Stocarea şi căutarea imaginilor medicale. Baze de date multimedia pentru medicină

Data publicării: 21.08.2020
Autor articol: Mircea Vaida

1. Baze de date multimedia pentru medicină

    O bază de date este o colecţie structurată de înregistrări sau date stocate în calculator şi organizate în aşa fel încât pot fi uşor accesate, manipulate şi actualizate.
    O bază de date multimedia este o BD care găzduieşte unul sau mai multe tipuri de fişiere media.
Există mai multe tipuri de date care sunt considerate ca fiind de tip multimedia. Tipurile de bază sunt următoarele:

1. Text: forma în care poate fi stocat textul poate varia foarte mult. Pe lângă fişierele bazate pe codificarea ASCII, textul este stocat de regulă în fişiere procesor, de tip “spreadsheets”, sau sub formă de adnotări pe obiecte multimedia. Odată cu dezvoltarea interfeţelor utilizator, fonturile pentru textul stocat devin tot mai complexe permiţând efecte speciale (culoare, umbre, etc.)

 2. Imaginile: există o mare varietate în calitatea şi dimensiunea de stocare a imaginilor statice. Imaginile digitizate sunt secvenţe de pixeli ce reprezintă o regiune pe ecranul grafic al utilizatorului. Spaţiul ocupat de imaginile statice variază în funcţie de rezoluţie, dimensiune, complexitate şi schema de compresie utilizată pentru a stoca imagini. Formatele uzuale de fişiere de imagine sunt: jpg, png, bmp, tiff.

3. Audio: un tip de date care se integrează tot mai mult în aplicaţii este tipul audio. Un minut de sunet poate ocupa până la 2-3 MB de spaţiu. Din această cauză se încearcă compresia într-un format adecvat utilizând diferite tehnici.

4. Video: unul dintre cele mai mari consumatoare de spaţiu este tipul video digitizat. Informaţia de acest tip este stocată ca secvenţe de frame-uri. În funcţie de rezoluţie şi dimensiune, un singur frame poate ocupa până la 1MB. De asemenea, pentru a avea rulare video realistica, transmisia, compresia şi descompunerea necesita rate continue de transfer.

5. Obiecte grafice: acestea constau în structuri de date speciale utilizate pentru a defini forme 2D şi 3D prin care putem defini obiecte multimedia. Acestea includ diferite formate utilizate de aplicaţiile de editare a imaginilor şi secvenţelor video.

Există 2 metode clasice pentru stocarea fişierelor multimedia într-o bază de date:

 – Într-un obiect BLOB ca şi câmp al bazei de date
 – Fişierul este stocat pe hard-discul serverului şi în baza de date se stochează calea acelui fişier sub forma unui string sau a unui câmp de tip varchar.

   Astăzi se găsesc multe sisteme de gestiune a bazelor de date (SGBD-uri) pe piaţă dintre care cele mai des utilizate sunt MySql, Microsoft SQL Server, Oracle, IBM DB2 şi Sybase. În general fiecare bază de date poate stoca fişiere multimedia (imagini, audio, video) de diferite formate, dar într-un mod universal, într-un obiect numit BLOB (Binary Large Object).
   Pentru interogarea sistemelor bazelor de date tradiţionale se utilizează de obicei limbaje de interogare booleene. Exemple de astfel de limbaje de interogare sunt SQL şi QUEL.
   SQL (Structured Query Language – Limbaj Structurat de Interogare) este un limbaj de programare specific lucrului cu bazele de date, devenit un standard în domeniu (standardizat ANSI-ISO), fiind cel mai popular limbaj utilizat pentru creearea, modificarea, regăsirea şi manipularea datelor de către SGBD-urile (Sistemele de Gestiune a Bazelor de Date) relaţionale.
   Oracle a fost printre primele sisteme de gestiune a bazelor de date care au suportat SQL. Oracle Sql*Plus este un editor care poate fi folosit pentru inserarea, modificarea sau ştergerea elementelor din tabele şi suportă toate comenzile de tip SQL, cum ar fi create, drop, alter, insert, update, delete sau select.
   Oracle oferă suport multimedia în pachetul interMedia, care permite unei BD Oracle să stocheze, să returneze şi să administreze date digitizate de tip audio, video, imagini şi documente. Acestea pot fi stocate în baza de date în obiecte de tip BLOB, local în sistemul de fişiere ca BFILE sau pot fi specificate prin URL-uri, stocate pe orice server HTTP cum este Apache, IIS (Microsoft Internet Information Server), Oracle Application Server şi altele, [Pelski, 2002].

   Printre facilităţile oferite de Oracle interMedia se numără următoarele:
     – gestionarea obiectelor după informaţia auxiliară (metadata)
     – stocare şi extragere
     – acces prin interfaţa web
     – suport pentru diferite formate
     – extragere după metadata
     – extragere după conţinut

  Pentru diferite date multimedia interMedia foloseşte tipuri de obiecte diferite pentru stocare: pentru audio ORDAudio, pentru imagini ORDImage, pentru video ORDVideo, iar pentru documente ORDDoc, [InterMedia, 2007]. Fiecare obiect are o zonă de date suplimentare (metadata), ce conţine diferite informaţii despre obiect, cum ar fi: mărime, tip de compresie, format şi altele.
   Pentru manipularea acestor obiecte există clase Java, astfel încât metodele pentru utilizarea obiectelor pot fi apelate din tehnologiile Servlets sau JSP (Java Server Pages).

   Avantajele interMedia în stocarea imaginilor:

1. atât imaginea cât şi descrierea ei pot fi stocate utilizând formatele standard din industrie
2. modelul şi metodele obiectului interMedia fac programarea aplicaţiei simplă şi întreţinerea ei mult mai uşoară
3. suportul pentru tehnologia standard de stream-izare permite recuperarea convenabilă şi furnizarea uşoară a tuturor tipurilor de dispozitive de ieşire standard
4. indexarea informaţiei suplimentare din imagini (metadata) devine automată, eliminând necesitatea de a parcurge şi înţelege informaţia despre imagine.

