Este trabalho discorre no escopo de informática médica, no âmbito da Unidade de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia - Fundação Universitária de Cardiologia do RS. Sabe-se que a medicina gera um grande volume de dados, sejam eles, textuais, numéricos, gráficos ou mesmo imagens ou sons geradas por equipamentos de ultra-som, tomógrafos computadorizados, ressonância magnética, RX, entre outros. Este trabalho desenvolve a integração das imagens ecocardiográficas fetais ao banco de dados. Atualmente, a tendência observada no desenvolvimento de sistemas de informações é a utilização de banco de dados que sejam capazes de manipular informações completas sobre seus pacientes, tais como: consultas, medicamentos, internações, bem como os laudos de exames com suas respectivas imagens quando estes possuírem. É com base nestas tendências que foram definidos os tópicos relevantes a serem estudados e implementados neste trabalho, integrando os estudos ecocardiográficos fetais com as informações do banco de dados da unidade de cardiologia fetal (UCF). Neste trabalho está apresentado o modelo do banco de dados da UCF. Para esta modelagem foram realizados estudos para aquisição de conhecimento da área e também para compreender as necessidades da unidade Da mesma forma, as imagens ecocardiográficas fetais foram estudadas para que fosse possível serem modeladas junto ao banco de dados. Para esta modelagem foi necessário fazer uma breve revisão dos conceitos utilizados pelo paradigma de orientação a objetos, uma vez que o modelo foi desenvolvido utilizando esta metodologia. As imagens ecocardiográficas fetais receberam grande atenção, uma vez que para elas foram criadas classes distintas. Também para aumentar a funcionalidade foram estudados conceitos de imagem digital, para posterior aplicação sobre as imagens do domínio. Foram realizados estudos sob manipulação de imagens, como modificação do brilho, medidas, filtros e formas de armazenamento. Considerando os formatos de gravação, dois padrões foram contemplados neste trabalho: o utilizado pela placa disponível no instituto denominado DT-IRIS e o DICOM que é um padrão internacional de armazenamento e comunicação de imagens médicas. Por fim, a implementação do protótipo procura demonstrar a viabilidade do modelo proposto, disponibilizando dados textuais, imagens e ainda realizando manipulações sobre estas imagens do domínio.

O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Este trabalho apresenta um modelo de metadados para descrever e recuperar imagens médicas na Web. As classes pertencentes ao modelo viabilizam a descrição de imagens de várias especialidades médicas, incluindo suas propriedades, seus componentes e as relações existentes entre elas. Uma das propriedades que o modelo incorpora é a classificação internacional de doenças, versão 10 (CID-10). O modelo de metadados proposto, inspirado em classes, favorece a especialização e sua implementação na arquitetura de metadados RDF. O modelo serviu de base para a implementação de um protótipo denominado de Sistema MedISeek (Medical Image Seek) que permite a usuários autorizados: descrever, armazenar e recuperar imagens na Web. Além disto, é sugerida uma estrutura persistente apropriada de banco de dados para armazenamento e recuperação dos metadados propostos.

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3145_1.pdf: 1882548 bytes, checksum: 53ccbdf2ab11952ee38813ea044d4987 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / A Web Semântica é uma extensão da Web atual onde é atribuído significado bem definido às informações, permitindo sua melhor manipulação pelos programas, que podem se encarregar de tarefas mais sofisticadas. Para viabilizar este cenário, é necessário que os programas tenham acesso a coleções de informações estruturadas e conjuntos de regras de inferência a partir das quais possam fazer raciocínio automatizado. Para que a Web Semântica possa se desenvolver, os sistemas de representação de conhecimento devem compartilhar as definições de conceitos comuns e isto pode ser alcançado aplicando-se ontologias. A publicação destas ontologias na Web torna seus conceitos globalmente