Lääketieteellinen kuvantaminen on yksi terveydenhuollon nopeimmin kasvavista alueista. Viimeisten vuosikymmenten aikana se on kehittynyt kattamaan useita kuvantamismuotoja, kuten TT-kuvaukset, magneettikuvaukset, ultraäänen ja isotooppilääketieteen, vain muutamia mainitaksemme. Lääketieteellisten kuvien tuottamiseen käytettävien laitteistojen ja laitteiden kehityksen ohella on edistytty valtavasti näitä kuvia käsittelevissä erilaisissa ohjelmistoissa.
DICOM-standardin (Digital Imaging and Communications in Medicine) käyttöönotto on auttanut varmistamaan, että lääketieteellisten kuvien laatu säilyy korkealla tasolla. Lääketieteellisten kuvien hankinta, tallennus, haku ja jakaminen voidaan tehdä vain DICOM-muodossa. Jokaisessa sairaalassa on oltava oma DICOM-työasema. PACS-järjestelmän (kuvien arkistointi- ja viestintäjärjestelmä) myötä, joka toimii digitaalisten DICOM-kuvien virtuaalisena säilytysalueena, kuvien tallennus ja haku ovat virtaviivaistuneet.
Markkinat ovat täynnä erilaisia lääketieteellisiä kuvantamisohjelmistoja DICOM-kuvien katseluun. Tämä sisältää sekä ilmaisia lääketieteellisiä kuvantamisohjelmistoja että premium-ohjelmistoja, jotka voivat tarjota kehittyneempiä ominaisuuksia. Kun radiologit tottuvat uusimpiin kuvantamisohjelmistoihin kuvien katselua ja tallennusta varten, valmistajat kääntävät huomionsa muihin kuvantamisen työnkulun alueisiin, tunnistaen ratkaistavia ongelmia ja etsien niihin innovatiivisia ratkaisuja. Tässä artikkelissa tarkastelemme erilaisia lääketieteellisiä kuvantamisohjelmistoja, jotka on suunniteltu tekemään muutakin kuin vain katsomaan lääketieteellisiä DICOM-kuvia.
Kaikkia ohjelmistoja, jotka voivat 'analysoida' lääketieteellisistä kuvista saatua dataa, kutsutaan lääketieteellisten kuvien analysointiohjelmistoiksi. Analyysi voi tukea diagnoosia, vertailla potilaiden välisiä kuvia tai saman potilaan kuvia eri ajankohtina taudin etenemisen arvioimiseksi sekä ennusteen arvioimiseksi. Kuvantamisteknologian parantumisen ohella lääketieteellisten kuvantamisohjelmistojen analyyttisessä kyvyssä otetaan suuria harppauksia, tavoitteena luoda ohjelmistoja, jotka pystyvät itsenäisesti havaitsemaan kliinisiä poikkeavuuksia lääketieteellisissä kuvissa.
Analyysi on yleensä kognitiivinen toiminto, jonka suorittaa lääketieteellistä kuvaa tarkasteleva radiologi tai lääkäri. Terveydenhuollon edistymisen myötä potilaille pyydettävien kuvausten määrä on kasvanut räjähdysmäisesti. Lääketieteelliset kuvat ovat nykyään saatavilla yksityiskohtaisempina ja useissa leikkeissä, mikä johtaa suurempaan määrään tarkasteltavia kuvia. Radiologin suorittama suuren kuvamäärän tulkinta vaatii valtavaa ammattitaitoa ja on myös aikaa vievää ja uuvuttavaa. Vaikka radiologien työmäärä on moninkertaistunut vuosien varrella, koulutettujen radiologien määrän kasvu on vastannut vain puolta työmäärän kasvusta. Tuloksena on akuutti henkilöstöpula radiologian työkuorman yhteydessä. Ehdotettu ratkaisu tähän ongelmaan on koneiden käyttö lääketieteellisten kuvien tulkinnassa ja poikkeavuuksien havaitsemisessa.
Lääketieteellisten kuvien analysointiohjelmistot käyttävät syväoppimisalgoritmeja kuvien lukemiseen ja arviointiin. Ne kykenevät käymään läpi satoja kuvia kerralla ja voivat siten käsitellä suuria työmääriä. Ne voidaan kouluttaa 'liputtamaan' kuvat, joissa on epäilyttäviä löydöksiä, mikä voi nopeuttaa radiologien prosesseja siten, että heidän ei tarvitse käydä läpi kaikkia kuvia, vaan he voivat keskittyä vain liputettuihin kuviin.