   În domeniul medical este important ca imaginile să fie păstrate în formatul în care ele sunt furnizate de echipamentele de achiziţie medicale şi în care pot fi vizualizate în “viewere” specializate. Din această cauză imaginile medicale trebuie stocate şi transmise în format DICOM.
   În versiunea Oracle 11g Release 1 (11.1) numele de Oracle interMedia a fost schimbat în Oracle Multimedia. Această versiune aduce în plus următoarele caracteristici:

    – crearea obiectelor DICOM
    – procesarea imaginilor DICOM
    – DICOM object conformance validation
    – Extragerea informaţiei metadata din obiectele DICOM
    – Suport pentru formatul DICOM
    – Crearea de obiecte DICOM anonime
    – Tipul ORDDicom
    – Model de date DICOM adaptabile

   Avantajele utilizării Oracle Multimedia în stocarea obiectelor sunt:

– Descriptorii unei imagini şi imaginea însăşi pot fi stocate utilizând formatele standard
– Modelul obiectelor Oracle Multimedia şi metodele disponibile permit realizarea unor aplicaţii mai simple şi întreţinerea mai uşoară a acestora
– Extragerea şi indexarea informaţiei metadata a imaginilor este simplificată considerabil

   Dacă în baza de date este stocat conţinut DICOM, acesta poate fi manipulat la fel ca alte date relaţionale. Seturile de obiecte DICOM pot fi şterse, actualizate sau copiate utilizând interogări SQL simple. Fiind prezentate aplicaţiei ca şi coloane în tabele, acestea pot fi regăsite folosind “relational joins”.

2.Căutarea imaginilor în baze de date multimedia

  Specificarea imaginilor care se doresc din BD poate fi făcută în mai multe moduri. Interfaţa utilizator constă de obicei într-o parte de formular a unei cereri şi o parte de prezentare a rezultatului.
   Căutarea imaginilor se poate realiza după informaţia de tip text asociată imaginilor. Astfel se generează o interogare care cere căutarea unei înregistrări care să conţină în unul din câmpurile unui tabel o anumită informaţie. După găsirea acelei înregistrări se poate obţine imaginea sau imaginile asociate acelei informaţii.
   Imaginea se poate specifica prin cuvinte cheie sau prin trăsături ale imaginii care pot fi extrase din imagine, cum ar fi o histogramă color.
   Cele mai multe sisteme de dezvoltare se bazează pe paradigma “query by example” (interogare prin exemplu): utilizatorul oferă o imagine, iar sistemul trebuie să returneze toate imaginile similare din baza de date. Aceasta înseamnă că se va oferi o imagine din care trebuie extrase trăsături de acelaşi tip cu cele extrase din imaginea din BD, cu scopul de a potrivi aceste trăsături.

Putem concluziona că există 2 abordări generale pentru căutarea imaginilor în bazele de date:
1. Folosind informaţia introdusă manual sau inclusă în proiectarea tabelelor, cum ar fi titluri, cuvinte cheie descriptive dintr-un vocabular limitat şi scheme de clasificare predeterminate
2. Folosind extragerea automată a trăsăturilor şi metode de recunoaştere a obiectelor pentru a clasifica conţinutul imaginii, adică folosing capabilităţile CBIR

   În unele cazuri este indicată utilizarea ambelor metode, dar beneficiile cele mai importante ale CBIR sunt timpul şi efortul redus necesare pentru obţinerea informaţiei bazate pe imagine. De asemenea, este foarte util în interogările bazate pe atribute cum ar fi textura sau forma, care sunt dificil de reprezentat folosind cuvinte cheie.

Descriptori pentru imagini statice

În literatură există 2 concepte privind semnificaţia similarităţii:
1. unele sisteme definesc 2 imagini ca fiind similare dacă ele reprezintă acelaşi tip de scenă. Pentru a măsura acest fel de similaritate sunt utilizaţi descriptori globali de culoare sau textură. Astfel de sisteme nu sunt specifice unei clase speciale de imagini şi sunt intens utilizate în browserele web.
2. alte sisteme definesc două imagini ca fiind similare dacă ele reprezintă acelaşi obiect sau aceeaşi parte a unei scene. Astfel de sisteme sunt mult mai specifice şi utilizează descriptori specifici pentru o anumită clasă de imagini.

Regăsirea imaginilor după conţinut

   Căutarea imaginilor după conţinut reprezintă o tehnică ce utilizează conţinutul vizual pentru căutarea imaginilor în baze de date mari în funcţie de interesele utilizatorului şi a devenit un domeniu de mare interes începând cu anii 1990. Cele mai vechi tehnici de căutare de acest gen apar în anii 1970, însă nu se bazau pe informaţia vizuală, ci pe adnotări textuale ale imaginilor. Căutările bazate pe text utilizează tehnicile tradiţionale de gestionare a imaginilor. Prin descrierile text imaginile pot fi organizate în ierarhii topice sau semantice pentru a uşura navigarea şi prezentarea pe baza unor interogări booleene. Generarea textelor descriptive pentru un spectru larg de imagini nu este posibilă, cele mai multe sisteme necesita adnotarea manuală. Aceasta este însă o sarcină dificilă, scumpă şi deseori subiectivă, dependentă de context şi incompletă. Pentru metodele bazate pe text este dificil să suporte o varietate de interogări dependente de problemă.
   La începutul anilor ’90, volumul de date digitale a crescut foarte mult. Dificultăţile cu care se confruntau sistemele bazate pe text au devenit tot mai severe. Gestionarea eficientă a informaţiei vizuale a devenit o problemă urgentă. Din 1997, numărul de publicaţii pe tema tehnicilor de extracţie de informaţie vizuală, organizarea, interogarea şi interacţiunea cu utilizatorul şi gestionarea bazelor de date a crescut foarte mult.
   Regăsirea imaginilor pe bază de conţinut utilizează trăsături vizuale ale imaginilor, cum sunt: culoare, formă, textură şi dispunere spaţială, pentru a reprezenta şi indexa imaginile. În sistemele obişnuite, conţinutul vizual al imaginilor este extras şi descris sub forma unor vectori multi-dimensionali. Vectorii de trăsături ai imaginilor formează o bază de date de trăsături. Pentru a obţine imaginile dorite, utilizatorii utilizează imagini exemplu sau schiţe. Sistemul transformă aceste imagini în reprezentarea sa internă de vectori de trăsături. Se calculează similarităţile/ distanţele între vectorii de trăsături ai exemplului folosit pentru interogare şi cei ale imaginilor din baza de date şi obţinerea rezultatului se realizează cu ajutorul unei scheme de indexare. Schema de indexare oferă o cale eficientă de căutare în baza de date. Sistemele recente de regăsire a informaţiilor încorporează un “feedback” relevant din partea utilizatorilor, pentru a modifica procesul de regăsire, pentru a genera rezultate mai semnificative.
   În domeniul medical, utilizatorii sunt mai interesaţi de conţinutul imaginii decât de informaţia alfanumerică. Conţinutul imaginii este o cheie de interogare directă şi foarte importantă, [Tagare, 1997]. De aceea, accesul la imagini pe bază de conţinut se aşteaptă să aibă un mare impact în gestiunea PACS-urilor, [Wei, 2006]. De asemenea, şi bazele de date care nu sunt conectate la PACS pot avea beneficii cu tehnologia CBIR (Content-Based Image Retrieval). Diagrama de funcţionare a unui sistem CBIR este prezentată în figura 6.2.1, [Kostomanolakis, 1993].

