Modelo para indexação de imagens médicas com suporte a CAD

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1 Modelo para indexação de imagens médicas com suporte a CAD Daniel da Silva Cotrim 1, Fábio de Oliveira Padilha 1, Ana Maria Marques da Silva 2, Eduardo Augusto Bezerra 3 1 INPAR Soluções em Sistemas (INPAR), TECNOPUC, RS, Brasil. 2 Núcleo de Pesquisa em Imagens Medicas (NIMed), Pontifícia Universidade Católica do Rio grande do Sul (PUCRS), Brasil 3 Faculdade de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio grande do Sul (PUCRS), Brasil Resumo - O modelo de indexação de Imagens Médicas com suporte a CAD, proposto tem como base as imagens armazenadas em servidores PACS e o protocolo DICOM que permitem a realização do diagnóstico digital e disponibilização de imagens de estudos clínicos aos componentes de CAD para cada tipo de diagnóstico. Este modelo agrega informações às imagens armazenadas em um índice de CAD, com a formalização da inteligência associada a cada diagnóstico já efetuado pelos físicos médicos, estabelecendo uma relação entre as imagens e o conhecimento do próprio médico. Para tanto, é proposta a integração do método de análise de conceitos ao método de análise baseado em conteúdo matemático das imagens. Neste contexto, é apresentado um modelo para definição de ontologias que tem por objetivo formalizar o conhecimento do médico e do físico médico, através da definição de conceitos auto relacionados. As imagens e informações são organizadas de forma semântica, permitindo uma associação específica de conceitos relativos ao diagnóstico de cada estudo, possibilitando, ratificar ou excluir a hipótese inicialmente definida pelo médico com análise por similaridade da própria matemática da imagem associada às respectivas informações clinicas e patológicas. Palavras-chave: Suporte ao Diagnóstico; Recuperação de imagem baseada em conteúdo, Reconhecimento de Padrões, DICOM, PACS, JPEG2000. Abstract - The model of indexation of Medical Images that supports CAD, investigated in this paper, has concept of images stored in servers PACS and protocol DICOM that allows performing digital diagnosis and images available for clinical studies to the components of CAD for each type of diagnosis. This model includes information to the images stored in a CAD index, with the intelligence associated formalization to each diagnosis already performed by the medical physicists, establishing a relationship between the images and the doctor s knowledge. The integration proposal of the analysis method of the concepts to the analysis method based in mathematical image content. A model for ontology definition that is presented has the objective to formalize the doctor s and physicist s knowledge, by the related concept definition. Thus, images and information are managed in a semantic form, allowing a specific association of related concepts to each study diagnosis, allowing, to ratify or to exclude the exclude the initially definite hypothesis by the doctor with analysis of similarity mathematics of the image associated with the respective clinics and pathological information. Key-words: Computer-Aided Diagnosis, Image Recovery based on Content; Pattern Recognition, DICOM, PACS, JPEG2000. Introdução As novas técnicas desenvolvidas para obtenção e o aumento de modalidades geradoras de imagens médicas digitais estabelecem a necessidade do desenvolvimento de sistemas de gerenciamento para estas imagens. Desta forma, existem quatro grandes soluções tecnológicas utilizadas em um hospital: PACS (Picture Archiving and Communication Systems), que consiste em um sistema para armazenamento e recuperação de imagens [1,2]; RIS (Radiology Information System), sistema de informações radiológicas; HIS (Hospital Information System), sistema de informações hospitalaresl; e MIII (Medical Imaging Informatics Infrastruture) que fornece suporte às ferramentas de CAD [3]. A visualização de imagens é uma das principais fontes de informações na área da saúde, tendo um papel decisivo para melhorar a qualidade do diagnóstico e conseqüentemente, em muitos casos, diminuir o período de tratamento. Há uma tendência de informatização dos hospitais e da própria aquisição das imagens em formato digital, sendo esta uma das principais razões para a implantação de um sistema de PACS que traz benefícios efetivos quantificáveis, não apenas, para a otimização dos procedimentos internos, mas também, para os aspectos clínicos relacionados ao tempo de permanência e estado do paciente [4].

