ein virtuelles Bildverarbeitungslabor für das Fernstudium der Medizinischen Informatik
H. Schmidt, H. Handels, O. Burmeister, M. Busse, T. Hahn, O. Schmidt und S.J. Pöppl
Institut für Medizinische Informatik
Universität zu Lübeck
Unter dem Namen JAMIP (Java based Medical Image Processing Tool for Distance Learning and Teleteaching) wird derzeit am Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck ein virtuelles Bildverarbeitungslabor entwickelt, mit dem Bildverarbeitungsmethoden erlernt und demonstriert werden sollen. Das Programm ist eine Java-basierte Anwendung und lässt sich somit auf jedem handelsüblichen PC installieren. Für die Anzeige und Bearbeitung medizinischer Bilddaten beinhaltet das Tool einen DICOM-Viewer sowie die Standardoperationen einer radiologischen Workstation wie das Zoomen, die Invertierung, die Level-Window-Operation etc. Zusätzlich wurden für den Einsatz in der Präsenzlehre und im Rahmen des BMBF-geförderten Projekts „Multimediales Fernstudium Medizinische Informatik“ ausgewählte Bildanalysemethoden integriert. Diese Algorithmen werden entweder in der Präsenzlehre in der Vorlesung erklärt oder in der Online-Fassung des Fernstudiengangs beschrieben. Zur Demonstration des Ablaufs eines Algorithmus ist neben der „normalen“ Ausführung der Animationsmodus ausführbar, der die Routine schrittweise multimedial animiert darstellt. Zum besseren Verständnis wurden außerdem unterschiedliche Sichten auf die zugrundeliegenden Daten realisiert, so ist beispielsweise auch eine numerische Ansicht der Bilddaten möglich. Des weiteren beinhaltet JAMIP die Möglichkeit, Daten über ein Netzwerk zu verschicken und anschließend mit Hilfe des integrierten CSCW (Computer Supported Cooperative Work) -Tools Jermes im Rahmen einer Telekonferenz zu betrachten.
Das Programm wird sowohl zum Download als auch auf CD-ROM zur Verfügung gestellt werden. Erste Erfahrungen konnten bereits im praktischen Einsatz in der Präsenzlehre gemacht werden, wo JAMIP zu Evaluierungszwecken an die Studenten verteilt wurde.
1 Einleitung
Die Entwicklung des Internet und des World Wide Web sowie damit verknüpfter Technologien haben in den letzten Jahren auch den Bildungssektor nicht unbeeinflusst gelassen [1]. Der Begriff des sogenannten „Distance Learnings“ umfasst sämtliche Lernformen, die auf größere Entfernungen und zu unterschiedlichen Zeiten stattfinden, wie z.B. das Fernstudium, bei dem der Lehrer und die Lernenden sich nicht mehr zur selben Zeit im selben Raum aufhalten. Mit Hilfe der neuen Technologien ist es nun möglich, die etablierten didaktischen Konzepte auf anderem Weg umzusetzen. In einen HTML-Text können Animationen, Grafiken, Videos und Audio integriert werden. Das Erstellen multimedialer und interaktiver Dokumente wird so möglich und das Distance Learning damit um Lernformen und Lernangebote erweitert, die auf multimedialen, vernetzten Rechnern basieren. Vor diesem Hintergrund findet die Entwicklung des BMBF-geförderten Projekts „Multimediales Fernstudium Medizinische Informatik“, kurz MEDIN genannt, statt.
Ausgehend von einer schriftlichen Fassung der Kurse werden selbige in einem ersten Schritt in eine XML-Version konvertiert, die dann in HTML umgewandelt wird. Um multimediale Lehr- und Lernmaterialen zu schaffen, werden diese HTML-Seiten anschließend mit multimedialen Elementen angereichert. Das nachfolgend beschriebene Programm JAMIP (Java based Medical Image Processing Tool for Distance Learning and Teleteaching) stellt ein solches Element dar. Es ist ein virtuelles Bildverarbeitungslabor, mit dem die vorgestellten Bildverarbeitungsalgorithmen anschaulich demonstriert werden können. Teile des Systems werden hierfür als Applets in die Webseiten des Fernstudiengangs eingebundenen, während das gesamte Tool zum Download oder auf CD-ROM zur Verfügung gestellt wird. Daneben wird das Programm zu Demonstrationszwecken auch in der Präsenzlehre eingesetzt.
