Proposta de um Cubo de Dados para Imagens Médicas Baseado em Similaridade

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1 Proposta de um Cubo de Dados para Imagens Médicas Baseado em Similaridade Luana Peixoto Annibal 1 Orientador: Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri 1 Co-orientador: Prof. Dr. Joaquim Cezar Felipe 2 Colaboradora: Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri 3 {luana_annibal, ricardo}@dc.ufscar.br, jfelipe@ffclrp.usp.br, cdac@icmc.usp.br 1 Departamento de Computação, UFSCar, São Carlos, SP, Brasil 2 Departamento de Física e Matemática, USP, Ribeirão Preto, SP, Brasil 3 Departamento de Ciências de Computação, USP, São Carlos, SP, Brasil Nível: Mestrado Ingresso no Programa: Março de 2009 Previsão de Conclusão: Abril de 2011 Aprovação da Proposta de Dissertação (Exame de Qualificação): Abril de 2010 Resumo. Este projeto de pesquisa em nível de mestrado tem por objetivo investigar o armazenamento e a manipulação de imagens médicas em aplicações de suporte à tomada de decisão utilizando a tecnologia de data warehousing. Mais especificamente, pretende-se propor o icube (Image Cube), um cubo de dados que inclui a comparação por similaridade de imagens médicas como uma das operações básicas tratadas pelo cubo. A motivação para o desenvolvimento deste projeto inclui dois aspectos. Por um lado, aplicações de data warehousing convencionais oferecem subsídios para o processamento eficiente de consultas analíticas, porém sem considerar imagens como dados do data warehouse. Por outro lado, aplicações de banco de dados que lidam com dados complexos, tais como imagens e áudio, oferecem mecanismos para responder a consultas por similaridade, porém estes mecanismos não enfocam características intrínsecas de aplicações de data warehousing, como exemplo a organização dos dados segundo o esquema estrela, o suporte a ferramentas OLAP e o suporte a diferentes níveis de agregação. Por meio da proposta do icube, uma nova gama de consultas, semelhantes à consulta 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? poderá ser respondida de forma mais eficiente. A validação da proposta do icube será realizada utilizando tanto imagens médicas reais, quanto usando dados sintéticos para testar as características que afetam o desempenho do processamento de consultas OLAP. O icube será comparado aos trabalhos correlatos que implementam cubos de imagens ou cubos multimídia e também possivelmente com métodos de acessos métricos para memória primária (como exemplo, a onion-tree). Palavras-chave. Data Warehousing, Data Warehouse de Imagens, Data Warehouse Multimídia, Sistemas de Informação em Saúde.

2 1. Caracterização do Problema A ampliação da qualidade do atendimento na área médica está diretamente relacionada a práticas de pesquisa e ao aperfeiçoamento da gestão de recursos da instituição [1]. Pesquisas e análises de dados na área médica são atividades realizadas com base em grandes volumes de dados e 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 [2] 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 warehouse do que em ambientes OLTP (On-Line Transaction Processing). 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 exemplo, 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 usando um data warehouse (DW). 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 imagens médicas para realizar comparações baseadas em similaridade, para as quais um data warehouse 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 aumentar o desempenho das atividades de tomada de decisão permitindo, para isso, o uso de imagens médicas. 2. Fundamentação Teórica A obtenção de informações estratégicas é uma etapa essencial na qualidade de atividades de tomada de decisão. Inicialmente, as informações estratégicas eram extraídas diretamente por ambientes OLTP [3, 4], os quais têm como objetivo automatizar operações cotidianas de processamento de dados. No entanto, a obtenção de informações estratégicas por ambientes 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, ambientes de data warehousing surgiram como uma solução para auxiliar, de maneira rápida e consistente, as organizações a tomarem decisões perante desafios cada vez mais complexos, e apresentarem vantagens competitivas por meio de análise de dados (i.e., extrair informações 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, e mantidos por um longo período de tempo [3, 4]. Os data warehouses possuem modelos de dados específicos (i.e., esquema estrela e suas derivações), em que a organização dos dados é realizada relacionado indicadores, denominados medidas, e eixos de observação, chamados dimensões. Esquemas estrela são modelos de dados relacionais não normalizados, compostos por dois tipos de tabela: uma tabela de fatos, geralmente posicionada no centro do modelo, e várias tabelas de dimensão ligadas a essa tabela central. Este modelo de dados não é normalizado pois não visa evitar a redundância de dados, como no contexto relacional clássico, mas a melhoria do desempenho no processamento de consultas de apoio à decisão. 3. Caracterização da Contribuição 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

