Вирощування бурдену медичних даних

Сучасні системи охорони здоров'я спираються на системи архівування та зв'язку (PACS) для зберігання, отримання та поширення цифрових медичних зображень, таких як рентгенівські, MRI, CT сканування та УЗД. Обсяг обробки даних продовжує розширюватися за непробуваною швидкістю та#8212; виводити більшими модифікаційними модулями, збільшення використання скринінгу та старіння населення. Одиночна КТ дослідження може містити сотні зображень; повний цифровий іспит мамографії може перевищувати 1 ГБ; а середня лікарня генерує безліч тарій візуалізації даних щороку. Без ефективних стратегій стиснення, вартість інфраструктури зберігання може споживати значну частину бюджету та ресурсів для пацієнтів; ІТ-ресурси;

Основи стиснення даних PACS

Зменшення даних зменшує кількість біт, необхідних для представлення образу, безпосередньо знижує потреби зберігання і час передачі. У медичній візуалізації методи стиснення широко класифікуються як без втрат або втрат.

  • Безшовний стиснення зберігає кожен піксель точно, що дозволяє ідеально реконструкцію оригінального зображення. Типові алгоритми включають кодування довжини (RLE), Lempel-Ziv-Welch (LZW), і без втрат JPEG. Когнітивні співвідношення для без втрат, модем, зазвичай між 2:1 і 3:1 для радіографічних зображень.
  • Збереження дискрики, що перцептуально або діагностично неімпортантна інформація для досягнення значно більших співвідношення (10:1 до 50:1 або більше) при збереженні прийнятної якості зображення. Завдання полягає в тому, щоб забезпечити, що незворотна стиснення не порушується діагностична точність.

Стандарт DICOM підтримує як підходи, так і американський коледж радіології (ACR) опублікував рекомендації щодо використання стиснення втрат для конкретних модалей і клінічних цілей. Останні інновації відштовхують межі того, що є дозріванням без діагностичної утиліти.

Останні інновації в методах стиснення

Глибоке навчання –Збережена стиснення

Штучні нейронні мережі, зокрема, конвульовані нейронні мережі (CNNs) та генеативні рекламні мережі (GANs), пройшли навчання для виконання ендо-кінцевої стиснення медичних зображень. Ці моделі навчаються визначати та усунути просторові та структурні резерви при збереженні клінічно відповідних особливостей. Наприклад, дослідження опубліковано в Радіологія] показали, що алгоритм стиснення GAN може досягати 10:1 співвідношення стиснення на рентгенографії грудей без статистично значущої різниці в діагностичній точності виявлення легеневих вузли порівняно з оригінальними зображеннями. Досліджуйте, що дослідження [[FLT[F[2e[F]

Адаптивно-контенсивне стиснення

Не всі регіони в медичному образі носять рівну діагностичну вагу. Адаптивні алгоритми стиснення аналізують вміст зображень і регулюють співвідношення стиснення регіонально: критичні області (наприклад, легеньну вузлику, лінію перелому або крововилив головного мозку) отримують при беззбитковому лікуванні, при цьому однорідні області фону проходять більш високу компресію. Такий підхід максимізує загальний економія без деградації діагностичної продуктивності. Деякі сучасні платформи PACS тепер поглиблюють адаптивну компресію як конфігураційний параметр при фотозніманні.

Гібридні без втрат / без зайвих стратегій

Скоріше, ніж вибрати одиничний режим, гібридні техніки поєднують без втрат і стиснення втрат в межах одного робочого процесу. Наприклад, первинне зображення може зберігатися в без втрат, стисненому форматі для архівних і медиколевих цілей, а не втрата версія передається відразу для попереднього огляду на мобільні пристрої. Додаткові кодеки, такі як JPEG 2000 і HEVC (H.265) підтримують цю подвійну архітектуру, що рідно, що дозволяє ефективно перерозподіляти з хмарного сховища без завантаження повної оригінальної інформації.

Хвилі-Базовані та вивчаються Кодеки

Стискання вихлопних (використано JPEG 2000) була зашифрована в медичній візуалізації протягом років завдяки здатності виробляти гладкі, артефакто-безкоштовні зображення при високих компресійних співвідношеннях. Більш останні вивчили кодеки (наприклад, на основі гіперприродних автошифраторів) експерформа JPEG 2000 в обох показниках продуктивності і обчислювальної ефективності. поле розвивається швидко; див. всебічний технічний огляд на вивчені стиснення зображень at IEEE.

Практичні переваги для організації охорони здоров'я

Впровадження передової стиснення в розгортаннях PACS забезпечує відчутні переваги за рахунок простої економії жорсткого диска.