acessíveis, permitindo que qualquer sistema, na rede, possa referenciar e buscar informações nelas. Informática Médica lida com armazenamento, recuperação e uso da informação, dados e conhecimento biomédicos. O registro eletrônico de informações de pacientes, apoio a tomada de decisões e a assistência remota estão entre as áreas em que a Informática Médica vem se desenvolvendo. Além disso, pela natureza da área, onde as informações dos pacientes ficam fragmentadas em diversos estabelecimentos de saúde, também existe um grande esforço para promover a interoperabilidade entre os sistemas utilizados em cada um destes estabelecimentos. Uma vez que estes sistemas lidam com um grande volume de dados e com necessidades constantes de integração e extração de informações, alguns dos maiores progressos no campo da Web Semântica vêm ocorrendo na área de saúde. Na Universidade Federal de Pernambuco, o Núcleo de Telesaúde atua no desenvolvimento e aplicação da Informática Médica, e disponibiliza o sistema Healthnet, pelo qual seus parceiros podem discutir casos clínicos na Internet. Uma nova versão deste sistema está sendo desenvolvida, e o objetivo deste trabalho é incluir nela tecnologias da Web Semântica, buscando prover apoio aos usuários na utilização do sistema. Para tanto, foi criada uma ontologia e definidos novos componentes na composição do sistema que viabilizem a criação de uma base de conhecimento e permitam seu acesso ao usuário. Foi, ainda, definido um método para guiar extensões da ontologia para possibilitar o apoio às pesquisas e processos de tomada de decisão executados pelos usuários do Healthnet. O rastreamento de pacientes com risco de desenvolver Doença Renal Crônica foi utilizado como estudo de caso, para verificar a viabilidade da solução

Este trabalho discorre no escopo de informática médica, no âmbito da Unidade de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia - Fundação Universitária de Cardiologia do RS. Sabe-se que a medicina gera um grande volume de dados, sejam eles, textuais, numéricos, gráficos ou mesmo imagens ou sons geradas por equipamentos de ultra-som, tomógrafos computadorizados, ressonância magnética, RX, entre outros. Este trabalho desenvolve a integração das imagens ecocardiográficas fetais ao banco de dados. Atualmente, a tendência observada no desenvolvimento de sistemas de informações é a utilização de banco de dados que sejam capazes de manipular informações completas sobre seus pacientes, tais como: consultas, medicamentos, internações, bem como os laudos de exames com suas respectivas imagens quando estes possuírem. É com base nestas tendências que foram definidos os tópicos relevantes a serem estudados e implementados neste trabalho, integrando os estudos ecocardiográficos fetais com as informações do banco de dados da unidade de cardiologia fetal (UCF). Neste trabalho está apresentado o modelo do banco de dados da UCF. Para esta modelagem foram realizados estudos para aquisição de conhecimento da área e também para compreender as necessidades da unidade Da mesma forma, as imagens ecocardiográficas fetais foram estudadas para que fosse possível serem modeladas junto ao banco de dados. Para esta modelagem foi necessário fazer uma breve revisão dos conceitos utilizados pelo paradigma de orientação a objetos, uma vez que o modelo foi desenvolvido utilizando esta metodologia. As imagens ecocardiográficas fetais receberam grande atenção, uma vez que para elas foram criadas classes distintas. Também para aumentar a funcionalidade foram estudados conceitos de imagem digital, para posterior aplicação sobre as imagens do domínio. Foram realizados estudos sob manipulação de imagens, como modificação do brilho, medidas, filtros e formas de armazenamento. Considerando os formatos de gravação, dois padrões foram contemplados neste trabalho: o utilizado pela placa disponível no instituto denominado DT-IRIS e o DICOM que é um padrão internacional de armazenamento e comunicação de imagens médicas. Por fim, a implementação do protótipo procura demonstrar a viabilidade do modelo proposto, disponibilizando dados textuais, imagens e ainda realizando manipulações sobre estas imagens do domínio.

