icube: Um Cubo de Dados para Imagens Médicas Baseado em Similaridade

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1 icube: Um Cubo de Dados para Imagens Médicas Baseado em Similaridade Luana P. Annibal 1, Joaquim C. Felipe 2, Cristina D. A. Ciferri 3, Ricardo R. Ciferri 1 1 Departamento de Computação, Universidade Federal de São Carlos, Brasil 2 Departamento de Física e Matemática, Universidade de São Paulo, Brasil 3 Departamento de Ciências de Computação, Universidade de São Paulo, Brasil Resumo - Contexto: Sistemas de tomada de decisão baseados em informações de saúde usualmente manipulam apenas dados convencionais, tais como números e cadeias de caracteres. Entretanto, a possibilidade de se efetuar comparações entre imagens médicas com base em suas características intrínsecas visando subsidiar a tomada de decisão em um ambiente de saúde pública apresenta-se como um recurso relevante, capaz de promover uma ampliação da capacidade decisória dos gestores. Objetivo: Este trabalho propõe um ambiente de data warehousing que permite a utilização de características intrínsecas de imagens com a finalidade de incluir comparações por similaridade de imagens como uma das operações básicas tratadas por um cubo de dados. Método: Um cubo de dados, denominado icube, foi projetado por meio da modelagem de um esquema estrela que, além das dimensões convencionais, possui uma dimensão por meio da qual podem ser efetuadas buscas por similaridade em relação a uma imagem de consulta. Resultados: Por meio da proposta do icube, uma nova gama de consultas, semelhantes à consulta Quantas imagens similares a uma certa imagem de Carcinoma Ductal com um dado grau de similaridade ocorreram em pacientes de Piracicaba, com idade entre 30 e 40 anos, no ano de 2008? poderá ser respondida mais rapidamente. Conclusão: A proposta do icube incorpora uma funcionalidade nova e importante a ambientes de data warehousing ao permitir que a tomada de decisão seja realizada também sobre imagens por meio de buscas por similaridade, aproveitando-se de todas as facilidades oferecidas por ambientes de data warehousing. Palavras-chave: Sistemas de Informação em Saúde, Data Warehousing, Data Warehouse de Imagens, Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo. Abstract - Context: Decision support systems based on health information usually handle only conventional data, such as numbers and strings. However, the ability to compare medical images based on their intrinsic characteristics is a relevant resource to the decision-making process in public health environments, as this functionality allows for the improvement of the managers decision making capacity. Objective: This work proposes a data warehousing environment that allows for the use of intrinsic features of images to include similarity comparisons of images as a basic operation supported by a data cube. Method: A data cube, called icube, was designed through the modeling of a star schema that, in addition to the conventional dimensions, has a dimension in which searches can be performed by similarity with respect to a given query image. Results: Through the proposal of the icube, a new set of queries, similar to the query: How many images are similar to a certain Ductal Carcinoma image with a given degree of similarity occurred in patients from Piracicaba aged between 30 and 40 years in 2008? can be answered faster. Conclusion: The proposal of the icube incorporates a new and important functionality to data warehousing environments, allowing the decision-making process to be also based on similarity of images and taking advantage of all the facilities offered by these environments. Keywords: Health Information Systems, Data Warehousing, Image Data Warehouse, Content-based Image Retrieval. Introdução A ampliação da qualidade do atendimento na área médica está diretamente relacionada a práticas de pesquisa e de otimização da gestão de recursos da instituição (1, 2). Estas atividades são realizadas com base na análise de grandes volumes de dados e, assim, necessitam de infraestrutura computacional robusta e eficiente. A obtenção de informações estratégicas é uma etapa essencial na qualidade destas atividades, que são caracterizadas como processos de tomada de decisão. Inicialmente, as informações estratégicas eram extraídas diretamente por aplicações OLTP (On-Line Transaction Processing) (3, 4), as quais têm como 1

