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The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region

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The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region

  1. 1. Caracterización de Estructuras Cerebrales de la Población de la Comunidad Valenciana 10K - BDBI 4 CV Jorge Isnardo Altamirano, MSc. María de la Iglesia Vayá, PhD. Ángel Fernández-Cañada Vilata, MSc.
  2. 2. The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region
  3. 3. ● Caso de uso dentro del Banco digital de Imagen Médica de la Comunidad Valenciana (BIMCV). ● BIMCV: repositorio orientado a favorecer avances tecnológicos en imagen médica que proporciona servicios de cobertura tecnológica para proyectos I+D. El proyecto 10K y BIMCV
  4. 4. basado en cbrain
  5. 5. Objetivos del Banco digital de Imagen Médica de la Comunidad Valenciana ● Desarrollar e implementar estrategias para prevenir y/o tratar efectivamente las enfermedades mediante una infraestructura de investigación en imagen asociada a grandes estudios poblacionales (Big Data). ● Proporcionar recursos, datos, y herramientas para realizar estudios epidemiológicos avanzados en imagen.
  6. 6. Big Data en imagen cerebral poblacional ● Big Data: conjuntos de datos muy grandes y complejos, los cuales son inviables de procesar con las herramientas TIC habituales. ● Cada estudio de investigación publicado genera en término medio 20 GB de información sin incluir los datos generados durante el procesamiento y el análisis estadístico.
  7. 7. Arquitectura de BIMCV ● Se trata de una instancia de XNAT.
  8. 8. ¿Qué es XNAT? ● XNAT es una plataforma software de código abierto cuya finalidad es la de ayudar a llevar a cabo la investigación basada en imágenes. ● Permite importar, archivar, procesar y distribuir de forma segura las imágenes y los datos de sus estudios y/o proyectos de investigación.
  9. 9. ¿Por qué XNAT? ● Plataforma software de código abierto. ● Funcionalidades básicas esenciales implementadas. ● Comunidad involucrada.
  10. 10. Ventajas de XNAT ● Al publicarse en abierto su código es posible introducir modificaciones particulares. ● Ofrece las herramientas básicas que cualquier proyecto de investigación basado en análisis de imagen puede necesitar inicialmente. ● Cuenta con documentación actualizada. ● Su curva de aprendizaje es media-baja. ● La comunidad que lo sustenta es activa.
  11. 11. Desventajas de XNAT ● Para su correcto uso y/o funcionamiento precisa de un equipo mixto (informático / investigador). ● Parte de la documentación orientada al desarrollo de nuevas funcionalidades no es muy precisa.
  12. 12. The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region ● Caso de uso basado en las imágenes neurológicas del Biobanco del Sistema de Salud Pública de Valencia. ● Objetivos: o Mejorar la infraestructura, datos, metodologías y algoritmos para analizar y controlar la evolución de diferentes enfermedades neurológicas. o Realizar avances en el procesamiento posterior de las imágenes neurológicas.
  13. 13. The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region ● Comparación del grosor cortical y estructura del volumen con sus valores de referencia.
  14. 14. The 10K Big Data in Brain Imaging of Valencia Region ● Fase 1: Recepción de las imágenes en bruto. ● Fase 2: Almacenamiento de las imágenes. ● Fase 3: Parcelación y segmentación de estructuras cerebrales. ● Fase 4: Modelado poblacional (Obtención de parámetros de normalidad) ● Fase 5: Visualización y cuantificación referencial (Brain Imaging Geographic Information System of Valencia Region)
  15. 15. Fase 1: Recepción de las imágenes en bruto ● Departamentos de Salud de la Comunitat Valenciana: o Dpto. 17: H. Universitario San Juan de Alicante.
  16. 16. Fase 1: Recepción de las imágenes en bruto Query/Retrieve, or Q/R for short, is the DICOM service for searching images on the PACS and getting a copy of them to the workstation where they can be displayed.
  17. 17. Fase 1: Recepción de las imágenes en bruto 22419 imágenes | abril_2014 30532 imágenes | agosto_2014 76496 imágenes | diciembre_2014_enero_2015 45852 imágenes | julio_2014 36980 imágenes | junio_2014 17385 imágenes | marzo_2014 19692 imágenes | mayo_2014 15558 imágenes | noviembre_2014_parte_1 31469 imágenes | noviembre_2014_parte_2 41470 imágenes | octubre_2014 32570 imágenes | septiembre_2014 Total: 370423 imágenes (127 GB)
  18. 18. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes ● Lectura de las cabeceras DICOM de las imágenes recibidas (scripts python, librería pydicom) o Descartar imágenes: ▪ corruptas (no se pueden leer) ▪ no deseadas (modality != MR) ▪ patient_id no accesible y no numérico. ▪ patient_name no accesible. ▪ study_description no accesible. o De-identificación de las imágenes válidas. o Eliminación de cualquier símbolo no deseado de las etiquetas protocol_name y/o series_description (Evita problemas posteriores en XNAT) * Los scripts permiten la incorporación de nuevos sujetos aun después de haber procesado la primera tanda de imágenes sin empezar desde cero.
  19. 19. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes ● Creación de un índice de sujetos (Para saber qué información se tiene realmente) o 509 Subjects. o 525 MR Sessions. o 16 Subjects with 2 MR Sessions.
  20. 20. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes
  21. 21. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes ● Organización de las imágenes en directorios por patient_id.
  22. 22. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes ● Envío de las imágenes a XNAT. o Anonimización de las tags del estándar DICOM del nivel de aplicación básica del perfil de confidencialidad: ▪ DICOM PS3.6 2015a - Data Dictionary. ▪ DICOM PS3.15 2015a - Security and System Management Profiles. ● E Attribute Confidentiality Profiles (which attributes should be anonymized) http://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/
  23. 23. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes Anonimización de metadatos.
  24. 24. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes Defacing.
  25. 25. Fase 2: Almacenamiento de las imágenes ● Generación de las sentencias para el envío automatizado (DicomRemap, scripts das, DicomEdit language)
  26. 26. Fase 3: Parcelación y segmentación de estructuras cerebrales ● recon-all: Performs all, or any part of, the FreeSurfer cortical reconstruction process.
  27. 27. Fase 3: Parcelación y segmentación de estructuras cerebrales La importancia de cómputo Operaciones matemáticas muy complejas que requieren de hardware específico. The faster, the better! Pero obviamente más caro y con más inconvenientes (calor) chinese bitcoin mining farm
  28. 28. Fase 4: Modelado poblacional (Obtención de parámetros de normalidad) ● Empleando lenguajes de programación tales como ‘R’. - Por ejemplo para hallar diferencias significativas entre grupos entre una o varias variables de interés. ● En esta etapa se vuelve a justificar la existencia de un equipo mixto (investigador / estadístico / informático).
  29. 29. Fase 5: Visualización y cuantificación referencial ● Brain Imaging Geographic Information System of Valencia Region.
  30. 30. Gracias por su atención

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