Phát triển hệ thống thông tin hình ảnh ba chiều hỗ trợ chẩn đoán từ xa

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TÀI LIỆU KỸ THUẬT KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI KH&CN CẤP ĐẠI HỌC QUỐC GIA Tên đề tài: Phát triển hệ thống thông tin hình ảnh ba chiều hỗ trợ chẩn đốn từ xa Mã số đề tài: …………………………………………… Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Đỗ Năng Toàn Hà Nội, Ngày 10 tháng 06 năm 2017 MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ Chương 1: Tổng quan ứng dụng công nghệ thơng tin y tế chẩn đốn hình ảnh y tế .13 1.1 Giới thiệu 13 1.2 Tình hình ứng dụng CNTT quản lý khai thác liệu chẩn đốn hình ảnh nước 13 1.2.1 Tình hình nước .14 1.2.2 Tình hình nước .14 1.3 Các thành phần cần có hệ thống quản lý khai thác liệu thơng tin hình ảnh bệnh viện .16 1.3.1 Phân nhân hệ thông quản lý khai thác liệu hình ảnh 16 1.3.2 Phần quản lý hình ảnh bệnh án .17 1.3.3 Phần quản lý hình ảnh chiếu chụp 17 1.3.4 Phần quản lý dạng hình ảnh khác 17 1.4 Kết luận 18 Chương 2: DICOM Cơ sở liệu DICOM 19 Cấu trúc liệu ảnh DICOM 19 2.1 2.1.1 Giới thiệu chung 19 2.1.2 Phạm vi lĩnh vực ứng dụng DICOM 20 2.1.3 Cấu trúc chuẩn ảnh DICOM 20 2.2 Tích hợp liệu DICOM với thơng tin .33 2.2.1 Thông tin đính kèm ảnh Y tế Dicom 33 2.2.2 Tích hợp thơn tin đính kèm 35 2.2.3 Tích hợp thơng tin đa phương tiện 36 2.3 Mơ hình truyền, nhận liệu theo mơ hình Client/Server 39 2.3.1 Client .40 2.3.2 Server 41 Chương 3: 3.1 Hiển thị anh y tế DICOM 42 Kỹ thuật Volume Rendering 42 3.1.1 Volume Rendering 42 3.1.2 Texture-Based Volume Rendering 44 3.1.3 Chi tiết thực 47 3.1.4 Kỹ thuật nâng cao 54 3.2 Kỹ thuật nội suy xây dựng lát cắt ảnh 61 3.2.1 Kỹ thuật nội suy điểm ảnh láng giềng gần 61 3.2.2 Kỹ thuật nội suy tuyến tính 64 3.2.3 Kỹ thuật nội suy song khối .67 3.2.4 Kỹ thuật nội suy Lagrange .69 3.2.5 Kỹ thuật nội suy Gaussian 72 3.2.6 Kỹ thuật nội suy lát cắt dựa cải tiến phép hợp biến dạng cong 74 3.3 Một số kỹ thuật tính tốn hiệu cao với card đồ họa .77 3.3.1 Giới thiệu GPU 77 3.3.2 Lịch sử phát triển GPU 77 3.3.3 Kiến trúc GPU 80 3.3.4 Tính tốn GPU 84 3.3.5 Giải thuật ứng dụng 89 3.3.6 Tổng kết 91 Chương 4: Gián nhãn hiển thị ẢNH DICOM 92 4.1 Giới thiệu 92 4.2 Một số kỹ thuật gián nhãn 95 Chương 5: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG 105 5.1 modul hệ thống dịch vụ cho Server 105 5.1.1 Mô tả yêu cầu 105 5.1.2 Phân tích 109 5.1.3 Thiết kế 112 5.2 Modul quản trị cho Server 113 5.2.1 Mô tả yêu cầu 113 5.2.2 Phân tích 119 5.2.3.Thiết kế 125 5.3 Modul giao diện cho Client 126 5.3.1 Mô tả yêu cầu 126 5.3.2 Phân tích 133 5.3.3.Thiết kế 138 5.4 Modul tổ chức liệu cho hệ thống 140 5.4.1 Mô tả yêu cầu 140 5.4.2 Phân tích 142 5.4.3.Thiết kế 144 5.5 Modul truyền nhận liệu .145 5.5.1 Mô tả yêu cầu 145 5.5.2 Phân tích 151 5.5.3 Thiết kế 153 5.6 Modul hiển thị hình ảnh Client 155 5.6.1 Mô tả yêu cầu 155 5.6.2 Phân tích 158 5.6.3 Thiết kế 160 5.7 Modul hiển thị thông tin Client 161 5.7.1 Mô tả yêu cầu 161 5.7.2 Phân tích .165 5.7.3 Thiết kế 167 5.8 Modul thao tác hình ảnh Client 168 5.8.1 Mô tả yêu cầu .168 5.8.2 Phân tích 173 5.8.3 Thiết kế 177 5.9 Modul soạn thảo liệu Client 178 5.9.1 Mô tả yêu cầu .178 5.9.2 Phân tích 182 5.9.3.Thiết kế 185 5.10 Modul gián nhãn Client 186 5.10.1 Mô tả yêu cầu .186 5.10.2 Phân tích .189 5.10.3 Thiết kế 191 5.11 Modul tìm kiếm Client 192 5.11.1 Mô tả yêu cầu .192 5.11.2 Phân tích .195 5.11.3 Thiết kế 198 5.12 Modul quản trị người dùng 199 5.12.1 Mô tả yêu cầu .199 5.12.2 Phân tích .203 5.12.3.Thiết kế 207 5.13 Modul tích hợp hệ thống 208 5.13.1 Mô tả yêu cầu .208 5.13.2 Phân tích .211 5.13.3.Thiết kế 213 Chương 6: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 214 6.1 Tình hình Bệnh viện đa khoa Đông Anh 214 6.2 Kịch thử nghiệm 216 6.2.1 Chức phần mềm VRHOSPITAL 216 6.2.2 Quy trình triển khai thử nghiệm 217 6.3 Đánh giá 220 PHẦN KẾT LUẬN 221 TÀI LIỆU THAM KHẢO .222 