JP7090592B2 - 医療デバイス品質を評価するための装置 - Google Patents
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Description
- 入力ユニットと、
- 処理ユニットと
を備える、医療デバイス品質を評価するための装置が提供される。
- 情報提供ユニットと、
- 第1の態様による医療デバイス品質を評価するための装置と、
- 出力ユニットと
を備える、医療デバイス警報を提供するためのシステムが提供される。
b) 医療デバイスによって収集された少なくとも1つの医療画像に関連付けられた少なくとも1つの報告を提供するステップであって、報告が、対応する医療画像に関連付けられる、提供するステップと、
c) 少なくとも1つの報告を分析し、少なくとも1つの画像品質パラメータを生成するステップであって、画像品質パラメータが、対応する報告に関連付けられる、分析し、生成するステップと、
d) 少なくとも1つの画像品質パラメータを評価し、医療デバイスに関係する警報情報を生成するステップと
を有する、医療デバイス品質を評価するための方法が提供される。
a) 少なくとも1つの医療画像に基づいて、少なくとも1人のユーザによって少なくとも1つの報告を生成するステップ
を有する。
ステップb)とも呼ばれる、提供するステップ210において、医療デバイスによって収集された少なくとも1つの医療画像に関連付けられた少なくとも1つの報告が提供され、報告は、対応する医療画像に関連付けられる。
ステップc)とも呼ばれる、分析し、生成するステップ220において、少なくとも1つの報告は分析され、少なくとも1つの画像品質パラメータが生成され、画像品質パラメータは、対応する報告に関連付けられる。
ステップd)とも呼ばれる、評価し、生成するステップ230において、少なくとも1つの画像品質パラメータは評価され、医療デバイスに関係する警報情報が生成される。
学習アルゴリズムは、画像品質問題点に関係するテキスト断片が、そのようなものとして手動でラベリングされた放射線学報告を使用してトレーニングされる(教師あり学習)。したがって、辞書に記憶されたテキスト断片は、正値性及び負値性の異なる程度でラベリングされる。学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなど、機械学習アルゴリズムである。他の機械学習アルゴリズムが使用され得る。
(画像品質評価システムであると考えられ得る)医療警報を提供するためのシステムからの情報はまた、サービスのための警報として以外の他の目的のために、たとえば、現場での新しいシステム導入における、個別化されたサービスレベル、場所/専門の分野/領域の比較のための顧客層化のために使用され得る。医療デバイス品質を評価するための装置及び方法並びに医療警報を提供するためのシステムの他の用途は、医療デバイスが、最良の画像品質を達成するために適切に使用されているかどうかを検出すること、技術者又は放射線学部長にフィードバックを提供することであり、医療デバイスを使用する技術者をトレーニングするために医療デバイスを較正又はより良くセットアップするために専門家を送るために、システム製造業者又はサービス会社によって使用されることさえある。上記で説明された実施形態から、当業者は、これらの他の用途をどのように実施すべきかを明らかに了解する。
Claims (13)
- 医療デバイス品質を評価するための装置であって、前記装置は、
入力ユニットと、
処理ユニットと
を備え、
前記入力ユニットが、前記処理ユニットに、医療デバイスによって収集された少なくとも1つの医療画像に関連付けられた少なくとも1つの報告を提供し、報告が、対応する医療画像に関連付けられ、
前記処理ユニットが、前記少なくとも1つの報告を分析し、少なくとも1つの画像品質パラメータを生成するための分類器モジュールを実装し、画像品質パラメータが、対応する報告に関連付けられ、前記分類器モジュールが、前記少なくとも1つの画像品質パラメータを生成するために、前記少なくとも1つの報告に自然言語アルゴリズムを適用し、前記自然言語アルゴリズムが学習アルゴリズムを含み、前記学習アルゴリズムが、少なくとも1つのトレーニングデータに基づいて、画像品質パラメータのための値を生成し、前記少なくとも1つのトレーニングデータが、関連付けられた報告を有する医療画像から導出され、前記医療画像に関連付けられた問題点は、定量化又は検証されており、