3. Concluzii

   Odata cu dezvoltarea tehnologiilor care permit gestiunea media, domeniul bazelor de date medicale s-a extins la utilizarea de componente media adecvate. In aceste baze de date medicale se pune problema cautarii de informatii bazate pe continut, lucru realizat prin asa numitul mecanism CBIR (Content-Based Image Retrieval) mecanism integrat de dezvoltatorii bazelor de date.

Bibliografie extensiva imagistica medicala

1. [Aiazzi, 2008] – B. Aiazzi, S. Baronti, M. Selva, “Image fusion through multiresolution oversampled decompositions”, ”Image fusion, Algorithms and applications”, Elsevier Academic Press, 2008, pag. 27-66
2. [Ackerman, 2002] – M. Ackerman, R. Craft, F. Ferrante, M. Kratz, S. Mandil, H. Sapci, “Telemedicine Technology”, Telemedicine Journal and e-Health, Volume 8, Number 1, 2002, pag. 71-78
3. [Analyze, 2009] – http://www.mayo.edu/bir/Software/Analyze/Analyze.html
4. [Angenent, 2006] -S. Angenent, E. Pichon, A. Tannenbaum, “Mathematical methods in image processing”, Bulletin of The American Mathematical Society, Volume 43, Number 3, July 2006, pag. 365–396
5. [Artaechevarria, 2009] – Artaechevarria X, Munoz-Barrutia A, Ortiz-de-Solorzano C., “Combination strategies în multi-atlas image segmentation: application to brain MR data”, IEEE Trans Med Imaging 2009, 28(8):1266-77. Epub 2009 Feb 18.
6. [Arthur, 2007] – D. Arthur, S. Vassilvitskii, “k-means++ The Advantages of Careful Seeding”, 2007 Symposium on Discrete Algorithms (SODA), pag. 1027-1035
7. [BeyondView, 2009] – site BeyondView, http://www.commvantage.com/BeyondView.html
8. [Bhaskaran, 1999] – V. Bhaskaran, K. Konstantinides, “Image and Video Compression Standards – Algorithms and Architectures”, Second Edition, Kluwer Academic Publisher, 1999
9. [Bruce, 2003] – R. Bruce, “RIS/PACS integration – what is it and what are its benefits?”, 2003, http://www.openmedtech.com/images/RIS.htm
10. [Cala, 2003] – J. Cala, L. Czekierda, “TeleDICOM – environment for collaborative medical consultations”, International Conference on e-Health in Common Europe, Cracovia, 2003, pag.307-322
11. [Cao, 2008] – Hua Cao, “A Novel Automated Approach of Multi-Modality Retinal Image Registration and Fusion”, Phd. Thesis, 2008, LSU Electronic Thesis and Dissertation Archive
12. [Chan, 1990] – H.P. Chan et al., “Improvements in Radiologists’ Detection of Clustered Microcalcifications on Mammograms: The Potential of Computer-Aided Diagnosis,” Investigative Radiology, vol. 25, pag. 1,102-1,110, 1990
13. [Chang, 1987] – S.-K. Chang, Q.-Y. Shi, C.-W. Yan, “Iconic Indexing by 2-D Strings”, IEEE Trans. on Patt.Anal. and Mach. Intell., May 1987, pag. 413–428
14. [Chen, 2000] – Zhe Chen, Xiaomei Yu, David Feng, “A Telemedicine System over the Internet”, ACM International Conference Proceedings Series, Vol. 9, Selected papes for Pan-Sydney Workshop on Visual Information Processing, Visualisation 2000, Conferences in Research and Practice in Information Technology, Vol. 2, pag. 113-118
15. [ChioreanRef1, 2004] – Chiorean Ligia, “Studiul actual al cercetărilor în imagistica medicală şi aplicaţii în telediagnostic”, Referat doctorat, martie 2004
16. [ChioreanRef2, 2006] – Chiorean Ligia, “Metode si algoritmi de codare, indexare si cautare a imaginilor medicale cu aplicatii in telediagnostic”, Referat doctorat, martie 2006
17. [ChioreanRef3, 2006] – Chiorean Ligia, “Sisteme de stocare, manipulare şi management a imaginilor multimedia în telemedicină”, Referat doctorat, septembrie 2006
18. [Chiorean09a, 2009] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, “3D Rendering of Radiological Images using Java Secure Technologies”, MediTech2009, 27-29th September, IFMBE Proceedings 26, pag. 257-260, indexat Springer, Cluj-Napoca, ROMANIA
19. [Chiorean09b, 2009] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, “Medical Image Fusion Based on Discrete Wavelet Transform Using Java Technology”, ITI 2009, June 22-25 2009, Cavtat, Croatia, pag. 55-60
20. [Chiorean09c, 2009] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, Loreta Suta, “A Medical Image Fusion Method For Web Distributed Applications”, Journal Acta Tehnica Napocensis Electronics and Telecommunications, Volume 50, Number 3, Cluj-Napoca, 2009, pag. 31-37.
21. [Chiorean09d, 2009] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, Loreta Suta, “Web distributed secure application using a medical image fusion method”, Distributed Environments. Adaptability, Semantics and Security Issues, International Romanian-French Workshop, 17-18 September 2009, Cluj-Napoca, U.T. Press, pag. 138-148