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Lọc nhiễu ảnh y tế DICOM Hình 2: Hiển thị 3D hình ảnh y tế kỹ thuật Render Volume Hình 3: Vùng gắn thích nhúng xác thực .10 Hình 4: Chuẩn đoán cách gõ Word thường gặp bệnh viện Việt Nam 11 Hình 5: Hiển thị ảnh DICOM công nghệ hiển thị 2D, 3D .11 Hình 6: Các dạng hình ảnh cần xử lý hệ thống thơng tin quản lý hình ảnh 16 Hình 7: Hình ảnh siêu âm 16 Hình 8: Hình ảnh thu nhận từ thiết bị chiếu chụp y tế 17 Hình 9: Thơng tin hình ảnh từ thiết bị đo y tế 18 Hình 10: Định dạng file Dicom 21 Hình 11: Thơng tin đính kèm file Dicom 22 Hình 12: Cấu tạo Data Set 23 Hình 13: Kiến trúc giao thức DICOM 26 Hình 14: Cấu trúc DICOM Message 26 Hình 15: Mơ hình dịch vụ DICOM 27 Hình 16: Minh họa thiết lập association ứng dụng DICOM 31 Hình 17: Minh họa ngắt đột ngột association ứng dụng DICOM 31 Hình 18: Minh họa ngắt association với yêu cầu ngắt từ Service Provicer 31 Hình 19: Minh họa truyền tải liệu dựa association thiết lập ứng dụng 32 Hình 20: Thông tin ảnh Dicom 33 Hình 21: Dữ liệu đính kèm ảnh Dicom 34 Hình 22: Thơng tin hành bệnh nhân 34 Hình 23: Thơng tin vùng ROI 35 Hình 24: Sơ đồ mơ tả q trình tích hợp thơng tin hành bệnh nhân .36 Hình 25: Dữ liệu vùng ROI .37 Hình 26: Cấu trúc liệu vùng ROI 38 Hình 27: Biểu diễn vùng ROI 38 Hình 28: Mơ hình Client-Server .39 Hình 29: Các hiệu ứng dạng Volumetric 42 Hình 30: Quá trình Volume Rendering .43 Hình 31: Khối mẫu kết hợp 44 Hình 32: Các bước trình Texture-Based Volume Rendering .45 Hình 33: kết thực ứng dụng hiển thị hình ảnh sử dụng khối .47 Hình 34: Lát cắt hai đa giác 49 Hình 35: Sự khác biệt hàm truyền 1D 2D 51 Hình 36: So sánh hiệu ứng ánh sáng đơn giản phức tạp 53 Hình 37: Cắt Half-Angle Slicing cho tính tốn chiếu sáng .55 Hình 38: cài đặt bóng cho Two-Pass Volumetric .56 Hình 39: Các ví dụ kết với bóng 57 Hình 40: Thiết lập cho xấp xỉ mờ .58 Hình 41: Ví dụ Volume rendering với bề mặt mờ .59 Hình 42: Kỹ thuật đảo cho Volume 60 Hình 43: Ví dụ nội suy điểm khơng gian chiều 62 Hình 44: Kết nội suy láng giềng gần không gian chiều 62 Hình 45: Phóng to ảnh kích thước 2x2 thành ảnh 9x9 63 Hình 46: Nội suy điểm Y(J,K) dựa điểm ảnh lân cận 63 Hình 47: Ứng dụng nội suy láng giềng gần thay đổi tỷ lệ ảnh CCD .64 Hình 48: Mơ tả kỹ thuật nội suy song tuyến ứng dụng làm tăng độ phân giải ảnh .65 Hình 49: Ứng dụng nội suy tuyến tính xoay ảnh MRI 66 Hình 50: Ứng dụng nội suy tuyến tính sinh lát cắt trung gian 66 Hình 51: Mơ tả kỹ thuật nội suy song khối .67 Hình 52: Kết nội suy song khối trường hợp biến đổi tỷ lệ ảnh CCD .69 Hình 53: So sánh kỹ thuật nội suy 69 Hình 54: Đồ thị biểu diễn hàm nội suy Lagrange với N =4 71 Hình 55: Đồ thị biểu diễn hàm nội suy Lagrange với N = 71 Hình 56: Kết nội suy Lagrange trường hợp thay đổi tỷ lệ ảnh CCD 72 Hình 57: Kết nội suy Gaussian trường hợp thay đổi tỷ lệ ảnh CCD 73 Hình 58: Kiến trúc GPU NVIDIA AMD có lượng đồ sộ đơn vị lập trình tổ chức song song thống 84 Hình 59: (a) Dán nhãn điểm, (b) Dán nhãn cạnh, (c) Dán nhãn vùng 93 Hình 60: Các vị trí dán nhãn tiềm cho điểm .96 Hình 61: Đồ thị với vị trí nhãn dán cho cạnh .96 Hình 62: Xác định vị trí nhãn cho cạnh 99 Hình 63: (a) Các vị trí nhãn cho cạnh (b) Đồ thị kết hợp tương ứng .99 Hình 64: Một kết dán nhãn thuật toán Fast ELP (Hình lấy [19]) 101 Hình 65: Kết dán nhãn cạnh cho vẽ trực giao có nhiều cạnh nằm ngang, áp dụng Fast ELP Hình lấy [41] .102 Hình 66: Kêt cài đặt với điểm 3D 104 Hình 67: Mơ hình liên kết HIS, RIS, PACS hệ thống thông tin quản lý bệnh viện Mũi tên đứt chưa có tương tác hệ thống với 215 ĐẶT VẤN ĐỀ Kể từ đời vào năm 1993 nay, chuẩn DICOM đầu tư nghiên cứu ứng dụng rộng rãi ngành y tế tồn giới Có thể nói chuẩn ảnh phổ biến Khi nghiên cứu DICOM, vấn đề quan tâm kỹ thuật nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh, ứng dụng DICOM nghiên cứu lâm sàng Nhằm đưa chuẩn ảnh đến tầm cao phát triển, khơng ứng dụng chẩn đốn bệnh, mà ứng dụng cho