Doktora yeterlilik sınavları, ikinci çocuğumun doğması derken uzun bir ara vermiş oldum yazılara ama daha önce de söylediğim gibi çok olumlu tepkiler almış olmak artık PACS olgunluğu konusunu bitirme yönünde adım atmaya mecbur kıldı beni. PACS konusu yazılarıma gelen tepkilerden ve şirketten arayıp konuşanlardan anladığım kadarıyla çok bohem yaklaşılan ve anlama hakkı bile çok özel bir grubun özelindeymiş gibi düşünülen bir gariplikte. Yazılımla uğraşan kişiler PACS konusunun çok basit olduğunu düşünüp sonuçta ortaya bir şey koyamıyorlar, radyologlar gibi kullanıcılar ise PACS’i genelde 1500 kişilik Ar-Ge personeli bulunan şirketlerin tekelindeymiş gibi görüyorlar. Hayır PACS çok basit değil konuyu bilmeyen şirketler oturup 1 seneye başarılı bir sistem ortaya koyamazlar, ama aynı zamanda hayır PACS sadece devasa bütçeli şirketlerin tekelinde de değil. Ama bir gerçek var bu iş uzun soluklu, bugün ben yaptım oldu diyenler yarın afallayabilirler benim kendi şirketimde tek ilgilendiğim konu bu işi 2 sene önce başladığımız hevesle 10 sene sonra da devam ettiriyor olabilmek. Geliştirdiğimiz medikal görüntüleme yazılımlarını Avustralya’ya ihraç ettik, ve Japonya’dan bir kaç firma ile görüşmelere başladık. Hani gazetelerin son sayfalarında yer alan Amerika’nın antin kuntin bir üniversitesinde birinci olan kardeşlerimiz kadar değerimiz yok ama biz yaptığımız işe aynı hevesle ve öğrenme azmiyle sarıldıkça bir gün bir yerlerde anlatılırız diye düşünüyoruz. Gerçi hata bizde PR diye bir mevzu var değil mi? Çık anlat kendini işte ama öyle yaparsak da işle uğraşamayacakmışız gibi hissediyoruz, hadi hayırlısı:) Neyse yaptım işte PR olayımızı daha fazla kasmak anlamsız, bir önceki PR çalışmasında anlattıklarımız o zaman ses getirmişti, bir sonrakinde direk bu blogdan kopyala yapıştır yaparız artık…

PACS Olgunluğu ve PACS Evrimi konusundaki eğilimler

Hastanelerde uygulanan kurumsal olgunluk modelleri içerisindeki PACS teknolojik altyapısı ile ilgili çalışmalar sonucunda PACS olgunluğu ve PACS Evrimi konusunda üç ana eğilim belirlenmiştir.  Bunlar :

1. PACS konusunda radyolojik ve hastane bütünündeki süreç iyileştirmeleri;
2. PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu;
3. Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR ).

Hazırladığımız sunumdaki referanslar ve diğer temel kaynaklar ışığında yapısal bir hiyerarşi oluşturulabilir, bu hiyerarşinin tüm öğelerini önceki yazılarımda açıkladığım için artık sıra PMM – PACS Maturity Model üzerine odaklanmakta:

PACS Olgunluğu – PACS Maturity Model – PMM

PACS olgunluğunun temelini oluşturacak yapıları daha önceki yazılarımda açıklamaya çalışmıştım. Bunlar PACS olgunluğu ve evrimleşmesi açısından hastanelere olgunluk seviyelerini anlatabilme adına önemli noktalar. Bütün yazılanların ışığında, PACS olgunluğu için beş seviye tanımlanabilir, kurumların kendilerini bu seviyelerden birisine örtüştürüp bir sonraki adım için çaba harcamaları evrensel düzeyde onlar için faydalı olacaktır diye düşünüyorum. Bu beş seviye ise aşağıdaki gibi tanımlanabilir :

I. PACS altyapısı oluşturma

Medikal görüntüleri yakalama, depolama, dağıtma ve gösterme. Bu dörtlü sizin başlangıç seviyesinde PACS sahibiyim diyebilmeniz olan yeterli kriterlerdir. Bu seviyede radyolojik kaynaklarınızın medikal görüntü formatları ve transfer standartları seçtiğiniz PACS sistemine bağlı olarak başınıza büyük sorunlar açabilir. PACS entegratörünüz ne derse desin, depoladığı görüntülere başka üreticilerin veya açık kaynak kodlu DICOM görüntüleyicilerinin üzerinden ulaşabilmeniz şart yoksa aldığınız PACS sisteminin depoladığı görüntülere sadece kendi DICOM görüntüleyicisi üzerinden ulaşabiliyorsanız başınız çok ağrıyacak ve bir sonraki olgunluk adımlarına geçebilmek için büyük ihtimalle tüm sisteminizi yenilemek zorunda kalacaksınız. Bu noktada tavsiyem sadece demo istemek veya sistemin hastanenizdeki görüntüleri taşıyabildiğinden emin olmakla yetinmeyip bu ürünlerin DICOM Conformance yapılarını sorgulamanız ve mimarinin açık olduğuna emin olmanız.

