Tous nos sites et sites référencés

Informatique et Imagerie Médicale

Mis à jour le 13/08/2010 par SFR

Informatique et Imagerie Médicale - Les tendances décelables à Chicago en 2004


Joël Chabriais
Département d'Imagerie Médicale - Centre Hospitalier Henri Mondor - Aurillac - France

Le congrès annuel de la RSNA à Chicago est toujours riche sur le plan de l'outil informatique. S'il ne peut y avoir de révolution tous les ans, on peut cependant y déceler les grandes tendances et les préoccupations du moment en ce qui concerne le traitement de l'information. Nous n'avons pu malheureusement assister à toutes les sessions sur l'informatique. Nous pouvons cependant identifier certains thèmes porteurs : l'interprétation et l'élaboration du compte rendu, la mobilité, les logiciels en Open Source L'Open Source est un mouvement basé sur la collaboration et la bonne volonté. Le code des logiciels est rendu public et toute personne qui le désire peut contribuer à l'évolution et l'enrichissement du code. La démarche s'appuie sur des serveurs comme Sourceforge (http://www.sourceforge.net) et des listes de discussions. Les logiciels résultants sont souvent d'une qualité équivalente ou même supérieure à celle des logiciels commerciaux. L'exemple le plus connu est Linux et même l'ogre de Redmond commence à trembler devant le phénomène. Il faut cependant bien réaliser que l'utilisation de l'open source(1) nécessite que l'utilisateur maîtrise bien son matériel et soit capable de se dépanner lui-même, après avoir du installer et paramétrer son logiciel tout seul. Et en filigrane on pouvait identifier un soucis d'ergonomie et d'intégration des outils.

1 - Interprétation et élaboration du compte rendu :
Depuis quelques années nous avions pu voir un foisonnement d'outils visant à aider le radiologue dans la tache qui représente sa vraie valeur ajoutée : l'interprétation et l'élaboration des comptes rendus. Nous allons passer en revue quelques-uns de ces outils.
    1-1 Les systèmes d'aide à la détection ou au diagnostic (CAD) [1-19]
    Ces systèmes sont nés et se sont épanouis dans le domaine de la mammographie puis ils se sont appliqués à la détection et la surveillance évolutive des nodules pulmonaires. L'an dernier nous avions pu assister à une timide excursion en IRM mammaire. Cette année on parlait peu du CAD mais on pouvait en voir un peu partout : l'embolie pulmonaire à l'angioscanner, les polypes coliques (CT colonography)…
      I-1-1 À tout seigneur, tout honneur : le Mammo CAD devient cette année multimodalité, certains travaillant sur des systèmes qui seraient capables d'intégrer les données de la mammographie, de l'échographie et de l'IRM. S'il en fut question, il est clair que ce concept est encore du domaine du « work in progress ». D'autres travaillent à étendre les éléments sémiologiques pris en compte : jusqu'à maintenant le Mammo CAD ne prenait en compte que les calcifications et les masses, des travaux visent maintenant à prendre en compte, également, les distorsions architecturales. D'un autre côté, certains proposaient d'associer à la détection la notion de classification (concept de CAC ou Computed Assisted Classification).
      1-1-2 En ce qui concerne le Chest CAD, l'analyse des nodules cherche à améliorer la discrimination bénin/malin. En parallèle de nouveaux algorithmes sont développés pour l'analyse des « plages pathologiques » et la détection des embolies pulmonaires. Pour l'instant ces applications sont indépendantes les unes des autres.
      1-1-3En ce qui concerne le tube digestif, les équipes travaillant sur les systèmes CAD cherchent à renforcer la colonographie virtuelle en améliorant la détection des polypes. Une session entière y était consacrée et plusieurs expositions sur InfoRAD montraient de tels systèmes. Une équipe coréenne travaille sur un système CAD dont le but est de faire la différence entre une tuberculose digestive et une maladie de Crohn.
      1-1-4 Et au delà… Dans une séance un peu fourre-tout, il a été possible d'assister à des présentations d'équipes qui présentaient des travaux préliminaires sur des techniques d'analyse du foie, des os en vue de concevoir des systèmes CAD dans ces domaines (aussi bien au scanner qu'en IRM) ! Sur InfoRAD, on pouvait voir un système CAD destiné à détecter les lésions cérébrales hémorragiques et un autre les lésions ischémiques…

