Prontuário eletrônico de pacientes: integrando informações clínicas e imagens médicas / Eletronic patient record: integrating clinical information and image data

O Instituto do Coração tem envidado esforços para integrar todas as informações clínicas dentro da Instituição. Nos últimos anos o InCor implementou com sucesso um sistema para transmissão, arquivamento, recuperação, processamento e visualização de Imagens Médicas e um Sistema de Informações Hospitalares (HIS) que armazena as informações administrativas e clínicas. A integração desses subsistemas forma o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP). O InCor é um dos seis Institutos que compõem o Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo. Como cada um dos Institutos possui o seu próprio sistema de informações, a troca de informações entre os Institutos é também uma questão muito relevante. Este trabalho apresenta a experiência no desenvolvimento de um Prontuário Eletrônico funcional e completo, que inclui controle de acesso, exames laboratoriais, imagens (estáticas, dinâmicas e 3D), laudos, documentos e mesmo sinais vitais de tempo real. Este artigo também discute a modelagem e implantação de um protótipo de um PEP distribuído e homogêneo. Atualmente, um volume superior a 2,5 TB de imagens DICOM já foi armazenado utilizando a arquitetura proposta. Diariamente, o PEP armazena mais de 5GB de dados e tem uma quantidade de acessos superior a 300 usuários. O sistema de armazenamento permite uma visibilidade de seis meses para acesso imediato e mais de dois anos para acesso automático utilizando uma jukebox

The Heart Institute (InCor) of São Paulo has been committed to the goal of integrating all clinical information within the institution. In the last few years, InCor has successfully created a system for transmission, archiving, retrieval, processing and visualization of Medical Images and a Hospital Information System (HIS) that stores the institution administrative and clinical information. These integrated subsystems form InCor's Electronic Patient Record (EPR). Since InCor is one of the six institutes of the University of São Paulo Medical School Hospital (HC) and each institute has its own information system, exchanging information among the institutes is also a very important issue. This work describes the experience in the effort to develop a functional and comprehensive EPR, which includes access control, lab exams, images (static, dynamic and 3D), clinical reports, documents and even real-time vital signals. This paper addresses also the design and prototype for integration of distributed and heterogeneous EPR. Currently, more than 2.5 TB of DICOM images, have been stored using the proposed architecture. The EPR stores more than 5 GB/day of data and presents more than 300 hits per day. The proposed storage subsystem allow six months of visibility for rapid retrieval (online mode) and more than two years for automatic retrieval using the jukebox

Correspondência de pontos em seqüência de artérias coronárias / Correspondence of points in sequence of coronary arteries

Nos últimos vinte anos, a análise de movimento tem sido um problema importante em imagens médicas. Em imagens cardíacas, um dos objetivos, por exemplo, é análise de movimento não rígido e a estimativa das características de deformação das artérias coronárias. Este trabalho mostra uma metodologia para o problema de correspondência de pontos em movimento não rígido das artérias coronárias. Ele está baseado em um problema de otimização que assume que o contorno da coronária não muda sua forma instantaneamente. Quando um objeto é adquirido por um equipamento de imagem em uma amostragem temporal alta, o movimento entre quadros será pequeno para uma translação, uma rotação e uma deformação do objeto. Correspondência de pontos de vasos é realizada usando dois quadros sucessivos e está baseado na minimização de uma medida de deformação entre as curvas. A função custo considera vetor desparidade entre pontos mapeados e informação de curvatura. Programação dinâmica é utilizada como estragégia de busca do mapeamento ótimo. São apresentados os resultados do método aplicado a imagens sintéticas e reais. Avaliações realizadas com dados simulados fornecem resultados muito bons, com erro médio quadrático menor do que um pixel. Em imagens de angiografia de raios X da coronária, a inspeção visual das posições dos pontos detectados mostra que os resultados são bastante promissores. Contudo, avaliação exaustivas do método proposto sobre numerosos conjuntos de dados reais são necessárias para posterior utilidade clínica em estudos cardíacos.

Refinamento da segmentação do ventrículo cardíaco esquerdo em imagens de ressonância magnética baseado em simulated annealing / Left cardiac ventricle refinement of magnetic resonance images based on simulated annealing

Neste trabalho apresentamos uma metodologia para o refinamento de segmentações 2D de imagens de ressonância magnética. Os algoritmos implementados partem de uma segmentação inicial e, através de inclusões e exclusões de pixels na borda da segmentação ativa, obtêm asegmentação desejada. A cada passo dos algoritmos, duas segmentações estão disponíveis: uma segmentação atual e uma candidata. A escolha de uma delas é feita de acordo com critérios determinísticos (refinamento por técnica híbrida) ou estocásticos (refinamento utilizando simulated annealing), mediante a minimização de uma função de energia. Esta função é composta por termos que medem o constraste na borda, a variância da intensidade do sinal e a forma. A metodologia foi avaliada sobre phantoms núméricos e aplicada com sucesso em imagens de ressonância magnética. Esta metodologia pode ser facilmente estandida para outas modalidades de imagens.

Segmentaçäo de imagens médicas 3D baseado em vetor de atributos e conectividade competitiva / Segmentation of the 3D medical images based on vector of features and competitive connectivity form

Propõe-se uma técnica verdadeiramente 3D para a classificação de elementos de imagens médicas baseado em vetor de atributos, levando-se em conta a conectividade de forma competitiva. O valor da conectividade reflete-se - no sentido "fuzzy" - simultaneamente a afinidade do voxel ao objeto considerando-se o vetor de atributos, e a conectividade espacial do mesmo à região inicial fornecida pelo usuário. As vantagens desta abordagem são: a) segmentação verdadeiramente n-dimensional, exigindo mínima interação com o usuário; b) independência do órgão ou da modalidade de imagem, uma vez que o sistema depreende as características estatísticas das classes pela amostra; c) assegura a conectividade espacial; d) permite segmentação competitiva entre diversos objetos. A maior limitação é assumir que o vetor de atributos para um dado objeto tem distribuição normal multivariada. Alguns resultados são mostrados em imagens de Ressonância Magnética do coração.