Aidoc: Aidoc, Tel Avivissa toimiva yritys, on kehittänyt lääketieteellisten kuvien analysointiohjelmiston, joka tarjoaa diagnostista tukea koko kehon TT-kuvauksille. Sovellus analysoi pään, kaulan, rintakehän ja vatsan TT-kuvia ja pystyy havaitsemaan korkean tason visuaalisia poikkeavuuksia. Yksi yrityksen suorittama tapaustutkimus osoitti, että Aidocin käyttö lyhensi merkittävästi raporttien läpimenoaikaa, erityisesti pään ja kaulan kuvauksissa.
Arterys: Arterys on San Franciscossa toimiva yritys, joka yhdistää syväoppimisen tekoälyalgoritmit pilvilaskentaan. Lääketieteellisen kuva-analyysiohjelmiston on osoitettu lisäävän analyysin nopeutta ja tarkkuutta. Alun perin sydämen magneettikuvauksiin kehitetty Arterys on nyt kehittänyt vastaavia sovelluksia maksan ja keuhkojen magneettikuvauksiin sekä mammografioihin ja auttaa tunnistamaan patologisia leesioita näillä alueilla.
Lopulta lääketieteellinen kuva-analyysiohjelmisto on yhtä hyvä kuin tietokonealgoritmit, joihin se perustuu. Tietokone ei 'näe' asioita eikä voi ajatella, ja sen tuotos perustuu numerosarjoihin ja algoritmeihin. Tuotetut tulokset perustuvat siten algoritmeihin, joilla se on ohjelmoitu. Tässä on siis paljon virheen mahdollisuuksia, koska teknologia on vielä uutta. Vaikka lääketieteellinen kuva-analyysiohjelmisto voi varmasti vähentää radiologin työmäärää, se ei ole vielä valmis korvaamaan radiologia kokonaan. Se on vielä lapsenkengissään eikä sitä käytetä yhtä yleisesti kuin sen vähemmän automatisoitua vastinetta, lääketieteellisten kuvien käsittelyohjelmistoa.
|
Cloud PACS ja online DICOM-katseluohjelmaLataa DICOM-kuvia ja kliinisiä asiakirjoja PostDICOM-palvelimille. Tallenna, katsele, tee yhteistyötä ja jaa lääketieteellisiä kuvantamistiedostojasi. |
Lääketieteellisten kuvien käsittelyohjelmisto muuntaa kuvia niiden hankkimisen jälkeen. Vaikka jotkut ryhmät pitävät lääketieteellisten kuvien käsittelyohjelmistoja osana analyysiohjelmistoja, ne eivät tee paljoakaan kuvien analysoimiseksi. Käsittely kuitenkin helpottaa radiologin manuaalista analyysityötä. Lääketieteellisten kuvien käsittelyä on kolmea tyyppiä: kuvien segmentointi, kuvien rekisteröinti ja kuvien visualisointi.
Segmentoinnilla tarkoitetaan prosessia, jossa yksittäinen kuva jaetaan pieniin osiin tai segmentteihin. Ihannetapauksessa näiden segmenttien on oltava merkityksellisiä, eli jokaisen segmentin tulisi kuvata eri rakennetta tai elintä.
Lääketieteellinen kuvansegmentointiohjelmisto pystyy suorittamaan seuraavat toiminnot:
Kiinnostuksen kohteen paikantaminen: Ohjelmisto voi tunnistaa poikkeavuuksia kiinnostuksen kohteessa, mukaan lukien kasvaimet, kyhmyt ja muut patologiat.
Anatomisten rajojen erottaminen: Segmentointiohjelmisto voi tunnistaa kehon rakenteiden, kuten verisuonten, rajat.
Tilavuuksien mittaaminen: Lääketieteellistä kuvansegmentointiohjelmistoa voidaan käyttää tiettyjen rakenteiden, kuten anatomisten onteloiden tai kasvainten, tilavuuksien laskemiseen. Se on erityisen hyödyllinen kasvaimen koon muutosten seurannassa hoidon aikana.
