本发明专利技术涉及医学技术和医学信息领域并且涉及对医学检查数据或一个或多个检查数据组进行计算机支持的结构化方法。本发明专利技术包括以下步骤：提供至少一个医学检查数据组，其包括文本和/或符号描述的特定于患者的数据和/或至少一个借助放射检查设备建立的图像数据组；提供至少一个身体模型图像，其表示与检查数据匹配的身体模型（K）；将至少一个检查数据组与身体模型配准（1a,1b,2a,2b），其中将检查数据组与身体模型中的至少一个位置对应；并且通过用户界面（B）使得位置（R1至R7）对交互来说是可知的。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学技术和医学信息领域并且涉及对医学检查数据或一个或多个检查数据组进行计算机支持的结构化。
技术介绍
主要应用领域尤其在于放射学领域，其中通常采用计算机支持的RIS(“RadiologyInformation System (放射学信息系统)”的简称)、KIS (Krankenhausinformaitonsystem(医院信息系统))和 PACS (“Picture Archiving and Communication System (图片存档和通信系统)”的简称)系统。诊断基于在不同模态上的成像医学检查，诸如计算机断层造影设备(CT)、磁共振断层造影设备(MRT)、正电子发射断层造影设备(PET)、X射线设备(X光)或超声波设备(US)。提到的放射学检查设备提供图像数据组。图像数据组通常是包含体积 图像的图像体积数据组，或是包含图像系列的图像系列数据组。通过现代成像方法，诸如计算机断层造影(CO、磁共振(MR)或超声波(US)建立图像数据组，其内容复杂，以至于通过放射学家的完整和无错分析是困难的。这些成像方法可以通过改进的分辨率或新的检查协议和方法产生关于患者的非常详细和多样的数据。这些数据的许多目前在成像诊断是定量的并且-如试验值-可以用于评估病变的进程。同时这些丰富的数据应当有条理地呈现给医生。目前的系统通常不充分满足这些要求，因为不同成像方法的数据不能被共同地显示或者因为医生必须顺序地观察各个预先检查或必须阅读所属的文本诊断。当考虑到研究越来越多地由大量单图像组成时，保持对单个成像研究的概览可以是具有挑战性的。对图像数据组的分析通常在诊断站以计算机支持的方式进行，所述诊断站允许通过图像数据组的观察和导航以及分析的整理(例如作为文本或口述)。图像数据组为此被拆分为医学图像的系列，放射学者基本上顺序考察所述图像系列，其中他口述所述分析。特别地，在分析中描述病理结构的外观、位置以及改变。病理结构例如是肿瘤，但是也可以是血管、骨等，其具有与健康的正常状态的病理偏差。在目前放射学者开始医学图像的诊断之前，他将首先阅读患者的预先诊断，如果存在的话，并且必要时观察所属的图像数据。在此通过诊断文本(例如“在第6肝段中的肿块”、“左边第7肋骨的骨折”)的引导，甚至在图像诊断软件(例如PACS、DICOM Viewer,Advanced Visualization)中其导航到描述的单个诊断。然后他系统地诊断当前的图像数据，其中其认知能力在于，从大量病理改变和异常得出相关的病变图像和由此得出诊断。单个图像诊断(病理异常，通常通过例如肿瘤大小和狭窄级别的测量数据补充)以及综合分析然后都以放射检查报告的形式表达并且例如传输给治疗医生。用于图像诊断的更新的软件使得医生容易导航到各个图像诊断，方法是，通常以列表的形式显示所述图像诊断并且通过选择单个诊断而按照适合于显示单诊断的形式直接显示相应的图像。对于确定的医学诊断过程，可以定性地图形可视化诊断。但是这是特殊的并且不允许在所有诊断过程上统一的和同时灵活的可视化。用于图像诊断的现代的软件还允许多个图像数据组(并列或重叠)的同时显示。图像数据组在此还可以来自于不同的成像方法。通过图像数据组的配准由此单个图像诊断可以被纵向地比较或者在补充的显示(例如借助CT的解剖细节、借助MR的功能信息、借助PET的新陈代谢信息)中被观察。除了上面提到的、放射学者在将(可能来自于不同的源的)大量单诊断组合为一个相关的病变图像或一个诊断的情况下所必须具备的认知能力之外，放射学者的另一个智力要求还在于，他长期地在不同种类的信息表示之间切换。即使在图像诊断软件内部在中央位置以列表形式收集相关单图像诊断时，放射学者也必须在诊断的陈述的表示和其可视化表示之间切换。相同的问题又在转诊的医生方面产生。这些医生必须阅读在利用不同种类的信息表示的检查报告中收集的信息并且在他方面解释，以便获得对于整个病变图像的诊断的理解
