JP5744182B2 - 放射線ディスクリプタを用いた報告ビューア - Google Patents

Description

本発明のシステムは、概して報告ビューア、より詳しくは、医学画像システムで使用されるＢＩＲＡＤＳ(Breast Imaging Reporting and Data System)ディスクリプタと呼ばれるＢＩＲＡＤＳ（胸部画像レポーティング及びデータシステム）で使用されるディスクリプタ（記述子、記述語）のような放射線ディスクリプタの既定のセットを使用して、レポートを見るためのスマートレポートビューアと、その動作方法に関する。

医師（例えば放射線医及び腫瘍学者）は、最適に患者を診断し治療するために増大する量の情報を取扱っている。例えば、癌患者は、頻繁に撮像検査を受け、時間をかけて、医療記録の何十もの調査を持つ。例えば***レントゲン又は超音波を使用して胸部を撮像した後、放射線医は、画像を見て、現在の画像及び過去の報告と、現在の画像と比較される画像又は検査（試験）とを使用して、画像に示される胸部の健康に関する意見を提供する報告を書く。すなわち、医師が新規な検査（試験）を読むたびに、医師は、前に識別された病変の経過を決定し、ある場合には新しい病変を発見するために、現在の検査を前の検査と比較する必要がある。この作業は、医師が、現在及び過去の画像及び／又は報告を比較することを含む、画像及び／又は報告両方の所見を読んで、解釈し、相関させることを必要とし、これは、ワークフロー的に時間がかかって、臨床的に挑戦的である。

医師が容易に斯様な作業を遂行するのを援助するための解決策が提案された。「Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ」は、例えば、ＢＩＲＡＤＳと呼ばれている、***レントゲンを使用して画像を評価するための標準を設定した。ＢＩＲＡＤＳは、標準化された単語を使用して、構造化された態様で乳癌調査をドキュメント化するように設計されている。システムは、ＢＩＲＡＤＳを使用して、乳癌患者の放射線報告を準備するために開発された。

ＢＩＲＡＤＳは、標準化された単語を使用して、構造化された態様で乳癌調査をドキュメント化するように設計されている。フィリップスヘルスケア（商標）のＩｎｔｅｇｒａｌＢｒｅａｓｔ（商標）製品は、放射線医が画像上にＢＩＲＡＤＳに従って病変に注釈をつけることができ、注釈をデータベースに格納する。次回放射線医が繰り返しの患者に関する調査論文を読むとき、放射線医は、関連するテキスト報告を読むことなく注釈がついた所見を持つ過去の画像を見ることができる。これは、読みこみ時間を著しく節約する。

図１は、患者情報区域１１０、調査概観区域１２０、総合的決定区域１３０、並びに図１の右側に示されるＧＵＩ１６０のメニュー及び／又はリストから選択されるようなＢＩＲＡＤＳ所見及びディスクリプタを含む「所見１詳細」区域１４０のような様々な区域を含む画像に注釈をつけるためＢＩＲＡＤＳを使用した報告１００を示す。患者情報区域１１０は、名前及び患者に割り当てられるＩＤ番号、性別、生年月日及び患者の関連履歴、並びに報告依頼人のような患者識別及び他の関連情報を含む。調査概観区域１２０は、（医師又は放射線医の名前だけでなく）検出病変を持つ患者の右及び左胸部の正面及び側面図の線図１２２を示し、また、線図１２２の上のボックス１２４に示される調査日付及び他の走査情報、並びにメモされる胸部密度が極めて濃いというような他のデータ及び所見を線図１２２の下のボックス１２６に示す。

概観決定区域１３０は、注記及び勧告を含み、３つのボックスエントリが示される。例えば、最初のボックス１３２は、「右胸部に検出された大きい腫瘤。加えて、幾つかの石灰沈着が両方の胸部に存在する。」を含む。第２のボックス１３４は、「４Ａ」として示される「全体のＢＩ―ＲＡＤＳ査定カテゴリ」を含み、ここで、ＢＩ―ＲＡＤＳカテゴリ４は、例えば、「おそらく悪性」、「疑わしく異常」及び／又は「乳癌の特徴はないが、悪性の合理的可能性があり、生検が考慮されるべき」を示す。図１に示される総合的決定区域１３０の第３のボックス１３６は、「経過観察勧告：ターゲットされたＵＳ（超音波）、陰性の場合、次にＭＲＩを行う。」を示す。

所見１詳細区域１４０は、「低い疑念」を示すＢＩＲＡＤＳ査定カテゴリ４Ａのような、所見タイプ及び腫瘤情報を持つボックス１４２を含む。ボックス１４２の下には、付加的な注釈１４４を含む胸部線図１２２が、また示される。「位置」ボックス１４６は、線図１２２の下に位置され、ラテラリティ＝右、時計的位置又は領域＝５時、深度＝腹側のような線図１２２において識別される腫瘤又は病変の位置識別情報を含む。「位置」ボックス１４６の下の次のボックスは、「腫瘤特性」と名付けられ、形状＝小葉、マージン（縁）＝隠されている、変更因子＝高密度のような、線図１２２において識別される腫瘤又は病変のＢＩＲＡＤＳディスクリプタを含む。「皮膚収縮」、「術後瘢痕」等のようなカテゴリを持つ「関連する所見」という題名のボックス１５０のような、他のボックスが含まれてもよい。更に、Ｘ線***レントゲン画像１７０のような、キーの放射線画像が示されてもよい。

斯様なシステムを最適に使用するために、レガシー調査が同じやり方で注釈がつく必要がある。レガシー調査は、ＢＩＲＡＤＳのようなシステムの導入の前に、自由形式で構造化されていないテキスト報告として診断され文書化された調査である。実際には、レガシー調査は、品質―コンプライアンス問題、コスト及びリソースの不足のため、通常「再注釈」がついていない。

しかしながら、医師は、過去の調査又は報告をレビューして、これらを現在の調査／報告と比較する必要がある。過去及び現在の調査をマニュアルで比較することは、時間がかかり、書き留める際に間違えたり、適当な比較及び診断のために必要とされる特定の情報を書き留めることを落とす傾向がある。

ＢＩＲＡＤＳのようなシステムを使用することから本当に利益を得るために、医師は、レガシーの構造化されていない自由形式のテキスト報告及び構造化されたＢＩＲＡＤＳ所見を同時に効率的に読んで使用する必要がある。これは、ディスクリプタ又は所見がディスクリプタ又は所見の限定された又は事前に決められたセットから選択される「新しい」構造化されたデータと、単語、ディスクリプタ又は所見が、何れの限定もなしに、すなわち、単語、ディスクリプタ又は所見の特定の又は事前に決められたセットに限定されることなく使用されている、自由形式のテキスト報告又は構造化されていないテキスト報告とも呼ばれる「古い」プレインテキスト報告との間を仲介する方法を要求する。従って、医師が、レガシー構造化されていない自由形式のテキスト報告と構造化されたＢＩＲＡＤＳ所見とを同時に効率的に読んで使用するためのニーズがある。更に、例えば、ＢＩＲＡＤＳの「新しい」構造化されたデータと「古い」プレインテキスト報告との間を仲介するニーズがある。

本願のシステム、方法、機器及び装置（例外を示さない場合、これ以降はシステム）の１つの目的は、従来のシステム及び装置の不利な点を克服することであり、例えば、選択されたＢＩＲＡＤＳ注釈に関連する、文の断片又は文のグループを強調することによって、選択されたＢＩＲＡＤＳ注釈に関連する過去の調査を示唆することにより、現在の調査と比較のため、関連した過去の調査を考慮する適当な調査／報告及び診断の準備を補助することを含む。

