Sự gia tăng của dữ liệu y khoa

Hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại dựa trên Hệ thống Ảnh Ảnh và Hệ thống Liên lạc (PACS) để lưu trữ, lấy và phân phối hình ảnh y tế kỹ thuật số như X-quang, MRI, CT, và siêu âm. Số lượng dữ liệu ảnh tiếp tục mở rộng với tốc độ cao hơn chưa từng thấy, và hằng năm, theo phương pháp điều chỉnh độ cao hơn, tăng cường lượng nghiên cứu về y tế và dân số lão hóa. Một cuộc nghiên cứu CT có thể chứa hàng trăm hình ảnh; một cuộc kiểm tra kỹ thuật số có thể vượt quá 1 GB; và trung bình bệnh viện sản xuất nhiều dữ liệu đa chiều đa dạng. Không có khả năng nén, chi phí cơ sở hạ tầng có thể tiêu thụ một phần lớn tài nguyên của một bộ quản lý&8; một nguồn tài nguyên riêng của một bệnh nhân số tài nguyên số tài nguyên lT.

Cơ bản của quá trình nén dữ liệu PACS

Trong hình ảnh y tế, kỹ thuật nén được phân loại một cách rộng rãi như là không mất mát hoặc mất mát.

  • Bộ nén không có dấu bảo tồn chính xác mỗi điểm ảnh, cho phép tái tạo hoàn hảo của ảnh gốc. Các thuật toán điển hình bao gồm mã hóa chạy (RLE), Lempel-Ziv-Welch (ZW), và tỷ lệ JPEG không mất gì. Tỷ lệ tích hợp cho phương pháp không mất gì là khiêm tốn, thường là giữa 2: 1 và 3: 1 cho ảnh quang phổ.
  • Trong khi duy trì chất lượng ảnh chấp nhận được thì sự kiện này bỏ đi thông tin trực tiếp hoặc chẩn đoán không quan trọng để đạt được tỷ lệ cao hơn (10: 1 đến 50: 1 hoặc hơn) trong khi vẫn duy trì chất lượng ảnh được chấp nhận. Thử thách là đảm bảo rằng việc nén không thể sửa đổi không thể giải quyết được sự chính xác của việc chẩn đoán.

Tiêu chuẩn DICOM ủng hộ cả hai phương pháp tiếp cận, và trường đại học radio của Mỹ (ACR) đã xuất bản những hướng dẫn về việc sử dụng bộ nén giảm giá cho các phương pháp và các mục đích lâm sàng. những cải tiến gần đây thúc đẩy các ranh giới của những gì có thể đạt được mà không cần phải hy sinh công cụ chẩn đoán.

Những phát minh gần đây trong kỹ thuật nén

Học sâu – nén lại đóng hộp

Các mạng thần kinh nhân tạo, đặc biệt mạng thần kinh hình thành mạch (CNN) và mạng lưới đối lập (GN) đã được đào tạo để thực hiện việc nén kết thúc ảnh y tế. Những mô hình này học cách xác định và loại bỏ tỷ lệ không gian và cấu trúc không gian bằng cách bảo tồn tính năng lâm sàng liên quan. Chẳng hạn, một cuộc nghiên cứu được xuất bản trong [FL: 0] Khoa học [FL: 0] [FT: 1] chứng minh rằng một thuật toán nén dựa trên GN] có thể đạt được tỷ lệ nén trên ngực tương ứng với tính năng quang hợp vô tuyến hóa không có ý nghĩa trong việc chẩn đoán tính chính xác của phổi so với việc không có tính chất hóa phổi so sánh với các hình ảnh gốc [FT].

