Medisinsk bildebehandling er et av de raskest voksende områdene innen helsevesenet. I løpet av de siste tiårene har det utviklet seg til å omfatte flere bildemodaliteter, inkludert CT-skanninger, MR, ultralyd og nukleærmedisin, for å nevne noen. Sammen med fremskritt innen maskinvare og enheter som brukes til å generere medisinske bilder, har det blitt gjort store fremskritt med de forskjellige typene programvare som håndterer disse bildene.
Innføringen av DICOM-standarden (Digital Imaging and Communications in Medicine) har bidratt til å sikre at kvaliteten på medisinske bilder opprettholdes på et høyt nivå. Innhenting, lagring, henting og deling av medisinske bilder kan kun gjøres i DICOM-formatet. Hvert sykehus må ha en dedikert DICOM-arbeidsstasjon. Med inntoget av PACS (Picture Archiving and Communications System), som er et virtuelt oppbevaringsområde for digitale DICOM-bilder, har lagring og henting av slike bilder blitt strømlinjeformet.
Markedet oversvømmes av forskjellige typer medisinsk bildeprogramvare for visning av DICOM-bilder. Dette inkluderer gratis medisinsk bildeprogramvare samt premium-programvare som kan tilby mer avanserte funksjoner. Etter hvert som radiologer blir vant til den nyeste medisinske bildeprogramvaren for visning og lagring av bilder, retter produsentene oppmerksomheten mot andre områder av bildearbeidsflyten, identifiserer problemer som må løses, og ser om de kan komme opp med innovative løsninger for disse. I denne artikkelen gjennomgår vi de forskjellige typene medisinsk bildeprogramvare som er designet for å gjøre mer enn bare å vise medisinske DICOM-bilder.
All programvare som kan 'analysere' data hentet fra medisinske bilder, kalles programvare for medisinsk bildeanalyse. Analyse kan ta form av å hjelpe til med diagnose, sammenligne bilder mellom pasienter eller hos samme pasient på forskjellige tidspunkter for å vurdere sykdomsprogresjon, og evaluere prognose. I forbindelse med forbedringen av bildeteknologi gjøres det store fremskritt når det gjelder analyseevnen til medisinsk bildeprogramvare, i arbeidet med å skape programvare som er i stand til selvstendig å oppdage kliniske avvik i medisinske bilder.
Analyse er vanligvis en kognitiv funksjon som utføres av radiologen eller legen som ser på det medisinske bildet. Med fremskritt innen helsevesenet har antall skanninger som bestilles for pasienter skutt i været. Resultater fra medisinske skanninger i dag er tilgjengelige i større detalj og i flere snitt, noe som fører til et større antall bilder som må undersøkes. Tolkning av så mange bilder av en radiolog krever ikke bare enorme ferdigheter, det er også tidkrevende og utmattende. Mens arbeidsmengden for radiologer har mangedoblet seg gjennom årene, har veksten i antall utdannede radiologer bare speilet halvparten av økningen i arbeidsmengde. Resultatet er en akutt mangel på menneskelige ressurser i sammenheng med radiologenes arbeidsmengde. En foreslått løsning på dette problemet er bruk av maskiner til å tolke medisinske bilder og oppdage avvik.
Programvare for medisinsk bildeanalyse bruker dyplæringsalgoritmer for å lese og evaluere bilder. Den er i stand til å gå gjennom hundrevis av bilder om gangen, og kan derfor håndtere store arbeidsmengder. Den kan trenes til å 'flaggmarkere' bilder med mistenkelige funn, noe som kan fremskynde prosesser for radiologer ved at de ikke trenger å gå gjennom alle bildene, men bare fokusere på de som er flagget.
Aidoc: Aidoc, et selskap basert i Tel Aviv, har utviklet programvare for medisinsk bildeanalyse som gir diagnostisk støtte for helkropps CT-skanninger. Applikasjonen analyserer CT-skanninger av hode, nakke, bryst og mage, og er i stand til å oppdage visuelle avvik på høyt nivå. En casestudie utført av selskapet viste at bruk av Aidoc reduserte tiden for rapportlevering betydelig, spesielt for skanninger av hode og nakke.
Arterys: Arterys er et selskap basert i San Francisco som kombinerer dyplærings AI-algoritmer med cloud computing. Programvaren for medisinsk bildeanalyse har vist seg å øke hastigheten og nøyaktigheten av analyser. Opprinnelig utviklet for hjerte-MR, har Arterys nå utviklet lignende applikasjoner for lever-MR, lunge-MR og mammografi, og hjelper til med å identifisere patologiske lesjoner i disse områdene.