具体例は方法を含む。また、方法を実施するためのプロセッサ及び／又は様々なエンジン及びモジュールを有する報告ビューアであって、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタのようなディスクリプタの事前に決められたリストから選択されるディスクリプタを使用して、放射線画像を説明する医学報告のような、構造化された報告を見るための報告ビューアは、医学報告を開く行為と、開く行為に応じて、医学報告のディスクリプタに関係した他の報告をプロセッサにより検索する行為と、ディスクリプタから取り出されたキーワードに整合する他の報告の単語及び／又は文を強調する行為とを有する。医学報告及び他の報告は、単語及び／又は文が強調されて同時に表示される。他の報告は、検索により見つかった複数の報告から選択される。加えて、他の報告は構造化されていないテキスト報告を有し、方法は更にディスクリプタをテキスト報告の所見にマッピングするステップと、所見を強調するステップとを更に有する。

開く行為は、ユーザによりディスクリプタを選択する行為を含み、ここで、検索及び強調する行為は選択行為に応じて実施される。更に、ディスクリプタは、開く行為に応じて最初の（第１の）報告から自動的に抽出される。医学報告は、ディスクリプタで注釈がついている画像を含み、ディスクリプタは、開く行為に応じて画像から自動的に抽出される。

検索するステップは、解釈を得るために報告アナライザにより他の報告を分析するステップと、オントロジーエンジンによりディスクリプタをキーワードに翻訳するステップと、キーワードと整合する解釈を識別するために推理及びマッチングエンジンによりキーワードを解釈とマッチングさせるステップとを含む。更に、分析するステップは、他の報告を区域へ分割するステップと、区域内の文を識別するステップと、各文に対してグループ化された単語を形成するため文内の単語をグループ化するステップと、グループ化された単語からの各文のモダリティ及びラテラリティを決定するステップと、解釈を得るために各文のモダリティ及びラテラリティをモダリティ単語及びラテラリティ単語にマッピングするステップとを含む。

オントロジーエンジンにより翻訳するステップは、例えば、ディスクリプタに対応する特性のリストを得るためにディスクリプタを解析するステップと、オントロジーデータベースにアクセスするマッパーを使用して、各特性を意味論的に関連した単語に関連付けるステップと、キーワードを得るために意味論的に関連した単語を語幹処理するステップとを含む。

他の実施例は、有形のコンピュータ可読媒体に格納される固定コンピュータデータを含むコンピュータプログラムを含み、ここで、コンピュータプログラムは、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタのようなディスクリプタの限定された又は事前に決められたセットを使用して、生成され及び／又は注釈がついている報告を見るための方法に従って、一つ以上の行為を実施するように構成されるプログラムコードを有する。

本発明の装置、システム及び方法のこれら及び他の特徴、態様及び利点は、以下の説明、添付の請求の範囲及び添付の図面からよく理解されるだろう。

図１は、画像に注釈をつけるため構造化されたＢＩＲＡＤＳデータを使用した従来の報告を示す。 図２Ａは、本発明のシステムの一つの実施例に従って自動的に相関され、同時に表示される報告の図を示す。 図２Ｂは、より詳細に図２Ａに示されるＢＩＲＡＤＳＧＵＩを示す。 図３は、本発明のシステムの１つの実施例に従うコンポーネント間のインタラクションフローを持つシステムを例示しているブロック図を示す。 図４は、本発明のシステムの他の実施例に従うコンポーネント間のインタラクションフローを持つシステムを例示しているブロック図を示す。 図５は、本発明のシステムの他の実施例に従うコンポーネント間のインタラクションフローを持つシステムを例示しているブロック図を示す。 図６は、本発明のシステムの一つの実施例に従って関連部分が強調される、強調され構造化されていない報告の具体例を示す。 図７は、本発明のシステムの一つの実施例に従って図３及び図４に示されるオントロジーエンジンの具体例を示す。 図８は、本発明のシステムの一つの実施例に従って図３及び図４に示される報告アナライザの具体例を示す。 図９は、本発明のシステムの一つの実施例による実例的グラフィカルユーザインタフェースを示す。 図１０は、本発明のシステムの実施例に従うシステムの一部を示す。

以下の説明は、添付の図面と関連してなされるとき、上記の特徴及び利点だけでなく他の特徴及び利点を示す具体例の説明である。以下の説明では、限定よりもむしろ説明のために、アーキテクチャ、インタフェース、技術、要素属性等のような具体的詳細が説明される。しかしながら、これらの詳細から離れた他の実施例も添付の請求の範囲の範囲内にあると依然理解されるであろうことは、当業者には明らかであろう。その上、明快さのために、良く知られた装置、回路、ツール、技術及び方法の仔細な説明は、本発明のシステムの説明をぼかさないために省略される。図面が説明の便宜上含まれているが、本発明のシステムの範囲を表していないことは、はっきりと理解されるべきである。添付の図面において、異なる図面の類似の参照符号は、同様の要素を示す。

本発明のシステムの説明を単純化するために、ここで使用されている「動作的に結合される」、「結合される」という用語及びこれらの派生語は、本発明のシステムに従って動作を可能にする装置及び／又は装置の部分間の接続を指す。例えば、動作的に結合は、装置及び／又は装置の部分間の一方向及び／又は双方向通信通路を可能にする２つ以上の装置間の有線接続及び／又は無線接続の一つ以上の結合を含む。例えば、動作的に結合は、プロセッサ、メモリ、サーバ、並びにパーサ、セグメンタ、マッパー及び／又はステマーのような他の装置間の通信を可能にするための有線及び／又は無線結合を含む。

ここで使用されるレンダリングという用語及びその派生語は、視覚及び／又は聴覚のような少なくとも一つのユーザ感覚により感知されるように、例えば、ディスクリプタで注釈がついている画像、選択のためのディスクリプタのリスト及び画像の所望の部分の注釈等を含むデジタルメディアのようなコンテンツを供給することを指す。例えば、ユーザに見られて対話されるように、本発明のシステムは、表示装置上でユーザインタフェースをレンダリングする。更に、本発明のシステムは、音声出力をレンダリングする装置（例えば、拡声器のようなスピーカ）及びビジュアル出力をレンダリングする装置（例えば、ディスプレイ）の両方で視聴覚コンテンツをレンダリングする。以下の考察を単純化するために、コンテンツという用語及びその成語要素が利用され、音声コンテンツ、視覚コンテンツ、視聴覚コンテンツ、テキストコンテンツ及び／又は特定のコンテンツタイプが特に意図されない限り、容易に理解されるように、他のコンテンツタイプを含むことを理解されるべきである。

コンピュータとのユーザインタラクション及びその動作は、表示された環境を制御するプロセッサに動作的に結合される任意の様々なタイプのヒューマンプロセッサインタフェース装置を使用して達成される。グラフィカルユーザインタフェース）（ＧＵＩ）のようなユーザインタフェース（ＵＩ）用の一般的なインタフェース装置は、マウス、トラックボール、キーボード、タッチ感応ディスプレイ、ポインティングデバイス（例えば、ペン）等である。例えば、マウスは、ユーザ操作の位置とカーソルの示された位置との間のダイレクトマッピングで二次元のディスプレイ面に示されるカーソルのような視覚オブジェクトを移動させるために、平面ワークスペース内をユーザにより動かされる。これは、通常、示された対象物の動きがユーザ操作の動きに直接相関する位置制御として知られている。

本発明のシステムの実施例による斯様なＧＵＩの例は、例えば、ディスクリプタで注釈がついている画像又は強調された部分を持つテキストコンテンツのようなコンテンツをユーザが選択及び／又は分類／注釈可能にするために、ユーザ行使されてもよいコンピュータプログラムにより供給されるＧＵＩである。

図２Ａは、本発明のシステム及び方法の一つの実施例に従って自動的に相関され同時に表示される報告のビュー２００を示す。図２Ａに示されるように、図２Ａの右側に示される（基準調査とも呼ばれる）一つの現在の調査２１０において、画像内の病変がＢＩＲＡＤＳＧＵＩ２３０から選択されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタ２２０を使用して、説明されていて、ここで、画像は、参照により本願に完全に組み込まれ、CEUR Workshop Proceedings, March 2007, Munich, volume 283, book title "Bildverarbeitung fur die Medizin," pages91-95に刊行されたワールドワイドウェブsunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-283/p091.pdfで利用可能な、Wittenbergらによる"Complete Digital Iconic and Textual Annotation for Mammography"というタイトルの刊行物で説明されるような他のシステム、又はＩｎｔｅｇｒａｌ Ｂｒｅａｓｔ（商標）のようなシステムを使用してＢＩＲＡＤＳディスクリプタ２２０で注釈を付けられている。図２Ｂは、より良好な明快さのため単独でＢＩＲＡＤＳＧＵＩ２３０を示す。

