用於細化相似病例搜索的方法和裝置的製作方法

2023-10-08 23:33:14 1

專利名稱：用於細化相似病例搜索的方法和裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及搜索，並且更具體地涉及用於醫療應用中基於病例的決策支持的分層 搜索方法和裝置，所述醫療應用例如是基於病例的計算機輔助診斷和計算機輔助治療管理。
背景技術：
基於病例的臨床決策支持系統(⑶SS)能夠通過識別並呈現已經診斷和治療且與 正評估的病例相似的先前病例來輔助醫師。這些系統改善了傳統臨床決策制定過程，在傳 統過程中，醫師自己先前的或學習的病例記憶指導新的臨床決策。基於病例的CDSS系統將 使醫師能夠迅速而可靠地訪問超越任一單個醫師擁有的歷史經驗的數據集。研究表明，基於病例的系統有潛力用於計算機輔助診斷(CADx)和計算機輔助治 療管理(CATM)，以輔助醫師改進診斷和治療。通過以與有經驗醫師採用的認知過程相似的 歸納方式檢索病例，這種系統自然適用於臨床環境中。因此，基於病例的CADx系統將幫助 醫師提高他們的診斷精確度並減少治療中不必要的介入和延遲。在CATM領域中，基於病例 的系統可以通過基於過去相似病例採用更好的治療計劃來改善患者的結果並縮短治療時 間。當前基於病例的CDSS系統大部分基於僅基於圖像的信息提供相似病例，不能結 合患者的病史，而在診斷過程中病史具有重要作用。通常，它們或者向醫師呈現過多「相似」 病例，或者單單使用基於圖像的信息不足以找到真正臨床上相似或相關的病例。因此，基於 病例的CDSS系統可能失去其初衷。由於提供過多病例而且其中很多實際上是不相干的，醫 師們的信息超載增大，並未在其決策制定過程中幫助醫師。此外，基於圖像的特徵可能不足 以找到足夠多病例。如果正研究的病例有與眾不同的外觀，尤其會是這種問題。解決該問題的一種可能方式是使用基於圖像的特徵和相關的非基於圖像的信息， 例如與被研究患者相關聯的相關過往或當前疾病、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徵統計。可以將這種額外的非圖像數據與基於圖像的特徵組合 以搜索資料庫中的相似病例。然而，利用現有技術中的搜索技術，檢索的結果基於固定在病 例檢索系統中或在檢索過程開始時輸入的預定標準。因此，基於現有技術的這種系統不能 為醫師提供在檢索過程期間利用其對病例相似性的主觀感覺來細化搜索，從而限制了病例 檢索的有用性和效率。此外，因為在搜索過程期間用戶輸入受限制，過去已知的系統在為什 麼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。

發明內容
本發明的目的是提供一種搜索方法和裝置，當搜索資料庫中的相似病例時，這種 方法和裝置改進了病例檢索性能。本發明通過提出分層搜索方法和裝置實現這一目的，其 中利用多步方式進行搜索以檢索針對用戶的相似病例。
根據本發明的一方面，本發明提供了一種搜索資料庫中的病例的方法，所述方法 包括-利用第一匹配準則在輸入病例和資料庫中的病例之間進行相似性匹配以識別一 組與輸入病例相似的病例的第一步驟；-計算關於與一組相似病例相關聯的特徵的統計值；-向用戶呈現一組相似病例和統計值；-接收包括基於統計值的第二匹配準則的用戶輸入；以及_利用第二匹配準則在輸入病例和一組相似病例之間執行相似性匹配的第二步 馬聚ο與一組相似病例相關聯的特徵是基於圖像的特徵和/或非基於圖像的特徵。執行 進行相似性匹配的第一步驟作為初始搜索以識別與輸入病例相似的病例。執行進行相似性 匹配的第二步驟作為搜索細化以細化初始搜索中的檢索結果，可以將這一步驟重複用戶希 望的次數。