3 imagens devem ser representadas no DW, ou seja, a integração desses dados em um DW. O segundo desafio refere-se a como operações OLAP devem ser processadas no DW de imagens. Visando resolver esses desafios, neste artigo é proposto: um esquema estrela que inclui uma dimensão projetada para armazenar dados referentes a imagens; um processo de integração desses dados; e um processo do icube de execução de operações OLAP baseadas em imagens médicas, (i.e., análise dos dados a partir da similaridade das imagens com relação a um raio de abrangência). 4. Estado Atual do Trabalho Nas discussões das Seções 4.1 e 4.2, apresentamos uma proposta para resolver o primeiro desafio detalhado na Seção 3, referente à maneira segundo a qual as imagens devem ser representadas no DW. Ademais, utilizando o esquema proposto e a proposta de integração de dados de imagens, na Seção 4.3, apresentamos a nossa proposta para resolver o segundo desafio relativo a forma segunda a qual as operações OLAP devem ser processadas baseadas em imagens. 4.1 Modelo de dados Esta pesquisa investigou como o conteúdo intrínseco de imagens deve ser armazenado em um DW, visando o processamento de consultas complexas baseadas na similaridade das imagens. Como resultado, propomos o esquema do icube, projetado em um esquema estrela composto por uma tabela de fatos, por dimensões convencionais e por uma dimensão especifica para a representação de imagens. Um exemplo deste esquema é ilustrado na Figura 1, o qual possui 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 complexas baseadas na similaridade das imagens. As demais dimensões são dimensões convencionais e podem ser alteradas de acordo com a aplicação alvo de data warehousing. Para cada imagem armazenada no DW, é armazenado na dimensão Imagem seu vetor de características (ilustrado na Figura 1 como Vetor de Caract. ) 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. 4.2 Processo de ETL do icube Figura 1: Proposta da dimensão Imagem no esquema estrela do icube. O processo de ETL é responsável pela integração dos dados oriundos de fontes heterogêneas a partir das operações de extração, transformação, limpeza e armazenamento dos dados no DW. Para que imagens sejam integradas no icube, propomos um módulo de transformação especifico para o tratamento desse tipo de dado.. 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. Uma vez obtido o vetor de características das imagens do icube, são identificadas as imagens representantes (etapa 2) por meio do algoritmo Hull of Foci (HF) baseado nos conceitos Omni [5]. As

4 imagens representantes são pontos conhecidos do espaço métrico e são fundamentais para otimizar o desempenho do processamento das consultas OLAP baseadas em imagens. Figura 2: Processo de transformação de imagens na camada de ETL do ambiente de data warehousing proposto. Na etapa 3, é calculada 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 dimensão 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. 4.3 Processamento de Consultas OLAP 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. A execução das consultas é otimizada por dois módulos de filtragem. O primeiro reduz o conjunto de imagens processadas de acordo com os predicados convencionais especificados na consulta (e.g., Local, Idade e Data). Enquanto o segundo reduz o conjunto resultante da primeira filtragem de acordo com uma área de aproximação (denominada neste artigo como mínima região de similaridade) da área definida pelo raio de abrangência (i.e. a área que contem as imagens similares a imagem de consulta). A mínima região de similaridade (MRS) é determinada a partir das imagens representantes, 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, é usado como base o exemplo corrente, visando facilitar o entendimento da proposta. Figura 3: Etapas do processamento de consultas pelo icube. O processamento da consulta inicia-se com a filtragem do conjunto de imagens existentes no icube de acordo com os predicados convencionais. Estes dados referem-se às dimensões Data, Idade e Local (Figura 1). 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. Consequentemente, o número de imagens para os quais será calculada a distância em relação à imagem de consulta é reduzido. Caso nenhuma

5 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 imagens 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 a MRS no espaço dimensional em que absolutamente todas as imagens similares a imagem de consulta estão presentes. O estabelecimento da MRS é realizado da seguinte maneira: Dado um conjunto de imagens representantes F = {f 1, f 2,..., f j } identificadas pelo conceito Omni utilizando o módulo HF, a MRS para uma imagem de consulta s q e um raio de abrangência r, é definida por: MRS (s q, r) = I q (1) Onde, I q é um subconjunto composto por imagens cuja distância com relação ao representante f q possui valor entre (0 ou dq - r) e (dq + 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. Na Figura 4, para exemplificar a etapa 4, é ilustrada a filtragem do conjunto de imagens com relação à MRS. Sem o estabelecimento da MRS (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 MRS é definida pela intersecção dos intervalos (anéis) de distância às imagens representantes (Equação 1). Desta forma, a representação gráfica da MRS consiste na intersecção dos anéis, tal como ilustrado na Figura 4c. É evidente que a intersecção destes anéis reduz a quantidade de imagens a ser comparada, 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 MRS, assegurando que necessariamente todas as imagens similares à imagem de consulta segundo o raio de abrangência r estão contidas na MRS, 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. Caso contrário, a etapa 5 é realizada, pois o subconjunto de imagens pertencentes ao MRS pode gerar falso-positivos. A etapa 5 do processamento da consulta ocorre pelo processamento direto da similaridade 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. Figura 4: Uma consulta por abrangência com um raio r em um espaço 2D. As imagens contidas na MRS, 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 MRS se aproxima da região delimitada pelo raio de abrangência (adaptado de [5]).

6 5. Trabalhos Relacionados Em trabalhos correlatos ao suporte às consultas por similaridade, um grande foco de pesquisa concentrase na proposta de métodos de acesso métricos (MAMs), tais como M-tree [6], Slim-tree, Família-Omni [5] e Onion-tree [7]. 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 [8, 9]. No trabalho de Wong [9], 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 são limitadas. Já o trabalho de Arigon [8] 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 [8]. 6. Avaliação dos Resultados A validação da proposta do icube será realizada utilizando tanto imagens médicas reais, quanto usando dados sintéticos para testar as características que afetam o desempenho do processamento de consultas O- LAP. O icube será comparado aos trabalhos correlatos que implementam cubos de imagens ou cubos multimídia e também possivelmente com métodos de acessos métricos para memória primária (como exemplo, a Onion-tree). 7. Agradecimentos Esse trabalho tem o auxílio financeiro das seguintes agências de fomento: CAPES, FAPESP, CNPq e FINEP. Referências 1. Wang, J.Z., et al., Diversity in multimedia information retrieval research, in ACM INTERNATIONAL WORKSHOP ON MULTIMEDIA INFORMATION RETRIEVAL. 2006, ACM: Santa Barbara, California, USA. p Murphy, S.N., et al. Optimizing healthcare research data warehouse design through past COSTAR query analysis. in AMIA SYMPOSIUM Pola. 3. 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 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 Ciaccia, P. and M. Patella, Searching in metric spaces with user-defined and approximate distances. ACM Transactions On Database Systems, (4): p 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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