2 Das Programm JAMIP
Mit JAMIP wird derzeit am Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck ein virtuelles Bildverarbeitungslabor entwickelt, mit dem Bildverarbeitungsroutinen im Rahmen des Nebenfachstudiums „Medizinische Informatik“ erlernt und demonstriert werden sollen. Das Programm ist eine Javabasierte Anwendung, die sich auf jedem handelsüblichen PC installieren lässt. Für die Entwicklung wurde Java in der Version 1.4 verwendet.
Das Tool beinhaltet für die Anzeige und Bearbeitung medizinischer Bilddaten einen DICOM-Viewer sowie die Standardoperationen einer radiologischen Workstation wie das Zoomen, die Invertierung, die Level- Window-Operation, das Hineinlegen eines Zentimetermaßes, die Abstandsmessung und die Mittelwertermittlung in einer Region of Interest (ROI). Alle in das System geladenen medizinischen Bilder werden in einem Übersichtsfenster klein dargestellt und lassen sich durch Anklicken im Hauptfenster in Originalgröße anzeigen und bearbeiten. Wahlweise können ein Bild, zwei Bilder vertikal oder horizontal oder auch vier Bilder in dem Hauptfenster angezeigt werden. Abbildung 1 zeigt die Benutzeroberfläche von JAMIP. Zu erkennen sind auch die Buttons (Abb. 1, unten rechts), mit denen sich Bilddaten über ein Netzwerk verschicken und anschließend mit Hilfe des integrierten CSCW-(Computer Supported Cooperative Work)-Tools Jermes [2] in einer Telekonferenz betrachten lassen.
Im Unterschied zu Teleradiologiesystemen wie beispielsweise KAMEDIN, MEDICUS, CHILI oder CYPRIS [3-5] wurden hier für den Einsatz in der Präsenzlehre und im Rahmen des BMBFgeförderten Projekts „Multimediales Fernstudium Medizinische Informatik“ ausgewählte Bildanalysemethoden integriert. Diese Algorithmen werden entweder in der Präsenzlehre in der Vorlesung erklärt oder in der Online-Fassung des Fernstudiengangs beschrieben. Sie sind ausführlich in [6] dargestellt. Bislang wurden folgendeBildverarbeitungsroutinen für das Programm entwickelt: das Volumen- und Bereichswachstumsverfahren, die Histogrammerzeugung, die Histogramm basierte Segmentierung und Grauwerttransformation, Snakes, Kantenfilter wie Laplace, Prewitt, Sobel und der Differenzenfilter, als Glättungsfilter der Mittelwert- und der Gauß-Filter sowie selbstdefinierte Filter. Anders als in kommerziellen Bildverarbeitungsprogrammen wie z.B. KHOROS [7] sind die Bildverarbeitungsroutinen in JAMIP in verschiedenen Modi ausführbar. Zur Demonstration des Ablaufs eines Algorithmus ist neben der „normalen“ Ausführung der sogenannte Animationsmodus abrufbar. Hierbei wird der Algorithmus schrittweise multimedial animiert dargestellt. Zum besseren Verständnis wurden außerdem unterschiedliche Sichten auf die zugrundeliegenden Daten realisiert, so ist beispielsweise auch eine numerische Ansicht der Pixelwerte möglich. Der folgende Abschnitt gibt anhand einiger Beispiele einen genaueren Einblick in diese besonderen Eigenschaften von JAMIP, während in Tabelle 1 alle zusätzlichen Funktionen aufgelistet sind... |
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Filmlose Mammographie-Befundung im Rahmen des bayrischen Rezertifizierungsprogramms |
Jörg Riesmeier (a), Hans-Peter Hellemann (b), Roman Sokiranski (c), Marco Eichelberg (a), Thomas Wilkens (a), Wilfried Thoben (a), Peter Jensch (d)
a OFFIS e.V., Escherweg 2, 26121 Oldenburg
b NCA Mikroelektronic GmbH, Hofangerstraße 105, 81735 München
c Kreiskrankenhaus Traunstein, Cuno-Niggl-Straße 3, 83278 Traunstein
d Carl von Ossietzky Universität, Department für Informatik, 26111 Oldenburg
Zusammenfassung
