Zadanie 6. Zastosowanie technologii informatycznych w medycynie Biomedyczne repozytorium mikroskopowych obrazów i sygnałów Warszawa styczeń 2012
GrzegorzMichałowski Zossen, Niemcy Grzegorz Barański Przemysław Chmielewski Radosław Chmielewski Olsztyn i Nidzica Leszek Czerwosz Warszawa
Finansowane z projektu PO IG: Infrastruktura informatyczna dla rozwoju strategicznych kierunków biologii i medycyny, działanie 2.3
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
Nasze rozwiązanie oprogramowanie Cell D działające na stacji roboczej Windows XP z mikroskopem Olympus ze zmotoryzowanym stolikiem firmy Maerzenhaeuser ze sterownikiem Tango Desktop 3D w Klinice Nowotworów Układu Nerwowego w Centrum Onkologii (CO) w Warszawie. Oprogramowanie zostało rozszerzone o moduł napisany w języku C
Wybór obszaru do skanowania
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
Wirtualny preparat Źródło:http://jvsmicroscope.uta.fi/?q=virtual_microscopy
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
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
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
Problem oświetlenia zdjęć Preparat fizyczny nie jest idealnie oświetlany Jak zszywać zdjęcia źle oświetlone Cyfrowa korekcja oświetlenia dobre dla pustego pola
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)
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
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
Wyświetlanie na ekranie klienta Prędkość transmisji 200 kb/s Rozdzielczość ekranu (okna) 600 x 800 pikseli = 1.5 Mb (w kolorze) Wielkość całego PW to 1-2 Gb całość transmitowana 10 000 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
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
technologie serwer aplikacyjny Jboss AS 7.0.2.GA Visual SVN - subversion Trac - system do zarządzania projektami i zgłaszania błędów Apache Archiva dla budowania Apache Maven Oracle Java SDK w wersji 1.6_29 Eclipse IDE for Java Developers PostgreSQL w wersji 9.1 framework Google Web Toolkit (GWT) Java Authentication and Authorization Service.
Testowy system 1
Testowy system 2
Testowy system 3
Etapy Skanowanie jest Wysyłanie do serwera aplikacja w tle, FTP w VPN - jest Scalanie do JPEG2000 KAKADU - testowane Platforma do wizualizacji zdalnej PW jest Baza danych (metadanych), wyszukiwanie wg cech, pełno-tekstowe przeszukiwanie opisów ni ma Interfejs do wyboru preparatu, przeszukiwania danych brak Dwuwarstwowa architektura serwery plików i serwer(y) bazodanowy w planach
cdn