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
【課題】知識ベースの診断用イメージング・システムを提供する。
【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。
【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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は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に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日では、疾病を検出し診断する際に医師を支援するために様々な種類の医学的診断用イメージング・システムが提案されている。このような診断用システムを提供するモダリティには、例えば、超音波、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ及びＸ線と共に、マンモグラフィなどが含まれる。これらの診断用イメージング・システムは極めて専門化しており、且つ非常に高価なことがある。各システムの性質に起因して、技師、医師及びオペレータは典型的には、装置の操作方法を学習し且つ該装置により得られた画像を解釈するのにかなりの時間を費やしている。専門家は装置を操作し又は結果として得られた画像を解釈することができる。従って、全ての病院が装置と該装置を使用するスタッフ／オペレータとに関連する費用を正しく評価できる訳ではない。また、病院がイメージング装置を備えているときでさえ、該病院は、該装置を利用するように特に訓練されている多数のスタッフ又は医師を正しく評価できないことがある。従って、任意の１つの病院にある装置について完全に訓練された医師、技師及びオペレータの人数はほんの僅かなことがある。この資源の制約がしばしば装置の使用についての重大な支障となり、患者はこのような装置により直ちに検査を受けるできない。
【０００３】
その上、世界中の現在のヘルスケア・システムでは、患者は典型的には先ず一次ヘルスケア提供者を訪れ、その後、特別な処置を専門とする別の医師及び／又は医学的診断用装置を使用する或る特定の検査を行う別の医師への紹介を受けている。典型的には、初診が一次ヘルスケア提供者であるとき、患者は医師による２回目又は３回目の診察を受けるまで診断用装置による検査を受けていない。今日、一次ヘルスケア提供者は通常の検査プロセスの一部として診断用イメージング装置を利用していない。これは、一部は、このような装置についての慣れや訓練が不足していることによる。その結果、一次ヘルスケア提供者は診断や検査において診断用イメージングを適用することができない。従って、一次ヘルスケア提供者が診断用装置を利用するために必要な特別な専門化された訓練を受けていない場合には、既存のヘルスケア・システムでは、一次ヘルスケア提供者が診断用画像を観察したときに所与の疾病を適正に診断するであろうという適切な品質保証を与えることができなかった。このような品質保証を容易にするような知識を一次ヘルスケア提供者に教育して共有させる機構はこれまで存在していない。
【０００４】
既存のヘルスケア・システムの一つの結論は、診断用装置を使用して一層緊密に且つより頻繁に患者の監視を行うことに基づいて得られたかもしれない病気の検出及び治療が、忘れられているか又は遅延させられていることである。既存のシステムでは、非専門家による診断用イメージング装置の使用を支援するための充分に客観的で正確なイメージング方法を提供することができていない。
【特許文献１】米国特許第６２７３８５７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
医用イメージングのための構造基盤を改善し、且つ診断用画像についてのオンライン手引き及び遠隔のオフライン・エキスパート解析を支援する医用通信及びデータ管理システム並びに基準を発展させる必要性が存在する。また、病気を検出するために自動化機能を持つ高品質で使用し易いポータブル・スキャナを支援し、且つ新しいイメージング及びパラメータ識別測定及び解析方法を取り入れたシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の特定の実施形態は、新しい患者についての一次ヘルスケア（ＨＣ）の仕事の流れに対して新しい方策を提供する知識ベースの診断用方法及び装置を対象とする。各患者を検査する最初のＨＣ提供者は、患者についてのより適格な初期診断を行うために診断用イメージング装置を利用することができる。一用途では、初期患者検査中に早期に且つ頻繁に使用するために各ヘルスケア提供者に低コストで高画像品質のポータブル診断用装置を提供することができる。このような装置の実例は超音波装置又はＸ線装置である。ＭＲ、ＣＴ及びＰＥＴ装置はより高価であるが、このような装置も、本書で説明する知識ベースの診断用方法を等しく用いることができる。
【０００７】
上記の発明の概要、及び下記の本発明の実施形態についての詳しい説明は、添付の図面と参照して読めばより良く理解されよう。しかしながら、本発明が添付の図面に示された構成や機器に制限されないことは勿論である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、本発明の一実施形態に従って形成された超音波システム１００のブロック図である。超音波システム１００は送信器１０２を含み、送信器１０２はプローブ１０６内のトランスデューサ１０４を駆動してパルス信号を放出させ、該パルス信号は身体内の血球や筋肉組織のような構造から後方散乱されてエコーを発生し、該エコーはトランスデューサ１０４へ戻る。エコーは受信器１０８によって受け取られる。受け取られたエコーはビームフォーマ１１０へ送られ、ビームフォーマ１１０はビーム形成を行い且つＲＦ信号を出力する。このＲＦ信号はＲＦ処理装置１１２を通過する。この代わりに、ＲＦ処理装置１１２は、ＲＦ信号を復調して、エコー信号を表すＩＱデータ対を形成する複素復調器（図示せず）を含むことができる。ＲＦ信号又はＩＱデータ対は次いで一時的記憶のためにＲＦ／ＩＱバッファ１１４に直接通すことができる。
【０００９】
超音波システム１００はまた、取得した超音波情報（すなわち、ＲＦ信号データ又はＩＱデータ対）を処理し且つ表示システム１１８で表示するための超音波情報のフレームを用意するための信号処理装置１１６も含む。信号処理装置１１６は、取得した超音波情報について複数の選択可能な超音波モダリティに従って１つ又は複数の処理動作を実行するように構成されている。取得した超音波情報は、エコー信号を受け取る走査期間中に実時間で処理することができる。それに加えて又はその代わりに、超音波情報を走査期間中にＲＦ／ＩＱバッファ１１４に一時的に記憶し、また生の又はオフライン動作中に実時間ではない時間に処理することができる。
【００１０】
超音波システム１００は、人間の目の知覚速度に近い毎秒５０フレームを越えるフレーム速度で超音波情報を連続的に取得することができる。取得した超音波情報は、より遅いフレーム速度で表示システム１１８に表示される。また、画像バッファ１２２が、直ちに表示する予定になっていない取得した超音波情報の処理済みフレームを記憶するために含まれている。好ましくは、画像バッファ１２２は、少なくとも数秒に相当する超音波情報のフレーム数を記憶するのに充分な容量を有する。これらの超音波情報のフレームは、その取得順に又は取得時間に従ってそれらを検索し易いように記憶される。画像バッファ１２２は任意の既知の記憶媒体を有するものであってよい。
【００１１】
図２は、本発明の一実施形態に従って形成された超音波システムを例示する。このシステムは、送信器１２及び受信器１４に接続されたプローブ１０を含む。プローブ１０は超音波パルスを送出し、被走査超音波ボリューム１６の内部の構造からのエコーを受け取る。メモリ２０が、被走査超音波ボリューム１６から導き出された、受信器１４からの超音波データを記憶する。ボリューム１６は様々な手法（例えば、３Ｄ走査、実時間３Ｄイメージング、ボリューム走査、位置決めセンサを持つトランスデューサによる２Ｄ走査、ボクセル相関手法を用いるフリーハンド走査、２Ｄ又はマトリクス・アレイ・トランスデューサなど）によって得ることができる。
【００１２】
各エコー信号サンプル（ボクセル）の位置は、幾何学的精度（すなわち、一ボクセルから次のボクセルまでの距離）及び超音波応答（並びに超音波応答からの導出値）を用いて定義される。適当な超音波応答はグレースケール値、カラーフロー値、及び血管又はパワー・ドップラー情報を含む。