    1-2 La reconnaissance vocale [20 – 29]
    L'autre grand thème lié à l'élaboration concernait la reconnaissance vocale. Il y a eu un cours et une séance scientifique sur la question. Tous étaient d'accord pour reconnaître que la reconnaissance vocale posait encore des problèmes techniques. L'autre consensus était de conserver le fichier sonore jusqu'à la validation du compte rendu, pour certains il n'est pas concevable de donner accès au compte rendu transcrit tant qu'il n'est pas validé, les cliniciens pouvant durant cette période accéder au fichier sonore pour écouter le compte rendu. Un autre aspect bien mis en évidence était la nécessité d'intégrer parfaitement la reconnaissance vocale dans le workflow et la gestion des listes de travail d'interprétation.

    1-3 Ergonomie
    Pour clore ce sujet, il faut remarquer que certains commencent à s'inquiéter de la multiplication des outils autour du radiologue et ils pointaient du doigt la possibilité d'aboutir à une distraction pénalisante pour la pertinence des interprétations. Une étude ergonomique du poste de travail du radiologue est donc indispensable avec un soucis d'intégration de tous ces outils sur le même poste selon des modalités d'utilisation transparentes ne générant aucune distraction pour le lecteur. L'ensemble doit être intégré dans le workflow. Une autre solution qui se dessine, compte tenu du fait qu'il n'est pas question d'acheter de multiples exemplaires des systèmes pour chaque site, est de proposer ces différentes aides sous forme de serveurs alimentant les différentes stations de travail du site. Ces réflexions concernent essentiellement, pour l'instant, les systèmes de reconnaissance vocale et les systèmes CAD. Avec une telle architecture, les stations de travail n'ont plus qu'à se charger de l'affichage des résultats. Ces notions se heurtent au caractère souvent fermé des stations de travail fournies par les industriels. Il y a donc encore de grands progrès à faire avant d'aboutir à de telles solutions. Le Comité DICOM a pris en compte ce besoin et s'est attaqué à la question en créant un nouveau groupe de travail le « WG 23 – Hosted Applications ».
2 - La mobilité [30 – 39]
Ce thème est apparu, il y a deux ou trois ans avec les premiers travaux sur les PDA. Le Mobile Pavillion qui était apparu l'an dernier a été reconduit cette année. Pour la plupart des auteurs, la définition de ces ordinateurs de poche est devenue suffisante pour permettre des applications liées à l'imagerie. Cependant la mobilité ne se résume pas au seul PDA et de nombreuses expositions sur Inforad et plusieurs industriels montraient des applications basées sur des « Tablet PC ». On peut considérer qu'un des obstacles au déploiement des technologies de l'information dans le domaine de la santé provenait des « fils à la patte » que traînaient les ordinateurs : prise de courant et prise réseau. En quelque sorte le professionnel de santé déjà débordé devait « aller aux données ». Avec les ordinateurs portables ou de poches incluant une carte de réseau sans fil, ce sont les données qui arrivent directement au professionnel quel que soit l'endroit où il se trouve.
Les premières applications pour PDA avaient le tort de chercher à singer les applications développées pour les ordinateurs de table ou portable. Maintenant les développeurs ont compris qu'ils devaient développer des applications spécifiques pour les PDA prenant en compte leurs particularités.
On trouve donc maintenant pour les PDA des bases de référence, des accès au dossier médical, des visualisateurs DICOM simples permettant de recevoir dans sa poche quelques images significatives d'un examen réalisé en urgence…
Les portables et Tablet PC sans fils permettent aux radiologues d'astreinte de disposer d'une plus grande liberté de mouvement.

3 - L'Open Source [40 – 54 ]
L'Open Source est un mode de développement coopératif et non commercial, à titre d'exemple nous citerons Linux pour les systèmes d'exploitation, Open Office dans le cadre de la bureautique et Mozilla dans le domaine des navigateurs web.
L'Open Source faisait son apparition au RSNA. Ainsi un cours était organisé le vendredi sur le thème « Créer votre propre PACS en utilisant des logiciels Open Source ».
Sur InfoRAD, on pouvait trouver en démonstration OsiriX, un logiciel de station de travail de PACS développé en Open Source. Ce logiciel n'a pratiquement rien à envier à la plupart des stations de travail commerciales et même il leur rend des points dans un certain nombre de domaines. On pouvait également trouver en Open Source trouver quelques outils de manipulation d'objets DICOM plus spécialisés.

