Die medizinische Bildgebung ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche im Gesundheitswesen. In den letzten Jahrzehnten hat sie sich dahingehend entwickelt, dass sie mehrere Bildgebungsmodalitäten umfasst, darunter CT-Scans, MRTs, Ultraschall und Nuklearmedizin, um nur einige zu nennen. Neben Fortschritten bei der Hardware und den Geräten, die zur Erzeugung medizinischer Bilder verwendet werden, wurden auch bei den verschiedenen Arten von Software, die diese Bilder verarbeiten, enorme Fortschritte erzielt.
Die Einführung des DICOM-Standards (Digital Imaging and Communications in Medicine) hat dazu beigetragen, sicherzustellen, dass die Qualität medizinischer Bilder auf einem hohen Niveau gehalten wird. Das Erfassen, Speichern, Abrufen und Teilen medizinischer Bilder 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 Speicherbereich für digitale DICOM-Bilder, wurde das Speichern und Abrufen solcher Bilder optimiert.
Der Markt ist mit verschiedenen Arten von medizinischer Bildgebungssoftware zum Betrachten von DICOM-Bildern überflutet. Dazu gehört kostenlose Software für medizinische Bildgebung sowie Premium-Software, die möglicherweise fortschrittlichere Funktionen bietet. Da sich Radiologen an die neueste medizinische Bildgebungssoftware zum Betrachten und Speichern von Bildern gewöhnen, wenden sich die Hersteller anderen Bereichen des Bildgebungs-Workflows zu, identifizieren Probleme, die gelöst werden müssen, und prüfen, ob sie innovative Lösungen dafür entwickeln können. In diesem Artikel besprechen wir die verschiedenen Arten von medizinischer Bildgebungssoftware, die entwickelt wurden, um mehr zu tun als nur medizinische DICOM-Bilder zu betrachten.
Jede Software, die Daten „analysieren“ kann, die aus medizinischen Bildern gewonnen wurden, wird als Software zur Analyse medizinischer Bilder bezeichnet. Die Analyse kann in Form einer Diagnoseunterstützung, des Vergleichs von Bildern zwischen Patienten oder beim selben Patienten zu verschiedenen Zeitpunkten zur Beurteilung des Krankheitsverlaufs und zur Bewertung der Prognose erfolgen. In Verbindung mit der Verbesserung der Bildgebungstechnologie werden große Fortschritte hinsichtlich der analytischen Fähigkeiten medizinischer Bildgebungssoftware gemacht, in dem Bestreben, Software zu entwickeln, die in der Lage ist, klinische Anomalien in medizinischen Bildern eigenständig zu erkennen.
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. Ergebnisse medizinischer Scans sind heute detaillierter und in mehreren Schnitten 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, sondern ist auch zeitaufwendig und anstrengend. Während sich das Arbeitspensum für Radiologen im Laufe der Jahre vervielfacht hat, spiegelt der Zuwachs an ausgebildeten Radiologen nur die Hälfte des Anstiegs des Arbeitspensums wider. Das Ergebnis ist ein akuter Personalmangel im Kontext der radiologischen Arbeitsbelastung. Eine vorgeschlagene Lösung für dieses Problem ist der Einsatz von Maschinen zur Interpretation medizinischer Bilder und zur Erkennung von Anomalien.
Software zur Analyse medizinischer Bilder verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Bilder zu lesen und auszuwerten. Sie ist in der Lage, Hunderte von Bildern gleichzeitig zu sichten und kann daher große Arbeitslasten bewältigen. Sie kann darauf trainiert werden, Bilder mit verdächtigen Befunden zu „markieren“, was Prozesse für Radiologen beschleunigen kann, da sie nicht alle Bilder durchgehen müssen, sondern sich nur auf die markierten konzentrieren können.
