專利名稱：用于細(xì)化相似病例搜索的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及搜索，并且更具體地涉及用于醫(yī)療應(yīng)用中基于病例的決策支持的分層 搜索方法和裝置，所述醫(yī)療應(yīng)用例如是基于病例的計(jì)算機(jī)輔助診斷和計(jì)算機(jī)輔助治療管理。
背景技術(shù)：
基于病例的臨床決策支持系統(tǒng)(⑶SS)能夠通過(guò)識(shí)別并呈現(xiàn)已經(jīng)診斷和治療且與 正評(píng)估的病例相似的先前病例來(lái)輔助醫(yī)師。這些系統(tǒng)改善了傳統(tǒng)臨床決策制定過(guò)程，在傳 統(tǒng)過(guò)程中，醫(yī)師自己先前的或?qū)W習(xí)的病例記憶指導(dǎo)新的臨床決策。基于病例的CDSS系統(tǒng)將 使醫(yī)師能夠迅速而可靠地訪問(wèn)超越任一單個(gè)醫(yī)師擁有的歷史經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。研究表明，基于病例的系統(tǒng)有潛力用于計(jì)算機(jī)輔助診斷(CADx)和計(jì)算機(jī)輔助治 療管理(CATM)，以輔助醫(yī)師改進(jìn)診斷和治療。通過(guò)以與有經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師采用的認(rèn)知過(guò)程相似的 歸納方式檢索病例，這種系統(tǒng)自然適用于臨床環(huán)境中。因此，基于病例的CADx系統(tǒng)將幫助 醫(yī)師提高他們的診斷精確度并減少治療中不必要的介入和延遲。在CATM領(lǐng)域中，基于病例 的系統(tǒng)可以通過(guò)基于過(guò)去相似病例采用更好的治療計(jì)劃來(lái)改善患者的結(jié)果并縮短治療時(shí) 間。當(dāng)前基于病例的CDSS系統(tǒng)大部分基于僅基于圖像的信息提供相似病例，不能結(jié) 合患者的病史，而在診斷過(guò)程中病史具有重要作用。通常，它們或者向醫(yī)師呈現(xiàn)過(guò)多“相似” 病例，或者單單使用基于圖像的信息不足以找到真正臨床上相似或相關(guān)的病例。因此，基于 病例的CDSS系統(tǒng)可能失去其初衷。由于提供過(guò)多病例而且其中很多實(shí)際上是不相干的，醫(yī) 師們的信息超載增大，并未在其決策制定過(guò)程中幫助醫(yī)師。此外，基于圖像的特征可能不足 以找到足夠多病例。如果正研究的病例有與眾不同的外觀，尤其會(huì)是這種問(wèn)題。解決該問(wèn)題的一種可能方式是使用基于圖像的特征和相關(guān)的非基于圖像的信息， 例如與被研究患者相關(guān)聯(lián)的相關(guān)過(guò)往或當(dāng)前疾病、生活方式、遺傳概況、家族病史、諸如血 壓、心率等的患者的生命體征統(tǒng)計(jì)?？梢詫⑦@種額外的非圖像數(shù)據(jù)與基于圖像的特征組合 以搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中的相似病例。然而，利用現(xiàn)有技術(shù)中的搜索技術(shù)，檢索的結(jié)果基于固定在病 例檢索系統(tǒng)中或在檢索過(guò)程開始時(shí)輸入的預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)。因此，基于現(xiàn)有技術(shù)的這種系統(tǒng)不能 為醫(yī)師提供在檢索過(guò)程期間利用其對(duì)病例相似性的主觀感覺來(lái)細(xì)化搜索，從而限制了病例 檢索的有用性和效率。此外，因?yàn)樵谒阉鬟^(guò)程期間用戶輸入受限制，過(guò)去已知的系統(tǒng)在為什 么檢索到特定病例方面缺乏透明度。因此，需要提供一種改善病例檢索性能的搜索方法和裝置。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種搜索方法和裝置，當(dāng)搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中的相似病例時(shí)，這種 方法和裝置改進(jìn)了病例檢索性能。本發(fā)明通過(guò)提出分層搜索方法和裝置實(shí)現(xiàn)這一目的，其 中利用多步方式進(jìn)行搜索以檢索針對(duì)用戶的相似病例。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，本發(fā)明提供了一種搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例的方法，所述方法 包括-利用第一匹配準(zhǔn)則在輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間進(jìn)行相似性匹配以識(shí)別一 組與輸入病例相似的病例的第一步驟；-計(jì)算關(guān)于與一組相似病例相關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值；-向用戶呈現(xiàn)一組相似病例和統(tǒng)計(jì)值；-接收包括基于統(tǒng)計(jì)值的第二匹配準(zhǔn)則的用戶輸入；以及_利用第二匹配準(zhǔn)則在輸入病例和一組相似病例之間執(zhí)行相似性匹配的第二步 馬聚ο與一組相似病例相關(guān)聯(lián)的特征是基于圖像的特征和/或非基于圖像的特征。