【００１３】
図３は、一実施形態に従って図１のシステムによって取得された実時間４Ｄボリューム１６を例示する。ボリューム１６は、角度２６で互いから離れていく半径方向の縁２２及び２４を持つ扇形断面を含む。プローブ１０は、各走査平面内の複数の隣接した走査線に沿って走査するために超音波発射を縦方向に電子的集束及び方向付けし、且つ複数の隣接した走査平面を走査するために超音波発射を横方向に電子的又は機械的に集束及び方向付けする。プローブ１０（図２）によって得られた走査平面は、メモリ２０に記憶されて、ボリューム走査変換器４２によって球座標からデカルト座標へ走査変換される。複数の走査平面を含むボリュームがボリューム走査変換器４２から出力されて、スライス・メモリ４４内にレンダリング・ボックス３０（図３）として記憶される。スライス・メモリ４４内のレンダリング・ボックス３０は複数の隣接した画像平面３４から形成される。
【００１４】
レンダリング・ボックス３０はオペレータによって寸法を定めることができ、スライス厚さ３２、幅３６及び高さ３８を持つ。ボリューム走査変換器４２は、スライスの厚さパラメータを調節して所望の厚さのレンダリング・ボックス３０を形成するようにスライス厚さ制御入力４０によって制御することができる。レンダリング・ボックス３０は、被走査ボリューム１６のうちの、ボリューム・レンダリングされる部分を表す。ボリューム・レンダリング処理装置４６がスライス・メモリ４４にアクセスして、レンダリング・ボックス３０の厚さ３２に沿ってレンダリングを行う。
【００１５】
動作中、予め定義された実質的に一定の厚さを持つ３Ｄスライス（これは、レンダリング・ボックス３０とも呼ばれる）がスライス厚さ設定制御装置４０（図２）によって取得されて、ボリューム走査変換器４２（図２）内で処理される。レンダリング・ボックス３０を表すエコー・データはスライス・メモリ４４に記憶することができる。予め定義された厚さは典型的には２ｍｍ〜２０ｍｍであるが、２ｍｍ未満又は２０ｍｍより大きい厚さもまた用途及び走査すべき領域の寸法によっては適切なことがある。スライス厚さ設定制御装置４０は、離散的な又は連続的な厚さ設定値を持つ回転可能なノブを含むことができる。
【００１６】
ボリューム・レンダリング処理装置４６はレンダリング・ボックス３０を画像平面３４（図３）の画像部分４８上へ投影させる。ボリューム・レンダリング処理装置４６における処理に続いて、画像部分４８内のピクセル・データをビデオ処理装置５０に、次いで表示装置６７へ通すことができる。
【００１７】
レンダリング・ボックス３０は被走査ボリューム１６内の任意の位置に配置し且つ任意の方向に向けることができる。状況によっては、走査している領域の大きさに依存して、レンダリング・ボックス３０を被走査ボリューム１６のうちの小部分のみとすることが有利なことがある。
【００１８】
診断用装置によって提供される機能は変えることができる。例えば、診断用装置に下記の能力ａ）〜ｈ）のうちの１つ又は複数を持たせることができる。
【００１９】
ａ）ＵＳＰ６５３５８３６号に記載されているような角度に依存しないボリューム・フロー測定、
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。
【００２０】
上記のａ）〜ｈ）において引用した特許はそれらの全体を本書に取り入れるものとする。
【００２１】
超音波システム１００のような診断用装置には、ＨＣ提供者がこのような分野を専門にしていない又は疾病について過去に有意な経験を有していないときでさえ、少なくとも特定の疾病を診断できるようにＨＣ提供者を支援する機能が与えられる。ＨＣ提供者とは技師、看護士、一般開業医などであってよい。超音波システム１００又は他の装置は、患者の解剖学的構造について高い空間的及び／又は時間的分解能を持つデータ・セットを得るために充分な最新技術を備えている。分解能は、一部はモダリティ（例えば、ＣＴ、ＰＥＴ、ＭＲ、超音波）に依存し、また一部は提供すべき診断支援の種類（例えば、腫瘍検出、胎児の健康の解析、心臓病研究、一般放射線診断、脳腫瘍／生検検出又は処置）に依存する。
【００２２】
超音波システム１００は更に、或る特定の生理学的パラメータを識別して測定するために新しい患者のデータ・セットを解析する能力を備えている。例えば、識別は、心臓の房室平面などの検出を含むことができる。測定は下記ａ）〜ｉ）についてのものであってよい。
【００２３】
ａ）心臓内の様々な解剖学的位置からの測定値と心臓サイクル内の様々なタイミングとを組み合わせることに基づいた組織速度又は組織歪み速度又は導出測定値、
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。
【００２４】
超音波システム１００は、後で説明するように新しい患者についての生理学的パラメータの定量的自動解析を実行するためにリンク１２６で判定／ルート決定ネットワーク１２４及び／又はデータベース１２８に接続することができる。図２のシステムはまた、ネットワーク２３と通信すると共に、データ・メモリ２０、スライス・メモリ４４及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの少なくとも１つと通信する患者解析モジュール２１を含む。患者解析モジュール２１は、データ・メモリ２０、スライス・メモリ４４、ビデオ処理装置５０及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの少なくとも１つから母線３１のリンクを介して新しい患者データを得る。
【００２５】
随意選択により、ボリューム・レンダリング処理装置４６及びビデオ処理装置５０の一方又は両方によって新しい患者画像を記憶させるために別のメモリを追加することができ、このメモリは上記新しい患者画像を得るために患者解析モジュール２１によってアクセスすることができる。この代わりに、患者解析モジュール２１を完全に取り除いて、その機能及び責務はシステム内の主制御装置（図示せず）、ビデオ処理装置５０及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの１つによって行うことができる。この代替実施形態では、リンク３１はネットワーク２３に直接に接続される。
【００２６】
患者解析モジュール２１は、データベース２５、２７及び２９のうちの１つ又は複数に記憶されている過去の患者データを得るためにネットワーク２３と連絡する。過去の患者データは、新しいデータ、部分的に処理済みのデータ、患者画像などで構成することができる。データベース２５、２７及び２９は地理的に１つの位置又は相異なる位置に、或いは共通のネットワーク又はヘルスケア・ネットワーク内に配置することができる。データベース２５、２７及び２９はまた、共通の又は相異なる種類の患者データを記憶することができる。例えば、データベース２５が超音波患者データ又は画像を記憶するのに対して、データベース２７及び２９がＭＲ及びＣＴ患者データ又は画像を記憶するようにすることができる。
【００２７】
図４は、大学病院２０２、地域病院２０４、個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８のような様々な種類のヘルスケア施設を含むヘルスケア・ネットワーク２００を例示する。診療所は、個人開業医療施設又は移動サービス施設２０６及び２０８と見なすことができる。図４の例示の実施形態では、大学病院２０２及び地域病院２０４は、判定／ルート決定ネットワーク２１４により、ネットワーク・リンク２１０及び２１２を介して通信する。判定／ルート決定ネットワーク２１４はデータベース・リンク２２０を介して患者データベース２１６にアクセスし且つ管理する。大学病院はリンク２２２を介して相互に通信する。個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８はリンク２２４及び２２６を介して地域病院とそれぞれ通信することができる。リンク２１０、２１２及び２２０〜２２６は、インターネット・リンク、専用のイントラネット及び任意の他の通信ネットワーク・リンクを表すものであってよい。
【００２８】
図１及び図２に示されている超音波システムのような診断用装置は、病院２０２及び２０４、個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８のうちの１つ又は複数に設けることができる。随意選択により、診断用装置は複数の場所の間で共有し又は行き来させることができる。診断用装置は医師、技師、看護士、又は患者を検査する同様な人によって使用される。有利なことに、診断用装置は一次ヘルスケア提供施設において、必ずしも専門家ではない人、すなわち、図１及び図２の超音波システムのような診断用装置の使用法について特別な訓練を受けていない人によって利用することができる。