Aidoc: Aidoc, ein in Tel Aviv ansässiges Unternehmen, hat eine Software zur Analyse medizinischer Bilder 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 Anomalien auf hohem Niveau zu erkennen. Eine vom Unternehmen durchgeführte Fallstudie zeigte, dass die Verwendung von Aidoc die Bearbeitungszeit von Berichten erheblich verkürzte, insbesondere bei 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 Software zur Analyse medizinischer Bilder die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Analyse erhöht. Ursprünglich für Herz-MRTs entwickelt, hat Arterys nun ähnliche Anwendungen für Leber-MRTs, Lungen-MRTs und Mammographien entwickelt und hilft bei der Identifizierung pathologischer Läsionen in diesen Bereichen.
Letztendlich ist Software zur Analyse medizinischer Bilder nur so gut wie die Computeralgorithmen, auf denen sie basiert. Ein Computer „sieht“ Dinge nicht und kann nicht denken; seine Ausgabe basiert auf einer Reihe von Zahlen und Algorithmen. Die generierten Ergebnisse basieren daher auf den Algorithmen, mit denen er programmiert wurde. Hier gibt es daher viel Raum für Fehler, da die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt. Während Software zur Analyse medizinischer Bilder sicherlich die Arbeitsbelastung von Radiologen verringern kann, ist sie noch nicht bereit, den Radiologen vollständig zu ersetzen. Sie steht noch am Anfang und wird nicht so häufig verwendet wie ihr weniger automatisiertes Gegenstück, die Software zur Verarbeitung medizinischer Bilder.
|
Cloud PACS und Online DICOM ViewerLaden Sie DICOM-Bilder und klinische Dokumente auf PostDICOM-Server hoch. Speichern, betrachten, kollaborieren und teilen Sie Ihre medizinischen Bilddateien. |
Software zur Verarbeitung medizinischer Bilder transformiert Bilder im Wesentlichen, nachdem sie erfasst wurden. Während einige Gruppen Software zur Verarbeitung medizinischer Bilder als Teil der Software zur Analyse medizinischer Bilder betrachten, trägt sie nicht viel zur Analyse von Bildern bei. Dennoch erleichtert die Verarbeitung dem Radiologen die manuelle Analyse. Die Verarbeitung medizinischer Bilder ist in drei Arten unterteilt: Bildsegmentierung, Bildregistrierung und Bildvisualisierung.
Segmentierung bezieht sich auf den Prozess der Aufteilung eines einzelnen Bildes in kleine Teile oder Segmente. Idealerweise müssen diese Segmente aussagekräftig sein, das heißt, jedes Segment sollte eine andere Struktur oder ein anderes Organ darstellen.
Software zur Segmentierung medizinischer Bilder ist in der Lage, folgende Funktionen auszuführen:
Lokalisierung des Interessenbereichs (ROI): Die Software kann Anomalien im Interessenbereich identifizieren, einschließlich Tumoren, Knötchen und anderen Pathologien.
Erkennung anatomischer Grenzen: Segmentierungssoftware kann die Grenzen von Körperstrukturen wie Blutgefäßen identifizieren.
Volumenmessung: Software zur Segmentierung medizinischer Bilder kann verwendet werden, um das Volumen bestimmter Strukturen wie anatomischer Hohlräume oder Tumoren zu berechnen. Dies ist besonders nützlich, um Veränderungen der Tumorgröße während der Behandlung zu überwachen.
Bildregistrierung ist ein Prozess, der es ermöglicht, Bilder korrekt auszurichten. Bei dieser Technik wird der Computer mit einer Reihe von „Zielbildern“ vertraut gemacht. Wenn ihm ein neues Bild zugeführt wird, wird dieses neue „Quellbild“ so transformiert, dass es in der Ausrichtung dem Zielbild ähnelt. Bildregistrierung kann mit drei Methoden erreicht werden – Transformationsmodelle, Ähnlichkeitsfunktionen und Optimierungsverfahren.