II. PACS süreci

PACS için ikinci olgunluk seviyesine geçiş için ikinci nesil PACS uygulamaları yeterli eklentilere sahip olmaya başlamışlardır.  PACS süreci olgunluk seviyesinin ana hedefleri süreçlerin yeniden tasarlanması, radyolojide elle yapılan süreçleri optimize etmek ve radyoloji dışına da şeffaf PACS süreçlerinin verilmesini sağlamaktır. Bu PACS olgunluk seviyesinde hastane içerisindeki iş akışlarından daha çok hala ana amaç sadece medikal görüntüler ve onların aktarımı, dağıtımı gibi kısımlardadır. Bölümlerdeki iş akışları değişmediği sürece  sadece filmsiz operasyonlara geçmek üretkenlik açısından sadece küçük bir artış sağlar. Bu PACS ile daha yüksek seviyedeki bilişim sistemleri HIS ( Hospital Information System – HBYS ) ve RIS ( Radiology Information System – RIS ) ile entegrasyonu gerektirmektedir.

III. Klinik süreç yeteneği

Klinik süreç yeteneği olgunluk modeli PACS’in iş akışı ve hasta yönetimini sağlayabilecek bir sisteme evrilmesi olarak anlatılabilir. Bu yetenek ayrıca hastanenin tümünde PACS dağıtımı, haberleşmesi ve medikal görüntüye dayalı klinik tepkiyi de devreye sokar. Bu seviyeye evrilme PACS süreçleri olarak önemli değişimlere ihtiyaç duyar ve bu sayede kapsamı medikal görüntü verileri ile HIS, RIS ve PACS entegrasyonundan daha öteye taşır. Bu seviyede PACS’in klinik uygulanabilirliği medikal görüntüleri ve ilgili sağlık dökümanlarını klinisyenlere, operasyon alanlarına, dışarıdaki kliniklere ve hatta hastane sınırları dışına taşıyarak sisteme yoğun bir şekilde fayda sağlamaya ve masraflarını ödemeye başlarlar.

IV. Entegre yönetilebilir innovasyon

EPR ( ELectronic Patient Record) ve EHR ( Electronic Health Record ) yapılarının farklı kurumlar arasında entegrasyonuna izin veren altyapı oturmay başlamıştır. Hazır yeri gelmişken okuyucuya EPR ve EHR arasındaki sormak isterim, içinde e harfi geçen her şeyi aynı kayıt anlamında algılayan atmasyon tayfasından farklı olmanızda fayda var. Farkı bulamayanlar bana ulaşıp sorabilirler. Neyse işimize dönelim, bu olgunluk seviyesine gelindiğinde artık karar destek mekanizmasına fayda sağlayacak CAR ( Computer Assisted Readings ) veya CAD ( Computer Aided Diagnosis ) gibi önemli teknolojilerin klinik PACS kullanımına da yardım etmelerini sağlamak söz konusudur.  Bu son bahsettiğim uyumluluk ölümcül bir konudur, hemen hemen bu konuyla uğraşan tüm büyükler özellikle de Siemens farklı üreticilerin farklı ürünlerinin sadece çıktılarının değil fonksiyonalitesinin de paylaşılabilirliği üzerine devasa çalışıyor. Böyle bir altyapı değişikliğine Amerika’da para yatıran çok olacaktır ama kendimizi kandırmayalım tüm vanaların başını Sağlık Bakanlığı tuttuğu için bu kısım ülkemizde epey zor görünüyor çünkü böyle bir çalışma azim  ve devasa kurumsal bütçe gerektirir. Bu seviyede PACS uygulamalarının veri altyapısı veri madenciliği ve istatistiksel veri analizi gibi yapılar için de kullanılabilir. Kısacası PACS olgunluğunun bu sürecinde artık toplanan bilgilerin üçüncü partilerle paylaşımı, verilerin örtüştürülmesi ve fonksiyonalitenin ortak kullanımı yoluyla kurumun PACS’den beklentilerinin ötesine geçilmesi bu sayede de PACS ve dış dünya arasında köprü kurulması söz konusudur.

