Intézményközi képmegosztás és számítógépes kiértékelés-támogatás – PI-PACS rendszerrel a korai és eredményes diagnózisért

Cikk címe: Intézményközi képmegosztás és számítógépes kiértékelés-támogatás – PI-PACS rendszerrel a korai és eredményes diagnózisért

Szerzők: Horváth Ákos, Kapelner Tamás, Dr. Horváth Gábor

Intézmények: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék, ---

Évfolyam: XI. évfolyam

Lapszám: 2012. /

Oldal: 53-58

Terjedelem: 6

Rovat:

Alrovat:

Absztrakt:

A publikáció a radiológiai képalkotó eszközökről származó digitális felvételek lehetséges megosztásának, kommunikálásának kérdéseit, valamint ezen képi eredmények számítógépes feldolgozásának lehetőségeit járja körbe.
A digitális képalkotás lehetővé teszi a képi információ azonnali és olcsó megosztását. Ezzel egészen másfajta betegellátást képes nyújtani az ellátórendszer, hiszen mód nyílik a felvételek távolról való elérésére, ezáltal távdiagnosztizálásra, távkonzultációra, helyileg és időben egymástól teljesen független környezetben készült felvételek összevetésére, mindezek alapján sokkal megalapozottabb és gyorsabb diagnosztizálásra. A feladat azonban nemcsak gazdasági kérdéseket, de számos jogi kérdést is felvet. Hasonlóképpen elgondolkodtató, hogy a felvételek gépi feldolgozására egyre több hatékonynak bizonyuló megoldás születik. Kérdés, hogy ezek a döntéstámogató rendszerek milyen mértékű segítséget jelentenek majd a megnövekedett képi információ feldolgozásában.

Abstract:

This paper is to present details about sharing and communicating data acquired from digital radiological imaging devices and it also discusses how to evaluate these digital images by computerised image processing algorithms. The digital imaging techniques make it possible to distribute images on a fast and cheap way. Based on these properties there can be a brand new way of patient care making it possible to remotely diagnise using previous images or reports made on different places and devices. These give the radiologist expert a more depth insight on the actual status of the patient and he can make a more accurate report. This new concept raises questions regarding financial and legal issues. Nowadays the Computer Aided Detection and Diagnose systems show a fast development and it is a question to be answered in the near future to how effective these systems can be at the hand of a radiologist to help his daily work with such an enormous amount of digital data.

XI. évfolyam

2012. / / December


Cikk Szerző(k)
Európai radiológiai diploma, egységes szakképzés, szakmai harmonizáció Prof. Dr. Palkó András
Beköszöntő Dr. Battyáni István
Új képalkotó technológiák az igazságügyi szakértői munkában: hogyan kerül a szkenner a boncasztalra? Fehér András
Az onkológiai megbetegedések diffúzió-súlyozott MR képalkotása. Kezdeti tapasztalatok, eredmények II. Dr. Puskás Tamás, Henits Imre
A képalkotók szerepe a gasztrointesztinális sztrómális tumorok követésében Dr. Molnár Péter, Dr. Szakáll Szabolcs
Az innovációk világában – a syngo.via új változata Kajó Gábor
Képalkotó diagnosztikai algoritmusok szerepe és alkalmazásuk onkológiai betegségekben Prof. Dr. Gődény Mária
Klinikai gyakorlatban használt képvezérelt intervenciós onkoradiológiai beavatkozások Dr. Bajzik Gábor, Toller Gábor, Antal Gergely, Prof. Dr. Repa Imre, Dr. Hadijev Janaki, Lakosi Ferenc
Az endoszkópos ultrahang szerepe az emésztőszervi betegségek diagnosztikájában: Intervenciók, interdiszciplináris lehetőségek Dr. Hamvas József
A nukleáris medicina helye a mai korszerű képalkotó diagnosztikában Prof. Dr. Zámbó Katalin
Klinikailag validált PET/CT-indikációk Dr. Lengyel Zsolt
Klinikai kutatás és a nukleáris medicina Dr. Garai Ildikó
Intézményközi képmegosztás és számítógépes kiértékelés-támogatás – PI-PACS rendszerrel a korai és eredményes diagnózisért Horváth Ákos, Kapelner Tamás, Dr. Horváth Gábor
Szerző Intézmény
Horváth Ákos Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Kapelner Tamás ---
Dr. Horváth Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

[1] Á. Horváth, D. Bartusek, Z. Süttő, A. Nagy, Á., Horváth,G. Orbán, and G. Horváth: “Early lung cacncer detectionusing decision support system based on differentsymptoms on chest radiographs”, Poster no. P4.021 atthe 14th World Conference on Lung Cancer,Amsterdam, 3-7 July 2011
[2] Horváth Á., Bartusek D., Süttő Z., Nagy A., Orbán G.,Horváth Á., Horváth G.: Computer Aided Detection inChest Screening – new attempt to detect lung cancer,CELCC 2010. Budapest
[3] Horváth Á., Bartusek D., Orbán G., Horváth Á.,Horváth G.: Mellkasdiagnosztika – CAD rendszer segítségével– hatékony támogatás tüdőbetegségekkorai felismerésében, IME, Vol. X. 2. szám pp. 40-44.2011. Budapest
[4] Dr. Kovács Gábor Csongor, Dr. Tarján Zsolt, Dr.Horváth Gábor, Kovács Árpád: Mammográfiás felvételekértékelését segítő számítógépes döntéstámogatórendszerek: IME Vol. III. 6. szám pp 36-41. 2004.Budapest
[5] Dr. Horváth Gábor, Altrichter Márta: MammográfiásCAD rendszerek, eredmények és új lehetőségek IMEVol. VI. Képalkotó különszám, pp. 39-45. 2007.Budapest
[6] Horváth Á., Nikházy L., Horváth G.: Új perspektíva atüdőszűrésen alapuló hagyományos mellkas diagnosztikábanCAD rendszerek segítségével, IME, Vol.IX. Képalkotó különszám pp. 6-10. 2010. Budapest
[7] G. Orbán, Á. Horváth, and G. Horváth: Lung NoduleDetection on Rib Eliminated Radiographs, XIIMediterranean Conference on Medical and BiologicalEngineering and Computing, IFMBE Proceedings,2010. Vol. 29, Chalkidiki, Greece, pp 363–366.
[8] Lowe David G.. “Distinctive Image Features fromScale-Invariant Keypoints”. International Journal ofComputer Vision Vol. 60. No.2. 2004.
[9] Loeckx D. Et al: Temporal Subtraction of Thorax CRImages Using a Statistical Deformation Model. IEEETransactions on Medical Imaging vol. 22. No 11.2003.