Kuvien rekisteröinti on prosessi, joka mahdollistaa kuvien kohdistamisen oikealla tavalla. Tässä tekniikassa tietokoneelle esitetään sarja 'kohdekuvia'. Kun sille syötetään uusi kuva, tämä uusi 'lähdekuva' muunnetaan kohdistukseltaan kohdekuvan kaltaiseksi. Kuvien rekisteröinti voidaan saavuttaa kolmella menetelmällä: muunnosmalleilla, samankaltaisuusfunktioilla ja optimointimenettelyillä.
Kuvien rekisteröinnin sovelluksia lääketieteellisten kuvien käsittelyohjelmiston kautta:
Kuvien fuusio: Kuvien fuusiossa eri lähteistä peräisin oleva lääketieteellinen kuvadata voidaan yhdistää yhdeksi tietojoukoksi. Tämä on erittäin hyödyllistä sen ymmärtämiseksi, miten anatomia korreloi toiminnallisten prosessien kanssa. Esimerkiksi TT-kuvaukset tarjoavat rakenteellista tietoa, kun taas PET-kuvaukset tarjoavat aineenvaihdunnallista tietoa. Kuvien fuusion avulla molemmat tietojoukot voidaan saada yhden aineiston kautta.
Muutosten tutkiminen ajan myötä: Kuvien rekisteröintiä voidaan käyttää kuvasarjojen vertailuun ajan kuluessa. Tämä on hyödyllistä muutosten arvioimiseksi saman kuvaussession aikana, kuten sydämen liikkeet tai hengitystoiminta. Sitä voidaan soveltaa myös pitkän aikavälin muutoksiin, kuten taudin etenemisen seurantaan muutaman vuoden aikana.
Anatomisten piirteiden luonnehdinta: Kuvien rekisteröinnillä voidaan myös vertailla kuvia eri koehenkilöiden välillä populaatiossa. Tätä voidaan käyttää anatomisten piirteiden luonnehtimiseen tietyssä populaatiossa.
Interventiotoimenpiteet: Tietokoneavusteinen kirurgia on mahdollista kuvien rekisteröinnin avulla. Soveltamalla preoperatiivista TT- tai MRI-kuvaa leikkausympäristöön, kuvaohjattu kirurgia tulee mahdolliseksi.
Lääketieteellinen kuvien visualisointiohjelmisto muuttaa tapaa, jolla alkuperäistä aineistoa voidaan tarkastella. Tämä mahdollistaa analyysin eri näkökulmista. Visualisointi on pohjimmiltaan datan tutkimista, sen muuntamista tarvittaessa ja sen katselua suuremmalla syvyydellä ja selkeydellä verrattuna alkuperäiseen aineistoon. On olemassa useita jälkikäsittelytekniikoita, jotka mahdollistavat lääketieteellisen kuvan visualisoinnin.
Kuvien visualisoinnin sovelluksia lääketieteellisten kuvien käsittelyohjelmiston kautta:
3D-rekonstruktio: 3D-lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto on lähes aina sisäänrakennettu tavallisiin lääketieteellisiin kuvankäsittelyohjelmiin. 3D-rekonstruktio sisältää kaikkien yhdessä aineistossa hankittujen leikkeiden lisäämisen ja niiden yhdistämisen yhdeksi kuvaksi. Tämän avulla käyttäjät voivat tulkita poikkeavuuksia helpommin, koska anatominen orientaatio on parempi verrattuna yksittäisiin leikkeisiin. 3D-lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto auttaa myös poikkeavuuksien nopeammassa tunnistamisessa. Suurempaa yksityiskohtaisuutta voidaan sitten visualisoida 2D-visualisoinnilla tarvittaessa.
2D-visualisointi: Tämä on 3D-rekonstruktiotekniikan käänteinen toiminto. Sitä voidaan käyttää joko alkuperäisen kuvadatan näyttämiseen 3D- tai 4D-rekonstruktioista tai eri leikkeiden katseluun alkuperäisestä aineistosta. Esimerkki 2D-visualisoinnista on monitasoinen uudelleenmuotoilu (MPR), joka mahdollistaa uusien leikkeiden tekemisen 3D- ja 4D-rekonstruktioista tasoilla, jotka eroavat alkuperäisistä tasoista. MPR:ää käytetään kaarevien rakenteiden, kuten selkäydinkanavan ja verisuonten, visualisointiin. Useimmat 3D-lääketieteelliset kuvantamisohjelmistot mahdollistavat myös MPR:n.