V. Kurumsal optimize edilmiş PACS zinciri

Yapılabilecek her şey yapılmış durumda artık bundan sonrasını dürtüklemeye gerek yok felsefesi CMMI’ın dolayısıyla da PMMI’ın doğasına terstir. Kurumsal düzeyde PACS ile EPR entegrasyonu verimlilik amacı ve klinik fayda amacıyla maksimize edilmelidir. Bu adımda artık büyük sistem entegrasyonları, PACS ve web-tabanlı teknoloji ve EPR üzerinden medikal görüntü aktarımı ana süreç karakteristikleri haline gelir. Ama en önemli nokta sürekli iyileştirme sürecidir, kurumunuz artık kendisine en uygun sürece sahiptir ve bu süreç devamlı olarak kurumun kendisi tarafından yenilenip değiştirilir.

PACS olgunluk seviyelerini ilgili sürecin ana yaklaşımı ve birbirleri arasındaki ilişkilerini de ele alarak özetlemek istersek aşağıdaki gibi bir figür elde edebiliriz, bu PACS olgunluk modelinin şematize edilmiş hali olarak kullanılabilir:

PACS - PMMI Seviye Şeması

En yukarıdaki PACS olgunluk seviyesine doğru ilerlerken, PACS teknolojisi kullanarak operasyonel iş akışı verimliliği, BT Bilişim Teknolojileri entegrasyonu ile verimli ve ölçülebilir hasta bakımı konularında yetkinlik artmaya başlar. Tabi bunun ana nedenleris üreçlerin tekrar tasarlanması, ilgili klinik iş akışlarının gözden geçirilip optimize edilmesi ve strateji kaynaklı PACS’in kurumsal yaygınlığının arttırılması olark düşünülmelidir. Bu şekilde evrimleşmek kolay değildir, bunun için zaman, yatırım ve kararlılık çok önemlidir. Bu ilerleme sayesinde klinisyenler zamanında ve doğru bilgiye ulaşmaya başlarlar, ayrıca hastane yönetimi de ilerlemenin meyvelerini toplamaya başlar. Gerçek zamanlı tanı koyma, karar destek sistemlerinin çıktıları, akıllı veri madenciliği yöntemleri, inter disipliner paylaşımlar ve EPR entegrasyonu sayesinde hasta bakımında kalite süreçlerin devamlı iyileştirilmesi ve evrimleşme sayesinde sağlanır.

PACS – PMMI seviye şemasını dikkatlice gözden geçirdiğinizde daha önceden sözünü ettiğimiz PACS eğilimlerini de takip etme şansınız olacaktır :

1. PACS konusunda radyolojik ve hastane bütünündeki süreç iyileştirmeleri;
2. PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu;
3. Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR ).

Bu üç PACS eğilimi tek bir olgunluk seviyesinden daha fazlasını kapsadığı için olgunluk seviyelerinin birleşmesiyle de gerçekleştirilebilirler. İlk eğilim PACS olgunluk seviyesi 1,2 ve 3′ün bir kısmını kapsarken, ikinci eğilim PACS olgunluk seviyesi 2,3 ve 4′den parçalar içerir. Son eğilim ise PACS olgunluk seviyeleri 4 ve 5′i kapsar.

Sonuç olarak:

PACS olgunluğu ile yazılara başladım çünkü camiada PACS hakkında herkesin bir fikri var. 2 yıldır çok yoğun ve deneyimli bir mühendis kadrosuyla kendi PACS’imizi yazıyoruz ve 10 sene sonra da bu konuda hala bir şeyler yapıyor olacağız. Bu iki yıllık süreçte en çok dikkatimi çeken konu insanların yazılıma çok kolay gözle bakmaları. İki satır kod yazmış olan, antin kuntin veri tabanı haberleşmesi kökenli yazılım sistemleri ile bu işleri bir tutuyorlar. Bu basit bakış açısı ve yaklaşımı sadece medikal görüntüleme yazılımı geliştirmek isteyen yazılımcılar ve firmalarda değil aynı zamanda doktorlarda da görüyorum. Bu işin kolay olmadığını, elini kolunu sallayıp medikal görüntüleme hakkında hiç bilgisi olmayanların geliştireceği yazılımların sonu olmadığını bilmekte fayda var. Bu deneyim işidir ve bütün alanlarda çok sağlam bilgi altyapısına sahip olmanızı gerektirir.

PACS olgunluğu konusu özellikle son kullanıcılar yani hastaneler ve görüntüleme merkezleri için çok önemlidir. Nereye kadar? Hangi adımlar atılmalı? Ne zaman sistemim oturmuş olur? gibi bir çok sorunun cevabı burada gizli.

