发明创造名称：用于识别医学图像采集参数的系统和方法
外观设计名称：
决定号：186070
决定日：2019-08-08
委内编号：1F259335
优先权日：2014-01-10
申请（专利）号：201580003172.7
申请日：2015-01-08
复审请求人：哈特弗罗公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：赵小宁
合议组组长：白雪涛
参审员：刘渊
国际分类号：G06F19/00
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求请求保护的技术方案相对于作为最接近的现有技术的对比文件存在区别技术特征，但该区别技术特征属于本领域的惯用技术手段，那么该权利要求相对于该对比文件与本领域惯用技术手段的结合不具有突出的实质性特点和显著的进步，从而不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201580003172.7，名称为“用于识别医学图像采集参数的系统和方法”的发明专利申请（以下称为本申请）。本申请的申请人为哈特弗罗公司，申请日为2015年01月08日，优先权日为2014年01月10日，进入中国国家阶段日为2016年06月17日，公开日为2016年10月26日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年05月11日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1-20不具备专利法第22条第3款规定的创造性。具体地，权利要求1要求保护的技术方案同对比文件1（US2013/0311472A1，公开日为2013年11月21日）的区别在于：1）权利要求1通过计算去获取患者特性，对比文件1没有公开“计算”，而仅公开了“获取”。2）权利要求1中患者的编组是基于采集装置类型以及患者的相似性，而对比文件1中患者的编组是基于患者的相似性，并且识别与患者编组相对应的图像采集参数。针对上述区别技术特征1），对比文件1公开了获取患者特性，而计算是常用的获取患者特性的手段，因此本领域技术人员有动机将对比文件1中的“获取患者特性”具体采用“通过计算去获取患者特性”。针对上述区别技术特征2），在对比文件1中，患者的编组是基于患者的相似性的，并且识别与患者编组相对应的图像采集参数，即患者编组具有相对应的图像采集参数。采集装置类型是常用的图像采集参数，从而识别与患者编组相对应的采集装置类型是容易想到的，即针对不同的采集装置类型设置不同的患者编组，因此将对比文件1中的“基于患者的相似性进行患者编组”改进为“基于采集装置类型以及患者的相似性进行患者编组”是本领域的公知常识。因此，在对比文件1的基础上结合公知常识得到权利要求1对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求1不具备创造性。权利要求2-8是权利要求1的直接或间接从属权利要求，它们的附加技术特征或者被对比文件1公开，或者属于本领域的公知常识，因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求2-8同样不具备创造性。权利要求9-16请求保护一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，该方法与权利要求1-8的方法完全一致。对比文件1公开了一种用于识别图像采集参数的系统，具体公开了（说明书第31-32段）：处理器104用于执行指令，数据存储装置106存储有该指令。基于权利要求1-8的评述，权利要求9-16也不具备创造性。权利要求17-20请求保护一种用于在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读媒体，所述非暂时性计算机可读媒体含有用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，该方法与权利要求1-4的方法完全一致。对比文件1公开了存储有指令的数据存储装置106。基于权利要求1-4的评述，权利要求17-20也不具备创造性。
驳回决定依据的文本为：进入中国国家阶段日2016年06月17日提交的说明书第1-57段、说明书附图图1-5、说明书摘要、摘要附图；2018年03月09日提交的权利要求第1-20项。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种识别图像采集参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的所述一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集编为一组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述编组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数。
2. 如权利要求1所述的方法，进一步包括：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述编组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
3. 如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数并且所述一个或多个建议图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
4. 如权利要求1所述的方法，识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。
5. 如权利要求4所述的方法，识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数的所述步骤进一步包括：
将所述患者数据集识别为具有所述指定图像采集参数的最佳值。
6. 如权利要求1所述的方法，进一步包括：
基于所述一个或多个建议图像采集参数而产生图像。
7. 如权利要求6所述的方法，进一步包括：
确定与所述图像相关联的额外的数据集；以及
将所述额外的数据集与所述患者数据集、所述一个或多个其它患者数据集或它们的组合编为一组。
8. 如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个图像特性包括全局和局部图像质量的测量。