執(zhí)行 進(jìn)行相似性匹配的第一步驟作為初始搜索以識(shí)別與輸入病例相似的病例。執(zhí)行進(jìn)行相似性 匹配的第二步驟作為搜索細(xì)化以細(xì)化初始搜索中的檢索結(jié)果，可以將這一步驟重復(fù)用戶希 望的次數(shù)。通過(guò)實(shí)現(xiàn)在被提供了與病例檢索結(jié)果的相關(guān)統(tǒng)計(jì)值的用戶驅(qū)動(dòng)的多步方法中進(jìn) 行相似性匹配，與一步方法相比，本發(fā)明使用戶更多觀察到特定相似病例是如何從數(shù)據(jù)庫(kù) 檢索到的以及為什么從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索到的，實(shí)現(xiàn)了病例檢索性能的改進(jìn)。在實(shí)施例中，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括多個(gè)根據(jù)不同模態(tài)分類的圖像時(shí)，執(zhí)行相似 性匹配的第一步驟包括-利用第一匹配準(zhǔn)則針對(duì)每種模態(tài)在輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間進(jìn)行相似性 匹配，以識(shí)別相應(yīng)的多組的相似病例；以及-選擇在所述多組相似病例組的至少兩組中出現(xiàn)并要由計(jì)算統(tǒng)計(jì)值的步驟使用的 病例；其中，執(zhí)行相似性匹配的第二步驟是在輸入病例和所選定的相似病例之間執(zhí)行 的。在實(shí)施例中，第一匹配準(zhǔn)則包括至少一個(gè)基于圖像的特征，第二匹配準(zhǔn)則包括至 少一個(gè)非基于圖像的特征。用于初始搜索的相似性匹配基于基于圖像的特征，基于非圖像 特征細(xì)化檢索結(jié)果?；蛘?，可以顛倒用于初始搜索和搜索細(xì)化的特征序列，或者匹配準(zhǔn)則可 以包括基于圖像和非基于圖像的特征。通過(guò)這種方式，本發(fā)明為用戶提供了最大靈活性。有利的是，在執(zhí)行相似性匹配的步驟中，計(jì)算針對(duì)每個(gè)要比較病例的相似性值，從 而指出輸入病例和每個(gè)檢索病例之間的相似度。此外，后續(xù)步驟中搜索細(xì)化的結(jié)果包括從 該組相似病例中完全移出病例或基于更新的相似性匹配準(zhǔn)則調(diào)制針對(duì)該組相似病例的相 似性比率，或兩者的組合。通過(guò)這種方式，病例檢索過(guò)程更好地匹配醫(yī)師的決策制定過(guò)程。同樣有利地，用戶輸入還包括賦予基于圖像或非基于圖像的特征的任一種的任選 數(shù)字重要性值(加權(quán))，利用該值基于相似性度量的計(jì)算執(zhí)行相似性匹配，相似性度量例如 是歐幾里德距離、馬哈拉諾比斯距離或漢明距離?；蛘?，度量可以是這三種度量的加權(quán)組
I=I O同樣有利的是，用戶輸入可以為那些特征指定特征重要性和可接受范圍或值。通 過(guò)這種方式，用戶可以直接指定不符合這些規(guī)格的病例不應(yīng)被返回搜索結(jié)果中?？商娲兀?分層搜索可以更加概念性，其中，可以在用戶輸入中標(biāo)識(shí)關(guān)鍵特征但不指定特征值的范圍。
5醫(yī)師可以指定要使用的不同特征，例如用于檢索具有相似治療方案等的病例，或基于被研 究患者的診斷結(jié)果細(xì)化搜索。這對(duì)于基于病例的計(jì)算機(jī)輔助治療計(jì)劃尤其有幫助。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明提供了一種檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例的裝置，所述裝 置包括第一匹配單元，其用于利用第一匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間的 相似性匹配，以識(shí)別一組與所述輸入病例相似的病例；計(jì)算單元，其用于計(jì)算與一組相似病例相關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值；呈現(xiàn)單元，其用于向用戶呈現(xiàn)一組相似病例和統(tǒng)計(jì)值；接收單元，其用于接收包括基于所述統(tǒng)計(jì)值的第二匹配準(zhǔn)則的用戶輸入；以及第二匹配單元，其用于利用所述第二匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和一組相似病例之間 的相似性匹配。