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优盈2:美国新冠感染者越来越多 看一张医疗影像

2020-04-01 00:00设计 人已围观

简介在医疗系统,特别是放射科,最常见优盈2注册的工作就是拍片子,包括X片、核磁共振成像(MRI)、CT 扫描等等。 然而,使用和查看这些片子都价格不菲。打印出胶片且不用说,即使在...

在医疗系统,特别是放射科,最常见优盈2注册的工作就是拍片子,包括X片、核磁共振成像(MRI)、CT 扫描等等。 

然而,使用和查看这些片子都价格不菲。打印出胶片且不用说,即使在电脑上查看,也要使用昂贵的工作站,以及专有的软件,据美国加州一家医院统计,他们每年要花2000万美元,平均到每张片子要花费 1 美元。

这些看片软件往往是由飞利浦、三星这样的大公司出品的,很多穷国都用不起。

另外,胶片的数字文件,一般也只在一家医院的信息系统里共享。如果病人要转院,这些数字文件一般是采取光盘的方式来拷贝,效率低下,还容易拷错。万一用的软件和文件格式不一样,麻烦就更大了。

COVID-19 的全球大流行,也在推动远程医疗协作以及医疗软件的普惠开源。 

OHIF 基金会推出开源阅读器

开放健康影像基金会(Open Health Imaging Foundation,OHIF)近日发布了他们最新的开源项目:OHIF 医学影像阅读器(OHIF Medical Imaging Viewer),使得医生可以完全基于 Web 浏览器查看医学影像,并且放到 GitHub 开源,目前已获得 940 颗星和 669 个分叉。[1]

美国新冠感染者越来越多 看一张医疗影像片子要花1美元?穷人都说 NO

【图片来源:ohif.org 所有者:OHIF 】

项目目前由戈登J.哈里斯医生(Gordon J. Harris)主持,他是哈佛医学院放射学教授,3D 影像服务主任,麻省总医院放射学计算机辅助诊断实验室主任。

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【图片来源:advancedimaginglabs.com 所有者:advancedimaginglabs 】

哈里斯医生发表了 100 余篇科学论文,并开发将医学图像计算机分析应用于诊断,治疗计划和临床试验的软件和服务。他的主要研究兴趣包括针对精神疾病和神经疾病的结构和功能性脑成像研究,包括酒精中毒和中风,以及对肿瘤的定量跟踪以进行临床护理和临床试验。 

这个开源项目有一定的资金支持,主要来自于美国国立卫生研究院,美国国立癌症研究所,以及癌症研究信息技术计划(ITCR)。 

目前的资金拨款能够用到 8 月份,可以资助两名全职开发人员,还已申请接下来为期5年的资金资助的续签。 

具体的开发工作,则由位于波士顿的一家叫 Radical Imaging 的公司来完成。在 GitHub 上,该公司的高级开发人员丹尼 布朗(Danny Brown)贡献了主要的代码。 

阅读器能干啥

OHIF Viewer 这款阅读器,可以从大多数来源和格式中检索和加载图像,以 2D 或 3D 渲染,允许对观察值进行操作、注释和序列化;支持国际化,OpenID,脱机使用,热键以及更多功能。

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【图片来源:ohif.org 所有者:OHIF 】

这些数据文件的格式,都遵循 DICOM 标准,DICOM 是世界上部署最广泛的医疗保健信息标准之一。有数以亿计的 DICOM 图像当前用于临床治疗。 

简单的说,DICOM 将信息分组成了数据集。在一张胸部X片的文件里,还包含患者的ID等信息,相当于图像加了标签和描述。还可以是多维多帧的图像,此外还自带灰度显示标准优盈2平台,确保在不同的显示器上显示相同的灰度图像。

GitHub 上提供了阅读器演示和详细的部署文档。可以直接查看,也可以用几个 include 标签,就方便的将阅读器嵌入到任何网页或 Web 程序,然后连接数据源。可以在任何平台上使用,包括台式机、笔记本、平板、移动设备,甚至树莓派。

开源的好处

开源带来的好处也显而易见,它可以大大降低成本,同时促进协作的产生。

以前的图像分析平台是基于工作站的,需要在每台计算机上安装和更新,医院的部署成本很高。将图像分析功能调整为基于 Web 的开源平台,将有助于促进更多医院广泛使用。 

平台也使得研究人员、图像软件开发人员、临床医生和患者,都能够在自由可用且可公开扩展的环境中访问临床试验图像,这将促进广泛的医生之间的远程图像查看和协作图像咨询。

开放的标准和阅读器,也很方便和医院信息化系统结合,包括电子病历(EHR)和医院信息系统(HIS)。比如 HosipalRun,就是一个开源的医院信息系统,它可以部署在地球上最偏远地区的诊所。[2]

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【图片来源:hospitalrun.io 所有者:hospitalrun 】

此外,大量的医学影像数据也促进了云端医疗API和存储,比如谷歌就专门提供 Google Cloud Healthcare 的 API 服务。这和传统的医疗图像档案系统(PACS)形成差别,方便医学成像大数据在未来更多的结合人工智能的力量。

网友评论

网友 shpidoodle 评论说,我太喜欢这个主意优盈了,我是护理人员,拿出影像光盘从一所医院转移到另一所医院实在令人厌倦。而医生还得等待光盘上传到系统。任何地方出错,患者就需要再次进行检查。 

网友 codeVerine 则说,五年前,我用 ebrain.js 做过类似的东西,对原理有一定了解。我希望能够贡献自己的力量。

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