現在の又は基準の調査２１０は、ＢＩＲＡＤＳ調査を含む任意の所望の又は選択された調査であり、ここで、ディスクリプタはディスクリプタの限定された又は事前に決められた／既定のセットから選択される。説明を簡単にするため、基準調査２１０はＢＩＲＡＤＳ調査と呼ばれるが、基準調査２１０は、ここで過去の調査と呼ばれる種々異なる関係のある及び／又は選択された調査と比較されるべき任意の所望の及び／又は選択された調査であることは、理解されるべきである。図２Ａの左側に、構造化されていない又は自由形式の／平坦なテキストを用いたレガシーシステムの１つの過去の調査のテキスト報告２４０が示され、ここで、何れのディスクリプタ又は単語についても制限がなく、例えば画像をレビューする放射線医により口述されている。図６は、より良い明快さのため単独でテキスト報告２４０を示し、ここで、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタに整合するテキストをボックスにより囲む代わりに、整合されたテキストが強調される。

過去の調査は、必ずしも現在又は基準調査２１０より前に存在する必要はないし、自由形式又は構造化されていないテキストを持つ調査のような任意の調査でもよい。本発明のシステムは、現在の調査２１０に関連する過去の調査２４０を自動的に見つけて、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタと合う過去の調査２４０の部分を、ＢＩＲＡＤＳＧＵＩ２３０から選択されるＢＩＲＡＤＳディスクリプタ及び／又は注釈がついているＢＩＲＡＤＳディスクリプタを含む現在の調査／画像と相関させる。例えば、本発明のシステムは、日付のような任意の所望の順番又は選択された順番により順序づけられる、現在の胸部調査の同じ患者の胸部検査に関する過去の調査のリストを自動的に発見する。検索又は自動抽出は、ユーザにより選択されるか又はＢＩＲＡＤＳディスクリプタから自動的に抽出される、モダリティ及び／又はラテラリティのような属性を含むように狭められる。例えば、モダリティが「超音波」（ＵＳ）であり、ラテラリティが「右側」のとき、特定の患者のためのＵＳ及び右側胸部情報（例えば、テキスト及び／又は画像）を含む過去の報告が、例えば、テキスト及び／又は画像認識装置又はアルゴリズムを使用して自動的に抽出され、ここで、斯様な報告の最新の報告は、最も関連した過去の報告であると考えられる。代わりに又は加えて、過去の調査２４０は、ユーザにより選択されるか又はＢＩＲＡＤＳディスクリプタで注釈がついている画像から自動的に抽出されるＢＩＲＡＤＳディスクリプタに整合するか又は関連する単語、文又は単語及び文のグループを相関させ強調するためにユーザにより選択されてもよい。本発明のシステムは、また、他の患者の調査を現在の調査と比較するために使用できることも理解される。

ＢＩＲＡＤＳ注釈が画像に重畳されている、病変を記述している画像上の病変の注釈、例えば、ＢＩＲＡＤＳ注釈を含む現在の調査のモダリティに依存して、医師は、過去の調査報告のどれが現在の注釈／調査のものと同じモダリティを持つかを知る必要がある。乳癌の場合、Ｘ線を使用する***Ｘ線撮影（ＭＡＭ）、超音波撮像（ＵＳ）及び磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）は、しばしば使われるモダリティである。次に、医師は、同じモダリティを含むこれらの過去の調査の報告を開いて、報告のコンテンツを読む必要がある。しばしば、報告は、複数のモダリティの所見を含む。乳癌報告の場合、***Ｘ線撮影及び超音波所見は、同じ文書に報告される。医師は、現在の調査を使用して、例えば、ＢＩＲＡＤＳを使用して注釈がついている注釈付きの病変が同じモダリティで過去の調査に記述された文を見つける必要がある。すなわち、現在のモダリティがＵＳすなわち超音波であり、過去の報告がＭＡＭ及びＵＳ両方に関係のテキストを含む場合、医師は、ＭＡＭに関係するのではなく、ＵＳに関係するテキストを見つける必要がある。現在の注釈付きの病変に関係のある過去の報告を見つけた後、医師は、サイズ、形状、マージン、密度等に関して、病変の経過を比較するだろう。

容易に確認されるように、斯様な手動の作業を実施することは、時間がかかり、エラーが起こる傾向がある。本発明のシステム及び方法は、選択されたＢＩＲＡＤＳ注釈に関連する過去の調査を示唆していることを見つけ、選択されたＢＩＲＡＤＳ注釈に関連する文の断片を強調することにより、医師が上述の作業を実施するのを補助する。このように、前の例において、現在の報告又は調査が患者の右胸部のＵＳ調査である場合、過去の関連した報告が見つかり示唆され、ここで、過去の報告が患者の右胸部のＵＳ調査に関する調査又はテキストを含む場合、斯様な過去の報告は関連すると考えられる。ＵＳ及びＭＡＭモダリティ両方を使用して、過去の関連した報告が患者の右及び左胸部両方の調査を含む場合、現在の調査に関連する過去の報告の部分だけが強調され、すなわち、右胸部の関係のあるＵＳ部分だけが強調される。よって、左胸部に関するか又は右胸部のＭＡＭに関する過去の調査の部分は、これらの部分が患者の右胸部のＵＳ調査のためである現在の調査に関連しないので、強調されない。

選択された注釈（例えば、ＵＳ、患者Ｘの右胸部）に関連する文を識別するために、テキスト報告のまとまりを個別に読み通すことは挑戦的である。関連した文を識別する際に医師を援助するために、本発明のシステム及び方法は、図２Ａの右側に示される自由形式又はプレイン／構造化されていないテキスト報告を持つ過去の調査２４０のような関係のある過去の調査を自動的に検索し、暗示し及び／又は提供するだけでなく、図２Ａの右側に示される現在の調査２１０の注釈、例えば、ＢＩＲＡＤＳ注釈に関係のある文を自動的に強調する。この実施例において、選択された過去の調査２３０の関連した文は、例えば、ボックス２５０で関連した文を囲むことにより強調される。強調することは、他の報告部分と異なるように単語及び／又は文のような選択された報告コンテンツの外観を変えるか、選択された報告又はコンテンツ部分に着色した背景を塗るか及び／又は重畳するか、境界若しくはボックスによりコンテンツの選択された部分を囲むか、又はこれらの任意の組み合わせの少なくとも１つを含み得ることが理解されるべきである。

関連した過去の調査２３０の自動的選択に加えて、本発明のシステムは、ＢＩＲＡＤＳ調査２１０とも呼ばれる、ＢＩＲＡＤＳに注釈がついている調査２１０のような現在又は基準の調査との比較のため任意の所望の調査を選択してもよい。本発明のシステムは、ユーザ選択のための過去の調査のリストを含むメニューを持つモニタ又はディスプレイ上にグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を表示するような、インタフェースを呈示するように構成されるプロセッサ又はコントローラを含む。過去の調査の呈示されるリストは、過去の調査において示されている又は過去の調査に関連するメタデータに示されているような日付、検査タイプ、モダリティ、及び／又は関連性若しくは重要性のような選択された基準により順序付けられている。