在實(shí)施例中，數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括使用不同成像模態(tài)采集的多幅圖像，其中，所述 第一匹配單元被進(jìn)一步配置為利用第一匹配準(zhǔn)則針對(duì)每種模態(tài)執(zhí)行輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中 的病例之間的相似性匹配以識(shí)別相應(yīng)的多組相似病例，并選擇在所述多組相似病例的至少 兩組中出現(xiàn)并要由計(jì)算統(tǒng)計(jì)值的所述步驟使用的病例；并且所述第二匹配單元被進(jìn)一步配 置為執(zhí)行輸入病例和所選定的相似病例之間的相似性匹配。在另一實(shí)施例中，裝置300包括控制器360，其用于控制迭代步驟，所述迭代步驟 利用基于進(jìn)一步用戶輸入的更新的相似性匹配準(zhǔn)則執(zhí)行所述輸入病例和更新的一組相似 病例之間的相似性匹配以檢索對(duì)于用戶而言相似的病例。本領(lǐng)域技術(shù)人員在當(dāng)前描述的基礎(chǔ)上能夠執(zhí)行獨(dú)立權(quán)利要求界定的本發(fā)明的修 改及其變型，所述修改和變形對(duì)應(yīng)于方法和裝置的修改及其變型。


通過(guò)下文結(jié)合附圖考慮以下詳細(xì)說(shuō)明，本發(fā)明的上述和其他目的和特征將變得更 顯而易見，在附圖中圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的示范性實(shí)施例的流程圖；圖2示出了僅使用多切片CT掃描對(duì)肺癌診斷進(jìn)行初始搜索的示例性輸出；圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明的裝置的示例性實(shí)施例的方框圖。在所有的附圖中采用相同的附圖標(biāo)記表示相似的部分。
具體實(shí)施例方式圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索病例的方法的示范性實(shí)施例的流 程圖。參照?qǐng)D1，該方法的過(guò)程開始于第一步驟110，利用第一匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和 數(shù)據(jù)庫(kù)中病例之間的相似性匹配，以識(shí)別一組與所述輸入病例相似的病例。執(zhí)行該步驟作 為從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索病例的初始搜索。用于相似性匹配的第一匹配準(zhǔn)則可以包括基于圖像的特征，所述基于圖像的特征 源自于醫(yī)學(xué)受檢者的圖像。這些特征例如可以包括腫瘤的形狀、腫瘤的紋理以及隨時(shí)間推 移的病例掃描中由于治療導(dǎo)致的腫瘤尺寸變化等?；蛘撸谝黄ヅ錅?zhǔn)則可以包括源自于臨
6床信息的非基于圖像的特征，臨床信息例如是相關(guān)過(guò)往或當(dāng)前疾病、生活方式、遺傳概況和 家族病史?？梢詳U(kuò)展臨床信息以包括醫(yī)師關(guān)于要診斷或治療的患者的特別知識(shí)/信息，例 如體重、過(guò)敏反應(yīng)及其他生命體征統(tǒng)計(jì)等。在實(shí)施例中，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括多個(gè)根據(jù)不同模態(tài)(例如對(duì)于肺癌而言，PET 和CT掃描)分類的圖像時(shí)，執(zhí)行相似性匹配的所述第一步驟110可以包括如下子步驟利 用所述第一匹配準(zhǔn)則針對(duì)每種模態(tài)執(zhí)行輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中病例之間的相似性匹配以識(shí) 別相應(yīng)的多組相似病例組；以及選擇至少在兩組所述相似病例組中出現(xiàn)的病例。旨在由計(jì) 算稍后將描述的統(tǒng)計(jì)值的后續(xù)步驟使用所選的相似病例。有利地，計(jì)算針對(duì)要比較的所有病例的相似性值以指明輸入病例和要比較病例之 間的相似度。相似性值有助于醫(yī)師評(píng)價(jià)檢索結(jié)果，這是因?yàn)椴±嗨菩苑植加趶膶?shí)際相同 的病例到彼此根本不相像的病例的連續(xù)體上。該方法還包括步驟120，計(jì)算與例如在步驟110中的第一步驟搜索中檢索的相似 病例相關(guān)聯(lián)的基于圖像的特征和/或非基于圖像的特征的統(tǒng)計(jì)值。在數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括 多個(gè)根據(jù)不同模態(tài)(例如PET、CT等)分類的圖像時(shí)，計(jì)算與出現(xiàn)于兩個(gè)或更多醫(yī)療模態(tài)中 的選定相似病例相關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值。