Im Januar 2002 hat die Kassenärztliche Vereinigung Bayerns (KVB) ein Rezertifizierungsprogramm zur Qualitätssicherung und -verbesserung bei der Mammographiebefundung gestartet. Alle kassenärztlich zugelassenen Radiologen und Gynäkologen sind demnach aufgefordert, ihre Qualifikation in diesem Bereich regelmäßig nachzuweisen. Das Rezertifizierungsprogramm fordert unter anderem, dass die teilnehmenden Ärzte 50 Fälle befunden, die zufällig aus einer größeren Sammlung von Prüfungsfällen ausgewählt wurden. Der Anteil an malignen und benignen Fällen entspricht dabei den Anforderungen der Kassenärztlichen Bundesvereinigung (KBV). Damit die Mammographien auf einem Monitor befundet werden können, werden die Filme mit einem qualitativ hochwertigen Röntgenfilm-Scanner digitalisiert und in das DICOM-Format für digitale Mammographien konvertiert. Die Software der verwendeten Mammographie-Arbeitsstation wurde dabei speziell für die Anforderungen dieses Rezertifizierungsprogramms entwickelt. Um fest zu stellen, inwieweit digitalisierte Mammographiefilme sowie die Befundung am Monitor statt am Lichtkasten für eine Rezertifizierung geeignet sind, wurde eine vergleichende Vorstudie mit 32 erfahrenen Mammographeuren durchgeführt. In Rahmen dieser ersten Studie konnte gezeigt werden, dass es keine signifikanten Unterschiede in der Fehlerquote der Befundungsergebnisse gibt. Die ersten Zwischenergebnisse dieser Qualitätsinitiative sind viel versprechend. Seit Mitte 2002 ist die Prüfung verpflichtend für alle mammographierenden Ärzte in Bayern.
Einführung
Im Januar 2002 hat die Kassenärztliche Vereinigung Bayerns (KVB) ein Rezertifizierungsprogramm zur Qualitätssicherung und -verbesserung bei der Mammographiebefundung gestartet. Die Grundlage für dieses Programm wurde mit einer Vereinbarung zwischen der Kassenärztlichen Bundesvereinigung (KBV) und den Krankenkassen geschaffen. Alle kassenärztlich zugelassenen Radiologen und Gynäkologen sind demnach aufgefordert, ihre Qualifikation in diesem Bereich regelmäßig nachzuweisen. Die teilnehmenden Ärzte müssen 50 Fälle befunden, die nach einem gewichteten Zufallsverfahren aus einer Sammlung von 150 eindeutigen und technisch einwandfreien Prüfungsfällen ausgewählt wurden. Jeder Fall besteht aus den vier Standardaufnahmen (craniocaudal und medio-lateral oblique, jeweils für die linke und die rechte Brust), die auf herkömmlichem Röntgenfilm belichtet sind.
Der Anteil an malignen und benignen Fällen entspricht dabei den Anforderungen der Kassenärztlichen Bundesvereinigung, d.h. unter 50 Fällen sind 19 bis 29 Karzinome, 1 bis 2 Doppelkarzinome und einige benigne (gutartige) Läsionen. Die Fälle wurden auf Film vorselektiert, so dass nur die BI-RADS-Stufen (Breast Imaging Reporting and Data System) [1] 1 (unauffällig) und 2 (benigne) oder 5 (hochgradig maligne Veränderung) in der Sammlung zu finden sind. Zu allen malignen (bösartigen) Fällen liegen zudem histologische Ergebnisse vor, zu allen benignen Fällen, die mindestens zwei Jahre alt sind, existiert ein aktueller Nachuntersuchungsbericht. Eine weitere Anforderung an die Fallsammlung ist, dass die Läsionen sowohl in der cranio-caudalen als auch in der medio-lateral obliquen Aufnahme sichtbar sein müssen. Unsichere Fälle, die einer zusätzlichen Untersuchung bedürfen, werden nicht in die Sammlung aufgenommen. Der Goldstandard für jeden Fall wird von einer radiologischen Expertenkommission definiert: die BI-RADSKlassifikation wird dem Befundbericht an den überweisenden Arzt entnommen, die Lokalisation des Befundes wird anhand einer Konsensentscheidung der Kommissionsmitglieder festgelegt. Allerdings ist die Lokalisation nicht Teil der Prüfung, wird also nicht bewertet. Sie ist lediglich aus Gründen der wissenschaftlichen Vollständigkeit enthalten.