【００２９】
検査が行われた後、選択された患者データが対応するリンク（２１０、２１２、２２４及び／又は２２６）を介して伝送されて、判定／ルート決定ネットワーク２１４に到達する。図４の実施形態では、判定／ルート決定ネットワーク２１４はデータベース２１６にアクセスして、以前に検査した患者についての過去の患者データ・セットを得る。図４の実施形態では、判定／ルート決定ネットワーク２１４はホスト処理装置又は制御装置２１５を含むことができ、このホスト処理装置又は制御装置２１５はリンク２１０を介して受け取った現在の患者情報を解析して、解決策又は診断書を作成し、そしてその解決策又は診断書を、最初の病院２０２、２０４又は個人開業医療施設２０６又は移動サービス施設２０８の適切なヘルスケア提供者へ返送する。随意選択により、データベース２１６内の知識へのアクセスは診断用装置によって行うか又は制御することができる。更に、データベース２１６は診断用装置に組み込むか又は搭載することができる。随意選択により、データベース２１６は、疾病の種類、疾病の重症度、患者の特別な病理学的基本特性（例えば、年齢、性別、体重、病気の種類など）を表す重要な患者特性、及び所与の診断用装置で得ることができる又は特別な疾病の徴候である解剖学的サンプルの種類に基づいて、過去の患者データ・セットを体系化し及び／又は目録作成して記憶することができる。
【００３０】
ほんの一例として示すと、診断用装置は、一次ヘルスケア提供者である個人開業医療施設２０６に設けられた超音波システムで構成することができる。一次ヘルスケア提供者は超音波装置により患者を撮像して、判定／ルート決定ネットワーク２１４から特別な疾病についての診断を要求することができる。診断すべき疾病の例としては、冠動脈疾患、心不全の可能性、先天性心疾患、心臓弁膜症などが挙げられる。
【００３１】
図５は、国際的に広げることのできる別のヘルスケア・ネットワーク２３０を例示する。ヘルスケア・ネットワーク２３０は大学病院２３２及び地域病院２３４と、移動サービス施設２３６及び個人開業医療施設２３８とを含むことができる。一例では、地域病院２３４は地方レベルで移動サービス施設２３６に連結することができる。この代わりに、個人開業医療施設２３８は全国レベルで地域病院２３４に連結し、次いで大学病院２３２に連結することができる。地域病院２３４及び大学病院２３２はそれぞれ国際的にさえも連結することができる。大学病院２３２は、次いで、過去の患者情報のライブラリーを記憶することができるデータベース２４０にアクセスする。
【００３２】
新しい患者情報及び過去の患者情報は、図１〜図５の例では様々なフォーマットで記憶し且つ転送することができる。例えば、生の患者データを図１〜図５のデータベース内に記憶させることができる。代替例では、生の患者データから得られる画像を形成する患者データ・ボリューム又はスライスをデータベース内に記憶させることができる。更に別の代替例では、データベースは、患者データ及び／又は患者画像から測定される特定の生理学的パラメータについての値を記憶することができ、その場合、生理学的パラメータが特定の疾病を検出し診断するために医師によって使用される。図６は、処理装置１１６（図１）、患者解析モジュール２１（図２）及び処理装置２１５（図４）の何れかによって実行することのできる自動解析法の模範的な流れ図を示す。段階２５０で、患者を検査する。段階２５２で、患者の生理学的パラメータを患者データから自動的に識別し且つ測定する。例えば、心エコー検査では、段階２５２で、超音波システム１００により、患者の心臓の画像内で房室平面を自動的に識別して測定することができる。房室平面は、心室の心尖及び境界を突き止めることによって識別される。次いで、心臓の収縮期及び拡張期の測定値を得ることができる。代替例では、心室の境界は、心室又は心室壁厚の測定寸法に基づいて識別することができる。他の自動測定には、収縮期及び拡張期の波形を得るための組織速度イメージング、収縮期遷移、周期の長さ、ｅ波、心臓の大きさ及び形状などが含まれる。
【００３３】
段階２５４で、超音波システムにより、異常を直接に識別するか、或いはこのような識別を行う遠隔の処理装置（例えば、図４の処理装置２１５）に患者情報を送ることができる。一実施形態では、患者の生理学的パラメータを、データベースにデータ・セットとして記憶させた以前に検査した患者の生理学的パラメータと比較する。段階２５４での判定は、（ネットワーク２１５上に又は超音波システム１００に局部的に記憶された）生理学的パラメータについての標準の許容可能な値と測定したパラメータとの比較に基づいた閾値判定であってよい。
【００３４】
標準の許容可能な値が存在しないか又は患者の生理学的パラメータが許容値を明確に超えていない場合は、段階２５４で、新しい患者データについての測定した値を、過去の患者データについての同じパラメータの値と比較することができる。異常な状態が存在する場合、幾つかの行動をとることができる（段階２５６）。例えば、医師のためのレポートを生成することができる。この代わりに、患者の画像を修正して、異常部位を強調表示する（例えば、患者を描く画像又は周囲の表示をカラー符号化する）ことができる。定量的解析の結果、患者についての追加の走査（例えば、異なるビュー、追加の心臓サイクル）のような追加の情報が必要であると決定されることがある。追加の情報はＨＣ提供者（患者データ）から又は異なるモダリティ（例えば、以前のＣＴ走査、以前のＭＲ走査など）から必要とされることがある。定量的解析の結果、解析を行うために現患者から充分な患者情報が入手できると判定することができる（段階２５８）。その解析には、疾病の診断、又は患者を専門家及び同等な者へ紹介すべきであるとの指示が含まれる。
【００３５】
一次ＨＣにおける診断用イメージングにより、患者検査プロセスにおいてＨＣ提供者に早期に追加の情報が提供される。ＨＣ提供者に、患者の状況に特有の情報がより多く提供される。解析するのが容易であり且つ自動化命令を供給することのできるパラメトリック構造又は方式が使用される。患者の特定の情報が診断用装置によって自動的に取得され、そして、一実施形態では、ＨＣ提供者が「料理の手引き書」型のプロセスを進むことにより解決策に到達することができる。例えば、心臓画像の房室平面を心臓についての多数の研究において使用することができる。一旦房室平面が検出されると、それは心臓サイクルを監視するために使用することができ、とりわけ、心臓壁厚の測定は心臓肥大の自動的診断を可能にする。
【００３６】
代替実施形態では、一次ＨＣ提供者が専門家と実時間又はオフラインでやりとりすることを可能にするオンライン・ネットワークを設けることができる。患者がＨＣ提供者のオフィスに居る間に、専門家は生理学的測定値及び／又は画像を検討することができる。この代わりに、ＨＣ提供者は或る日に生理学的測定値及び／又は画像を専門家へ送り、次の日に診断書を受け取ることができる。随意選択により、ＨＣ提供者が実時間の検討及び解析のために生理学的測定値及び画像を送ることができるコールセンターを設立することができる。
【００３７】
特定の実施形態では、他の患者に関する診断用情報を含んでいるデータベースにアクセスする診断用ネットワークを設けることができる。診断用情報には、新しい患者について測定するパラメータと同様なパラメータが含まれる。データの供給源は、超音波、Ｘ線、ＭＲＩ、ＣＴ又はＰＥＴ画像であってよい。データは、生の走査データ、処理済みのデータ・セット、結果の画像、又は以前の患者の画像から測定したような関連した生理学的パラメータの値で構成することができる。データベースには、病院又はＨＣネットワーク全体のために患者の研究についての収集物を記憶させることができる。
【００３８】
診断用ネットワークは同様な疾病についての１つ又は複数のデータベースを探索して、１つ又は複数の同様な研究についての患者情報をＨＣ提供者へ返送することができる。データベース及び／又は応答は、とるべき行動を提案するコメントを含むことができる。データベースはまた、測定した及び他の生理学的パラメータについての既知の許容可能なレベルを含むことができる。
【００３９】