4 – IHE [55 – 62]
IHE continue sa route avec plusieurs ateliers et des « Success Stories ». Cette année, pas de grande démonstration sur un site concentré mais ce qu'on pourrait appeler une « démonstration virtuelle » organisée autour du nouveau profil PDI (Portable Data Integration). Le développement de ce profil a été lancé après qu'en 2002 la SFR ait tiré la sonnette d'alarme sur les problèmes que posait le « CD DICOM ». Dans un premier temps, le Comité DICOM a corrigé quelques problèmes mineurs au niveau de son standard puis IHE a pris le relais pour apporter des solutions au niveau de ce qui ne relevait pas de DICOM pour aboutir au profil PDI. La démonstration de ce profil comprenait, d'une part, la distribution d'un CD PDI par IHE et la RSNA. D'autre part, les industriels ayant implanté le profil dans leurs produit affichaient un petit panonceau « IHE PDI » ; les participants pouvaient demander à ces industriels de leur graver un CD qu'ils emportaient et ensuite ils demandaient de lire le CD sur les stands d'autres industriels affichant le panonceau. Ils pouvaient également demander aux autres industriels de leur graver à leur tour un CD. En ce qui concerne le test de connectivité, base d'IHE, là aussi le test utilise une procédure particulière : les industriels envoient leur CD aux directeurs de projet IHE qui les testent avec une version spécifique des MESA tools, un produit ne peut se prévaloir d'une implémentation du profil PDI qu'après avoir passé avec succès ces tests. Ainsi grâce à IHE on dispose ainsi enfin d'un CD d'imagerie réellement inter opérable et résolvant les problèmes que nous avions signalé il y a deux ans. En pratique, dorénavant, si vous avez un projet d'achat de solution de gravure de CD, exigez des produits ayant implanté le profil IHE PDI et ayant passé avec succès le test.

Conclusion
Si cette année sur le plan informatique, on ne pouvait pas constater de grande nouveauté, il se dégage un certain nombre de tendances de fond visant à créer un environnement propice à l'amélioration des conditions de travail des professionnels de l'imagerie médicale :
  • Le concept d'intégration apparu avec IHE au niveau des systèmes gagne maintenant les postes de travail avec la volonté d'évoluer vers de véritables stations de travail d'interprétation intégrant tous les outils nécessaires à la réalisation de cette tâche essentielle tout en éliminant toute source de perturbation.
  • Développement du concept de mobilité libérant le radiologue de l'obligation de rester à proximité d'un poste fixe, les données pouvant arriver maintenant directement dans sa poche.
  • Émergence de l'Open Source avec ses avantages et ses inconvénients. L'Open Source permet de disposer de solutions souvent innovantes et de qualité à prix minime bien qu'il nécessite des compétences locales pour assurer l'installation et la maintenance. C'est aussi un stimulant pour les industriels en les incitants à faire des efforts sur l'innovation et les prix…
On peut également retenir deux mises en garde : la multiplication des aides en tout genre ne doit pas aboutir à distraire le radiologue de sa tâche d'interprétation. Tout système d'aide n'est qu'une aide et ne doit pas viser à remplacer le radiologue qui doit rester maitre de l'interprétation.