Während der Prüfung müssen die Teilnehmer alle 200 Bilder (50 Fälle mit jeweils 4 Aufnahmen) betrachten und ihre Befundergebnisse separat für die linke und rechte Brust abgeben. Um die Prüfung zu bestehen, müssen sowohl Sensitivität (Anteil der richtig positiven Resultate) als auch Spezifität (Anteil der richtig negativen Resultate) bei mindestens 95% liegen. Da Spezifität nicht so einfach zu reproduzieren ist, wurden die Anforderungen auf maximal 2 falsch negative (übersehene Karzinome) und 7 Fehler insgesamt festgelegt (was äquivalent zu 5 bis 7 falsch positive ist). Das erste Quartal des Jahres 2002 war als Probephase vorgesehen, in der eine Teilnahme auf freiwilliger Basis möglich war. Seit Mai 2002 wird ein Zertifikat für die erfolgreiche Teilnahme ausgestellt [2].
Material und Methodik
Um die Rezertifizierung aller mammographierenden Ärzte in Bayern mit vertretbarem Aufwand durchführen zu können, wurde ein automatisierter Ansatz gewählt, der eine Prüfung mit minimalem Personaleinsatz und sofortiger Auswertung ermöglicht. Die direkte „Fehlerrückkopplung“ hat erfahrungsgemäß einen positiven Lerneffekt und fördert zudem die Akzeptanz unter den Prüfungsteilnehmern.
Aus juristischen Gründen schieden Film-Kontaktkopien für die Vervielfältigung aus, da die einschlägige Rechtsprechung diese für die Primärbefundung als Kunstfehler einstuft. Die Reproduktion digitaler Bilder mit Hilfe von Laserbelichtern erlaubt jedoch keine nachträgliche Korrektur der Kontrast- und Helligkeitswerte, d.h. der „Medienbruch“ durch die vorangegangene Digitalisierung kann nicht ausreichend korrigiert werden. Daher wurden alle Filme, nachdem sie mit einem hochwertigen Scanner (570 dpi, 12 Bit Graustufen) digitalisiert wurden, in das DICOM-Format (Digital Imaging and Communications in Medicine) [3] für digitale Mammographien konvertiert, um auf einer geeigneten Arbeitsstation betrachtet werden zu können. Neben dem Vorteil, dass digitale Bilddaten ohne Qualitätsverlust beliebig häufig (digital) kopiert werden können – was identische Prüfungsbedingungen für alle Teilnehmer sicherstellt –, erleichtert die durchgehende Verwendung von Digitaltechnik auch die Vorbereitung und die Auswertung der Prüfungen.
Es wurde entschieden, keine existierende Mammographie-Arbeitsstation zu verwenden, sondern eine neue zu entwickeln. Zum einen sollte auf diese Weise eine mögliche Bevorzugung eines einzelnen kommerziellen Anbieters vermieden werden. Die Verwendung eines existierenden, am Markt verfügbaren Systems im Rahmen der Rezertifizierungsprüfung könnte schließlich die teilnehmenden Ärzte dazu veranlassen, eine identische Anlage für die eigene Praxis zu erwerben, um sich besser auf die Prüfung vorbereitet zu fühlen, wodurch sich wettbewerbsrechtliche Probleme ergeben würden. Zum anderen konnte nur durch die Neuentwicklung sichergestellt werden, dass die Station optimal auf die speziellen Anforderungen des Rezertifizierungsprogramms zugeschnitten ist... |
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SecTelMed – sichere Kommunikation über öffentliche Leitungen |
Aufbau und Entwicklung einer sicheren und frei verfügbaren Telemedizinlösung
M. Kämmerer, G. Klos, P. Mildenberger
Klinik und Poliklinik für Radiologie des Universitätsklinikums Mainz
Aus dem Bedarf heraus radiologische Bilddaten zur Telekonsultation zwischen der Diakonie Bad Kreuznach und der Uniklinik Mainz auszutauschen entstand das Projekt SecTelMed. Ein wichtiger Punkt war die Integration der bereits vorhandenen IT-Infrastrukturen. Das bedeutet, die Lösung musste sich unproblematisch in bereits vorhandene Strukturen eingliedern lassen. Dies erleichtert die Installation und Administration und ist somit kostengünstig. Sicherheit und Datenschutz sind bei der Kommunikation medizinischer Daten eine Grundvoraussetzung. Um das Rad nicht neu zu erfinden wurde hierfür auf Standardsoftware aus dem Open Source Bereich beziehungsweise auf frei verfügbare Software zurückgegriffen. Dies war auch notwendig, um eine Schnittstelle zum unkomplizierten Datenaustausch mit anderen Telemedizinprojekten zur Verfügung zu stellen.