患者情報が画像に含まれている場合、診断用ネットワークはその画像を解析して、それをデータベースからの患者画像と比較して、整合しているか又は同様な特性であるか判定することができる。比較は、統計的解析、測定値、解剖学的ランドマークなどに基づいて行うことができる。一例として、ドップラー解析では、ランドマークを画像において識別して、そのランドマークでドップラー・スペクトルを求めることができる。次いで、診断用ネットワークはランドマーク及びドップラー・スペクトルを以前の患者のものと比較することができる。データベースが以前の患者についての測定値を含んでいる場合、診断用ネットワークはこれらの測定値をＨＣ提供者へ転送するか、又はこのような測定値を新しい患者の画像に結び付けることができる。
【００４０】
随意選択により、診断用装置は生理学的測定値に基づいて分類及び識別を行うことができる。分類は、例えば、動脈血流について頻度などを最適化する。測定値は、解剖学的構造に対して（例えば、どの心臓弁についてかを）識別して、解剖学的構造の種類をＨＣ提供者に提示することができる。この測定値は、ＨＣ提供者が特別な研究のために所望される各種類の走査を取得する（例えば、胎児の大きさ及び体重を測定するとき、異なる解剖学的構造から一連の測定値をとる）ことを保証するのに有用なことがある。診断用装置はまた、現患者に特有の特徴（例えば、特別な一組の生理学的パラメータについての値の新しい組合せ）がデータベース内に見付からないとき、このような特徴をＨＣ提供者に対して強調表示することができる。
【００４１】
全体を通じて用いる用語「制御装置」とは、より一般的なもであることを意図しており、例えば、単一の処理装置又は一群の並列の処理装置であり、また「制御装置」は診断用装置から離れて配置された又は診断用装置と判定／ルート決定ネットワーク２１４との間で「分散配置」された１つ又は複数のコンピュータ、処理装置、ＣＰＵ又は他の機器を含むことができる。用語「分散配置」とは、制御装置の特定の機能が診断用装置によって且つ診断用装置の場所で実行することができるのに対し、制御装置の他の機能が判定／ルート決定ネットワーク２１４のホスト処理装置によって且つホスト処理装置の場所で実行することができることを意味している。例えば、診断用装置は、生理学的パラメータ（１つ又は複数）についての患者値（１つ又は複数）を得るために１つ又は複数の生理学的パラメータに関する新しい患者データの初期解析を実行する局部的な制御部分を含むことができる。判定／ルート決定ネットワーク２１４は、新しい患者データの初期解析の結果を利用する遠隔の制御部分を含むことができる。例えば、遠隔の制御部分は新しい患者データについての患者値を過去の患者データと比較することができる。この代わりに、遠隔の制御部分は新しい患者データを過去の患者データと直接に比較することができる。
【００４２】
随意選択により、診断用装置、制御装置及び／又は判定／ルート決定ネットワークは、画像、曲線、ランドマーク及び他の解剖学的特徴のような、過去の患者データの内容の探索を実行することができる。過去の患者画像、曲線などは、実質的に整合する内容を突き止めるために新しい患者データに基づいて探索することができる。例えば、新しい及び過去の患者画像を比較して、過去の患者データ内の整合する画像を突き止めることができる。整合は、過去の患者画像の選択された特徴が新しい患者画像の対応する特徴についての限界内に入るか又は他の判断基準を満足させたときに識別することができる。
【００４３】
本発明を様々な特定の実施形態について説明したが、当業者には、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更を為すことができ、且つ等価物と置換することができることを理解されたい。その上、本発明の範囲から逸脱することなく、特定の状況又は材料を本発明の実施形態の教示に適合させるように多数の修正をなすことができる。従って、本発明は、開示した特定の実施形態に制限されず、本発明は特許請求の範囲内に入る全ての実施形態を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に従って形成された超音波システムのブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に従って形成された別の超音波システムのブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に従って形成されたレンダリング・ボックスの等角投影図である。
【図４】本発明の一実施形態に従って形成されたヘルスケア・ネットワークの概要図である。
【図５】本発明の代替実施形態に従って形成されたヘルスケア・ネットワークの概要図である。
【図６】本発明の一実施形態に従って患者データ・セットを自動的に解析するための方法の流れ図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０ プローブ
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
【技術分野】
【０００１】
本発明は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に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日では、疾病を検出し診断する際に医師を支援するために様々な種類の医学的診断用イメージング・システムが提案されている。このような診断用システムを提供するモダリティには、例えば、超音波、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ及びＸ線と共に、マンモグラフィなどが含まれる。これらの診断用イメージング・システムは極めて専門化しており、且つ非常に高価なことがある。各システムの性質に起因して、技師、医師及びオペレータは典型的には、装置の操作方法を学習し且つ該装置により得られた画像を解釈するのにかなりの時間を費やしている。専門家は装置を操作し又は結果として得られた画像を解釈することができる。従って、全ての病院が装置と該装置を使用するスタッフ／オペレータとに関連する費用を正しく評価できる訳ではない。また、病院がイメージング装置を備えているときでさえ、該病院は、該装置を利用するように特に訓練されている多数のスタッフ又は医師を正しく評価できないことがある。従って、任意の１つの病院にある装置について完全に訓練された医師、技師及びオペレータの人数はほんの僅かなことがある。この資源の制約がしばしば装置の使用についての重大な支障となり、患者はこのような装置により直ちに検査を受けるできない。
【０００３】
その上、世界中の現在のヘルスケア・システムでは、患者は典型的には先ず一次ヘルスケア提供者を訪れ、その後、特別な処置を専門とする別の医師及び／又は医学的診断用装置を使用する或る特定の検査を行う別の医師への紹介を受けている。典型的には、初診が一次ヘルスケア提供者であるとき、患者は医師による２回目又は３回目の診察を受けるまで診断用装置による検査を受けていない。今日、一次ヘルスケア提供者は通常の検査プロセスの一部として診断用イメージング装置を利用していない。これは、一部は、このような装置についての慣れや訓練が不足していることによる。その結果、一次ヘルスケア提供者は診断や検査において診断用イメージングを適用することができない。従って、一次ヘルスケア提供者が診断用装置を利用するために必要な特別な専門化された訓練を受けていない場合には、既存のヘルスケア・システムでは、一次ヘルスケア提供者が診断用画像を観察したときに所与の疾病を適正に診断するであろうという適切な品質保証を与えることができなかった。このような品質保証を容易にするような知識を一次ヘルスケア提供者に教育して共有させる機構はこれまで存在していない。
【０００４】
既存のヘルスケア・システムの一つの結論は、診断用装置を使用して一層緊密に且つより頻繁に患者の監視を行うことに基づいて得られたかもしれない病気の検出及び治療が、忘れられているか又は遅延させられていることである。既存のシステムでは、非専門家による診断用イメージング装置の使用を支援するための充分に客観的で正確なイメージング方法を提供することができていない。
【特許文献１】米国特許第６２７３８５７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