việc nghiên cứu loại bệnh đào tạo y khoa Khi nghiên cứu chuẩn DICOM, người ta quan tâm tới hai khía cạnh chủ yếu: thứ nâng cao chất lượng hiển thị ảnh DICOM, thứ hai hiển thị thông tin kèm cách đầy đủ khoa học giúp q trình chẩn đốn thuận lợi, xác khách quan Liên quan đến kỹ thuật nhằm nâng cao chất lượng ảnh y tế, có nhiều cơng trình nghiên cứu nhiều nhà khoa học giới công bố Trong nghiên cứu năm 2011[1] Umamaheswari, J Radhamani, G sử dụng lọc dựa wavelet nhằm làm giảm nhiễu hình ảnh thu nhận từ máy CT Q trình lọc nhiễu nhóm tác giả mơ tả hình Hình 1: Lọc nhiễu ảnh y tế DICOM Hình ảnh phân tích y tế địi hỏi độ xác cao, thuật tốn dựng hình hiệu suất cao Trong nghiên cứu nhóm năm 2009 [2] Mikhail Smelyanskiy cộng đề xuất kỹ thuật tính tốn song song dựa GPU kết hợp với kỹ thuật hiển thị hình ảnh 3D render volume, nhằm làm tăng độ xác, chất lượng tốc độ hiển thị hình ảnh y tế Hình 2: Hiển thị 3D hình ảnh y tế kỹ thuật Render Volume Trong chẩn đoán bệnh dựa hình ảnh Y tế ngồi việc quan đếm đến thơng tin hình ảnh, bác sỹ cịn mong muốn ghi lại thích cho vùng quan tâm Chú thích vùng quan tâm, hay hiển thị thông tin kèm cho logic, hợp lý vấn đề quan trọng góp phần xây dựng hệ thống hỗ trợ cho chẩn đốn hình ảnh hồn chỉnh Bác sỹ giải đoán ảnh y tế cách quan sát vùng ROI (Region of Interest) Một vùng ROI ảnh y tế vùng chứa thông tin quan trọng phải lưu trữ mà khơng có biến dạng Nếu ảnh y tế sau nén, truyền liệu mà vùng ROI bị thay đổi dẫn đến giải đốn hình ảnh sai Việc thích hay chẩn đốn dựa vào vùng ROI thực sở việc gắn trực tiếp phần kết luận chung Do việc phân tích nhận xét vùng ROI thực nhiều bác sỹ khác nhau, nên việc gắn thích xác thực với bác sĩ cần thiết Trong [3] tác giả sử dụng kỹ thuật LSB (Least Significant Bit Substitution) để che liệu đánh dấu xác thực ảnh y tế áp dụng ảnh DICOM sau phân loại ảnh thành phận vùng ROI vùng cịn lại Việc thích vùng quan tâm, hình dung hình Hình 3: Vùng đƣợc gắn thích nhúng xác thực Ở Việt Nam, phịng chẩn đốn hình ảnh thường bác sỹ xem chuẩn đốn bệnh trực tiếp thơng quan máy tính bên cạnh (Hình 4) Các hệ thống PACS Việt Nam chủ yếu nhà phân phối nhập từ nước ngồi Do kinh phí thường cao, khó triển khai tiếp cận làm chủ cơng nghệ 10 5.13.2 Phân tích Phân tích kiến trúc Trừu tượng hóa đối tượng - PACS (Client): Là người dùng hệ thống có tài khoảng hệ thống PACS - HIS(Server): Là dịch vụ từ HIS Mô hình kiến trúc Sử dụng mơ hình dịch vụ Client – Server - Client: đưa yêu cầu vầ nhận kết trả từ Server - Server: Nhận yêu cầu xử lý yêu cầu trả kết cho Client Phân tích UC (Biểu đồ tuần tự)  Cấu hình kết nối: 211  Kết nối lấy thông tin từ HIS:  Kết nối trả kết chẩn đốn HIS: Phân tích UC (Biểu đồ lớp phân tích)  Kết nối với hệ thống HIS: 212 5.13.3.Thiết kế Xác định phần tử thiết kế Chuyển đổi tương ứng từ lớp phân tích sang phần tử thiết kế: Lớp phân tích Client_Login Server_Login Paramenter() Connect_To_HIS() Get_Patient_From_HIS() Send_Diagnose_To_HIS Phần tử thiết kế PACS HIS Connected Mơ hình triển khai Thiết kế UC Khơng có Thiết kế hệ thống Khơng có Thiết kế lớp  Lớp Pacs  Lớp His Sơ đồ tổng thể 213 CHƢƠNG 6: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 6.1 Tình hình Bệnh viện đa khoa Đơng Anh Tại bệnh viện đa khoa Đông Anh, CNTT đưa vào ứng dụng từ năm 2008 Tuy nhiên chưa đầy đủ * Hiện HIS bệnh viện có Module sau: Quản lý khám bệnh, Quản lý điều trị bệnh nhân, Quản lý dược, Quản lý viện phí, Quản lý nhân Về bản, cịn thiếu Module Quản lý Trang thiết bị Y tế, Quản lý Cận lâm sàng, Quản lý Chẩn đốn hình ảnh Do chưa có Module Quản lý Cận lâm sàng nên khoa thuộc hệ cận lâm sàng nhận đầu vào định thực từ HIS mà chưa có đầu kết cận lâm sàng trả lại cách tự động cho HIS Cịn Chẩn đốn Hình ảnh, kết hình ảnh khảo sát vị trí định, kết mà HIS cần kết luận hay chẩn đoán từ nhà chuyên môn cận lâm sàng Hiện tại, kết chưa trả lời tự động cho HIS Hơn nữa, q trình tác nghiệp, nhà chun mơn cận lâm sàng