PACS e Compressão de Imagens Médicas
Conceitos Importantes 1 Resolução Espacial Define riqueza de detalhes da imagem Resolução de Profundidade Define riqueza de meios-tons Define cores Tamanho da Imagem Cailbração Tamanho do píxel, intensidade, tabela de cores
Conceitos Importantes 2 Modalidade e Sub-Modalidade: MN, MRI, RX, US, Angiografia Digital Tipo de Imagem: estáticas, dinâmicas: 2D, 3D, n-d Órgão e Projeção: coração, tórax -- PA, OAD 30º Conteúdo de Informação: miocárdio marcado, sangue marcado, secção transversal, 3D to 2D
Conceitos Importantes 3 Operações Básicas contraste, brilho, zoom Dispositivos em Uso impressora, display, cores Operações Avançadas subtração de imagens reconstrução tomográfica
Conceitos Importantes 4 Representação de Conhecimento estereótipo, aprendizado, heurística Base de Casos para aprendizado, para avaliação Biblioteca de Métodos métodos x classes de imagens
Conceitos Importantes 5 Métodos para Comparação de Imagens estudos multi-modais registro de imagens modelos para acesso Métodos para Validação de Métodos bases de casos homologados protocolos de validação
Tamanhos Típicos RX estático: 2048 x 2048 x 2.. 8 Mb CT Scan & MRI: 512 x 512 x 2... 512 Kb Gated Blood Pool: 128 x 128 x 32 x 2 512 Kb DSA: 512 x 512 x 30 x 1....7,5 Mb Estudo 3D CT: 256 x 256 x 128 x 1...16 Mb Mamografia: 4.000 x 5.000 x 1.5 bytes 30 Mb Hemodinâmica: 1024 2 x 1 x 30/s x 4 min..4 Gb
PACS: O Sonho Recursos Comuns para Imagens
Conceitos Importantes 6 Sistema de Aquisição digital, analógico eletrônico, analógico filme Interface para Rede full, troca de arquivos, só em disco Formato de Dados e Imagens aberto, fechado, DICOM, HL7 Técnicas de Compressão lossy, loss-less
HIS Paciente Exame Médico Exames Complementares Planejamento Investigação Prontuário Eletrônico Terapia PACS Imagens (Sinais) Consulta Relatório Interpretação O. Ratib, From PACS to the World Wide Web Medical Imaging Unit, Geneva University Hospital
Integração da Informação Prontuário Eletrônico Paciente Sistemas Administrativos PACS RIS SIH/SIS
Tecnologia de Internet Conjunto de padrões que viabiliza a troca de informações independente de marca, fabricante, nacionalidade e linguagem. A Internet é browser computador A Plataforma Universal! comunicação
O Hospital e a Internet Fabricantes Fornecedores Distribuidores Farmácias Autenticação Laboratórios Governo: MS/SES Médicos, Pacientes e Público em Geral
O Prontuário Eletrônico na Internet
O Prontuário Eletrônico do Paciente Sistema computadorizado de registro e recuperação das informações relevantes do paciente. Informação Simbólica (texto) anamnese, diagnóstico, prescrições Informação Gráfica sinais (ecg e curvas de pressão) imagens (raio-x, SPECT, ultra-som)
Visão Esquemática Consulta Lab Cirurgia Óbito Alta Base de Dados Longitudinal t Matrícula Nascimento Rx Diagnóstico Consulta
Prontuário Eletrônico Inteligente Paciente: José Silva Spect realizado em 01/07/95 Laudo: normal existe exame anterior!!!
Conceitos Importantes 7 Conexão com Estudos Anteriores links lógicos conceito de similaridade Métodos para Integração sincronizar imagens dinâmicas Necessidade de Modelos conteúdo de informação das imagens validade da relação entre imagens estudos multi-modais
Questão Central O que falta para a criação de um sistema que responda a consultas do tipo: Selecione todas as imagens de miocárdio que evidenciem HVE Quais destas imagens podem ser sobrepostas?
