Eine Informationsarchitektur zur Entwicklung von Komponenten für die medizinische Bildverarbeitung
Athanasios M. Demiris
Dissertation zur Erlangung des Dr. sc. hum. Eine Informationsarchitektur für die Entwicklung der medizinischen Bildverarbeitungskomponenten Geboren am 17.09.1970 in Athen / Griechenland Reifeprüfung am 10.05.1988 in Athen / Griechenland Studiengang der Fachrichtung Medizinische Informatik vom WS 1988 bis SS 1994 Vordiplom am 13.04.1991 an der Universität Heidelberg/ Fachhochschule Heibronn Diplom am 01.08.1994 an der Universität Heidelberg/ Fachhochschule Heibronn Promotionsfach: Medizinische Informatik Doktor: PD Dr. H.-P. Meinzer Institut: Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ) Zusammenfassung: Die Arbeit zielt darauf ab, eine innovative Unterstützung der Entwicklung von Bildverarbeitung für die medizinische Domain zu unterstützen.
Die Kommission ist der Auffassung, daß es sich bei der Erarbeitung von Bildverarbeitung für klinische Anwendungen um eine bessere Konzentration der Bedürfnisse des betreffenden Bereichs handeln kann und nicht ausreichend ist, wenn alle runden Lösungen allgemein behandelt werden.
Nach dem Trend der Informatik war die grundlegende Annahme der hier dargestellten Architektur die Entwicklung kleiner, problemorientierter Komponenten für eine bestehende Anwendung. So wird der medizinische Endnutzer eine Hauptanwendung auf seinem Standort installiert haben, die bei Bedarf immer mehr Aspekte erweitert wird. Eine solche komponentenorientierte Entwicklung widerspricht der Schaffung monolithischer Systeme, die versuchen, die potenziellen Bedürfnisse ihrer Benutzer durch Überlastung mit Funktionalität a priori zu decken.
Der inhärente Nachteil dieser Art von Ansatz besteht darin, daß die Verwendung dieser Systeme auf einer Ebene stattfindet, die den Funktionen näher und weit entfernt von den Bedürfnissen des Benutzers entspricht.
Das erste Ziel war die Identifizierung eines Workflows und aller wesentlichen Aspekte in ihm während der Entwicklung von medizinischen Systemen. Das Ergebnis führte zur Identifizierung der Module der Architektur: Die Datenforschungskomponente unterstützt den Entwickler beim Versuch, sich mit neuen medizinischen Bilddaten vertraut zu machen; die Komponente besteht aus zwei Teilen: einer für die Anpassung verschiedener statistischer Berechnungen, um die Art der Informationen, die über die Bilddaten benötigt werden, am besten zu reflektieren, und ein anderer Teil für die Abholung von Bilddaten. Dieser letztere Teil wird als radiologische Infobase bezeichnet und stellt das erste digitale taxonomisch orientierte System für die Entwickler von medizinischen Bildsystemen dar. Die darin enthaltenen Informationen stammen nicht nur aus der medizinischen Literatur, sondern auch aus den Erfahrungen klinischer Partner in verschiedenen Projekten der Abteilung für Medizinische und Biologische Informatik am Deutschen Krebszentrum Krebsforschungszentrum.
Die GUI-Support-Komponente löst ein grundlegendes Problem in der medizinischen Bildentwicklung. Es unterstützt die Erstellung von visuellen Darstellungen für medizinische Bildgebungsalgorithmen durch die Erstellung grafischer Elemente für die Konfiguration des algorithmischen Kerns der Bildgebungskomponente, d.h.
Der Entwickler muss nur den Bildgebungsalgorithmus (oder eine Abfolge von Algorithmen) realisieren, der ein bestimmtes Problem löst. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Komponente erstellt eine allgemeine visuelle Darstellung für Bildgebungsalgorithmen und passt ihr Look-and-Feel an die spezifizierten Host-Anwendungen an. Der algorithmische Kern, der vom Entwickler erstellt wurde, und die visuelle Darstellung, die durch dieses Modul generiert wird, werden in eine Komponente zusammengeführt und sind bereit, in jede Host-Anwendung zu integrieren, die diesen Mechanismus unterstützt.
Die Entwicklung von Lösungen für medizinische Bildgebungssysteme auf der Grundlage von Komponenten kann nur erfolgreich sein, wenn die entwickelten Komponenten und die gewonnenen Erfahrungen effizient wiederverwendet werden können. Daher ist ein Mittel für die Speicherung und Abrufung von Entwicklungsressourcen erforderlich. Die für die effektive Verwaltung von Entwicklungsbemühungen verwendeten Systeme (Software oder Dokumentation) werden als Repositories oder Meta-Informationsanlagen bezeichnet. In dieser Arbeit wurde ein Modell einer solchen Einrichtung entworfen und implementiert. Es ist die erste Meta-Anlage für medizinische Bildgebungskomponenten, die auf objektorientierter Technologie basiert. Das Repositorium ist der Kern der Architektur, da es das Mittel für die Speicherung und Abrufung von Meta-Informationen ist, die benötigt werden, um Komponenten in größere Teile von Software zu montieren und in Host-Anwendungen zu integrieren.
Alle Module der Architektur sind so konzipiert, dass sie unabhängig voneinander funktionieren. Der Grund dafür ist die Absicht, sowohl die Entwicklung im großen als auch die Entwicklung im kleinen zu unterstützen. Bei der Entwicklung kleinerer Systeme und ad-hoc-Lösungen sind einige der Module der Architektur möglicherweise nicht erforderlich und einige Phasen des Workflows überspringen. Das Repository ist die Verbindungsinstanz, da alle Module Informationen speichern, die von ihren Kollegen verwendet werden können.
Die Machbarkeit des konzeptionellen Teils der Architektur wurde durch die Entwicklung von für jedes Modul spezifizierten Aufgaben bestimmten Modulen gezeigten Modulen gezeigt. Ihre Entwicklung hat verschiedene Reifegrade erreicht. Die Schaffung von visuellen Repräsentationen für medizinische Bildgebungsalgorithmen ist der am besten ausgenutzte und implementierte Aspekt. Die Datenforschungskomponente wird in einer stabilen Weise entwickelt, die die Grundlage für weitere Verbesserungen und den täglichen Gebrauch bilden kann. Die Parameterwertbewertungskomponente wurde grundsätzlich konzeptionell angesprochen. Es wurden auch Schritte vorgeschlagen, die erforderlich sind, um die gesamte Architektur von einer prototypischen Entwicklung in ein offenes System zu umwandeln, das hohe Standards erfüllt. Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung der Arbeitsbedingungen und der Qualität der Ergebnisse in medizinischer Bildgebung wurden erwähnt. Daher wurden andere Forschungsrichtungen sowohl in der medizinischen Bildverarbeitung als auch in der Computerwissenschaft in Betracht gezogen.
Der Prozess der medizinischen Bildsoftware kann verbessert werden, indem er strukturiert und den Entwicklern intelligente Software zur Verfügung gestellt wird, die zu ihren aktuellen Werkzeugen hinzugefügt wird. Dies wird ihnen helfen, mehr Zeit mit dem eigentlichen Problem zu verbringen, was wiederum zu einer höheren Qualität des Ergebnisses führt.