前記処理ユニットが、前記少なくとも1つの画像品質パラメータを評価し、前記医療デバイスに関係する警報情報を生成するための評価モジュールを実装する、
装置。 - 前記少なくとも1つの報告のうちの報告がテキストを含み、前記分類器モジュールが、画像品質パラメータを生成するために、前記テキストの少なくとも1つの部分を分析する、請求項1に記載の装置。
- 前記分類器モジュールが、前記テキストの前記少なくとも1つの部分における画像品質問題点に基づいて、前記画像品質パラメータを生成する、請求項2に記載の装置。
- 前記分類器モジュールが、複数のテキスト断片を含んでいるデータベースを使用し、前記分類器モジュールが、前記画像品質パラメータを生成するために、前記テキストの前記少なくとも1つの部分を、前記複数のテキスト断片のうちの少なくとも1つと比較する、請求項2又は3に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの報告が、複数の報告を含み、前記少なくとも1つの品質パラメータが、複数の品質パラメータを含み、前記評価モジュールが、前記複数の品質パラメータにおける決定された傾向に基づいて、警報情報を生成する、請求項1から4のいずれか一項に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの報告が、前記少なくとも1つの医療画像に基づいて、少なくとも1人のユーザによって生成されている、請求項1から5のいずれか一項に記載の装置。
- 前記評価モジュールが、前記少なくとも1つの画像品質パラメータとしきい値との比較に基づいて、前記警報情報を生成する、請求項1から6のいずれか一項に記載の装置。
- 前記少なくとも1つの報告が、複数の報告を含み、前記少なくとも1つの品質パラメータが、複数の品質パラメータを含み、前記評価モジュールは、前記複数の品質パラメータのうち、前記しきい値を超えたものの数に基づいて、前記警報情報を生成する、請求項7に記載の装置。
- 医療デバイス警報を提供するためのシステムであって、前記システムは、
情報提供ユニットと、
医療デバイス品質を評価するための請求項1から8のいずれか一項に記載の装置と、
出力ユニットと
を備え、
前記少なくとも1つの報告が、前記情報提供ユニットから前記入力ユニットに提供され、
前記処理ユニットが、前記情報提供ユニットから提供された前記少なくとも1つの報告に基づいて、警報情報を生成し、
前記出力ユニットが、前記警報情報に基づいて、警報を出力する、
システム。 - 入力ユニットと処理ユニットとを備える医療デバイス品質を評価するための装置において、医療デバイス品質を評価するための方法であって、前記方法は、
b) 前記入力ユニットが、医療デバイスによって収集された少なくとも1つの医療画像に関連付けられた少なくとも1つの報告を提供するステップであって、報告が、対応する医療画像に関連付けられる、提供するステップと、
c) 前記処理ユニットが、学習アルゴリズムを含む自然言語処理アルゴリズムを前記少なくとも1つの報告に適用することと、少なくとも1つのトレーニングデータに基づいて、画像品質パラメータのための値を生成するために前記学習アルゴリズムを使用することとによって、前記少なくとも1つの報告を分析し、少なくとも1つの画像品質パラメータを生成するステップであって、前記画像品質パラメータが、対応する報告に関連付けられ、前記少なくとも1つのトレーニングデータが、関連付けられた報告を有する医療画像から導出され、前記医療画像に関連付けられた問題点は、定量化又は検証されている、分析し、生成するステップと、
d) 前記処理ユニットが、前記少なくとも1つの画像品質パラメータを評価し、前記医療デバイスに関係する警報情報を生成するステップと
を有する、方法。 - 前記方法が、
a) 前記処理ユニットが、前記少なくとも1つの医療画像に基づいて、少なくとも1人のユーザによって前記少なくとも1つの報告を生成するステップ
を有する、請求項10に記載の方法。 - 請求項1から9のいずれか一項に記載の装置を制御するためのコンピュータプログラムであって、プロセッサによって実行されたとき、請求項10又は11に記載の方法を行う、コンピュータプログラム。
- 請求項12に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータ可読媒体。
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