文書のキーワードベースでの強調は、多くの既存のアプリケーションで見つけることができる。例えば、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒを使用して、ユーザは、ウェブページでキーワードを検索でき、アプリケーションは、キーワードの全ての発生を強調できる。キーワードの全ての発生を強調する代わりに、本発明のシステムは、画像に加えられるＢＩＲＡＤＳ注釈又は選択されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタに、より関係があると決定される関連した文及び／又は関連した単語の部分若しくはグループを決定し強調するために用いられる、構文的に、意味論的に及び臨床的に関連した単語へ、病変の選択されたＢＩＲＡＤＳ説明を、マッピングするか又は翻訳する。例えば、画像が右胸部の画像である場合、自由形式のテキスト又は構造化されていないテキストの「胸部」の全ての発生が強調されることにはならないであろう。むしろ、強調は右胸部と関連した「胸部」に限られ、ここで、左胸部に関連した「胸部」の発生は強調されないだろう。このように、本発明のシステムは、過去の報告の関連した単語又は文を決定し強調するために、現在の報告の第１のディスクリプタを少なくとも一つの他のディスクリプタと関連付ける。例えば、「胸部」は、「右」又は（ラテラリティ、右）と関連付けられるので、胸部の全ての発生が過去の報告において強調されるわけではなく、「右胸部」と関連した胸部の発生だけが強調される。超音波又は（モダリティ、ＵＳ）のような他のディスクリプタは、第１のディスクリプタすなわち「胸部」と関連付けられ、よって、「右胸部」及び超音波すなわちＵＳと関連した胸部の発生だけが強調され、「右胸部」及び超音波又はＸ線***レントゲンすなわちＭＡＭの過去の報告は強調されない。更にまた、放射線医が初めの文だけに病変の位置（例えば、「右胸部」）を明確に言及し、それ以降の文に位置情報を繰り返さないことは、よくある。本発明のシステムは、それ以降の文が、同じ病変と関係することを示し、本発明のシステムで説明されるように、同様に強調される。

図３は、本発明のシステムの実施例に従って互いに動作的に結合されるシステム部品間の対話の流れを持つシステム３００を例示しているブロック図を示す。図３に示されるように、当該システムは、報告アナライザ３１０を含み、報告アナライザ３１０は、構造化されていない放射線報告３１５を受け取って、出力用のひとまとまりの解釈３２０へ変える意味論的な自然言語処理モジュールである。各解釈３２０は、所見が識別される画像調査のタイプ（例えば、***レントゲンのようなＸ線、超音波、ＭＲＩ及び他の画像タイプ）を示すモダリティ属性と関連付けられ、ここで、所見は、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタで与えられ、例えば、調査された画像から自動的に見つけられるか、又は画像を読んでいる放射線医により供給されるＢＩＲＡＤＳ所見と呼ばれる。各解釈３２０は、ある場合には、例えば、図２ＢのＢＩＲＡＤＳ超音波ＧＵＩ２３０に示されるように、病変の様々な態様、例えばラテラリティ、場所、深度、形状及び／又は他の属性を記述する属性を持つ。

システム３００は、更に、画像の自動機械分析から自動的に生成される、及び／又は画像を読んでいる放射線医により供給される、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタのような画像コンテンツ、例えば、胸部の画像内の病変を記述するディスクリプタ又は所見３３５を受信するオントロジーエンジン３３０を含む。オントロジーエンジン３３０は、少なくとも一つのＢＩＲＡＤＳディスクリプタを、構文的に且つ意味論的に関係するキーワード３４０のリストへ翻訳する。例えば、「ラテラリティ」のようなＢＩＲＡＤＳディスクリプタは、ラテラル、側、縁、境界、右、Ｒ、左、Ｌ及び他の同義語及び省略形に翻訳される。

図３に示されるように、システム３００は、更に、報告アナライザ３１０及びオントロジーエンジン３３０に動作的に結合される推理及び整合エンジン３５０を含む。推理及び整合エンジン３５０は、グループ化されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタのセットであるＢＩＲＡＤＳ所見を検索キューのセットへ翻訳し、当該検索キューと、整合された又は関連した解釈３５５を決定又は識別するために、報告アナライザ３１０から供給される解釈３２０とを整合させる。

例えば、超音波（ＵＳ）ＢＩＲＡＤＳ所見は、（モダリティ、ＵＳ）、（ラテラリティ、右）、（位置、１０時）のようなディスクリプタを含む。「ＵＳ」は「超音波」、「エコー」、「反響のある」のような単語に、「右」は「右胸部」、「右側」、「左腋の下」のような単語に、「１０時」は「上位の四分円」及び「上位の内側四分円」に意味論的にマッピングされる。以下の抜粋の第２の文の解釈において、「バイラテラルの胸部超音波が実施された。右胸部の１０時の位置で、１．１ｃｍｘ４．０ｍｍの凝集体内の測定で２つの隣接する嚢胞が存在する．．．」は、（モダリティ、ＵＳ）及び（ラテラリティ、右）を含む。これらの解釈、すなわち、（モダリティ、ＵＳ）及び（ラテラリティ、右）は、超音波ＢＩＲＡＤＳ所見のモダリティ、ラテラリティ、及び位置ディスクリプタと整合し、従って、抜粋及び／又は抜粋の第２の文が強調される。

推理及び整合エンジン３５０は、更に、ユーザインタフェース表示エンジン３６０と動作的に結合される。特に、推理及び整合エンジン３５０は、整合されたか又は識別された関連の解釈３５５を、ユーザインタフェース表示エンジン３６０へ出力する。ユーザインタフェース表示エンジン３６０は、推理及び整合エンジン３５０によって決定されるようなＢＩＲＡＤＳ所見に整合する識別された関連した解釈３５５に従って強調される報告の関連した（又は整合した）断片を持つ報告３１５を表示するため、モニタ３７０へ、その出力３６５を供給する。図２及び図９に示されるように、自由形式の又は構造化されていないテキストを持つ強調された過去の報告２４０、９４０は、過去の又は構造化されていない報告の強調された部分と関連したＢＩＲＡＤＳディスクリプタ（例えば、図９の９５０、９６０）と隣同士で表示される。過去の又は構造化されていない報告の強調された部分と並行して又は同時に示されるＢＩＲＡＤＳディスクリプタは、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ及び／又はＢＩＲＡＤＳ所見により記述される画像に加えられる付加的な注釈として表示される。

図４は、図４のシステム４００が複数の自由形式のテキスト又は構造化されていないテキスト報告４１５を検索し、発見し、識別することを含むことを除いて、図３に示されるシステム３００と同様である他のシステム４００を示し、ここで、報告アナライザ３１０は複数の報告４１５の解釈４２０を出力し、図４のシステム４００は、更に、ＢＩＲＡＤＳ所見に整合する推理及び整合エンジン３５０により、関連した報告及び解釈４５５を発見するか又は識別するために解釈４２０及びキーワード３４０を分析する。この実施例において、ユーザインタフェース表示エンジン３６０の出力４６５は、強調された関連した解釈を持つ報告のリストを含む。報告のリストを持つこの出力４６５は、リスト又は報告の中からのユーザ選択のためユーザインタフェース選択エンジン４７０へ供給される。報告のユーザ選択があると、選択された報告４７５は、モニタ３７０に表示される。

図５は、ディスクリプタ又はコンテンツ属性が、例えば、システムユーザ又は放射線医により供給される代わりに、選択されたコンテンツ、例えば、画像から自動的に抽出される他のシステム５００を示す。この具体例において、例えば、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタが利用できないとき、１つの過去の報告の関連した文が、ＤＩＣＯＭ画像のモダリティ／ラテラリティ属性に従って表示される。良く知られているように、Digital Imaging and Communications in Medicine（ＤＩＣＯＭ）は、様々な製造業者からの診断用及び治療上の器材及びシステム間のデジタル通信を可能にするような、コンピュータ間での医学画像及び他の医学情報の頒布及び視聴のための業界標準である。

ＤＩＣＯＭ画像のコンテンツ属性は、例えば、コンテンツ自体から及び／又は画像ファイルと関連したメタデータから抽出される。例えば、画像属性は、例えば、胸部の画像の病変を発見して識別するために、コンピュータ画像を使用して、及び／又はコンピュータビジョン及び／又は識別及び抽出アルゴリズムを用いるテキストアナライザ及び識別子を使用して、自動的に抽出される。代わりに又は加えて、斯様なアルゴリズム及び／又はコンピュータビジョンは、画像に加えられる注釈又はテキストを検出し、認識し及び／又は識別することにより属性を自動的に抽出するために用いられる。

