Avaliação de desempenho de SGBDs gratuitos para construção de bases de imagens médicas

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1 Avaliação de desempenho de SGBDs gratuitos para construção de bases de imagens médicas Sérgio R. Delfino, Fátima L.S. Nunes, Edmundo S. Spoto Centro Universitário Eurípides de Marília UNIVEM. Av Hygino Muzzi Filho, 529. Marília SP Abstract. This paper describes the accomplishment of integrity tests, consistency and performance in two Database Management Systems (DBMS) - MySQL and PostgreSQL - considering types of conventional and also specific data for the storage of medical images. It was verified the strong points and weak of each DBMS, using two languages (Java and PHP) to provide the access to the data, aiming at evaluate these technologies for the development of applications that contemplate systems of image storage and recovery of to internet. Resumo. Este artigo descreve a realização de testes de integridade, consistência e performance em dois Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) gratuitos - MySQL e PostgreSQL - considerando tipos de dados convencionais e também específicos para o armazenamento de imagens médicas. Fora, verificados os pontos fortes e fracos de cada SGBD, utilizando duas linguagens (Java e PHP) para proporcionar o acesso aos dados, objetivando avaliar essas tecnologias para o desenvolvimento de aplicações que contemplam sistemas de armazenamento e recuperação de imagens via Internet. 1. Introdução Os SGBDs gratuitos têm despontado como uma solução para projetos de sistemas computacionais que precisam utilizar Banco de Dados (BD), mas não dispõem de verba para compra do software e respectivas licenças. Um dos setores nos quais essa necessidade é observada é o desenvolvimento de projetos de pesquisa que têm a utilização de bancos de dados como atividade auxiliar. As bases de imagens médicas constituem um importante objeto de pesquisa, visto que são imprescindíveis para o desenvolvimento de pesquisas com foco em desenvolvimento de sistemas computacionais para apoio ao diagnóstico (computer aided diagnosis - CAD) e ferramentas de treinamento, entre outros. Entre os principais aspectos de imagens médicas estão as exigências de alta resolução nas suas aquisições e as necessidades de armazenamento sem perda de informação. Esses aspectos contribuem para a existência de grande quantidade de informação a ser armazenada, resultando em arquivos de tamanhos gigantescos. A formação dessas bases de imagens exige, além de tempo e estabelecimento de convênios com hospitais e clínicas, a utilização de tecnologia adequada que possa proporcionar armazenamento e recuperação de forma rápida e segura.

2 Em trabalhos anteriores descritos em Nunes et al. (2003a), Nunes et al. (2003b) e Nunes et al. (2004) foi abordada a utilização de ferramentas gratuitas para a construção de uma base de imagens médicas via internet. A partir da disponibilização da base de imagens na internet e dos estudos realizados ao longo do desenvolvimento do trabalho citado, foi percebida a necessidade de um estudo mais aprofundado nas características de SGBDs gratuitos em relação ao armazenamento e recuperação de grande volume de dados e imagens. Assim, este trabalho apresenta a avaliação de dois SGBDs gratuitos - MySQL (MySQL, 2004) e PostgreSQL (PostgreSQL, 2004) - considerando características gerais de capacidade e desempenho e também aspectos relacionados especificamente ao tratamento de imagens. Foi desenvolvido um estudo comparativo a fim de obter uma visão geral das vantagens e desvantagens desses dois SGBDs para a construção de sistemas que envolvam, além de dados convencionais, imagens que necessitam ser armazenadas e recuperadas via internet. Para completar o estudo, foram desenvolvidos programas em duas linguagens também gratuitas - PHP (PHP, 2004) e Java (Java, 2004) - a fim de avaliar a influência das linguagens na performance do sistema como um todo. 2. Materiais e Métodos A Figura 1 mostra o modelo de dados utilizado neste trabalho, que teve como base o sistema anteriormente desenvolvido (Nunes et al., 2004). O motivo para escolher as tabelas mostradas foi a presença de características interessantes de serem analisadas, como a quantidade de relacionamentos e os tipos de dados envolvidos no armazenamento: a tabela PACIENTE é pai das outras duas tabelas (EXAME e IMAGEM) e a tabela EXAME é pai apenas da tabela IMAGEM e, portanto, a tabela IMAGEM é altamente dependente das outras. Além disso, a tabela IMAGEM é quem armazenará as imagens do sistema proposto, sendo essa tabela uma das mais interessantes de ser testada com relação a aspectos de performance, integridade e consistência de dados. Figura 1. Modelo de dados do sistema desenvolvido. Após ter redefinido o modelo de dados, estes foram implementados nos SGBDs gratuitos citados. Foram instalados os dois gerenciadores no modo cliente-servidor e também foram compostos os programas para a criação da base de dados necessária para a efetuação dos testes desejados. Como o foco principal do trabalho é a construção de bases de imagens médicas, estas foram armazenadas considerando dois paradigmas: o armazenamento através de atributos textuais e o armazenamento do seu conteúdo propriamente dito. Os tipos de