9. 一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：
数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及
处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集编为一组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述编组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数。
10. 如权利要求9所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述编组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
11. 如权利要求9所述的系统，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数并且所述一个或多个建议图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
12. 如权利要求9所述的系统，识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。
13. 如权利要求12所述的系统，识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数的所述步骤进一步包括：
将所述患者数据集识别为具有所述指定图像采集参数的最佳值。
14. 如权利要求9所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
基于所述一个或多个建议图像采集参数而产生图像。
15. 如权利要求14所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
确定与所述图像相关联的额外的数据集；以及
将所述额外的数据集与所述患者数据集、所述一个或多个其它患者数据集或它们的组合编为一组。
16. 如权利要求9所述的系统，其中所述一个或多个图像特性包括全局和局部图像质量的测量。
17. 一种用于在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读媒体，所述非暂时性计算机可读媒体含有用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集编为一组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个其它所参考的患者数据集的所述编组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数。
18. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读媒体，所述方法进一步包括：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述编组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
19. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读媒体，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数并且所述一个或多个建议图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
20. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读媒体，识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2018年08月27日向国家知识产权局提出了复审请求，同时修改了权利要求书。复审请求人认为：1）对比文件1公开了患者数据集的分组基于患者的相似性，这表明患者数据集的分组只是基于患者的相似性而已。而在本申请权利要求1中，患者数据集的分组基于采集装置类型和患者特征的相似性这二者。换句话说，相对于每个不同的采集装置，对患者数据集进行可能不同的分组。因此，例如，第一组患者可能适合于第一采集装置，第二组患者可能适合于第二不同采集装置。2）原审查部门所认定的采集装置类型是指常用的图像获取参数也缺乏证据的支持，因为根据权利要求1，“基于采集装置类型对所接收的患者数据集分组...；识别一个或多个推荐的图像采集参数......”，这表明通过使用基于采集装置类型的分组来识别推荐的图像采集参数。因此，如果采集装置类型等于图像采集参数，则采集装置类型可以直接用于替换图像采集参数，这样的话，就不需要识别图像采集参数。3）本申请和对比文件1解决的技术问题并不相同。由于使用基于采集装置类型的分组识别适合于患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数，本申请可用于捕获质量足够高的图像同时最小化给患者带来的风险，这可以视为本申请的技术效果。
复审请求人提交复审请求时新修改的权利要求书如下：
“1. 一种识别图像采集参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的所述一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。
2. 如权利要求1所述的方法，进一步包括：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述分组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
3. 如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数，并且所述一个或多个推荐的图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
4. 如权利要求1所述的方法，识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。
5. 如权利要求4所述的方法，识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的所述步骤进一步包括：
