Analysis of radiation dose using DICOM metadata

La informació és el recurs més valuós mundialment [1], i és possible trobar-la a tot arreu. En el cas de les imatges mèdiques, la informació significa no només imatges de giga píxels, sinó que també inclou metadades i mesures quantitatives [2]. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) és una clara font d’informació, ja que es tracta del Standard per emmagatzemar i transmetre imatges mèdiques [2] i la informació relacionada [3]; això significa que conté dades d’imatges sense processar i metadades relacionades amb els procediments que es donen a terme amb l’adquisició i curació de la imatge [2]. Una de les dades més rellevants que es poden trobar en un arxiu DICOM són els paràmetres de dosi de radiació. Actualment, ni les Directives Europees ni les Regulacions Espanyoles estableixen límits en la dosi de radiació per a pacients sota processos de diagnòstic ni tractament. Està científicament demostrat que les radiacions ionitzants tenen efectes nocius en la salut humana [4], i per això s’han de prendre mesures com abans possible. Aquestes accions comencen per poder quantificar la radiació rebuda pel pacient en diferents estudis al llarg del temps, cosa que es pot fer fent ús d’una taula de metadades DICOM. Aquest projecte fa èmfasi en l’anàlisi de les metadades generades per Tomografia Computeritzada per comprovar la qualitat de la informació i veure si és possible estimar la quantitat dosimètrica que té en compte la sensibilitat biològica del teixit irradiat i reflecteix el risc d’una exposició no uniforme de cos sencer: la Dosi Efectiva [5]. Finalment, amb aquesta avaluació, és possible definir passos futurs per al desenvolupament d’una eina digital capaç d’analitzar dades relacionades amb radiació i controlar el risc de la ionització per a qualsevol tipus d’examinació mèdica.La información es el recurso más valioso mundialmente [1], y es posible encontrarla en todas partes. En el caso de las imágenes médicas, la información significa no solo imágenes de giga píxeles, sino que también incluye metadatos y medidas cuantitativas [2]. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) es una clara fuente de información, ya que se trata del estándar para almacenar y transmitir imágenes médicas [2] e información relacionada [3]; esto significa que contiene datos de imágenes sin procesar y metadatos relacionados con los procedimientos que se llevan a cabo durante la adquisición y curación de la imagen [2]. Uno de los datos más relevantes que se puede encontrar en un archivo DICOM son los parámetros de dosis de radiación. Actualmente, ni las Directivas Europeas ni Regulaciones Españolas establecen límites en la dosis de radiación para pacientes ante procesos de diagnóstico ni tratamiento. Está científicamente comprobado que las radiaciones ionizantes tienen efectos nocivos en la salud humana [4], por lo que se tienen que tomar medidas lo antes posible. Estas acciones empiezan con poder cuantificar la radiación recibida por el paciente en diferentes estudios a lo largo del tiempo, lo cual se puede conseguir haciendo uso de una tabla de metadatos DICOM. Este proyecto hace énfasis en el análisis de los metadatos generados por Tomografía Computarizada para comprobar la calidad de la información y ver si es posible estimar una cantidad dosimétrica que tiene en cuenta la sensibilidad biológica del tejido irradiado y refleja el riesgo de una exposición no uniforme de cuerpo completo: la Dosis Efectiva [5]. Finalmente, con esta evaluación, es posible definir pasos futuros para el desarrollo de una herramienta digital capaz de analizar datos relacionados con la radiación y controlar el riesgo de dicha ionización para cualquier tipo de examinación médica.Data is the world’s most valuable resource [1], and it is possible to find data everywhere. In medical images, data covers not only gigapixel images, but also metadata and quantitative measurements [2]. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) is a clear source of medical data, since it is the current standard for storing and transmitting medical images [2] and related information [3]; this means it contains raw data imaging and all metadata related to the procedures of image acquisition and curation [2]. Some of the most relevant information found on DICOM files relies on radiation dose parameters. In the current defined Directives and Regulations, no limits on the radiation dose are stipulated for patients undergoing diagnostic nor treatment procedures. There is proof that ionizing radiation has direct implications in human health [4], which is why measures need to be taken as soon as possible. These actions start with being able to quantify the radiation received by a patient in studies over time, which can be done by means of a DICOM dataset of metadata. The main focus of this project is to analyze Computerized Tomography (CT) scans generated metadata in order to check the quality of the data and then be able to estimate a dosimetric quantity that takes into account the biological sensitivity of the irradiated tissue and reflects the risk of a non-uniform whole-body exposure: the Effective Dose [5]. Finally, with this evaluation, it is possible to define the future steps for the development of a digital tool to analyze radiation-related data and risk control of ionizing radiation expanded for all type of medical examinations