3 dados utilizados para representar imagens nos SGBDs testados foram: Blob no MySQL e Oid no PostgreSQL. Ambos os tipos guardam a representação binária da imagem. Nesse teste variou-se a quantidade de imagens inseridas e o tamanho delas. Assim, foi possível demonstrar a performance dos SGBDs quando variamos o volume de registros e o tamanho das imagens. O teste consistiu em três etapas: (a) testar imagens no formato JPEG com tamanho aproximado de um megabyte; (b) usar imagens no formato BMP com tamanho médio de cinco megabytes e (c) incluir imagens no formato TIFF com tamanho médio de dez megabytes. A escolha do formato JPEG deu-se pelo motivo de ser o formato mais utilizado na construção de sites. O formato BMP foi escolhido devido a ser o método mais clássico de representação de imagens, a partir do qual todos os outros são melhorias em relação a ele. O formato TIFF é o que oferece a melhor qualidade, consistindo também num formato sem compressão de bits e perda de qualidade. O formato particular usado neste trabalho armazena as imagens com 12 bits de resolução de contraste. Esta característica é muito importante porque possibilita a representação de 4096 níveis de cinza, permitindo melhorar a performance de sistemas de auxílio ao diagnóstico (Nunes et al, 2001). As imagens utilizadas foram provenientes de exames mamográficos, sendo digitalizadas em um equipamento Lumiscan, da Lumisys Inc. O esquema geral de execução dos testes consistiu em estabelecer a conexão, marcando o tempo de início, executar as inserções ou consultas, liberar a conexão e marcar o tempo final. Foram executados os seguintes testes: 1. Integridade de dados: verificação do quanto o SGBD controla automaticamente a integridade dos diversos tipos de dados necessários ao modelo de dados definido. O presente teste consistiu em definir os tipos de dados de cada atributo de cada tabela e verificar a garantia de integridade dados; 2. Integridade referencial: verificação do controle de integridade em relação à inclusão, alteração e remoção de dados de tabelas que estão relacionadas com outras tabelas; 3. Integridade de chave primária: verificação de integridade em relação à unicidade de chaves primárias nas tabelas; 4. Consistência de dados: verificação do controle que o SGBD tem sobre os tipos de dados que fornece. O presente teste é uma decorrência do primeiro, visto que a garantia de integridade dos dados afeta profundamente a garantia de consistência dos dados; 5. Performance com a utilização de tabelas comuns solitárias: verificação do tempo de armazenamento e recuperação de informações utilizando somente dados do tipo texto e/ou numéricos em tabelas sem relacionamentos; 6. Performance com a utilização de tabelas comuns relacionadas: verificação do tempo de armazenamento e recuperação de informações utilizando somente dados do tipo texto e/ou numéricos em tabelas que têm um ou mais relacionamentos; 7. Performance com a utilização de tabelas com objetos diferenciados: verificação do tempo de armazenamento e recuperação de informações em tabelas que possuem objetos diferenciados (imagens especificamente), com e sem relacionamentos;

4 8. Acesso concorrente: verificação da performance do sistema variando-se a quantidade de usuários acessando simultaneamente a base de dados. A execução dos testes definidos foi realizada local e remotamente. Os testes locais foram realizados em uma máquina Pentium III 700 Megahertz com 128 Megabytes de memória RAM e 10 Gigabytes de HD. Já os testes remotos foram executados com um total de 11 máquinas sendo: uma máquina servidora (Pentium IV 2,8 Gigahertz, 512 Megabytes de memória RAM e 80 Gigabytes de HD) e 10 máquinas clientes (Pentium IV 2,8 Gigahertz, 512 Megabytes de memória RAM e 40 Gigabytes de HD). 3. Resultados e Discussões 3.1. Testes de Consistência e Integridade Com relação à garantia da integridade dos dados, tanto o MySQL quanto o PostgreSQL mostraram-se eficazes com relação a esse quesito. Ambos os SGBDs fornecem um suporte automático de garantia de integridade dos dados que utilizam. O teste consistiu em definir os tipos de dados de cada atributo de cada tabela e verificar a garantia de integridade dados; Com relação à garantia de integridade referencial o MySQL deixou a desejar nesse quesito, pois não oferece controle algum. Esse fato deve-se à própria concepção do MySQL, que foi desenvolvido para ser utilizado em aplicações onde a velocidade era algo crucial e não o relacionamento entre as tabelas. Já o PostgreSQL mostrou-se muito eficiente com relação à garantia de integridade referencial, fornecendo