Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2013-06-25T19:48:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1
305455.pdf: 2142450 bytes, checksum: 95c5e716d047295e6450b1044606e6f7 (MD5) / A variedade de modalidades produzidas pelo aumento de dispositivos que sejam capazes de gerar imagens médicas em formato DICOM tem crescido. Consequentemente, com a digitalização dos setores de radiologia, as bases de dados de exames podem ultrapassar as barreiras de terabytes. Fato este, combinado com a lei brasileira de obrigatoriamente manter exames radiológicos arquivados por no mínimo 20 anos, afeta diretamente a gestão de grandes volumes de dados. Este trabalho apresenta o desenvolvimento, avaliação empírica e discussão sobre o emprego do formato de dado hierárquicos HDF5 em conjunto com o núcleo de indexação e busca Apache Lucene. Para a validação da camada de persistência, foram realizados testes de desempenho entre a abordagem proposta contra o modelo em banco de dados relacional PostgreSQL usado na Rede Catarinense de Telemedicina. O desempenho do serviço de armazenamento, em conformidade com o padrão DICOM, foi analisado variando o volume de dados transmitidos entre cliente e servidor. As buscas sobre informações de um exame já realizado abrangeram cenários típicos como a consulta de exames de um paciente específico ou exames pertencentes a um intervalo temporal de dados. A recuperação avaliou três distintos casos: estudo, série ou imagem. Embora mostrando um desempenho superior em cenários de consulta com o uso do PostgreSQL, o uso combinado de HDF5 com Apache Lucene apresenta um meio eficiente de armazenar e recuperar imagens médicas DICOM, pois une o alto desempenho do HDF5 com a funcionalidade de consulta dos dados indexados. Neste ponto, o uso de uma camada para gerenciamento de exames médicos em DICOM, empregando o HDF5 juntamente com Apache Lucene, se apresentou como uma alternativa viável e eficiente. Além disso, trabalhos futuros podem aproveitar algumas características do formato HDF5, como obtenção direta do conteúdo da imagem médica e metadados por ferramentas para auxílio ao diagnóstico, tais como visão multimodal e processamento digital de imagens. / The variety of modalities produced by the increasing number of devices that are capable of generating large sets of medical images using DICOM standard has been growing. Consequently, with the ongoing process of digitization of radiology sectors, the examinations database can exceed the terabytes barrier. This fact, combined with the Brazilian law of storing radiological examinations archived for at least 20 years, directly affects the management of large volumes of data. This paper presents the concept, development, assessment and discussion of the combined employment of the hierarchical data format HDF5 with the search engine library Apache Lucene. The validating process of the persistence layer, was carried out by performance tests over the proposed approach compared to the current model based on PostgreSQL and used in the Santa Catarina's Telemedicine Network. The storage service performance in compliance with the DICOM standard was analyzed by interchanging the volume of data transmitted between client and server. The search covered typical scenarios such as search examinations within a time interval or for specific patient. Retrieval operations evaluated three different cases: study, series or image. Although showing superior performance while using PostgreSQL in querying scenarios, the combined use of HDF5 with Apache Lucene provides an suitable way to store and retrieve medical images in DICOM, because it combines the high performance of HDF5 with the query functionality of the indexed data. At this point, the use of a management layer for medical examinations in DICOM, combined with HDF5 and Apache Lucene presented itself as an efficient and viable option. In addition, future studies can take advantage of some features from the HDF5 library, such as direct medical image content retrieval and metadata for computed aid diagnosis, such as multimodal vision and digital image processing.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/100504 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Prado, Thiago Coelho |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Wangenheim, Aldo v. |
| Publisher | Florianópolis |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 123 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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