通過實現在被提供了與病例檢索結果的相關統計值的用戶驅動的多步方法中進 行相似性匹配，與一步方法相比，本發明使用戶更多觀察到特定相似病例是如何從資料庫 檢索到的以及為什麼從資料庫檢索到的，實現了病例檢索性能的改進。在實施例中，當資料庫中的病例包括多個根據不同模態分類的圖像時，執行相似 性匹配的第一步驟包括-利用第一匹配準則針對每種模態在輸入病例和資料庫中的病例之間進行相似性 匹配，以識別相應的多組的相似病例；以及-選擇在所述多組相似病例組的至少兩組中出現並要由計算統計值的步驟使用的 病例；其中，執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行 的。在實施例中，第一匹配準則包括至少一個基於圖像的特徵，第二匹配準則包括至 少一個非基於圖像的特徵。用於初始搜索的相似性匹配基於基於圖像的特徵，基於非圖像 特徵細化檢索結果。或者，可以顛倒用於初始搜索和搜索細化的特徵序列，或者匹配準則可 以包括基於圖像和非基於圖像的特徵。通過這種方式，本發明為用戶提供了最大靈活性。有利的是，在執行相似性匹配的步驟中，計算針對每個要比較病例的相似性值，從 而指出輸入病例和每個檢索病例之間的相似度。此外，後續步驟中搜索細化的結果包括從 該組相似病例中完全移出病例或基於更新的相似性匹配準則調製針對該組相似病例的相 似性比率，或兩者的組合。通過這種方式，病例檢索過程更好地匹配醫師的決策制定過程。同樣有利地，用戶輸入還包括賦予基於圖像或非基於圖像的特徵的任一種的任選 數字重要性值(加權)，利用該值基於相似性度量的計算執行相似性匹配，相似性度量例如 是歐幾裡德距離、馬哈拉諾比斯距離或漢明距離。或者，度量可以是這三種度量的加權組
I=I O同樣有利的是，用戶輸入可以為那些特徵指定特徵重要性和可接受範圍或值。通 過這種方式，用戶可以直接指定不符合這些規格的病例不應被返回搜索結果中。可替代地， 分層搜索可以更加概念性，其中，可以在用戶輸入中標識關鍵特徵但不指定特徵值的範圍。
5醫師可以指定要使用的不同特徵，例如用於檢索具有相似治療方案等的病例，或基於被研 究患者的診斷結果細化搜索。這對於基於病例的計算機輔助治療計劃尤其有幫助。根據本發明的另一方面，本發明提供了一種檢索資料庫中的病例的裝置，所述裝 置包括第一匹配單元，其用於利用第一匹配準則執行輸入病例和資料庫中的病例之間的 相似性匹配，以識別一組與所述輸入病例相似的病例；計算單元，其用於計算與一組相似病例相關聯的特徵的統計值；呈現單元，其用於向用戶呈現一組相似病例和統計值；接收單元，其用於接收包括基於所述統計值的第二匹配準則的用戶輸入；以及第二匹配單元，其用於利用所述第二匹配準則執行輸入病例和一組相似病例之間 的相似性匹配。在實施例中，資料庫中的病例包括使用不同成像模態採集的多幅圖像，其中，所述 第一匹配單元被進一步配置為利用第一匹配準則針對每種模態執行輸入病例和資料庫中 的病例之間的相似性匹配以識別相應的多組相似病例，並選擇在所述多組相似病例的至少 兩組中出現並要由計算統計值的所述步驟使用的病例；並且所述第二匹配單元被進一步配 置為執行輸入病例和所選定的相似病例之間的相似性匹配。在另一實施例中，裝置300包括控制器360，其用於控制迭代步驟，所述迭代步驟 利用基於進一步用戶輸入的更新的相似性匹配準則執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於用戶而言相似的病例。本領域技術人員在當前描述的基礎上能夠執行獨立權利要求界定的本發明的修 改及其變型，所述修改和變形對應於方法和裝置的修改及其變型。


通過下文結合附圖考慮以下詳細說明，本發明的上述和其他目的和特徵將變得更 顯而易見，在附圖中圖1是示出了根據本發明的方法的示範性實施例的流程圖；圖2示出了僅使用多切片CT掃描對肺癌診斷進行初始搜索的示例性輸出；圖3是示出了根據本發明的裝置的示例性實施例的方框圖。在所有的附圖中採用相同的附圖標記表示相似的部分。