um controle eficaz de integridade dos dados das tabelas nas operações de inserção, remoção e atualização quando estas estão relacionadas com outras tabelas. Com relação à integridade de chave primária, ambos os SGBDs mostraram-se eficazes para esse tipo de controle, fornecendo um mecanismo automático de controle que não permite a inserção de registros com chave primária duplicada, garantindo de forma eficaz a unicidade de chaves Testes de Performance Local A fim de verificar o desempenho de cada um dos SGBDs e das linguagens citadas, a seguir são citados os resultados obtidos com os testes de performance local, considerando a influência da integridade referencial presente no modelo de dados utilizado como estudo de caso. O primeiro teste verificou a performance com a utilização de tabelas comuns solitárias, tendo sido utilizada a tabela PACIENTE no estudo de caso. Consistiu em inserir e recuperar um volume variável de registros a cada instante e anotar o tempo que o SGBD consumiu para processar o volume de registros. Os resultados obtidos no primeiro teste mostraram que ao trabalhar com um volume de dados da ordem de algumas centenas de registros a linguagem PHP mostrou-se mais veloz do que a linguagem Java na inserção, independente do SGBD escolhido. Com relação à recuperação de informação, a combinação MySQL+PHP obteve os menores tempos de resposta. Quando os testes de recuperação foram feitos utilizando a linguagem Java, o SGBD PostgreSQL obteve tempos de resposta bem inferiores ao do MySQL, o que demonstrou que a linguagem Java quando combinada com PostgreSQL pode ser uma

5 boa opção quando são necessárias consistência, integridade e velocidade em uma aplicação. O segundo teste verificou a performance com a utilização de tabelas comuns relacionadas, tendo sido utilizadas a tabela pai PACIENTE e a tabela filha EXAME. Da mesma forma que os testes anteriores, o teste aqui efetuado também consistiu em inserir e recuperar um montante de dados nas duas tabelas. O teste de performance com tabelas comuns relacionadas consistiu em inserir 2n registros na tabela filha para cada novo registro inserido na tabela pai. Novamente o comportamento observado no primeiro teste se repetiu. O terceiro teste também verificou a performance com a utilização de tabelas comuns relacionadas, aumentando-se a quantidade de relacionamentos. Para esse teste foram utilizadas as tabelas PACIENTE, EXAME e IMAGEM. Como já mencionado em itens anteriores, a tabela PACIENTE é pai da tabela EXAME que, por sua vez, é pai da tabela IMAGEM. Nesse teste as imagens são identificadas pelo path delas, tendo por objetivo mostrar quanto a garantia de integridade referencial pode degradar a performance do BD. O teste efetuado também consiste em inserir e recuperar um montante de dados de forma similar ao segundo teste. A inserção dos registros se dá em forma de árvore quadrática de 2 níveis, ou seja, para cada n registros inseridos na tabela pai, 2n registros são inseridos na tabela filha. Novamente o comportamento observado no primeiro e segundo testes se repetiu. Foi possível observar que a garantia de integridade referencial possui um custo computacional elevado, visto que o tempo gasto é bastante significante. A performance do SGBD MySQL apenas degrada-se devido ao aumento da quantidade de dados e não por causa da garantia de integridade referencial, visto que, o mesmo não possui esse tipo de controle. No entanto, o SGBD PostgreSQL sofre grande degradação na performance provocada pela garantia de integridade referencial, como já foi discutido anteriormente. Observou-se também que o SGBD PostgreSQL sofre influência menor da linguagem, pois a média global de tempo não apresentou grandes variações com mudança de linguagem, como aconteceu com o MySQL Performance com tabelas com imagens médicas O teste mais importante no contexto deste artigo é aquele que verificou a performance dos SGBDs e linguagens com a utilização de tabelas com objetos diferenciados, que armazenaram o conteúdo das imagens nas tabelas. Os resultado dos testes locais de inserção e recuperação para objetos diferenciados com tamanho de 10 megabytes pode ser observado nas Figuras 2 e 3. Os demais testes locais para inserção e recuperação de objetos diferenciados de 1 e 5 megabytes apresentaram resultados similares ao testes com objetos diferenciados de 10 megabytes. De acordo com os resultados obtidos pode-se notar que a linguagem PHP apresenta melhor tempo de resposta do que a linguagem Java durante a inserção quando se trabalha com imagens, independente do SGBD utilizado e do tamanho da imagem armazenada. Esse fato deve-se ao fato de que a linguagem PHP, ao trabalhar com imagens, as trata como arquivos binários comuns, enquanto que a linguagem Java trata arquivos binários como LongObjects, uma classe especial para trabalhar com tipos de dados binários, que possuem métodos especiais para manipulação desses arquivos.

