Anonimización y control de calidad en imagen de resonancia magnética. Aplicado a BIMCV [Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana].

1. ANONIMIZACIÓN Y CONTROL DE
CALIDAD CENTRALIZADO EN IMAGEN DE
RESONANCIA MAGNÉTICA
Imagen Biomédica
Ángel Fernández-Cañada Vilata
María de la Iglesia Vayá
Jorge Isnardo Altamariano

2. 1. Índice
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3. 2. Introducción
3

4. 2. Introducción
Wilhelm Conrad Röntgen
sMRIfMRI
Microscopía Elec.M. Nuclear
Ultrasonidos
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5. 3. Motivaciones
5

6. 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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7. 3. Objetivos
7

8. 3.1 Objetivo principal
Ampliar 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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9. 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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10. 4. Anonimización
10

11. 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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12. 4.1 Anonimización de cabeceras
DICOM siguiendo el estándar
Recepción de normas
de anonimización (en
bruto)
Transformación de
las normas en
estructuras para la
computación
DICOM Part 15: Security and
System Management Profiles
Creación código
de anonimización
Imagen con cabeceras sin
anonimizar
Cabeceras DICOM
anonimizadas
Ejecución de la
anonimización.
Código de anonimización
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13. 4.2 Anonimización del rostro
Imagen con rostro
sin anonimizar
Segmentación del
parénquima
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
Traslación de
resultados a
DICOM
Transformación
de formato
DICOM  NIFTI
MRIcron
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14. 4.3 Anonimización del texto impreso en
la propia imagen
Ecografía 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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15. 5. Control de Calidad Centralizado en
resonancia magenética
15

16. 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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17. 5.1 Información básica de la imagen
Tiempo de
adquisición
SNRResolución
espacial
Tamaño
de vóxel
Efecto de los artefactos
de susceptibilidad
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18. 5.2 Estimación de la inhomogeneidad
de campo
Estimación
manual por
Modificación
del contraste
Estimación
automática
18

19. 5.3 Rango dinámico
#pixels
0 255
19

20. 5.3 Rango dinámico
Imagen Corte 35Imagen Corte 17
Rango dinámico
20

21. 5.4 Marcador de contraste
Lab variance
N
Nc
c
cianceeLabVarianc
1
1
))_(var(



21

22. 5.4 Marcador de contraste
Volumen 1 Corte 8
Volumen 1 Corte 35
22

23. 5.4 Marcador de contraste
RD = 46 RD = 254 RD = 255
#pixels
#pixels
#pixels
23

24. 5.5 Representación de la imagen en el
espacio-K
24

25. 5.6 Estimación del movimiento del
paciente
Movimiento traslacional Movimiento rotacional
Los * indican movimientos de más de 1mm
360
2  

r
L
25

26. 5.6 Estimación del movimiento del
paciente
Frawise Displacement (Power) DVARS
iiiiziyixi dddFd  
ixxiix ddd   )1(
  i titi YY
I
2
1,, )(
1
DVARS(t)
26

27. 5.6 Estimación del movimiento del
paciente
Test FD y DVARS
27

28. 5.7 Cálculo de la relación señal ruido
temporal por vóxel
tSNR
)
)(
1
log(*10)log(*10
1
2



N
i ix
N
tSNR




dB
28

29. 5.8 Cálculo de la relación contraste
ruido temporal por vóxel
tCNR
dB
)
)(
1
log(*10)log(*10
1
2
2
2
2



N
i ix
N
AA
tCNR


29

30. 5.9 Visor de imágenes
30

31. 6 Resultados
31

32. 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.
32

33. 7. Trabajo futuro
33

34. 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.
● ˆˆMinimizar la agresividad de la anonimización por deformación facial.
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35. 8. Análisis Proyecto Encefalopatía Hepática
Mínima (EHM)
35

36. 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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37. 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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38. 8.2 Resultados del análisis
Nº de sujetos iniciales Nº de sujetos excluidos * Nº de sujetos resultantes
Controles 12 1 + 1 10
Enfermos con EHM 21 2 +6 13
Enfermos 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.
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39. 9. Ruegos y preguntas
Gracias por su atención.