医学画像データの増大

現代の医療システムは、X線、MRI、CTスキャン、超音波などのデジタル医療画像を格納、取得、配布するために、画像アーカイブと通信システム(PACS)に依存しています。 イメージングデータの量は、これまでにない速度で拡大し続けています—より高い解像度のモダリティによって駆動され、スクリーニング利用の増加、および老化の人口の増加。 単一のCT研究には、数百の画像を含むことができます。 完全なデジタルマンモグラフィー試験は、1 GBを超えることがあります。 およびITファシリティのトラフィックは、さまざまなデータを消費します。

PACSデータの圧縮の基礎

データの圧縮は、画像を表すために必要なビットの数を減らします, 直接ストレージのニーズと伝送時間を下げます. 医学イメージングでは, 圧縮技術は、損失や損失として広く分類されます.

  • [Lossless 圧縮]は、すべてのピクセルを正確に保存し、元の画像の完全な再構成を可能にします。 典型的なアルゴリズムには、ランレンレングレングエンコーディング(RLE)、レモペルジブ・ウェルチ(LZW)、およびロスレスJPEGが含まれます。 損失のない方法の圧縮比は、通常、放射線画像の2:1と3:1の間で、控えめです。
  • [Lossyの圧縮]は、許容されたイメージの質を維持しながら、はるかに高い比率(10:1〜50:1以上)を達成するための、知覚的にまたは診断できない情報を捨てます。 挑戦は、不可逆圧縮が診断精度を妥協しないことを確認することです。

DICOM規格は、両方のアプローチをサポートし、アメリカの放射線学の大学(ACR)は、特定のモーダリティや臨床目的のために、損失圧縮の使用に関するガイドラインを公表しました。最近の革新は、診断ユーティリティを犠牲にすることなく達成可能なものの境界を押します。

最近の圧縮技術革新

Deep Learning–ベースコンプレッション

人工ニューラルネットワーク、特に、神経ネットワーク(CNN)および遺伝子管理ネットワーク(GAN)は、医療画像のエンドツーエンドの圧縮を実行するために訓練されています。 これらのモデルは、臨床的に関連した機能を維持しながら、空間および構造的な冗長性を特定し、排除することを学びます。 例えば、]で公表された研究]は、GANベースの圧縮アルゴリズムが、元の画像の決定的な変化を達成できないことを実証しました:[FLT:]は、元の画像の精度で測定することができません:[FLT:]は、元の画像の決定は、非重要な画像の精度で測定結果が検出できません[FLT:[FLT:[FLT:]:[FLT:[FLT:]:[FLT:]の1]は、非重要な画像の1]の1]の1]の1]の1]を[F]の1]の1]は、非重要な画像は、非重要な画像は、非重要な画像の比較は、非重要な画像の比較は、非重要な画像の比較は、非重要な画像の比較

適応性およびコンテンツ-Awareの圧縮

医療画像内のすべての領域が等しい診断重量を運ぶわけではありません。適応圧縮アルゴリズムは、画像のコンテンツを分析し、地域別に圧縮比を調整します。重要な領域(例えば、肺の鼻、骨折ライン、または脳の出血)は、均質な背景領域がより高い圧縮を受けている間、ほぼ無光沢の治療を受けます。このアプローチは、診断性能を低下させることなく、全体的な節約を最大化します。一部の現代のPACSプラットフォームは、画像のパラメータの構成として適応圧縮を組み込まれています。

ハイブリッドロスレス/ロッシー戦略

ハイブリッド技術は、同じワークフロー内でロスレスで損失の圧縮を組み合わせるのではなく、一次画像はアーカイブと測定目的の圧縮フォーマットで保存される可能性があり、損失の多いバージョンはモバイルデバイス上の予備的なレビューのためにすぐに送信されます。 JPEG 2000やHEVC(H.265)などの高度なコーデックは、このデュアルレイヤーアーキテクチャをネイティブにサポートし、完全な元のデータをダウンロードすることなく、ストレージから効率的な検索を有効にします。

Wavelet-Based と 学習コーデック

ウェーレット圧縮(JPEG 2000で使用)は、スムーズでアーティファクトフリーな画像を高圧縮比で生成する能力のために、何年もの間、医療イメージングのステープルとなっています。 最近の学習コーデック(例えば、ハイパープライアオートエンコーダに基づいて)のアウトパーフォームJPEG 2000は、両方のレートディストーション性能と計算効率で進化しています。 フィールドは急速に進化しています。 学習画像圧縮に関する包括的な技術レビューを参照してください IEF[1] [IEF] [[:]] [[[]]] [[[]]]] [[[[]]]]]] [[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