具體實施例方式圖1是示出了根據本發明的用於從資料庫檢索病例的方法的示範性實施例的流 程圖。參照圖1，該方法的過程開始於第一步驟110，利用第一匹配準則執行輸入病例和 資料庫中病例之間的相似性匹配，以識別一組與所述輸入病例相似的病例。執行該步驟作 為從資料庫檢索病例的初始搜索。用於相似性匹配的第一匹配準則可以包括基於圖像的特徵，所述基於圖像的特徵 源自於醫學受檢者的圖像。這些特徵例如可以包括腫瘤的形狀、腫瘤的紋理以及隨時間推 移的病例掃描中由於治療導致的腫瘤尺寸變化等。或者，第一匹配準則可以包括源自於臨
6床信息的非基於圖像的特徵，臨床信息例如是相關過往或當前疾病、生活方式、遺傳概況和 家族病史。可以擴展臨床信息以包括醫師關於要診斷或治療的患者的特別知識/信息，例 如體重、過敏反應及其他生命體徵統計等。在實施例中，當資料庫中的病例包括多個根據不同模態(例如對於肺癌而言，PET 和CT掃描)分類的圖像時，執行相似性匹配的所述第一步驟110可以包括如下子步驟利 用所述第一匹配準則針對每種模態執行輸入病例和資料庫中病例之間的相似性匹配以識 別相應的多組相似病例組；以及選擇至少在兩組所述相似病例組中出現的病例。旨在由計 算稍後將描述的統計值的後續步驟使用所選的相似病例。有利地，計算針對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。相似性值有助於醫師評價檢索結果，這是因為病例相似性分布於從實際相同 的病例到彼此根本不相像的病例的連續體上。該方法還包括步驟120，計算與例如在步驟110中的第一步驟搜索中檢索的相似 病例相關聯的基於圖像的特徵和/或非基於圖像的特徵的統計值。在資料庫中的病例包括 多個根據不同模態(例如PET、CT等)分類的圖像時，計算與出現於兩個或更多醫療模態中 的選定相似病例相關聯的特徵的統計值。在實施例中，在基於基於圖像的特徵從資料庫檢索相似病例時，計算與該組相似 病例相關聯的非基於圖像的特徵的統計值。統計值描述諸如臨床信息的非基於圖像的信 息，所述非基於圖像的信息可以在資料庫中得到並可以與被研究病例相關，例如檢索到的 相似病例中男性或女性數量、用於肺癌診斷的吸菸歷史(例如，年數)、用於乳腺癌診斷的 家族母系中癌症歷史(例如，過往診斷有癌症的親屬數量)。或者，當基於非基於圖像的特徵從資料庫檢索相似病例時，計算與該組相似病例 相關聯的基於圖像的特徵的統計值。統計值描述基於圖像的信息，諸如腫瘤的平均尺寸或 尺寸大於預定義閾值的病例數目或百分比。在該步驟中還可以計算基於圖像的特徵和非基於圖像的特徵兩者的統計值，而無 論使用哪種特徵來檢索相似病例。醫師可以使用統計值來制定後續輸入(下文中詳述)、選 擇額外特徵來細化搜索，以及甚至調整搜索策略。該方法還包括步驟130，其向用戶呈現該組相似病例和統計值。有不同方式來以有 意義的方式向用戶呈現相似病例和統計值，例如，向屏幕輸出信息以進行顯示。有利地，當在步驟110中計算相似性值時向用戶呈現針對每種識別的相似病例的 相似性值。此外，可以告知醫師有多少病例實際正在被處理以及呈現了多少病例。圖2給出了針對僅使用多切片CT掃描的肺癌診斷在相似性匹配的步驟110之後 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、吸菸歷史、性別、諸如肺氣腫的其他肺部疾病、癌症歷史和淋巴結狀 態。在屏幕的右上部，示出了八個相似圖像，它們是從具有已知診斷的過往病例的數 據庫中檢索的。在每幅檢索圖像的頂部，都有病例診斷結果的標註，例如惡性或良性，以及 輸入病例和步驟110檢索的每個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。相似性距離的計算可以與基於代表病例的特徵計算的歐幾裡德距離對應(在下文中
