anonimizacion y cqc en imagen de resonancia magnetica
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ANONIMIZACIÓN Y CONTROL DE CALIDAD CENTRALIZADO EN IMAGEN DE RESONANCIA MAGNÉTICA
Imagen BiomédicaÁngel Fernández-Cañada VilataMaría de la Iglesia VayáJorge Isnardo Altamariano
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1. Índice
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2. Introducción
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2. Introducción
Wilhelm Conrad RöntgensMRIfMRI
Microscopía Elec.M. Nuclear
Ultrasonidos
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3. Motivaciones
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3. Motivaciones
Los contenidos almacenados deben ser anonimizados pues es un derecho fundamental de las personas que cedieron los datos.
Debemos dotar a los investigadores de los indicadores de calidad de las imágenes debido a que no es posible hacer buena ciencia a partir de datos erróneos.
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3. Objetivos
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3.1 Objetivo principalAmpliar el conjunto de herramientas de BIMCV dentro de la plataforma y asegurar el anonimato de las imágenes y/o los datos de los sujetos almacenados de la forma más eficiente posible.
Herramientas:
● Pipelines:○ control de calidad para RMI.○ anonimización de la propia imagen:
■ eliminación de rasgos faciales.■ texto quemado.
● Scripts de anonimización de cabeceras actualizadas según el estándar DICOM.
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3.2 Objetivos secundarios
● Implementar mecanismos para la anonimización de las imágenes y/o los datos cedidos por los sujetos.
● Buscar, adaptar e implementar procedimientos de control de calidad de imagen médica orientados a la resonancia magnética tanto cuantitativos como cualitativos.
● Crear pipelines de conversión de formatos de imagen entre DICOM y NIFTI.
● Integrar el software desarrollado en la plataforma de BIMCV.
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4. Anonimización
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4. Anonimización
• Anonimización de cabeceras DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) siguiendo el estándar http://dicom.nema.org/standard.html
• Anonimización del rostro
• Anonimización del texto impreso en la propia imagen
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4.1 Anonimización de cabeceras DICOM siguiendo el estándar
Recepción de normas de anonimización (en bruto)
Transformación de las normas en estructuras para lacomputación
DICOM Part 15: Security and System Management Profiles
Creación código de anonimización
Imagen con cabeceras sin anonimizar
Cabeceras DICOManonimizadas
Ejecución de la anonimización.
Código de anonimización
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4.2 Anonimización del rostro
Imagen con rostro sin anonimizar
Segmentación delparénquima
Alto nivel de anonimización
Muy agresiva. Eliminación de puntos de referencia (orejas, cuencas oculares,etc.)
Sólo NIFTI
Alto nivel de anonimización
Mantiene posibles puntos de referencia
Poco agresiva
Sólo NIFTI
Alto nivel de anonimización
Mantiene posibles puntos de referencia
Anonimización agresiva
Tanto DICOM como NIFTI
Cercenado diagonal dados dos ptos.