Bibliographie
  1. Doi K. Overview on research and development of computer-aided diagnostic schemes. Semin Ultrasound CT MR. 2004 Oct;25(5):404-10.
  2. Astley SM. Computer-aided detection for screening mammography. Acad Radiol. 2004 Oct;11(10):1139-43.
  3. Hadjiiski L, Chan HP, Sahiner B, Helvie MA, Roubidoux MA, Blane C, Paramagul C, Petrick N, Bailey J, Klein K, Foster M, Patterson S, Adler D, Nees A, Shen J. Improvement in radiologists' characterization of malignant and benign breast masses on serial mammograms with computer-aided diagnosis: an ROC study. Radiology. 2004 Oct;233(1):255-65. Epub 2004 Aug 18.
  4. Yin TK, Chiu NT. A computer-aided diagnosis for distinguishing Tourette's syndrome from chronictic disorder in children by a fuzzy system with a two-step minimization approach. IEEE Trans Biomed Eng. 2004 Jul;51(7):1286-95.
  5. Diekmann F, Diekmann S, Bollow M, Hermann KG, Richter K, Heinlein P, Schneider W, Hamm B. Evaluation of a wavelet-based computer-assisted detection system for identifying microcalcifications in digital full-field mammography. Acta Radiol. 2004 Apr;45(2):136-41.
  6. Yin TK, Chiu NT. A computer-aided diagnosis for locating abnormalities in bone scintigraphy by a fuzzy system with a three-step minimization approach. IEEE Trans Med Imaging. 2004 May;23(5):639-54.
  7. Nappi JJ, Frimmel H, Dachman AH, Yoshida H. Computerized detection of colorectal masses in CT colonography based on fuzzy merging and wall-thickening analysis. Med Phys. 2004 Apr;31(4):860-72.
  8. Lawler LP, Wood SA, Pannu HK, Fishman EK. Computer-assisted detection of pulmonary nodules: preliminary observations using a prototype system with multidetector-row CT data sets. J Digit Imaging. 2003 Sep;16(3):251-61. Epub 2003 Dec 15. Erratum in: J Digit Imaging. 2003 Sep;16(3):318. Pannu, Harpreet S [corrected to Pannu, Harpreet K].
  9. Achenbach T, Vomweg T, Heussel CP, Thelen M, Kauczor HU. [Computer aided diagnosis in chest radiology - current topics and techniques] Rofo. 2003 Nov;175(11):1471-81. Review. Allemand.
  10. Gletsos M, Mougiakakou SG, Matsopoulos GK, Nikita KS, Nikita AS, Kelekis D. A computer-aided diagnostic system to characterize CT focal liver lesions: design and optimization of a neural network classifier. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2003 Sep;7(3):153-62.
  11. Nappi J, Yoshida H. Feature-guided analysis for reduction of false positives in CAD of polyps for computed tomographic colonography. Med Phys. 2003 Jul;30(7):1592-601.
  12. Quek ST, Thng CH, Khoo JB, Koh WL. Radiologists' detection of mammographic abnormalities with and without a computer-aided detection system. Australas Radiol. 2003 Sep;47(3):257-60.
  13. Zheng B, Hardesty LA, Poller WR, Sumkin JH, Golla S. Mammography with computer-aided detection: reproducibility assessment initial experience. Radiology. 2003 Jul;228(1):58-62. Epub 2003 May 20.
  14. Gur D. ROC-type assessments of medical imaging and CAD technologies: a perspective. Acad Radiol. 2003 Apr;10(4):402-3.
  15. Feig SA. Breast cancer screening: potential role of computer-aided detection (CAD). Technol Cancer Res Treat. 2002 Apr;1(2):127-31.
  16. Chen DR, Chang RF, Chen WM, Moon WK. Computer-aided diagnosis for 3-dimensional breast ultrasonography. Arch Surg. 2003 Mar;138(3):296-302.
  17. Gurcan MN, Sahiner B, Petrick N, Chan HP, Kazerooni EA, Cascade PN, Hadjiiski L. Lung nodule detection on thoracic computed tomography images: preliminary evaluation of a computer-aided diagnosis system. Med Phys. 2002 Nov;29(11):2552-8.
  18. Zheng B, Shah R, Wallace L, Hakim C, Ganott MA, Gur D. Computer-aided detection in mammography: an assessment of performance on current and prior images. Acad Radiol. 2002 Nov;9(11):1245-50.