技术实现思路
·本专利技术要解决的技术问题是，改进对上面提到的检查或诊断数据的上面提到的信息表示，所述检查或诊断数据可以包括文本的描述和图像数据(组)。对于患者的医学数据的诊断使用交互的全身模型。将患者检查的医学数据的整个集合与全身模型配准。由此在然后的诊断中在任何时候全部上下文信息对每个单诊断都可用。在此基础上，附加地将患者的前面的检查的结果与相同的身体模型配准，从而可以显示在不同时刻之间的诊断的改变(也可以作为电影来动画)。通过将不同检查的结果配准到一个身体模型此外还可以提示结果中可能的不一致。根据语义学注解(所述语义学注解是在配准和可能的前面的诊断的范围内产生的并且所述语义学注解使得诊断或解剖或病理结构的医学含义是计算机理解的)，可以在全身模型和原始图像数据之间智能导航。在此对任何时刻并且在每个过程的上下文中关于不同模态的所有身体区域、器官和图像数据组允许统一种类的信息表示。由此得出学习和协调效果和在系统的(进一步)开发和使用情况下更高的效率。本专利技术的另一方面是一种装置，优选是具有一个或多个用于计算机支持地结构化的服务器或计算机的设备或模块，用于执行上面提到的方法，其分别可以是按照硬件和/或按照软件或作为计算机程序产品构造。患者检查数据或诊断数据在此可以在显示装置上显示。附图说明本专利技术的其他优点、细节和扩展从以下结合附图对实施例的描述得出。其中，图I示出该方法或系统的概览图，图2至图6示出按照本专利技术的显示的示例性特征。具体实施方式图I以软件或硬件实现的结构形式示出本专利技术的实施例。用户界面B例如以诊断站的形式使得用户、特别是放射学者可以对存储在用于数据管理D的数据库中的图像数据组进行用户存取。在诊断站向用户提供用于医学图像的可视化、图像解释I和编辑E以及用于通过口授或文本输入的诊断显示的可能性。该诊断站这样扩展，使得其还显示所述身体模型K并且允许用户特别在图2至图6中显示的交互。将图像诊断尽可能全自动传输到身体模型，其中应用不同的方法或算法A或操作，其如下粗略分类-自动图像分析方法。在此一方面存在大量用于探测例如肺、肠、或乳房病变的算法。另一方面采用基于机器学习的方法，用于“从语法上分析”图像，其例如由US 2010/0080434 Al “Hierarchical Parsing and Semantic Navigation Of FullBody Computed Tomography Data”公知，和用于学习病变图像，其例如从US 7, 949, 167B2 “Automatic Learning Of Image Features to Predict Disease，，公知。-用于图像分析的半自动方法。在此用户-必要时在手动校正之后- “接受”自动图像分析方法的结果。通常用户在这些情况下还对关于图像诊断的自动确定的信息补充另外的特征和解释(“中度狭窄”、“浸润”)。在DE 10 2010 012797. 3 “System zurEffizienzsteigerung und Strukturierung radiologischer Befundung，，中已经建议了用于半自动诊断的特别方法。-用户通过在图像中进行测量和分析(例如长度、面积、体积、平均密本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于医学检查数据的计算机支持的结构化的方法，包括以下步骤：？提供至少一个医学检查数据组，其包括文本和/或符号描述的特定于患者的数据和/或至少一个借助放射检查设备建立的图像数据组，？提供至少一个身体模型图像，其表示与检查数据匹配的身体模型（K），？将所述至少一个检查数据组与所述身体模型配准（1a，1b,2a,2b），其中将该检查数据组与该身体模型中的至少一个位置对应，并且？通过用户界面（B）使得所述位置（R1至R7）对交互来说是可识别的。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：T格斯勒，M休伯，N里布斯，M鲁西特斯卡，M萨尔，
申请(专利权)人：西门子公司，
类型：发明
国别省市：
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