Medicinsk billeddannelse er et af de hurtigst voksende områder inden for sundhedsvæsenet. I løbet af de sidste par årtier, det har udviklet sig til at omfatte flere billeddannelsesmetoder inklusive CT-scanninger, MR"er, ultralyd, og nuklearmedicin, for at nævne et par stykker. Sammen med fremskridt inden for hardware og enheder, der bruges til at generere medicinske billeder, er der gjort store fremskridt med de forskellige typer software, der håndterer disse billeder.
Indførelsen af DICOM-standarden (Digital Imaging and Communications in Medicine) har bidraget til at sikre, at kvaliteten af medicinske billeder opretholdes på et højt niveau. Erhvervelse, lagring, hentning og deling af medicinske billeder kan kun ske i DICOM-format. Hvert hospital skal have en dedikeret DICOM-arbejdsstation. Med fremkomsten af PACS (Picture Archiving and Communications System), som er en virtuel bedrift område for digitale DICOM-billeder, lagring og hentning af sådanne billeder er strømlinet.
Markedet er oversvømmet med forskellige former for medicinsk billedbehandlingssoftware til visning af DICOM-billeder. Dette inkluderer gratis medicinsk billedbehandlingssoftware samt premium-software, der muligvis tilbyder mere avancerede funktioner. Efterhånden som radiologer vænner sig til den nyeste medicinske billedbehandlingssoftware til visning og lagring af billeder, vender producenterne deres opmærksomhed mod andre områder af billeddannelsesarbejdsgangen, identificerer problemer, der skal løses, og se, om de kan komme med innovative løsninger til det samme. I denne artikel, vi gennemgår de forskellige typer medicinsk billedbehandlingssoftware, der er designet til at gøre mere end bare at se DICOM-medicinske billeder.
Enhver software, der kan"analysere“ data, der fås fra medicinske billeder, kaldes medicinsk billedanalysesoftware. Analyse kan tage form af medvirkende diagnose, sammenligning af billeder mellem patienter eller inden for den samme patient på forskellige tidspunkter for at vurdere sygdommens fremskridt, og evaluering af prognose. I forbindelse med forbedringen i billedbehandlingsteknologi, der gøres store fremskridt med hensyn til den analytiske evne til medicinsk billeddannelsessoftware, i bestræbelserne på at skabe software, der er i stand til uafhængigt at opdage kliniske anomalier i medicinske billeder.
Analyse er normalt en kognitiv funktion, der udføres af radiologen eller lægen, der ser det medicinske billede. Med fremskridt inden for sundhedsvæsenet, antallet af scanninger, der anmodes om til patienter, er steget kraftigt. Medicinske scanningsoutput i dag er tilgængelige mere detaljeret og i flere sektioner, hvilket fører til et større antal billeder, der skal undersøges. Fortolkning af så mange billeder af en radiolog kræver ikke kun enorm dygtighed, det er også tidskrævende og udmattende. Mens arbejdsbyrden for radiologer er multipliceret gennem årene, væksten i antallet af uddannede radiologer har kun spejlet halvdelen af stigningen i arbejdsbyrden. Resultatet er en akut mangel på menneskelige ressourcer inden for rammerne af radiologisk arbejdsbyrde. En foreslået løsning på dette problem er brugen af maskiner til at fortolke medicinske billeder og opdage uregelmæssigheder.
Medicinsk billedanalysesoftware bruger dybe læringsalgoritmer til at læse og evaluere billeder. Det er i stand til at sigtes gennem hundredvis af billeder ad gangen og kan derfor håndtere store arbejdsbelastninger. Det kan trænes til at 'markere' billeder med mistænkelige fund, som kan fremskynde processer for radiologer i den forstand, at de ikke behøver at gennemgå alle billederne og bare fokusere på dem, der er markeret.
Aidoc: Aidoc, et Tel Aviv-baseret firma, har udviklet medicinsk billedanalysesoftware, der giver diagnostisk support til CT-scanninger i hele kroppen. Applikationen analyserer CT-scanninger af hoved, nakke, bryst og mave og er i stand til at detektere visuelle abnormiteter på højt niveau. En casestudie udført af virksomheden viste, at brug af Aidoc reducerede rapportens leveringstid betydeligt, især til scanninger af hoved og hals.
Arterys: Arterys er et San Francisco-baseret firma, der kombinerer dyb læring AI-algoritmer med cloud computing. Den medicinske billedanalysesoftware har vist sig at øge analysens hastighed og nøjagtighed. Oprindeligt udviklet til hjerte-MR"er, Arterier har nu udviklet lignende applikationer til lever-MR"er, lunge MRI"er og mammogrammer, og hjælper med at identificere patologiske læsioner i disse regioner.