22. [Chiorean07a, 2007] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, Iulian Benta, “Using a multimedia database for tele-diagnosis and alternative tele-education methods”, 1st International Conference on Advancements of Medicine and Health Care through Technology, MediTech2007, 27-29th September, 2007, Cluj-Napoca, ROMANIA, Journal Acta Electrotehnica, Vol. 48, No. 4, pag. 69-74
23. [Chiorean07b, 2007] – Ligia Chiorean, Aron Sipos, Mircea-Florin Vaida, “Content Based Medical Image Retrieval Using Oracle Intermedia”, Journal Acta Tehnica Napocensis Electronics and Telecommunications, Cluj-Napoca, Vol. 48, No.1, 2007, pag. 7-12          24. [Chiorean07c, 2007] – Ligia Chiorean, Aron Sipos, Mircea-Florin Vaida, Tatiana Hodorogea – “Technical education for medical specialists to use a multimedia database”, 8 th International Carpathian Control Conference ICCC’2007, Štrbské Pleso, Slovak Republic, May 24-27, 2007, pag. 207-210
25. [Chiorean07d, 2007] -Ligia Chiorean, Aron Sipos, Mircea-Florin Vaida, “Radiology database images retrieving”, ISSCS 2007, Iasi 2007, Vol. 1, pag. 213-216
26. [Chiorean05, 2005] – Ligia Chiorean, Mircea-Florin Vaida, Cosmin Striletchi, “DNA Analysis Using Densitometry Facilities”, VERIFICATORI BIOMETRICI Workshop 26-27 mai 2005, Cluj-Napoca, pag. 169-174
27. [Choras, 2007]- R. S. Choras, “Content-Based Image Retrieval – A Survey”, Biometrics, Computer Security Systems and Artificial Intelligence Applications, Springer US 2007, pag. 31-44
28. [Chunming, 2008] – “Chunming Li, Rui Huang, Zhaohua Ding, Chris Gatenby, Dimitris Metaxas, John Gore, ”A Variational Level Set Approach to Segmentation and Bias Correction of Images with Intensity Inhomogeneity, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2008 , Volume 5242/2008, pag. 1083-1091
29. [Cisco, 2009] – CISCO Systems, “Making most of PACS through a CISCO medical-grade network”, http://www.cisco.com/web/strategy/docs/healthcare/eradiology_PACS.pdf
30. [Clements, 2008] – Robert J. Clements and James L. Blank, “A Stereoscopic Volume Rendered Brain Atlas”, Brains, Minds and Media Journal,Vol. 3, Number 2, 2008, DIPP NRW urn:nbn:de:0009-3-15126
31. [Clendenon, 2002] – J. L. Clendenon, C. L. Phillips, R. M. Sandoval, S. Fang, K. W. Dunn, “Voxx: a PC-based, near real-time volume rendering system for biological microscopy”, Am J Physiol Cell Physiol, 2002, pag. 213-218
32. [Cohen, 1993] – L.D. Cohen, I. Cohen, “Finite-Element Methods for Active Contour Models and Balloons for 2D and 3D Images,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 11, 1993, pag. 1.131-1.147
33. [Colchester, 1996] – A. Colchester, J. Zhao, K. Holton-Tainter, C. Henri, N. Maitland, P. Roberts, C. Harris, R. Evans., “Development and Preliminary Evaluation of VISLAN, A Surgical Planning and Guidance System Using Intra-Operative Video Imaging,” Medical Image Analysis, vol. 1, no. 1, 1996, pag. 73-90
34. [Cong, 2009] – Vu Cong, Huynh Quang Linh, “3D Medical Image Reconstruction”, http://www.docstoc.com/docs/6530644/Of-3D-Medical-Images
35. [da Silva, 2009] – Claudio Antonio da Silva, Roberto de Beauclair Seixas, “Automated Contour Detection with Surface Generation on Volumetric Datasets”, http://w3.impa.br/~rbs/pdf/bte.pdf,
36. [Das, 2007] – Asha Das, K. Revathy, “A Comparative Analysis of Image Fusion Techniques for Remote Sensed Images”, Proceedings of the World Congress on Engineering 2007, vol. 1, pag. 639-644
37. [3D Doctor, 2009] – site 3D Doctor- www.ablesw.com/3d-doctor/index.html
38. [3dMD, 2009] – site 3DMD – http://www.3dmd.com/
39. [3DView, 2009] – site 3DViewNIX – http://www.mipg.upenn.edu/Vnews/index.html
40. [Dogan, 2004] – S. Dogan, “3d reconstruction and evaluation of tissues by using ct, mr slices and digital images”, ISPRS Congress Istanbul, 2004, pag.323-328
41. [Dolgovesov, 2005] – B.S. Dolgovesov, M.Y. Shevts, “Real-Time Volume Rendering Systems”, ACIT Software Engineering 2005, VolumePro1000, pag. 104-107
42. [Dubois, 2005] – J. P. Dubois, H. M. Chiu, “High Speed Video Transmission for Telemedicine using ATM Technology”, World Academy of Science, Engineering and Technology 12/ 2005, IEC Prague 2005, pag. 357-361
43. [Duncan, 2000] – J.S. Duncan, N.Ayache, “Medical Image Analysis: Progress over Two Decades and the Challenges Ahead”, IEEE Transaction of Pattern Analysis and Machine Inteligence, vol 22, no.1, 2000, pag.85-106
44. [Ehrhardt, 2004] – Ehrhardt J, Handels H, Plötz W, Pöppl SJ., “Atlas-based recognition of anatomical structures and landmarks and the automatic computation of orthopedic parameters”, Methods Inf Med. 2004; 43(4):391-397. PMID: 15472752
45. [Escott, 2003] – Edward J. Escott, David Rubinstein, “Free DICOM Image Viewing and Processing Software for Your Desktop Computer: What’s Available and What It Can Do for You”, RadioGraphics 2003, pag. 1341-1357