cần tương tác với HIS để tìm hiểu thêm bệnh án bệnh nhân Điều chưa thực Cho nên lợi ích việc trả kết cận lâm sàng qua mạng như: nhanh chóng, giảm cơng, hội chẩn từ xa chưa có Và ngược lại Khoa Chẩn đốn Hình ảnh khơng có thơng tin từ lâm sàng, cận lâm sàng khác xét nghiệm, điện tim… trước để phục vụ cho thực kĩ thuật an tồn, chất lượng chẩn đốn xác * Bệnh viện chưa có bệnh án điện tử, sở để thực hội nghị truyền hình, khám chữa bệnh từ xa… để xây dựng điều cần phải làm, đầu tư nhiều - Chƣa liên kết với HIS bệnh viện, vậy: + Nhân viên hành phải nhập lại thơng tin từ giấy định (như: chẩn đoán lâm sàng, yêu cầu kĩ thuật gì, bác sĩ định, địa cấp bệnh nhân…) từ HIS (như: khoa định, số thẻ bảo hiểm, mã bệnh nhân… ) vào RIS + Bác sĩ lâm sàng khơng kiểm tra có hay chưa kết bệnh nhân bác sĩ không truy xuất lịch sử thông tin chẩn đốn hình ảnh bệnh nhân từ RIS Và ngược lại, khoa Chẩn đốn Hình ảnh kĩ thuật viên không tra cứu thông tin khác bệnh nhân xét nghiệm chức thận, kết điện tim… phục vụ cho thực kĩ thuật an toàn, hiệu Cịn bác sĩ thiếu thơng tin để hỗ trợ cho việc nhận định kết thông tin khác kết phẫu thuật, kết viện giúp hồi cứu, rút kinh nghiệm… Những hạn chế kĩ thuật viên, bác sĩ khoa Chẩn đốn Hình ảnh khắc phục việc chủ động trao đổi thông tin với bác sĩ lâm sàng qua điện thoại, mượn bệnh án Tuy nhiên thiếu tính chuyên nghiệp không thường quy + Đăng ký chụp, hẹn lịch chụp siêu âm chưa thực qua mạng Khoa có nhu cầu phải gửi giấy định lên khoa Chẩn đốn Hình ảnh để đăng ký nhận giấy 214 hẹn Theo điều tra nhóm nghiên cứu bệnh viện đa khoa Đơng Anh (i), tình trạng tải việc đăng ký, hẹn trước cần tránh tình trạng ùn, ứ bệnh nhân vào thời điểm, giảm thời gian chờ đợi cho bệnh nhân, tránh căng thẳng, áp lực cho nhân viên y tế Ngoài số kĩ thuật phải hẹn để chuẩn bị đảm bảo quy trình chun mơn, số thực số bác sĩ + Chưa tương tác với bảng tính lượng nhập, sử dụng, tồn thuốc, vật tư tiêu hao khoa chẩn đốn hình ảnh với khoa Dược, mà việc thực thủ cơng Hình 67: Mơ hình liên kết HIS, RIS, PACS hệ thống thông tin quản lý bệnh viện Mũi tên đứt chƣa có tƣơng tác hệ thống với - Ngồi RIS cịn thiếu số tính nhƣ: + Thiếu cơng cụ phục vụ báo cáo nhóm bệnh, nhóm kĩ thuật thực hiện… + Chưa liên kết với thiết bị Nhân viên kĩ thuật thay phải “3 tra đối” thơng tin có sẵn RIS HIS với bệnh nhân phải nhập số thơng tin hành cần thiết như: tên, tuổi, khoa phòng… từ giấy định vào máy chụp Với việc nhập thông tin bệnh nhân nhiều lần gây lãng phí thời gian, nhân lực làm tăng nguy sai lệch + Chưa liên kết với PACS nên thơng tin chẩn đốn hình ảnh bệnh nhân bị rời rạc phiếu kết đọc bác sĩ với liệu hình ảnh, kĩ thuật khác khoa Việc tra cứu thông tin siêu âm, chụp cộng hưởng từ, chụp cắt lớp vi tính… bệnh nhân phải thực riêng rẻ * Về trạng lưu trữ liệu ảnh thì: liệu tạo khoảng 90GB/1 tháng, từ thiết bị: + Hai đầu đọc CR (Computed Radiography) để xử lý ảnh từ máy X quang cao tầng máy chụp Nhũ 215 + máy Siêu âm màu 01 máy CT + Ngoài việc sửa chữa, thay thiết bị, thay ổ lưu trữ đầy khó khăn, chi phí cao sách độc quyền hãng Nếu thiết bị hỏng, bệnh viện phải báo nhà cung cấp thành phố Hà Nội để cử người kiểm tra sửa chữa Nếu có phận hỏng phần lớn không thay mà nhà cung cấp đổi với chi phí cao so với mua phụ kiện tương đương thay Nếu tự ý gỡ niêm phong thùng máy để thay sau có hỏng phụ kiện độc quyền sau thay phải cài lại phần mềm hãng cung cấp khơng hãng đổi mà bán máy, chi phí cao nhiều Hiện thị trường có nhiều phần mềm xử lý, quản lý, chia sẻ liệu ảnh từ nhà cung cấp nước như: Efilm, Onis, Radiant Dicom Viewer Tuy nhiên phần mềm tính phí, miễn phí mức dùng cá nhân thiếu nhiều tính quan trọng Ví dụ phần mềm Onis miễn phí cho phép lưu trữ 15 bệnh nhân Thiết nghĩ có phần mềm tương tự, đầy đủ tính năng, khơng mang tính độc quyền gắn với thiết bị, có kinh phí phù hợp với tỉnh nhà nhằm nâng cao chất lượng phục vụ chăm sóc sức khỏe nhân dân cần thiết Nhìn chung, năm vừa qua, bên