データセット構造

スキーマ概要

データ型は、分析用のデータフレームまたはSQLデータベースに最適なものが選択されています。

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フィールド名 推奨型 説明 サンプル値
Gender Categorical / String 患者の生物学的性別。 Male, Female
Age String (Mixed) 検査時点での患者の年齢。
注意： 親の撮像検査から継承されます。		 Varies
Modality String 文書タイプ。すべてのエントリはSR（構造化レポート）です。 SR
Description String レポートタイプとコンテンツカテゴリ。 Measurement Report, CAD Report, Key Object Selection
Size_raw String UI上に表示されたファイルサイズ。 50 KB, 150 KB
Size_bytes Float / Int （派生） 分析用に標準的な数値単位に変換されたファイルサイズ。 50000, 150000

使用方法と考慮事項

構造化レポート（SR）
の技術的特性

DICOM SR標準

構造化レポートはDICOM SR標準に従い、臨床情報をエンコードする階層的なツリー構造を定義します。コンテンツアイテムには、測定値・観察事項・標準用語（SNOMED、RadLex）からのコード・所見間の関係が含まれます。この構造化フォーマットにより、機械解析と自動品質保証が可能になります。

SRドキュメントタイプ

一般的なSRタイプには次のものが含まれます：測定レポート（定量的分析結果）・CADレポート（コンピュータ支援検出所見）・キーオブジェクト選択（重要画像への参照）・線量レポート（放射線被ばく記録）・包括的SR（コード化所見を含む完全な放射線科レポート）。

コンテンツの構成

SR文書は、関係（CONTAINS・HAS OBS CONTEXT・INFERRED FROM）を通じてリンクされたコード化概念を使用してコンテンツを整理します。各コンテンツアイテムには、概念名（標準語彙から）・値（数値・テキスト・コード化）・オプションの修飾子があります。このセマンティック構造により、高度なクエリと分析が可能になります。

画像との統合

SRはDICOM UIDを通じてソース画像への参照を維持し、所見と撮像データの相関を可能にします。空間座標をエンコードして病変位置をマークできます。このリンクは、臨床レポートから導出されたグラウンドトゥルースアノテーションでAIモデルをトレーニングするために不可欠です。

臨床ワークフロー

SRはPACSワークステーション・CADシステム・定量分析ツール・音声認識システムによって生成されます。標準化されたレポートテンプレート・レジストリへの自動データ抽出・品質指標の算出・リアルタイムルール評価による臨床意思決定支援を可能にします。

主なユースケース

  • 臨床構造化レポートから医療撮像AIモデルトレーニング用のグラウンドトゥルースラベルとアノテーションを抽出。
  • 非構造化放射線科レポートを構造化データに変換する自然言語処理（NLP）システムの構築。
  • 測定値の一貫性とレポートの完全性を検証する自動品質保証システムの開発。
  • 構造化レポートにエンコードされた重要所見に基づいてアラートを発生させる臨床意思決定支援ツールの作成。
  • SRドキュメントの標準用語を使用したレポートパターンと読影者間のばらつきの分析。
  • コード化された診断名と測定値の自動抽出による疾病登録データベースと研究データベースへの入力。

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