Til syvende og sist er programvare for medisinsk bildeanalyse like god som dataalgoritmene den er bygget på. En datamaskin 'ser' ikke ting og kan ikke tenke, og resultatet er basert på en rekke tall og algoritmer. Resultatene som genereres er derfor basert på algoritmene den har blitt programmert med. Det er derfor rikelig med rom for feil her, da teknologien fortsatt er i startfasen. Selv om programvare for medisinsk bildeanalyse absolutt kan redusere radiologens arbeidsmengde, er den ikke klar til å erstatte radiologen fullstendig ennå. Den er fortsatt i sin barndom og brukes ikke like ofte som sin mindre automatiserte motpart, programvare for medisinsk bildebehandling.
|
Cloud PACS og Online DICOM-viserLast opp DICOM-bilder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Lagre, vis, samarbeid og del dine medisinske bildefiler. |
Programvare for medisinsk bildebehandling transformerer i hovedsak bilder etter at de er anskaffet. Selv om noen grupper anser programvare for medisinsk bildebehandling som en del av programvare for medisinsk bildeanalyse, gjør den ikke mye for å analysere bilder. Likevel gjør prosessering jobben med manuell analyse enklere for radiologen. Medisinsk bildebehandling er av tre typer – bildesegmentering, bilderegistrering og bildevisualisering.
Segmentering refererer til prosessen med å dele et enkelt bilde i små deler eller segmenter. Ideelt sett må disse segmentene være meningsfulle, det vil si at hvert segment skal skildre en annen struktur eller et organ.
Programvare for medisinsk bildesegmentering er i stand til å utføre følgende funksjoner:
Lokalisere interesseområdet (ROI): Programvaren kan identifisere avvik i interesseområdet, inkludert svulster, knuter og andre patologier.
Skjelne anatomiske grenser: Segmenteringsprogramvare kan identifisere grensene til kroppsstrukturer som blodkar.
Måle volumer: Programvare for medisinsk bildesegmentering kan brukes til å beregne volumene av spesifikke strukturer som anatomiske hulrom eller svulster. Det er spesielt nyttig for å overvåke endringer i tumorstørrelse i løpet av behandlingen.
Bilderegistrering er en prosess som gjør at bilder kan justeres på riktig måte. I denne teknikken blir datamaskinen kjent med en serie 'målbilder'. Når den mates med et nytt bilde, blir dette nye 'kildebildet' transformert for å bli lik i justering til målbildet. Bilderegistrering kan oppnås ved hjelp av tre metoder – transformasjonsmodeller, likhetsfunksjoner og optimaliseringsprosedyrer.
Bruksområder for bilderegistrering gjennom programvare for medisinsk bildebehandling:
Bildefusjon: I bildefusjon kan medisinske bildedata som kommer fra forskjellige kilder fusjoneres sammen til et enkelt datasett. Dette er ekstremt nyttig for å forstå hvordan anatomi korrelerer med funksjonelle prosesser. For eksempel gir CT-skanninger strukturell informasjon, mens PET-skanninger gir metabolsk informasjon. Ved hjelp av bildefusjon kan begge sett med informasjon oppnås gjennom et enkelt datasett.
Studere endringer over tid: Bilderegistrering kan brukes til å sammenligne en serie bilder over tid. Dette er nyttig for å vurdere endringer innen samme bildeøkt, for eksempel hjertebevegelser eller respirasjonsfunksjon. Det kan også brukes på langsiktige endringer, for eksempel overvåking av progresjonen av en sykdom over noen år.
Karakterisere anatomiske trekk: Bilderegistrering kan også sammenligne bilder mellom forskjellige personer i en befolkning. Dette kan brukes til å karakterisere anatomiske trekk i en gitt befolkning.
Intervensjonsprosedyrer: Datamaskinassistert kirurgi gjøres mulig med bilderegistrering. Ved å bruke pre-operativ CT-skanning eller MR-bilde i den intraoperative settingen, blir bildeveiledet kirurgi mulig.
Programvare for medisinsk bildevisualisering endrer måten det opprinnelige datasettet kan vises på. Dette gir mulighet for analyse fra forskjellige synsvinkler. Visualisering er i hovedsak prosessen med å utforske data, transformere dem om nødvendig, og deretter vise dem med større dybde og klarhet sammenlignet med det opprinnelige datasettet. Det finnes flere etterbehandlingsteknikker som gir mulighet for medisinsk bildevisualisering.
