Compresión Digital en Imágenes Médicas

Imaging technology has long played a principal role in the medical domain, and as such, its use is widespread in the diagnosis and treatment of numerous health conditions. Concurrently, new developments in imaging techniques and sensor technology make possible the acquisition of increasingly detailed images of several organs of the human body. This improvement is indeed advantageous for medical practitioners. However, it comes to a cost in the form of storage and telecommunication infrastructures needed to handle high-resolution images reliably. Ordinarily, digital compression is a mainstay in the efficient management of digital media, including still images and video. From a technical point of view, medical imaging could take full advantage of digital compression technology. However, nuances unique to medical data impose constraints to the application of digital compression in medical images. This paper presents an overview of digital compression in the context of still medical images, along with a brief discussion on related regulatory and legal implications.La Imagenología desempeña un papel protagónico en el campo médico, siendo su uso ampliamente generalizado en el diagnóstico y tratamiento de numerosos trastornos de la salud.Nuevos desarrollos en la adquisición de imágenes y en la tecnología de sensores hacen posible obtener imágenes más detalladas de varios órganos del cuerpo humano. Tal mejora es ciertamente ventajosa para la práctica médica, pero supone un encarecimiento de los recursos tecnológicos necesarios para manejar imágenes de alta resolución de manera confiable. Comúnmente, el manejo eficiente de medios digitales se apoya principalmente en la compresión digital. Desde un punto de vista técnico, las imágenes médicas podrían aprovechar las ventajas de la compresión digital. Sin embargo, peculiaridades de los datos médicos imponen restricciones a su uso. Este artículo presenta un vistazo a la compresión digital en el contexto de las imágenes médicas, y una breve discusión de los aspectos regulatorios y legales asociados a su uso

Sistemas interativos e distribuídos para telemedicina

doutoramento Ciências da ComputaçãoDurante as últimas décadas, as organizações de saúde têm vindo a adotar continuadamente as tecnologias de informação para melhorar o funcionamento dos seus serviços. Recentemente, em parte devido à crise financeira, algumas reformas no sector de saúde incentivaram o aparecimento de novas soluções de telemedicina para otimizar a utilização de recursos humanos e de equipamentos. Algumas tecnologias como a computação em nuvem, a computação móvel e os sistemas Web, têm sido importantes para o sucesso destas novas aplicações de telemedicina. As funcionalidades emergentes de computação distribuída facilitam a ligação de comunidades médicas, promovem serviços de telemedicina e a colaboração em tempo real. Também são evidentes algumas vantagens que os dispositivos móveis podem introduzir, tais como facilitar o trabalho remoto a qualquer hora e em qualquer lugar. Por outro lado, muitas funcionalidades que se tornaram comuns nas redes sociais, tais como a partilha de dados, a troca de mensagens, os fóruns de discussão e a videoconferência, têm o potencial para promover a colaboração no sector da saúde. Esta tese teve como objetivo principal investigar soluções computacionais mais ágeis que permitam promover a partilha de dados clínicos e facilitar a criação de fluxos de trabalho colaborativos em radiologia. Através da exploração das atuais tecnologias Web e de computação móvel, concebemos uma solução ubíqua para a visualização de imagens médicas e desenvolvemos um sistema colaborativo para a área de radiologia, baseado na tecnologia da computação em nuvem. Neste percurso, foram investigadas metodologias de mineração de texto, de representação semântica e de recuperação de informação baseada no conteúdo da imagem. Para garantir a privacidade dos pacientes e agilizar o processo de partilha de dados em ambientes colaborativos, propomos ainda uma metodologia que usa aprendizagem automática para anonimizar as imagens médicasDuring the last decades, healthcare organizations have been increasingly relying on information technologies to improve their services. At the same time, the optimization of resources, both professionals and equipment, have promoted the emergence of telemedicine solutions. Some technologies including cloud computing, mobile computing, web systems and distributed computing can be used to facilitate the creation of medical communities, and the promotion of telemedicine services and real-time collaboration. On the other hand, many features that have become commonplace in social networks, such as data sharing, message exchange, discussion forums, and a videoconference, have also the potential to foster collaboration in the health sector. The main objective of this research work was to investigate computational solutions that allow us to promote the sharing of clinical data and to facilitate the creation of collaborative workflows in radiology. By exploring computing and mobile computing technologies, we have designed a solution for medical imaging visualization, and developed a collaborative system for radiology, based on cloud computing technology. To extract more information from data, we investigated several methodologies such as text mining, semantic representation, content-based information retrieval. Finally, to ensure patient privacy and to streamline the data sharing in collaborative environments, we propose a machine learning methodology to anonymize medical images