Die medizinische Bildgebung ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche im Gesundheitswesen. In den letzten Jahrzehnten hat es sich weiterentwickelt und umfasst mehrere Bildgebungsmodalitäten, darunter CT-Scans, MRTs, Ultraschall und Nuklearmedizin, um nur einige zu nennen. Neben den Fortschritten bei der Hardware und den Geräten, die zur Erzeugung medizinischer Bilder verwendet werden, wurden bei den verschiedenen Arten von Software, die diese Bilder verarbeiten, große Fortschritte erzielt.
Die Einführung des DICOM-Standards (Digital Imaging and Communications in Medicine) hat dazu beigetragen, dass die Qualität medizinischer Bilder auf einem hohen Niveau gehalten wird. Das Erfassen, Speichern, Abrufen und Teilen von medizinischen Bildern kann nur im DICOM-Format erfolgen. Jedes Krankenhaus muss über eine dedizierte DICOM-Workstation verfügen. Mit dem Aufkommen von PACS (Picture Archiving and Communications System), einem virtuellen Aufbewahrungsbereich für digitale DICOM-Bilder, wurde das Speichern und Abrufen solcher Bilder rationalisiert.
Der Markt ist mit verschiedenen Arten von medizinischer Bildgebungssoftware zur Anzeige von DICOM-Bildern überflutet. Dazu gehören kostenlose Software für die medizinische Bildgebung sowie Premium-Software, die möglicherweise erweiterte Funktionen bietet. Während sich Radiologen an die neueste medizinische Bildgebungssoftware zum Betrachten und Speichern von Bildern gewöhnen, richten die Hersteller ihre Aufmerksamkeit anderen Bereichen des Bildgebungsablaufs zu, identifizieren Probleme, die gelöst werden müssen, und prüfen, ob sie innovative Lösungen dafür finden können. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verschiedenen Arten von medizinischer Bildgebungssoftware, die für mehr als nur die Anzeige medizinischer DICOM-Bilder entwickelt wurden.
Jede Software, die Daten aus medizinischen Bildern „analysieren“ kann, wird als medizinische Bildanalysesoftware bezeichnet. Die Analyse kann in Form einer Unterstützung der Diagnose erfolgen, indem Bilder zwischen Patienten oder innerhalb desselben Patienten zu verschiedenen Zeitpunkten verglichen werden, um den Krankheitsverlauf zu beurteilen, und die Prognose bewertet werden. In Verbindung mit der Verbesserung der Bildgebungstechnologie werden große Fortschritte in Bezug auf die analytische Fähigkeit von Software für die medizinische Bildgebung gemacht, um Software zu entwickeln, die klinische Anomalien in medizinischen Bildern unabhängig erkennen kann.
Die Analyse ist in der Regel eine kognitive Funktion, die vom Radiologen oder Arzt ausgeführt wird, der das medizinische Bild betrachtet. Mit den Fortschritten im Gesundheitswesen ist die Anzahl der für Patienten angeforderten Scans sprunghaft angestiegen. Medizinische Scanausgaben sind heute detaillierter und in mehreren Abschnitten verfügbar, was zu einer größeren Anzahl von Bildern führt, die untersucht werden müssen. Die Interpretation so vieler Bilder durch einen Radiologen erfordert nicht nur enormes Geschick, sie ist auch zeitaufwändig und anstrengend. Während sich die Arbeitsbelastung der Radiologen im Laufe der Jahre vervielfacht hat, hat das Wachstum der Zahl der ausgebildeten Radiologen nur die Hälfte der Zunahme der Arbeitsbelastung widergespiegelt. Das Ergebnis ist ein akuter Personalmangel im Zusammenhang mit der radiologischen Arbeitsbelastung. Eine vorgeschlagene Lösung für dieses Problem ist der Einsatz von Maschinen zur Interpretation medizinischer Bilder und zur Erkennung von Anomalien.