2 objetivo automatizar operações cotidianas de processamento de dados, como entrada de pedidos e transações bancárias. Tradicionalmente, OLTP alimenta e acessa bases de dados operacionais. No entanto, a obtenção de informações estratégicas por aplicações OLTP é ineficiente. Os principais motivos que justificam essa afirmação, discutidos em Inmon (4), são: desempenho inaceitável no processamento de consultas complexas; inconsistência e baixa quantidade de informações obtidas por relatórios e análises de tendências; comprometimento no desempenho do processamento de consultas e operações transacionais; enorme esforço e tempo gasto para o tratamento de dados de fontes heterogêneas; e diminuição da produtividade da análise. Diante destas restrições, foram desenvolvidos ambientes específicos para sistemas de suporte à decisão. Neste contexto, ambientes de data warehousing surgiram como uma solução para auxiliar, de maneira rápida e consistente, as organizações nos desafios cada vez mais complexos, e apresentaram vantagens competitivas por meio de análise de dados (4). Um ambiente de data warehousing consiste em coleções de tecnologias que possibilitam que dados originários de provedores de informação heterogêneos e distribuídos sejam integrados em um único banco de dados conhecido como data warehouse (DW), e mantidos por um longo período de tempo (3, 4). Pesquisas e análises de dados na área médica são atividades tipicamente custosas com relação ao tempo e recursos humanos necessários, além de serem realizadas com pouco suporte computacional. Neste contexto, alguns estudos foram apresentados por Murphy (5) com o objetivo de avaliar o desempenho de aplicações de data warehousing para a área médica. Nesse trabalho, Murphy declara que consultas analíticas (i.e., OLAP: On-Line Analytical Processing) realizadas por usuários da área médica foram executadas de 3 a 4 ordens de magnitude mais rápidas no data warehousing do que em ambientes OLTP. Um ambiente de data warehousing para a área médica auxilia seus usuários a tomarem decisões de modo ágil e organizado a partir de investigações e análises sobre dados. Por e- xemplo, pesquisas estatísticas sobre a eficácia de um tratamento podem ser realizadas sobre o amparo desse ambiente computacional. Análises de políticas públicas, tais como a compra de novos medicamentos, ou a contratação de novos profissionais, também podem ser realizadas. No entanto, uma equipe médica não pode utilizar um ambiente de data warehousing para analisar a quantidade de imagens similares a uma determinada imagem de referência, para avaliar, por exemplo, a evolução da prevalência de uma doença relacionada a estas imagens segundo critérios de interesse, como a distribuição geográfica. Esta análise não é possível porque necessita de dados relativos a i- magens médicas para realizar comparações baseadas em similaridade, para as quais um DW convencional não oferece suporte. Este trabalho tem por objetivo ampliar as possibilidades de processamento e de armazenamento de dados em aplicações de data warehousing ao viabilizar que consultas OLAP baseadas em características intrínsecas de imagens sejam realizadas contra um DW. Consequentemente, visa a aumentar o desempenho das atividades de tomada de decisão permitindo, para isso, o uso de imagens médicas. Em trabalhos correlatos ao suporte às consultas por similaridade, um grande foco de pesquisa concentra-se na proposta de métodos de acesso métricos (MAMs), tais como M-tree (6), Slim-tree, Família-Omni (7) e Onion-tree (8). Embora MAMs melhorem o desempenho do processamento de consultas por similaridade, eles não enfocam características intrínsecas de aplicações de data warehousing, tais como a multi-dimensionalidade dos dados e a organização dos dados do DW em diferentes níveis de agregação. Já no contexto de ambientes de data warehousing utilizando imagens médicas, poucas são as