Ü. Erkan Mumcuoğlu, Doç. Dr.Enformatik Enstitüsü, ODTÜ

Bilişim (Enformatik) Sistemlerine Bakış ve Değerlendirme,

Radyoterapide Bilişim Sistemleri,

Teşhiste ve Nükleer Tıpta Bilişim Sistemleri

BİLİŞİM

İngilizce informatics, Almanca Informatik, Fransızca Informatique, İtalyanca “Informatica”

Bilişim Sistemleri kurum veya kuruluşlardaki kişisel kullanıcıların ve grupların veriyi (data) istenen ve faydalı bilgiye (knowledge) çeviren yöntem, uygulama, yöntembilim (methodology) ve algoritmaların bütünüdür.

Bilgisayar Bilimi, Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Matematik, Elektronik, Fizik, Yönetim Bilimleri, Dil ve Psikoloji alanlarını kuşatmaktadır.

BİLİŞİM ALANI

Bilişim sadece bir mühendislik alanı olmayıp, gündelik yaşantının ve bilimsel alanın bütününe girmiştir.

Bilişim Sistemlerinin en büyük faydası, kullanıldığı tüm alanlarda düşük maliyetli ve kaliteli iş-akışı sağlamasıdır.

BİLİŞİM ALANI

Tıp Bilişimi Bilginin ve teknolojinin en yoğun

kullanıldığı alanlanın başında sağlık bilimleri ve tıp gelmektedir. Kullanılan ölçüm ve görüntüleme yöntemleri, test, analiz , izleme ve radyoterapi cihazları hızla gelişmekte ve çoğalmakta, bunun sonucunda hastalar için toplanan tıbbi veri ve bilgi miktarı da büyük bir hızla artmaktadır.

Tıp bilişimi, bu bilgi ve verilerin oluşturulması, biçimlendirilmesi, paylaşılması ve sonuçta sağlık süreçlerinin ve hasta tedavilerinin geliştirilmesini hedef alır.

Tıpta yürütülen bilimsel çalışmaların fazlalığı ve bu literatürün pratiğe uygulanmasındaki güçlükler ve gecikmelerin aşılmasında yararlı bir yöntem olarak bilişim teknolojilerinin önemi kaçınılmazdır.

Tıp Bilişiminin Konuları Hastane Bilgi Sistemleri ve Klinik Bilgi Sistemleri Tıbbi Ontolojiler ve Standartlar Sağlık Bilgi Güvenliği ve Gizliliği Karar Destek Sistemleri Teletıp ve Mobil Uygulamalar

Tıpta Veri Madenciliği Tıpta Yapay Zeka Uygulamaları Tıpta Bulanık mantık

Görüntüleme (CT, MRI, NM, Ultrason, fMRI ve uygulamaları) Görüntü Analizleri ve görüntü işleme Bilgisayar Tabanlı Teşhis (CAD) İçerik Tabanlı Sorgulama (CBR) Sanal Gerçeklik (Virtual Reality)

Tıbbi Görüntüleme BilişimiDICOM standardı: Pekçok tıbbi uygulama için PACS veritabanından ilgili bilgi almaya,

görüntülemeye ve yorumlamaya yarayan bilgisayar yazılım teknolojileridir.

DICOM History

ACR-NEMA 1.0 approved in 1985ACR-NEMA 2.0 approved in 1988DICOM 3.0 approved in 1993

Specification of a network protocol to enable independence of vendor-specific solutions

Services and objectsSupports the development of PACS functionalty and

interfacing with HIS and RIS

20 Vendors at the ‘93 DICOM RSNA Demonstrations40 Vendors at the ‘94 DICOM RSNA Demonstrations >100 Vendors at RSNA ‘96Since 1997 – Too many to count !

DICOM Working Groups (WGs) and some work items

Cardiac and Vascular Information: EKG waveform, cathederization procedure, report

Digital X-ray: Nuclear Medicine: identification of SNOMED terms for NM IODs Compression: Tracking of JPEG 2000, 3D and multiframe compression Exchange media: DVD media, UDF-File format Base standard: correction proposals, overall consistency of DICOM,

coordination and guidace of all WGs, with other standard organizations Radiotherapy: Structured reporting: to develop and maintain specification, to

coordinate developmant of codes, controlled terminology and templates Opthalmology: work-flow of eye-care environments, structured

reporting, evaluating current objects for use in visual field and corneal topography applications

Strathegic advisory: strategic evolution of DICOM, HL7, coordinate the relaation to ISO TC 215

Display function standard: 3D presentation, structered display

DICOM WGs and some work items

• Ultrasound: 3D ultrasound acquisition and processing, JPEG 2000

• Visible Light: to develop visible light IODs for endoscopy, microscopy and

photography

• Security: security extensions, digital signitures

• Digital Mammography: Definition of structured report (SR) templates / SOP class,