医用イメージングのための構造基盤を改善し、且つ診断用画像についてのオンライン手引き及び遠隔のオフライン・エキスパート解析を支援する医用通信及びデータ管理システム並びに基準を発展させる必要性が存在する。また、病気を検出するために自動化機能を持つ高品質で使用し易いポータブル・スキャナを支援し、且つ新しいイメージング及びパラメータ識別測定及び解析方法を取り入れたシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の特定の実施形態は、新しい患者についての一次ヘルスケア（ＨＣ）の仕事の流れに対して新しい方策を提供する知識ベースの診断用方法及び装置を対象とする。各患者を検査する最初のＨＣ提供者は、患者についてのより適格な初期診断を行うために診断用イメージング装置を利用することができる。一用途では、初期患者検査中に早期に且つ頻繁に使用するために各ヘルスケア提供者に低コストで高画像品質のポータブル診断用装置を提供することができる。このような装置の実例は超音波装置又はＸ線装置である。ＭＲ、ＣＴ及びＰＥＴ装置はより高価であるが、このような装置も、本書で説明する知識ベースの診断用方法を等しく用いることができる。
【０００７】
上記の発明の概要、及び下記の本発明の実施形態についての詳しい説明は、添付の図面と参照して読めばより良く理解されよう。しかしながら、本発明が添付の図面に示された構成や機器に制限されないことは勿論である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、本発明の一実施形態に従って形成された超音波システム１００のブロック図である。超音波システム１００は送信器１０２を含み、送信器１０２はプローブ１０６内のトランスデューサ１０４を駆動してパルス信号を放出させ、該パルス信号は身体内の血球や筋肉組織のような構造から後方散乱されてエコーを発生し、該エコーはトランスデューサ１０４へ戻る。エコーは受信器１０８によって受け取られる。受け取られたエコーはビームフォーマ１１０へ送られ、ビームフォーマ１１０はビーム形成を行い且つＲＦ信号を出力する。このＲＦ信号はＲＦ処理装置１１２を通過する。この代わりに、ＲＦ処理装置１１２は、ＲＦ信号を復調して、エコー信号を表すＩＱデータ対を形成する複素復調器（図示せず）を含むことができる。ＲＦ信号又はＩＱデータ対は次いで一時的記憶のためにＲＦ／ＩＱバッファ１１４に直接通すことができる。
【０００９】
超音波システム１００はまた、取得した超音波情報（すなわち、ＲＦ信号データ又はＩＱデータ対）を処理し且つ表示システム１１８で表示するための超音波情報のフレームを用意するための信号処理装置１１６も含む。信号処理装置１１６は、取得した超音波情報について複数の選択可能な超音波モダリティに従って１つ又は複数の処理動作を実行するように構成されている。取得した超音波情報は、エコー信号を受け取る走査期間中に実時間で処理することができる。それに加えて又はその代わりに、超音波情報を走査期間中にＲＦ／ＩＱバッファ１１４に一時的に記憶し、また生の又はオフライン動作中に実時間ではない時間に処理することができる。
【００１０】
超音波システム１００は、人間の目の知覚速度に近い毎秒５０フレームを越えるフレーム速度で超音波情報を連続的に取得することができる。取得した超音波情報は、より遅いフレーム速度で表示システム１１８に表示される。また、画像バッファ１２２が、直ちに表示する予定になっていない取得した超音波情報の処理済みフレームを記憶するために含まれている。好ましくは、画像バッファ１２２は、少なくとも数秒に相当する超音波情報のフレーム数を記憶するのに充分な容量を有する。これらの超音波情報のフレームは、その取得順に又は取得時間に従ってそれらを検索し易いように記憶される。画像バッファ１２２は任意の既知の記憶媒体を有するものであってよい。
【００１１】
図２は、本発明の一実施形態に従って形成された超音波システムを例示する。このシステムは、送信器１２及び受信器１４に接続されたプローブ１０を含む。プローブ１０は超音波パルスを送出し、被走査超音波ボリューム１６の内部の構造からのエコーを受け取る。メモリ２０が、被走査超音波ボリューム１６から導き出された、受信器１４からの超音波データを記憶する。ボリューム１６は様々な手法（例えば、３Ｄ走査、実時間３Ｄイメージング、ボリューム走査、位置決めセンサを持つトランスデューサによる２Ｄ走査、ボクセル相関手法を用いるフリーハンド走査、２Ｄ又はマトリクス・アレイ・トランスデューサなど）によって得ることができる。
【００１２】
各エコー信号サンプル（ボクセル）の位置は、幾何学的精度（すなわち、一ボクセルから次のボクセルまでの距離）及び超音波応答（並びに超音波応答からの導出値）を用いて定義される。適当な超音波応答はグレースケール値、カラーフロー値、及び血管又はパワー・ドップラー情報を含む。
【００１３】
図３は、一実施形態に従って図１のシステムによって取得された実時間４Ｄボリューム１６を例示する。ボリューム１６は、角度２６で互いから離れていく半径方向の縁２２及び２４を持つ扇形断面を含む。プローブ１０は、各走査平面内の複数の隣接した走査線に沿って走査するために超音波発射を縦方向に電子的集束及び方向付けし、且つ複数の隣接した走査平面を走査するために超音波発射を横方向に電子的又は機械的に集束及び方向付けする。プローブ１０（図２）によって得られた走査平面は、メモリ２０に記憶されて、ボリューム走査変換器４２によって球座標からデカルト座標へ走査変換される。複数の走査平面を含むボリュームがボリューム走査変換器４２から出力されて、スライス・メモリ４４内にレンダリング・ボックス３０（図３）として記憶される。スライス・メモリ４４内のレンダリング・ボックス３０は複数の隣接した画像平面３４から形成される。
【００１４】
レンダリング・ボックス３０はオペレータによって寸法を定めることができ、スライス厚さ３２、幅３６及び高さ３８を持つ。ボリューム走査変換器４２は、スライスの厚さパラメータを調節して所望の厚さのレンダリング・ボックス３０を形成するようにスライス厚さ制御入力４０によって制御することができる。レンダリング・ボックス３０は、被走査ボリューム１６のうちの、ボリューム・レンダリングされる部分を表す。ボリューム・レンダリング処理装置４６がスライス・メモリ４４にアクセスして、レンダリング・ボックス３０の厚さ３２に沿ってレンダリングを行う。
【００１５】
動作中、予め定義された実質的に一定の厚さを持つ３Ｄスライス（これは、レンダリング・ボックス３０とも呼ばれる）がスライス厚さ設定制御装置４０（図２）によって取得されて、ボリューム走査変換器４２（図２）内で処理される。レンダリング・ボックス３０を表すエコー・データはスライス・メモリ４４に記憶することができる。予め定義された厚さは典型的には２ｍｍ〜２０ｍｍであるが、２ｍｍ未満又は２０ｍｍより大きい厚さもまた用途及び走査すべき領域の寸法によっては適切なことがある。スライス厚さ設定制御装置４０は、離散的な又は連続的な厚さ設定値を持つ回転可能なノブを含むことができる。
【００１６】
ボリューム・レンダリング処理装置４６はレンダリング・ボックス３０を画像平面３４（図３）の画像部分４８上へ投影させる。ボリューム・レンダリング処理装置４６における処理に続いて、画像部分４８内のピクセル・データをビデオ処理装置５０に、次いで表示装置６７へ通すことができる。
【００１７】
レンダリング・ボックス３０は被走査ボリューム１６内の任意の位置に配置し且つ任意の方向に向けることができる。状況によっては、走査している領域の大きさに依存して、レンダリング・ボックス３０を被走査ボリューム１６のうちの小部分のみとすることが有利なことがある。
【００１８】
診断用装置によって提供される機能は変えることができる。例えば、診断用装置に下記の能力ａ）〜ｈ）のうちの１つ又は複数を持たせることができる。
【００１９】
ａ）ＵＳＰ６５３５８３６号に記載されているような角度に依存しないボリューム・フロー測定、
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。
【００２０】
上記のａ）〜ｈ）において引用した特許はそれらの全体を本書に取り入れるものとする。
【００２１】
超音波システム１００のような診断用装置には、ＨＣ提供者がこのような分野を専門にしていない又は疾病について過去に有意な経験を有していないときでさえ、少なくとも特定の疾病を診断できるようにＨＣ提供者を支援する機能が与えられる。ＨＣ提供者とは技師、看護士、一般開業医などであってよい。超音波システム１００又は他の装置は、患者の解剖学的構造について高い空間的及び／又は時間的分解能を持つデータ・セットを得るために充分な最新技術を備えている。分解能は、一部はモダリティ（例えば、ＣＴ、ＰＥＴ、ＭＲ、超音波）に依存し、また一部は提供すべき診断支援の種類（例えば、腫瘍検出、胎児の健康の解析、心臓病研究、一般放射線診断、脳腫瘍／生検検出又は処置）に依存する。
【００２２】
超音波システム１００は更に、或る特定の生理学的パラメータを識別して測定するために新しい患者のデータ・セットを解析する能力を備えている。例えば、識別は、心臓の房室平面などの検出を含むことができる。測定は下記ａ）〜ｉ）についてのものであってよい。