在實(shí)施例中，在基于基于圖像的特征從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索相似病例時(shí)，計(jì)算與該組相似 病例相關(guān)聯(lián)的非基于圖像的特征的統(tǒng)計(jì)值。統(tǒng)計(jì)值描述諸如臨床信息的非基于圖像的信 息，所述非基于圖像的信息可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中得到并可以與被研究病例相關(guān)，例如檢索到的 相似病例中男性或女性數(shù)量、用于肺癌診斷的吸煙歷史(例如，年數(shù))、用于乳腺癌診斷的 家族母系中癌癥歷史(例如，過(guò)往診斷有癌癥的親屬數(shù)量)?；蛘?，當(dāng)基于非基于圖像的特征從數(shù)據(jù)庫(kù)檢索相似病例時(shí)，計(jì)算與該組相似病例 相關(guān)聯(lián)的基于圖像的特征的統(tǒng)計(jì)值。統(tǒng)計(jì)值描述基于圖像的信息，諸如腫瘤的平均尺寸或 尺寸大于預(yù)定義閾值的病例數(shù)目或百分比。在該步驟中還可以計(jì)算基于圖像的特征和非基于圖像的特征兩者的統(tǒng)計(jì)值，而無(wú) 論使用哪種特征來(lái)檢索相似病例。醫(yī)師可以使用統(tǒng)計(jì)值來(lái)制定后續(xù)輸入(下文中詳述)、選 擇額外特征來(lái)細(xì)化搜索，以及甚至調(diào)整搜索策略。該方法還包括步驟130，其向用戶呈現(xiàn)該組相似病例和統(tǒng)計(jì)值。有不同方式來(lái)以有 意義的方式向用戶呈現(xiàn)相似病例和統(tǒng)計(jì)值，例如，向屏幕輸出信息以進(jìn)行顯示。有利地，當(dāng)在步驟110中計(jì)算相似性值時(shí)向用戶呈現(xiàn)針對(duì)每種識(shí)別的相似病例的 相似性值。此外，可以告知醫(yī)師有多少病例實(shí)際正在被處理以及呈現(xiàn)了多少病例。圖2給出了針對(duì)僅使用多切片CT掃描的肺癌診斷在相似性匹配的步驟110之后 的示例性輸出。在圖2所示的屏幕中，左上部表示輸入病例的圖像，左下部表示該病例可用 的臨床信息，包括年齡、吸煙歷史、性別、諸如肺氣腫的其他肺部疾病、癌癥歷史和淋巴結(jié)狀 態(tài)。在屏幕的右上部，示出了八個(gè)相似圖像，它們是從具有已知診斷的過(guò)往病例的數(shù) 據(jù)庫(kù)中檢索的。在每幅檢索圖像的頂部，都有病例診斷結(jié)果的標(biāo)注，例如惡性或良性，以及 輸入病例和步驟110檢索的每個(gè)病例之間的相似性距離。例如，第一排中第二幅圖像頂部 的“M 1. 39”表示該病例的診斷結(jié)果是惡性，且該病例和被研究病例之間的相似性距離為 1.39。相似性距離的計(jì)算可以與基于代表病例的特征計(jì)算的歐幾里德距離對(duì)應(yīng)(在下文中
7將詳述距離的計(jì)算)。數(shù)字越小，檢索到的病例與輸入病例就越相似。在屏幕的右下部，與檢索到的病例相關(guān)聯(lián)地示出了統(tǒng)計(jì)值，包括臨床信息(即與 每個(gè)檢索到的相似病例相關(guān)的非基于圖像的信息)，例如平均年齡、吸煙歷史、性別分布、 有多少被診斷為有其他疾病(例如肺氣腫、癌癥歷史以及具有陽(yáng)性或陰性淋巴結(jié)的病例數(shù)
寸J ο通過(guò)觀察檢索到的相似病例和統(tǒng)計(jì)值，醫(yī)師可以決定他/她是否希望執(zhí)行后續(xù)搜 索以進(jìn)行細(xì)化。在第一步搜索中識(shí)別的相似病例數(shù)量可能較小，可能不需要進(jìn)一步細(xì)化。 更有可能的情形是相似病例的數(shù)目可能非常大，醫(yī)師然后可以決定執(zhí)行后續(xù)搜索以進(jìn)行細(xì) 化。在這種情形下，醫(yī)師基于其個(gè)人對(duì)相似性和統(tǒng)計(jì)值的分析的感覺確定包括額外特征的 用戶輸入，用于細(xì)化或約束相似性匹配準(zhǔn)則。該方法于是還包括步驟135，其決定是否需要搜索細(xì)化。在醫(yī)師在若干次細(xì)化搜索 之后對(duì)檢索結(jié)果滿意的情況下，該過(guò)程停止(結(jié)束)，否則如下文所述激活細(xì)化。該方法還包括步驟140，其接收基于所述統(tǒng)計(jì)值的包括第二匹配準(zhǔn)則的用戶輸入。 第二匹配準(zhǔn)則包括與第一匹配準(zhǔn)則中的特征不同的額外特征。例如，當(dāng)?shù)谝黄ヅ錅?zhǔn)則包括 基于圖像的特征時(shí)，取決于醫(yī)師對(duì)檢索到的相似病例以及由統(tǒng)計(jì)值描述的信息的感覺，第 二匹配準(zhǔn)則可以包括非基于圖像的特征。可替代地，醫(yī)師可以顛倒第一和第二相似性匹配 準(zhǔn)則的序列。