  19. Baum F, Fischer U, Obenauer S, Grabbe E. Computer-aided detection in direct digital full-field mammography: initial results. Eur Radiol. 2002 Dec;12(12):3015-7. Epub 2002 Jun 12.
  20. Eng J, Eisner JM. Informatics in Radiology (infoRAD): radiology report entry with automatic phrase completion driven by language modeling. Radiographics. 2004 Sep-Oct;24(5):1493-501.
  21. Langer SG. Impact of speech recognition on radiologist productivity. J Digit Imaging. 2002 Dec;15(4):203-9. Epub 2002 Nov 06.
  22. Langer S. Radiology speech recognition: workflow, integration, and productivity issues. Curr Probl Diagn Radiol. 2002 May-Jun;31(3):95-104.
  23. Callaway EC, Sweet CF, Siegel E, Reiser JM, Beall DP. Speech recognition interface to a hospital information system using a self-designed visual basic program: initial experience. J Digit Imaging. 2002 Mar;15(1):43-53. Epub 2002 Apr 30.
  24. Nissen-Meyer S, Holzknecht N, Wieser B, Francke M, Kuttner B, Adelhard K, Villain S, Weber J, Reiser M. [Improving productivity by implementing RIS and PACS throughout the clinic: a case study] Radiologe. 2002 May;42(5):351-60. Allemand.
  25. Langer SG. Impact of tightly coupled PACS/speech recognition on report turnaround time in the radiology department. J Digit Imaging. 2002;15 Suppl 1:234-6. Epub 2002 Mar 21.
  26. Hayt DB, Alexander S. The pros and cons of implementing PACS and speech recognition systems. J Digit Imaging. 2001 Sep;14(3):149-57.
  27. Herman SJ. Creation of a software application for the clinical radiologist. J Digit Imaging. 2001 Jun;14(2 Suppl 1):197-8.
  28. Kanal KM, Hangiandreou NJ, Sykes AM, Eklund HE, Araoz PA, Leon JA, Erickson BJ. Initial evaluation of a continuous speech recognition program for radiology. J Digit Imaging. 2001 Mar;14(1):30-7.
  29. Vorbeck F, Ba-Ssalamah A, Kettenbach J, Huebsch P. Report generation using digital speech recognition in radiology. Eur Radiol. 2000;10(12):1976-82.
  30. Niehues SM, Frohlich M, Felix R, Lemke AJ. [Digital knowledge in the coat pocket -- hand-held personal digital assistants in radiology] Rofo. 2004 Dec;176(12):1819-25. Allemand.
  31. Nishino M, Busch JM, Wei J, Barbaras L, Yam CS, Hatabu H. Use of personal digital assistants in diagnostic radiology resident education. Acad Radiol. 2004 Oct;11(10):1153-8.
  32. Wiggins RH 3rd. Personal digital assistants. J Digit Imaging. 2004 Mar;17(1):5-17.
  33. Busch JM, Barbaras L, Wei J, Nishino M, Yam CS, Hatabu H. A mobile solution: PDA-based platform for radiology information management. AJR Am J Roentgenol. 2004 Jul;183(1):237-42.
  34. Raman B, Raman R, Raman L, Beaulieu CF. Radiology on handheld devices: image display, manipulation, and PACS integration issues. Radiographics. 2004 Jan-Feb;24(1):299-310.
  35. ---
  36. ---
  37. Barrett JR, Strayer SM, Schubart JR. Information needs of residents during inpatient and outpatient rotations: identifying effective personal digital assistant applications. AMIA Annu Symp Proc. 2003;:784.
  38. Andrade R, Wangenheim A, Bortoluzzi MK. Wireless and PDA: a novel strategy to access DICOM-compliant medical data on mobile devices. Int J Med Inform. 2003 Sep;71(2-3):157-63.
  39. Flanders AE, Wiggins RH 3rd, Gozum ME. Handheld computers in radiology. Radiographics. 2003 Jul-Aug;23(4):1035-47. Review. Erratum in: Radiographics. 2003 Nov-Dec;23(6):1702.
  40. Cavusoglu MC, Goktekin TG, Tendick F, Sastry S. GiPSi: an open source/open architecture software development framework for surgical simulation. Stud Health Technol Inform. 2004;98:46-8.
  41. Rosset A, Spadola L, Ratib O. OsiriX: an open-source software for navigating in multidimensional DICOM images. J Digit Imaging. 2004 Sep;17(3):205-16. Epub 2004 Jun 29.
  42. Peroz I, Seidel O, Boning K, Bosel C, Schutte U. Dentocase - open-source education management system in dentistry. Int J Comput Dent. 2004 Apr;7(2):169-77.