将所述患者数据集确定为具有用于所述指定图像采集参数的最佳值。
6. 如权利要求1所述的方法，进一步包括：
基于所述一个或多个推荐的图像采集参数而产生图像。
7. 如权利要求6所述的方法，进一步包括：
确定与所述图像相关联的额外的数据集；以及
将所述额外的数据集与所述患者数据集、所述一个或多个其它患者数据集或它们的组合分组。
8. 如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个图像特性包括全局和局部图像质量的测量。
9. 一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：
数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及
处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。
10. 如权利要求9所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述分组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
11. 如权利要求9所述的系统，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数，并且所述一个或多个推荐的图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
12. 如权利要求9所述的系统，识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。
13. 如权利要求12所述的系统，识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的所述步骤进一步包括：
将所述患者数据集确定为具有用于所述指定图像采集参数的最佳值。
14. 如权利要求9所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
基于所述一个或多个推荐的图像采集参数而产生图像。
15. 如权利要求14所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于：
确定与所述图像相关联的额外的数据集；以及
将所述额外的数据集与所述患者数据集、所述一个或多个其它患者数据集或它们的组合分组。
16. 如权利要求9所述的系统，其中所述一个或多个图像特性包括全局和局部图像质量的测量。
17. 一种用于供在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包含用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个其它所参考的患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。
18. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读介质，所述方法进一步包括：
确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述分组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。
19. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数，并且所述一个或多个推荐的图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数。
20. 如权利要求17所述的非暂时性计算机可读介质，识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的所述步骤进一步包括：
识别将要优化的指定图像采集参数。”
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年09月05日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中认为，患者数据集本身就是通过使用某种类型的采集装置对患者进行数据采集而得到的，常用的采集装置类型例如有X光、CT、B超、核磁，其中X光得到的数据集是将整个立体图呈现在一个平面二维图像上，CT得到的数据集是不同层的多个平面图像，B超得到的数据集是通过超声波打在人体组织反射得到的图像，核磁得到的数据集是通过磁场使人体内水分子经历振动、平静而得到的图像，可见使用不同类型的采集装置所得到的数据集的差异是非常大的，如果将不同采集装置，如X光和核磁所得到的数据集分在同一组，对后续的分析研究是没有意义的，因此本领域技术人员容易想到将X光、CT、超声、核磁得到的数据集分到不同的组中，即，根据采集装置类型来进行患者数据集的分组。本申请说明书第30段记载了“可以将若干群集按照它们与采集参数(例如，包括采集装置类型)的关联进行布置”，可见本申请中，采集装置类型就是图像采集参数之一。此外，权利要求1并没有涉及“不同类型的采集装置对应不同的辐射量”，因此复审请求人认为的技术效果并不必然存在。 因而坚持原驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年01 月22 日向复审请求人发出复审通知书，指出：权利要求1-20相对于对比文件1与本领域的惯用技术手段的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性。并指出：成像协议中必然包含涉及采集装置的类型的各种参数，因为采集装置的类型决定了成像过程中应当采用的各种参数，尤其是涉及对成像设备的选择、设置等所需要的数据，这是完整的成像过程中的基础和必不可缺少的内容。因此，在对比文件1的涉及成像协议的公开的基础上，本领域技术人员很容易想到其在分组过程中需要采集装置类型来作为分组的参考标准之一。并且使用不同类型的采集装置所得到的数据集的差异是非常大的，因此，根据采集装置类型来进行患者数据集的分组是容易想到的。
