；並びに
   前記二次結果を表示するステップ；
   を実行する、コンピュータプログラム。

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