【００２３】
ａ）心臓内の様々な解剖学的位置からの測定値と心臓サイクル内の様々なタイミングとを組み合わせることに基づいた組織速度又は組織歪み速度又は導出測定値、
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。
【００２４】
超音波システム１００は、後で説明するように新しい患者についての生理学的パラメータの定量的自動解析を実行するためにリンク１２６で判定／ルート決定ネットワーク１２４及び／又はデータベース１２８に接続することができる。図２のシステムはまた、ネットワーク２３と通信すると共に、データ・メモリ２０、スライス・メモリ４４及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの少なくとも１つと通信する患者解析モジュール２１を含む。患者解析モジュール２１は、データ・メモリ２０、スライス・メモリ４４、ビデオ処理装置５０及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの少なくとも１つから母線３１のリンクを介して新しい患者データを得る。
【００２５】
随意選択により、ボリューム・レンダリング処理装置４６及びビデオ処理装置５０の一方又は両方によって新しい患者画像を記憶させるために別のメモリを追加することができ、このメモリは上記新しい患者画像を得るために患者解析モジュール２１によってアクセスすることができる。この代わりに、患者解析モジュール２１を完全に取り除いて、その機能及び責務はシステム内の主制御装置（図示せず）、ビデオ処理装置５０及びボリューム・レンダリング処理装置４６のうちの１つによって行うことができる。この代替実施形態では、リンク３１はネットワーク２３に直接に接続される。
【００２６】
患者解析モジュール２１は、データベース２５、２７及び２９のうちの１つ又は複数に記憶されている過去の患者データを得るためにネットワーク２３と連絡する。過去の患者データは、新しいデータ、部分的に処理済みのデータ、患者画像などで構成することができる。データベース２５、２７及び２９は地理的に１つの位置又は相異なる位置に、或いは共通のネットワーク又はヘルスケア・ネットワーク内に配置することができる。データベース２５、２７及び２９はまた、共通の又は相異なる種類の患者データを記憶することができる。例えば、データベース２５が超音波患者データ又は画像を記憶するのに対して、データベース２７及び２９がＭＲ及びＣＴ患者データ又は画像を記憶するようにすることができる。
【００２７】
図４は、大学病院２０２、地域病院２０４、個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８のような様々な種類のヘルスケア施設を含むヘルスケア・ネットワーク２００を例示する。診療所は、個人開業医療施設又は移動サービス施設２０６及び２０８と見なすことができる。図４の例示の実施形態では、大学病院２０２及び地域病院２０４は、判定／ルート決定ネットワーク２１４により、ネットワーク・リンク２１０及び２１２を介して通信する。判定／ルート決定ネットワーク２１４はデータベース・リンク２２０を介して患者データベース２１６にアクセスし且つ管理する。大学病院はリンク２２２を介して相互に通信する。個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８はリンク２２４及び２２６を介して地域病院とそれぞれ通信することができる。リンク２１０、２１２及び２２０〜２２６は、インターネット・リンク、専用のイントラネット及び任意の他の通信ネットワーク・リンクを表すものであってよい。
【００２８】
図１及び図２に示されている超音波システムのような診断用装置は、病院２０２及び２０４、個人開業医療施設２０６及び移動サービス施設２０８のうちの１つ又は複数に設けることができる。随意選択により、診断用装置は複数の場所の間で共有し又は行き来させることができる。診断用装置は医師、技師、看護士、又は患者を検査する同様な人によって使用される。有利なことに、診断用装置は一次ヘルスケア提供施設において、必ずしも専門家ではない人、すなわち、図１及び図２の超音波システムのような診断用装置の使用法について特別な訓練を受けていない人によって利用することができる。
【００２９】
検査が行われた後、選択された患者データが対応するリンク（２１０、２１２、２２４及び／又は２２６）を介して伝送されて、判定／ルート決定ネットワーク２１４に到達する。図４の実施形態では、判定／ルート決定ネットワーク２１４はデータベース２１６にアクセスして、以前に検査した患者についての過去の患者データ・セットを得る。図４の実施形態では、判定／ルート決定ネットワーク２１４はホスト処理装置又は制御装置２１５を含むことができ、このホスト処理装置又は制御装置２１５はリンク２１０を介して受け取った現在の患者情報を解析して、解決策又は診断書を作成し、そしてその解決策又は診断書を、最初の病院２０２、２０４又は個人開業医療施設２０６又は移動サービス施設２０８の適切なヘルスケア提供者へ返送する。随意選択により、データベース２１６内の知識へのアクセスは診断用装置によって行うか又は制御することができる。更に、データベース２１６は診断用装置に組み込むか又は搭載することができる。随意選択により、データベース２１６は、疾病の種類、疾病の重症度、患者の特別な病理学的基本特性（例えば、年齢、性別、体重、病気の種類など）を表す重要な患者特性、及び所与の診断用装置で得ることができる又は特別な疾病の徴候である解剖学的サンプルの種類に基づいて、過去の患者データ・セットを体系化し及び／又は目録作成して記憶することができる。
【００３０】
ほんの一例として示すと、診断用装置は、一次ヘルスケア提供者である個人開業医療施設２０６に設けられた超音波システムで構成することができる。一次ヘルスケア提供者は超音波装置により患者を撮像して、判定／ルート決定ネットワーク２１４から特別な疾病についての診断を要求することができる。診断すべき疾病の例としては、冠動脈疾患、心不全の可能性、先天性心疾患、心臓弁膜症などが挙げられる。
【００３１】
図５は、国際的に広げることのできる別のヘルスケア・ネットワーク２３０を例示する。ヘルスケア・ネットワーク２３０は大学病院２３２及び地域病院２３４と、移動サービス施設２３６及び個人開業医療施設２３８とを含むことができる。一例では、地域病院２３４は地方レベルで移動サービス施設２３６に連結することができる。この代わりに、個人開業医療施設２３８は全国レベルで地域病院２３４に連結し、次いで大学病院２３２に連結することができる。地域病院２３４及び大学病院２３２はそれぞれ国際的にさえも連結することができる。大学病院２３２は、次いで、過去の患者情報のライブラリーを記憶することができるデータベース２４０にアクセスする。
【００３２】
新しい患者情報及び過去の患者情報は、図１〜図５の例では様々なフォーマットで記憶し且つ転送することができる。例えば、生の患者データを図１〜図５のデータベース内に記憶させることができる。代替例では、生の患者データから得られる画像を形成する患者データ・ボリューム又はスライスをデータベース内に記憶させることができる。更に別の代替例では、データベースは、患者データ及び／又は患者画像から測定される特定の生理学的パラメータについての値を記憶することができ、その場合、生理学的パラメータが特定の疾病を検出し診断するために医師によって使用される。図６は、処理装置１１６（図１）、患者解析モジュール２１（図２）及び処理装置２１５（図４）の何れかによって実行することのできる自動解析法の模範的な流れ図を示す。段階２５０で、患者を検査する。段階２５２で、患者の生理学的パラメータを患者データから自動的に識別し且つ測定する。例えば、心エコー検査では、段階２５２で、超音波システム１００により、患者の心臓の画像内で房室平面を自動的に識別して測定することができる。房室平面は、心室の心尖及び境界を突き止めることによって識別される。次いで、心臓の収縮期及び拡張期の測定値を得ることができる。代替例では、心室の境界は、心室又は心室壁厚の測定寸法に基づいて識別することができる。他の自動測定には、収縮期及び拡張期の波形を得るための組織速度イメージング、収縮期遷移、周期の長さ、ｅ波、心臓の大きさ及び形状などが含まれる。
【００３３】
段階２５４で、超音波システムにより、異常を直接に識別するか、或いはこのような識別を行う遠隔の処理装置（例えば、図４の処理装置２１５）に患者情報を送ることができる。一実施形態では、患者の生理学的パラメータを、データベースにデータ・セットとして記憶させた以前に検査した患者の生理学的パラメータと比較する。段階２５４での判定は、（ネットワーク２１５上に又は超音波システム１００に局部的に記憶された）生理学的パラメータについての標準の許容可能な値と測定したパラメータとの比較に基づいた閾値判定であってよい。
