RTG, DICOM i Linux z pomocą

Wśród wielu zastosowań Linuksa z pewnością jednym z najbardziej egzotycznych jest stosowanie go w służbie zdrowia. I nie mówię tutaj o infrastrukturze sieciowej, gdyż większość serwerów medycznych korzysta z dobrodziejstw otwartego oprogramowania (archiwizacja badań, elektroniczna kartoteka, itp.). Aby pozostać w obrębie przeważającej tematyki tego miejsca, mam na myśli formy obrazkowe. A jakby na to nie patrzeć, to fotografia RTG ma w sumie coś wspólnego… Z fotografią. A jeżeli RTG, czy oczywiście i DICOM. Czy zatem wśród ogółu oprogramowania tworzonego ku uciesze multimedialnej gawiedzi, znajdziemy na Linuksie coś, co może przynieść większy pożytek dla czyjegoś zdrowia, by nie napisać – uratować życie?

Jak można wyczytać choćby na Wikipedii, DICOM to standard jeżeli chodzi o obrazowanie i późniejsze przetwarzanie oraz diagnostykę w medycynie.

DICOM, obrazowanie cyfrowe i wymiana obrazów w medycynie (ang. Digital Imaging and Communications in Medicine) – norma opracowana przez ACR (American College of Radiology) i NEMA (National Electrical Manufacturers Association) dla potrzeb ujednolicenia wymiany i interpretacji danych medycznych reprezentujących lub związanych z obrazami diagnostycznymi w medycynie. DICOM znajduje zastosowanie głównie w przetwarzaniu obrazów tomografii komputerowej (TK), obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (RM), pozytonowej tomografii emisyjnej (PET), cyfrowej angiografii subtrakcyjnej (DSA), cyfrowej radiografii konwencjonalnej (CR), radiografii cyfrowej (DR) oraz wszystkich wykorzystujących technologie cyfrowe badań o wysokiej rozdzielczości obrazu. Dane w formacie DICOM mają dużą objętość, wymagają specjalnego oprogramowania i sprzętu komputerowego a także łączy o wysokiej przepustowości, za to pozwalają zachować wysoką jakość obrazu. Stosowanie normy DICOM umożliwia, między innymi, funkcjonowanie teleradiologii.

Nie da się opisać w kilku prostych słowach lub nawet zdaniach tego standardu. Musi on bowiem obejmować tak wiele dziedzin medycyny, że nad każdym z „odłamów” czuwa inna grupa badawcza dostosowująca standard do własnych potrzeb. Dlaczego DICOM, a nie zwykłe jpg, png, tiff? To oczywiste. Kto chciałby być leczony na podstawie zdjęć w stratnej kompresji (jpg) lub z dokładnością mogącą wpłynąć na błędną diagnozę? Do tego dochodzi interpretacja kolorów, tagowanie elementów na zdjęciu oraz inne dane, które oprócz obrazowania opisują kadr odpowiednimi parametrami. Bądźmy szczerzy – medycyna to dziedzina dla fachowców. A w tym wszystkim okazuje się, że istnieje fachowe i rozbudowane oprogramowanie również dla Linuksa. Oprogramowanie, które pozwala analizować zdjęcia DICOM, opisywać, przetwarzać i wykorzystywać do skutecznej diagnostyki. Niestety, moja indolencja medyczna pozwala mi jedynie na naszkicowanie tego tematu.

AMIDE

Analizator zobrazowanych danych medycznych (ang. Amide’s a Medical Imaging Data Examiner). AMIDE jest narzędziem do przeglądania i analizowania zestawów danych obrazów medycznych. Do jego możliwości można zaliczyć: jednoczesne przetwarzanie złożonych zbiorów danych importowanych z różnych formatów plików, łączenie obrazów, przedstawianie określonych analiz i rysunków w postaci trójwymiarowej, renderowanie objętości i wyrównywanie obrazów ciał stałych. Amide importuje większość klinicznych plików DICOM (z wykorzystaniem biblioteki DCMTK).