  43. Yoo TS, Ackerman MJ, Lorensen WE, Schroeder W, Chalana V, Aylward S, Metaxas D, Whitaker R. Engineering and algorithm design for an image processing Api: a technical report on ITK--the Insight Toolkit. Stud Health Technol Inform. 2002;85:586-92.
  44. Dennis C. Biologists launch 'open-source movement'. Nature. 2004 Sep 30;431(7008): 494.
  45. Hacklander T, Kleber K, Schneider H, Demabre N, Cramer BM. [Development of a secure and cost-effective infrastructure for the access of arbitrary web-based image distribution systems] Rofo. 2004 Aug;176(8):1167-74. Allemand.
  46. Bly BM, Rebbechi D, Hanson SJ, Grasso G. The RUMBA software: tools for neuroimaging data analysis. Neuroinformatics. 2004;2(1):71-100.
  47. Paindaveine IY. Open Source in the European Union: a future way for health applications? Stud Health Technol Inform. 2003;96:67-72.
  48. Patel A, O'Brien R, Jones P, Quintana Y. Interoperability of open source medical record systems. AMIA Annu Symp Proc. 2003;:965.
  49. Prinz M, Fischer G, Schuster E. DicoSE--a Web-interface based on XML for visualizing and searching the topology of the data structure defined by the DICOM 3 standard. Stud Health Technol Inform. 2003;95:292-7.
  50. Loening AM, Gambhir SS. AMIDE: a free software tool for multimodality medical image analysis. Mol Imaging. 2003 Jul;2(3):131-7.
  51. Yokohama N. [Construction of DICOM-WWW gateway by open source, and application to PDAs using the high-speed mobile communications network] Nippon Hoshasen Gijutsu Gakkai Zasshi. 2003 Sep;59(9):1155-63. Japonais.
  52. McDonald CJ, Schadow G, Barnes M, Dexter P, Overhage JM, Mamlin B, McCoy JM. Open Source software in medical informatics--why, how and what. Int J Med Inform. 2003 Mar;69(2-3):175-84.
  53. Nagy PG, Daly M, Warnock M, Ehlers KC, Rehm J. PACSPulse: a web-based DICOM network traffic monitor and analysis tool. Radiographics. 2003 May-Jun;23(3):795-801.
  54. Ratib O, Swiernik M, McCoy JM. From PACS to integrated EMR. Comput Med Imaging Graph. 2003;27(2-3):207-15.
  55. Boochever SS. HIS/RIS/PACS integration: getting to the gold standard. Radiol Manage. 2004 May-Jun;26(3):16-24; quiz 25-7.
  56. IHE integration profiles: guidelines for buyers. Radiol Manage. 2001 Jan-Feb;23(1):37-40.
  57. Flanders AE, Carrino JA. Understanding DICOM and IHE. Semin Roentgenol. 2003 Jul;38(3):270-81.
  58. Moore SM. Using the IHE scheduled work flow integration profile to drive modality efficiency. Radiographics. 2003 Mar-Apr;23(2):523-9.
  59. Carr CD, Moore SM. IHE: a model for driving adoption of standards. Comput Med Imaging Graph. 2003;27(2-3):137-46.
  60. Wein BB. [IHE (Integrating the Healthcare Enterprise): a new approach for the improvement of digital communication in healthcare] Rofo. 2003 Feb;175(2):183-6. Allemand.
  61. Channin DS. Integrating the healthcare enterprise: a primer. Part 6: the fellowship of IHE: year 4 additions and extensions. Radiographics. 2002 Nov-Dec;22(6):1555-60.
  62. Vegoda P. IHE around the world. J Healthc Inf Manag. 2002 Fall;16(4):24-5.

-------------------------------------------------

(1) L'Open Source est un mouvement basé sur la collaboration et la bonne volonté. Le code des logiciels est rendu public et toute personne qui le désire peut contribuer à l'évolution et l'enrichissement du code. La démarche s'appuie sur des serveurs comme Sourceforge (http://www.sourceforge.net) et des listes de discussions. Les logiciels résultants sont souvent d'une qualité équivalente ou même supérieure à celle des logiciels commerciaux. L'exemple le plus connu est Linux et même l'ogre de Redmond commence à trembler devant le phénomène. Il faut cependant bien réaliser que l'utilisation de l'open source nécessite que l'utilisateur maîtrise bien son matériel et soit capable de se dépanner lui-même, après avoir du installer et paramétrer son logiciel tout seul.