Medizinische Bildanalyse-Software verwendet Deep-Learning-Algorithmen zum Lesen und Auswerten von Bildern Es ist in der Lage, Hunderte von Bildern gleichzeitig zu durchsuchen und kann daher große Arbeitslasten bewältigen. Es kann trainiert werden, Bilder mit verdächtigen Befunden zu „kennzeichnen“, was die Prozesse für Radiologen in dem Sinne beschleunigen kann, dass sie nicht alle Bilder durchgehen und sich nur auf die markierten Bilder konzentrieren müssen.
Aidoc: Aidoc, ein in Tel Aviv ansässiges Unternehmen, hat eine medizinische Bildanalyse-Software entwickelt, die diagnostische Unterstützung für Ganzkörper-CT-Scans bietet. Die Anwendung analysiert CT-Scans von Kopf, Hals, Brust und Bauch und ist in der Lage, visuelle Auffälligkeiten auf hohem Niveau zu erkennen. Eine vom Unternehmen durchgeführte Fallstudie zeigte, dass die Verwendung von Aidoc die Bearbeitungszeit für Berichte erheblich reduzierte, insbesondere für Scans von Kopf und Hals.
Arterys: Arterys ist ein in San Francisco ansässiges Unternehmen, das Deep-Learning-KI-Algorithmen mit Cloud Computing kombiniert. Es wurde gezeigt, dass die medizinische Bildanalysesoftware die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Analyse erhöht. Ursprünglich für kardiale MRTs entwickelt, hat Arterys nun ähnliche Anwendungen für Leber-MRIs, Lungen-MRIs und Mammogramme entwickelt und hilft bei der Identifizierung pathologischer Läsionen in diesen Regionen.
Letztendlich ist die medizinische Bildanalyse-Software genauso gut wie die Computeralgorithmen, auf denen sie basiert. Ein Computer „sieht“ keine Dinge und kann nicht denken, und seine Ausgabe basiert auf einer Reihe von Zahlen und Algorithmen. Die generierten Ergebnisse basieren daher auf den Algorithmen, mit denen sie programmiert wurden. Daher gibt es hier viel Raum für Fehler, da die Technologie noch im Entstehen begriffen ist. Während eine Software zur Analyse der medizinischen Bildgebung sicherlich die Arbeitsbelastung des Radiologen reduzieren kann, ist sie noch nicht bereit, den Radiologen vollständig zu ersetzen. Es steckt noch in den Kinderschuhen und wird nicht so häufig verwendet wie sein weniger automatisiertes Gegenstück, die medizinische Bildverarbeitungssoftware.
Medizinische Bildverarbeitungssoftware transformiert Bilder im Wesentlichen, nachdem sie erfasst wurden. Während einige Gruppen medizinische Bildverarbeitungssoftware als Teil einer medizinischen Bildanalysesoftware betrachten, trägt sie nicht viel zur Bildanalyse bei. Dennoch erleichtert die Verarbeitung dem Radiologen die manuelle Analyse. Es gibt drei Arten der medizinischen Bildverarbeitung: Bildsegmentierung, Bildregistrierung und Bildvisualisierung.
Segmentierung bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein einzelnes Bild in kleine Teile oder Segmente aufgeteilt wird. Idealerweise müssen diese Segmente aussagekräftig sein, das heißt, jedes Segment sollte eine andere Struktur oder ein anderes Organ darstellen.
Die Software zur Segmentierung medizinischer Bilder kann die folgenden Funktionen ausführen:
Lokalisieren der Region von Interesse: Die Software kann Auffälligkeiten in der Region von Interesse identifizieren, einschließlich Tumoren, Knoten und anderen Pathologien.
Anatomische Grenzen erkennen: Segmentierungssoftware kann die Grenzen von Körperstrukturen wie Blutgefäßen identifizieren.
Volumenmessung: Mithilfe der Software zur Segmentierung medizinischer Bilder können die Volumina bestimmter Strukturen wie anatomischer Hohlräume oder Tumoren berechnet werden. Es ist besonders nützlich, Veränderungen der Tumorgröße während des Behandlungsverlaufs zu überwachen.