2 Um sistema de PACS possibilita a associação das imagens aos laudos dos pacientes. Este banco de imagens é abastecido com um grande número de exames realizados diariamente, sendo necessárias formas de transformar estes repositórios de conteúdo em um banco de conhecimento baseado na identificação de características quantitativas, ou mesmo, padrões pictórios. Estes padrões exigem uma otimização na sua recuperação para comparação de imagens adquiridas com imagens ou padrões de referência relevantes retirados do PACS. Neste caso, imagens que possuem as mesmas características da referência ou que tenham um determinado grau de semelhança, em relação a aspectos específicos, podem ser solicitadas. Outra questão relevante é a utilização de chaves textuais como filtros adicionais às consultas. Estas consultas são freqüentemente implementadas em aplicativos de suporte ao diagnóstico, permitindo que os médicos analisem a evolução por comparação com estudos anteriores [5]. É necessário prever como construir um ambiente único que seja primordialmente ergonômico e permita a exploração de todos os dados relacionados, dentro de um grande universo híbrido com imagens de diferentes tipos e informações textuais, ou mesmo, estruturadas. Este ambiente deve permitir a pesquisa nos diferentes tipos de informações, o suporte a diagnóstico e / ou ensino. Além disso, devem ser consideradas a superação de problemas éticos, de segurança e usabilidade [4]. Os sistemas de diagnóstico auxiliados por computador (CAD Computer-Aided Diagnosis) têm a função de processar imagens em análise comparando com imagens já diagnosticadas para fornecer o subsídio ao médico especialista. Sua finalidade é melhorar a consistência da interpretação da imagem, mediante o uso da resposta do computador como referência. Esta resposta pode ser útil, já que o diagnóstico do radiologista é subjetivo, com variações inter e intra sujeitos. Assim uma dupla leitura por um radiologista e um computador pode melhorar a eficiência do diagnóstico [2]. Este cenário estabelece a viabilidade de construir um novo modelo de indexação para armazenamento e recuperação com a capacidade de identificar a inteligência depositada na imagem no momento do diagnóstico e disponibilizar tais informações ao médico em um outro diagnóstico de forma transparente e eficiente. Neste contexto, o acesso rápido às informações dos pacientes e seus exames, de forma organizada, descentralizada e distribuída, é muito importante para comunidade médica em geral [1,2]. A inteligência artificial aplicada ao diagnóstico médico envolve o uso do computador para o processamento de dados, visando à distinção entre padrões normais e anormais, a partir dos atributos extraídos das imagens. As técnicas relacionadas a essa área do conhecimento incluem métodos para a seleção de atributos, como os baseados na separabilidade entre as distribuições de probabilidades das classes e algoritmos genéticos, e classificadores, como os baseados em técnicas de análise discriminante, sistemas especialistas baseados em regras específicas, métodos estatísticos, redes neurais artificiais e ontologias [4]. Metodologia Uso de ontologias para CAD O uso de ontologias pode ser aplicado a representação de conhecimento com suporte a CAD, como na área de mamografia através do conceito de atlas digital, conforme Guliato [6] propõem no modelo AMDI (An Atlas to Integrate Case Studies, E-Learning, and Research Systems via the Web). Este atlas incorpora um sistema de ensino e um de pesquisa que são projetados para permitir suporte ao diagnóstico, tele radiologia, tele medicina, recuperação de imagens indexadas baseadas em mineração de dados. A importância da formalização de uma ontologia refere-se à capacidade de processá-la por computador, que exclui definições em linguagem natural. Uma ontologia é compartilhada porque descreve um conhecimento consensual. Assim, uma ontologia é a união de um conjunto não vazio de atributos, conceitos e especificações em contraposição com as hierarquias, representando o conhecimento através dos relacionamentos e axiomas. A hierarquia conceitual é estabelecida na ontologia através dos relacionamentos que podem ser subdivididos, como por exemplo: taxonomia, mereologia, temporal e topológico. Manter a memória diagnóstica de uma instituição hospitalar implica na criação/formalização, distribuição (memória corporativa), uso, consistência (validade) e atualização das informações. A integração de ontologias é um processo de unificação de conhecimento coletado de diferentes conjuntos. Suas vantagens são: comprometimento com o trabalho cooperativo e aprimoramento pessoal com a construção de conhecimento gerado justamente por esta integração. Validação Sobre o ponto de vista do desenvolvedor, questões referentes ao funcionamento correto do software devem ser definidas, assim como sua robustez. As questões que devem ser respondidas são: Existem erros no software? Como é o desempenho do software em relação aos outros softwares? Com relação ao uso do software pela equipe médica apresentam-se as seguintes questões: Posso confiar no software que estou utilizando?