6 Figura 2. Comparação do teste de performance com tabelas com objetos diferenciados de 10 megabytes (inserção). Figura 3. Comparação do teste de performance com tabelas com objetos diferenciados de 10 megabytes (recuperação). Pode-se observar que em todos os testes de inserção, a combinação MySQL+PHP apresentou tempos de respostas inferiores a todos as outras combinações. A velocidade da linguagem PHP para armazenar imagens foi refletida também no PostgreSQL, que apresentou tempos melhores do que a combinação PostgreSQL+Java, algo que não aconteceu em nenhum dos testes anteriores, nos quais o MySQL apresentou tempos de respostas menores, independente da linguagem utilizada. Com relação aos testes de recuperação, novamente MySQL+PHP obteve os menores tempos de resposta em todos os testes. Pode-se concluir que, quando o quesito avaliado é tempo de armazenamento e recuperação, o MySQL sendo acessado pela linguagem PHP é o mais indicado para a construção de sistemas onde se deve armazenar a representação binária da imagem, devido aos seus ótimos resultados para armazenamento e recuperação de imagens. Em relação às outras combinações (MySQL+Java, PostgreSQL+PHP, PostgreSQL+Java) não houve muita diferença em relação aos tempos medidos, tendo as três combinações praticamente o mesmo tempo de recuperação.

7 Analisando-se os testes anteriores, verificou-se que o tempo de resposta para armazenamento e recuperação de objetos diferenciados é muito superior aos de dados comuns, devido ao tamanho físico dos objetos diferenciados em comparação aos tipos de dados comuns que foram utilizados Testes de Performance Remota Para a execução dos testes remotos foram instalados na máquina servidora os dois SGBDs gratuitos (MySQL e PostgreSQL) e nas máquinas clientes foram instaladas as linguagens para confecção e execução dos programas. Nos testes remotos foi utilizado um total de 10 clientes acessando a mesma base de dados remota na máquina servidora. Os testes remotos consistiram em estabelecer o tempo gasto por cada cliente para inserir ou recuperar um volume de dados variável. De posse dessas informações foi calculada a média desses tempos para estabelecer o tempo médio levado por cada cliente para inserir ou recuperar um volume de dados variável. Da mesma forma que os testes locais, foram executados quatro tipos de teste de performance remota, conforme descrito a seguir. O primeiro teste verificou a performance com a utilização de tabelas comuns solitárias, tendo sido utilizada a tabela PACIENTE no estudo de caso. Da mesma forma que nos testes locais, o teste consistiu em inserir e recuperar um volume de registros variável a cada instante e anotar o tempo que o SGBD consumiu para processar o volume de registros. Os resultados obtidos no primeiro teste demonstram que ao trabalhar remotamente com um volume de dados da ordem de alguns milhares de registros a linguagem PHP mostrou-se mais veloz do que a linguagem Java na inserção, independente do SGBD escolhido, fato já constatado em itens anteriores. No entanto quanto maior o volume de dados, mais eficiente e eficaz a linguagem Java se mostrou. Com relação à recuperação de informação, os testes remotos indicaram que a combinação MySQL+PHP obteve os menores tempo de resposta. O segundo teste verificou a performance com a utilização de tabelas comuns relacionadas de forma remota, tendo sido utilizadas a tabela pai PACIENTE e a tabela filha EXAME. Da