propostas na literatura que enfocam o uso das funcionalidades desses ambientes sobre dados multimídia para auxílio à tomada de decisão, usando como base os mesmos objetivos deste artigo (9, 10). No trabalho de Wong (10), não é especificada a forma como as imagens são representadas no DW, não são especificadas como consultas OLAP são realizadas utilizando esse tipo de dado, tampouco a maneira sobre a qual funções de agregação são executadas. Desta forma, a aplicabilidade e reprodutibilidade da proposta de Wong é limitada. Já o trabalho (9) propõe um DW modelado segundo o esquema floco de neve restrito a descritores específicos de um tipo de imagem (e.g. duração de QT e nível de ruído que são descritores específicos para gráficos de eletrocardiograma). Esse modelo não é flexível e muitas alterações devem ser realizadas para que um ambiente de data warehousing seja utilizado para imagens genéricas além dos tipos descritos em (9). São dois os grandes desafios de se permitir que uma nova gama de consultas, baseadas em imagens médicas, sejam respondidas por aplicações de data warehousing. O primeiro deles refere-se à forma na qual as imagens devem ser representadas no DW. O segundo 2

3 desafio refere-se a como operações OLAP devem ser processadas no DW de imagens. Visando resolver esses desafios, neste artigo é proposto um cubo de dados, denominado icube, que inclui uma dimensão projetada para armazenar imagens, por meio da qual podem ser efetuadas buscas por similaridade em relação a uma certa imagem de consulta. O artigo também enfoca a proposta da forma na qual consultas por similaridade devem ser processadas pelo icube. Esse artigo está estruturado da seguinte forma. Na Seção de Métodos é descrito o modelo de dados e o armazenamento de imagens no icube, enquanto que na Seção de Resultados e Discussões é discutido como o processamento de consultas é tratado pelo icube. O artigo é finalizado na Seção Conclusão, com as considerações finais sobre a proposta do icube. Métodos Nessa seção é proposto o modelo de dados do icube, além de ser apresentado o processo de extração, transformação e carga (ETL) de imagens no icube. Modelo de dados Esta pesquisa investigou a maneira segundo a qual imagens devem ser representadas em um DW visando a realização de consultas complexas. Assim, foi projetado o esquema estrela do icube ilustrado na Figura 1, para o qual são apresentadas quatro dimensões: Imagem, Local, Idade e Data. A dimensão Imagem é a nova dimensão proposta pelo icube, a qual deve ser incorporada ao DW para possibilitar consultas por similaridade sobre imagens. As demais dimensões podem ser alteradas de a- cordo com a aplicação alvo de data warehousing e representam dimensões convencionais. Figura 1 - Proposta da dimensão Imagem no esquema estrela do icube Para cada imagem armazenada no DW, são armazenados na dimensão Imagem seu vetor de características (ilustrado na Figura 1 como Vetor de Caract. ) que consiste em um conjunto de dados sobre as características intrínsecas da imagem armazenada, e outros atributos de mensuração de similaridade: as distâncias dessa imagem a pontos conhecidos do espaço métrico, denominados imagens representantes (ilustrado na Figura 1 como Distância_Repres1, Distância_Repres2,...). A obtenção desses atributos é descrita com maiores detalhes na seção seguinte. Quanto à tabela de fatos Exame, ela preserva o relacionamento de cada imagem com os dados convencionais sobre local, idade e data no momento em que a imagem foi gerada. Segundo Kimball (3), essa tabela de fatos é do tipo "tabela de fatos sem fatos". Em geral, um campo artificial é criado para esse tipo de tabela de fatos, o qual é povoado sempre com o valor 1 (i.e., campo Quantidade na Figura 1), facilitando a formulação de consultas SQL envolvendo soma e agrupamento. Ademais, a quantidade de imagens similares à imagem de consulta é uma medida que não pode ser calculada previamente devido ao desconhecimento da imagem de consulta. Processo de ETL do icube O processo de ETL é responsável pela realização das operações de extração, transformação, limpeza e armazenamento das imagens no icube. Em particular, o