3D computer aided diagnosis (CAD) output results of X-ray and CT

• Magnetic Resonance: new MR object that containes more extensive set of

descriptive attributes, multiframe mechanisms

• 3D: extending DICOM to 3D data types, allignment betwen data sets, spatial

transformations, multi-component data, derived data types such as segmentation

• Clinical Trials and Education:

• Dermatological standards: extending standard for new imaging equipment

• Integration of Imaging and IS: understanding between HL7 and DICOM

• Computed tomography: extend CT image object to support new technological

and clinical advances in CT, enhanced CT IOD with multi-frame capability

Patient information to plan a treatment

Image registration to identify regions to be treated,and

markers to align images

Image fusion to delineate pathological structures from various

imaging modalities

Anatomy to identify the shape,size,and location of the targets

and radio-sensitive vital organs

Dose computation to ensure the delivery of uniform high dose

to the target,but avoidance of sensitive structures.

In addition, carefully monitoring treatment optimization and

dose calculation are essential for successful patient outcome

RT Bilişim Sistemleri

RT görüntü temelli bir tedavi yöntemidir BT, MR, PET, LINAC ve tedavi planlama-doğrulama

yöntemlerine ihtiyaç duyar.

Tedavi süreci sırasında, hastanın görüntüleri RT bölümündeki gerekli her iş-istasyonuna gönderilir.

Fakat, hastanın görüntüleri birden fazla yerde saklıdır ve RT bölümünün doğal ve geleneksel yapısı nedeniyle, sürekli bir yeri yoktur.

Teşhise yönelik PACS sistemlerindeki ilerleme ve RT DICOM standardı geliştirilmesi sayesinde, RT görüntü ve ilgili verileriyle ilgili RT sunucu tanımlama ve tasarımı fırsatı doğmuştur [3,4].

RT Bilişim Sistemleri

The two recently developed RT technologies:

Intensity modulated radiation therapy (IMRT) [2,5]

Image-guided radiosurgery [6]

Radyoterapi (RT) Bilişim Sistemleri 1994-1997 arasında, DICOM 7. Çalışma Grubu RT için özel bir

DICOM standardı oluşturmuştur. 1999 itibarıyla, RT için özel 7 DICOM nesnesi onay almıştır [5]

RT Image: includes all images taken using RT equipment such as conventional simulators, Digitizers for simulator films or electronic portal imagers.

RT dose: contains dose data such as dose distribution generated by TPS, DVH (dosevolumehistogram),dose points etc.

RT Structure Set: contains information related to patient structures, markers, isocenter and relateddata.

RT Plan: refers to information contained in a treatment plan such as beam angles, collimator openings and beam modifiers.

RT beams treatment record RT brachy treatment record RT treatment summary record)

[3]

RT Bilişim Sistemleri

RT için özel DICOM nesnelerinin faydaları [3]: Bir nesne içersindeki bilgi ve görüntü farklı RT

firmalarının cihazları arasında kolayca iletilebilir; Farklı RT firmalarının RT bileşenlerinin tamamiyle

bütünlenmesi (integration) imkanı sağlar; Hastaya daha iyi sağlık hizmeti vermek için, RT iş-akışı

yakından izlenebilir ve analiz edilebilir; Bir hastanın RT’si, yeni bir eğilim olan hasta-temelli

sağlık sunumu sistemine uygun şekilde, elektronik sağlık kaydı (ESK) altında bütünlenebilir.

Bireysel RT ve ESK aynı standart ve yapı altında diğer ilgili bilgilerle (kimlik, teşhis, ilaç, labaratuvar, vb.) birleştirilebilir. Bu, tüm hastalar için sürekli ve taşınabilir bir ESK oluşmasını sağlar ki, bu şuan ki kurum temelli hastane/sağlık bilgi sistemleri için çok büyük bir ileri zıplamadır.

Radyoterapi (RT) Bilişim Sistemleri

Görüntü ve bilgi akışını gösteren, PACS ve görüntüleme bilgisi temelliRT sunucusu iş-akış şeması [3]

RT için IHE

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi:İleri Görüntü Analizinde Yeni Yaklaşımlar

Farklı veya aynı görüntüleme modaliteleri arasında (veya sayısal anatomik organ modelleriyle) 3-boyutlu(3B) katı (rigid) çakıştırma (registration)

Modaliteleri arasında 3B katı (rigid) çakıştırma için bir örnek [1]: Aynı düzleme denk gelen aksiyel kesitler (a) MRI, (b) Interictal SPECT, (c) Interictal SPECT

“Registration of freehand 3D ultrasound and MR liver images”Penney et. al.Medical Image Analysis,(2004) p. 81-91

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi:İleri Görüntü Analizinde Yeni Yaklaşımlar

Farklı veya aynı görüntüleme modaliteleri arasında (veya sayısal anatomik organ modelleriyle) 3B katı-olmayan (nonrigid) çakıştırma

İki hasta MR görüntüleri arasındaki uzamsal (spatial) ilişkiyi gösteren katı-olmayan (nonrigid) çakıştırma ile elde edilmiş örnek

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi:İleri Görüntü Analizinde Yeni Yaklaşımlar

Yaygınlaşan ve sayısı artan tıbbi görüntüleri kullanarak, normal insanlara ait sayısal organ modeli oluşturmak mümkündür.