I sidste ende, medicinsk billedanalysesoftware er lige så god som de computeralgoritmer, den er bygget på. En computer ser ikke ting og kan ikke tænke, og dens output er baseret på en række tal og algoritmer. De genererede resultater er derfor baseret på de algoritmer, som de er programmeret med. Der er derfor masser af plads til fejl her, da teknologien stadig er spirende. Mens medicinsk billedbehandlingsanalysesoftware helt sikkert kan reducere radiologens arbejdsbyrde, er den endnu ikke klar til at erstatte radiologen fuldstændigt. Det er stadig i sin barndom og bruges ikke så almindeligt som dets mindre automatiserede modstykke, den medicinske billedbehandlingssoftware.
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Gem, få vist, samarbejd og del dine medicinske billedbehandlingsfiler. |
Medicinsk billedbehandlingssoftware transformerer i det væsentlige billeder, efter at de er erhvervet. Mens nogle grupper betragter medicinsk billedbehandlingssoftware som en del af medicinsk billedanalysesoftware, det gør ikke meget for at analysere billeder. Ikke desto mindre gør behandlingen arbejdet med manuel analyse lettere for radiologen. Medicinsk billedbehandling er af tre typer - billedsegmentering, billedregistrering, og billedvisualisering.
Segmentering refererer til processen med at opdele et enkelt billede i små dele eller segmenter. Ideelt set skal disse segmenter være meningsfulde, det vil sige, at hvert segment skal skildre en anden struktur eller et organ.
Medicinsk billedsegmenteringssoftware er i stand til at udføre følgende funktioner:
Lokaliseringaf interesseområdet: Softwaren kan identificere abnormiteter i interesseområdet, herunder tumorer, knuder og andre patologier.
Knesneanatomiske grænser: Segmenteringssoftware kan identificere grænserne for kropsstrukturer såsom blodkar.
Målevolumener: Medicinsk billedsegmenteringssoftware kan bruges til at beregne volumenerne af specifikke strukturer såsom anatomiske hulrum eller tumorer. Det er især nyttigt at overvåge ændringer i tumorstørrelse i løbet af behandlingen.
Billedregistrering er en proces, der gør det muligt at justere billeder på den rigtige måde. I denne teknik, computeren er bekendt med en række 'mål' billeder. Når det bliver fodret med et nyt billede, transformeres dette nye"kilde“ -billede til at blive ens i overensstemmelse med målbilledet. Billedregistrering kan opnås ved hjælp af tre metoder - transformationsmodeller, lighedsfunktioner, og optimeringsprocedurer.
Anvendelser af billedregistrering via medicinsk billedbehandlingssoftware:
Billedfusion: I billedfusion, medicinske billeddata, der kommer fra forskellige kilder, kan smeltes sammen i et enkelt datasæt. Dette er yderst nyttigt til at forstå, hvordan anatomi korrelerer med funktionelle processer. For eksempel, CT-scanninger giver strukturel information, mens PET-scanninger giver metabolisk information. Ved hjælp af billedfusion kan begge sæt information fås via et enkelt datasæt.
Studererændringer over tid: Billedregistrering kan bruges til at sammenligne en række billeder over tid. Dette er nyttigt til at vurdere ændringer inden for den samme billeddannelsessession, såsom hjertebevægelser eller åndedrætsfunktion. Det kan også anvendes til langsigtede ændringer, såsom overvågning af udviklingen af en sygdom over et par år.
Karakteriserendeanatomiske træk: Billedregistrering kan også sammenligne billeder mellem forskellige emner i en population. Dette kan bruges til at karakterisere anatomiske træk i en given population.
Interventionelleprocedurer: Computerassisteret kirurgi er muliggjort med billedregistrering. Ved at anvende den præoperative CT-scanning eller MR-billede på den intraoperative indstilling, billedstyret kirurgi bliver mulig.
Medicinsk billedvisualiseringssoftware ændrer den måde, det originale datasæt kan ses på. Dette giver mulighed for analyse fra forskellige synsvinkler. Visualisering er i det væsentlige processen med at udforske data, omdanne det om nødvendigt, og derefter se det med større dybde og klarhed i sammenligning med det originale datasæt. Der er flere efterbehandlingsteknikker, der giver mulighed for medicinsk billedvisualisering.