cạnh thiết bị y tế đại bệnh viện đầu tư cho ứng dụng công nghệ thông tin lĩnh vực y tế, chưa hoàn chỉnh Việc ứng dụng chủ yếu đáp ứng cho quản lý tài chính, thuốc, vật tư tiêu hao Vẫn cịn nhiều phần thiếu làm giảm đáng kể sức mạnh công nghệ thông tin quản lý, lưu trữ hồ sơ, hợp tác chuyên môn, nghiên cứu khoa học… Để tạo hiệu cao việc ứng dụng công nghệ thông tin y tế, bệnh viện cần phải đầu tư nhiều phần cứng, phần mềm người 6.2 Kịch thử nghiệm 6.2.1 Chức phần mềm VRHOSPITAL Chức hệ thống Mô tả Hệ thống dịch vụ cho Server - Lưu trữ thơng tin Truy vấn thơng tin Dựng mơ hình 3D Dựng lát cắt Quản trị dịch vụ Quản trị cho Server(hệ thống giao diện) - Quản trị người dùng Quản trị cấu hình cho dịch vụ Quản trị hệ thống liệu đa phương tiện Giao diện cho Client - Thiết kế giao diện tương tác người sử dụng với chức hệ thống Tổ chức liệu cho hệ thống - Backup, restore, move 216 ruyền nhận liệu - Truyền liệu: Đọc, mã hóa, định dạng truyền liệu Nhận liệu: Đọc, giải mã, ghi kết Hiển thị hình ảnh Client - Đọc hiển thị hình ảnh ảnh Dicom, ảnh lát cắt, ảnh 3D Hiển thị thông tin Client - Đọc hiển thị thống tin ảnh Dicom Thao tác hình ảnh Client - Pan, zoom, rotate Soạn thảo liệu Client - Tăng, giảm mức xám Vẽ vùng ROI: chữ nhật, hình trịn, đa giác Tính diện tích vùng ROI Tính khoảng cách Tính góc Gián nhãn Client - Gián nhãn cho vùng ROI Nâng cao chất lượng ảnh DICOM dựa kỹ thuật lọc - Nâng cao chất lượng hiển thị ảnh Tìm kiếm Client - Tìm kiếm bệnh nhân 6.2.2 Quy trình triển khai thử nghiệm  Hệ thống dịch vụ cho Server Chức hệ thống Lưu trữ thông tin Kịch - Đầu vào: Thông tin bệnh nhân, ảnh Dicom, liệu đa phương tiện khác Đầu ra: Lưu trữ thành cơng Dựng mơ hình 3D - Đầu vào: Tập ảnh Dicom Đầu ra: Mơ hình 3D Dựng lát cắt - Đầu vào: Tập ảnh Dicom, lắt cắt Đầu ra: Ảnh lát cắt Truy vấn thông tin - Đầu vào: Câu truy vấn Đầu ra: kết truy vấn Quản trị dịch vụ - Đầu vào: Trạng thái dịch vụ Đầu ra: Thực hiên thành công -  Quản trị cho Server(hệ thống giao diện) Chức hệ thống Kịch 217 Quản trị người dùng - Thêm người dùng Xóa người dùng Sửa thơng tin người dùng Quản trị cấu hình cho dịch vụ - Đầu vào: Cấu hình cảu dịch vụ Đầu ra: Cấu hình dịch vụ Quản trị hệ thống liệu đa phương tiện - Thêm Xóa Sửa  Giao diện cho Client Chức hệ thống Thiết kế giao diện tương tác người sử dụng với chức hệ thống Kịch - Đánh giá mức độ hợp lý giao diện  Tổ chức liệu cho hệ thống Chức hệ thống Backup Kịch - Đầu vào: Dữ liệu hệ thống Đầu ra: File liệu Backup - Đầu vào: File liệu Backup Đầu ra: Dữ liệu hệ thống - restore  Truyền nhận liệu Chức hệ thống Truyền liệu: Đọc, mã hóa, định dạng truyền liệu Kịch - Nhận liệu: Đọc, giải mã, ghi kết - Đầu vào: Dữ liệu cần truyền, địa đích Đầu ra: Dữ liệu truyền thành công Đầu vào: Một kết nối truyền – nhận Đầu ra: Dữ liệu nhận không thông tin  Hiển thị hình ảnh Client Chức hệ thống Kịch Đọc hiển thị hình ảnh ảnh Dicom - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Hiển thị liệu Bitmap ảnh Dicom Ảnh lát cắt - Đầu vào: Tập ảnh Dicom, thông tin lát cắt Đầu ra: Hiển thị ảnh lát cắt - 218 Ảnh 3D - Đầu vào: Tập ảnh Dicom, thông tin lát cắt Đầu ra: Hiển thị mơ hình 3D  Hiển thị thông tin Client Chức hệ thống Đọc hiển thị thống tin ảnh Dicom Kịch - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Hiển thị liệu thông tin bệnh nhân lưu trữ ảnh  Thao tác hình ảnh Client Chức hệ thống Di chuyển, phóng to, thu nhỏ ảnh Dicom Kịch - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Thực chức Di chuyển, phóng to, thu nhỏ ảnh Dicom  Soạn thảo liệu Client Chức hệ thống Kịch Tăng, giảm mức xám - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Thực việc tăng giảm mức xám cho ảnh Dicom Vẽ vùng ROI: chữ nhật, hình trịn, đa giác - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Thực việc vẽ vùng ROI ảnh Dicom Tính diện tích vùng ROI - Đầu vào: Ảnh Dicom, vùng ROI Đầu ra: Giá trị diện tích Tính khoảng cách - Đầu vào: Ảnh Dicom, tọa