Bunun en iyi kullanım alanlarından birisi Aktif Şekil Modeli (AŞM) teknikleri kullanarak, organların daha başarılı bölütlenebilmesi ve varsa patalojilerin otomatik bulunabilmesidir [2]

AŞM kullanarak otomatik kemik bölütlemesi

İçerik Tabanlı Sorgulama (İTS) Hızla sayısı artan metinsel ve görsel dokumanlar (görüntü, sinyal, vb),

büyük veri-tabanlarına erişim için yeni araç ve yöntemlere gereksinim doğuruyor.

Şu anki erişim yöntemleri: hasta numarası, study date, v.b. kilit-kelimeler (radyoloji raporu)

Yeni bir erişim yöntemi: Metin dokumanlardan otomatik şekilde çıkarılan kavramlara göre benzer

vakaları arama

Faydaları: eğitim ve araştırmada teşhis sırasında görsel içeriğine göre benzer vakalarla karşılaştırmak (cased-based reasoning, evidence-based medicine)

Diğer bir erişim yöntemi: görsel dokumanlardan otomatik çıkarılan görsel özniteliklere

(renk, ton, doku, yerel-ilişkiler vb) göre İTS

Yöntem: otomatik çıkarılan görsel özniteliklere göre indeksleme

Ancak, alt-seviye görsel öznitelikler (renk, doku) ile üst-seviye görsel öznitelikler (tümör, anormal doku) arasında “semantic gap” denilen anlamsal boşluk hala vardır.

İçerik Tabanlı Sorgulama (İTS)

Parça-tabanlı (component-based) bir İTGS mimarisiH.Müller, N. Michoux, D. Bandon, A.Geissbuhler, A Review of Content-Based Image Retrieval Systems in Medical Applications-Clinical Benefits and Future Directions, International Journal of Medical Informatics, Vol.73 (2004) 1–23.

F. Nar, E. Mumcuoğlu, et al, Sintigrafik Böbrek Görüntüleri için İçerik Tabanlı Arama Sistemi, SIU 2006, Antalya.

ITS’da kullanılan görsel öznitelikler:

• aktivite dağılımı• şekil• doku

Integrating Content-based Visual Access Methods into a Medical Case Database. H Müller, et al. University Hospitals of Geneva,Division of Medical Informatics

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi: Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) ve Uygulamaları

Tıbbi görüntü analizi alanında, hekimlere teşhis (CAD), ameliyat planlaması, vb. konularında destek sağlayan yeni uygulamalar arasında, sanal endoskopide olduğu gibi 3B görüntü kaplama (rendering)

3B BT görüntüleri kullanarak sanal en

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi: Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) ve Uygulamaları

Eklenmiş Gerçeklik (Augmented Reality)

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi: Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) ve Uygulamaları

Heptik cihazlar kullanarak heptik (dokunma) tarama

3B görüntüler üzerinde, bilgisayar, heptik cihaz ve 3B algılamayı sağlayan gözlükler kullanarak, sanal ortamda heptik tarama. Dokunma hissini gerçek zamanlı yaratarak, tedavi, protez tasarımı, ameliyat eğitimi ve planlaması yapmak mümkün olmaktadır.

Tıbbi Görüntüleme Bilişimi: Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) ve Uygulamaları

3B bilgisayar modelini ve 3B yazıcıyı kullanarak, hasta organı maketini oluşturma teknikleri

Ameliyat süresini kısaltarak doktora zaman kazandıracaktır. 3 Boyutlu modellemeyle elde edilecek kişisel protez,

hastanın anatomik özellikleriyle bire bir örtüşecektir.

Kaynaklar

[1] Mumcuoğlu EÜ, Nar F, Yardımcı Y, Koçak U, Ergün EL, Volkan Salancı B, Uğur O, Erbaş B. “Simultaneous Surface Registration of Ictal, Interictal SPECT and MR Images for Epilepsy Studies”, Nuclear Medicine Communications, 27(1): s.45-55, 2006.

[2] Cootes TF, Taylor CJ, ... ”Active Shape Models – Their Training and Application”. Computer Vision and Image Understanding, 61(1): s.38-59, 1995.

[3]. Law MYY, Huang HK. “Concept of a PACS and imaging informatics-based server for radiation therapy”. Computerized Medical Imaging and Graphics, 27: s.1-9, 2003.

[4]. Liu BJ. “A knowledge-based imaging informatics approach for managing proton beam therapy of cancer patients”. Technol Cancer Res Treat, 6: s.77-84, 2007.

[5]. Neumann M. “The Impact of DICOM in radiotherapy”. Lecture fifth biennal ESTRO meeting on physics for clinical Radiotherapy, Gottingen, 1999. http://www.sgsmp.ch/null983b.htm.