7將詳述距離的計算)。數字越小，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聯地示出了統計值，包括臨床信息(即與 每個檢索到的相似病例相關的非基於圖像的信息)，例如平均年齡、吸菸歷史、性別分布、 有多少被診斷為有其他疾病(例如肺氣腫、癌症歷史以及具有陽性或陰性淋巴結的病例數
寸J ο通過觀察檢索到的相似病例和統計值，醫師可以決定他/她是否希望執行後續搜 索以進行細化。在第一步搜索中識別的相似病例數量可能較小，可能不需要進一步細化。 更有可能的情形是相似病例的數目可能非常大，醫師然後可以決定執行後續搜索以進行細 化。在這種情形下，醫師基於其個人對相似性和統計值的分析的感覺確定包括額外特徵的 用戶輸入，用於細化或約束相似性匹配準則。該方法於是還包括步驟135，其決定是否需要搜索細化。在醫師在若干次細化搜索 之後對檢索結果滿意的情況下，該過程停止(結束)，否則如下文所述激活細化。該方法還包括步驟140，其接收基於所述統計值的包括第二匹配準則的用戶輸入。 第二匹配準則包括與第一匹配準則中的特徵不同的額外特徵。例如，當第一匹配準則包括 基於圖像的特徵時，取決於醫師對檢索到的相似病例以及由統計值描述的信息的感覺，第 二匹配準則可以包括非基於圖像的特徵。可替代地，醫師可以顛倒第一和第二相似性匹配 準則的序列。在實施例中，該方法允許醫師從相關特徵的菜單中進行選擇，拖放表示相關特徵 的圖標，使用一系列滑塊、菜單和桌球開關根據特徵的重要性對其進行評級或輸入自由形 式或結構文本。此外，該方法可以允許醫師保存用於相似性匹配的包括樣本病例和特徵的 公用輸入，並從其自身保存的輸入池中進行選擇。在一些應用中，該方法允許付款人，例如 相關保險公司或醫院管理員閱讀和分析這些輸入，以監測醫師行為。在實際應用中，醫師可以基於其對相似病例和統計值信息的感覺調節其搜索準則 甚至搜索策略。例如，對於肺癌診斷而言，可能重要的是，密切地考慮患者的關於例如肺氣 腫的其他肺部疾病的歷史或患者具有癌症的歷史。此外，其他生活方式信息也可能是相關 的。例如，如果患者在10年前作為機上服務員已經工作了 15年，他/她容易吸收大量的二 手煙。於是，如果資料庫具有關於患者二手菸狀態的信息，醫師就能夠顛倒相似性匹配準 則。在這種情況下，他/她可能希望搜索資料庫以查找曾受二手菸影響的患者，例如，利用 非基於圖像的特徵來執行相似性匹配以預先篩查病例組，然後基於肺瘤的基於圖像的特徵 細化搜索。或者，醫師可以從檢索到的病例選擇一個或兩個非常相似的病例，然後第二相似 性匹配準則可以包括基於圖像的特徵和非基於圖像的特徵，例如基於這些選定病例的臨床 信息。醫師也可以指定要使用的不同特徵，例如用於檢索具有相似治療方案等的病例，或者 基於被研究患者的診斷結果細化搜索。這對於基於病例的計算機輔助治療計劃尤其有幫 助。該方法還包括第二步驟150，利用所述第二匹配準則執行輸入病例和選定相似病 例之間的相似性匹配以細化檢索結果。如果資料庫中的病例包括根據不同模態分類的多幅 圖像，則在輸入病例和包括用於統計值計算的選定相似病例的特定組相似病例或每組相似 病例之間執行相似性匹配的第二步驟。