図５は、図３及び図４に示される部品と同様の部品を含む。図５が、図３と同様に、１つの報告３１５を受け取り、解釈３２０を供給する報告アナライザ３１０を示す一方、報告アナライザ３１０は、図４と関連して説明されるように、複数の報告４１５の解釈４２０を作るために幾つかの報告４１５を受け取って分析してもよいことは、理解されるべきである。図５に示されるように、ＤＩＣＯＭ属性抽出器５３０のような属性抽出器は、例えば、コンピュータビジョンを含む画像分析法を使用して、メタデータから又はコンテンツ自体からのような、選択されたＤＩＣＯＭファイル又は画像５３５から属性を抽出する。

ＤＩＣＯＭ属性抽出器５３０は、属性３４０を抽出して、推理及び整合エンジン３５０へ供給する。例えば、抽出された属性又はキーワード３４０は、ＤＩＣＯＭファイルに含まれる胸部の画像の病変の記述及び位置のような、モダリティ、ラテラリティ、及びＤＩＣＯＭファイルの他の属性又はＤＩＣＯＭファイルのコンテンツである。図３のシステム３００と同様に、推理及び整合エンジン３５０は、報告アナライザ３１０からの解釈３２０を抽出された属性３４０と比較し、抽出された属性又はキーワード３４０と整合する（報告３１５の）関連した解釈３５５を識別する。関連した又は整合した報告解釈３５５は、関連した解釈を強調し、強調された関連した解釈を持つ報告３６５を表示のためのモニタ３７０へ供給するユーザインタフェース表示エンジン３６０へ供給される。

図６は、図２Ａの構造化されていない報告２４０と同様に、強調された構造化されていない報告６００の具体例を示し、ここで、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ／所見に整合する関連部分が強調される（図２Ａに示されるボックス２５０により囲まれる代わりに）。図６に示される例において、ＢＩＲＡＤＳ所見は、右上半部分の右胸部に線で囲まれた病変を持つ超音波所見を含む。本発明のシステムのこの実施例は、超音波に特有である構造化されていない報告６００の文を強調し、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ／所見に整合する関連したキーワードを強調する。特に、***Ｘ線撮影の所見を記述している文は、強調されず、病変は、意味論的に「小結節状密度」にマッピングされて強調され、左胸部の超音波所見は、強調されない。

図７は、図３及び図４に示されるオントロジーエンジン３３０の具体例を示す。図７に示されるように、オントロジーエンジン３３０は、パーサ又は分析モジュール７１０を含み、パーサ又は分析モジュール７１０は、ＢＩＲＡＤＳ所見３３５を受信し、これらをテキスト文字列を含むディスクリプタへ構文解析し、ディスクリプタに対応する特性のリスト７１５と一緒に送る。特性の例は、「ラテラリティ：左胸部」、「位置：上位の内側四分円」、「形状：不規則」、「マージン：線で囲まれていない」及び他のＢＩＲＡＤＳディスクリプタである。解析されたＢＩＲＡＤＳ所見、ディスクリプタ又は特性は、遠隔に位置されるが、マッパー７２０と動作的に結合されるオントロジーデータベース７３０にアクセスするマッパー又はマッピングモジュール７２０へ供給されるか、又はデータはマッパー７２０に動作的に結合される本発明のシステムのローカルメモリに格納される。オントロジーデータベース７３０は、単語、同義語及び省略形等を含む。マッパー７２０は、ＢＩＲＡＤＳ所見３３５の各特性７１５を、例えば、同義語及び／又は省略形を含む特性７１５に整合する意味論的に関連した単語７３５と関連付ける。関連した単語７３５は、語幹を得るために単語から末尾の語を取り除くような、関連した単語７３５をこれらの語幹まで短くするためにステマーにより語幹処理される。例えば、ステマー７４０は、「検索する」又は「検索者」のような単語から、語幹「検索」を識別する。他の例は、語幹「異質」を得るために「異質な」を語幹処理したり、語幹「シャドウ」を得るために超音波所見の「後部音響」特性の値である「シャドウイング」を語幹処理することを含む。ステマー７４０は、キーワード３４０とも呼ばれる語幹、例えば、図３及び図４に示される推理及び整合エンジン３５０に対する意味論的な関連を持つ語幹特性のベクトルを出力する。

図８は、図３及び図４に示される報告アナライザ３１０の具体例を示す。図８に示されるように、報告アナライザ３１０は、自由形式のテキスト又は構造化されていないテキスト報告３１５を受け取って、報告を（ヘッダ、履歴、手順、所見及び印象のような）セグメント区域８１５、パラグラフ及び文へセグメント化するテンプレート化又はセグメント化モジュール８１０を含む。セグメント区域８１５は、セグメント区域８１５の文を識別する文セグメント化モジュール８２０へ供給される。各セグメント区域８１５に対して、文セグメント化モジュール８２０は、区域当たりの文８２５のリストをパーサ又は分析モジュール８３０へ供給する。

パーサ８３０は、受け取った文８２５に統語的な処理をし、単語及び文に構文解析し、文の単語を統語構造８３５にグループ化するためメモリ又はデータベース８４０に格納されている統語規則を使用する。例えば、統語規則は、英語のような所与の言語の構文を記述するために使われ、ここで、統語規則に従って、プロセッサは、自然言語の文を構文解析し、分割し及び／又は切り離して、Ｎ、Ｖ、Ｐカテゴリのような構成要素部分及び／又はカテゴリにし、文の単語がＮ、Ｖ、Ｐカテゴリに割り当てられる。単語をグループ化し、グループを統語構造へマッピングするための規則を使用する一つの例は、文が、名詞句Ｎ、動詞Ｖ、他の名詞句Ｎ及び前置詞句Ｐを含むことを記述するＮＶＮＰを含む。名詞句が意味論的なマッピング８５０で使われ、ここで、名詞句が医学用語であるかどうかを決定するため、及びその意味カテゴリ（例えば、解剖学的構造、疾患、手順等）を決定するために、名詞が医学的なオントロジー８６０に照合される。

意味論的なマッピング８５０は、例えば、報告と関連した画像を表す調査のＤＩＣＯＭデータから報告のモダリティを決定する。インフラストラクチャがこのデータへのアクセスを可能にしない場合、モダリティ（例えば、ＭＡＭ／ＵＳ／ＭＲＩ）は、報告のヘッダ情報から決定できるか又は推定できる。通常は、ヘッダは、右胸部のＸ線***レントゲン及び超音波撮像情報両方を含むファイル又は報告を示す「Ｒ ＭＡＭ ＢＲＥＡＳＴ ＵＬＴＲＡＳＯＵＮＤ」、又は、例えば、右胸部のＸ線***レントゲン情報を示している「Ｒ ＭＡＭ ＵＮＩＬＡＴ ＤＩＧＩＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣ」を含む。

意味論的なマッピングモジュール８５０は、パーサ８３０から統語構造８３５を受信し、各モダリティを、考察の出発点を発見するために用いられるモダリティ特有のキーワードの選択へマッピングする。考察は、特定のモダリティに関する連続的な文の全てを含む。モダリティは、１つの考察の全ての文に割り当てられる。特に、意味論的なマッピングモジュール８５０は、モダリティをモダリティ特有のキーワードにマッピングすることを含む、パーサ８３０から受け取られる各統語構造の医学用語を検出するために、医学用語を含むメモリ８６０に格納された医学的なオントロジーを使用する。