Anvendelser af billedvisualisering gennem medicinsk billedbehandlingssoftware:
3Drekonstruktion: 3D medicinsk billedbehandling software er næsten altid indbygget i almindelige medicinske billedbehandling softwareprogrammer 3D rekonstruktion indebærer tilføjelse af alle de sektioner, der er erhvervet i et enkelt datasæt og kombinere dem til et enkelt billede. Dette giver operatørerne mulighed for nemt at fortolke abnormiteter, da der er bedre anatomisk orientering sammenlignet med individuelle sektioner. 3D medicinsk billeddannelsessoftware hjælper også med hurtigere identifikation af abnormiteter. Større detaljer kan derefter visualiseres med 2D-visualisering, hvis det kræves.
2D-visualisering: Dette er en omvendt af 3D-rekonstruktionsteknikken. Det kan bruges til enten at vise de originale billeddata fra 3D- eller 4D-rekonstruktioner, eller det kan bruges til at se forskellige sektioner fra det originale datasæt. Et eksempel på 2D-visualisering er multiplanar omformatering, som gør det muligt at lave nye sektioner fra 3D- og 4D-rekonstruktioner, ved fly, der adskiller sig fra de originale fly. MPR finder anvendelse i visualiseringen af krøllede strukturer, herunder rygmarvskanalen og blodkarrene. De fleste former for 3D medicinsk billedbehandlingssoftware giver også mulighed for MPR.
Den samtidige stigning i antallet af patienter, der gennemgår diagnostisk medicinsk billeddannelse, og kvaliteten af medicinske billeder, der erhverves, hvilket betyder enorme datafiler, har ført til massive mængder datasæt, der håndteres af sundhedscentre og hospitaler. Opbevaring, hentning og håndtering af denne enorme mængde billeddata kan være en udfordring i sig selv. Medicinsk billedstyringssoftware gør denne proces lettere ved at organisere og integrere sådanne datasæt.
Medicinsk billedstyringssoftware består af en PACS-server , der kan integreres med en almindelig DICOM-arbejdsstation. En standard medicinsk billedstyringssoftware skal have følgende funktioner:
Erstatter fysisk arkivering ved at gemme alle medicinske billeddatasæt digitalt på en organiseret måde.
Giver radiologer adgang til medicinske billeddannelsesdata fra enhver geografisk placering, og giver flere brugere mulighed for at se data på samme tid på forskellige systemer.
Tillader eksport af billeder til andre filformater, så de kan bruges til undervisning, læring, eller til formidling af billeder gennem publikationer og websteder.
Tillader integration af medicinske billeddata med patientdata i andre journaler, såsom elektronisk helbredsjournal, sundhedsinformationssystem og radiologiinformationssystem (RIS).
En stor ulempe ved medicinsk billeddannelse er strålingseksponering. Måling af den strålingsdosis, der er involveret under scanningen, er nu mulig med sporingssoftware.
Med den stigende brug af CT-styret diagnose og intervention, inklusive nuklearmedicinske baserede scanninger og angiografi, der har været en støt stigning i både patient- og læges eksponering for stråling. Lovpligtige organer har bemærket dette og gjort det obligatorisk at spore mængden af stråling, som patienter modtager, og indtaste dette i deres helbredsjournaler. Det er også nødvendigt at spore mængden af stråling, som læger udsættes for i løbet af deres arbejde.
For at hjælpe med dosissporing er flere udviklere af medicinsk billedstyringssoftware kommet med løsninger. For eksempel tilbyder GE et program kaldet DoseWatch. Det sporer strålingsdosis, der administreres til patienter på en given institution. Dataene kan klassificeres i henhold til den enkelte enhed, protokollen eller operatøren, så det bliver let at identificere dosisafvigere. Andre applikationer som Sectra tilbyder webbaseret dosissporing. Sectra er certificeret af American College of Radiologists og kan indsende dosisdata fra et hospital direkte til deres dosisindeksregister.
PostDICOM integrerer de medicinske billedbehandlingssoftwarefunktioner, som vi har beskrevet ovenfor, i et funktionspakket program. Det er sofistikeret medicinsk billedstyringssoftware, der tillader skybaseret opbevaring og hentning af medicinske billeder. PostDICOM er kompatibel med flere operativsystemer, herunder Windows, Linux, Mac OS og Android. Denne gratis medicinske billedbehandlingssoftware tilbyder avancerede visualiseringsmuligheder og er integreret med medicinsk billedsegmenteringssoftware. Yderligere opbevaring kan købes til en nominel pris. Besøg postdicom.com for at lære mere om dette praktiske stykke software.
|
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Gem, få vist, samarbejd og del dine medicinske billedbehandlingsfiler. |
.jpg)