46. [Felipe, 2003] – J. C. Felipe, A. Caetano Traina, “Retrieval by Content of Medical Images Using Texture for Tissue Identification”, CBMS, IEEE Computer Society (2003), pag. 175-180
47. [Fillard, 2004] – P. Fillard, J.-C. Souplet, N. Toussaint, “SepINRIA: A Free Software to analyze Multiple Sclerosis Brain MRI, Tutorial for SepINRIA v1.7.0”, INRIA Sophia Antipolis – Research Project ASCLEPIOS, 2004
viii
48. [Foos, 2000] – D.Foos, E. Muka, R.M.Slone, B.J.Erickson, M.J.Flynn, D.A.Clunie, L. Hidebrand, K. Kohm, S. Young, “JPEG2000 compression of medical imagery”, Proceeding of SPIE vol. 3980, PACS Design and Evaluation: Engineering and Clinical Issues, ed. G. Blaine, E. Siegel, Feb. 2000, pag. 85-96
49. [Fundeni, 2002] – http://e-medicina.ro/documents_folder/semi-private/tele2.pdf,
50. [Gateway, 2009] – site UltraGATEWAY, http://www.ultraradcorp.com/gateway.htm
51. [Glatard, 2004] -T. Glatard, J. Montagnat, J.E. Magnin, “Texture based medical image indexing and retrieval: applications to cardiac imaging”, Proceedings of ACM Multimedia 2004 Workshop on Multimedia Information Retrieval (MIR) NY 2004, pag. 135-142
52. [Guihong, 2001] – Q. Guihong, Z. Dali, Y. Pingfan, “Medical image fusion by wavelet transform modulus maxima”, OPTICS EXPRESS, Vol. 9, No. 4 , 2001, pag. 184-190
53. [h3d, 2009] – site H3D API- http://www.h3dapi.org/
54. [Handels, 2007] – Handels H, Werner R, Schmidt R, Frenzel T, Lu W, Low D, Ehrhardt J., “4D medical image computing and visualization of lung tumor mobility in spatio-temporal CT image data.”, Int J Med Inform. 2007 Dec;76 Suppl 3:S433-9. Epub 2007 Jul 2.
55. [Haralick, 1973] – R. M. Haralick, K. ShanMugam, I. Dinstein, “Textural features for image classification”, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, vol. SMC-3, Nr. 6, 1973, pag. 610-621
56. [HealthOptimum, 2007] – site proiect HEALTH OPTIMUM, http://www.healthoptimum.info
57. [Heckbert, 1986] – Paul S. Heckbert, “Survey of Texture Mapping”, IEEE Computer Graphics and Applications, November, 1986, pag. 56-67.
58. [Hill, 2002] – P. Hill, N. Canagarajah, D. Bull, “Image Fusion using ComplexWavelets”, BMVC 2002, pag. 487-496
59. [Hsu, 1998] – E. W. Hsu, A. L. Muzikant, S. A. Matulevicius, R. C. Penland, C. S. Henriquez, ” Magnetic resonance myocardial fiber-orientation mapping with direct histological correlation”, Am J Physiol Heart Circ Physiol 274: H1627-H1634, 1998; Vol. 274, pag. 1627-1634
60. [Huang, 2002] – H.K. Huang, “Medical Image Management in Healtcare Enterprise”, Technology & Application: Global Health Care Issue, Vol 3, pag. 84 – 88
61. [Iancu, 2005] – Sorana Iancu, “Manualul utilizatorului platformei Ecodis”, proiect EcoDis 2005, http://www.mediclass.org/ecodis/help/manual_ecodis.pdf
62. [Imco, 2006] – site Imco, http://www.imco-tech.com
63. [InterMedia, 2007] – Oracle® interMedia User’s Guide 10g Release 2 – Content-Based Retrieval Concepts, http://youngcow.net/doc/oracle10g/appdev.102/b14302/ch_cbr.htm
64. [Jackman, 2009] – Michael W. Jackman, Kodak Health Imaging Group, “A Digital Imaging Transformation In Radiology Departments”,
http://www.hctproject.com/content/PDF/HCT2_wp_jackman.pdf
65. [Kagadis, 2002] – George C. Kagadis, “Design and Implementation of algorithms for medical image registration and fusion”, Phd. Thesis, 2002, Patras, http://nemertes.lis.upatras.gr/dspace/bitstream/123456789/kagadis_thesis.pdf
66. [Kirankumar, 2007] – Y. Kirankumar, D.S. Shenbaga, “Transform-based medical image fusion”, Int. J. Biomedical Engineering and Technology, Vol. 1, No. 1, 2007, pag. 101-110
67. [Kitware, 2009] – Kitware Source, Software Developer Quarterly, Issue 8, Jan. 2009, newsletter, http://kitware.com/products/archive/kitware_quarterly0109.pdf
68. [Klein, 2007] – Stefan Klein, Marius Staring, Josien P. W. Pluim, “Evaluation of Optimization Methods for Nonrigid Medical Image Registration Using Mutual Information and B-Splines”, IEEE Transactions On Image Processing, Vol. 16, No. 12, December 2007
69. [Konstantinidis, 2005] – K. Konstantinidis, A. Gasteratos, I. Andreadis, “Image retrieval based on fuzzy color histogram processing”, Optics Communications 248, 2005, pag. 375–386
70. [Kostomanolakis, 1993] – S. Kostomanolakis, M. Lourakis, C. Chronaki, J. Kavaklis, S.C. Orphanoudakis, “The architecture of a System for the Indexing of Images by Content”, Proceedings of CAR’ 93, Springer- Verlang, 1993, pag. 278-282
71. [Kugean, 2002] -C. Kugean, S.M. Krishnan, S.M. Clautatape, O. Swarninathan, S. Srinivaran, N.Wang, ”Design of a mobile telemedicine system with wireless LAN”, Circuits and Systems, 2002, APCCAS’02, Vol.1, pag. 316-316
72. [Kung, 1994] – M. F. Kung, K. H. Fung, “Three-dimensional CT reconstruction: local
experience”, J Hong Kong Med Assoc., Vol 46, Nr1, 1994, pag. 81-87