Renderizado 3D
En desarrollo
Traslación de resultados a DICOM
Transformación de formato DICOM NIFTI
MRIcron
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4.3 Anonimización del texto impreso en la propia imagenEcografía de delfín sin anonimizar Misma ecografía anonimizada
Detección de texto mediante:
• Tratamiento de imagen digital
• Comparación de
características de las regiones de interés
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5. Control de Calidad Centralizado en resonancia magenética
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Control de Calidad Centralizado
● Información básica de la imagen● Estimación de la inhomogeneidad de campo● Rango dinámico● Marcador de contraste● Representación de la imagen en el espacio-k● Estimación del movimiento del paciente (rotacional, traslacional,etc.)● Cálculo de la relación señal ruido temporal por voxel● Cálculo de la relación contraste ruido temporal por voxel● Visor de imágenes
5. Control de Calidad Centralizado en resonancia magenética
Plataforma
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5.1 Información básica de la imagen
Tiempo de adquisición
SNRResoluciónespacial
Tamaño de vóxel
Efecto de los artefactos de susceptibilidad
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5.2 Estimación de la inhomogeneidad de campo
Estimación manual porModificación del contraste
Estimación automática
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5.3 Rango dinámico#
pixe
ls
0 255
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5.3 Rango dinámicoImagen Corte 35Imagen Corte 17
Rango dinámico
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5.4 Marcador de contraste
Lab variance
NNc
c
cianceeLabVarianc1
1
))_(var(
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5.4 Marcador de contrasteVolumen 1 Corte 8
Volumen 1 Corte 35
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5.4 Marcador de contrasteRD = 46 RD = 254 RD = 255
# pi
xels
# pi
xels
# pi
xels
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5.5 Representación de la imagen en el espacio-K
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5.6 Estimación del movimiento del paciente
Movimiento traslacional Movimiento rotacional
Los * indican movimientos de más de 1mm
3602
rL
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5.6 Estimación del movimiento del paciente
Frawise Displacement (Power) DVARS
iiiiziyixi dddFd
ixxiix ddd )1(
i titi YYI
21,, )(1DVARS(t)
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5.6 Estimación del movimiento del paciente
Test FD y DVARS
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5.7 Cálculo de la relación señal ruido temporal por vóxel
tSNR
))(1
log(*10)log(*10
12
N
i ixN
tSNR
dB
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5.8 Cálculo de la relación contraste ruido temporal por vóxel
tCNR
dB
))(1
log(*10)log(*10
12
2
2
2
N
i ixN
AAtCNR
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5.9 Visor de imágenes
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6 Resultados
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6 Resultados
1. Se han implementado los marcadores de control de calidad inicialmente más indispensables (cualitativos como cuantitativos).
2. Se han desarrollado los algoritmos y scripts necesarios para una buena anonimización.
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7. Trabajo futuro
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7. Trabajo futuro
● Nuevos y mejores marcadores de calidad, eliminación de marcadores redundantes.● Ampliar el control de calidad a más secuencias y técnicas de adquisición de imagen.● Evaluar la usabilidad de la aplicación con los usuarios objetivo.● Mejorar la integración de nuestros desarrollos dentro de la plataforma:
○ Tiempo de cómputo (paralelización, uso de clusters etc.)○ Presentación de resultados.(Simplificación,...)○ Migrar aplicaciones que funcionan con software de pago a software libre y gratuito.
● Minimizar la agresividad de la anonimización por deformación facial�� .
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8. Análisis Proyecto Encefalopatía Hepática Mínima (EHM)
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8. Análisis Proyecto Encefalopatía Hepática Mínima (EHM)
Partimos de 47 sujetos de los cuales 12 son controles, 21 enfermos con EHM y 14 enfermos sin EHM. Para saber cual es la resolución espacial usada en la adquisición de una imagen debemos consultar la etiqueta DICOM (0018,1050). En nuestro caso las imágenes no tienen esta etiqueta por lo que vamos a ser más conservativos y limitar como máximo el movimiento a menos de 1mm.
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8.1 Criterios de exclusión
• Gran cantidad de volúmenes susceptibles de eliminar debido al excesivo movimiento. El
número máximo aceptable depende de la proximidad de los volúmenes y del propio número.
• Como límite para el ruido se ha escogido una relación señal ruido inferior a 2 para más
del 40% de los vóxeles de la imagen.
• El último criterio de exclusión utilizado se refiere a la imposibilidad de poder analizar la
imagen por problemas con el formato de la misma ( por ejemplo, imposibilidad de leer las cabeceras DICOM).
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8.2 Resultados del análisis
Nº de sujetos iniciales Nº de sujetos excluidos * Nº de sujetos resultantesControles 12 1 + 1 10Enfermos con EHM 21 2 +6 13Enfermos sin EHM 14 2 + 3 9
Hemos partido de un conjunto de 47 sujetos. Después del proceso de exclusión su número se ha visto reducido en 15 sujetos quedándonos con 32 sujetos.
* El primer número es la cantidad de sujetos excluidos al no tener acceso a la imagen por problemas de formato. El segundo número es la cantidad de sujetos excluidos por motivos de movimiento o ruido excesivo.
9. Ruegos y preguntas
Gracias por su atención.