độ điểm đầu, điểm cuối Đầu ra: Giá trị khoảng cách Tính góc - Đầu vào: Ảnh Dicom, tọa độ điểm đầu, điểm đỉnh, điểm cuối Đầu ra: Giá trị góc  Gián nhãn Client Chức hệ thống Gián nhãn cho vùng ROI Kịch - Đầu vào: Ảnh Dicom, vùng ROI, nội dung text Đầu ra: Nhã gián cho vùng ROI 219  Nâng cao chất lượng ảnh DICOM dựa kỹ thuật lọc Chức hệ thống Nâng cao chất lượng hiển thị ảnh Kịch - Đầu vào: Ảnh Dicom Đầu ra: Ảnh Dicom nâng cao chất lượng  Tìm kiếm Client Chức hệ thống Kịch Tìm kiếm bệnh nhân - Đầu vào: Thông tin bệnh nhân: tên, ngày chụp Đầu ra: Thông tin liên quan đến bệnh nhân 6.3 Đánh giá Đánh giá bệnh viện ĐK Đông Anh xem phần phụ lục 220 PHẦN KẾT LUẬN Những năm gần đây, việc ứng dụng công nghệ thông tin quản lý khám chữa bệnh dã đề cập nhiều trong y tế Có ba hệ thống thơng tin thường thấy bệnh viện HIS (Hospital Information System), LIS (Laboratory Information System) PACS (Picture Archiving and Communication System) Hiện hầy hết bệnh viện trang bị HIS LIS, số trang bị hệ thống PACS đo tính chất đặc thù đắt đỏ Sự phát triển xuất thiết bị y tế kĩ thuật cao X quang kĩ thuật số, CT Scan đa dãy đầu dò, MRI, DSA… Cùng với chuẩn giao tiếp hình ảnh DICOM (the standard protocol Digital Imaging and Communications in Medicine) sử dụng thức lĩnh vực y tế Việc phát triển hệ thống PACS đặ ngày cấp thiết nhằm quản lý tốt thơng tin chẩn đốn hình ảnh bệnh nhân lượng liệu số hóa ngày đồ sộ mà thiết bị tạo ra, phục vụ cho việc chia sẻ thông tin, hội chẩn, chẩn đốn từ xa giảng dạy Khơng kể đến vài hệ thống quản lý hình ảnh thiết kế chung chung đem áp dụng vào y tế, nói nay, nước chưa có hệ thống quản lý thơng tin hình ảnh riêng cho bệnh viện phát triển Đề tài nhằm nghiên cứu kỹ thuật hiển thị ảnh y tế ba chiều kỹ thuật thích hình ảnh 3D Trên sở thiết kế xây dựng hệ thống phần mềm hỗ trợ chẩn đốn thơng tin hình ảnh y tế từ xa công nghệ 3D, cụ thể đạt kết sau:     Trình bày tổng quan ứng dụng công nghệ thông tin y tế chẩn đốn hình ảnh y tế Hệ thống hóa số kỹ thuật hiển thị gán nhãn ảnh DICOM y tế Xây dựng thu thập sở liệu ảnh y tế DICOM Xây dựng mơ hình phát triển hệ thống phần hỗ trợ chẩn đốn thơng tin hình ảnh y tế từ xa công nghệ 3D Trên sở nghiên cứu kết sản phẩm có đề tài, nhóm nghiên cứu xây dựng quy trình thực kết học thuật cài đặt thử nghiệm, sẵn sàng cho việc tích hợp triển khai vào ứng dụng thực tế Để nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đốn thơng tin hình ảnh y tế từ xa cơng nghệ 3D sau đưa vào ứng dụng sống trình dài nhiều vấn đề Dù xong đề tài, nhóm thực tiếp tục nghiên cứu để hướng đến mục tiêu hoàn thiện đưa sản phẩm vào sống 221 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] Umamaheswari, J.; Radhamani, G.(2011), “A HYBRID APPROACH FOR DENOISING DICOM IMAGES”, International Journal of Engineering Science & Technology, Vol Issue 12, p7953 Smelyanskiy, M.; Holmes, D.; Chhugani, J.; Larson, A.; Carmean, D M.; Hanson, D.; Dubey, P.; Augustine, K.; Kim, D.; Kyker, A.; Lee, V W.; Nguyen, A D.; Seiler, L.; Robb, R (2009) "Mapping High-Fidelity Volume Rendering for Medical Imaging to CPU, GPU and Many-Core Architectures", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics15 (6): 1563– 1570 A LAVANYA and V NATARAJAN (2011), “Enhancing security of DICOM images during storage and transmission in distributed environment”, Indian Academy of Sciences Vol 36 (4), pp 515–523 Ebert, D., F Musgrave, D Peachey, K Perlin, S Worley, W Mark, and J Hart 2002 Texturing and Modeling: A Procedural Approach Morgan Kaufmann Engel, K., M Kraus, and T Ertl 2001 "High-Quality Pre-Integrated Volume Rendering Using Hardware-Accelerated Pixel Shading." In Proceedings of the SIGGRAPH/Eurographics Workshop on Graphics Hardware 2001, pp 9–16 Hadwiger, M., T Teußl, H Hauser, and E Gröller 2001 "HardwareAccelerated High-Quality Filtering on PC Hardware." In Proceedings of the International Workshop on Vision, Modeling, and