1 Material und Methodik
1.1 Programme und Programmbibliotheken
Die verwendeten Programme und Bibliotheken ergeben sich aus den praktischen Notwendigkeiten. Als Datenaustauschplattform wird uns Zugang durch die Netzwerkgruppe der Uniklinik Mainz zu dem bereits bestehenden SSH-Server in der Demilitarisierten Zone (DMZ) gewährt (Abb. 1). Der Zugriff auf den Datenserver erfolgt durch einen SSH-Tunnel gesichert aus dem Internet heraus. Der definierte Durchgang durch die Firewall kommt durch ein Portforwarding über einen VPN-Router zustande. Eine VPN-Verbindung wird nicht aufgebaut. Für die Kommunikation mit diesem Server ist eine SSH-Verbindung notwendig. Die eigentliche Datenübertragung erfolgt durch Secure Copy [1, 2]. Dazu wurden zunächst die freien Implementationen Putty (SSH) und PuttySCP (SCP) [3] verwendet. Aufgrund der schnelleren Übertragungsgeschwindigkeit wurden diese durch die OpenSSH [1] Bibliothek ersetzt. Damit ist zunächst der Datenübertragungsweg gesichert. Für eine ausreichende Datensicherheit, wie sie im Bundesdatenschutzgesetz [4] gefordert wird, ist zusätzlich eine hinreichende Verschlüsselung der Übertragungsdaten notwendig. Wir verwenden hierfür den quasi Standard für Verschlüsselung „Pretty Good Privacy“ (PGP) in der frei verfügbaren Variante GnuPG aus dem OpenPGP Projekt [5]. Da Bilddaten in größerer Anzahl und Größe zu verschicken sind müssen die Daten noch zusammengefasst und verlustfrei komprimiert werden. Dazu werden die Standardbibliotheken tar und bzip2 verwendet. „Tar“ ist ein Archivierungsformat, welches ausschließlich eine gegebene Dateistruktur in einer Datei zusammen fasst (Archivdatei). Die Kompression erfolgt verlustfrei durch den bzip2 Algorithmus [6]. Der Empfang der Bilddaten wird durch StoreSCP aus dem DICOM Toolkit von OFFIS [7] geregelt. Da die telemedizinischen Daten auch wieder in einer anderen DICOM/ PACS Umgebung gespeichert werden, wird nach dem Empfang, getriggert durch Store- SCP, die Patientenidentifikationsnummer (PatientID, Tag 0010:0020 des DICOM Headers) mit einem frei wählbaren Prefix versehen. Als letztes Programm kommt für den Datentransfer noch StoreSCU zum Einsatz. Hiermit können nach erfolgreichem Empfang der DICOM Daten diese wieder in einem gegebenenfalls vorliegenden DICOM-Netzwerk an die entsprechende Arbeitsstation weitergeleitet werden. Damit eine Rückmeldung an den Benutzer erfolgen kann verwenden wir zusätzlich noch eine Email-Bibliothek, welche Emails optional nach erfolgtem Versand/Empfang den Erfolg/Misserfolg an beliebige Email Adressen über einen SMTP-Server verschicken kann.
1.2 SecTelMed Control Center
Die oben genannten Programme und Bibliotheken sind in der manuellen Verwendung recht kompliziert zu bedienen, da umfangreiche Kommandozeilenparameter zu übergeben sind. Deswegen werden diese durch unsere Eigenentwicklung SecTelMed als Frontend gesteuert. Die Applikation ist als Serverprogramm zu verstehen das normalerweise im Hintergrund (Backend) arbeitet. Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist besteht keine Notwendigkeit mehr mit dem Programm in Interaktion zu treten. Die gesamte Kommunikation mit dem SecTelMed Server findet über jedes beliebige DICOMSend und -Receive fähige Programm sowie die optionalen Bestätigungs-Emails statt.