Anwendungen der Bildregistrierung durch Software zur Verarbeitung medizinischer Bilder:
Bildfusion: Bei der Bildfusion können medizinische Bilddaten aus verschiedenen Quellen zu einem einzigen Datensatz zusammengeführt werden. Dies ist äußerst nützlich, um zu verstehen, wie die Anatomie mit funktionellen Prozessen korreliert. Zum Beispiel liefern CT-Scans strukturelle Informationen, während PET-Scans metabolische Informationen liefern. Durch Bildfusion können beide Informationssätze über einen einzigen Datensatz gewonnen werden.
Untersuchung von Veränderungen im Zeitverlauf: Bildregistrierung kann verwendet werden, um eine Reihe von Bildern im Zeitverlauf zu vergleichen. Dies ist nützlich, um Veränderungen innerhalb derselben Bildgebungssitzung, wie z. B. Herzbewegungen oder Atemfunktion, zu beurteilen. Sie kann auch auf langfristige Veränderungen angewendet werden, wie z. B. die Überwachung des Fortschreitens einer Krankheit über einige Jahre.
Charakterisierung anatomischer Merkmale: Bildregistrierung kann auch Bilder zwischen verschiedenen Subjekten in einer Population vergleichen. Dies kann verwendet werden, um anatomische Merkmale in einer gegebenen Population zu charakterisieren.
Interventionelle Verfahren: Computergestützte Chirurgie wird durch Bildregistrierung ermöglicht. Durch Anwendung des präoperativen CT-Scans oder MRT-Bildes auf die intraoperative Umgebung wird eine bildgeführte Chirurgie möglich.
Software zur Visualisierung medizinischer Bilder verändert die Art und Weise, wie der ursprüngliche Datensatz betrachtet werden kann. Dies ermöglicht eine Analyse aus verschiedenen Blickwinkeln. Visualisierung ist im Wesentlichen der Prozess der Datenerkundung, gegebenenfalls der Transformation und der anschließenden Betrachtung mit größerer Tiefe und Klarheit im Vergleich zum ursprünglichen Datensatz. Es gibt mehrere Nachbearbeitungstechniken, die eine Visualisierung medizinischer Bilder ermöglichen.
Anwendungen der Bildvisualisierung durch Software zur Verarbeitung medizinischer Bilder:
3D-Rekonstruktion: 3D-Software für medizinische Bildgebung ist fast immer in reguläre Softwareprogramme zur Verarbeitung medizinischer Bilder integriert. Die 3D-Rekonstruktion beinhaltet das Hinzufügen aller in einem einzigen Datensatz erfassten Schnitte und deren Kombination zu einem einzigen Bild. Dies ermöglicht es den Bedienern, Anomalien leicht zu interpretieren, da im Vergleich zu einzelnen Schnitten eine bessere anatomische Orientierung gegeben ist. 3D-Software für medizinische Bildgebung hilft auch bei der schnelleren Identifizierung von Anomalien. Bei Bedarf können dann mit der 2D-Visualisierung größere Details sichtbar gemacht werden.
2D-Visualisierung: Dies ist eine Umkehrung der 3D-Rekonstruktionstechnik. Sie kann verwendet werden, um entweder die ursprünglichen Bilddaten aus 3D- oder 4D-Rekonstruktionen anzuzeigen, oder um verschiedene Schnitte aus dem ursprünglichen Datensatz zu betrachten. Ein Beispiel für 2D-Visualisierung ist die multiplanare Reformatierung (MPR), die es ermöglicht, neue Schnitte aus 3D- und 4D-Rekonstruktionen in Ebenen zu erstellen, die sich von den ursprünglichen Ebenen unterscheiden. MPR findet Anwendung bei der Visualisierung von krummlinigen Strukturen, einschließlich des Wirbelkanals und der Blutgefäße. Die meisten Arten von 3D-Software für medizinische Bildgebung ermöglichen ebenfalls MPR.