Benchmarking de tecnologias de Big Data aplicadas à saúde-medicina

Dissertação de mestrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoOs avanços tecnológicos observados nas últimas décadas levaram a um aumento no volume e variedade dos dados gerados. Esses dados, quando armazenados, processados e analisados, podem fornecer novo conhecimento e uma maior perceção do negócio, o que pode ajudar as organizações a obter vantagem sobre os seus concorrentes. Está provado que Big Data está relacionado com um aumento na eficiência e eficácia em várias áreas. Embora muitos estudos tenham sido realizados com o intuito de provar o valor do Big Data na saúde/medicina, não existem muitos avanços efetuados na prática. Pretende-se facilitar a adoção de tecnologias Big Data na medicina e em organizações ligadas à saúde. Vai ser discutido o potencial e os desafios na adoção de Big Data, comparando várias tecnologias Big Data (Benchmarking) que foram utilizadas ou projetadas para ser aplicadas na área da saúde. Nesta dissertação foi realizada uma análise às tecnologias Big Data já existentes e aplicadas na área da saúde. Foi analisada uma solução Big Data desenvolvida para o projeto INTCare, uma solução baseada em Hadoop proposta para o hospital Maharaja Yeshwatrao situado na Índia e também uma solução que utiliza o Apache Spark. As três soluções mencionadas assentam em tecnologias open source. A solução IBM PureData Solution For Healthcare Analytics utilizada no Seattle’s Children’s Hospital e a solução Cisco Connected Health Solutions and Services fazem parte das soluções proprietárias analisadas. O inicio deste documento apresenta uma descrição sucinta do contexto do projeto, qual a motivação e o objetivo deste trabalho. Posteriormente é apresentado o Estado da Arte onde são explicados os vários tópicos relacionados com o que foi feito e estudado. De seguida são apresentados os objetivos e as abordagens metodológicas utlizadas e de que forma foram aplicadas no desenvolvimento desta dissertação. Posteriormente são apresentadas várias ferramentas que integram as soluções encontradas. Na secção seguinte são apresentadas as várias experiências que comparam as soluções escolhidas para o benchmarking. Por fim, é apresentada a discussão dos resultados obtidos e sugestões que podem ser adotadas para reduzir o risco de adoção de tecnologias Big Data na área da saúde.The technological advances observed in the last decades led to an increase in the volume and variety of the generated data. This data, when collected, processed and analyzed, can provide new knowledge and deeper insights, which may help organizations in getting advantage over competitors. It is proven that Big Data is related to an increase in efficiency and effectiveness in many areas. Although many studies have been conducted trying to prove the value of Big Data in healthcare/medicine, few practical advances have been made. In this dissertation project, we intend to facilitate the adoption of Big Data technologies in medicine and healthcare organizations. The potential value and the challenges of the adoption of Big Data will be discussed by comparing several Big Data technologies (Benchmarking) used in or designed to be applied to healthcare. In this dissertation, an analysis was made of the existing Big Data technologies applied in healthcare. We analyzed a Big Data solution developed for the INTCare project, a Hadoop-based solution proposed for the Maharaja Yeshwatrao hospital located in India and a solution that uses Apache Spark. The three solutions mentioned above are based on open source technology. The IBM PureData Solution for Healthcare Analytics solution used at Seattle's Children's Hospital and the Cisco Connected Health Solutions and Services solution are part of the proprietary solutions reviewed. The beginning of this document presents a brief description of the project context, the motivation and the purpose of this work. Subsequently, the State of Art is presented where the various topics related to what was done and studied are explained. Following this topic, the objectives are presented also the research methodologies used and how they were applied in the development of this dissertation. Subsequently several tools are presented that integrate the solutions found. In the following section, various experiences are presented that compare the solutions chosen for benchmarking. Finally, the discussion of the results obtained and suggestions that can be adopted to reduce the risk of adoption of Big Data technologies in the health area are presented