1.2.1 Verbindungsverwaltung
Das Control Center verwaltet die zuvor genannten Applikationen und Bibliotheken. Darüber hinaus werden aber auch die notwendigen Kommandozeilenparameter durch das SecTelMed verwaltet. Hierfür kommt zusätzlich die OpenSSL Bibliothek [8] zum Einsatz, um so die notwendigen Login/Passwortkombinationen verschlüsselt ablegen zu können. Diese und andere Einstellungen werden nach den AE-Titeln [Abb. 2. 1] getrennt gespeichert. Weiterhin findet die OpenSSL Bibliothek Verwendung für die Generierung von MD5 und SHA1 Summen zur Integritätsprüfung der verschiedenen von SecTelMed verwendeten Programmteile und der übertragen Daten.
Die Steuerung des StoreSCP erfolgt über eine durch das Control Center generierte Stapeldatei (Batch) [Abb. 2. 2], die zum Beispiel durch Ablage in dem Autostartverzeichnis automatisch mit dem Anmelden eines Benutzers startet... |
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CHILI/Web: Klinikweite Bildverteilung aus der elektronischen Patientenakte heraus |
U. Engelmann (a,b) , H. Münch (c) , A. Schroeter (a,c), H. P. Meinzer (a)
a Deutsches Krebsforschungszentrum, Abteilung Medizinische und Biologische Informatik
In Kooperation mit
b Steinbeis-Transferzentrum Medizinische Informatik, Heidelberg
c CHILI GmbH, Heidelberg
http://www.chili-radiology.com
Dieser Beitrag stellt ein web-basiertes Bildverteilungssystem vor, das es erlaubt, aus der elektronischen Patientenakte heraus radiologische Bilder mit den klinischen Daten anzuzeigen und zu bearbeiten. Hierbei muss der Anwender die normale Arbeitsumgebung seines klinischen Arbeitsplatzes nicht verlassen. Ein erneutes Authentifizieren ist nicht notwendig. Die zum Bild gehörenden Befunde werden hierbei je nach Konfiguration vom Web-Server oder unmittelbar vom RIS/KIS geholt. Neben seiner einfachen Integrierbarkeit in andere Informationssysteme unterscheidet sich CHILI/Web von anderen Web-Viewern in seinem großen Funktionsumfang und seiner Telekonferenzfähigkeit. Das System eignet sich auch für die Teleradiologie im Nacht- und Wochenenddienst. Entsprechende Sicherheitsmechanismen garantieren dabei Datenschutz und Datensicherheit. Realisiert wurde das System in der Programmiersprache Java und kann sowohl als Applet im Web-Browser als auch als eigenständiges Programm auf mehreren Plattformen laufen. Das System wurde erfolgreich mit verschiedenen KIS- bzw. RIS-Systemen integriert und ist in mehreren klinischen Installationen im täglichen Einsatz.
1 Anforderungen
Radiologische Bilder werden in der Radiologie digital erzeugt und auch dort im digitalen Bildarchiv, dem sog. PACS (Picture Archiving and Communication System) gespeichert und archiviert. Die radiologischen Befunde dagegen liegen in der Regel im Radiologie-Informationssystem (RIS) oder in modernen Systemen in der sog. Elektronischen Patientenakte, die sowohl im Krankenhausinformationssystem (KIS), im RIS oder einem aus KIS und RIS integrierten System beheimatet ist.
Web-basierte Anwendungen haben den Vorteil, dass sie in der Regel nicht von bestimmten Rechnerarchitekturen oder Betriebssystemen abhängig sind. Sie sind einfach von anderen Anwendungen auf entfernten Rechnern per URL (Universal Resource Locator) aufrufbar und sogar steuerbar. Dies ist ein großer Vorteil, wenn man eine Anwendung zum Beispiel mit einem Krankenhausinformationssystem (KIS) oder Radiologieinformationssystem (RIS) integrieren möchte. Web-basierte Anwendungen für die Darstellung und die Verarbeitung von medizinischen Bildern müssen in dieser Hinsicht so flexibel sein, dass sie zusätzlich von verschiedenen KIS und RIS auf einfachste Weise aufgerufen werden können. Auch die Benutzungsschnittstelle sollte an das führende System angepasst werden können.