Die Bildregistrierung ist ein Prozess, mit dem Bilder korrekt ausgerichtet werden können. Bei dieser Technik ist der Computer mit einer Reihe von „Ziel“ -Bildern vertraut. Wenn ein neues Bild zugeführt wird, wird dieses neue „Quellbild“ so transformiert, dass es ähnlich ausgerichtet ist wie das Zielbild. Die Bildregistrierung kann mit drei Methoden erreicht werden: Transformationsmodellen, Ähnlichkeitsfunktionen und Optimierungsverfahren.
Anwendungen der Bildregistrierung durch medizinische Bildverarbeitungssoftware:
Bildfusion: Bei der Bildfusion können medizinische Bilddaten, die aus verschiedenen Quellen stammen, zu einem einzigen Datensatz zusammengeführt werden. Dies ist äußerst nützlich, um zu verstehen, wie Anatomie mit funktionellen Prozessen korreliert. CT-Scans liefern beispielsweise Strukturinformationen, während PET-Scans Stoffwechselinformationen liefern. Mithilfe der Bildfusion können beide Informationssätze über einen einzigen Datensatz abgerufen werden.
Untersuchung von Veränderungen im Laufe der Zeit: Mit der Bildregistrierung können Sie eine Reihe von Bildern im Laufe der Zeit vergleichen. Dies ist nützlich, um Veränderungen innerhalb derselben Bildgebungssitzung zu beurteilen, wie Herzbewegungen oder Atemfunktion. Es kann auch bei langfristigen Veränderungen angewendet werden, z. B. bei der Überwachung des Fortschreitens einer Krankheit über einige Jahre.
Charakterisierung anatomischer Merkmale: Durch die Bildregistrierung können auch Bilder zwischen verschiedenen Personen in einer Population verglichen werden. Dies kann verwendet werden, um anatomische Merkmale in einer bestimmten Population zu charakterisieren.
Interventionelle Verfahren: Computergestützte Chirurgie wird durch Bildregistrierung ermöglicht. Durch die Anwendung des präoperativen CT- oder MRT-Bildes auf die intraoperative Umgebung wird eine bildgesteuerte Operation möglich.
Die Software zur medizinischen Bildvisualisierung verändert die Art und Weise, wie der ursprüngliche Datensatz angezeigt werden kann. Dies ermöglicht Analysen aus verschiedenen Blickwinkeln. Bei der Visualisierung werden Daten im Wesentlichen untersucht, bei Bedarf transformiert und dann im Vergleich zum ursprünglichen Datensatz mit größerer Tiefe und Klarheit betrachtet. Es gibt verschiedene Nachbearbeitungstechniken, die eine medizinische Bildvisualisierung ermöglichen.
Anwendungen der Bildvisualisierung durch medizinische Bildverarbeitungssoftware:
3D-Rekonstruktion: 3D-Software für die medizinische Bildgebung ist fast immer in reguläre Softwareprogramme für die medizinische Bildverarbeitung integriert. Bei der 3D-Rekonstruktion werden alle in einem einzigen Datensatz erfassten Abschnitte hinzugefügt und zu einem einzigen Bild kombiniert. Auf diese Weise können Bediener Auffälligkeiten leicht interpretieren, da die anatomische Ausrichtung im Vergleich zu einzelnen Abschnitten besser ist. 3D-Bildgebungssoftware für die medizinische Bildgebung hilft auch bei der schnelleren Identifizierung von Anomalien. Größere Details können dann bei Bedarf mit 2D-Visualisierung visualisiert werden.
2D-Visualisierung: Dies ist eine Umkehrung der 3D-Rekonstruktionstechnik. Es kann entweder verwendet werden, um die ursprünglichen Bilddaten von 3D- oder 4D-Rekonstruktionen anzuzeigen, oder es kann verwendet werden, um verschiedene Abschnitte aus dem ursprünglichen Datensatz anzuzeigen. Ein Beispiel für 2D-Visualisierung ist die multiplanare Neuformatierung, mit der neue Schnitte aus 3D- und 4D-Rekonstruktionen auf Ebenen erstellt werden können, die sich von den ursprünglichen Ebenen unterscheiden. MPR findet Anwendung bei der Visualisierung krummliniger Strukturen, einschließlich des Wirbelkanals und der Blutgefäße. Die meisten Arten von 3D-Bildgebungssoftware für die medizinische Bildgebung ermöglichen auch MPR.