módulo de transformação é o módulo proposto para viabilizar o armazenamento das imagens no icube. As funcionalidades desse módulo são realizadas em três etapas, ilustradas na Figura 2: 1) Extração de características intrínsecas da imagem; 2) Determinação das imagens representantes; 3) Cálculo da distância de cada imagem do DW com relação a cada uma das imagens representantes. Na etapa 1, todas as imagens armazenadas no icube são processadas por um módulo de extração de características. Esse módulo consiste na adaptação de um extrator de característica já implementado e existente na literatura, que gera o vetor de características conforme a semântica da consulta (i.e. a perspectiva de comparação). Uma vez extraídas as características intrínsecas de todas as imagens a serem armazenadas no icube, são identificadas as imagens representantes (etapa 2) por meio do algoritmo Hull of Foci (HF) baseado nos conceitos Omni (7). Essas características são armazenadas como metadados a partir de seu vetor de característica e de sua identificação. As i- magens representantes são pontos conhecidos do espaço e são fundamentais para a imersão do espaço métrico no espaço dimensional. A etapa 3 do processo de ETL consiste em calcular a distância da imagem a ser inserida no icube em relação a cada imagem representante. Logo, se foram identificadas N imagens representantes, a tupla da tabela de di- 3

4 mensão Imagem para a imagem a ser inserida conterá o identificador dessa imagem, seu vetor de característica e os N valores de distância desta imagem com relação às respectivas N imagens representantes. As discussões realizadas nessa Seção de Métodos resolvem o primeiro desafio identificado na introdução do artigo: determinar a forma na qual imagens devem ser representadas no DW. Usando como base o esquema proposto, pode-se enfocar o segundo desafio, ou seja, realizar o processamento de consultas OLAP baseadas em imagens, como detalhado na Seção de Resultados e Discussões. Figura 2 - Processo de transformação de imagens na camada de ETL do ambiente de data warehousing proposto Resultados e discussões A proposta discutida nessa seção foi desenvolvida considerando o cenário em que o icube deve realizar o processamento de consultas do tipo: Quantas imagens similares a uma imagem de Carcinoma Ductal ocorreram em pacientes de Piracicaba com idade entre 30 e 40 anos, no ano de 2008?. Neste contexto, o icube parte da extração de características relativas ao conteúdo intrínseco das imagens para determinar a similaridade entre a imagem de consulta e as imagens armazenadas no DW, segundo um critério de abrangência. Para tanto, são utilizados tanto funções de distância quanto um algoritmo de consulta por abrangência. A execução das consultas é otimizada por um módulo de filtragem, o qual reduz o conjunto de imagens processadas primeiro de acordo com as condições especificadas na consulta sobre os atributos das dimensões convencionais (e.g., Local, Idade e Data) e depois de acordo com a mínima região referenciada a partir das imagens representantes (i.e., uma região que contém todas as imagens similares à imagem de consulta conforme um critério de abrangência especificado na consulta). A proposta genérica para a execução de consultas pelo icube é ilustrada na Figura 3. A execução deve ser realizada em, no máximo, seis etapas. Na descrição feita a seguir, são usados como base o exemplo corrente, visando facilitar o entendimento da proposta. O processamento da consulta inicia-se com a filtragem do conjunto de imagens existentes no icube de acordo com a data em que a imagem foi gerada, e de acordo com a idade e a cidade do paciente naquela data. Estes dados referem-se às dimensões Data, Idade e Local (Figura 1), respectivamente. Desta maneira, as imagens que ocorreram no ano de 2008, em pacientes de Piracicaba e de 30 a 40 anos (Figura 3 etapa 1) são selecionadas para as próximas etapas e o conjunto de imagens é reduzido com relação às condições especificadas nesta consulta. Consequentemente, o número de imagens para os quais serão calculadas a distância em relação à imagem de consulta é reduzido. Caso nenhuma imagem seja