73. [Lai, 2009]- Chih-Chin Lai, Chuan-Yu Chang, “A hierarchical evolutionary algorithm for automatic medical image segmentation”, Expert Systems with Applications Journal, Volume 36, Issue 1, January 2009, pag. 248-259
ix
74. [LeadTool, 2006] – site LeadTool, http://www.leadtools.com
75. [Levoy, 1990] – Marc Levoy, Henry Fuchs, Stephen M. Pizer, Julian Rosenman, Edward L. Chaney, George W. Sherouse, Victoria Interrante1, Jeffrey Kiel4, “Volume Rendering in Radiation Treatment Planning”, Proc. First Conference on Visualization in Biomedical Computing, IEEE Computer Society Press, May 1990, pag. 4-10
76. [Lewis, 2007] – J.J. Lewis, R.J. O’Callaghan, S. G. Nikolov, D. R. Bull, C.N. Canagarajah, “Pixel- and region-based Image fusion Using Complex Wavelets”, Information Fusion, volume 8, 2007, pag. 119-130
77. [Lorensen, 1987] – W.E.Lorensen, H.E.Cline, “Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm”, Computer Graphics 21(4), 1987, ACM Siggraph Computer Graphics, Vol. 21, pag. 163-169
78. [Maintz, 1998] – J. B. Antoine Maintz, Max A. Viergever, “A survey of medical image registration,” Medical Image Analysis 2(1) 1998, pag. 1-36
79. [Martelli, 1976] – A.Martelli, “An application of heuristic search methods to edge and contour detection,” Comm. ACM, vol. 19, 1976, pag. 73-83
80. [Matsopoulos, 2001] – G. K. Matsopoulos, K. K. Delibasis, N. A. Mouravliansky, “Medical Image Registration and Fusion Techniques: A Review“, Advanced Signal Processing Handbook, CRC Press LLC, 2001, pag. 19.1-19.30
81. [Matter, 1996]- C. Matter, E. Nagel, M. Stuber, P. Boesiger, O. M. Hess, “Assessment of systolic and diastolic LV function by MR myocardial tagging”, Basic Research in Cardiology, Vol. 91, 1996
82. [Maulik, 2009] – U. Maulik, “Medical Image Segmentation Using Genetic Algorithms”, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol. 13, Issue 2, March 2009, pag. 166-173
83. [Medic4you, 2008] – site Medic4you, http://orange.medic4all.it/telemedicina.html
84. [Meijering, 1999] – E. Meijering, W. Niessen, M. Viergever, “Retrospective Motion Correction in Digital Subtractive Angiography: A Review,” IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 18, no. 1, pag. 2-21, 1999
85. [Meißner, 2002] -M. Meißner, U. Kanus, G. Wetekam, J. Hirche, A. Ehlert, W. Straßery M. Doggettz, P. Forthmann, R. Proks, “VIZARD II: A Reconfigurable Interactive Volume Rendering System”, Graphics Hardware 2002, pag. 1–1
86. [Mitianoudis, 2008] – N. Mitianoudis, T. Stathaki, “Image fusion schemes using ICA bases”, ”Image fusion, Algorithms and applications”, Elsevier Academic Press, 2008, pag. 85- 118.
87. [Mlsna, 2004] -P.A. Mlsna, N.M. Sirakov, “Intelligent Shape Feature Extraction and Indexing for Efficient Content-Based Medical Image Retrieval”, Image Analysis and Interpretation 2004. 6th IEEE Southwest Symposium, pag. 172-176
88. [Mroz, 2000] – L.Mroz, H.Hauser, E. Groller, “Interactive High Quality Maximum Intensity Projection”, Computer Graphics Forum, 2000, Vol. 19, Nr.3, pag. 341-350
89. [Mueller, 1999] – K. Mueller, N. Shareef, J. Huang, R. Crawfis, “High-Quality Splatting on Rectilinear Grids with Efficient Culling of Occluded Voxels”, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 5(2), 1999, pag. 116-134
90. [Müler, 2004] – H. Müler, N. Michoux, D. Bandon, A. Geissbuhler, “A Review of Content-Based Image retrieval Systems in Medical Applications – Clinical Benefits and Future Directions”, International Journal of Medical Information vol. 73 (1) (2004), pag. 1–23
91. [Nava, 2007] – R. Nava, B. Escalante-Ramirez, G. Cristobal, “Mutual information Improves image fusion quality assessments”, Scientific Literature Digital Library SPIE Newsroom, 2007 DOI: 10.1117/2.1200708.0824
92. [Nema, 2009] – site Nema, http://medical.nema.org
93. [Olowoyeye, 2009] – Adebayo Olowoyeye , Mihran Tuceryan, Shiaofen Fang, “Medical volume segmentation using bank of Gabor filters”, Symposium on Applied Computing Proceedings of the 2009 ACM symposium on Applied Computing, SESSION: Computer application in health care track, 2009, pag. 826-829
94. [Oosterwijk, 2000] – Herman Oosterwijk – “DICOM Basics”, OTech Inc., Cap Gemini&Young, 2000
95. [Oosterwijk, 2004] – Herman Oosterwijk, “The DICOM standard, overview and characteristics”, http://www.ringholm.de/docs
96. [Orza, 2005] – B.Orza, V. Mihalcea, M. Hedeşiu, Ligia Chiorean, A. Vlaicu, Gr. Baciut, M Baciut, V. Cernea, S. Albu, “Teleoraltum – Sistem informatic integrat de monitorizare a tumorilor maligne oro-maxilo-faciale”, Conferinţa Română de Radiologie Orală şi Maxilofacială, Cluj-Napoca, 2005, pag. 47-48