mesma forma que os testes anteriores, o teste aqui efetuado também consistiu em inserir e recuperar um montante de dados nas duas tabelas. Novamente o comportamento observado no primeiro teste se repetiu. O terceiro teste verificou a performance com a utilização de tabelas comuns relacionadas. No entanto, aumentou-se a quantidade de relacionamentos. Para esse teste foram utilizadas as tabelas PACIENTE, EXAME e IMAGEM. Esse teste tem por objetivo demonstrar quanto a garantia de integridade referencial pode degradar a performance do BD. O teste efetuado também consiste em inserir e recuperar um montante de dados de forma similar ao segundo teste. Novamente o comportamento observado no primeiro e segundo testes se repetiu. Pelos testes executados remotamente pode-se confirmar que a garantia de integridade referencial possui um custo computacional muito elevado, visto que o tempo gasto é bastante significante. Esse comportamento já foi observado nos testes locais. Aqui também pode-se observar que a performance do SGBD MySQL apenas degrada-se devido ao aumento da quantidade de dados e não por causa da garantia de integridade referencial, visto que, o mesmo não possui esse tipo de controle. No

8 entanto, o SGBD PostgreSQL sofre grande degradação na performance provocada pela garantia de integridade referencial, como já foi discutido anteriormente Performance com tabelas com imagens médicas Este teste foi semelhante ao teste descrito anteriormente que verificava a utilização de objetos diferenciados em máquinas locais. Os resultado dos testes remotos de inserção e recuperação para objetos diferenciados de 10 megabytes pode ser observado nas Figuras 4 e 5. Os demais testes remotos para inserção e recuperação de objetos diferenciados de 1 e 5 megabytes apresentaram resultados similares ao testes remotos com objetos diferenciados de 10 megabytes. De acordo com os resultados observados pode-se notar que a linguagem PHP apresenta melhor tempo de resposta do que a linguagem Java durante a inserção remota quanto se trabalha com imagens, independente do SGBD utilizado e do tamanho da imagem armazenada. Esse fato deve-se ao fato já mencionado em itens anteriores de que a linguagem PHP, ao trabalhar com imagens, as trata como arquivos binários comuns, enquanto que a linguagem Java trata arquivos binários como LongObjects. Pode-se observar que em todos os testes de inserção, a combinação MySQL+PHP apresentou tempos de respostas inferiores a todos as outras combinações. A velocidade da linguagem PHP para armazenar imagens foi refutada também no PostgreSQL, que apresentou tempos melhores do que a combinação PostgreSQL+Java, algo que não aconteceu em nenhum dos testes anteriores. Com relação aos testes de recuperação, novamente a combinação MySQL+PHP obteve os menores tempos de resposta em todos os testes. Com os resultados obtidos, pode-se concluir que o MySQL sendo acessado pela linguagem PHP é o mais indicado para a construção de sistemas remotos onde deve-se armazenar a representação binária da imagem. Tempo de inserção médio em t abelas com objet os dif erenciados de 10 megabyt es MySQL+JAVA 1,189 4,797 12,572 97, , ,455 MySQL+PHP 1,128 4,076 5,907 60, , ,516 Post gresql+java 5,180 21,251 43, , , ,993 Post gresql+php 2,961 13,572 23, , , ,177 Quant idade de imagens no f ormat o TIFF Figura 4. Comparação do teste de performance remota com tabelas com objetos diferenciados de 10 megabytes (inserção).