复审请求人于2019年03 月06 日提交了意见陈述书，并修改了权利要求，具体地，将权利要求4的附加技术特征并入到权利要求1中，并且还向权利要求1添加了技术特征“其中，基于优化的图像采集参数的图像采集用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈”，对于其他独立权利要求也做了相同修改，并对权利要求的编号进行了适应性修改。复审请求人认为：1）合议组承认对比文件1没有公开本申请权利要求1的“采集装置类型”这一特征，但合议组认为对比文件1公开了“成像协议”，并且“协议包含完全定义成像程序的不同信息，并作为成像实践的指导”，因此，“成像协议”应包括权利要求1中的“采集设备类型”。但是复审请求人认为协议是个上位概念，而采集装置设备类型是个下位概念。 因此，根据专利审查指南的规定，不能用上位概念来公开下位概念。2）对比文件1没有公开本申请权利要求1的特征“基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组”。相反，对比文件1讲授基于“协议”的聚类。对比文件1中的“协议（方案）”是指成像过程和“[成像过程]使用的精确规范”。对比文件1教导了基于“对患者进行的先前成像检查”的推荐协议方案。收集关于对患者进行的先前成像检查的信息以及基于先前成像检查推荐协议（方案）不是本申请权利要求1记载的上述技术特征。3）根据对比文件1，基于相似性的得分选择适合患者的成像协议（采集方案）。 然而，对比文件1没有公开基于优化的图像采集参数的图像采集是否用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈。因此，从对比文件1开始，本领域技术人员不能想到修改的本申请，特别是“其中，基于优化的图像采集参数的图像采集用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈”这一特征，因为对比文件1没有考虑模型，从而也不会考虑通过使用基于优化的图像采集参数的图像采集作为反馈来检测模型的预测能力。
综上，本申请的权利要求相对于对比文件1具备创造性。
此次修改的独立权利要求1、8、15如下：
“1. 一种识别图像采集参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的所述一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；
其中识别适合于患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的步骤还包括：
识别将要优化的指定图像采集参数;
其中，基于优化的图像采集参数的图像采集用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈。”
“8. 一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：
数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及
处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；
其中识别适合于患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的步骤还包括：
识别将要优化的指定图像采集参数;
其中，基于优化的图像采集参数的图像采集用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈。”
“15. 一种用于供在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包含用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；以及
使用所述所接收的患者数据集与一个或多个其它所参考的患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；
其中识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数的步骤还包括：
识别将要优化的指定图像采集参数;
其中，基于优化的图像采集参数的图像采集用作对由训练阶段开发的模型的预测能力的反馈。”
合议组于2019年04 月23 日再次向复审请求人发出复审通知书，指出：权利要求1-17相对于对比文件1与本领域的惯用技术手段的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；并同时指出：对比文件1的协议中涉及了“采集装置类型”这一特征，即该对比文件中公开的“使用的模态”，其表明了所采用的采集装置的类型，可见，成像协议是必然包含采集装置类型信息的信息集合。在对比文件1公开的成像协议的内容的基础上，本领域技术人员可知其必然包含了采集装置类型这一具体信息；且在分组过程中需要采集装置类型来作为分组的参考标准之一也是本领域技术人员容易想到的。另外，对比文件1已经公开了一种对于数据参数的挖掘以及自动分析和学习的过程，在此基础上，本领域技术人员容易想到将本领域已有的机器学习的公知技术知识应用到诸如对比文件1的协议创建和更新过程中，作为协议创建和更新方法的修改与调整依据，从而提升协议创建与更新的有效性和正确性等，而且不需要付出创造性劳动。
复审请求人于2019年06 月10 日提交了意见陈述书，并修改了独立权利要求1、8、15。复审请求人认为：对比文件1使用分类信息和用于先前执行的成像过程的对应的初始选择的协议之间的偏差，作为更新先前执行的成像过程的初始选择的协议的基础。本申请权利要求1使用基于优化的图像采集参数。在这种情况下，即使没有上述偏差，仍然考虑图像采集参数的优化。即使根据对比文件1更新最初选择的协议，本领域技术人员也没有被启示考虑到图像采集参数的优化来更新最初选择的协议。在本申请中，考虑到图像采集参数的优化而不是更新的优化。而在对比文件1中，只要在分类信息和相应的初始选择的协议之间存在偏差，就必须进行更新；但是从对比文件1并不能够获得“使用识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数”或者“使用所接收的图像采集、识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数”。
综上，本申请的权利要求相对于对比文件1具备创造性。
此次修改的独立权利要求1、8、15如下：
“1. 一种识别图像采集参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的所述一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；
识别将要优化的指定图像采集参数；以及