97. [Pantelis, 2004] – G. Pantelis, B. Konstantinos, G. Harris, S. Konstantinos, T. Sapal, D. Nikolaos, C. Dionisis, “ A PDA-based Teleradiology System”, 1st IC-SCCE, Atena, 2004, pag 3090 – 3093
98. [Pelski, 2002] – Sue Pelski – Oracle interMedia Java Classes User’s Guide and Reference, Release 9.2, Oracle Corporation
99. [Pelski, 2003] – Sue Pelski -Oracle® Application Server 10g Multimedia Tag Library for JSP User’s Guide and Reference 10g
x
100. [Pianykh, 2008] – Oleg S. Pianykh, “Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM), A Practical Introduction and Survival Guide”, 2008 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
101. [Pietrzyk, 2001] – Uwe Pietrzyk, “Registration of MRI and PET Images for clinical Applications”, Medical Image Registration. Edited by Joseph V. Hajnal, Derek lg Hill, and David J. Hawkes. CRC Press, Boca Raton, 2001
102. [Pinnamaneni, 2002] – Pujita Pinnamaneni, Sagar Saladi, Joerg Meyer, “Remote Transformation and Local 3-D Reconstruction and Visualization of Biomedical Data Sets in Java3D”, Proceedings of Electronic Imaging Science & Technology Visualization and Data Analysis Conference, 2002, pag. 44-54
103. [Pluim, 2003] – Josien P. W. Pluim, J. B. Antoine Maintz, Max A. Viergever, “Mutual information based registration of medical images: a survey”, IEEE Transactions on medical imaging, 2003, Vol. 22, Nr. 8, pag. 986-1004
104. [Polyxronopoulou, 2005] – Evgenia Polyxronopoulou, Antonis Daskalakis, Pantelis Georgiadis, Kostas Sidiropoulos, Dimitris Glotsos, Panagiota Ravazoula, George Nikiforidis, Dionisis Cavouras, “Development Of A Telemedicine Image Processing And Transferring System Over A Wireless Computer Network”, 1st International Conference on Experiments/Process/System Modelling/Simulation/Optimization, 1st IC-EpsMsO, Athens, 6-9 July, 2005, CiteSeerX – Scientific Literature Digital Library DOI: 10.1.1.108.9283
105. [Rajapakse, 1998] – Jagath C. Rajapakse, Frithjof Kruggel, “Segmentation of MR images with intensity inhomogeneities”, Image and Vision Computing, Volume 16, Issue 3, 16 March 1998, pag. 165-180
106. [Rangarajan, 1997] – A. Rangarajan, H. Chui, E. Mjolsness, S. Pappu, L. Davachi, P. Goldman-Rakic, J. Duncan., “A Robust Point Matching Algorithm for Autoradiograph Alignment,” Medical Image Analysis, vol. 4, no. 1, 1997, pag. 379-398
107. [Rarău, 2008] – A. E. Rarău, M. Cremene, K. I. Benţa, “Sisteme senzitive la context”, Ed. Albastra, 2008
108. [Ratib, 1997] – O.Ratib, “From PACS to the World Wide Web”, http://www.hon.ch/Library/papers/ratib.html
109. [Romedic, 2008] – http://www.romedic.ro/telemedicina-in-cardiologie-cu-spitale-din-anglia-si-grecia-0N7085
110. [Roshni, 2008] – Roshni Vs, K Revathy, “Using Mutual Information And Cross Correlation As Metrics For Registration Of Images”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2008, pag 474-481
111. [Sadjadi, 2005] – F. Sadjadi, “Comparative Image Fusion Analysis“, Computer Vision and Pattern Recognition – Workshops, 2005, CVPR Workshops, IEEE Computer Society Conference, pag.157 – 164
112. [Samcovic, 2003] – Andreja Samcovic, Zoran Bojkovic, Vedrană Milic-Rasic, “Telemedicine as a New Multimedia Services: Concepts and Advances”, Telsiks 2003, Vol.1, pag.399 – 402
113. [Sasikala, 2007] – M. Sasikala, N. Kumaravel, “A comparative Analysis of Feature Based Image Fusion Methods”, Information Technology Journal 6 (8), 2007 Asian Network for Scientific Information, pag. 1124-1230
114. [Schreibmann, 2008] Schreibmann E, Thorndyke B, Li T, Wang J, Xing L., “Four-dimensional image registration for image-guided radiotherapy”., Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2008, 71(2):578-586. Epub 2008 Apr 18
115. [Schröder, 1996] – Peter Schröder, “Wavelets in Computer Graphics”, SIGGRAPH 96, 23rd International Conference in Computer Graphics and Interactive Techniques, New Orleans, curs
116. [Seidl, 2001] – T. Seidl, Hans-Peter Kriegel – “Adaptable Similarity Search in Large Image Databases”, State-of-the art in Content-Based Image and Video Retrieval, Kluwer Academic Publisher, Edited by R.C. Veltkamp, H. Burkhardt, H. Kriegel, 2001, pag. 297-319
117. [Shuai, 2008] – Jie Shuai, Jianyong Sun, Jianguo Zhang , “Novel multidimensional medical imaging using open source software”, SPIE Biomedical Optics & Medical Imaging, 2008, DOI: 10.1117/2.1200802.1032
118. [Shu-Long, 2002] – Zhu Shu-Long, “Image Fusion Using Wavelet Transform”, ISPRS Proceeding 2002, pag. 171 – 179.
119. [Skodras, 2000] – A.N. Skodras, C.A. Christopoulos, T. Ebrahimi, “JPEG2000: The Upcoming Still Image Compression Standard”, Proceedings of the 11th Portughese Conference on Pattern Recognition, Porto, Portugal, May 11th- 12th 2000, pag. 359-366
120. [Somaskandan, 2006] – Suthakar Somaskandan – “Visualization in 3D Medical Imaging”, Seminar at CBA Swedish, 2006