3 Qual é a exatidão do software em relação às informações apresentadas (pontos anatômicos relevantes)? Qual a confiabilidade neste grau de exatidão? O software ajuda a melhorar a saúde e a qualidade de vida do paciente? O software faz meu trabalho diário de modo mais eficiente? Com relação à viabilidade para o desenvolvimento ou aquisição de tecnologia as questões são: Existe a possibilidade de investimento em tecnologia? Esta tecnologia trará um impacto positivo nos seguintes aspectos: eficiência operacional; índices de recuperação dos pacientes; custos? Modelos para Recuperação O modelo apresentado é na verdade um índice reverso semelhante aos demais, diferenciando-se apenas pelo fato de ser definido pelo usuário ou pelas características matemáticas da imagem. Sistemas de recuperação de informações devem ser capazes de armazenar, recuperar e manter as informações. Seu principal objetivo é minimizar o desperdício de tempo do usuário ao procurar a informação desejada, ou seja, a informação que está no sistema e que se relaciona com a necessidade do usuário. Duas formas de medida comumente associadas com sistemas de recuperação de informação são: a precisão e recall (retorno). Assumindo a relevância de um resultado como os documentos que contêm a informação que ajudam o usuário a responder sua questão, pode-se definir a precisão como a razão entre o número de resultados de uma procura que são relevantes e o número total de resultados. O resultado desta relação reflete a eficiência do processo de procura e seleção das informações num espaço total de documentos. Se, por exemplo, o resultado de uma procura mostra uma precisão de 80%, os 20% restantes denotam o overhead, ou seja, a quantidade de itens não relevantes, mas que fazem parte do resultado. Além disso, existem resultados relevantes que não são retornados para o usuário. Para essa medida é utilizada a métrica mencionada de recall que é a razão entre o número de resultados relevantes e o número possível (total) de resultados relevantes [9]. O recall é um conceito muito útil, mas não é calculável, pois se o sistema soubesse o número possível de resultados relevantes, então ele simplesmente poderia mostrá-los sem que houvesse margem de erro. A precisão é diretamente afetada pela quantidade de resultados não relevantes. O recall não é afetado pelos resultados não relevantes. A quantidade de resultados não relevantes afetam a precisão do mecanismo de procura, mas não afetam o recall. O objetivo principal dos mecanismos de procura é balancear a relação entre precisão e recall, mostrando o máximo possível de documentos que são relevantes, mas tentando minimizar a quantidade de documentos que não interessam ao usuário. O usuário deve encontrar as informações de forma rápida e eficiente, sem perder seu tempo em uma nova seleção dos documentos já identificados pelo sistema. MIII Medical Imaging Informatics Infrastructure Um sistema de armazenamento de imagens PACS requer dados de outros sistemas de informação para seu efetivo funcionamento. Estes dados complementares estão no sistema hospitalar (HIS) e no sistema de radiologia (RIS). Assim, muitas funções de controle do PACS têm como base as informações passadas por estes sistemas, tais como, roteamento, busca de imagens (prefetching), agendamento, localização, agrupamento automático, etc. Observa-se ainda que os registros eletrônicos dos pacientes contidos no sistema hospitalar são informações complementares durante o processo de diagnóstico radiológico e estão diretamente relacionadas às funções básicas de um PACS. Neste contexto, surge a necessidade de suprir as limitações de um armazenamento simples e buscar formas de fornecer subsídios aos radiologistas. Quando uma solução PACS consegue suprir estas necessidades, o conceito de MIII (Medical Imaging Informatics Infraestruture) está sendo aplicado [3]. A necessidade de um ambiente MIII é evidenciada em ambientes educacionais e de pesquisa diagnóstica. Conforme mostrado na Figura 1, os componentes de uma arquitetura MIII são basicamente: uma base de imagens associadas as informações clínicas e diagnósticas (PACS Server, HIS e RIS); ferramentas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões (CAD); consoles de visualização; renderização 3D; comunicação através de rede local ou remota; bases de conhecimento com suporte a mineração de dados (Indexação); e integração (Gayteway e WEB Server ). HIS/RIS Estação de visualização Renderização 3D PACS Server MIII Dicom Gateway Servidor de Aplicação WEB Servidor para Indexação de imagens Figura 1: Arquitetura de Ambiente MIII [3]. Servidor de CAD As linhas pontilhadas na Figura 1 relacionadas à estação de visualização, mostram a independência de funcionamento do PACS em relação ao MIII. Entretanto, pode-se verificar o

