Conversion of JPG Image into DICOM Image Format with One Click Tagging

DICOM images are the centerpiece of radiological imaging. They contain a lot of metadata information about the patient, procedure, sequence of images, device and location. To modify, annotate or simply anonymize images for distribution, we often need to convert DICOM images to another format like jpeg since there are a number of image manipulation tools available for jpeg images compared to DICOM. As part of a research at our institution to customize radiology images to assess cognitive ability of multiple user groups, we created an open-source tool called Jpg2DicomTags, which is able to extract DICOM metadata tags, convert images to lossless jpg that can be manipulated and subsequently reconvert jpg images to DICOM by adding back the metadata tags. This tool provides a simple, easy to use user-interface for a tedious manual task that providers, researchers and patients might often need to do

A remote access CT colonography training system

Computed tomography colonography (CTC) is emerging as an alternative to conventional colonoscopy (CC). However CTC is not yet in widespread use due in part to the lack of suitably trained radiologists. We have developed a novel remote access system to train radiologists for colorectal cancer screening using CTC. To ensure that radiologists can gain the relevant experience without the need for any specialist equipment or software, we opted for designing a system that is accessible via the Internet using a standard browser. The interface lets the user locate and characterise polyps with the help of appropriate tools such as windowing, polyp measurement, zooming and a 3-D view. Each user has an account in order to allow monitoring of their training. They can also run an automatic evaluation of their work based on gold standard information previously gathered from specialists. This thesis also describes an initial implementation exclusively made up of Java Servlets. The evaluation of this system has been discussed in order to determine a better approach. The final system has been developed using a combination of Java Servlets and Applets. This approach offers fast response time to the user-interface. An iteration of lumen tracking using the system takes approximately 45 seconds. This research has yielded an operational system that meets the needs of remote access users

Structured patient information management for efficient treatment and healthcare quality assurance in oncology

Die Behandlung von Patienten mit Tumoren im Kopf-Hals-Bereich gestaltet sich als komplexer und herausfordernder Prozess sowohl für den Patienten als auch für die behandelnden Ärzte und Chirurgen. Zur Gewährleistung der bestmöglichen individuellen Therapie werden vor Beginn der Behandlung zahlreiche diagnostische Verfahren durchgeführt. Hierzu zählen unter anderem medizinische bildgebende Verfahren wie z.B. Computertomographie (CT) oder Magnetresonanztomographie (MRT) sowie die Entnahme von tumorverdächtigem Gewebe während einer Panendoskopie zur exakten Bestimmung der Tumorart (Histologie, Grading, TNM-Klassifikation nach UICC, genaue Lokalisation des Primärtumors, der lokoregionären Metastasen und ggf. Fernmetastasen). Die gewonnenen Informationen bilden anschließend die Grundlage für die Entscheidung über die durchzuführende Therapie und stehen in unterschiedlichen klinischen Informationssystemen sowie auf Papierakten zur Verfügung. Leider werden die Daten im klinischen Alltag häufig nur unstrukturiert und schwer auffindbar präsentiert, da die führenden Informationssysteme nur unzureichend in den klinischen Arbeitsprozess integriert und untereinander schlecht vernetzt sind. Die präzise und erschöpfende Darstellung der jeweiligen individuellen Situation und die darauf aufbauende Therapieentscheidung sind aber entscheidend für die Prognose des Patienten, da der erste, gut geplante \"Schuss\" entscheidend für den weiteren Verlauf ist und nicht mehr korrigiert werden kann. In dieser Arbeit werden neue Konzepte zur Verbesserung des Informationsmanagements im Bereich der Kopf-Hals-Tumorbehandlung entwickelt, als prototypische Software implementiert und im klinischen Alltag in verschiedenen Studien wissenschaftlich evaluiert. Die Erlangung eines tiefgreifenden Verständnisses über die klinischen Abläufe sowie über beteiligte Informationssysteme und Datenflüsse stellte den ersten Teil der Arbeit dar. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurde ein klinisches Informationssystem oncoflow entwickelt. Oncoflow importiert vollautomatisch relevante Patientendaten von verschiedenen klinischen Informationssystemen, restrukturiert die Daten und unterstützt Ärzte und Chirurgen im gesamten Therapieprozess. Das System wurde anschließend in unterschiedlichen Studien evaluiert und der klinische Nutzen in Bezug auf effizientere Arbeitsabläufe und eine verbesserte Informationsqualität gezeigt. Im folgenden Teil der Arbeit wurden Machine Learning Methoden genutzt um von Daten in der elektronischen Patientenakte auf den aktuellen Prozessschritt im Therapieprozess zu schließen. Der letzte Teil der Arbeit zeigt Möglichkeiten zur Erweiterung des Systems zur Nutzung in weiteren klinischen Fachdisziplinen auf