意味論的なマッピングモジュール８５０の出力８５５は、フィルタモジュール８７０に動作的に結合されていて、各統語構造の検出された医学用語を含む。これらの検出された医学用語８５５は、解釈３２０のリストを図３及び図４に示される推理及び整合エンジン３５０に供給するためフィルタモジュール８７０によりフィルタリングされる。報告アナライザ３１０は、文を解釈するために用いられる自然言語処理モジュールとも呼ばれる。画像、ボディ位置、修飾子等から検出される課題をしばしば含む解釈３２０が抽出される。例えば、Medical Language Extraction and Encoding System (MEDLEE)は、斯様な解釈を生成するために用いられる。更にまた、意味論的なマッピングモジュール８５０により取り出されるモダリティキーワードは、自然言語処理モジュール又は報告アナライザ３１０により解釈３２０へ割り当てられる。

図７に戻ると、ＢＩＲＡＤＳ所見３３５に含まれる各ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ、通常は一対のテキスト文字列は、オントロジーサーバ７４０を使用して、構文的及び意味論的にキーワードに翻訳される。選択されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタの特性又はディスクリプタの名前及び値は、最初にステマー７３０により語幹処理される。例えば、***レントゲン所見は、ディスクリプタのリストを含む。１つのディスクリプタは、病変の一態様を記述する。例えば、「ラテラリティ」はディスクリプタの名前であり、その値は、「左」、「右」、「両方」、「無し」である。このディスクリプタ（すなわち、「ラテラリティ」）は、胸部の側に病変があることを記述する。他のしばしば使用されるディスクリプタは、例えば「深度」、「位置」及び「石灰化特性」を含む。語幹が、キーワードの第１のクラスとして使われる。例えば、従来のポーターステマーが使われてもよい。次に、特性名及び値が、マッピングモジュール７２０により意味論的にマッピングされる。

具体例として、病変の位置は、通常は四分円及び時計位置により特徴づけられる。オントロジーエンジン３３０を使用して、左胸部の９時〜１２時の位置は左胸部の上位の内側四半部にマッピングされ、右胸部の９時〜１２時の位置は右胸部の上位の外側四半部にマッピングされた。更に、「腫瘤」は「病変」にマッピングされ、これは従来のUnified Medical Language System/Systematized Nomenclature of Medicine (UMLS/SNOMED（商標）)オントロジーを使用して、より一般的な概念である。全ての派生キーワードは語幹処理される。

以下の行為を要約することが、ＢＩＲＡＤＳ注釈をテキスト報告の所見にマッピングするために実施される。ＢＩＲＡＤＳ注釈は、例えば、自動的に、又は画像を読んでいる放射線医により手動で、（例えば、胸部の）画像に供給されるか、又は画像に加えられる。

1.報告アナライザ又は自然言語処理モジュール３１０を使用して、報告３１５は、セグメンタ８２０により区域（ヘッダ、履歴、手順、所見及び印象）、パラグラフ及び文にセグメント化される。報告３１５のモダリティは、調査のＤＩＣＯＭデータから得られる。ＩＴインフラストラクチャが、このデータへのアクセスを可能にしない場合、モダリティ（ＭＡＭ／ＵＳ／ＭＲＩ）は、報告のヘッダ情報から決定される。通常は、ヘッダは、以下のように見える：「Ｒ ＭＡＭ ＢＲＥＡＳＴ ＵＬＴＲＡＳＯＵＮＤ」、「Ｒ ＭＡＭ ＵＮＩＬＡＴ ＤＩＧＩＴＡＬ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣ」。

2.各モダリティは、意味論的なマッピングモジュール８５０により、考察の出発点を発見するために用いられるモダリティ特有のキーワードの選択にマッピングされ、ここで、考察は特定のモダリティに関係する連続的な文の全てを含む。モダリティは、１つの考察の全ての文に割り当てられる。

3.自然言語処理モジュール３１０は、文を解釈するために用いられる。課題、ボディ位置、修飾子のディスクリプタをしばしば含む解釈が抽出される。ＭＥＤＬＥＥは、この場合、斯様な解釈を生成するために用いられる。更にまた、ステップ２の抽出されたモダリティ情報は、解釈に割り当てられる。

4.各ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ、通常は一対のテキスト文字列は、オントロジーサーバ３３０を用いて、構文的及び意味論的にキーワードへ翻訳される。ＢＩＲＡＤＳ所見及び／又はディスクリプタは、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタの特性のリストを得るために、パーサ７１０により構文解析される。各特性の名前及び値は、各特性と関連した同義語及び／又は省略形のような意味論的に関連した単語を得るために、例えばマッパー７２０により意味論的にマッピングされる。選択されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタの特性の名前及び値は、ステマー７４０により語幹処理される。語幹は、キーワードの第１のクラスとして使われる。ポーターステマーが、例えばここで使われてもよい。所望により、複数のマッピング及び／又は語幹処理することが実施され、ここで、例えば、選択されたＢＩＲＡＤＳディスクリプタの特性の名前及び値が、関連した単語を見つけるためにマッパーにより最初に意味論的にマッピングされ、次に、単語はステマーにより語幹処理される。次に、見つけられた又は決定された関連した単語又は意味論的な関連単語は、語幹処理された意味論的な関連を持つ語幹の特性のベクトルを得るために語幹処理される。
a.病変の位置は、通常は四分円及び時計位置により特徴づけられる。オントロジーエンジンを使用して、左胸部の９時〜１２時の位置は左胸部の上位の内側四半部にマッピングされ、右胸部の９時〜１２時の位置は右胸部の上位の外側四半部にマッピングされた。
b.「腫瘤」は、例えば、ＵＭＬＳ／ＳＮＯＭＥＤオントロジーを使用して、より通常の概念である「病変」にマッピングされる。
c.全ての抽出されたキーワードは、語幹処理される。

5.ユーザが複数のＢＩＲＡＤＳディスクリプタを有するＢＩＲＡＤＳ所見を選択するとき、システムは、各考察の各文が、選択されたＢＩＲＡＤＳ所見にどれくらいよく整合するかを示している数字的関連スコアを評価する。
a.１つの直接のやり方は、文のステップ４で抽出された語幹の発生の数を計算することである。数が多いほど、文は、より関連する。
b.臨床的により関連したアプローチは、解釈に従って文をＢＩＲＡＤＳ所見と整合させることである。このアプローチでは、解釈は、ＢＩＲＡＤＳ所見と同じＢＩＲＡＤＳ空間の特徴ベクトルとして扱われる。例えば、文の解釈は、ＢＩＲＡＤＳ所見と同一のやり方で、モダリティ、ラテラリティ、位置、マージン等を含む特性のベクトルとしてモデル化できる。ＢＩＲＡＤＳ所見に関して文の数字的関連スコアを計算するために、解釈のベクトルの特性は、ＢＩＲＡＤＳ所見のものと整合され、特性の値が同じである場合、この特性の整合スコアは、１であり、同じでない場合、０である。更にまた、重み付けが特性に割り当てられる。特性が現在の臨床状況に対して、より重要であるほど、重み付けは、より高い。ＢＩＲＡＤＳ所見に関する文の関連スコアは、重み付けと特性の整合スコアとの乗算の和である。

6.ＧＵＩ部品は、最高関連スコアを持つ文を強調する。図９は、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ及び／又は所見の選択のためのＢＩＲＡＤＳＧＵＩ９１０と、ユーザにより選択されるか、又は説明されているように、過去の報告から自動的に抽出される過去の報告９４０とを並んで含むＧＵＩ９００を例示する。