4 valor agregado que esta solução fornece ao PACS. A comunicação entre o MIII e o PCAS é realizada via protocolo DICOM, já com os sistemas HIS e RIS é realizada a comunicação via HL7 (Health Level Seven). Esta estrutura adicional ao PACS tem na realidade a função de complementar a visualização das imagens adquiridas para realização do laudo que é a função principal de um servidor de imagens. Desta forma, como subsídio para visualização ao radiologista, informações são apresentadas sobre patologias de forma categorizada, exibidas imagens similares adicionais para referência e localizados artefatos internos nas imagens. O processamento de imagens associado ao CAD permite a criação de um repositório de imagens relevantes para cada diagnóstico e está interligado com a indexação destas imagens (informações clínicas). Cada diagnóstico está associado a um contexto, sendo as imagens armazenadas no servidor PACS através de uma nova indexação relacionada à extração de características internas destas imagens. Assim, é possível buscar as imagens para visualização baseadas na similaridade com suporte a categorização, ou mesmo, identificar imagens relevantes armazenadas no PACS para reconhecimento de padrões nas imagens em processo de diagnóstico. Esta arquitetura também permite o desenvolvimento de ferramentas de mineração de dados (Data Mining) para orientar os radiologistas com informações relevantes a cada tipo de patologia analisada. Assim, com o aumento do volume de imagens armazenadas digitalmente e com o crescimento das funcionalidades de um PACS deve-se buscar novas formas para fornecer subsídios ao diagnóstico radiológico baseadas no conceito MIII [3]. Bueno [10] propõe uma arquitetura de PACS, chamada cbpacs, com recursos para recuperação de imagens baseado em conteúdo utilizando um método de extração de características as imagens O cbpacs estabelece a viabilidade para o desenvolvimento de novas técnicas para o armazenamento e recuperação de informações com o objetivo de melhorar sua eficiência. Assim, é proposta a utilização do grafo gerado pela ontologia como índice para estas aplicações. Desta forma, as ontologias não seriam definidas apenas pelos médicos radiologistas, mas através do reconhecimento de padrões e dados quantitativos das imagens fornecidas. Estabelecendo a ontologia de cada processamento para reconhecimento de padrão associado aos respectivos diagnósticos de cada patologia. Resultados O servidor PACS foi projetado para disponibilizar imagens através do Worklist e do MPPS que definem uma lista de pacientes, estudos, séries e imagens, sendo o MPPS uma variação do Worklist categorizando as imagens por estado em que o laudo se encontra (aguardando, em execução ou disponível, entre outros). Estes índices são suficientes para o modelo de uso tradicional, mas não são adequados para indexação em uma arquitetura MIII, que é baseada no conteúdo das informações clínicas e diagnósticas. A indexação por paciente se baseia em chaves definidas e padronizadas. A indexação com suporte a CAD é mais complexa por considerar aspectos nas consultas relacionados às informações das imagens. Estes aspectos podem ser termos abstratos (objetos de interesse), dados quantitativos derivados (área, volume, dos objetos) e informações sobre a textura. Existem dois métodos de indexação: baseado em conceitos e baseados em conteúdo [7]. O método baseado em conceitos está ligado à idéia de meta dados associados às imagens, que incluem as modalidades de imagens, regiões e estruturas anatômicas e suas respectivas funções [8]. Os métodos baseados em conteúdo referemse diretamente ao processamento e técnicas para análise das imagens. Um estudo é referenciado pela sua data de aquisição, não existindo alteração em seus dados ou imagens ao longo do tempo. Isto permite a criação de estruturas de índices com atualização apenas na inserção do estudo (storage) possibilitando definir políticas de cachê de acesso às imagens e não onerando o processo de localização com atualizações constantes nos índices. O modelo de indexação proposto busca agregar ao método baseado em conteúdo os benefícios do método baseado em conceito. Os principais objetivos do modelo de indexação são: Identificar as informações dos estudos dos pacientes; Definir cada tipo de CAD; Definir o contexto de cada tipo de CAD (cenário: quando é acionado); Visualização das