9 Tempo de recuperação médio em t abelas com objet os dif erenciados de 10 megabyt es MySQL+JAVA 1,707 5,570 16, , , ,103 MySQL+PHP 1,065 3,454 7, , , ,343 Post gresql+java 1,011 4,625 16, , , ,813 Post gresql+php 1,292 5,875 15, , , ,401 Quant idade de imagens no f ormat o TIFF Figura 5. Comparação do teste de performance remota com tabelas com objetos diferenciados de 10 megabytes (recuperação). Estabelecendo-se uma comparação entre os testes locais e remotos, observa-se que em ambos os casos os gráficos apresentam as mesmas características, sendo que o único parâmetro diferente que afeta diretamente a performance dos testes remotos é a quantidade de clientes que devem ser atendidos, ou seja, quanto maior o número de clientes a serem atendidos, pior a performance, considerando-se o tempo medido para armazenamento e recuperação de dados. Este dado é especialmente importante quando se pretende construir bases de imagens e disponibilizá-las na Internet. A criação de disponibilização de bases de imagens é dada por Nishikawa et al (1994) quando se discute a grande variação de desempenho de esquemas CAD em função das imagens utilizadas na sua avaliação. No caso de sistemas para Internet, o projeto deve prever uma quantidade máxima de usuários a fim de não tornar a sua utilização inviável. 4. Conclusões De acordo com os resultados obtidos pode-se concluir que o MySQL é um SGBD veloz ideal para aplicações onde velocidade seja algo mais crucial do que segurança. Apesar de fornecer garantia de integridade e consistência dos dados, ele deixa a desejar em vários aspectos, como, por exemplo, integridade referencial. O MySQL foi muito mais rápido que o PostgreSQL em todos os testes de performance executados, mostrando-se ideal para o armazenamento e recuperação tanto de dados comuns, como números e textos, quanto dados binários (imagens médicas), independente da quantidade de dados, do número de tabelas envolvidas e do número de clientes. Já o PostgreSQL mostrou-se a todo tempo mais lento do que o MySQL quando o quesito em questão foi a velocidade observada durante o armazenamento e recuperação de informações. Por esses motivos esse SGBD é recomendado em aplicações nas quais a segurança dos dados é algo crucial, mas a performance não é prioritária. Em relação à recuperação de informação a linguagem PHP apresentou tempos de resposta inferiores ao Java em todos os instantes, tanto para dados comuns quanto

10 para arquivos binários, independente do volume de dados, do número de tabelas envolvidas e do número de clientes remotos. Portanto antes de escolher qual combinação SGBD X Linguagem é melhor para armazenamento ou recuperação, deve-se conhecer quais tipos de dados são necessários, qual a quantidade de registros com que o usuário se deparará e analisar se a principal necessidade da aplicação é segurança ou velocidade. O armazenamento de imagens é um ponto crítico em vários tipos de aplicações computacionais na área médica, incluindo aquelas que envolvem a utilização dos SGBDs gratuitos. O desafio é o volume de dados envolvido. Assim, como sugestões para trabalhos futuros destacam-se o desenvolvimento de algoritmos que proporcionem compressão adequada de imagens, sem perda de informação e, ainda, um estudo aprofundado sobre a utilização de algoritmos que propiciem a diminuição do tempo de armazenamento e recuperação, como a utilização de threads em Java. Na literatura são citados alguns trabalhos na área de avaliação de SGBD, principalmente relacionados à performance e segurança. Comparações com tais trabalhos são objetivos futuros do trabalho aqui apresentado. Agradecimentos À FAPESP pelo apoio financeiro que possibilitou a realização deste projeto. Referências Bibliográficas Java (2004), Disponível em: Acesso em: 09 mar MySQL (2004), Disponível em: Acesso em: 09 mar Nishikawa, R. M., Giger, M. L., Doi, K.; Metz, C. E., Yin, F-F., Vyborny, C. L., Schmidt, R. A. (1994) Effect of case selection on the performance of computeraided detection schemes, Medical Physics, v. 21, p Nunes, F.L.S., Schiabel, H., Escarpinati, M.C., Benatti, R. (2001) Comparisons of different contrast resolutions effects on a computer-aided detection system intended to clustered microcalcifications detection in dense breasts images, Journal of Digital Imaging, vol. 14 (2), suppl. 1, p Nunes, F.L.S., Schiabel, H., Oliveira Jr., J.A., Tuccilli, C., Benatti, R. H. (2003a) Um sistema computacional para registrar e recuperar imagens mamográficas via Internet, III Workshop de Informática Médica, Fortaleza (CE). Nunes, F.L.S., Schiabel, H., Benatti, R. H. (2003b) A computer system to record and retrieve information from a mammographic images database by Internet, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Sidney, Australia. Nunes, F.L.S., Schiabel, H., Goes, C.E., Oliveira Jr., J.A., Benatti, R. H. (2004) Using free technology to store and retrieve mammographic images by internet, 5th International Workshop on Image Analysisfor Multimedia Interactive Services, Instituto Superior Técnico, Lisboa, Portugal. PHP (2004), Disponível em: Acesso em: 09 mar PostgreSQL (2004), Disponível em: Acesso em : 09mar