Sự nén nén nội dung và nội dung

Không phải tất cả các vùng trong ảnh y tế có trọng lượng chẩn đoán tương đương. Thuật toán nén thích ứng phân tích nội dung và tỷ lệ nén thích ứng khu vực: vùng quan trọng (v. d., một nút nút, một đường cong, hoặc xuất huyết não) nhận được gần-los, trong khi các vùng nền đồng tính được nén cao hơn. Cách tiếp cận này tối đa hóa toàn bộ tiết kiệm không có khả năng chẩn đoán thấp. Một số nền tảng PACS hiện đại, lấy dạng nén thích ứng với một tham số tùy biến trong khi nạp ảnh.

Không có dấu hiệu mất nước/ mất nước

Thay vì chọn một chế độ, kỹ thuật lai kết hợp các kỹ thuật tự kết hợp với nhau không mất gì và mất tích trong cùng luồng công việc. Chẳng hạn, một hình ảnh chính có thể được lưu trữ trong định dạng nén không mất gì, cho phép người dùng tự động di động lưu trữ lại, trong khi một phiên bản bị mất tích ngay lập tức để xem xét sơ bộ thiết bị di động. Các mật mã cấp cao như JPEG 2000 và H265 hỗ trợ cấu trúc hai máy phát triển, cho phép người dùng lại khả năng hiệu quả từ kho lưu trữ mây mà không cần tải dữ liệu gốc.

Sóng- nền và học mã hóa

Việc nén sóng (dùng trong JPEG 2000) là một phần then chốt trong hình ảnh y tế trong nhiều năm do khả năng tạo ra ảnh mịn, không có tác động đồ họa ở tỷ lệ nén cao. Xem một bản tổng hợp kỹ thuật [FL: 0], dựa trên máy tự động tự động] vượt quá hiệu suất JPEG 2000 trong cả hai khả năng thay đổi tốc độ và hiệu suất máy tính. Trường đang tiến triển nhanh; xem một bản ôn tập kỹ thuật tổng hợp về việc nén ảnh [FL: 0] [FL: 0] tại IE[FL: 1].

Những lợi ích thực tế cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe

Tăng cường áp suất cao trong chương trình triển khai PACS mang lại những lợi thế hữu hình vượt ngoài khả năng tiết kiệm không gian ổ cứng.

Chi phí lưu trữ giảm

Bệnh viện áp đặt mất mát ở tỷ lệ 8:1 đến 15:1 cho các nghiên cứu cơ quan có thể giảm toàn bộ các yêu cầu lưu trữ của họ 80& 88211;90%. Chi phí này trực tiếp thấp hơn cho việc giải quyết SAN/NAS hệ thống, vật thể mây lưu trữ và cơ sở hạ tầng dự phòng. Trong vòng 5 năm chân trời, tiết kiệm có thể lên đến hàng trăm ngàn đô la cho một tổ chức trung bình.

Chuyển đổi ảnh nhanh hơn

Ảnh được nén đi nhanh hơn qua mạng, giúp các nhà X-quang học tải các nghiên cứu trong vài giây thay vì phút. Điều này đặc biệt có giá trị đối với ngành ngoại quang học, tư vấn từ xa, và các phòng cấp cứu khẩn cấp nơi có thời gian quan trọng. Giảm bớt thời gian tiêu thụ cũng giúp cơ sở mạng kết nối Internet hạn chế, như các phòng khám ở nông thôn hoặc các đơn vị hình ảnh di động.

Quản lý dữ liệu được cải tiến

Với kích cỡ tập tin nhỏ hơn, các nhà quản trị PACS có thể lưu trữ hiệu quả hơn: thường truy cập các nghiên cứu gần đây trên các đèn flash tốc độ cao, và các bài kiểm tra cũ hơn hoặc ít hơn hoặc ít hơn được phát hiện trên phương tiện truyền thông rẻ hơn. Sự nén cũng đơn giản hóa việc thu hồi, phục lại thảm họa, và di cư đám mây vì ít byte phải được di chuyển hoặc tái tạo.