ヘルスケア組織の実践的利点

PACS導入の高度な圧縮を実装することで、ハードドライブスペースを節約するよりも、有形な利点が得られます。

貯蔵コストの削減

地下室では、8:1から15:1の割合で損失圧縮を採用した病院では、80–90%のストレージ要件を削減することができます。これは直接、オンプレミスのSAN / NASシステム、クラウドオブジェクトストレージ、およびバックアップインフラストラクチャのコストを削減します。 5年以上にわたる節約は、中規模の機関で数千ドルの量をすることができます。

より速いイメージ伝達

圧縮された画像はネットワーク間で高速に旅行し、放射線学者が数分ではなく秒単位で研究をロードすることを可能にします。これは、特に時間が重要であるテレラジロジー、リモート・コンサルテーション、および緊急部門にとって特に価値があります。 減らされた帯域幅の消費はまた、農村クリニックやモバイル・イメージング・ユニットなどの限られたインターネット接続を備えた施設を助けます。

データのライフサイクル管理の改善

より小さいファイルサイズでは、PACS管理者はストレージをより効果的に調整することができます。高速フラッシュストレージに関する最近の研究にアクセスし、より遅く、より安価なメディアで古いまたはアクセスされていない試験。圧縮は、長期アーカイブ、災害復旧、およびクラウド移行を簡素化します。これにより、バイト数が移動または複製される必要があります。

診断機密保持

広範囲の臨床検証研究は、推奨比内で使用される現代の圧縮アルゴリズムが、骨折、肺の鼻腔、または頭脳の出血を検出するなどの一般的なタスクのための診断性能を劣化させないことが示されている。 放射線学の欧州協会のような組織は、定期的に修飾による許容圧縮レベルのためのガイドラインを更新します。

規制と品質に関する考慮事項

臨床環境での損失圧縮の展開には、規制遵守に注意が必要です。 米国では、食品医薬品局(FDA)は、医療機器としてPACSおよび圧縮アルゴリズムを規制しています。 不可逆変化を導入するあらゆる圧縮方法は、厳格な試験による非劣性を示す必要があります。 健康保険の可燃性および説明責任法(HIPAA)は、圧縮されたデータを元の保持期間にアクセスできる状態も維持します。 DICOM Part 14は、ベンダーを転送する際立法を規定することを可能にします。

放射線学の慣行は、新しい圧縮コーデックを採用する前に、サイト固有の検証試験を実施し、その画像の品質が臨床ケースミックスに十分残っていることを文書化する必要があります。 多くのPACSシステムは、圧縮された元の画像統計を比較し、追加の安全ネットを提供する組み込みの品質保証ツールを含みます。

未来の圧縮システムにおけるAIの役割

人工知能は、圧縮アルゴリズム自体だけでなく、より広いPACSワークフローも改善するだけでなく、その精度を向上するだけでなく、そのプロセスを最適化する可能性が高いと予測することができます。将来のシステムは、CTとMRIスキャナーの再構築パイプラインに直接圧縮を統合し、画像形成中に調整されたアルゴリズムを適用することができます。買収デバイスに関するエッジコンピューティングは、画像がPACSアーカイブに到達する前にリアルタイムの圧縮を有効にすることができ、ソースでのストレージフットプリントを減らすことができます。

チャレンジ・アヘッド

進歩にもかかわらず、いくつかのハードルは残っています。 高度なAI圧縮の計算コストは、特に既存のハードウェア上の数千の研究を処理する場合、高くなります。 標準化機関は、ドラッグなしで新しいコーデックに対応するためにDICOMプロファイルを更新する必要があります。 さらに、放射線科医は、特定の患者の人口や解剖学的に影響を及ぼす可能性のあるアルゴリズムバイアスの可能性について警戒している必要があります。 アカデミー、業界、およびこれらを専門的に取り組むべき課題間の研究のコラボレーションを継続して、これらの問題に取り組む必要があります。

コンテンツ

PACSデータの圧縮のイノベーションは、ヘルスケア組織がイメージングデータの成長を続ける洪水をどのように管理するかを変革しています。 重要な領域の損失のない完全性を組み合わせることにより、非必須背景に対する積極的な損失削減、現代の技術は、実質的なストレージコストの削減、より迅速なワークフローを提供し、診断精度を維持します。 ディープラーニングと適応戦略が成熟するにつれて、次の10年間は、コンプライアンスの簡素化と患者ケアの改善に成功した、考えられるほどの圧縮比を見ることができます。 ヘルスケアITリーダーは、検証済みで、規格に準拠した圧縮ソリューションを効果的に実施し、今日の処理を効率的に行う予定です。