Visualization 2001, pp 105–112 Kindlmann, G., and J Durkin 1998 "Semi-Automatic Generation of Transfer Functions for Direct Volume Rendering." In Proceedings of the IEEE Symposium on Volume Visualization, pp 79–86 Kindlmann, G 1999 "Semi-Automatic Generation of Transfer Functions for Direct Volume Rendering." Master's Thesis, Department of Computer Science, Cornell University Kindlmann, G 2003 The Teem Toolkit http://teem.sourceforge.net Kniss, J., G Kindlmann, and C Hansen 2002a "Multidimensional Transfer Functions for Interactive Volume Rendering." IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 8(4), pp 270–285 Kniss, J., K Engel, M Hadwiger, and C Rezk-Salama 2002b "High-Quality Volume Graphics on Consumer PC Hardware." Course 42, ACM SIGGRAPH Kniss, J., S Premo e, C Hansen, P Shirley, and A McPherson 2003 "A Model for Volume Lighting and Modeling." IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 9(2), pp 150–162 Krüger, J., and R Westermann 2003 "Acceleration Techniques for GPUBased Volume Rendering." InProceedings of IEEE Visualization, pp 287– 292 Lefohn, A., J Kniss, C Hansen, and R Whitaker 2004 "A Streaming Narrow-Band Algorithm: Interactive Deformation and Visualization of Level Sets." IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (to appear) 222 [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] Levoy, M 1988 "Display of Surfaces from Volume Data." IEEE Computer Graphics & Applications 8(2), pp 29–37 Li, W., K Mueller, and A Kaufman 2003 "Empty Space Skipping and Occlusion Clipping for Texture-Based Volume Rendering." In Proceedings of IEEE Visualization, pp 317–324 Max, N 1995 "Optical Models for Direct Volume Rendering." IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 1(2), pp 97–108 Moret, B., and H Shapiro 1991 Algorithms from P to NP Benjamin Cummings Rezk-Salama, C., K Engel, M Bauer, G Greiner, and T Ertl 2000 "Interactive Volume Rendering on Standard PC Graphics Hardware Using Multi-Textures and Multi-Stage Rasterization." In Proceedings of the SIGGRAPH/Eurographics Workshop on Graphics Hardware 2000, pp 109– 118 Roettger, S., S Guthe, D Weiskopf, T Ertl, and W Strasser 2003 "Smart Hardware-Accelerated Volume Rendering." In Proceedings of the Eurographics/IEEE TVCG Symposium on Visualization, pp 231–238 Schneider, J., and R Westermann 2003 "Compression Domain Volume Rendering." In Proceedings of IEEE Visualization, pp 293–300 Weiskopf, D., K Engel, M Hadwiger, J Kniss, and A Lefohn 2003 "Interactive Visualization of Volumetric Data on Consumer PC Hardware." Tutorial IEEE Visualization Wittenbrink, C., T Malzbender, and M Goss 1998 "Opacity-Weighted Color Interpolation for Volume Sampling." In Proceedings of the IEEE Symposium on Volume Visualization, pp 135–142 Thomas M Lehmann, Claudia Gonner, Klaus Spitzer, November 1999, “Survey: Interpolation Methods in Medical Image Processing”, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol 18, no C.-H Lin and T.-Y Lee, Dec 2002, “Feature-guided shape-based image interpolation”, IEEE transactions on medical imaging, vol 21, no 12, pp 1479–89 B Fischer and J Modersitzki, Mar 2004, “A unified approach to fast image registration and a new curvature based registration technique,” Linear Algebra and its Applications, vol 380, pp 107– 124 W E Higgins, C J Orlick, and B E Ledell, Jan 1996, “Nonlinear filtering approach to 3-D gray-scale image interpolation.,” IEEE Trans on medical imaging, vol 15, no 4, pp 580–7 NVIDIA, “High performance computing with CUDA”, Users Group Conference San Diego, CA June 15, 2009 Huang Yan and Yang Xinhe, 1998 China's oldest map Archaeology, 51(2) Eduard Imhof., 1962 Die Anordnung der Namen in der Karte In International Yearbook of Cartography, pages 93{129, Bonn Bad Godesberg Kirschbaum in german P Yoeli, 1972 The logic of automated map lettering The Cartographic Journal, 9(2):99–108, 12 S Zoraster, 