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一旦由步驟150細化了檢索結果，通過重複步驟120計算與相似病例的細化組相 關聯的特徵的統計值並通過重複步驟130為醫師呈現細化組的相似病例。與前文所述相似 地，醫師觀察並評估檢索結果並確定是否需要進一步的搜索細化。在需要進一步搜索細化 時，將重複步驟135、140、150，通過使用基於進一步用戶輸入的更新的相似性匹配準則來獲 得相似病例的更新的一組。可以將搜索細化或迭代重複需要的次數。醫師可以去除中間的細化步驟或存儲它 們供將來使用。不過，在實踐中，預計僅會將搜索細化的步驟執行幾次，否則可能會降低醫 師的診斷效率。細化迭代的次數可能取決於醫師的經驗。因此，除了臨床決策支持之外，還 可以將該方法用於醫師培訓。在相似性匹配的第一和第二或後續步驟中執行的相似性匹配可以直接基於醫師 請求，例如「僅示出在診斷時30-35歲之間的患者」。在這種情況下，提供了具體的數字準 則，可以經由用簡單布爾邏輯排除或包含來進行用於搜索的相似性匹配。或者，相似性匹配可以是更加概念性的，其中給出病例-特徵，例如與病例相關聯 的非基於圖像的特徵，但不指定值的範圍，例如「是年齡和吸菸歷史的原因」。在這種方式 中，可以由醫師按照重要性對病例-特徵加以評級或給出數值重要性值，然後可以將更一 般性的數學相似性匹配用於搜索相似病例。可以利用例如歐幾裡德距離的公知的相似性度量來進行相似性匹配，所述歐幾裡 德距離被定義為兩點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(基於圖像的
特徵和/或非基於圖像的特徵)的數字值，q= (q1;q2，…，qN)表示一組代表要搜索的數據 庫中的病例特徵的數字值，而N表示醫師針對相似性匹配請求的特徵數目。歐幾裡德距離 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。 通過將兩個病例表達為矢量if和^並在協方差矩陣Σ中表達總體的協方差，可以將該距離表
達為d(x,y)=√(x-y)∑-1(x-y)根據實際應用可以將其他相似性度量或上述那些度量的加權組合用於相似性匹 配。在以二進位串表達該組特徵的情況下，可以使用漢明距離來計算兩個病例之間的相似 性距離，所述漢明距離指出了兩個二進位串之間相差的比特數目。可以通過從檢索到的相似病例組完全移走病例或針對每個檢索到的相似病例調 制相似性值以更緊密地匹配用戶的期望輸出來執行第二或後續執行相似性匹配的步驟中 的搜索結果細化。可以相繼地每次僅基於一個非基於圖像的特徵來進行細化，或者也可以 利用多個非基於圖像的特徵一起同時執行細化。此外，可以如第一步搜索中那樣，使用基於 圖像的特徵細化檢索結果。根據醫師的需要，可以將搜索細化步驟迭代若干次。對於每次細化而言，經由圖形 顯示器通知醫師關於搜索結果的統計信息。此外，醫師可以指定要使用的不同特徵，例如用 於利用被研究患者的相似治療或診斷結果細化搜索。
可以利用軟體或硬體或兩者的組合來實施圖1所示的以上方法。圖3是示出了根據本發明的裝置300的示範性實施例的方框圖。根據本發明，裝 置300包括第一匹配單元310，其利用第一匹配準則在輸入病例和資料庫中病例之間進行 相似性匹配，以識別一組與所述輸入病例相似的病例。第一匹配單元310意在執行方法中 的步驟110。該裝置300還包括計算單元320，其用於計算與該組相似病例相關聯的基於圖像 的特徵和/或非基於圖像的特徵的統計值。計算單元320意在執行方法中的步驟120。該裝置300還包括呈現單元330，其用於向用戶呈現該組相似病例和統計值。呈現 單元330意在執行方法中的步驟130。該裝置300還包括接收單元340，其用於接收基於所述統計值的包括第二匹配準 則的用戶輸入。接收單元340意在執行方法中的步驟140。該裝置300還包括第二匹配單元350，其用於利用所述第二匹配準則執行輸入病 例和該組相似病例之間的相似性匹配。第二匹配單元350意在執行方法中的步驟150。