在實(shí)施例中，該方法允許醫(yī)師從相關(guān)特征的菜單中進(jìn)行選擇，拖放表示相關(guān)特征 的圖標(biāo)，使用一系列滑塊、菜單和乒乓開關(guān)根據(jù)特征的重要性對(duì)其進(jìn)行評(píng)級(jí)或輸入自由形 式或結(jié)構(gòu)文本。此外，該方法可以允許醫(yī)師保存用于相似性匹配的包括樣本病例和特征的 公用輸入，并從其自身保存的輸入池中進(jìn)行選擇。在一些應(yīng)用中，該方法允許付款人，例如 相關(guān)保險(xiǎn)公司或醫(yī)院管理員閱讀和分析這些輸入，以監(jiān)測(cè)醫(yī)師行為。在實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)師可以基于其對(duì)相似病例和統(tǒng)計(jì)值信息的感覺調(diào)節(jié)其搜索準(zhǔn)則 甚至搜索策略。例如，對(duì)于肺癌診斷而言，可能重要的是，密切地考慮患者的關(guān)于例如肺氣 腫的其他肺部疾病的歷史或患者具有癌癥的歷史。此外，其他生活方式信息也可能是相關(guān) 的。例如，如果患者在10年前作為機(jī)上服務(wù)員已經(jīng)工作了 15年，他/她容易吸收大量的二 手煙。于是，如果數(shù)據(jù)庫(kù)具有關(guān)于患者二手煙狀態(tài)的信息，醫(yī)師就能夠顛倒相似性匹配準(zhǔn) 則。在這種情況下，他/她可能希望搜索數(shù)據(jù)庫(kù)以查找曾受二手煙影響的患者，例如，利用 非基于圖像的特征來(lái)執(zhí)行相似性匹配以預(yù)先篩查病例組，然后基于肺瘤的基于圖像的特征 細(xì)化搜索?；蛘?，醫(yī)師可以從檢索到的病例選擇一個(gè)或兩個(gè)非常相似的病例，然后第二相似 性匹配準(zhǔn)則可以包括基于圖像的特征和非基于圖像的特征，例如基于這些選定病例的臨床 信息。醫(yī)師也可以指定要使用的不同特征，例如用于檢索具有相似治療方案等的病例，或者 基于被研究患者的診斷結(jié)果細(xì)化搜索。這對(duì)于基于病例的計(jì)算機(jī)輔助治療計(jì)劃尤其有幫 助。該方法還包括第二步驟150，利用所述第二匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和選定相似病 例之間的相似性匹配以細(xì)化檢索結(jié)果。如果數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括根據(jù)不同模態(tài)分類的多幅 圖像，則在輸入病例和包括用于統(tǒng)計(jì)值計(jì)算的選定相似病例的特定組相似病例或每組相似 病例之間執(zhí)行相似性匹配的第二步驟。
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一旦由步驟150細(xì)化了檢索結(jié)果，通過(guò)重復(fù)步驟120計(jì)算與相似病例的細(xì)化組相 關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值并通過(guò)重復(fù)步驟130為醫(yī)師呈現(xiàn)細(xì)化組的相似病例。與前文所述相似 地，醫(yī)師觀察并評(píng)估檢索結(jié)果并確定是否需要進(jìn)一步的搜索細(xì)化。在需要進(jìn)一步搜索細(xì)化 時(shí)，將重復(fù)步驟135、140、150，通過(guò)使用基于進(jìn)一步用戶輸入的更新的相似性匹配準(zhǔn)則來(lái)獲 得相似病例的更新的一組。可以將搜索細(xì)化或迭代重復(fù)需要的次數(shù)。醫(yī)師可以去除中間的細(xì)化步驟或存儲(chǔ)它 們供將來(lái)使用。不過(guò)，在實(shí)踐中，預(yù)計(jì)僅會(huì)將搜索細(xì)化的步驟執(zhí)行幾次，否則可能會(huì)降低醫(yī) 師的診斷效率。細(xì)化迭代的次數(shù)可能取決于醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)。因此，除了臨床決策支持之外，還 可以將該方法用于醫(yī)師培訓(xùn)。在相似性匹配的第一和第二或后續(xù)步驟中執(zhí)行的相似性匹配可以直接基于醫(yī)師 請(qǐng)求，例如“僅示出在診斷時(shí)30-35歲之間的患者”。在這種情況下，提供了具體的數(shù)字準(zhǔn) 則，可以經(jīng)由用簡(jiǎn)單布爾邏輯排除或包含來(lái)進(jìn)行用于搜索的相似性匹配?；蛘?，相似性匹配可以是更加概念性的，其中給出病例-特征，例如與病例相關(guān)聯(lián) 的非基于圖像的特征，但不指定值的范圍，例如“是年齡和吸煙歷史的原因”。在這種方式 中，可以由醫(yī)師按照重要性對(duì)病例-特征加以評(píng)級(jí)或給出數(shù)值重要性值，然后可以將更一 般性的數(shù)學(xué)相似性匹配用于搜索相似病例?？梢岳美鐨W幾里德距離的公知的相似性度量來(lái)進(jìn)行相似性匹配，所述歐幾里 德距離被定義為兩點(diǎn)P = (P1, P2,…，Pn)和q = (Q1, q2，…，qN)之間的直線距離，例如