図９は、ＢＩＲＡＤＳＧＵＩ９１０からシステムのＢＩＲＡＤＳ所見の選択の際、過去のテキスト報告９４０の関連したテキストが強調され、過去又は構造化されていない報告の強調された部分と関連したＢＩＲＡＤＳディスクリプタを含む現在の、基準の参照、第１の、又は構造化された調査９１０の次に並んで示されることを示しているＧＵＩ９００を例示する。よって、モダリティ「ＵＳ」９５０及びラテラリティ「右」９６０のようなＢＩＲＡＤＳ選択された又は抽出されたディスクリプタを含むＢＩＲＡＤＳ所見を選択することに応じて、過去のテキスト報告の関連したテキストが、自動的に強調される。図９において、超音波「ＵＳ」画像の病変のＢＩＲＡＤＳ注釈は、タブ「Ｍ１」９６５に含まれ、「病変の解剖学的位置」９７０、「腫瘤特性」９７２、「組織を囲む」９７４、「石灰化」９７６、「血管分布」９７８、「測定」９８０及び「この所見に対する評価」９８２のようなディスクリプタメニューのリストを含む。メニューの選択の際、他のディスクリプタが、「病変の解剖学的位置」９８２に対して示されるような、ユーザ選択のために表示され、ここで、「ラテラリティ」９８４、「深度」９８６及び「位置」９８８のようなディスクリプタがディスクリプタの他のユーザ選択のために提供され、ここで、「右」９６０が他のメニュー９９０から選択される。図９に示されるように、過去の報告９４０の異なる部分が、異なって強調される。例えば、同じラテラリティを持つ所見は、点線により下線を引かれるように、図９に示される「右胸部」を含むボックス９９２、９９４により図９に示される前景の色のような第１の色を使用して強調され、超音波所見は、点線により下線を引かれるように、図９に示される「超音波」を含むボックス９９６により図９に示される第１の色と異なる背景色のような第２の色を使用して低く照らされる。

図１０は、本発明のシステムの実施例に従う視聴システム１０００の部分を示す。例えば、本発明のシステムの部分は、メモリ１０２０、ディスプレイ１０３０及びユーザ入力デバイス１０４０に動作上結合されるプロセッサ１０１０を含む。メモリ１０２０は、アプリケーションデータだけでなく、記述されるオペレーションに関係する他のデータを格納するための任意のタイプの装置である。アプリケーションデータ及び他のデータは、本発明のシステムに従うオペレーション行為を実施するようにプロセッサ１０１０を設定する（例えば、プログラミングする）ためのプロセッサ１０１０により受信される。そのように設定されたプロセッサ１０１０は、本発明のシステムに従って実施することに特に適している特定の目的マシンになる。

オペレーション行為は、構造化されたディスクリプタ、例えば、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタ及び／又は関連した自由形式のテキスト又は構造化されていないテキスト報告で注釈がついている画像を表示するようなコンテンツを要求し、選択し、供給し及び／又はレンダリングするステップを含む。ユーザ入力１０４０は、キーボード、マウス、トラックボール、又は、タッチセンシティブディスプレイを含む他の装置を含み、これは、スタンドアローンでもよいし、パーソナルコンピュータ、パーソナル携帯情報機器、携帯電話、セットトップボックス、テレビ、又は任意の動作可能なリンクを介してプロセッサ１０１０と通信するための他の装置の一部のような、システムの一部でもよい。ユーザ入力デバイス１０４０は、ここで説明されているようにＵＩ内で対話を可能にすることを含む、プロセッサ１０１０との対話のために動作可能である。明らかに、プロセッサ１０１０、メモリ１０２０、ディスプレイ１０３０又はユーザ入力デバイス１０４０は、ここで説明されているように、全て又は部分的に、コンピュータシステム、又はクライアント及び／又はサーバのような他の装置の一部である。

本発明のシステムの方法は、コンピュータソフトウェアプログラムにより実施されることに特に適していて、斯様なプログラムは、本発明のシステムにより記述されている及び／又は構想される個々のステップ又は行為の一つ以上に対応するモジュールを含む。斯様なプログラムは、もちろん、コンピュータ可読媒体、例えば集積チップ、周辺装置、又はメモリ、例えばメモリ１０２０若しくはプロセッサ１０１０に結合される他のメモリで具現化される。例えば、本発明のシステムの各種部品、例えば報告アナライザ、オントロジーエンジン、推理及び整合エンジン、ＵＩ及び表示エンジンだけでなく、パーサ、マッパー及びステマーは、プロセッサ１０１０により実行されるソフトウェアモジュール、及び／又は所望の機能を実施するように構成されるハードウェア装置である。よって、本発明のシステムの説明された部品及びモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、並びにソフトウェア、ハードウェア及び／又はファームウェアの幾つかの組合せで実行されてもよいし、及び／又は、それ以外で実行されてもよい。図３乃至図５及び図７、図８に例示されるモジュールは、単一の処理ユニット内で同じ位置に配置されている。プロセッサ１０１０は、複数の処理ユニットを含み、これらの処理ユニットの幾つかは、互いから離れて位置され、ここで、様々なモジュールは他のモジュールから離れて位置され、モジュール間の動作的通信は一つ以上の有線及び／又は無線通信リンクを介して達成される。

メモリ１０２０に含まれるプログラム及び／又はプログラム部分は、ここで開示される方法、動作上の行為及び機能をプロセッサ１０１０が実行するように設定する。メモリは、例えばクライアント及び／又はサーバ間に分散されてもよいし、又はローカルでもよいし、ここで追加プロセッサが供給されてもよいプロセッサ１０１０は、分散されてもよいし又は単一であってもよい。メモリは、電気的、磁気的、又は光学的メモリとして実行されてもよいし、又はこれら若しくは他のタイプの記憶装置の任意の組合せとして実行されてもよい。その上、「メモリ」という用語は、プロセッサ１０１０によりアクセスできるアドレス指定可能な空間内のアドレスから読み込まれ、又は書き込まれることが可能な任意の情報を含むのに十分広く解釈されなければならない。この規定では、例えば、サーバ内にある様々なデータベース、例えば、オントロジーデータベース又はサーバ７３０、統語規則データベース又はサーバ８４０、及び／又は医学オントロジーデータベース又はサーバ８６０のような、ネットワーク１２５０及び／又はサーバを通じてアクセス可能な情報は、例えば、プロセッサ１０１０が、本発明のシステムに従うオペレーションのためネットワークから情報を取り出すために、依然メモリ内にある。

プロセッサ１０１０は、制御信号を供給し、及び／又は、ユーザ入力デバイス１０４０からの入力信号に応じて、また、ネットワークの他の装置に応じて、オペレーションを実施し、メモリ１０２０に格納されている命令を実行するために動作可能である。プロセッサ１０１０は、特定用途向け又は汎用の集積回路である。更に、プロセッサ１０１０は、本発明のシステムに従って実施するための専用プロセッサでもよいし、又は、多くの機能のうちの１つだけが本発明のシステムに従って実施するために動作する汎用プロセッサでもよい。プロセッサ１０１０は、プログラム部分、複数のプログラムセグメントを利用して動作するか、又は、専用若しくは多目的集積回路を利用するハードウェア装置でもよい。

本発明のシステムが、医療システム、例えば、ＭＡＭ／ＵＳ／ＭＲＩ撮像システムに関して説明されてきたが、本発明のシステムは、他の撮像、視察、報告及び分析システム等に応用できることも予想されている。従って、本発明のシステムは、関連した自由形式のテキスト報告を自動的に見つけ出し、ユーザにより選択されるか又はディスクリプタで注釈がついている画像から自動的に抽出される構造化されたディスクリプタに関係した単語及び文を強調するために用いられ、ここで、単語の全ての発生が強調されるわけではなく、説明されたように、関連した発生だけが強調される。

本発明の特定の付加的な利点及び特徴は、本開示を学習する際に、当業者にとって明らかであり、又は本発明の新規なシステム及び方法を使用する人により経験されてもよく、重要なことは、例えば、構造化された及び／又は構造化されていないテキスト若しくは注釈を持つ様々な報告の中で、より速く、より容易に、より信頼性が高い相関があることである。本発明のシステムの他のバリエーションは、当業者により容易に思いつき、以下の請求項の範囲に含まれる。本発明のシステムの動作を通じて、検査中の胸部の画像のような共通の画像に関係のある異なる報告の中で自動相関が供給され、ここで、ＢＩＲＡＤＳディスクリプタのような所望のディスクリプタを選択することは、自動的に、関連した報告を見つけて、得られた又は見つけられた報告内の関連した単語及び文を強調することに結果としてなる。加えて又は代わりに、画像を説明するディスクリプタを含む報告を開く又は選択すること、及び／又は、自動的に若しくは「発見」命令のようなユーザ動作に応じて、注釈されたディスクリプタを含む画像を開くことは、結果的に、選択された画像又は報告に関係する関連した報告を検索し見つけるだけでなく、ディスクリプタを含む選択された報告に関係した見つけられた報告内の関連する単語及び文を強調することになる。