使用识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；或者
还基于识别的所述将要优化的指定图像采集参数接收图形采集；以及
使用所接收的图像采集、识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。”
“8. 一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：
数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及
处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一个定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；
识别将要优化的指定图像采集参数；以及
使用识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；或者
还基于识别的所述将要优化的指定图像采集参数接收图形采集；以及
使用所接收的图像采集、识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。”
“15. 一种用于供在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包含用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，所述方法包括：
关于患者，接收患者数据集，所述患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者；
基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而计算定义所述患者的特性的一个或多个患者特性；
参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性；
基于采集装置类型以及所述一个或多个患者特性中计算的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组；
识别将要优化的指定图像采集参数；以及
使用识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个其它所参考的患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数；或者
还基于识别的所述将要优化的指定图像采集参数接收图形采集；以及
使用所接收的图像采集、识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。”
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
复审请求人在2019年06月10日答复复审通知书时对权利要求书进行了修改，经审查，所述修改符合专利法第33条以及专利法实施细则第61条第1款的规定。因此，本复审请求审查决定所针对的文本是：进入中国国家阶段日2016年06月17日提交的说明书第1-57段、说明书附图图1-5、说明书摘要、摘要附图；2019年06月10日提交的权利要求第1-17项。
具体理由的阐述
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果一项权利要求请求保护的技术方案相对于作为最接近的现有技术的对比文件存在区别技术特征，但该区别技术特征属于本领域的惯用技术手段，那么该权利要求相对于该对比文件与本领域惯用技术手段的结合不具备突出的实质性特点和显著的进步，从而不具有创造性。
本复审请求审查决定所引用的对比文件与驳回决定及复审通知书使用的对比文件相同，即，
对比文件1：US2013/0311472A1，公开日：2013年11月21日。
权利要求1-17不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
(2.1)权利要求1请求保护一种识别图像采集参数的计算机实现的方法，其包括两个技术方案，分别为：包含技术特征“识别将要优化的指定图像采集参数，使用识别的所述将要优化的图像采集参数和与一个或多个所参考的其他患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数”的技术方案（以下称为“技术方案一”）；以及包含技术特征“还基于识别的所述将要优化的指定图像采集参数接收图形采集；以及使用所接收的图像采集、识别的所述将要优化的指定图像采集参数和与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组识别适合于所述患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数” 的技术方案（以下称为“技术方案二”）。
对比文件1公开了一种成像协议更新和/或推荐器及相应方法，并具体公开了以下技术特征（参见说明书第[0003]-[0004]、[0037]-[0039]、[0046]-[0048]、 [0077]-[0091]、[0114]段，图1-2、6-9）:患者信息收集器620获取患者信息（即关于患者，接收患者数据集），患者信息包括患者的多个诊断指示（即患者信息），多个头部、肝部扫描图像（即初步扫描，相当于公开了“患者数据集包括所述患者的一个或多个初步扫描和患者信息中的一者或两者”），印象提取装置702从该患者信息中获得患者的医学印象（即基于关于所述患者所接收的所述患者数据集的所述一个或多个初步扫描和所述患者信息中的一者或两者而获取定义所述患者的特性的一个或多个患者特性）。成像协议收集器612与一个或多个数据存储库116和/或其他数据存储库的各种数据存储库通信，并从中检索电子格式化的信息。继续参考放射学用例场景，成像协议收集器612至少收集成像协议列表（收集的成像协议626）。协议包含完整定义成像过程的不同信息，并作为成像实践的指导。此类信息的示例包括唯一名称，使用的模态（例如，计算机断层扫描（CT），磁共振（MR），核医学（NM），X射线（XR），超声（US）等），身体扫描的区域，证明使用该特定协议的临床指示列表，成像序列类型列表和相关参数集，附加注释和患者处理。协议推荐器628基于收集的患者信息622和收集的成像协议626，修订用于扫描对象的协议。所示协议推荐器628被配置为至少对于给定的收集协议，生成表示用于扫描患者的给定收集协议的适当性的值。