Việc chẩn đoán lòng tin được duy trì

Các nghiên cứu về chứng minh lâm sàng đã cho thấy các thuật toán nén hiện đại, được dùng trong các tỷ lệ đã đề nghị, không làm giảm hiệu suất chẩn đoán thông thường cho các công việc như phát hiện gãy xương, viêm phổi hoặc xuất huyết não. Các tổ chức như Hiệp hội Hình học Châu Âu thường xuyên cập nhật các chỉ thị cho mức nén chấp nhận được bằng phương pháp điều chỉnh.

Xem xét cách điều chỉnh và chất lượng

Việc triển khai khả năng nén mất tích trong môi trường lâm sàng đòi hỏi sự chú ý cẩn thận để tuân thủ quy định. Tại Hoa Kỳ, Bộ Quản lý Thực phẩm và Thuốc men (FA) cũng điều chỉnh dữ liệu nén được truy cập trong cùng thời điểm cố định. Phần DCOM 14 biện pháp thay đổi không thay đổi phải hiển thị tính năng không hiệu lực qua các cuộc thử nghiệm chặt chẽ. Tính bền bỉ bảo hiểm sức khỏe (HPAA) cũng cho phép dữ liệu nén được truy cập cùng thời gian với bản gốc. Phần nguyên bản.

Các phương pháp quang học nên thực hiện các nghiên cứu xác thực trang web trước khi áp dụng một mã nén mới, tài liệu về chất lượng hình ảnh đó vẫn đủ cho sự pha trộn trường hợp lâm sàng. Nhiều hệ thống PACS bây giờ bao gồm các công cụ bảo hiểm chất lượng có sẵn mà so sánh các thống kê ảnh gốc và nén, cung cấp thêm một mạng bảo mật bổ sung.

Vai trò của Al trong hệ thống nén trong tương lai

Thông minh nhân tạo không chỉ cải thiện các thuật toán nén, mà còn cải thiện dòng chảy làm việc rộng hơn. Máy có thể dự đoán những nghiên cứu nào có khả năng cần thiết tái tạo chất lượng tốt nhất và tạm thời tạm thời tạm thời tạm thời tạm thời. Hệ thống tương lai có thể tích hợp trực tiếp nén vào đường ống của máy chụp cắt lớp và máy quét MRI, áp dụng thuật toán đã điều chỉnh trong quá trình hình ảnh. Tính toán cạnh trên thiết bị thu thập có thể hiệu lực khả năng nén thời gian thực trước khi ảnh đến kho lưu trữ PACS, giảm thiểu dấu chân lưu trữ tại nguồn.

Những thử thách sắp đến

Mặc dù vẫn còn tiến triển. Chi phí tính toán của việc nén AI cao cấp có thể cao, đặc biệt khi xử lý hàng ngàn nghiên cứu trên phần cứng hiện có. Cơ thể chuẩn hoá phải cập nhật hồ sơ DICOM để thích nghi với các mã hóa mới mà không cần phân mảnh. Hơn nữa, các nhà toán học phải cảnh giác về tiềm năng của thuật toán có thể ảnh hưởng đến một số bệnh nhân hoặc các giải phẫu khác nhau. Tiếp tục nghiên cứu về các vấn đề này, và các xã hội chuyên nghiệp nhằm giải quyết các vấn đề hợp tác.

Kết luận

Những cải tiến trong dữ liệu nén dữ liệu PACS đang thay đổi cách mà các tổ chức chăm sóc sức khỏe quản lý các dữ liệu hình ảnh ngày càng tăng. bằng cách kết hợp sự toàn vẹn không mất mát không mất mát tích cực cho các vùng quan trọng giảm thiểu sự mất mát tích cực cho nền tảng không cần thiết, kỹ thuật hiện đại cung cấp chi phí lưu trữ đáng kể, lưu trữ nhanh hơn lưu trữ, và duy trì sự chính xác chuẩn đoán chính xác. Trong khi việc học tập và thích nghi sâu sắc, thập kỷ tới sẽ có thể thấy tỷ lệ nén một lần được cho là không thể, trong khi đơn giản hóa và cải thiện chăm sóc bệnh nhân.