PACS e Compressão deImagens Médicas

Conceitos Importantes 1

Resolução EspacialDefine riqueza de detalhes da imagem

Resolução de ProfundidadeDefine riqueza de meios-tonsDefine cores

Tamanho da ImagemCailbração

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 Básicascontraste, brilho, zoom

Dispositivos em Usoimpressora, display, cores

Operações Avançadassubtração de imagensreconstrução tomográfica

Conceitos Importantes 4

Representação de Conhecimentoestereótipo, aprendizado, heurística

Base de Casospara aprendizado, para avaliação

Biblioteca de Métodosmétodos x classes de imagens

Conceitos Importantes 5

Métodos para Comparação de Imagensestudos multi-modaisregistro de imagensmodelos para acesso

Métodos para Validação de Métodosbases de casos homologadosprotocolos de validação

Tamanhos TípicosRX estático: 2048 x 2048 x 2 ………….……….…8 MbCT Scan & MRI: 512 x 512 x 2 ..………………. 512 KbGated Blood Pool: 128 x 128 x 32 x 2…………512 KbDSA: 512 x 512 x 30 x 1 ………..………………..7,5 MbEstudo 3D CT: 256 x 256 x 128 x 1..…………….16 MbMamografia: 4.000 x 5.000 x 1.5 bytes………… 30 MbHemodinâmica: 10242 x 1 x 30/s x 4 min ………..4 Gb

PACS: O Sonho

RecursosComunsparaImagens

Conceitos Importantes 6

Sistema de Aquisiçãodigital, analógico eletrônico, analógico filme

Interface para Redefull, troca de arquivos, só em disco

Formato de Dados e Imagensaberto, fechado, DICOM, HL7

Técnicas de Compressãolossy, loss-less

Paciente

ExameMédico

PlanejamentoInvestigação Terapia

ExamesComplementares

Imagens(Sinais)

InterpretaçãoConsulta

Relatório

ProntuárioEletrônico

HIS

PACS

O. Ratib, From PACS to the World Wide Web Medical Imaging Unit, Geneva University Hospital

Integração da Informação

ProntuárioEletrônico

Sistemas Administrativos

PACSRIS

SIH/SIS

Paciente

Tecnologia de Internet

Conjunto de padrõesque viabiliza a trocade informaçõesindependente de marca,fabricante, nacionalidadee linguagem.

A Internet é

“A Plataforma Universal!”

computadorcomputador

“browser”“browser”

comunicaçãocomunicação

O Hospital e a Internet

AutenticaçãoFabricantesFornecedoresDistribuidoresFarmácias

Laboratórios

Governo: MS/SES

Médicos, Pacientes ePúblico em Geral

O Prontuário Eletrônico na Internet

O Prontuário Eletrônico do Paciente

Sistema computadorizado de registro erecuperação das informaçõesrelevantes do paciente.

Informação Simbólica (texto) anamnese, diagnóstico, prescrições

Informação Gráfica sinais (ecg e curvas de pressão) imagens (raio-X, SPECT, ultra-som)

Visão Esquemática

Matrícula

AltaConsulta Cirurgia

Diagnóstico

Lab

Rx Consulta

tBase de DadosLongitudinal

Nascimento

Óbito

Prontuário Eletrônico “Inteligente”

Paciente:José SilvaSpect realizadoem 01/07/95Laudo: normal

existe exameanterior !!!

Conceitos Importantes 7

Conexão com Estudos Anterioreslinks lógicosconceito de “similaridade”

Métodos para Integraçãosincronizar imagens dinâmicas

Necessidade de Modelosconteúdo de informação das imagensvalidade da relação entre imagensestudos multi-modais

Questão CentralO que falta para a criação de umsistema que responda a consultas dotipo:

“Selecione todas as imagensde miocárdio que evidenciem

HVE”

“Quais destas imagens podemser sobrepostas?”