Der gleichzeitige Anstieg der Anzahl von Patienten, die sich einer diagnostischen medizinischen Bildgebung unterziehen, und der Qualität der erfassten medizinischen Bilder, was enorme Dateigrößen bedeutet, hat dazu geführt, dass Gesundheitszentren und Krankenhäuser riesige Mengen an Datensätzen verarbeiten müssen. Die Speicherung, der Abruf und die Handhabung dieses riesigen Volumens an Bilddaten kann an sich schon eine Herausforderung darstellen. Software für das Management medizinischer Bilder erleichtert diesen Prozess durch die Organisation und Integration solcher Datensätze.
Software für das Management medizinischer Bilder besteht aus einem PACS-Server, der in eine reguläre DICOM-Workstation integriert werden kann. Eine Standard-Software für das Management medizinischer Bilder sollte folgende Funktionen aufweisen:
Ersetzt die physische Archivierung durch die digitale Speicherung aller medizinischen Bilddatensätze in organisierter Weise.
Ermöglicht Radiologen den Zugriff auf medizinische Bilddaten von jedem geografischen Standort aus und erlaubt mehreren Benutzern, Daten gleichzeitig auf verschiedenen Systemen zu betrachten.
Ermöglicht den Export von Bildern in andere Dateiformate, sodass sie für Lehre, Studium oder zur Verbreitung von Bildern durch Publikationen und Websites verwendet werden können.
Ermöglicht die Integration medizinischer Bilddaten mit Patientendaten in anderen Akten, wie der elektronischen Gesundheitsakte, dem Gesundheitsinformationssystem und dem Radiologieinformationssystem (RIS).
Ein wesentlicher Nachteil der medizinischen Bildgebung ist die Strahlenbelastung. Die Messung der während der Scan-Erfassung beteiligten Strahlendosis ist nun mit Tracking-Software möglich.
Mit dem zunehmenden Einsatz von CT-gestützter Diagnose und Intervention, einschließlich nuklearmedizinischer Scans und Angiographie, ist sowohl die Strahlenbelastung für Patienten als auch für Ärzte stetig gestiegen. Gesetzliche Organe haben dies zur Kenntnis genommen und es zur Pflicht gemacht, die Strahlendosis, die Patienten erhalten, nachzuverfolgen und in ihre Gesundheitsakten einzutragen. Es ist auch erforderlich, die Strahlendosis nachzuverfolgen, der Ärzte im Laufe ihrer Arbeit ausgesetzt sind.
Um bei der Dosisverfolgung zu helfen, haben mehrere Entwickler von Software für das Management medizinischer Bilder Lösungen entwickelt. Zum Beispiel bietet GE ein Programm namens DoseWatch an. Es verfolgt die Strahlendosis, die Patienten in 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 an. Sectra ist vom American College of Radiologists zertifiziert und kann Dosisdaten von einem Krankenhaus direkt an deren Dose Index Registry übermitteln.
PostDICOM integriert die oben beschriebenen Funktionen der medizinischen Bildgebungssoftware in ein funktionsreiches Programm. Es ist eine hochentwickelte Software für das Management medizinischer Bilder, die eine Cloud-basierte Speicherung und den Abruf medizinischer Bilder ermöglicht. PostDICOM ist mit mehreren Betriebssystemen kompatibel, einschließlich Windows, Linux, Mac OS und Android. Diese kostenlose Software für medizinische Bildgebung bietet fortschrittliche Visualisierungsoptionen und ist in Software zur Segmentierung medizinischer Bilder integriert. Zusätzlicher Speicherplatz kann zu geringen Kosten erworben werden. Besuchen Sie postdicom.com, um mehr über diese praktische Software zu erfahren.
|
|
Cloud PACS und Online DICOM ViewerLaden Sie DICOM-Bilder und klinische Dokumente auf PostDICOM-Server hoch. Speichern, betrachten, kollaborieren und teilen Sie Ihre medizinischen Bilddateien. |
