Noções básicas sobre conjuntos de imagem - AWS HealthImaging

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Noções básicas sobre conjuntos de imagem

Conjuntos de imagens são um AWS conceito que serve como base para AWS HealthImaging. Os conjuntos de imagens são criados quando você importa seus DICOM dados HealthImaging, portanto, é necessário ter uma boa compreensão deles ao trabalhar com o serviço.

Os conjuntos de imagem foram introduzidos pelos seguintes motivos:

  • Support uma ampla variedade de fluxos de trabalho de imagens médicas (clínicos e não clínicos) por meio da flexibilidade. APIs

  • Maximize a segurança do paciente agrupando somente dados relacionados.

  • Incentive a limpeza dos dados para ajudar a aumentar a visibilidade das inconsistências. Para obter mais informações, consulte Modificar os conjuntos de imagens.

    Importante

    O uso clínico dos DICOM dados antes de serem limpos pode resultar em danos ao paciente.

Os menus a seguir descrevem conjuntos de imagens com mais detalhes e fornecem exemplos e diagramas para ajudá-lo a compreender sua funcionalidade e finalidade em. HealthImaging

Um conjunto de imagens é um AWS conceito que define um mecanismo de agrupamento abstrato para otimizar dados de imagens médicas relacionados. Quando você importa seus dados de imagem DICOM P10 para um armazenamento de AWS HealthImaging dados, eles são transformados em conjuntos de imagens compostos por metadados e quadros de imagem (dados de pixels).

nota

Os metadados do conjunto de imagens são normalizados. Em outras palavras, um conjunto comum de atributos e valores mapeia os elementos de nível Paciente, Estudo e Série listados no Registro de Elementos de DICOM Dados.

Durante a importação, alguns conjuntos de imagens mantêm a codificação da sintaxe de transferência original, enquanto outros são transcodificados para High-Throughput JPEG 2000 () sem perdas por padrão. HTJ2K Se um conjunto de imagens estiver codificadoHTJ2K, ele deverá ser decodificado antes da visualização. Para ter mais informações, consulte Sintaxes de transferência compatíveis e HTJ2Kbibliotecas de decodificação.

Os quadros de imagem (dados em pixels) são codificados em High-Throughput JPEG 2000 (HTJ2K) e devem ser decodificados antes da visualização.

Os conjuntos de imagens são AWS recursos, então eles são atribuídos aos Amazon Resource Names (ARNs). Eles podem ser marcados com até 50 pares de valores-chave e receber controle de acesso baseado em função () e controle de acesso baseado em atributos (RBAC) por meio de. ABAC IAM Além disso, os conjuntos de imagens são versionados para que todas as alterações sejam preservadas e as versões anteriores possam ser acessadas.

A importação de dados DICOM P10 resulta em conjuntos de imagens que contêm DICOM metadados e quadros de imagem para uma ou mais instâncias de Service-Object Pair (SOP) na mesma série. DICOM

Diagrama mostrando o conteúdo de um conjunto de imagens AWS HealthImaging.
nota

DICOMtrabalhos de importação:

  • Sempre crie novos conjuntos de imagens e nunca atualize conjuntos de imagens existentes.

  • Não desduplique o armazenamento de SOP instâncias, pois cada importação da mesma SOP instância usa armazenamento adicional.

  • Pode criar vários conjuntos de imagens para uma única DICOM série. Por exemplo, quando há uma variante de um atributo de metadados normalizado, como uma PatientName incompatibilidade.

Use a GetImageSetMetadata ação para recuperar os metadados do conjunto de imagens. Os metadados retornados são compactados comgzip, portanto, você deve descompactá-los antes de visualizá-los. Para obter mais informações, consulte Obtendo metadados do conjunto de imagens.

O exemplo a seguir mostra a estrutura dos metadados do conjunto de imagens em JSON formato.

{
	"SchemaVersion": "1.1",
	"DatastoreID": "2aa75d103f7f45ab977b0e93f00e6fe9",
	"ImageSetID": "46923b66d5522e4241615ecd64637584",
	"Patient": {
		"DICOM": {
			"PatientBirthDate": null,
			"PatientSex": null,
			"PatientID": "2178309",
			"PatientName": "MISTER^CT"
		}
	},
	"Study": {
		"DICOM": {
			"StudyTime": "083501",
			"PatientWeight": null
		},
		"Series": {
			"1.2.840.113619.2.30.1.1762295590.1623.978668949.887": {
				"DICOM": {
				    "Modality": "CT",
					"PatientPosition": "FFS"
				},
				"Instances": {
					"1.2.840.113619.2.30.1.1762295590.1623.978668949.888": {
						"DICOM": {
							"SourceApplicationEntityTitle": null,
							"SOPClassUID": "1.2.840.10008.5.1.4.1.1.2",
							"HighBit": 15,
							"PixelData": null,
							"Exposure": "40",
							"RescaleSlope": "1",
						"ImageFrames": [
							{
								"ID": "0d1c97c51b773198a3df44383a5fd306",
								"PixelDataChecksumFromBaseToFullResolution": [
									{
										"Width": 256,
										"Height": 188,
										"Checksum": 2598394845
									},
									{
										"Width": 512,
										"Height": 375,
										"Checksum": 1227709180
									}
								],
								"MinPixelValue": 451,
								"MaxPixelValue": 1466,
								"FrameSizeInBytes": 384000
							}
						]
					}
				}
			}
		}
	}
}

O exemplo a seguir mostra como várias tarefas de importação sempre criam novos conjuntos de imagens e nunca são adicionados aos existentes.

Diagrama mostrando a aparência dos trabalhos de importação de vários conjuntos de imagens HealthImaging.

O exemplo a seguir mostra um único trabalho de importação criando dois conjuntos de imagens porque as instâncias 1 e 2 têm nomes de pacientes diferentes das instâncias 3 e 4.

Diagrama mostrando a aparência de duas variantes do conjunto de imagens HealthImaging ao usar uma única tarefa de importação.

O exemplo a seguir mostra um único trabalho de importação criando dois conjuntos de imagens para melhorar a produtividade, mesmo que os nomes dos pacientes sejam iguais.

Diagrama mostrando a aparência da otimização do conjunto de imagens HealthImaging ao usar uma única tarefa de importação.