Resposta

Padrões RedeAplicação HTTP/IIOP

TransporteEnlace

TCP/IP

FísicoEthernet (80%)FDDI, ATM

UML

OOA

CORBASQL3JAVA Plataform

Dis

trib

uiçã

o

HL7

Comunicação e Registro

DICOM

Comunicação e Registro

Médicos

MLMArden Sintaxe

Representação

UMLS

Terminologia

SNOMEDICD-10

Diagnósticos

ASTM E31

Prontuário

LOINC

Laboratórios

DefiniçãoUtilizar a redundância de informações emimagens de forma a descrevê-las com ummenor número de parâmetros Descrever imagens de uma forma mais compacta do que a descrição em matriz MxN

Compressão de Imagens Médicas

Compressão de Imagens Médicas

ObjetivosRedução do espaço de armazenamento

1 Imagem de CT X-ray: 256 x 256 x 1 byte = 65 Kbytes1 Volume de CT X-ray: 256 x 256 x 256 x 1 byte = 16 Mb1 Série de Volumes MN: 16 x 64 x 64 x 64 x 2 bytes = 8 Mb1 Estudo Mamográfico: 4.000 x 5.000 x 1.5 bytes = 30 Mb1 Estudo Hemodinâmico: 4 GB!!!

Redução do tempo de transmissãoLinha serial 10 Mbits/s e 256 Kbits/s:Calcular ?

Compressão de Imagens Médicas

Compressão Descompressão

Transmissão

AX

Â

A=Â+η

Armazenamento

Compressão de Imagens Médicas

Conceitos ImportantesTaxa de compressão:

Tamanho de A / Tamanho de XBytes para representar A / bytes para representar XTamanho de X pode ser maior do que tamanho de A?

Tempo para compressãoTempo para descompressãoMedidas 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 pixelMedidas subjetivas

Verificar como a compressão/descompressão alteraas características visuais da imagem quanto aos pontosimportantes para análise (diagnóstico, quantificação deparâmetros etc...)

Observador Numérico

Compressão de Imagens Médicas

As técnicas de compressão podem serdivididas 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 alteraro conteúdo de informaçãoExemplos:

Run-length codeHuffman codingLZW

Taxas de Compressão Típicas: 1.5 a 3

Compressão de Imagens MédicasLossless techniques: Run-length

OriginalRun-length code(por linhas)9 0 6 1 2 0 6 1 5 0 2 16 0 1 1 5 0 2 1 6 0 2 16 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 MédicasLossless 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 Códigosa 1 ba 5 baba 9b 2 abc 6 aa 10c 3 cb 7 aaa 11ab 4 bab 8 aaaa 12

Compressão de Imagens Médicas

Técnicas com perdas:Exploram redundâncias mas alteramo conteúdo de informaçãoExemplos:

Transformadas • (Hoteling, Cossenos, Walsh-Hadamard)Expansões em SérieQuadtreesCritérios de homogeneidade

Compressão de Imagens MédicasLossy Techniques

Quadtrees: 2n 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 MédicasLossy Techniques

Critérios de SimilaridadeEmax, EmédioIntensidade dos píxels entre dois valores limitesIntensidade dos píxels próxima da média da regiãoBoa aproximação polinomial dentro da regiãoBoa aproximação por função dentro da região

f(t)f(t) F(w)F(w)

ff11(t)(t)FF11(w)(w)

Compressão de ImagensTransformada do Cosseno (JPEG)

A técnica:Dividir a imagem em blocos de 8x8 píxelsAplicar a DCT em cada bloco (em zig-zag)Cortar os coeficientes para as componentesabaixo de um certo limiteArmazenar a série de coeficientes inteirosusando LZW

Compressão de ImagensTransformada do Cosseno (JPEG)

original decompressed

Normal Heart

Compressão de ImagensTransformada do Cosseno (JPEG)

original 30%

50% 70%

Compressão de ImagensTransformada do Cosseno (JPEG)

DiscussãoPorque compressão?Compressão lossless x lossyComo avaliar a perda de informação

Análise subjetivaAnálise objetivaExtração de parâmetros

Compressão de Imagens

ConclusõesAs técnicas de compressão podem ser úteisTaxas elevadas podem ser obtidas (80:1)Difícil avaliar impacto da compressãoAnálise deve ser feita caso a casoAnálise objetiva e subjetivaA aplicação médica deve determinar aqualidade da imagemO que os olhos não vêem o coração não sente?

Compressão de Imagens