imagens com suporte a categorização (patologias e outras informações); Localização de imagens similares com suporte à visualização categorizada; Análise estatística em relação à ocorrência de lesões. O modelo aqui apresentado para indexação de imagens foi baseado em uma ontologia [6] que prioriza a formalização do conhecimento em um hospital através da inclusão de conceitos baseado no método de categorização. O uso de ontologias permite integrar os métodos de indexação definidos por [7] com dois índices (interno e externo) em um único ambiente. O índice externo tem a função de contextualizar (baseado em conceitos) e categorizar as imagens retornadas do PACS, assim como definir que tipo de CAD deve ser

5 aplicado. O índice interno está focado em análises matemáticas das imagens (baseado em conteúdo) e fornece uma abstração para os físicos médicos definirem diferentes formas de processamento e apoio a diagnóstico. Na Figura 2 é apresentada a arquitetura de funcionamento do modelo proposto. Conceito selecionados de forma automática e ou pelo radiologista Interação do Radiologista Índice externo (Ontologia) com referência para as imagens armazenadas no servidor PACS Identificação do tipo diagnóstico (reconhecimento de padrão a ser aplicado) Padrões aplicados Retorna referência das imagens relacionadas aos conceitos Selecionados (imagens categorizadas) Índice interno (Ontologia) com referência para as images keys e ou padrões Identificação dos padrões a serem plicados Processamento da Imagem Resultados para Visualização e ou probabilidade de ocorrência da patologia Figura 2: Arquitetura de funcionamento do índice proposto. Neste modelo foi proposto um foco alternativo, com a aplicação da teoria da engenharia do conhecimento para transformar repositórios de armazenamento de imagens médicas em repositórios de armazenamento de conhecimento relevante ao diagnóstico, abstraindo, portanto, a complexidade da tarefa em si, mas posicionando-a em um índice reverso definido pelo radiologista, que na verdade, é a própria ontologia de cada diagnóstico. O modelo proposto atua na parte global, enquanto a engenharia do conhecimento preocupa-se mais com elementos específicos de cada tarefa. Uma das principais características que diferenciam este modelo é a associação de uma semântica no relacionamento entre os conceitos. O modelo proposto define ainda a integração dos padrões de reconhecimento de cada diagnóstico com a definição da ontologia de cada diagnóstico e com a identificação das características matemáticas das imagens a serem processadas ou mesmo de referência. Estas características representam os fragmentos de padrões analisados pelos físicos médicos que definem a existência ou não da lesão sob o ponto de vista do processamento da imagem. O radiologista pode simplesmente solicitar imagens com suporte a categorização baseada em conceito para utilizar como referência no laudo. O índice externo tem uma segunda função de identificação automática do tipo de CAD que deve ser utilizado, ou mesmo, que imagens devem ser comparadas para estabelecer o nível de simetria. Quando as imagens são retornadas, o índice externo as classifica em relação ao laudo realizado interativamente, com a escolha dos conceitos relevantes para realização do laudo. A partir da identificação do tipo de CAD e das imagens de referência, são identificados os padrões aplicados ou mesmo as métricas de relacionamento entre as imagens. Após o processamento, pode-se excluir a possibilidade de lesão ou identificá-la na imagem adquirida. Existe uma abstração da complexidade de categorização fornecida pela ontologia que deve ser implementada em um grafo. Outra abstração relevante está na múltipla localização das imagens armazenadas. O grafo na realidade é uma tabela de conceitos auto relacionados que estabelecem o filtro ou a união de imagens em relação aos referidos conceitos. Os conceitos por sua vez têm referência a uma tabela de imagens que pode ser acessada de forma otimizada (hash table) para fornecer a abstração de localização. A seguir é apresentada a Figura 3 com a estrutura lógica do modelo proposto. Grafo da Ontologia Conceito 1 Conceito 2 Conceito 3 Conceito n 3 3 n.. n.. Vetor de imagens Conceito 1 Imagem 2 Imagem n Vetor de imagens 4 Imagem Imagem 2 Imagem n Resultado da Intersecção ou da união entre os vetores Vetor de ponteiros para as imagens Imagem 2 Imagem n+1 Imagem n+2 Imagem n+3 Imagem Figura 3: Estrutura lógica do modelo proposto. PACS 1 PACS 2 PACS 3 Abstração física com replicação A identificação de conceitos associados definidos pela ontologia podem diminuir o universo de pesquisa e melhorar tanto a precisão quanto diminuir o índice de recall das consultas realizadas [9]. Foi identificado como fator crítico de sucesso do modelo, a capacidade de formalizar o conhecimento diagnóstico, associando-o à ontologia de cada diagnóstico de forma intuitiva. Discussão e Conclusões A definição de um modelo para armazenamento e recuperação de imagens médicas digitais, tendo como referencial teórico os conceitos de formalização de ontologia através de uma semântica persistente associada aos relacionamentos, estabelece como resultados as

