【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及自动诊断支持，尤其涉及用于自动诊断支持的有重点的、有效的数据收集。
技术介绍
保健诊断决策支持系统或计算机辅助诊断(CAD)系统用来将数字图像中检测到的未知的病变或肿瘤分成不同类别，例如恶性或良性。通常，使用机器学习技术(如决策树和神经网络)根据大量具有基本事实的已知病例(即已经由病理学确认诊断的病例)来构造分类器。分类器根据从已知病例构造的计算结构和输入的未知肿瘤病例的特征做出诊断。分类器输出表示估算出的未知肿瘤的性质(如恶性或良性)，或者还带有置信度值。随着医疗成像设备的精度提高到能够检测出非常小的肿瘤，并且随着要处理的数字图像数量的增加，这种类型的CAD作为帮助医生的工具变得越来越重要。计算机产生的分类被看作医生的第二意见以便提高与诊断相关的精度和置信度。CAD的主要问题之一是难以获取足够的数据或已知病例以训练计算机。除了技术困难之外，还有很多原因，例如医院不愿公开患者图片、获取这些数据的高昂成本、或者其它社会/政治原因。过去的研究项目使用的最大的数据集仅包含几百个病例。这个问题成为关键是因为CAD解决方案的可靠性、可信度以及未来的联邦药物...
【技术保护点】
用于收集医疗数据的方法，包括下列动作： （ａ）在客户现场捕获位于客户现场的医疗对象的病变的图像（Ｓ２２０）； （ｂ）从捕获的图像获取该病变的至少一个特征（Ｓ３５０）；以及 （ｃ）由客户现场将在动作（ｂ）中获得的一个或多个特征以及该病变是恶性或良性的实测数据发送到位于客户现场外部的服务器（Ｓ３６０、Ｓ３７０）。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2004-11-19 60/629,753;US 2005-3-7 60/659,3631.用于收集医疗数据的方法，包括下列动作(a)在客户现场捕获位于客户现场的医疗对象的病变的图像(S220)；(b)从捕获的图像获取该病变的至少一个特征(S350)；以及(c)由客户现场将在动作(b)中获得的一个或多个特征以及该病变是恶性或良性的实测数据发送到位于客户现场外部的服务器(S360、S370)。2.权利要求1的方法，还包括将实测数据与所述一个或多个特性配对以形成要在传输(S360、S370)中传输的消息的有效载荷，还可以根据权利要求1的方法结合实测数据与一个或多个相关特征的任意其它配对来形成。3.权利要求2的方法，其中所述服务器对各自执行权利要求1的捕获和传输的多个客户现场站点(108a、108b)是公共的。4.权利要求3的方法，还包括由服务器从多个客户现场中的一个客户现场接收所传输的有效载荷(S420)；在服务器上根据接收到的有效载荷进行训练(S430)；由服务器将诊断决策支持信息发送到多个客户现场中的目标客户现场(S460)；由该目标客户现场接收发送来的诊断决策支持信息(120)；并在所述目标客户现场呈现接收到的诊断决策支持信息(120)。5.权利要求1的方法，其中所述获取是在客户现场(132)上完成的，所述方法还包括在客户现场获取所述实测数据(S260)。6.权利要求1的方法，包括做出该病变是恶性或良性的诊断(S240)；以及由病理学确认该诊断有效或无效，由此产生所述实测数据(S250)。7.权利要求1的方法，还包括将标识所述医疗对象的任何信息排除出该传输的动作(S330)。8.一种位于客户现场的数据收集装置(116)，被配置用于接收医疗对象的病变是恶性或良性的实测数据(S260)；将接收到的实测数据与从病变的图像计算出的该病变的至少一个特征配对(S350、S360)；并将该配对传输到位于客户现场外部的服务器(S370)。9.权利要求8的装置，还包括用来输入该实测数据的用户接口(120)；以及相同或不同的用户接口(120)，所述装置被配置用于从所述服务器在所述相同或不同的用户接口上接收诊断决策支持信息(S460)。10.权利要求8的装置，其中所述配对形成了所述传输(S450、S460)中发送的消息的有效载荷，还可以根据权利要求8的方法结合实测数据与一个或多个相关特征的任意其它配对来形成。11.权利要求8的装置，还包括用于保存图像中所述病变的位置以及该病变相应的实测数据的数据库(124)。12.权利要求11的装置，还包括存储器(128)；和在该存储器中，配置用于可能在授权(164)的控制下访问数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：L赵，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]
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