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Forschungsanwendungen in der digitalen Radiologie

„Big data“ und Co

Research applications in digital radiology

Big data and co

  • Informationstechnologie und Management
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Der Radiologe Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Medizinische Bildgebung produziert immer komplexere Bilder (höhere Auflösung, dünnere Schichten) mit einer zunehmenden Zahl unterschiedlicher Protokolle, sodass die Befundung schwieriger wird und mehr Informationen verarbeitet werden müssen, da die Zahl der Radiologen bei weitem nicht im selben Umfang wächst wie die zu analysierenden Daten.

Ziel dieses Artikels ist es, aktuelle Forschungsergebnisse von Projekten vorzustellen, die medizinische Bilddaten zur Entscheidungsunterstützung benutzten. Eine Infrastruktur, die es Forschern erlaubt, Bilder zu analysieren und beste Algorithmen zu erkennen, ohne dass die Daten einen sicheren Server verlassen müssen, wird auch erklärt. Der Text stellt Resultate der EU-finanzierten Khresmoi- und VISCERAL-Projekte vor. Diese erlauben es, Daten vergangener Fälle in einem Bildarchiv zu benutzten, um Entscheidungen zu unterstützen und Aufgaben zu automatisieren. Die Resultate stellen eine Evaluationsumgebung für medizinische Bilddaten und andere Datensätze vor. Diese erlauben es, in einer sicheren Umgebung aus vergangenen Fällen, Daten für zukünftige Befundungen zu extrahieren. Die vorgestellten Prototypen erlauben es, aus Bilddaten direkt Information zu extrahieren und als Entscheidungsunterstützung zu benutzten. Die Forschungsprototypen sind allerdings noch nicht in klinischem Einsatz evaluiert worden, nur subjektive Benutzertests wurden unternommen, welche sehr positiv waren.

Die Zukunft der Radiologie wird sicherlich z. T. davon abhängen, Prozesse zu automatisieren und Daten („big data“) aus institutionellen Bildarchiven zu benutzen, um bestmöglich Wissen zu extrahieren und damit die Arbeit der Radiologen auf die wichtigen, entscheidungsrelevanten Bereiche zu konzentrieren, und Routineaufgaben zu automatisieren, wo dies möglich ist.

Abstract

Medical imaging produces increasingly complex images (e.g. thinner slices and higher resolution) with more protocols, so that image reading has also become much more complex. More information needs to be processed and usually the number of radiologists available for these tasks has not increased to the same extent. The objective of this article is to present current research results from projects on the use of image data for clinical decision support. An infrastructure that can allow large volumes of data to be accessed is presented. In this way the best performing tools can be identified without the medical data having to leave secure servers. The text presents the results of the VISCERAL and Khresmoi EU-funded projects, which allow the analysis of previous cases from institutional archives to support decision-making and for process automation. The results also represent a secure evaluation environment for medical image analysis. This allows the use of data extracted from past cases to solve information needs occurring when diagnosing new cases. The presented research prototypes allow direct extraction of knowledge from the visual data of the images and to use this for decision support or process automation. Real clinical use has not been tested but several subjective user tests showed the effectiveness and efficiency of the process. The future in radiology will clearly depend on better use of the important knowledge in clinical image archives to automate processes and aid decision-making via big data analysis. This can help concentrate the work of radiologists towards the most important parts of diagnostics.

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Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3

Notes

  1. http://visceral.eu/

  2. http://khresmoi.eu/

  3. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/

  4. http://www.zebra-med.com/

  5. http://www.cancerimagingarchive.net/

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Interessenkonflikt

H. Müller ist im Advisory Board der Firma ZebraMed und hat ein finanziertes Projekt mit der Firma ContextVision, beides aber nicht direkt mit dem Inhalt des Artikels verbunden. A. Hanbury gibt an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Das VISCERAL Projekt hat kostenlose Cloud Resourcen der Firma Microsoft bekommen.

Alle Studien der beschriebenen Projekte sind mit Bestätigung der Ethikkommissionen der beteiligter Krankenhäusern durchgeführt wurden und folgen den Richtlinien der Ethikkommission.

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Redaktion

P. Mildenberger, Mainz

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Müller, H., Hanbury, A. Forschungsanwendungen in der digitalen Radiologie. Radiologe 56, 176–180 (2016). https://doi.org/10.1007/s00117-015-0042-1

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