121. [Striletchi, 2005] – Cosmin Striletchi, Mircea-Florin Vaida, Ligia Chiorean, “Secured Medical Therapy Using Multimedia Technologies”, Inter-Ing 2005, 10-11 November, Tg. Mures, Romania, pag. 653-658
122. [Striletchi, 2008] – Cosmin Striletchi, Mircea-Florin Vaida, Ligia Chiorean, “On-line Processing
xi
Facilities Considering a Multimedia Data Base and Security Elements”, ITI 2008, 23-26 June 2008, Cavtat, Croatia, pag. 251-256
123. [Szambal, 2009] – Sebastian Szambal, “Implementation of the Shear-Warp Algorithm”,
http://www.cg.tuwien.ac.at/courses/projekte/vis/finished/SZambal/basic.html
124. [Tagare, 1997] – H. D. Tagare, C. Jaffe, J. Duncan, “Medical Image Databases: A Content-based Retrieval Approach”, J Am Med Inform Assoc, Vol. 4, No. 3. 1997, pag. 184-198
125. [Takita, 2002] – N. Takita, H. UE, H. Haneishi, H. Toyama, N. Yamamoto, T. Miyamoto, Y. Mori, “Automatic and Rapid Image Registration between X-ray CT and SPECT Chest Images”, Japan HardCopy, 2002, pag. 477-478
126. [Tang, 2006] – L. Tang, G. Hamarneh, A. Celler, “Co-registration and fusion of CT and SPECT images using mutual information”, Vancouver Coastal Health Research Institute (VCHRI) 2006, poster
127. [Tenpet, 2006] – proiect TENPET ,
http://ec.europa.eu/information_society/events/ict_bio_2006/docs/concert-meet-projects/tenpet-w.pdf]
128. [Tsotsos, 1985] – J. Tsotsos, “Knowledge Organization and Its Role in Representation and Interpretation for Time-Varying Data: The ALVEN System,” Computational Intelligence, vol. 1, no. 1, pag. 16-32, Feb. 1985
129. [Udupa, 2000] – J.K. Udupa, G.T. Herman, “3-D Imaging in Medicine”, 2nd Edition, CRC Press LLC, 2000
130. [VisTools, 2009] – site VisTools, http://visservices.sdsc.edu/vistools/
131. [VolumePro, 2009] – site VolumePro, http://www.terarecon.com/products/vp_prod_med.htm
132. [VaidaP, 2002] – Mircea-Florin Vaida, Cosmin Porumb, Radu-Vasile Fotea, Florin-Radu Hurducas, Liviu Lazar – Java 2 Enterprise Edition (J2EE) Aplicatii multimedia, Ed. Albastra, 2002
133. [VaidaD, 2002] – Mircea-Florin Vaida, Jozsef Domokos, “Oracle9i in managing medical images and multimedia content”, IEEE- International Workshop, Trends and Recent Achievements in Information Technology, 16-18 May 2002, Cluj-Napoca, Romania, pag. 144 -151
134. [Vartziotis, 2006] – Dimitris Vartziotis, Alkis Poulis, Victor Faessler, Costas Vartziotis, Charis Kolios, “Integrated Digital Engineering Methodology for Virtual Orthopedics Surgery Planning”, ITAB 2006, Ioannina, Greece
135. [Viskom, 2004] – Miloš Šrámek Viskom, “The DICOM Standard”, lecture at Austrian Academy of Sciences
136. http://www.viskom.oeaw.ac.at/~milos/lecture/dicomb.pdf
137. [VisTools, 2009] – site VisTools -http://visservices.sdsc.edu/vistools/
138. [VTK, 2009] – site VTK – http://www.vtk.org/
139. [Vlaicu, 1997] – Aurel Vlaicu, “Prelucrarea digitala a imaginilor”, Editura Albastra, 1997
140. [Veltkamp, 2001] – Remco C. Veltkamp, Mirela Tanase, Danielle Sent, “Features in Content Based Image Retrieval Systems: A Survey”, “State-of-the-art in content-based image and video retrieval”, Ed. R. C. Veltkamp, Hans Burkhardt, Hans-Peter Kriegel, Kluwer Academic Publisher, 2001, pag 97-124
141. [Wang, 2008] – Qiang Wang, Yi Shen, Jing Jin, “Performance evaluation of image fusion techniques”, Image Fusion: Algorithms and Applications, Elsevier Academic Press, 2008
142. [Wei, 2006]- C.H.Wei, C.T. Li, R. Wilson, “Approach to Medical Database Retrieval”, Idea Group Inc., 2006
143. [Weili, 2009] – Shi Weili, Miao Yu, Chen Zhanfang, Zhang HongBiao, “Research of Automatic medical image segmentation algorithm based on Tsallis entropy and improved PCNN”, ICMA 2009, International Conference Mechatronics and Automation 2009, pag. 1004-1008
144. [Weisstein, 2009] – Eric Weisstein, “Cubic Spline.” From MathWorld–A Wolfram Web Resource, http://mathworld.wolfram.com/CubicSpline.html
145. [Westover, 1989] – L.Westover, “Interactive volume rendering”, CH Volume Visualization Workshop, 1989, pag. 9-18
146. [Wieclawek, 2009] – Wieclawek Wojciech, Rudzki Marcin, Czajkowska Joanna, “Live-wire Approach with FCM Clustering and Adaptive Filtering for Edge Detection in Medical Images”, 9th International Workshop, OWD, 17-20 October 2009, pag. 475-478.
147. [Zabulis, 2001] – X. Zabulis, S. C. Orphanoudakis, “Image Content Analysis and Description, State-of-the-Art in Content-Based Image and Video Retrieval”, Kluwer Academic Publisher, Edited by R.C. Veltkamp, H. Burkhardt, H. Kriegel, 2001, pag.1-21
148. [Zhang, 2009] – Jinyan Zhang, Xudong Lu, Hongchao Nie, Zhengxing Huang, W. M. P. van der Aalst, “Radiology information system: a workflow-based approach”, Int J CARS (2009) pag. 509–516