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Título
Aplicación para la recepción, almacenamiento y gestión de imágenes DICOM en el sector sanitario
Autor(es)
Director(es)
Materia
Inteligencia Artificial
Algoritmos
Aprendizaje automático
DICOM
PACS
Artificial Intelligence
Algorithms
Machine Learning
Clasificación UNESCO
1203.04 Inteligencia Artificial
1203.17 Informática
1203.20 Sistemas de Control Medico
5701.04 Lingüística Informatizada
3205.01 Cardiología
Fecha de publicación
2023-01
Resumen
[ES]DICOM significa “Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina” y fue
desarrollado conjuntamente por la Asociación Nacional de Fabricante (NEMA) y el
Colegio Americano de Radiología (ACR) para permitir la interoperabilidad entre
equipos de imágenes con otros dispositivos. Este estándar es responsable de
gobernar tanto el formato de imagen como los diversos protocolos de red necesarios
para la transmisión de información de imágenes generadas durante las muchas
“modalidades” de imágenes relacionadas con la atención médica, tales como
resonancia magnética, medicina nuclear, tomografía computarizada y ultrasonidos.
Por lo tanto, el estándar DICOM existe de una forma u otra desde 1983 y continúa
evolucionando cada año.
En el marco del manejo y gestión de imágenes DICOM, este proyecto consiste en la
ampliación de una aplicación ya existente como es KoopaML, aplicación web
enmarcada en el contexto del Departamento de Cardiología del Hospital
Universitario de Salamanca, cuyo objetivo es permitir que sus usuarios puedan
entrenar sus propios modelos, analizar sus datos y realizar tareas sobre ellos sin la
necesidad de tener conocimientos de programación. A esta herramienta se le suma
la existencia de Cartier IA, plataforma de almacenamiento y visualización de datos e
imágenes médicas usada también en el Departamento de Cardiología.
Esta ampliación se basa en la recepción, almacenamiento y gestión de imágenes
DICOM en KoopaML. La recepción y almacenamiento se realiza a través de la
transmisión de estos archivos a través de otros PACS (Sistema de Archivo y
Comunicación de Imágenes) como puede ser Cartier IA, de esta manera se evita que
los usuarios de ambos sistemas tengan que realizar unas acciones en un sistema y
otras en el otro y así ahorrar tiempo.
En cuanto a la gestión de estas imágenes, se les pueden aplicar algoritmos de
Inteligencia Artificial a éstas y, modificarlas utilizando diferentes herramientas de
edición para medir, anotar, recortar, acercar, desplazar y segmentar entre otras. [EN]DICOM stands for “Digital Imaging and Communications in Medicine” and was
developed jointly by the National Electrical Manufacturers Association (MENA) as
well as the American College of Radiology (ACR) to permit interoperability between
imaging equipment as well as with other devices. This standard is responsible for
governing both the image format as well as generated during the many healthcare related imaging “modalities” such as magnetic resonance, nuclear medicine,
computed tomography and ultrasounds. The DICOM standard has existed in one
form or the order since 1983 and continues to evolve every year.
In the context of DICOM image handling and management, this project consists of
the expansion of an existing application such as KoopaML, a web application framed
in the context of the Cardiology Department of the University Hospital of Salamanca,
whose objective is to allow its users to train their own models, analyze their data
and perform tasks about them without the need to have programming knowledge.
Added to this tool is the existence of Cartier IA, a storage and visualization platform
for medical data and images also used in the Department of Cardiology.
This extension is based on the reception, storage, and management of DICOM images
in KoopaML. The reception and storage are done through the transmission of these
files through other PACS (Picture Archiving and Communication System) such as
Cartier IA, in this way it is avoided that the users of both systems must carry out
certain actions in one system have to carry out certain actions in one system and
others in the other, this saving time.
Regarding the management of these images, Artificial Intelligence algorithms can be
applied to them and modified using different editing tools to measure, annotate,
crop, zoom, move, and segment, among others.
Descripción
Trabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2022-2023.
URI
Colecciones
Ficheros en el ítem
Nombre:
Tamaño:
6.503Mb
Formato:
Adobe PDF