在實施例中，在資料庫中的病例包括根據不同醫療模態分類的多幅圖像的情況 下，其中，第一匹配單元310被進一步配置為利用所述第一匹配準則針對每種模態執行輸 入病例和資料庫中的病例之間的相似性匹配以識別相應的多組的相似病例，並選擇在所述 相似病例組的至少兩組中出現並要被計算統計值的所述步驟使用的病例；並且所述第二匹 配單元350被進一步配置為執行輸入病例和選定相似病例之間相似性匹配。裝置300還可以包括資料庫303和內部總線305，資料庫303包括用於檢索的病 例，內部總線305用於集中裝置300中的單元。此外，裝置300包括用於控制迭代步驟的控 制器，所述迭代步驟利用基於進一步用戶輸入的更新的相似性匹配準則執行輸入病例和更 新的一組的相似病例之間的相似性匹配以檢索對於用戶而言相似的病例。在實施例中，第一和/或第二匹配單元310和350還可以用於針對要比較的每個 病例計算相似性值，用於指出輸入病例和要比較病例之間的相似度。可以將本發明作為特徵或獨立的外加模塊集成到放射醫學信息產品或保健信息 產品中。還可以將本發明實現為獨立的基於病例的CADx或治療管理工作站產品或兩者的 組合。可以將本發明用於結合一種或多種診斷或監測模態的計算機輔助診斷系統。可以將 本發明用於輔助診斷不同疾病，用於在診斷過程中確認疑似診斷以及用於輔助醫師進行治 療規劃。其他應用包括教學、急診診斷和基於病例的計算機輔助治療管理。應當注意，上述實施例旨在對本發明進行說明，而非對其進行限制，並且本領域技 術人員能夠在不脫離權利要求的範圍的情況下設計出可替代的實施例。在權利要求中，不 應當將置於括號內的任何附圖標記推斷為限制所述權利要求。「包括」一詞不排除存在權 利要求或說明書中未列出的元件或步驟。元件前的詞語「一」、「一個」不排除存在多個這樣 的元件。可以由包括幾個不同元件的硬體單元以及由程序控制計算機的單元實施本發明。 在列舉了幾個單元的裝置權利要求中，可以由同一個硬體或軟體項目實現這些單元中的幾 個。第一、第二和第三等詞語的使用不表示任何順序排列。可以將這些詞語解釋為名稱。
權利要求
一種搜索資料庫中的病例的方法，所述方法包括 利用第一匹配準則執行輸入病例和所述資料庫中的病例之間的相似性匹配以識別一組與所述輸入病例相似的病例的第一步驟； 計算關於與所述一組相似病例相關聯的特徵的統計值； 向用戶呈現所述一組相似病例和所述統計值； 接收包括基於所述統計值的第二匹配準則的用戶輸入；以及 利用所述第二匹配準則執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.根據權利要求1所述的方法，其中，所述資料庫中的所述病例包括根據不同成像模 態分類的多幅圖像，執行相似性匹配的所述第一步驟包括_利用所述第一匹配準則針對每種成像模態執行輸入病例和所述資料庫中的病例之間 的相似性匹配，以識別相應的多組相似病例；以及-選擇在所述多組相似病例的至少兩組中出現並要由計算統計值的所述步驟使用的病例；其中，執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 行的。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，與所述一組相似病例相關聯的所述特徵是基 於圖像的特徵和/或非基於圖像的特徵。
4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述第一匹配準則包括至少一個基於圖像的特 徵，且所述第二匹配準則包括至少一個非基於圖像的特徵。
5.根據權利要求3所述的方法，其中，所述第一匹配準則包括至少一個非基於圖像的 特徵，且所述第二匹配準則包括至少一個基於圖像的特徵。
