Biomedyczne repozytorium mikroskopowych obrazów i sygnałów

Transkrypt

1 Biomedyczne repozytorium mikroskopowych obrazów i sygnałów Leszek Czerwosz, Grzegorz Barański, Bogdan Lesyng Instytut Medycyny Doświadczalnej i Klinicznej PAN, Pracownia Bioinformatyki, Warszawa Poznań Konferencja CAOM

2 Część telemedycyny telemikroskopia i zagadnienia powiązane Repozytorium obrazów i sygnałów Obrazy mikroskopowe, sygnały biologiczne, np. EMG, posturografia Możliwość przechowywania danych w repozytorium Dostęp do danych z dowolnego miejsca Problem prawny związany z danymi medycznymi - kwestia anonimizacji

3 Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka Wspólny projekt konsorcjum złożonych z jednostek Polskiej Akademii Nauk na Kampusie Ochota w Warszawie. Instytut Medycyny Doświadczanej i Klinicznej (IMDiK) realizuje w ramach projektu zadanie Zastosowanie technologii informatycznych w medycynie.

4 Scenariusze telemikroskopii I: pierwszy patolog-operator siedzi przy mikroskopie, drugi patolog-konsultant przy zdalnym komputerze, obaj widza to samo i rozmawiają telefonicznie, pierwszy kręci gałkami, drugi wydaje polecenia II: patolog-konsultant może samodzielnie zdalnie ustawiać mikroskop, ale nie położy szkiełka III: skanowanie całego preparatu i tworzenie PW IV: automat skanujący

5 Nasze rozwiązanie oprogramowanie Cell D działaj na stacji roboczej Windows XP z mikroskopem Olympus ze zmotoryzowanym stolikiem w Klinice Nowotworów Układu Nerwowego w Centrum Onkologii (CO) w Warszawie. Oprogramowanie zostało rozszerzone o moduł napisany w języku C,

6 Przepływ danych do/z repozytorium 2.Dane zawierające sygnały 3.Dane zawierające obrazy 1.Baza Danych Repozytorium obrazów i sygnałów www 4.Prezentacja zasobów

7 Postać danych na serwerze Cyfrowe zdjęcia w formie plików Zestawy plików: PW i cząstkowe, meta dane Sygnały biologiczne w postaci binarnych plików Baza danych z listą Pacjentów/ekperymentów, badań Pomiarów/zdjęć Opisy ww obiektów Cechy i słowa kluczowe, odfiltrowane listy obiektów Użytkownicy i ich uprawnienia

8 Wirtualny preparat Źródło:

9 Scalanie cząstkowych skanów Scalony preparat 4 zdjęcia po 14 Mb (2576 x 1932) Preparaty pochodzą od prof. Ewy Matyji, współpraca inż. Grzegorz Michalowski Kamera mikroskopu Olympus Centrum Onkologii w Warszawie Tu Olympus, na serwerze oprogramowanie wsadowe KAKADU, bezstratny jp2

10 Zszywanie zdjęć Problem zakładki powtarzających się fragmentów Krzywizna zniekształcenia brzegów związane z soczewkami, inne z lewej inne z prawej strony Inna jasność (a nawet kolor) zdjęć Zszywanie metodą: Side by side zakładka dzielona pół, połowa dostaje piksele z jednej, połowa z drugie połowy zakładki Linear weighted poziom koloru (szarości) zależy od odległości od brzegu w sposób liniowy Gaus weighted - poziom koloru (szarości) zależy od odległości od brzegu wg rozkładu Gaussa

11 Automatyczna ostrość zdjęć Preparat fizyczny nie jest idealnie płaski w trakcie automatycznego skanowania trzeba korygować ostrość Wybór najostrzejszego zdjęcia z sekwencji metodą obliczania kontrastu zdjęcia Metoda filtracji wysokich składowych zawartość ostrych brzegów jest wyższa na zdjęciu ostrym Problem występowania dwóch maksimów

12 Przetwarzanie zdjęć / preparatów Zdjęcie z kamery lub ich zestaw może stanowić obiekt obliczeń przekształceń matematycznych Wielka liczba pikseli (milion dla obrazu o wymiarach:1000 x 1000) gigabajty Potrzebne wysokowydajne procesory na serwerze Nadzieja: Koprocesory graficzne CUDA (akronim: Compute Unified Device Architecture karta graficzna NVIDIA)

13 Pęcherzyki płucne szczur zdrowy (KN) oryginalne przetworzone Badanie przeprowadzone i wyniki dostarczone przez dr Beatę Kopczyńską i dr Dorotę Sulejczak Oprogramowanie makro do programu ImageJ dostarczył Tomasz Badowski

14 Pęcherzyki płucne szczur chory (LPS) oryginalne przetworzone Badanie przeprowadzone i wyniki dostarczone przez dr Beatę Kopczyńską i dr Dorotę Sulejczak Oprogramowanie makro do programu ImageJ dostarczył Tomasz Badowski

15 Wyświetlanie na ekranie klienta Prędkość transmisji 200 kb/s (kilobajtów, 1k = 1024 nie 1000) Rozdzielczość ekranu (okna) 600 x 800 pikseli = 1.5 Mb (w kolorze) Wielkość PW to 1-2 Gb całość transmitowana sekund! Redukcja danych na serwerze Wysyłanie 1 okna trwa < 10 sekund Wysyłanie tylko potrzebnych fragmentów 256 x 256 pikseli (paczek) Składanie fragmentów u klienta Zajęcie dla serwera przeliczanie obrazu

16 Wyświetlanie na ekranie klienta PW na serwerze w formacie jpg2000 Okno klienta Paczki obrazu Pamięć cache Paczki pobierane są w żądanej rozdzielczości z żądanego miejsca PW Następuje przeliczenie pikseli Przesłanie potrzebnych tylko nowych paczek Internet Imaging Protocol

17 Badania finansowane przez program POIG /09-00 Biocentrum Ochota - infrastruktura informatyczna dla rozwoju strategicznych kierunków biologii i medycyny, zadanie Zastosowanie technologii informatycznych w medycynie.