d= ^Pi-qd2其中，P = (Pl,P2,…，Pn)表示一組代表輸入病例的特性(基于圖像的
特征和/或非基于圖像的特征)的數(shù)字值，q= (q1;q2，…，qN)表示一組代表要搜索的數(shù)據(jù) 庫(kù)中的病例特征的數(shù)字值，而N表示醫(yī)師針對(duì)相似性匹配請(qǐng)求的特征數(shù)目。歐幾里德距離 d表示輸入病例和比較病例之間的相似性距離，該距離越小，檢索到的病例與被研究病例的 距離越小。相似性匹配也可以可替代地使用其他公知相似性度量，例如馬哈拉諾比斯距離。 通過(guò)將兩個(gè)病例表達(dá)為矢量if和^并在協(xié)方差矩陣Σ中表達(dá)總體的協(xié)方差，可以將該距離表
達(dá)為d(x,y)=√(x-y)∑-1(x-y)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用可以將其他相似性度量或上述那些度量的加權(quán)組合用于相似性匹 配。在以二進(jìn)制串表達(dá)該組特征的情況下，可以使用漢明距離來(lái)計(jì)算兩個(gè)病例之間的相似 性距離，所述漢明距離指出了兩個(gè)二進(jìn)制串之間相差的比特?cái)?shù)目?？梢酝ㄟ^(guò)從檢索到的相似病例組完全移走病例或針對(duì)每個(gè)檢索到的相似病例調(diào) 制相似性值以更緊密地匹配用戶的期望輸出來(lái)執(zhí)行第二或后續(xù)執(zhí)行相似性匹配的步驟中 的搜索結(jié)果細(xì)化?？梢韵嗬^地每次僅基于一個(gè)非基于圖像的特征來(lái)進(jìn)行細(xì)化，或者也可以 利用多個(gè)非基于圖像的特征一起同時(shí)執(zhí)行細(xì)化。此外，可以如第一步搜索中那樣，使用基于 圖像的特征細(xì)化檢索結(jié)果。根據(jù)醫(yī)師的需要，可以將搜索細(xì)化步驟迭代若干次。對(duì)于每次細(xì)化而言，經(jīng)由圖形 顯示器通知醫(yī)師關(guān)于搜索結(jié)果的統(tǒng)計(jì)信息。此外，醫(yī)師可以指定要使用的不同特征，例如用 于利用被研究患者的相似治療或診斷結(jié)果細(xì)化搜索。
可以利用軟件或硬件或兩者的組合來(lái)實(shí)施圖1所示的以上方法。圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明的裝置300的示范性實(shí)施例的方框圖。根據(jù)本發(fā)明，裝 置300包括第一匹配單元310，其利用第一匹配準(zhǔn)則在輸入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中病例之間進(jìn)行 相似性匹配，以識(shí)別一組與所述輸入病例相似的病例。第一匹配單元310意在執(zhí)行方法中 的步驟110。該裝置300還包括計(jì)算單元320，其用于計(jì)算與該組相似病例相關(guān)聯(lián)的基于圖像 的特征和/或非基于圖像的特征的統(tǒng)計(jì)值。計(jì)算單元320意在執(zhí)行方法中的步驟120。該裝置300還包括呈現(xiàn)單元330，其用于向用戶呈現(xiàn)該組相似病例和統(tǒng)計(jì)值。呈現(xiàn) 單元330意在執(zhí)行方法中的步驟130。該裝置300還包括接收單元340，其用于接收基于所述統(tǒng)計(jì)值的包括第二匹配準(zhǔn) 則的用戶輸入。接收單元340意在執(zhí)行方法中的步驟140。該裝置300還包括第二匹配單元350，其用于利用所述第二匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病 例和該組相似病例之間的相似性匹配。第二匹配單元350意在執(zhí)行方法中的步驟150。在實(shí)施例中，在數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例包括根據(jù)不同醫(yī)療模態(tài)分類的多幅圖像的情況 下，其中，第一匹配單元310被進(jìn)一步配置為利用所述第一匹配準(zhǔn)則針對(duì)每種模態(tài)執(zhí)行輸 入病例和數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間的相似性匹配以識(shí)別相應(yīng)的多組的相似病例，并選擇在所述 相似病例組的至少兩組中出現(xiàn)并要被計(jì)算統(tǒng)計(jì)值的所述步驟使用的病例；并且所述第二匹 配單元350被進(jìn)一步配置為執(zhí)行輸入病例和選定相似病例之間相似性匹配。裝置300還可以包括數(shù)據(jù)庫(kù)303和內(nèi)部總線305，數(shù)據(jù)庫(kù)303包括用于檢索的病 例，內(nèi)部總線305用于集中裝置300中的單元。