В настоящее время медицинские учреждения в России стремятся использовать самые современные технологии для успешной диагностики и лечения. Некоторые изменения происходят и в сфере диагностических аппаратов, появляются 3D снимки, полноцветные рентгены, мониторы для просмотра снимков и т.д. Но эти технологии только увеличивают стоимость процесса. Однако в медицине, как и в любом бизнесе требуются инновации для уменьшения расходов. Возможность применения обычных принтеров для визуализации данных со снимков рентгенографии или томографии позволяет добиться такой экономии на пленках, а также быстрее получать результаты исследований.
В прошедшем году компания OKI представила несколько новых моделей принтеров, поддерживающих DICOM, которые отличаются от базовых моделей приставкой «DM», а также ценой и исключительно поддержкой данной технологии. И здесь возникает вопрос, действительно ли DICOM так востребована и может принести пользу медицинским учреждениям или это скорее маркетинговый трюк?

Как например этот:

Не так давно наша компания закончила работу над внедрением PACS-сервера (Picture Archiving and Communication System) в один из медицинских диагностических центров нашего города. До этого там стоял PACS-сервер с открытым исходным кодом — dcm4chee, который не блистал высокой скоростью работы, поскольку написан на Java. К тому же одним из требований заказчика было иметь доступ к внутренней структуре сервера. Поэтому было решено написать свой. К тому же в компании имелся опыт подобных разработок как клиентских, так и серверных частей PACS-систем, поэтому компромиссным решением было создать собственный PACS-архив, удовлетворяющий требования заказчика. Большей частью реализации ядра сервера пришлось заниматься мне и за это время был приобретён специфический опыт в этой области, чем и хочу поделиться с хабра-сообществом. Но обо всём по порядку.

Одним из самых компьютеризированных разделов медицины является радиодиагностика. Медицинские исследования генерируют большое количество данных, которые затем обрабатываются передовыми методами визуализации, 3D-реконструкции по срезам и даже машинного обучения. Этот топик призван помочь системным администраторам погрузиться в тематику передачи и хранения медицинских изображений.


Фото автора

Добрый день, уважаемое хабра-сообщество!

Сегодня мне бы хотелось пролить свет на одну из самых неосвещённых тематик на хабре. Речь пойдёт о визуализаторе медицинских радиологических изображений или DICOM Viewer'е. Планируется написать несколько статей, в которых поговорим об основных возможностях DICOM Viewer'а — в том числе возможности воксельного рендера, 3D, 4D, рассмотрим его устройство, поддержку протокола DICOM и др. В этой статье я расскажу о воксельном рендере и его устройстве. Всем заинтересовавшимся добро пожаловать под кат.

Добрый день, хабрасообщество. Мне хотелось бы продолжить рассмотрение аспектов реализации DICOM Viewer'а, и сегодня речь пойдёт о функциональных возможностях.


Итак, поехали.

Многие из нас бывали в ситуации, когда в поликлинике делают рентген или флюорографию, а затем нужно самостоятельно нести врачу эти большие и неудобные снимки. А сколько килограммов нервов мы тратим, стоя в очередях в регистратуру, чтобы получить свои медицинские карты, которые зачастую не оказываются на месте или вообще теряются. Сколько человеко—дней мы тратим, пересказывая врачам истории своих болезней и недугов, забывая важные детали и преувеличивая малозначимые?

Можно привести такой случай из жизни одного из наших сотрудников: в юности он переболел пневмонией, в результате чего все последующие годы на флюорограммах регистрировалось затемнение в лёгком. Участковый врач об этом прекрасно знал. Но однажды герою этой истории пришлось делать флюорографию в другой поликлинике. И там, увидев пятно, его едва не госпитализировали насильно, заподозрив туберкулёз. Никакие рассказы о пневмонии не помогли, пришлось ехать в свою поликлинику, просить свои старые снимки и везти их в качестве доказательства. Но даже после этого на него смотрели косо и пытались заставить еженедельно делать контрольные снимки. А ведь всех этих неудобств и нервотрёпок можно было бы избежать, будь у нас в стране хорошо развита система хранилищ медицинских данных регионального и городского уровней. Врач мог бы зайти туда и открыть всю историю болезней пациента начиная с рождения. Было бы снято множество вопросов и сэкономлена уйма времени.

Пару месяцев назад мы писали о проблематике хранения результатов медицинской диагностики. Давайте продолжим обсуждение этой темы, и поговорим о необходимости отдельного (продуктонезависимого) хранения медицинских данных, и о региональных информационных системах.

Суть задачи

В процессе медицинской диагностики может возникнуть необходимость исследовать сосуды пациента. Такое исследование называется ангиографией. С появлением томографов в дополнение к классической ангиографии появились методы МРТ и КТ ангиографии, которые в отличие от традиционной ангиографии, дающей только плоскую картинку в одной проекции, позволяют получить полное трехмерное представление сосудов. Для проведения таких исследований пациенту в кровь вводится контраст — специальное вещество, делающее сосуды на снимках более яркими. В зависимости от предполагаемого диагноза, врач или оценивает общую картину, или пытается найти конкретные участки сосудов, в которых возникли проблемы. Если участок сосуда сужен и пропускает меньше крови, чем должен, то это место называется стенозом.


Одна из задач врача — найти стенозы и оценить, насколько они опасны. Задача же разработчика, как обычно, облегчить работу конечного пользователя. Для этого необходимо построить полную 3D модель стенок сосуда и провести их первичный анализ. Это является большой и интересной задачей, однако, в её основе лежит более простая и известная проблема — построение центральной линии сосуда.