Orientador: Jacques Wainer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:14:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lopes_MarcioUlliana_M.pdf: 1107432 bytes, checksum: 7668111746e023d896cd8b393a2d6e73 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Grado de magíster en informática médica / Durante los últimos años la medicina traslacional ha surgido como un enfoque potente para el estudio de enfermedades complejas, en que la idea fundamental es fortalecer la retroalimentación entre los estudios en ciencias básicas y la clínica para mejorar los diagnósticos y tratamientos de los pacientes. Accediendo a mayor información del paciente, en particular genómica, se busca definir de mejor manera el fenotipo de su enfermedad y con ello decidir su mejor tratamiento. Sin embargo, la gran cantidad y heterogeneidad de los datos disponibles hace complejo el descubrimiento de información relevante (definir el fenotipo). Para abordar este problema es necesario desarrollar un sistema que permita integrar los estudios realizados a cada paciente y asociar sus resultados. En este trabajo se propone implementar una plataforma (Datagenomed) constituida por un modelo de base de datos “híbrida” basado en PostgreSQL y almacenamiento JSON (NoSQL) y un conjunto de herramientas computacionales que permitan asociar la información clínica del paciente con la información genómica. Un software de gestión de datos que registre tanto información clínica (diagnóstica) como los resultados de secuenciación de ADN y que permita la búsqueda de información pertinente en repositorios biológicos, añadiendo reportes estadísticos basados en el software R. La plataforma se adaptó a dos casos de estudio: i) información sobre Alzheimer basado en el proyecto Fondecyt No. 1140423 “Fisiopatología de la Apatía en la Enfermedad de Alzheimer: Un Estudio Experimental de Neuropsicología y Neuroimagen” (CA) liderado por la Dra. Andrea Slachevsky y ii) información de cáncer de mama del proyecto Fondef N. D11I1029 “Incorporación de la Secuenciación de Última Generación en el Cuidado de los Pacientes con Cáncer” (CC) proporcionado por la Dra. Katherine Marcelain. Los datos clínicos provinieron de recolección de fichas clínicas hospitalarias, junto a datos demográficos (solo para CA). Los datos genómicos se obtuvieron del análisis de archivos Fastq de muestras de sangre y/o tejido procesados mediante next-generation DNA sequencing (NGS) (CC). Para adaptarse a la naturaleza disímil de los datos registrados, la información se almacenó en un nuevo sistema de bases de datos híbrido, permitiendo tanto datos clínicos estructurados como datos genómicos de tipo documental. La implementación resultante cuenta con un sistema de filtrado y búsquedas de términos en bases bibliográficas e información genómica en bases de datos biológicas; Pubmed, RefSeqGene, MedGen, dbSNP, Clinvar, Cosmic, Gene pudiendo agregarse otros recursos según necesidad. El objetivo de esta tesis es diseñar e implementar un conjunto de herramientas de software para permitir procesos de extracción, transformación y carga (ETL) de información sobre las bases de datos creadas y permitir consultas en línea mediante webservice. Dichos webservice se construyeron utilizando software open source y las mejores prácticas de diseño de interface, fuerte prototipado y técnicas de desarrollo xtreme programming. El fin último es que la información resultante esté disponible remotamente vía una plataforma que pueda ser consultada utilizando webservice desde cualquier sistema de registro clínico asociado. Como resultado se construyó una plataforma basada en tecnología web soportado sobre un motor de base de datos PostgreSQL utilizando Knime como herramienta para procesos de ETL. / In recent years translational medicine has emerged as a powerful tool for the study of complex diseases approach, the fundamental idea is to strengthen the feedback between basic and clinical studies to improve diagnosis and treatment of patients. Accessing more information on the patient, particularly genomics, seeks to better define the phenotype of the disease and thus determine their best treatment. However, due to the large amount of data and its heterogeneity the discovery of relevant information becomes complex (defining the phenotype). To address this problem it is necessary to develop a system that integrate studies and associate the patient outcomes. In this thesis we propose to implement a platform (DataGenomed) consisting of a database model and a set of computational tools that allow to associate clinical information with genomic information of patients. The proposed data management software to record clinical information (diagnostic) and the results of DNA sequencing and allows the search for relevant information in biological repositories, adding statistical reports based on the software R. The platform will tested two case studies: i) information on Alzheimer disease based on Fondecyt No. 1140423 project "Apathy Pathophysiology of Alzheimer's Disease: An Experimental Study of Neuropsychology and neuroimaging" project (CA) led by Dra. Andrea Slachevsky and ii) breast cancer information Fondef N. D11I1029 project "Incorporating Next Generation Sequencing Care in cancer Patients" (CC) led by Dra. Katherine Marcelain. Clinical data collection came from hospital medical records, along with demographic data (CA only). Genomic data was obtained from analysis files Fastq blood samples and / or tissue processed using next-generation DNA sequencing (NGS) (CC). To adapt us to the dissimilar nature of the recorded data, the information was stored in a new hybrid database system data, allowing both clinical structured data and genomic non structured document type. The resulting implementation has a filtering system and search terms in bibliographic databases and genomic information in biological databases; Pubmed, RefSeqGene, MedGen, dbSNP, Clinvar, Cosmic, Gene and it is posible to add other resources as needed. The aim of this thesis is to design and implement a set of software tools to allow extraction, transformation and loading (ETL) of information on databases created and allow online consultations via webservice. These best practices webservice interface design, prototyping and strong development techniques xtreme programming will be built using open source software. The final goal is that the resulting information is available remotely via a platform that can be accessed from any system using webservice and associated clinical record.