1990 The solution of large 0-1 integer programming problems encountered in automated cartography Operation Research, 38(5):752–759 S A Hirsch, 1982 An algorithm for automatic name placement around point data The American Cartographer, 9(1):5–17 223 [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] E Imhof, 1975 Positioning names on maps The American Cartographer, 2(2):128–144 J Christensen, J Marks, and S Shieber, 1995 An empirical study of algorithms for Point Feature Label Placement ACM Trans on Graphics, 4(3):203–232 K G Kakoulis and I G Tollis, 1998 An Algorithm for Labeling Edges of Hierarchical Drawings In G Di Battista, editor, Graph Drawing (Proc GD‟97), volume 1353 of Lecture Notes in Computer Science, pages 169–180 Springer-Verlag J W van Roessel, 1989 An algorithm for locating candidate labeling boxes within a polygon The American Cartographer, 16(3):201–209 K G Kakoulis and I G Tollis, 2003 A Unified Approach to Automatic Label Placement International Journal of Computational Geometry and Applications, 13(1):23–60 K G Kakoulis and I G Tollis, 1998 An Algorithm for Labeling Edges of Hierarchical Drawings In G Di Battista, editor, Graph Drawing (Proc GD‟97), volume 1353 of Lecture Notes in Computer Science, pages 169–180 Springer-Verlag Y Hu, 2009 Visualizing Graphs with Node and Edge Labels CoRR, abs/0911.0626 K G Kakoulis and I G Tollis, 2006 Algorithms for the Multiple Label Placement Problem Computational Geometry, 35(3):143–161 H Freeman and J Ahn, 1987 On the problem of placing names in a geographical map Int J of Pattern Rec and Artificial Intelligence, 1(1):121– 140 K G Kakoulis and I G Tollis, 2011 Placing Edge Labels by Modifying an Orthogonal Graph Drawing In U Brandes and S Cornelsen, editors, Graph Drawing (Proc GD 2010), volume 6502 of Lecture Notes in Computer Science, pages 395–396 Springer-Verlag L R Ebinger and A M Goulete, 1990 Noninteractive automated names placement for the 1990 decennial census Cartography and Geographic Information Systems, 17(1):69–78 H Edelsbrunner, 1983 A new approach to rectangle intersections, Part I Internat J Comput Math., 13:209–219 H Edelsbrunner, 1983 A new approach to rectangle intersections, Part II Internat J Comput Math., 13:221–229 P Gupta, R Janardan, and M Smid, 1996 Efficient Algorithms for Counting and Reporting Pairwise Intersections between Convex Polygons In Proc 8th Canadian Conference on Computational Geometry, pages 8–13 Carleton University Press V Goldberg and R Kennedy, 1995 An Efficient Cost Scaling Algorithm for the Assignment Problem Mathematical Programming, 71:153–178 R E Tarjan,1983 Data Structures and Network Algorithms, volume 44 of CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA D Knuth and A Raghunathan, 1992 The problem of compatible representatives SIAM J Disc Math., 5:36–47 S Edmondson, J Christensen, J Marks, and S M Schieber, 1997 A General Cartographic Labeling Algorithm Cartographica, 33(4):321–342 224 [52] [53] [54] [55] [56] [57] D H Alexander and C S Hantman, 1995 Automating Linear Text Placement Within Dense Feature Networks In Proc Auto-Carto 12, pages 311–320 ACSM/ASPRS, Bethesda U Dogrusoz, K G Kakoulis, B Madden, and I G Tollis, 2007 On Labeling in Graph Visualization Special Issue on Graph Theory and Applications, Information Sciences Journal, Vol 177/12, 2459-2472, 22 M van Kreveld, T Strijk, and A Wolff, 1999 Point Labeling with Sliding Labels CGTA, 13:21–47 M Formann and F Wagner, 1991 A packing problem with applications to lettering of maps In Proc 7th Annu ACM Sympos Comput Geom., pages 281–288 S Doddi, M V Marathe, A Mirzaian, B M Moret, and B Zhu, 1997 Map Labeling and Its Generalizations In Proc 8th ACM-SIAM Sympos Discrete Algorithms, pages 148–157 F Wagner and A Wolf, 1995 Map Labeling Heuristics: Provably Good and Practically Useful In Proc 11th Annu ACM Sympos Comput Geom., pages 109–118 225