这可以针对所有收集的协议或其子集来完成。在一个非限制性实例中，结果值可以表示基于历史患者信息指示适当程度的分数，指示适当可能性的概率，基于预定规则集的适当性，以及/或其组合。收集的患者信息622和推荐的协议630可以经由图形用户界面（GUI）经由显示器120呈现给用户。患者信息收集器620获取先前患者的患者信息，该信息包括患者的诊断指示，印象提取装置702从该先前患者的患者信息中获得先前患者的医学印象（即参考一个或多个其它患者数据集，所述其它患者数据集中的每一者定义除了所述患者之外的个体群中的相应个体的特性），相似度确定装置708确定多个患者的医学印象和多个先前患者医学印象的相似度，基于相似度对每个图像采集方案打分，该打分表示该图像采集方案与被扫描患者的适应程度，基于打分选择适合该被扫描患者的图像采集方案，图像采集方案包括参数集（选择得到的图像采集方案是与使用该方案的患者相适应的，即每个方案对应有相应的患者，也就是对患者进行了分组，通过打分就能得到与每组患者相适应的图像采集方案，这相当于公开了“基于所述一个或多个患者特性中的患者特性与和一个或多个所参考的其它患者数据集相对应的一个或多个个体的定义的特性之间的相似性而将所述所接收的患者数据集与所述一个或多个所参考的其它患者数据集分组，使用所述所接收的患者数据集与一个或多个所参考的其它患者数据集的所述分组而识别适合于所述患者数据集的一个或多个建议图像采集参数”）。
协议更新建议模块126评估所收集的数据124并提供可用于基于所收集的数据更新现有协议的信息124。协议更新推荐模块126比较来自收集的数据124的数据，该数据与特定协议如何与相应协议一起执行，并且基于比较生成并提供可用于更新协议。协议创建建议模块128评估所收集的数据124，并提供可用于基于所收集的数据创建新协议的信息124。协议创建建议模块128采用数据挖掘技术来提取临床指示，相应的成像过程和相关参数，并将类似实践组合在一起，这可以用于促进用户确定是否创建新协议。
权利要求1要求保护的技术方案一同对比文件1公开的内容相比，其区别在于：1）权利要求1中，通过计算去获取患者特性，对比文件1没有公开“计算”，其只公开了“获取”。2）权利要求1中明确限定患者的分组是基于采集装置类型以及患者特征与参考的其他患者数据集的相对应特性的相似性。以及3)使用识别的将要优化的图像采集参数和与一个或多个所参考的其他患者数据集的分组而识别适合于患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。 权利要求1要求保护的技术方案二同对比文件1公开的内容相比，除了存在上述区别1）、2）之外，还包含区别4）基于识别的将要优化的指定图像采集参数接收图形采集,并使用其与将要优化的图像采集参数和与一个或多个所参考的其他患者数据集的分组而识别适合于患者数据集的一个或多个推荐的图像采集参数。
基于上述区别，该权利要求的技术方案一和二实际解决的技术问题是：基于采集装置类型以及计算的患者特征提供更加准确有效的分组结果，并且有针对性地提高图像采集和处理的质量。
针对上述区别1），对比文件1公开了获取患者特性，而计算是常用的获取患者特性的手段，因此本领域技术人员有动机将对比文件1中的“获取患者特性”的方式具体限定为采用“通过计算去获取患者特性”。
针对上述区别2），如上所述，对比文件1已经公开：继续参考放射学用例场景，成像协议收集器612至少收集成像协议列表（收集的成像协议626）。协议推荐器628基于收集的患者信息622和收集的成像协议626，修订用于扫描对象的协议。所示协议推荐器628被配置为至少对于给定的收集协议，生成表示用于扫描患者的给定收集协议的适当性的值。而协议包含完整定义成像过程的不同信息，并作为成像实践的指导（参见同上）。可见，对比文件1在其方案中，考虑了成像协议，这些协议包含完整定义成像过程的不同信息。而作为本领域技术人员所公知的，成像协议中必然包含涉及采集装置的类型的各种参数，因为采集装置的类型决定了成像过程中应当采用的各种参数，尤其是涉及对成像设备的选择、设置等所需要的数据，这是完整的成像过程中的基础和必不可少的内容。因此，在对比文件1的涉及成像协议的公开的基础上，本领域技术人员很容易想到其在分组过程中需要采集装置类型来作为分组的参考标准之一。
针对上述区别3）和4），作为本领域的公知常识来说，通常要根据预先设定的采集图像的目标（例如，所采集的图像要噪声小，清晰度高等）来确定要指定哪些图像采集参数（即确定哪些图像采集参数是对实现预定目标有用的）以及如何对它们进行调整等（即如何优化它们是能够达成预定目标的），优化这些图像采集参数必然能够使得所采集的图像符合预定的采集目标。相应地，利用这些图像采集参数获取的图形数据对于后续推荐图像采集参数通常也是具有参考价值的，那么在此公知常识的基础上，利用这些实现预定目标所采用的图像采集参数和/或基于该图像采集参数所采集的图形以及参考其他患者数据集的分组来识别推荐的图像采集参数对本领域技术人员来说是显而易见的。
因此，在对比文件1的基础上结合本领域的惯用技术手段得到权利要求1要求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求1要求保护的技术方案不具备突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。
（2.2） 权利要求2对权利要求1做了进一步限定，其附加技术特征是本领域的惯用技术手段，常用的医学图像采集装置类型有许多种，例如有X光、CT、B超、核磁等等，而不同患者的病症以及检查方式和目标都是不同的，这就需要不同的采集装置类型，因此本领域技术人员容易想到确定一种或多种采集装置类型，其中所述患者数据集与所述一个或多个其它患者数据集的所述分组是基于所述患者数据集与所述一种或多种采集装置类型之间的关联。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求2要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.3） 权利要求3对权利要求1做了进一步限定。其附加技术特征已被对比文件1公开了：患者信息包括图像处理流程中的参数（即一个或多个其它患者数据集包括一个或多个图像采集参数并且所述一个或多个建议图像采集参数是基于所述一个或多个其它患者数据集的至少一者中所包括的所述一个或多个图像采集参数）（参见对比文件1权利要求8）。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求3要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.4） 权利要求4对权利要求1做了进一步限定。