Implantação de PACS com Suporte à Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo em Hospital Universitário

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Roberto Festas Lopes
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1 X CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA EM SAÚDE Implantação de PACS com Suporte à Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo em Hospital Universitário Autores: Edilson Carlos Caritá Enzo Seraphim Marcelo Ossamu Honda Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques outubro/2006 1

Hospital Universitário Autores: Edilson Carlos Caritá Enzo

2 Introdução A implantação de um serviço de Radiologia Filmless deverá trazer melhorias com relação à acessibilidade na aquisição, exibição e processamento de imagens. O Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Departamento de Clínica Médica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo vem trabalhando no processo de transição do Serviço de Radiodiagnóstico do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP) para a radiologia Filmless. 2

O Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Departamento de Clínica Médica da Faculdade de Medicina de

3 Objetivo O objetivo desse trabalho foi o desenvolvimento de uma arquitetura que contemple a implantação de um PACS em um Hospital Universitário que integre a função CBIR. 3

4 PACS Um PACS com suporte à recuperação de imagens baseada em conteúdo consiste de um sistema que contempla a conexão com as modalidades de imagens, visualização, armazenamento, recuperação das imagens e laudos através de informações alfanuméricas ou textuais e a recuperação dos exames através de busca por similaridade das características das imagens. 4

armazenamento, recuperação das imagens e laudos através de informações alfanuméricas ou

5 PACS 5

6 CBIR A idéia da CBIR (Content-Based Image Retrieval) está centralizada no conceito de similaridade de imagens, ou seja, atribuindo uma imagem de entrada, o sistema traz um conjunto de imagens mais similares à imagem informada, com base em descritores. Os descritores são definidos como vetores de características e estas características são extraídas das próprias imagens, através dos chamados extratores. 6

similares à imagem informada, com base em descritores.

7 CBIR Interface Especificação da consulta Resultado da consulta Consulta Imagens Similares Ranking Extração de Vetores das Características Processamento Calcular distâncias Base de Dados de Características Base de Dados de Imagens 7

Vetores das Características Processamento Calcular

8 Materiais e Métodos Arquitetura do PACS-CBIR 8

9 Materiais e Métodos Servidor de Imagens 9

10 Materiais e Métodos Módulo para Recuperação Textual 10

11 Materiais e Métodos Applet para visualização das imagens 11

12 Materiais e Métodos Módulo para recuperação de imagens baseada em conteúdo Extração de Atributos Os atributos de textura foram obtidos utilizando os 14 descritores de textura propostos por Haralick; Shanmugan; Dinstein, Estrutura de Indexação A estrutura métrica dinâmica utilizada como base para indexação das características extraídas é a Slim-tree proposta por Traina Jr et. al. (2000). 12

13 Materiais e Métodos Interface para consulta de imagens similares 13

14 Resultados e Discussões Avaliação do Servidor de Imagens Transmitido aproximadamente 120 exames; Armazenado cerca de imagens de RM e CT; Todos os serviços foram executados com êxito; Servidor estável durante todo processo de teste; É possível assumir que este atenderá com eficiência o CCIFM; 14

401 imagens de RM e CT; Todos os serviços foram executados com êxito;

15 Resultados e Discussões Avaliação do Módulo para Recuperação Textual Identificador único do exame na tag Accession Number do arquivo de imagem (número do exame); Realizou-se diversas consultas para comparar o número de imagens retornadas com o número de imagens armazenadas e o tempo de retorno; Com os resultados obtidos pode-se destacar que o sistema desenvolvido apresenta um bom desempenho e uma boa precisão. 15

comparar o número de imagens retornadas com o número de imagens armazenadas e o tempo de retorno; Com

16 Resultados e Discussões Avaliação Qualitativa do Módulo para Recuperação Textual Item Interface do Sistema Tempo de retorno dos exames Tempo de retorno das imagens Qualidade das imagens Facilidade de navegação Ajuste da imagem Média Conclusão Final 4.75 Bom 4.5 Bom 4.15 Bom 4 Bom 4.75 Bom 3 Satisfatório 16

retorno das imagens Qualidade das imagens Facilidade de navegação Ajuste da

17 Resultados e Discussões Avaliação do Módulo para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo Para avaliação do módulo de consulta por similaridade foram considerados 61 casos e imagens de Ressonância Magnética Nuclear. Região Anatômica Casos Imagens Encéfalo Abdome Coluna Faringe TOTAL

casos e 17.099 imagens de Ressonância Magnética Nuclear.

18 Resultados e Discussões Avaliação do Módulo para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo A avaliação das imagens considera uma imagem recuperada corretamente quando ela é da mesma região anatômica da imagem utilizada como busca ou possui o mesmo status diagnóstico (normal ou patológico). Região Anatômica Média Desvio Padrão Encéfalo 80% 1.41 Abdome 100% 0 Coluna 20% 0 Faringe 80%

anatômica da imagem utilizada como busca ou possui o mesmo status diagnóstico (normal ou

19 Resultados e Discussões 19

20 Conclusões Os extratores implementados podem ser utilizados para busca e recuperação de imagens baseada em conteúdo; Para melhorar a performance do sistema seria importante a implementação e agregação de outros extratores para caracterizar de forma mais precisa as imagens relevantes; Realização de uma comparação visual por médico especialista para determinar a relevância das imagens retornadas, complementando as análises realizadas. 20

extratores para caracterizar de forma mais precisa as imagens relevantes; Realização de uma comparação visual

21 Agradecimentos OBRIGADO! 21

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