Diagnostisessa kuvantamisessa käyvien potilaiden määrän samanaikainen kasvu ja hankittavien lääketieteellisten kuvien laatu, mikä tarkoittaa valtavia tiedostoja, on johtanut massiivisiin aineistomääriin, joita terveyskeskukset ja sairaalat käsittelevät. Tämän valtavan kuvantamisdatamäärän tallennus, haku ja käsittely voi olla haaste itsessään. Lääketieteellisten kuvien hallintaohjelmisto tekee tästä prosessista helpompaa organisoimalla ja integroimalla tällaiset aineistot.
Lääketieteellisten kuvien hallintaohjelmisto koostuu PACS-palvelimesta, joka voidaan integroida tavalliseen DICOM-työasemaan. Tavallisessa lääketieteellisten kuvien hallintaohjelmistossa tulisi olla seuraavat ominaisuudet:
Korvaa fyysisen arkistoinnin tallentamalla kaikki lääketieteelliset kuva-aineistot digitaalisesti ja organisoidusti.
Mahdollistaa radiologeille pääsyn lääketieteelliseen kuvadataan mistä tahansa maantieteellisestä sijainnista ja antaa useiden käyttäjien tarkastella tietoja samanaikaisesti eri järjestelmissä.
Mahdollistaa kuvien viennin muihin tiedostomuotoihin, jotta niitä voidaan käyttää opetukseen, oppimiseen tai kuvien levittämiseen julkaisujen ja verkkosivustojen kautta.
Mahdollistaa lääketieteellisen kuvadatan integroinnin potilastietoihin muissa rekistereissä, kuten sähköisessä terveyskertomuksessa, terveystietojärjestelmässä ja radiologian tietojärjestelmässä (RIS).
Lääketieteellisen kuvantamisen merkittävä haittapuoli on säteilyaltistus. Säteilyannoksen mittaaminen kuvauksen aikana on nyt mahdollista seurantaohjelmiston avulla.
TT-ohjatun diagnostiikan ja interventioiden, mukaan lukien isotooppilääketieteen kuvaukset ja angiografia, lisääntyvän käytön myötä sekä potilaiden että lääkäreiden säteilyaltistus on noussut tasaisesti. Viranomaiset ovat huomanneet tämän ja tehneet pakolliseksi seurata potilaiden saamaa säteilyannosta ja kirjata se heidän terveystietoihinsa. On myös tarpeen seurata säteilyä, jolle lääkärit altistuvat työnsä aikana.
Annosseurannan avuksi useat lääketieteellisten kuvien hallintaohjelmistojen kehittäjät ovat keksineet ratkaisuja. Esimerkiksi GE tarjoaa ohjelmaa nimeltä DoseWatch. Se seuraa potilaille annettuja säteilyannoksia tietyssä laitoksessa. Tiedot voidaan luokitella yksittäisen laitteen, protokollan tai käyttäjän mukaan, jotta annospoikkeamat on helppo tunnistaa. Muut sovellukset, kuten Sectra, tarjoavat verkkopohjaista annosseurantaa. Sectra on American College of Radiologistsin sertifioima ja voi lähettää annostiedot sairaalasta suoraan heidän Dose Index Registry -rekisteriinsä.
PostDICOM integroi yllä kuvaamamme lääketieteellisen kuvantamisohjelmiston toiminnot yhdeksi monipuoliseksi ohjelmaksi. Se on hienostunut lääketieteellisten kuvien hallintaohjelmisto, joka mahdollistaa lääketieteellisten kuvien pilvipohjaisen tallennuksen ja haun. PostDICOM on yhteensopiva useiden käyttöjärjestelmien kanssa, mukaan lukien Windows, Linux, Mac OS ja Android. Tämä ilmainen lääketieteellinen kuvantamisohjelmisto tarjoaa edistyneitä visualisointivaihtoehtoja ja on integroitu lääketieteelliseen kuvien segmentointiohjelmistoon. Lisätallennustilaa voi ostaa nimelliseen hintaan. Vieraile osoitteessa postdicom.com saadaksesi lisätietoja tästä kätevästä ohjelmistosta.
|
|
Cloud PACS ja online DICOM-katseluohjelmaLataa DICOM-kuvia ja kliinisiä asiakirjoja PostDICOM-palvelimille. Tallenna, katsele, tee yhteistyötä ja jaa lääketieteellisiä kuvantamistiedostojasi. |
