MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio LECCE MAGGIO 2005 R.Cataldo M.Quarta G.De Nunzio Organizzazione della struttura del DB delle immagini.

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1 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio LECCE MAGGIO 2005 R.Cataldo M.Quarta G.De Nunzio Organizzazione della struttura del DB delle immagini polmonari nel sito web della collaborazione http://www.magic5.unile.it

2 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio FINALITA’ L’attività di ricerca sullo studio dei tumori polmonari ha richiesto la creazione un sito WEB al fine di: Illustrare le caratteristiche della ricerca; Raccogliere in un database le pubblicazioni inerenti le problematiche studiate dal gruppo; Raccogliere in un database le immagini di TAC polmonari da utilizzare per provare gli algoritmi sviluppati e confrontare i risultati su una base comune.

3 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Illustrare le caratteristiche della ricerca Raccogliere in un database le pubblicazioni inerenti le problematiche studiate dal gruppo. E’ possibile l’inserimento di nuovi dati, immediatamente disponibili alla consultazione.

4 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio ESEMPIO DI RISPOSTA AD UNA QUERY SUL DATABASE DEGLI ARTICOLI

5 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Raccogliere in un database le immagini di TAC polmonari da utilizzare per provare gli algoritmi sviluppati e confrontare i risultati su una base comune MAGIC-5 Image Database 32 (“anonymous”) CT dataset Accesso con password Web search tools (SERVER + PHP ) Download dei casi (in zip format o selezione singola delle immagini)

6 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio PROCEDURA per la raccolta in un database le immagini di TAC polmonari da utilizzare per provare gli algoritmi sviluppati e confrontare i risultati su una base comune Lettura delle dicomdir con d.list (Preite MARTINEZ) per verificare che contenga una sola serie di immagini, - se la serie non è anonimizzata si usa d.anonimize, - se la dicomdir contiene piu’ serie, anche relative allo stesso caso (stesso IDPatient), viene suddivisa in piu’ dicomdir (con uso di Osiris) - con il programma d.list si ricavano alcune delle informazioni salienti, - si inseriscono queste informazioni in un file di testo, quelle mancanti si integrano manualmente, -Il file di testo viene importato nel database Mysql (usando la funzione di trasferimento prevista da phpMyAdmin) PROCEDURA per la r accolta in un database le immagini di TAC polmonari Lettura della dicomdir con d.list (Preite MARTINEZ) per verificare che contenga una sola serie di immagini, - se la serie non è anonimizzata si usa d.anonimize, - se la dicomdir contiene piu’ serie, anche relative allo stesso paziente (stesso DPatient), viene suddivisa in piu’ dicomdir (con uso di Osiris) - con il programma d.list si ricavano alcune delle informazioni salienti, - si inseriscono queste informazioni in un file di testo, quelle mancanti si integrano manualmente, -Il file di testo viene importato nel database Mysql (usando la funzione di trasferimento prevista da phpMyAdmin)

7 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio ESEMPIO DI RISPOSTA AD UNA QUERY SUL DATABASE Alcuni dati coincidono, ma i file risultano diversi ad uno scanning elettronico

8 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio SCELTE TECNOLOGICHE per la navigazione nel WEB Database environment Client / Server architecture Internet/Intranet, Web browsers Collegamento con il framework MG Database environment La prima versione del database delle immagini e delle pubblicazioni e’ stata sviluppata in Microsoft ACCESS con pagine ASP per le Query Attualmente il database delle immagini e’ stato tradotto in MySql con pagine PHP per le Query Client / Server architecture La prima versione del server e’ stata sviluppata in ambiente WINDOWS 2000 SERVER Attualmente il SERVER e’ APACHE su piattaforma Linux con database MySql e pagine dinamiche PHP

9 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio

10 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Preview IDHospital InputFolder KVP XRT EXPTIME NumberImage StudyDescription IDStudy StudyInstance Weight Age Position SeriesTime SeriesDate SeriesNumber SeriesInstanceUID Modality Sex DateBirth Name IDPatient ID Derived from DICOMDIR MANUALLY INSERTED

11 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio PI01THND9778Preview HND00 IDHospital PI01THND9778InputFolder 120 - 190 - 1000 KVP – XRT- EXPTIME 54NumberImage TORACE StudyDescription 9778IDStudy 1.2.840.113619.2.30.1.1762288900.1895.1069231436.348StudyInstance 0Weight 28 Age FFSPosition 09:45:00SeriesTime 19-Nov-03SeriesDate 2SeriesNumber 1.2.840.113619.2.30.1.1762288900.1895.1069231436.352SeriesInstanceUID CT Modality F Sex 19-Feb-75DateBirth ANONYMOUSName 10284IDPatient 1ID In rosso i campi di query

12 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio LE TABELLE ( codice – descrizione) per OSPEDALI, MODALITA’, STUDIO TModality THospital TStudyDescription

13 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Sviluppo e miglioramento del Database Quesiti ai quali rispondere: Che cosa è necessario registrare sempre per ogni record presente nel database? Chi può accedere ai dati? Quali sono i campi importanti per la costruzione della query? Indice centralizzato e dati distribuiti nel network? Come automatizzare maggiormente il controllo e la “correzione" delle dicomdir per l’inserimento nel database. ( NON C’E’ un IDENTIFICATORE UNICO PER IL PAZIENTE ALCUNI OSPEDALI USANO IDENTIFICATORI LOCALI; INCONSISTENZA SUL NOMINATIVO Es: “ROSSI^Mario”,”Mario ROSSI” - Errori tipografici: “Rossi^Mrio” Altri identificatori possono essere assenti) PISA ha già pronte: 100 serie da screening 3 serie follow-up 3 mesi 6 serie da clinica (vecchi casi) Futuro: casi da screening e follow-up (10 la settimana)

14 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Inserire SCHEMA DAL pdf montagnuolo

15 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Problemi reali implementativi (1) Se i metadati ritenuti “importanti” (OSPEDALIZZAZIONE – STUDIO- PAZIENTE- IMMAGINE- SERIE….) sono incompleti …….

16 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio Problemi reali implementativi (2) Se i metadati ritenuti “importanti” (OSPEDALIZZAZIONE – STUDIO- PAZIENTE- IMMAGINE- SERIE), sono incompleti, chi li dovra’ reperire e inserire?

17 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio COLLEGAMENTO CON IL FRAMEWORK Dall’interno del framework e’ possibile richiamare il browser per la richiesta di informazioni e il download di immagini dal DB.

18 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio FINE DOMANDE?

19 MAGIC 5 Gruppo LECCE R. Cataldo M.Quarta G. De Nunzio GLOSSARIO ICD-9 DRG ICD-CM CODIFICA E CLASSIFICAZIONE. SNOMED Sistemi di codifica e terminologia controllata. HL7 = Healt Level 7 nasce per lo scambio di informazioni del paziente con messaggi standardizzati (livello 7 dello stack ISO/OSI DRG= Diagnostic Related Groups= Raggruppamenti omogenei di diagnosi ICD= International Classification of Disease SNOMED= Sistematic NOMenclature in MEDicine