对比文件1已经公开了根据打分来选择适合患者的图像采集方案，因此所选择的图像采集方案的参数必然是最佳数值（参见同评价权利要求1时引用的对比文件1的内容），因此对比文件1公开了权利要求4的附加技术特征 “将所述患者数据集识别为具有所述指定图像采集参数的最佳值”。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求4要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.5） 权利要求5对权利要求1做了进一步限定。对比文件1还公开了：使用选择的方案去产生患者图像（即基于所述一个或多个建议图像采集参数而产生图像）。（参见对比文件1说明书第[0081]-[0082]段）。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求5要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.6） 权利要求6对权利要求5做了进一步限定。其附加技术特征是本领域的惯用技术手段。新产生的图像本身就是新的数据集，该新的数据集是患者数据集和其他患者数据集以外的额外数据集，因此本领域技术人员容易想到确定与所述图像相关联的额外的数据集；以及将所述额外的数据集与所述患者数据集、所述一个或多个其它患者数据集或它们的组合分为一组。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求6要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.7） 权利要求7对权利要求1做了进一步限定。其附加技术特征是本领域的惯用技术手段。全局和局部图像都是常用的采集图像，因此本领域技术人员容易想到一个或多个图像特性包括全局和局部图像质量的测量。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的前提下，权利要求7要求保护的技术方案不具备创造性。
（2.8） 权利要求8-14请求保护一种用于识别图像采集参数的系统，所述系统包括：数据存储装置，所述数据存储装置存储用于识别图像采集参数的指令；以及处理器，所述处理器被配置用来执行所述指令以执行一种方法，该方法与权利要求1-7的方法完全一致。
对比文件1公开了一种用于识别图像采集参数的系统，其具体公开的内容参见上述评述权利要求1时引用的该对比文件的内容。除此之外，对比文件1还公开了：一种系统，包括存储介质，存储计算机可读指令，以及一个或多个处理器，用来执行所述计算机可读指令（参见对比文件1权利要求17），因此，基于权利要求1-7的评述，在对比文件1的基础上结合本领域的惯用技术手段得到权利要求8-14要求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求8-14要求保护的技术方案不具备突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。
（2.9） 权利要求15-17请求保护一种用于在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读媒体，所述非暂时性计算机可读媒体含有用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令，该方法与权利要求1-3的方法完全一致。
对比文件1公开了存储有指令的数据存储装置106（即在计算机系统上使用的非暂时性计算机可读媒体，所述非暂时性计算机可读媒体含有用于执行识别图像采集参数的方法的计算机可执行编程指令）。基于权利要求1-3的评述，在对比文件1的基础上结合本领域的惯用技术手段得到权利要求15-17要求保护的技术方案对本领域技术人员来说是显而易见的，权利要求15-17要求保护的技术方案不具备突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。
对复审请求人相关意见的评述
复审请求人认为：
对比文件1使用分类信息和用于先前执行的成像过程的对应的初始选择的协议之间的偏差作为更新先前执行的成像过程的初始选择的协议的基础；如果在分类信息和相应的初始选择的协议之间不存在这种偏差，则不需要进行这样的更新。本申请的权利要求1则使用基于优化的图像采集参数。在这种情况下，即使没有这种偏差，仍然考虑图像采集参数的优化。即使根据对比文件1更新最初选择的协议，本领域技术人员也没有被启示考虑到图像采集参数的优化来更新最初选择的协议。在本申请中，考虑到图像采集参数的优化而不是更新的优化。
对此，合议组认为：
作为本领域的公知常识来说, 在使用某种机器获取图像时,操作人员通常要设置图像采集参数(最初这些采集参数通常是出厂默认值),不论是按照操作人员的经验,还是按照厂家说明书的推荐内容，甚至是依据其他参考资料等,通常都会给出不同情形或者不同的图像采集目标下所选择或设定的采集参数值，这些参数值都属于经优化的图像采集参数。操作人员通常要根据预先设定的采集图像的目标（例如，所采集的图像要噪声小，清晰度高等）来确定要指定哪些图像采集参数（即确定哪些图像采集参数是对实现预定目标有用的）以及如何对它们进行调整等（即如何优化它们是能够达成预定目标的），优化这些图像采集参数必然能够使得所采集的图像符合预定的采集目标。相应地，利用这些图像采集参数获取的图形数据对于后续推荐图像采集参数通常也是具有参考价值的。那么在此公知常识的基础上，本领域技术人员容易想到在最初采集图像时使用基于优化的图像采集参数，这些优化的图像采集参数可以根据需要在后续的操作中不断进行调整，相应地，利用这些实现预定目标所采用的图像采集参数和/或基于该图像采集参数所采集的图形以及参考其他患者数据集的分组来识别推荐的图像采集参数对本领域技术人员来说是显而易见的。
基于上述理由，复审请求人的意见不能被合议组所接受。
根据上述事实和理由，合议组依法作出以下审查决定。
三、决定
维持国家知识产权局于2018 年05 月11 日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，复审请求人可自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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