6 seguintes considerações para o conceito de ambiente MIII: Construção de conhecimento dos radiologistas residentes que podem buscar imagens e ou séries de imagens através de informações clínicas associadas a informações de patologias clássicas buscando similaridades; Identificação automática e escolha do método e posteriormente das imagens a serem comparadas e ou padrões a serem aplicados à imagem adquirida; Análise estatística das informações externas integradas as informações internas das imagens; A proposta de fornecer suporte deste índice de CAD para o protocolo DICOM permite a integração com estações de trabalho de diferentes fabricantes. Suporte ao físico médico na construção dos métodos de apoio a diagnóstico e validação dos resultados; Possibilidade de permitir vários tipos de diagnósticos; Abstração do reconhecimento de padrões em um conjunto de ferramentas que podem ser utilizadas de diferentes formas (criação de um framework de reconhecimento de padrões acessados através do índice interno); Possibilidade de inserção de novos tipos de padrões e processamentos gerando novos tipos de diagnósticos; Análise estatística das informações externas integradas as informações internas das imagens; Para estudos futuros estão previstos o aprimoramento das ontologias com os padrões de reconhecimento, definidos a partir da análise direta das imagens. A criação de ontologias personalizadas para cada radiologista deve ser realizada, além da validação deste modelo em um ambiente real. Para tanto, pretende-se integrá-lo à solução INPACS [INP06] que está sendo utilizada pelo Hospital São Lucas da PUCRS. Este modelo é importante para o diagnostico médico, porque permite um diagnóstico precoce de doenças como câncer de mama que são de difícil identificação em tumores muito pequenos. O uso desse sistema poderia resultar na detecção de até 23% dos casos de câncer detectados em mulheres que realizaram o exame 24 meses antes [12]. Referências [1] Cao, X.; Huang, H.K. "Current Status and Future Advances of Digital Radiography and PACS", IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, v. 9, n. 5, p.80-88, [2] Furuie, S.S.; Gutierrez, M.A.; Bertozzo, N.B.; Figueiredo J.C.B.; Yamagutti, M. Archiving and Retrieving Long-Term Cineangiographic Images in a PACS. Computers in Cardiology, v.26, p , [3] Huang, H. K.,D. Sc., FRCR (Hon.), PACS and Imaging informatics: Based Principles and Aplication, 2004, John Wiley and Sons, p. 488, NY, NY. [4] Andrew Todd-Pokropek, Medical Imaging and Health Informatics, Medical Physics and Bioengineering University College London,& INSERM U494 Paris. [5] AZEVEDO-MARQUES, Paulo Mazzoncini de, HONDA, Marcelo Hossamu, RODRIGUES, José Antônio H. et al. Recuperação de imagem baseada em conteúdo: uso de atributos de textura para caracterização de microcalcificações mamográficas. Radiol Bras, mar. 2002, vol.35, no.2, p ISSN [6] D. Guliato, R.S. Bôaventura, E.V. de Melo, V. de Deus, F.R. Janones, and R.M. Rangayyan, AMDI: An atlas to integrate case studies, e- learning, and research systems via the Web, Proc. IASTED International Conference on Telehealth, July 2005, pp [7] Rasmussen, E.M. Indexing multimedia: Images, Annual Review of Information Sciences and Technology, Vol. 31, [8] Brinkley, J. F., Wong, B.A., Hinshaw, K.p., and Rosse, C. Design of an anatomy information System, Computer Graphics and Applications, Vol. 19, pp.38-48, [9] KOWALSKI, Gerald. Information Retrieval Systems Theory and Implementation. Estados Unidos: Kluwer Academic Publishers, [10] Josiane M. Bueno, Suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo através de histogramas métricos,tese de Doutorado apresentada ao ICMC-USP, São Carlos SP 2002, 146 pags. [11] INPAR Soluções em Sistemas, Site último acesso em:26/06/2006. [12] Computer-Aided Detection (CAD) in Mammography, Site último acesso em 10/06/2006. Contato Daniel da Silva Cotrim Av. Ipiranga, 6681, Porto Alegre,RS, Tel: (51)

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