もちろん、上記実施例又はプロセスの任意の一つが、一つ以上の他の実施例及び／又はプロセスと組み合わされてもよく、又は、本発明のシステム、装置及び方法に従う別々の装置又は装置の部分の間で、分離され及び／又は実施されてもよいことは理解されるべきである。

最後に、上記説明は、本発明のシステム及び方法の単なる例示を意図し、何れかの特定の実施例又は実施例のグループに添付の請求の範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。このように、本発明のシステムが具体例を参照して特に詳細に説明されたが、多数の変更及び代わりの実施例が、以下の請求項に説明されるような本発明のシステムのより広く並びに意図された趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で、当業者により考案されることも理解されるべきである。従って、明細書及び図面は、具体的態様において注意されるべきであり、添付の請求項の範囲を制限することを意図しない。

添付の請求項を解釈する際、以下のことが理解されるべきである。
a)用語「を有する」は、所与の請求項にあげられた以外の要素又は行為の存在を除外しない。
b)要素に先行する用語「ａ」又は「ａｎ」は、複数の要素の存在を除外しない。
c)請求項内の何れの参照符号も、請求項の範囲を制限しない。
d)幾つかの「手段」は、同じ部材により、又は同じハードウェア若しくはソフトウェアで実行される構造又は機能により表されてもよい。
e)開示された要素の何れかが、ハードウェア部分（例えば、ディスクリート及び集積化された電子回路を含む）、ソフトウェア部分（例えば、コンピュータプログラム）及びこれらの組み合わせに含まれてもよい。
f)ハードウェア部分は、アナログ及びデジタル部分の一方又は両方に含まれてもよい。
g)開示された装置又はその部分の何れも、特に説明がない限り、他の部分に結合され、又は離隔されてもよい。
h)特に示されない限り、フロー図に示される行為の順番を含む行為又はステップの特定の順序が必要とされることを意図しない。i)用語「複数の」要素は、請求された要素の２つ以上を含み、要素の特定の範囲又は数を意味しない。すなわち、複数の要素は、わずか２つの要素であってもよいし、多くの数であってもよい。

Claims (20)

1. ディスクリプタの事前に決められたリストから選択されるディスクリプタを使用して、放射線画像を記述する医学報告を見る方法であって、報告ビューアシステムにより前記医学報告を開くステップと、前記開くステップに応じて、前記報告ビューアシステムにより前記医学報告のディスクリプタに関係した他の報告を検索するステップと、前記報告ビューアシステムにより前記ディスクリプタから抽出されるキーワードに整合する前記他の報告内の単語及び文の少なくとも一つを強調するステップとを有する、方法。
2. 前記検索するステップが、解釈を得るために前記他の報告を報告アナライザにより分析するステップと、オントロジーエンジンにより前記ディスクリプタを前記キーワードへ翻訳するステップと、推理及び整合エンジンにより、前記キーワードと整合する解釈を識別するため、前記キーワードを解釈と整合させるステップとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記分析するステップが、前記他の報告を区域へセグメント化するステップと、前記区域内の文を識別するステップと、各文に対してグループ化された単語を形成するために、文内の単語をグループ化するステップと、グループ化された単語から各文のモダリティ及びラテラリティを決定するステップと、解釈を得るために各文のモダリティ及びラテラリティをモダリティ単語及びラテラリティ単語へマッピングするステップとを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記翻訳するステップが、前記ディスクリプタに対応する特性のリストを得るために前記ディスクリプタを構文解析するステップと、オントロジーデータベースにアクセスするマッパーを使用して、各特性を意味論的に関連した単語と関連付けるステップと、前記キーワードを得るために意味論的に関連した単語を語幹処理するステップとを含む、請求項２に記載の方法。
5. 前記検索するステップにより見つけられた複数の報告から前記他の報告を前記報告ビューアシステムにより選択するステップを更に有する、請求項１に記載の方法。
6. 強調される単語及び文の前記少なくとも一つを持つ前記他の報告及び前記医学報告を前記報告ビューアシステムにより同時に表示するステップを更に有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記開くステップが、前記ディスクリプタを選択するためのユーザインタフェースを供給するステップを含み、前記検索するステップ及び強調するステップが、前記選択するステップに応じて実施される、請求項１に記載の方法。
8. 前記ディスクリプタが、前記開くステップに応じて最初の報告から前記報告ビューアシステムにより自動的に抽出される、請求項１に記載の方法。
9. 前記医学報告が前記ディスクリプタで注釈された画像を含み、前記ディスクリプタは、前記開くステップに応じて前記画像から前記報告ビューアシステムにより自動的に抽出される、請求項１に記載の方法。
10. 前記ディスクリプタがＢＩＲＡＤＳディスクリプタである、請求項１に記載の方法。
11. 前記他の報告が構造化されていないテキスト報告を含み、前記報告ビューアシステムにより、前記ディスクリプタを前記テキスト報告の所見にマッピングするステップと、前記所見を強調するステップとを更に有する、請求項１に記載の方法。
12. 請求項１に記載の方法を前記報告ビューアシステムにより実施するために設定されるプログラムコードを有するコンピュータプログラムであって、有形のコンピュータ可読の媒体に格納される固定コンピュータデータを含むコンピュータプログラム。
13. ディスクリプタの事前に決められたリストから選択されるディスクリプタを使用して、放射線画像を記述する医学報告を開く行為を実施する手段と、前記開く行為に応じて、前記医学報告の前記ディスクリプタに関係した他の報告を検索する行為を実施する手段と、前記ディスクリプタから抽出されるキーワードに整合する前記他の報告の単語及び文の少なくとも一つを強調する行為を実施する手段とを有する、報告ビューアシステム。
14. 前記検索する行為を実施する手段が、解釈を得るために、前記他の報告を分析し、前記ディスクリプタをキーワードへ翻訳し、前記キーワードに整合する解釈を識別するために、前記キーワードを解釈と整合させる、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
15. 前記検索する行為を実施する手段は、更に、前記他の報告を区域へセグメント化し、前記区域内の文を識別し、各文に対してグループ化された単語を形成するため文内の単語をグループ化し、グループ化された単語から各文のモダリティ及びラテラリティを決定し、解釈を得るために、各文のモダリティ及びラテラリティをモダリティ単語及びラテラリティ単語へマッピングする、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
16. 前記検索する行為を実施する手段は、更に、前記ディスクリプタに対応する特性のリストを得るために、前記ディスクリプタを構文解析し、オントロジーデータベースを使用して、各特性を意味論的に関連した単語に関連付け、前記キーワードを得るために、前記意味論的に関連した単語を語幹処理する、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
17. 前記強調する行為を実施する手段が、更に、前記他の報告の強調される単語及び文の前記少なくとも一つを持つ前記他の報告及び前記医学報告を同時に表示する、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
18. 前記開く行為を実施する手段が、更に、ユーザにより前記ディスクリプタを選択するためのユーザインタフェースを供給し、前記選択する行為に応じて、前記検索する行為及び前記強調する行為を実施する、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
19. 前記検索する行為を実施する手段が、更に、前記開く行為に応じて、前記医学報告から前記ディスクリプタを自動的に抽出する、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
20. 前記検索する行為を実施する手段は、ディスクリプタの事前に決められたセットから選択されるディスクリプタを医学報告から受け取り、前記ディスクリプタをキーワードへ翻訳するオントロジーエンジンと、テキストの解釈を得るために前記テキストを含む他の報告を分析する報告アナライザと、前記キーワードに整合する一組の解釈を識別するため前記キーワードを解釈と整合させる推理及び整合エンジンとを有する、請求項１３に記載の報告ビューアシステム。
    

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