Знижена вартість зберігання

Лікарі, які приймають стиснення з втратою на співвідношеннях 8:1 до 15:1 для архівних досліджень, можуть зменшити свої загальні вимоги до зберігання на 80–90%. Це безпосередньо знижує витрати на локальні системи SAN/NAS, зберігання хмарних об'єктів та резервну інфраструктуру. За п'ятирічний горизонт, заощадження можуть становити сотні тисяч доларів для середньої установи.

Швидка передача зображення

Знімки, що переходять швидше через мережі, дозволяють радіологам переглядати дослідження за секундами, а не хвилин. Це особливо цінний для телерадіології, дистанційних консультацій та аварійних відділів, де час критичний. Зменше споживання смуги також допомагає об'єктам з обмеженою підключенням Інтернету, таких як сільські клініки або мобільні пристрої.

Покращений управління життєвим циклом даних

З меншими розмірами файлів адміністратори PACS можуть значно ефективно зберігатися: часто доступні останні дослідження на швидкісному флеш-накопичувачі, а також старші або менш доступні іспити на повільному, дешевому носії. Компресія також спрощує довгострокове архівування, відновлення катастрофи та міграції хмар, оскільки менше байтів необхідно перенести або відреагувати.

Діагностична конфігурація, що підтримується

Визначені клінічні дослідження показали, що сучасні алгоритми стиснення, які використовуються в рекомендованих співвідношеннях, не деградують діагностичну продуктивність для спільних завдань, таких як виявлення переломів, нідулів легень, або внутрішньочерепне крововиливу. Організації, як Європейське товариство радіології, регулярно оновлюють принципи прийнятного рівня стиснення за модальністю.

Нормативно-якісна оцінка

Розгортання стиснення втрат у клінічному середовищі вимагає ретельної уваги до нормативної відповідності. У Сполучених Штатах, Адміністрація з питань харчової та наркотичної допомоги (FDA) регулює алгоритми стиснення та стиснення PACS та як медичні пристрої. Будь-який метод стиснення, який представляє незворотні зміни, повинні продемонструвати незваженість через суворе тестування. Закон про переносність та підзвітність охорони здоров’я (HIPAA) також мандат, що компресовані дані залишаються доступні для того ж періоду збереження, як оригінальні. DICOM Частина 14 визначає синтакси, що регулюють параметри стиснення, що забезпечують міжоперабельність у постачальників.

Методології радіології повинні виконувати дослідження специфічних перевірок сайту до прийняття нового компресійного коду, документування, що якість зображення залишається достатнім для їх клінічної суміші. Багато систем PACS тепер включають вбудовані інструменти забезпечення якості, які порівнювати компресовані та оригінальні статистичні дані зображень, пропонуючи додаткову безпеку мережі.

Роль AI в системах стиснення майбутнього

Штучний інтелект не тільки покращує алгоритми стиснення, але і більш широкий робочий процес PACS. Моделі машинного навчання можуть прогнозувати, які дослідження, ймовірно, вимагають найкращої якості реконструкції і попереднього розуміння їх відповідно. Системи майбутнього можуть інтегрувати стиснення безпосередньо в реконструкцію трубопроводу КТ і МРТ сканерів, застосовуючи індивідуальні алгоритми при формуванні зображення. Крає обчислення на пристрої придбання може включати в себе в реальному часі стиснення перед зображеннями, коли-небудь досягається архів PACS, зменшення сліду зберігання на джерело.

Виклики Ahead

Незважаючи на прогрес, залишаються кілька родів. Розрахункова вартість передової стиснення AI може бути високою, особливо при обробці тисяч досліджень на добу на існуючому обладнанні. Органи стандартизації повинні оновлювати профілі DICOM для розміщення нових кодеків без фрагментації. Крім того, радіологи повинні залишатися пильним про потенціал для алгоритмів ваза, які можуть вплинути на певні популяції або анатомії, депропорційно. З огляду на наукові колаборації між акадмією, промисловість та професійними товариствами, спрямованими на вирішення цих питань, що посилаються.

Висновок

Інновації в компресії даних PACS трансформують, як організації охорони здоров’я в управлінні коли-небудь зростаючою повені даних візуалізації. Поєднуючи без втрату цілісність для критичних регіонів з агресивним зниженням втрат для неоцінного фону, сучасні методики забезпечують суттєві економія витрат на зберігання, більш швидке робоче навантаження і підтримується діагностичною точністю. Як глибоке навчання і адаптивні стратегії зрілі, наступний декаплікація, ймовірно, буде бачити коефіцієнти стиснення, які колись думали неможливими, всі спрощення дотримання і поліпшення догляду за пацієнтом. Лідери охорони здоров’я ІТ-лідери, які інвестують в перевірені, стандарти-комплаєнси, сьогодні будуть добре позиціоновані, щоб впоратися з завтра і#8217;, сподіваються, сподіваючись на з урахуванням ефективного та економічно ефективно.