Ginkgo CADx

Ginkgo CADx stanowi kompletne rozwiązanie przeglądarki do standardu DICOM z zaawansowanymi funkcjami i obsługą rozszerzeń.

• Prosty i konfigurowalny interfejs poprzez profile.
• W pełni funkcjonalna wizualizacja obrazów DICOM.
• Kompletny zestaw narzędzi (measure, markers, text, …).
• Obsługa wielu modalności (neurologiczne, radiologiczne, dermatologiczne, okulistyczne, USG, endoskopiczne, …).
• Obsługa dychotomizacji z JPEG, PNG, GIF i TIFF.
• Pełna obsługa integracji EMH: standard HL7 i obieg zgodny z IHE.
• Stacja robocza PACS (C-Find, C-MOVE, C-STORE …).
• Rozszerzalny dzięki niestandardowym rozszerzeniom.
• Kompozycja mozaikowa obrazu siatkówki.
• Automatyczna analiza diagnostyki siatkówki.
• Automatyczna diagnostyka łuszczycy.

Slicer

Slicer to aplikacja dla informatyków i badaczy klinicznych. Platforma zapewnia funkcjonalność segmentacji, rejestracji i trójwymiarowej wizualizacji multimodalnych danych obrazu, jak również zaawansowanych algorytmów analizy obrazu do obrazowania tensora dyfuzji, funkcjonalny magnetyczny rezonans jądrowy i obraz prowadzonego leczenia. Obsługiwane są standardowe formaty plików graficznych, a program integruje przeróżne funkcje biomedycznych badań.

MIPAV

MIPAV (medyczne przetwarzanie obrazu, analiza i wizualizacja) umożliwia analizę ilościową i wizualizację obrazów medycznych na wiele sposobów, takich jak PET, MRI, CT lub mikroskop. Użytkowanie zestawu narzędzi MIPAV i jego interfejsu użytkownika na potrzeby analizy, naukowe (w tym przez Internet) pozwala łatwo udostępnić dane badań i analizy, a tym samym zwiększyć ich możliwości diagnostyki, monitorowania i leczenia zaburzeń medycznych. Jedno z najbardziej rozbudowanych narzędzi.

Xmedcon

Program przeznaczony jest do konwertowania formatów obrazów medycznych i rozpowszechniany na podstawie licencji (L)GPL. Pakiet zawiera kompletny kod źródłowy w języku C, elastyczne narzędzie wiersza poleceń oraz przejrzysty interfejs graficzny, stworzony przy użyciu biblioteki GTK+. Aktualnie obsługuje następujące formaty: ACR/NEMA 2.0, Analyze (SPM), DICOM 3.0, InterFile 3.3 i PNG. Xmedcond umożliwia także odczytywanie nieskompresowanych, oficjalnie nieobsługiwanych plików, wyświetlanie wartości pikseli oraz wyodrębnianie/zmienianie kolejności poszczególnych obrazów. Możliwe jest również uzyskiwanie nieprzetworzonych obrazów w formatach binarnym lub ASCII oraz zapisywanie obrazów w formacie PNG, używanym w aplikacjach pulpitowych.

Mango

Mango – skrót od analizy wieloczynnikowej obrazu GUI – to przeglądarka obrazów medycznych badawczych. Dostarcza narzędzi do analizy i interfejs użytkownika do nawigacji wśród sporej ilości obrazów.

I na tym nie koniec – do kompletu można dorzucić równie ciekawe projekty takie jak Vinci, Aeskulap, MRIcron, Aliza, AFNI, MeVisLab. I na tym nadal nie koniec. Wystarczy rzucić okiem na pewną stronę.

Kwestią pozostaje jakość tego oprogramowania. W większości są to projekty opensource, ale o dziwo – pod auspicjami poważnych instytutów i uczelni. Zatem jedynym mankamentem pozostaje wdrożenie w placówka zdrowia takiego oprogramowania, gdyż ciężko wymagać od samych lekarzy, aby wykazywali się biegłością i zacięciem w tej kwestii.