Bruksområder for bildevisualisering gjennom programvare for medisinsk bildebehandling:
3D-rekonstruksjon: Programvare for medisinsk 3D-bildebehandling er nesten alltid innebygd i vanlige programmer for medisinsk bildebehandling. 3D-rekonstruksjon innebærer tillegg av alle snittene som er innhentet i et enkelt datasett og kombinere dem til et enkelt bilde. Dette gjør det mulig for operatører å enkelt tolke avvik da det er bedre anatomisk orientering sammenlignet med individuelle snitt. Programvare for medisinsk 3D-bildebehandling hjelper også med raskere identifisering av avvik. Større detalj kan deretter visualiseres med 2D-visualisering om nødvendig.
2D-visualisering: Dette er det motsatte av 3D-rekonstruksjonsteknikken. Det kan brukes til enten å vise de originale bildedataene fra 3D- eller 4D-rekonstruksjoner, eller det kan brukes til å vise forskjellige snitt fra det opprinnelige datasettet. Et eksempel på 2D-visualisering er multiplanar reformatering (MPR), som gjør at nye snitt kan lages fra 3D- og 4D-rekonstruksjoner, på plan som er forskjellige fra de opprinnelige planene. MPR finner anvendelse i visualisering av krumlinjede strukturer, inkludert spinalkanalen og blodkar. De fleste typer programvare for medisinsk 3D-bildebehandling tillater også MPR.
Den samtidige økningen i antall pasienter som gjennomgår diagnostisk medisinsk bildebehandling og kvaliteten på de medisinske bildene som innhentes, noe som betyr enorme datafiler, har ført til at massive volumer av datasett håndteres av helsesentre og sykehus. Lagring, henting og håndtering av dette enorme volumet av bildedata kan være en utfordring i seg selv. Programvare for administrasjon av medisinske bilder gjør denne prosessen enklere ved å organisere og integrere slike datasett.
Programvare for administrasjon av medisinske bilder består av en PACS-server som kan integreres med en vanlig DICOM-arbeidsstasjon. En standard programvare for administrasjon av medisinske bilder bør ha følgende funksjoner:
Erstatter fysisk arkivering ved å lagre alle medisinske bildedatasett digitalt på en organisert måte.
Gir radiologer tilgang til medisinske bildedata fra enhver geografisk plassering, og lar flere brukere se data samtidig på forskjellige systemer.
Tillater eksport av bilder til andre filformater, slik at de kan brukes til undervisning, læring eller for å spre bilder gjennom publikasjoner og nettsteder.
Tillater integrering av medisinske bildedata med pasientdata i andre journaler, for eksempel elektronisk pasientjournal (EPJ), helseinformasjonssystem og radiologisk informasjonssystem (RIS).
En stor ulempe med medisinsk bildebehandling er stråleeksponering. Måling av strålingsdosen involvert under bildeopptak er nå mulig med sporingsprogramvare.
Med økende bruk av CT-veiledet diagnose og intervensjon, inkludert nukleærmedisinbaserte skanninger og angiografi, har det vært en jevn økning i både pasienters og legers eksponering for stråling. Lovgivende organer har bemerket dette og gjort det obligatorisk å spore mengden stråling pasienter mottar og føre dette inn i deres helsejournaler. Det er også påkrevd å spore mengden stråling leger utsettes for i løpet av sitt arbeid.
For å hjelpe med dosesporing har flere utviklere av programvare for administrasjon av medisinske bilder kommet med løsninger. For eksempel tilbyr GE et program kalt DoseWatch. Det sporer strålingsdosen administrert til pasienter ved en gitt institusjon. Dataene kan klassifiseres etter den enkelte enhet, protokollen eller operatøren, slik at det blir enkelt å identifisere doseavvik. Andre applikasjoner som Sectra tilbyr nettbasert dosesporing. Sectra er sertifisert av American College of Radiologists og kan sende dosedata fra et sykehus direkte til deres Dose Index Registry.
PostDICOM integrerer funksjonene for medisinsk bildeprogramvare som vi har beskrevet ovenfor i ett funksjonsrikt program. Det er en sofistikert programvare for administrasjon av medisinske bilder som tillater skybasert lagring og henting av medisinske bilder. PostDICOM er kompatibel med flere operativsystemer, inkludert Windows, Linux, Mac OS og Android. Denne gratis medisinske bildeprogramvaren tilbyr avanserte visualiseringsalternativer og er integrert med programvare for medisinsk bildesegmentering. Ekstra lagringsplass kan kjøpes til en nominell kostnad. Besøk postdicom.com for å lære mer om denne nyttige programvaren.
|
|
Cloud PACS og Online DICOM-viserLast opp DICOM-bilder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Lagre, vis, samarbeid og del dine medisinske bildefiler. |