Resposta
Rede Padrões Aplicação HTTP/IIOP Transporte Enlace Físico TCP/IP Ethernet (80%) FDDI, ATM Médicos Representação Comunicação e Registro Distribuição UMLOOA MLM Arden Sintaxe Terminologia Comunicação e Registro CORBA SQL3 JAVA Plataform HL7 DICOM SNOMED ICD-10 UMLS Laboratórios Diagnósticos Prontuário ASTM E31 LOINC
Compressão de Imagens Médicas Definição Utilizar a redundância de informações em imagens de forma a descrevê-las com um menor número de parâmetros Descrever imagens de uma forma mais compacta do que a descrição em matriz MxN
Compressão de Imagens Médicas Objetivos Redução do espaço de armazenamento 1 Imagem de CT X-ray: 256 x 256 x 1 byte = 65 Kbytes 1 Volume de CT X-ray: 256 x 256 x 256 x 1 byte = 16 Mb 1 Série de Volumes MN: 16 x 64 x 64 x 64 x 2 bytes = 8 Mb 1 Estudo Mamográfico: 4.000 x 5.000 x 1.5 bytes = 30 Mb 1 Estudo Hemodinâmico: 4 GB!!! Redução do tempo de transmissão Linha serial 10 Mbits/s e 256 Kbits/s: Calcular?
Compressão de Imagens Médicas Transmissão A=Â+η A Compressão X Descompressão  Armazenamento
Compressão de Imagens Médicas Conceitos Importantes Taxa de compressão: Tamanho de A / Tamanho de X Bytes para representar A / bytes para representar X Tamanho de X pode ser maior do que tamanho de A? Tempo para compressão Tempo para descompressão Medidas de erro
Compressão de Imagens Médicas Medidas de Erro: Medidas objetivas Erro Quadrático Médio: 1/N Σ {A(i,j)- Â(i,j)} 2 Medida de erro pixel a pixel Medidas subjetivas Verificar como a compressão/descompressão altera as características visuais da imagem quanto aos pontos importantes para análise (diagnóstico, quantificação de parâmetros etc...) Observador Numérico
Compressão de Imagens Médicas As técnicas de compressão podem ser divididas em: Técnicas sem perdas (loss-less techniques) Â=A; η= 0 Técnicas com perdas (lossy techniques) Â A; η 0
Compressão de Imagens Médicas Técnicas sem perdas: Exploram redundâncias na imagem sem alterar o conteúdo de informação Exemplos: Run-length code Huffman coding LZW Taxas de Compressão Típicas: 1.5 a 3
Compressão de Imagens Médicas Lossless techniques: Run-length Original Run-length code (por linhas) 9 0 6 1 2 0 6 1 5 0 2 1 6 0 1 1 5 0 2 1 6 0 2 1 6 0 2 1 4 0 Ou simplesmente: 9 6 2 6 5 2 6 1 5 2 6 2 6 2 4
Compressão de Imagens Médicas Lossless techniques: LZW Original (arquivo texto) a b a b c b a b a b a a a a a a a 1 2 4 3 5 8 1 10 11 Tabela de Códigos a 1 ba 5 baba 9 b 2 abc 6 aa 10 c 3 cb 7 aaa 11 ab 4 bab 8 aaaa 12
Compressão de Imagens Médicas Técnicas com perdas: Exploram redundâncias mas alteram o conteúdo de informação Exemplos: Transformadas (Hoteling, Cossenos, Walsh-Hadamard) Expansões em Série Quadtrees Critérios de homogeneidade
Compressão de Imagens Médicas Lossy Techniques Quadtrees: 2 n Palavra-chave: similaridade (1 1 0 1) 1 ((1 1 0 0) (1 1 1 0) (0 1 1 1) (0 0 1 1)) (1 0 (0 0 1 1) 1)
Compressão de Imagens Médicas Lossy Techniques Critérios de Similaridade Emax, Emédio Intensidade dos píxels entre dois valores limites Intensidade dos píxels próxima da média da região Boa aproximação polinomial dentro da região Boa aproximação por função dentro da região
Compressão de Imagens Transformada do Cosseno (JPEG) f(t) F(w) F 1 (w) f 1 (t)
A técnica: Compressão de Imagens Transformada do Cosseno (JPEG) Dividir a imagem em blocos de 8x8 píxels Aplicar a DCT em cada bloco (em zig-zag) Cortar os coeficientes para as componentes abaixo de um certo limite Armazenar a série de coeficientes inteiros usando LZW
Compressão de Imagens Transformada do Cosseno (JPEG) original decompressed Normal Heart
Compressão de Imagens Transformada do Cosseno (JPEG) original 30% 50% 70%
Compressão de Imagens Discussão Porque compressão? Compressão lossless x lossy Como avaliar a perda de informação Análise subjetiva Análise objetiva Extração de parâmetros
Compressão de Imagens Conclusões As técnicas de compressão podem ser úteis Taxas elevadas podem ser obtidas (80:1) Difícil avaliar impacto da compressão Análise deve ser feita caso a caso Análise objetiva e subjetiva A aplicação médica deve determinar a qualidade da imagem O que os olhos não vêem o coração não sente?