condizente com as condições de consulta, as etapas 2, 3, 4 e 5 não são executadas, e a etapa 6 apresenta o valor zero como resultado desta consulta, pois não há imagens que satisfaçam estas condições. Em contrapartida, caso o conjunto resultante da etapa 1 não seja vazio, o processamento da consulta prossegue com a extração do conteúdo intrínseco da imagem de consulta (Figura 3 etapa 2). Esta imagem é processada pelo extrator de características e, em seguida, é calculada a sua distância com relação às i- magens representantes (Figura 3 etapa 3), tal como as imagens do DW foram anteriormente processadas na camada de ETL. A etapa 4 do processamento da consulta ocorre sob os conceitos de imersão do espaço métrico em um espaço dimensional referente às imagens representantes. Durante a etapa 4, é estabelecida uma região mínima, ou seja, é identificada uma região no espaço dimensional em que absolutamente todas as imagens similares a imagem de consulta estão presentes. As imagens selecionadas na etapa 1 são filtradas novamente da seguinte forma: Dado um conjunto de imagens representantes F = {f1, f2,..., fj} identificadas pelos conceito Omni utilizando o módulo HF, a Mínima Região Limitada pela Omni (MR- LO) para uma imagem de consulta s q e um 4

5 raio de abrangência r, é definida da seguinte maneira: MRLO (s q, r) = I q (1) Onde, I g é um subconjunto composto por imagens cuja distância com relação ao representante f q possui valor entre (0 ou d q - r) e (d q + r), sendo r o raio de abrangência especificado pelo usuário, e d q a distância da imagem de consulta s q com relação ao representante f q. Figura 3 - Etapas do processamento de consultas pelo icube Na Figura 4, para exemplificar a etapa 4, é ilustrada a filtragem do conjunto de imagens com relação à mínima região limitada pela Omni. Sem o estabelecimento da MRLO (Figura 4a), todas as imagens do banco de dados são submetidas à avaliação de sua similaridade com relação à imagem de consulta. Consequentemente, este é o pior caso por ser muito custoso. Por outro lado, com o estabelecimento de imagens representantes, o conjunto de imagens que são submetidos à comparação em relação à imagem de consulta é reduzido. Como ilustrado na Figura 4b, cada imagem representante gera um anel no espaço restringindo o conjunto de imagens que são submetidos à comparação em relação à imagem de consulta. Este anel consiste na representação gráfica do intervalo I q, onde as imagens contidas no anel devem possuir um valor de distância com relação ao representante f q entre d q r e d q + r. Na Figura 4b, o anel gerado pelo intervalo I q é ilustrado pela região sombreada. Como definido anteriormente, uma MR- LO é definida pela intersecção dos intervalos (anéis) de distância às imagens representantes (Equação 1). Desta forma, a representação gráfica da MRLO consiste na intersecção dos anéis, tal como ilustrado na Figura 4c. É evidente que a intersecção destes anéis reduz a quantidade de imagens a serem comparadas, tornando a execução deste processo uma tarefa bem mais eficiente. É importante salientar que a região estabelecida pelo raio de abrangência r, ilustrada pela circunferência (Figura 4c), está totalmente contida na MRLO, assegurando que necessariamente todas as imagens similares à imagem de consulta segundo o raio de abrangência r estão contidas na MRLO, ou seja, imagens similares não serão descartadas por essa região. Como resultado da etapa 4, o conjunto de imagens é reduzido mais uma vez. Caso o resultado desta seleção seja um conjunto vazio, a etapa 5 não é executada e a etapa 6 apresenta o valor zero como resultado desta consulta, pois não há imagens na MRLO. Caso contrário, a etapa 5 é realizada, pois o subconjuntos de imagens selecionadas pela etapa 4 pode gerar falso-positivos, ou seja, além de haver imagens realmente similares à imagem de consulta segundo o raio de abrangência r, o subconjunto também pode possuir imagens que não são similares à imagem de consulta segundo esse critério. A etapa 5 do processamento da consulta ocorre pelo processamento direto da dissimilaridade entre a imagem de consulta e as imagens resultantes da seleção ocorrida na etapa 4. O cálculo da similaridade entre as imagens é realizado com base nos valores de distância obtidos a partir dos vetores de características dessas imagens e com base no algoritmo de consulta por abrangência de raio igual a r. Por fim, a etapa 6 da Figura 3 tem como objetivos contar o número de imagens resultantes da etapa 5, e apresentar o valor resultante da contagem. 5