Die gleichzeitige Zunahme der Anzahl von Patienten, die sich einer diagnostischen medizinischen Bildgebung unterziehen, und der Qualität der aufgenommenen medizinischen Bilder, was enorme Datendateien bedeutet, hat dazu geführt, dass riesige Datenmengen von Gesundheitszentren und Krankenhäusern bearbeitet werden. Das Speichern, Abrufen und Handling dieser riesigen Menge an Bilddaten kann an sich schon eine Herausforderung darstellen. Die Software zur Verwaltung medizinischer Bilder erleichtert diesen Prozess, indem sie solche Datensätze organisiert und integriert.
Die medizinische Bildverwaltungssoftware besteht aus einem PACS-Server, der in eine reguläre DICOM-Workstation integriert werden kann. Eine Standardsoftware zur Verwaltung medizinischer Bilder sollte über die folgenden Funktionen verfügen:
Ersetzt die physische Archivierung durch die digitale Speicherung aller medizinischen Bilddatensätze auf organisierte Weise.
Ermöglicht Radiologen den Zugriff auf medizinische Bildgebungsdaten von jedem geografischen Standort aus und ermöglicht mehreren Benutzern die gleichzeitige Anzeige von Daten auf verschiedenen Systemen.
Ermöglicht den Export von Bildern in andere Dateiformate, sodass sie zum Lehren, Lernen oder zur Verbreitung von Bildern über Publikationen und Websites verwendet werden können.
Ermöglicht die Integration von medizinischen Bilddaten mit Patientendaten in anderen Aufzeichnungen, wie z. B. der elektronischen Patientenakte, dem Gesundheitsinformationssystem und dem Radiologie-Informationssystem (RIS).
Ein großer Nachteil der medizinischen Bildgebung ist die Strahlenexposition. Die Messung der Strahlungsdosis bei der Scanerfassung ist jetzt mit der Tracking-Software möglich.
Mit dem zunehmenden Einsatz von CT-gesteuerten Diagnosen und Interventionen, einschließlich nuklearmedizinischer Scans und Angiographie, ist sowohl die Strahlenexposition von Patienten als auch Ärzten stetig gestiegen. Die gesetzlichen Stellen haben dies zur Kenntnis genommen und es vorgeschrieben, die Strahlenmenge, die Patienten erhalten, zu verfolgen und in ihre Krankenakten einzutragen. Es ist auch erforderlich, die Strahlungsmenge zu verfolgen, der Ärzte während ihrer Arbeit ausgesetzt sind.
Um die Dosisverfolgung zu unterstützen, haben mehrere Entwickler von Software zur Verwaltung medizinischer Bilder Lösungen entwickelt. GE bietet beispielsweise ein Programm namens DoseWatch an. Es verfolgt die Strahlendosis, die Patienten an einer bestimmten Einrichtung verabreicht wird. Die Daten können nach dem einzelnen Gerät, dem Protokoll oder dem Bediener klassifiziert werden, sodass Dosisausreißer leicht identifiziert werden können. Andere Anwendungen wie Sectra bieten eine webbasierte Dosisverfolgung. Sectra ist vom American College of Radiologists zertifiziert und kann Dosisdaten von einem Krankenhaus direkt an das Dosisindexregister übermitteln.
PostDICOM integriert die oben beschriebenen Funktionen der medizinischen Bildgebungssoftware in einem funktionsreichen Programm. Es handelt sich um eine hochentwickelte Software zur Verwaltung medizinischer Bilder, die das Cloud-basierte Speichern und Abrufen von medizinischen Bildern ermöglicht. PostDICOM ist mit mehreren Betriebssystemen kompatibel, darunter Windows, Linux, Mac OS und Android. Diese kostenlose Software für die medizinische Bildgebung bietet erweiterte Visualisierungsoptionen und ist in die Segmentierungssoftware für medizinische Bilder integriert. Zusätzlicher Speicher kann zu nominalen Kosten erworben werden. Besuchen Sie postdicom.com, um mehr über diese praktische Software zu erfahren.
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