Bioinspired metaheuristic algorithms for global optimization

This paper presents concise comparison study of newly developed bioinspired algorithms for global optimization problems. Three different metaheuristic techniques, namely Accelerated Particle Swarm Optimization (APSO), Firefly Algorithm (FA), and Grey Wolf Optimizer (GWO) are investigated and implemented in Matlab environment. These methods are compared on four unimodal and multimodal nonlinear functions in order to find global optimum values. Computational results indicate that GWO outperforms other intelligent techniques, and that all aforementioned algorithms can be successfully used for optimization of continuous functions

Experimental Evaluation of Growing and Pruning Hyper Basis Function Neural Networks Trained with Extended Information Filter

In this paper we test Extended Information Filter (EIF) for sequential training of Hyper Basis Function Neural Networks with growing and pruning ability (HBF-GP). The HBF neuron allows different scaling of input dimensions to provide better generalization property when dealing with complex nonlinear problems in engineering practice. The main intuition behind HBF is in generalization of Gaussian type of neuron that applies Mahalanobis-like distance as a distance metrics between input training sample and prototype vector. We exploit concept of neuron’s significance and allow growing and pruning of HBF neurons during sequential learning process. From engineer’s perspective, EIF is attractive for training of neural networks because it allows a designer to have scarce initial knowledge of the system/problem. Extensive experimental study shows that HBF neural network trained with EIF achieves same prediction error and compactness of network topology when compared to EKF, but without the need to know initial state uncertainty, which is its main advantage over EKF

Systematic Approaches for Telemedicine and Data Coordination for COVID-19 in Baja California, Mexico

Conference proceedings info: ICICT 2023: 2023 The 6th International Conference on Information and Computer Technologies Raleigh, HI, United States, March 24-26, 2023 Pages 529-542We provide a model for systematic implementation of telemedicine within a large evaluation center for COVID-19 in the area of Baja California, Mexico. Our model is based on human-centric design factors and cross disciplinary collaborations for scalable data-driven enablement of smartphone, cellular, and video Teleconsul-tation technologies to link hospitals, clinics, and emergency medical services for point-of-care assessments of COVID testing, and for subsequent treatment and quar-antine decisions. A multidisciplinary team was rapidly created, in cooperation with different institutions, including: the Autonomous University of Baja California, the Ministry of Health, the Command, Communication and Computer Control Center of the Ministry of the State of Baja California (C4), Colleges of Medicine, and the College of Psychologists. Our objective is to provide information to the public and to evaluate COVID-19 in real time and to track, regional, municipal, and state-wide data in real time that informs supply chains and resource allocation with the anticipation of a surge in COVID-19 cases. RESUMEN Proporcionamos un modelo para la implementación sistemática de la telemedicina dentro de un gran centro de evaluación de COVID-19 en el área de Baja California, México. Nuestro modelo se basa en factores de diseño centrados en el ser humano y colaboraciones interdisciplinarias para la habilitación escalable basada en datos de tecnologías de teleconsulta de teléfonos inteligentes, celulares y video para vincular hospitales, clínicas y servicios médicos de emergencia para evaluaciones de COVID en el punto de atención. pruebas, y para el tratamiento posterior y decisiones de cuarentena. Rápidamente se creó un equipo multidisciplinario, en cooperación con diferentes instituciones, entre ellas: la Universidad Autónoma de Baja California, la Secretaría de Salud, el Centro de Comando, Comunicaciones y Control Informático. de la Secretaría del Estado de Baja California (C4), Facultades de Medicina y Colegio de Psicólogos. Nuestro objetivo es proporcionar información al público y evaluar COVID-19 en tiempo real y rastrear datos regionales, municipales y estatales en tiempo real que informan las cadenas de suministro y la asignación de recursos con la anticipación de un aumento de COVID-19. 19 casos.ICICT 2023: 2023 The 6th International Conference on Information and Computer Technologieshttps://doi.org/10.1007/978-981-99-3236-