此外，裝置300包括用于控制迭代步驟的控 制器，所述迭代步驟利用基于進(jìn)一步用戶輸入的更新的相似性匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和更 新的一組的相似病例之間的相似性匹配以檢索對(duì)于用戶而言相似的病例。在實(shí)施例中，第一和/或第二匹配單元310和350還可以用于針對(duì)要比較的每個(gè) 病例計(jì)算相似性值，用于指出輸入病例和要比較病例之間的相似度?？梢詫⒈景l(fā)明作為特征或獨(dú)立的外加模塊集成到放射醫(yī)學(xué)信息產(chǎn)品或保健信息 產(chǎn)品中。還可以將本發(fā)明實(shí)現(xiàn)為獨(dú)立的基于病例的CADx或治療管理工作站產(chǎn)品或兩者的 組合?？梢詫⒈景l(fā)明用于結(jié)合一種或多種診斷或監(jiān)測(cè)模態(tài)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)?？梢詫?本發(fā)明用于輔助診斷不同疾病，用于在診斷過(guò)程中確認(rèn)疑似診斷以及用于輔助醫(yī)師進(jìn)行治 療規(guī)劃。其他應(yīng)用包括教學(xué)、急診診斷和基于病例的計(jì)算機(jī)輔助治療管理。應(yīng)當(dāng)注意，上述實(shí)施例旨在對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明，而非對(duì)其進(jìn)行限制，并且本領(lǐng)域技 術(shù)人員能夠在不脫離權(quán)利要求的范圍的情況下設(shè)計(jì)出可替代的實(shí)施例。在權(quán)利要求中，不 應(yīng)當(dāng)將置于括號(hào)內(nèi)的任何附圖標(biāo)記推斷為限制所述權(quán)利要求?！鞍ā币辉~不排除存在權(quán) 利要求或說(shuō)明書中未列出的元件或步驟。元件前的詞語(yǔ)“一”、“一個(gè)”不排除存在多個(gè)這樣 的元件?？梢杂砂◣讉€(gè)不同元件的硬件單元以及由程序控制計(jì)算機(jī)的單元實(shí)施本發(fā)明。 在列舉了幾個(gè)單元的裝置權(quán)利要求中，可以由同一個(gè)硬件或軟件項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)這些單元中的幾 個(gè)。第一、第二和第三等詞語(yǔ)的使用不表示任何順序排列?？梢詫⑦@些詞語(yǔ)解釋為名稱。
權(quán)利要求
一種搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例的方法，所述方法包括 利用第一匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間的相似性匹配以識(shí)別一組與所述輸入病例相似的病例的第一步驟； 計(jì)算關(guān)于與所述一組相似病例相關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值； 向用戶呈現(xiàn)所述一組相似病例和所述統(tǒng)計(jì)值； 接收包括基于所述統(tǒng)計(jì)值的第二匹配準(zhǔn)則的用戶輸入；以及 利用所述第二匹配準(zhǔn)則執(zhí)行所述輸入病例和所述一組相似病例之間的相似性匹配的第二步驟。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的所述病例包括根據(jù)不同成像模 態(tài)分類的多幅圖像，執(zhí)行相似性匹配的所述第一步驟包括_利用所述第一匹配準(zhǔn)則針對(duì)每種成像模態(tài)執(zhí)行輸入病例和所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間 的相似性匹配，以識(shí)別相應(yīng)的多組相似病例；以及-選擇在所述多組相似病例的至少兩組中出現(xiàn)并要由計(jì)算統(tǒng)計(jì)值的所述步驟使用的病例；其中，執(zhí)行相似性匹配的所述第二步驟是在所述輸入病例和所選定的相似病例之間執(zhí) 行的。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，與所述一組相似病例相關(guān)聯(lián)的所述特征是基 于圖像的特征和/或非基于圖像的特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述第一匹配準(zhǔn)則包括至少一個(gè)基于圖像的特 征，且所述第二匹配準(zhǔn)則包括至少一個(gè)非基于圖像的特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述第一匹配準(zhǔn)則包括至少一個(gè)非基于圖像的 特征，且所述第二匹配準(zhǔn)則包括至少一個(gè)基于圖像的特征。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，執(zhí)行相似性匹配的所述步驟包括針對(duì)要比較的 每個(gè)病例計(jì)算相似性值，用于指示所述輸入病例和要比較的所述病例之間的相似度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述相似性值是歐幾里德距離、馬哈拉諾比斯距 離或這兩種距離的加權(quán)組合。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括迭代步驟，所述迭代步驟利用基于進(jìn)一步用戶 輸入的更新的相似性匹配準(zhǔn)則執(zhí)行所述輸入病例和更新的一組相似病例之間的相似性匹 配以檢索對(duì)于所述用戶而言相似的病例。