6.根據權利要求3所述的方法，其中，執行相似性匹配的所述步驟包括針對要比較的 每個病例計算相似性值，用於指示所述輸入病例和要比較的所述病例之間的相似度。
7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述相似性值是歐幾裡德距離、馬哈拉諾比斯距 離或這兩種距離的加權組合。
8.根據權利要求3所述的方法，還包括迭代步驟，所述迭代步驟利用基於進一步用戶 輸入的更新的相似性匹配準則執行所述輸入病例和更新的一組相似病例之間的相似性匹 配以檢索對於所述用戶而言相似的病例。
9.根據權利要求3所述的方法，其中，所述用戶輸入還包括賦予所述準則中每個特徵 的數字值，並且執行相似性匹配的所述第二步驟包括利用所述數字值計算相似性度量。
10.根據權利要求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的基於圖像的特徵和非基於圖像的特徵中的任一個。
11.一種搜索資料庫(303)中的病例的裝置(300)，所述裝置(300)包括第一匹配單元(310)，其用於利用第一匹配準則執行輸入病例和所述資料庫中的病例 之間的相似性匹配，以識別一組與所述輸入病例相似的病例；計算單元(320)，其用於計算與所述一組相似病例相關聯的特徵的統計值； 呈現單元(330)，其用於向用戶呈現所述一組相似病例和所述統計值； 接收單元(340)，其用於接收包括基於所述統計值的第二匹配準則的用戶輸入；以及第二匹配單元(350)，其用於利用所述第二匹配準則執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.根據權利要求11所述的裝置，其中，所述資料庫中的所述病例包括根據不同模態 分類的多幅圖像，其中，所述第一匹配單元(310)被進一步配置為利用所述第一匹配準則 針對每種成像模態執行輸入病例和所述資料庫中的病例之間的相似性匹配以識別相應的 多組相似病例，並選擇在所述多組相似病例的至少兩組中出現並要由計算統計值的所述步 驟使用的病例；並且所述第二匹配單元(350)被進一步配置為執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.根據權利要求11或12所述的裝置，其中，與所述一組相似病例相關聯的所述特徵 是基於圖像的特徵和/或非基於圖像的特徵。
14.根據權利要求13所述的裝置，其中，所述第一和第二匹配單元的任一個被進一步 配置為針對要比較的每個病例計算相似性值，用於指示所述輸入病例和要比較的所述病例 之間的相似度。
15.根據權利要求11所述的裝置，還包括控制器(360)，其用於控制迭代步驟，所述迭 代步驟利用基於進一步用戶輸入的更新的相似性匹配準則執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於用戶而言相似的病例。
全文摘要
本發明涉及搜索資料庫中的病例。根據所提出的方法和裝置，利用給定的匹配準則在初始搜索中執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。然後計算與相似病例相關聯的基於圖像的特徵和/或非基於圖像的特徵的統計值並為用戶呈現相似病例。在搜索細化中，由用戶基於統計值確定的額外特徵細化相似病例。根據用戶的需要可以迭代進行搜索細化。
文檔編號G06F19/00GK101911077SQ200880122694
公開日2010年12月8日 申請日期2008年12月10日 優先權日2007年12月27日
發明者L·博羅茨基, L·趙, L·阿尼霍特裡, M·李 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司