Представляем гостевой пост студентов Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина).

Всем доброго времени суток! Мы студенты «ЛЭТИ» Овсепьян Артур (Artsearcher) и Квиндт Павел (Paul_Quindt). Всю нашу осознанную деятельность в университете мы посвятили работе с 3D моделями анатомических структур человеческого организма и их биомеханическому анализу под руководством профессора, доктора технических наук Бегуна Петра Иосифовича, доцента, кандидата технических наук Лебедевой Елены Александровны, ассистента, кандидата технических наук Пустозерова Евгения Анатольевича.

Для чего это нужно?

Во-первых, информация, получаемая классическими методами визуализации анатомических структур, такими как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и ангиография чаще всего используется частично и оценивается врачами качественно. В то же время процессы, фиксируемые этими методами, несут информацию, которая, в частности, связана с объяснением природы возникновения патологий структур человека.

По нашим представлениям, понять природу патологий по изображению вряд ли возможно. Но в совокупности с математическим моделированием эта задача реальная.

Во-вторых, биомеханическое моделирование нашло широкое применение в предоперационном планировании, реабилитации и планировании лучевой терапии. Современные методы визуализации и анализа дают возможность предварительно оценить исход операции.

Рассмотрим это на примере.

Интересная информация

На рисунке ниже изображена трехмерная реконструкция сердца, полученная в результате работы современного томографа:


Для масштаба указана толщина луковицы аорты — 3.2 см, подумать только! Однако, когда у людей возникают проблемы с сердцем из-за сосудов, то речь, как правило, идет вовсе не о таких больших. На изображении видно, что сердце окружено более мелкими сосудами, и некоторые из них ответвляются прямо из крупных артерий. Это так называемые коронарные артерии, которые питают кровью непосредственно сердце. Если в них происходит сужение просвета (стеноз), например, из-за образования кальция, то уменьшается поток крови. Когда стеноз ярко выражен, то случается некроз ткани, другими словами инфаркт. Далее я расскажу о нашем подходе к вычислению границ сосудов, который в результате позволяет автоматически находить сужения и давать им оценку.

В настоящее время операции на позвоночнике перестали быть чем-то эксклюзивным и выполняются практически во всех отделениях нейрохирургии и во многих травматологических отделениях стационаров. Термин “нестабильность позвоночника” давно вышел за пределы лексикона узкого круга спинальных хирургов. И хотя данное понятие иногда трактуется слишком широко, нестабильность позвоночного сегмента, как патологическое явление, существует. В этой статье пойдет речь об одном интересном методе, позволяющем упростить операцию на позвоночнике.

Постоянная гонка за новейшими веяниями цифровизации вынуждает нас работать со всеми документами только в электронном виде. Такая же история с рентгеновскими снимками, которые давно перешли на цифровые носители. А значит, что рано или поздно – привычные снимки, возможно не полностью, но уйдут в историю.

Стандарты визуализации и форматы файлов играют существенную роль в аннотировании медицинских снимков. В этой статье рассказывается о различиях между двумя самыми популярными стандартами медицинской визуализации, DICOM и NIfTI.

Одно из самых существенных достижений в сфере аннотирования медицинских снимков — применение машинного обучения для оценки изображений с целью более точной и быстрой медицинской диагностики.

До того, как будут применены машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) или любые другие алгоритмы диагностики, нам нужно разобраться, какое ПО аннотирования способно обрабатывать два самых популярных формата файлов снимков, а именно DICOM и NIfTI.

Существует множество опенсорсного ПО и инструментов для проектов компьютерного зрения и машинного обучения в сфере медицинских визуализаций.

Иногда может быть выгодно использовать опенсорсные инструменты при тестировании и обучении модели ML на массивах данных медицинских снимков. Вы можете экономить деньги, а многие инструменты, например, 3DSlicer и ITK-Snap, предназначены специально для аннотирования медицинских снимков и обучения моделей ML на массивах данных из сферы здравоохранения.

В здравоохранении критически важны качество массива данных и эффективность инструментов, используемых для аннотирования и обучения моделей ML. Это может стать вопросом жизни и смерти для пациентов, ведь для их диагностирования медицинским специалистам и врачам нужны максимально точные результаты моделей компьютерного зрения и машинного обучения.

Как известно командам клиницистов и обработки данных, слои данных в медицинских снимках сложны и детализированы. Для выполнения работы вам нужны подходящие инструменты. Применение неверного инструмента, например, опенсорсного приложения для аннотирования, может негативно повлиять на разработку модели.

В этой статье мы расскажем об основных опенсорсных инструментах для аннотирования медицинских снимков, сценариях применения таких инструментов и о том, как они препятствуют развитию вашего проекта. Мы перечислим те возможности инструмента аннотирования, которые помогут вам преодолеть эти трудности, в том числе и функции, которые обеспечат нужные вам результаты.

Международная система здравоохранения ежедневно генерирует множество медицинских данных, которые (по крайней мере, теоретически) можно использовать для машинного обучения. В любой отрасли данные считаются ценным ресурсом, который помогает компаниям обгонять конкурентов, и здравоохранение не является исключением.

В этом посте мы вкратце рассмотрим сложности, с которыми приходится сталкиваться при работе с медицинскими данными, и сделаем обзор публичных медицинских датасетов, а также практических задач, которые они помогают выполнять.