9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述用戶輸入還包括賦予所述準(zhǔn)則中每個(gè)特征 的數(shù)字值，并且執(zhí)行相似性匹配的所述第二步驟包括利用所述數(shù)字值計(jì)算相似性度量。
10.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述用戶輸入還包括作為與所述輸入病例的最 相似病例的相似病例中呈現(xiàn)的基于圖像的特征和非基于圖像的特征中的任一個(gè)。
11.一種搜索數(shù)據(jù)庫(kù)(303)中的病例的裝置(300)，所述裝置(300)包括第一匹配單元(310)，其用于利用第一匹配準(zhǔn)則執(zhí)行輸入病例和所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例 之間的相似性匹配，以識(shí)別一組與所述輸入病例相似的病例；計(jì)算單元(320)，其用于計(jì)算與所述一組相似病例相關(guān)聯(lián)的特征的統(tǒng)計(jì)值； 呈現(xiàn)單元(330)，其用于向用戶呈現(xiàn)所述一組相似病例和所述統(tǒng)計(jì)值； 接收單元(340)，其用于接收包括基于所述統(tǒng)計(jì)值的第二匹配準(zhǔn)則的用戶輸入；以及第二匹配單元(350)，其用于利用所述第二匹配準(zhǔn)則執(zhí)行所述輸入病例和所述一組相 似病例之間的相似性匹配。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的所述病例包括根據(jù)不同模態(tài) 分類的多幅圖像，其中，所述第一匹配單元(310)被進(jìn)一步配置為利用所述第一匹配準(zhǔn)則 針對(duì)每種成像模態(tài)執(zhí)行輸入病例和所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例之間的相似性匹配以識(shí)別相應(yīng)的 多組相似病例，并選擇在所述多組相似病例的至少兩組中出現(xiàn)并要由計(jì)算統(tǒng)計(jì)值的所述步 驟使用的病例；并且所述第二匹配單元(350)被進(jìn)一步配置為執(zhí)行所述輸入病例和所選定 的相似病例之間的相似性匹配。
13.根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的裝置，其中，與所述一組相似病例相關(guān)聯(lián)的所述特征 是基于圖像的特征和/或非基于圖像的特征。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其中，所述第一和第二匹配單元的任一個(gè)被進(jìn)一步 配置為針對(duì)要比較的每個(gè)病例計(jì)算相似性值，用于指示所述輸入病例和要比較的所述病例 之間的相似度。
15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，還包括控制器(360)，其用于控制迭代步驟，所述迭 代步驟利用基于進(jìn)一步用戶輸入的更新的相似性匹配準(zhǔn)則執(zhí)行所述輸入病例和更新的一 組相似病例之間的相似性匹配以檢索對(duì)于用戶而言相似的病例。
全文摘要
本發(fā)明涉及搜索數(shù)據(jù)庫(kù)中的病例。根據(jù)所提出的方法和裝置，利用給定的匹配準(zhǔn)則在初始搜索中執(zhí)行輸入病例和一組病例之間的相似性匹配以接收相似病例。然后計(jì)算與相似病例相關(guān)聯(lián)的基于圖像的特征和/或非基于圖像的特征的統(tǒng)計(jì)值并為用戶呈現(xiàn)相似病例。在搜索細(xì)化中，由用戶基于統(tǒng)計(jì)值確定的額外特征細(xì)化相似病例。根據(jù)用戶的需要可以迭代進(jìn)行搜索細(xì)化。
文檔編號(hào)G06F19/00GK101911077SQ200880122694
公開日2010年12月8日 申請(qǐng)日期2008年12月10日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月27日
發(fā)明者L·博羅茨基, L·趙, L·阿尼霍特里, M·李 申請(qǐng)人:皇家飛利浦電子股份有限公司