【００３４】
標準の許容可能な値が存在しないか又は患者の生理学的パラメータが許容値を明確に超えていない場合は、段階２５４で、新しい患者データについての測定した値を、過去の患者データについての同じパラメータの値と比較することができる。異常な状態が存在する場合、幾つかの行動をとることができる（段階２５６）。例えば、医師のためのレポートを生成することができる。この代わりに、患者の画像を修正して、異常部位を強調表示する（例えば、患者を描く画像又は周囲の表示をカラー符号化する）ことができる。定量的解析の結果、患者についての追加の走査（例えば、異なるビュー、追加の心臓サイクル）のような追加の情報が必要であると決定されることがある。追加の情報はＨＣ提供者（患者データ）から又は異なるモダリティ（例えば、以前のＣＴ走査、以前のＭＲ走査など）から必要とされることがある。定量的解析の結果、解析を行うために現患者から充分な患者情報が入手できると判定することができる（段階２５８）。その解析には、疾病の診断、又は患者を専門家及び同等な者へ紹介すべきであるとの指示が含まれる。
【００３５】
一次ＨＣにおける診断用イメージングにより、患者検査プロセスにおいてＨＣ提供者に早期に追加の情報が提供される。ＨＣ提供者に、患者の状況に特有の情報がより多く提供される。解析するのが容易であり且つ自動化命令を供給することのできるパラメトリック構造又は方式が使用される。患者の特定の情報が診断用装置によって自動的に取得され、そして、一実施形態では、ＨＣ提供者が「料理の手引き書」型のプロセスを進むことにより解決策に到達することができる。例えば、心臓画像の房室平面を心臓についての多数の研究において使用することができる。一旦房室平面が検出されると、それは心臓サイクルを監視するために使用することができ、とりわけ、心臓壁厚の測定は心臓肥大の自動的診断を可能にする。
【００３６】
代替実施形態では、一次ＨＣ提供者が専門家と実時間又はオフラインでやりとりすることを可能にするオンライン・ネットワークを設けることができる。患者がＨＣ提供者のオフィスに居る間に、専門家は生理学的測定値及び／又は画像を検討することができる。この代わりに、ＨＣ提供者は或る日に生理学的測定値及び／又は画像を専門家へ送り、次の日に診断書を受け取ることができる。随意選択により、ＨＣ提供者が実時間の検討及び解析のために生理学的測定値及び画像を送ることができるコールセンターを設立することができる。
【００３７】
特定の実施形態では、他の患者に関する診断用情報を含んでいるデータベースにアクセスする診断用ネットワークを設けることができる。診断用情報には、新しい患者について測定するパラメータと同様なパラメータが含まれる。データの供給源は、超音波、Ｘ線、ＭＲＩ、ＣＴ又はＰＥＴ画像であってよい。データは、生の走査データ、処理済みのデータ・セット、結果の画像、又は以前の患者の画像から測定したような関連した生理学的パラメータの値で構成することができる。データベースには、病院又はＨＣネットワーク全体のために患者の研究についての収集物を記憶させることができる。
【００３８】
診断用ネットワークは同様な疾病についての１つ又は複数のデータベースを探索して、１つ又は複数の同様な研究についての患者情報をＨＣ提供者へ返送することができる。データベース及び／又は応答は、とるべき行動を提案するコメントを含むことができる。データベースはまた、測定した及び他の生理学的パラメータについての既知の許容可能なレベルを含むことができる。
【００３９】
患者情報が画像に含まれている場合、診断用ネットワークはその画像を解析して、それをデータベースからの患者画像と比較して、整合しているか又は同様な特性であるか判定することができる。比較は、統計的解析、測定値、解剖学的ランドマークなどに基づいて行うことができる。一例として、ドップラー解析では、ランドマークを画像において識別して、そのランドマークでドップラー・スペクトルを求めることができる。次いで、診断用ネットワークはランドマーク及びドップラー・スペクトルを以前の患者のものと比較することができる。データベースが以前の患者についての測定値を含んでいる場合、診断用ネットワークはこれらの測定値をＨＣ提供者へ転送するか、又はこのような測定値を新しい患者の画像に結び付けることができる。
【００４０】
随意選択により、診断用装置は生理学的測定値に基づいて分類及び識別を行うことができる。分類は、例えば、動脈血流について頻度などを最適化する。測定値は、解剖学的構造に対して（例えば、どの心臓弁についてかを）識別して、解剖学的構造の種類をＨＣ提供者に提示することができる。この測定値は、ＨＣ提供者が特別な研究のために所望される各種類の走査を取得する（例えば、胎児の大きさ及び体重を測定するとき、異なる解剖学的構造から一連の測定値をとる）ことを保証するのに有用なことがある。診断用装置はまた、現患者に特有の特徴（例えば、特別な一組の生理学的パラメータについての値の新しい組合せ）がデータベース内に見付からないとき、このような特徴をＨＣ提供者に対して強調表示することができる。
【００４１】
全体を通じて用いる用語「制御装置」とは、より一般的なもであることを意図しており、例えば、単一の処理装置又は一群の並列の処理装置であり、また「制御装置」は診断用装置から離れて配置された又は診断用装置と判定／ルート決定ネットワーク２１４との間で「分散配置」された１つ又は複数のコンピュータ、処理装置、ＣＰＵ又は他の機器を含むことができる。用語「分散配置」とは、制御装置の特定の機能が診断用装置によって且つ診断用装置の場所で実行することができるのに対し、制御装置の他の機能が判定／ルート決定ネットワーク２１４のホスト処理装置によって且つホスト処理装置の場所で実行することができることを意味している。例えば、診断用装置は、生理学的パラメータ（１つ又は複数）についての患者値（１つ又は複数）を得るために１つ又は複数の生理学的パラメータに関する新しい患者データの初期解析を実行する局部的な制御部分を含むことができる。判定／ルート決定ネットワーク２１４は、新しい患者データの初期解析の結果を利用する遠隔の制御部分を含むことができる。例えば、遠隔の制御部分は新しい患者データについての患者値を過去の患者データと比較することができる。この代わりに、遠隔の制御部分は新しい患者データを過去の患者データと直接に比較することができる。
【００４２】
随意選択により、診断用装置、制御装置及び／又は判定／ルート決定ネットワークは、画像、曲線、ランドマーク及び他の解剖学的特徴のような、過去の患者データの内容の探索を実行することができる。過去の患者画像、曲線などは、実質的に整合する内容を突き止めるために新しい患者データに基づいて探索することができる。例えば、新しい及び過去の患者画像を比較して、過去の患者データ内の整合する画像を突き止めることができる。整合は、過去の患者画像の選択された特徴が新しい患者画像の対応する特徴についての限界内に入るか又は他の判断基準を満足させたときに識別することができる。
【００４３】
本発明を様々な特定の実施形態について説明したが、当業者には、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更を為すことができ、且つ等価物と置換することができることを理解されたい。その上、本発明の範囲から逸脱することなく、特定の状況又は材料を本発明の実施形態の教示に適合させるように多数の修正をなすことができる。従って、本発明は、開示した特定の実施形態に制限されず、本発明は特許請求の範囲内に入る全ての実施形態を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に従って形成された超音波システムのブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に従って形成された別の超音波システムのブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に従って形成されたレンダリング・ボックスの等角投影図である。
【図４】本発明の一実施形態に従って形成されたヘルスケア・ネットワークの概要図である。
【図５】本発明の代替実施形態に従って形成されたヘルスケア・ネットワークの概要図である。
【図６】本発明の一実施形態に従って患者データ・セットを自動的に解析するための方法の流れ図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０ プローブ