Zeitersparnis ist genauso wichtig wie Verbesserung von Qualität und Geschwindigkeit in der persönlichen Kommunikation. Daher ist die synchrone, gleichzeitige Bearbeitung von Bildern in der Telekonferenz ein sehr wichtiges Werkzeug für die Kommunikation zwischen Klinikern und auch die interdisziplinäre Kommunikation, z.B. zwischen Klinikern und Radiologen. Dies kann für die Konsultation oder für die Diskussion weiterer diagnostischer oder therapeutischer Maßnahmen notwendig sein.
Synchrone Telekonferenzen sollten nicht nur zwischen gleichartigen klinischen Arbeitsplätzen, sondern darüber hinaus auch plattformübergreifend mit den professionellen radiologischen Workstations möglich sein, ohne die gewohnte Arbeitsumgebung zu verlassen oder gar ein externes anderes Programm explizit aufrufen zu müssen.
Nicht nur Radiologen, sondern auch Kliniker benötigen Funktionen für die Analyse und Darstellung der Bilder, wie z.B. Messfunktionen oder Grauwertänderungen per Level/Window. Daher reicht die alleinige Darstellung der Bilder ohne fortgeschrittene Bildanalyse- und Darstellungsfunktionen nicht aus.
2 Grundlegende Konzepte
Das Steinbeis-Transferzentrum Medizinische Informatik in Heidelberg entwickelt seit 1996 die radiologische Softwarefamilie CHILI. Dies geschieht in einer engen Zusammenarbeit mit dem Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg [1]. Nach der Phase des Technologietransfers wird die CHILI-Software seit Juli 2003 von der CHILI GmbH (Heidelberg) weiter entwickelt und vermarktet. Die Entwicklung hatte zunächst den Schwerpunkt Teleradiologie, verlagerte sich aber mehr und mehr in Richtung Befundungsworkstations und PACS mit integrierter Teleradiologie [2]. Da es bisher nicht möglich war, die medizinischen Bilder auch in klinischen Anwendungen angemessen darzustellen und zu verarbeiten, wurde schon vor etwa fünf Jahren mit der Entwicklung einer web-basierten Anwendung in der Programmiersprache Java begonnen, die unabhängig vom darunter liegenden Betriebssystem funktionieren sollte. Ein weiteres wichtiges Ziel war eine leicht zu bedienende Benutzungsschnittstelle und die Möglichkeit der Steuerung und des Aufrufs durch andere Anwendungen, wie z.B. eine elektronische Patientenakte.
Es mussten jedoch mehrere Generationen von Prototypen wieder verworfen werden, da die Rechner entweder noch nicht schnell genug für die Sprache Java waren oder weil die vorhandenen Softwareentwicklungsumgebungen noch nicht den erforderlichen Funktionsumfang und die Leistungsfähigkeit besaßen. Dies war aber kein Nachteil, denn dabei wurden wertvolle Erfahrungen mit Java, verschiedenen Entwicklungswerkzeugen und insbesondere mit den Einschränkungen dieser Sprache gesammelt. Erst seit kurzem sind die Standardcomputer schnell genug und die Entwicklungswerkzeuge ausgereift, um Anwendungen für die Darstellung und Verarbeitung von großen DICOM- Datensätzen in klinischer Routine zu ermöglichen.
Bei der Gestaltung der Bedienungsoberfläche von CHILI/Web haben sich die Entwickler am „klassischen“ CHILI orientiert (s. Abbildung 2). Die graphischen Benutzungsoberflächen wurden mit Java-Swing [3] realisiert, das sich in den letzten Jahren rapide entwickelt hat und nun die relativ einfache Erstellung von intuitiven graphischen Benutzungsschnittstellen erlaubt. Die schnelle Verarbeitung von großen medizinischen Datensätzen war immer ein kritischer Aspekt bei der Verwendung von Java. Die Java Advanced Imaging Bibliothek (JAI) hat dieses Problem nun gelöst [4]. Das Bilddarstellungskonzept von JAI erlaubt die schnelle Visualisierung von großen Bildern. In eigenen Tests hat sich erwiesen, dass sich digitale Röntgenbilder (CR) mit einer Größe von 5928 x 4728 Bildpunkten (56 MB) damit noch ohne Problem angezeigt werden können. Weiterhin wurde die CHILI/Web-Anwendung auch auf die Verarbeitung großer Datensätze mit mehr als 500 Bildern pro Serie optimiert, wie sie inzwischen von modernen mehrzeiligen Computertomographen in Routine produziert werden... |
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