6 Figura 4 - Uma consulta por abrangência com um raio r em um espaço 2D. As imagens contidas na MRLO, ilustrada pelas regiões sombreadas, são selecionadas para comparação por similaridade. a) Em um conjunto sem imagens representantes. b) Em um conjunto com uma imagem representante. c) Em um conjunto com três imagens representantes, a MRLO se aproxima da região delimitada pelo raio de abrangência (adaptado de (7)) Conclusão A proposta do icube incorpora uma nova funcionalidade a ambientes de data warehousing, ao permitir que sejam realizados levantamentos de imagens baseados em similaridade, aproveitando-se de todas as facilidades oferecidas por esses ambientes. Como resultado, atividades de análise e gestão de recursos podem ser realizadas de maneira ágil e organizada, além de utilizar dados complexos (ou seja, imagens) para tomada de decisão estratégica. O presente trabalho propôs a modelagem de uma aplicação de data warehousing de modo a permitir que consultas complexas baseados em similaridade entre imagens sejam executadas. A modelagem de dados foi definida por meio de um esquema estrela que possui uma dimensão dedicada ao armazenamento de dados sobre imagens. O trabalho também a- presentou uma abordagem para o processo de ETL específico para a manipulação de imagens médicas com base na modelagem proposta. Como resultado foi apresentada uma estratégia para o processamento de consultas complexas que utilizam imagens médicas em ambientes de data warehousing. O processo ocorre em no máximo seis etapas, as quais foram elaboradas visando a otimização do processamento das consultas, uma vez que apresentam mecanismos de eliminação de comparações desnecessárias. Atividades futuras serão desenvolvidas para investigar a aplicação de índices, como índices bitmap, e visões materializadas a fim de melhorar ainda mais o desempenho do processamento de consultas OLAP, assim como viabilizar a execução de consultas em diferentes níveis de granularidade. O desempenho destas aplicações será avaliado com dados sintéticos e também com base em imagens médicas reais. Agradecimentos Esse trabalho tem o auxílio financeiro das seguintes agências de fomento: CAPES, FAPESP, CNPq e FINEP. Referências 1. Xéxeo, G. and A.C.O.G. Santos. FBCData- Ware: Um Ambiente de Dados Integrados para Cardiologia. in INTERNATIONAL CONGRESS ON INFORMATIC ENGINEERING Buenos Aires, Argentina. 2. Wang, J.Z., et al., Diversity in multimedia information retrieval research, in ACM INTER- NATIONAL WORKSHOP ON MULTIMEDIA INFORMATION RETRIEVAL. 2006, ACM: Santa Barbara, California, USA. p Kimball, R. and M. Ross, The Data Warehouse Toolkit. 2nd ed, ed. J.W.S. Inc. 2002, New York: Wiley Computer Publishing Inmon, W.H., Building the Data Warehouse. 4th ed. 2005, Indianapolis: Wiley Publishing Murphy, S.N., et al. Optimizing healthcare research data warehouse design through past COSTAR query analysis. in AMIA SYMPO- SIUM Pola. 6. Ciaccia, P. and M. Patella, Searching in metric spaces with user-defined and approximate distances. ACM Transactions On Database Systems, (4): p Filho, R.F.S., et al. Similarity search without tears: the OMNI-family of all-purpose access methods. in INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA ENGINEERING, 17th Carélo, C.C.M., et al., The Onion-Tree: Quick Indexing of Complex Data in the Main Memory in Advances in Databases and Information Systems. 2009, Springer Berlin / Heidelberg. p Arigon, A.-M., M. Miquel, and A. Tchounikine, Multimedia data warehouses: a multiversion model and a medical application. Multimedia Tools and Applications, (1): p Wong, S.T.C., et al., A neuroinformatics database system for disease-oriented neuroimaging research. Academic Radiology, (3): p

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