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
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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。
【請求項９】
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。
【請求項１０】
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。
【請求項１１】
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。
【請求項１２】
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。
【請求項１３】
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。
【請求項１４】
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
【請求項１５】
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。
【請求項１６】
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。
【請求項１７】
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。
【請求項１８】
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。
【請求項１９】
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。
【請求項２０】
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。
【請求項２１】
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）。
【請求項２２】
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。
【請求項２３】
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。
【請求項２４】
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。
【請求項２５】
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。
【請求項２６】
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。
【請求項２７】
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。
【請求項２８】
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。
【請求項１】
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。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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。
【請求項９】
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。
【請求項１０】
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。
【請求項１１】
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。
【請求項１２】
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。
【請求項１３】
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。
【請求項１４】
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
【請求項１５】
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。
【請求項１６】
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。
【請求項１７】
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。
【請求項１８】
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。
【請求項１９】
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。
【請求項２０】
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。
【請求項２１】
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）。
【請求項２２】
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。
【請求項２３】
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。
【請求項２４】
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。
【請求項２５】
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。
【請求項２６】
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。
【請求項２７】
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。
【請求項２８】
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。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公表番号】特表２００６−５２２６６４（Ｐ２００６−５２２６６４Ａ）
【公表日】平成１８年１０月５日（２００６．１０．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−５０９８４５（Ｐ２００６−５０９８４５）
【出願日】平成１６年４月８日（２００４．４．８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０１０９４２
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０９１４０７
【国際公開日】平成１６年１０月２８日（２００４．１０．２８）
【出願人】（３９００４１５４２）ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ (6,332)
【氏名又は名称原語表記】ＧＥＮＥＲＡＬ ＥＬＥＣＴＲＩＣ ＣＯＭＰＡＮＹ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１８年１０月５日（２００６．１０．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年４月８日（２００４．４．８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０１０９４２
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０９１４０７
【国際公開日】平成１６年１０月２８日（２００４．１０．２８）
【出願人】（３９００４１５４２）ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ (6,332)
【氏名又は名称原語表記】ＧＥＮＥＲＡＬ ＥＬＥＣＴＲＩＣ ＣＯＭＰＡＮＹ
【Ｆターム（参考）】
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