PACS sahibi olmak, onun avantajlarından faydalanıyor olmak çok kapsamlı uğraşılar, zaman ve bütçe gerektirir. Hastaneler devasa bütçeler harcayarak medikal görüntüleme cihazlarına sahip oluyorlar ama daha sonra bunların ürettikleri medikal görüntüleri depolamak ve değerlendirmek için imkansızın da ötesinde ucuzlukta sistemler arıyor ve talep ediyorlar. Hiçbir şey bedavaya gelmez, iyi bir PACS istiyorsanız ödemeyi kabullenmeniz gerekiyor. Aynı zamanda PACS sisteminden ne beklediğinizi iyi belirlemelisiniz. PACS sadece şartnameler ile olacak bir yapı değildir mümkünse DICOM Conformance dökümanlarını incelemeli, PACS’in açık mimariyi desteklediğinden emin olmalısınız. Eğer medikal görüntüleriniz DICOM formatında depolandıkları PACS sunucusundan herhangi bir DICOM Viewer ile çekilip görüntülenemiyorsa yandı gülüm keten helva. PACS’i size satanlar artık istedikleri gibi at koştururlar içeride.

Neyse işte yavaş yavaş yazıyorum ve PACS hakkında ilgilileri bilgilendirmeye çalışıyorum. Bu sayede konuya ilgi duyan yazılımcılar, öğrenciler, doktorlar ve medikal görüntüleme uzmanlarından benimle irtibata geçenler oldu ve yeni insanlar tanıma fırsatım doğdu. Daha fazla zaman ayırıp daha çok yazmayı planlıyorum bakalım ne çıkacak ortaya…

Sıkıştırılan bir medikal görüntünün boyutu azalır dolayısıyla da aktarım süresi ve depolamak için gereken zamanda da azalma gerçekleşir. Tabi kullanılan görüntü sıkıştırma yöntemine bağlı olarak medikal görüntünüzün kalitesinden ve tanı koyma yeteneğinizden de olabilirsiniz. Dolayısıyla medikal görüntülerin sıkıştırılması konusunda bilinçli olmak size çok şey kazandıracaktır.

Geçen günlerde daha önceden yabancı kökenli bir PACS sistemi kullanan ama bizim sistemi gördükten sonra altyapısını bize açıp tüm sistemini bizim PACS sistemine geçirmek isteyen bir müşterimizde bazı ilginçliklerle karşılaştık. Çok pahalı ve uluslararası alternatifimiz olan bir sistemde PACS sunucusu üzerinde DICOM görüntüler ziplenmiş olarak! saklanıyor ve bunun da sıkıştırma olduğu düşünülüyordu zannettiğim kadarıyla :) Tabi aslinda daha kötüsü bu Open DICOM Architecture ile tezat oluşturuyor ve PACS veri tabanındaki DICOM görüntülerin sorgulanıp görüntülenmesini ( DICOM Query ve DICOM Retrieve ) imkansız hale getiriyor. Müşteriyi de tek bir sisteme mahkum kılıyor. Bu tarz ahlaksızlıkların yabancı firmalar tarafından yapılması kimseye yapma hakkı tanımaz ama bu daha çok alıcının bilinçlenmesi ile ilgili bir konu bana göre.

Bu bizi şoke eden ve şirkette epey geyiğini döndürdüğümüz konunun sonunda ben medikal görüntülerin sıkıştırılması ve bunun PACS altyapısındaki yeri üzerine yazmaya karar verdim. Doktora yeterlilik sınavlarım yeni bitti aylardır stresli bir şekilde çalışıp uzak kaldığım günlüğe de taze bir dönüş olur diye düşünüyorum.

Yazıya başlamadan önce konuyla ilgilenen ama literatür eksikliği çeken arkadaşları Medikal Görüntü İşleme hakkındaki terminolojimi okumaya davet ediyorum.

PACS ve DICOM açısından medikal görüntü sıkıştırma arkaplanı :

PACS medikal görüntülerin sıkıştırılmasından görüntü aktarımını hızlandırmak ve depolama alanını azaltmak anlamında faydalanır. Bu ikili bile aslında çok önemli kriterler ve sağlam bir PACS sunucusu için gereken bileşenlerdir.  Yazıyı yazdığım yıl 2009 itibarıyla sadece Amerika’da elde edilen medikal görüntü boyutu petabyte seviyelerini geçmiştir ve her yıl daha da artmaktadır. Görüntü sıkıştırma PACS için gittikçe daha da anahtar bir bileşen haline gelmekte ve bu altyapı PACS’in görüntü aktarım hızı ve depolama kapasitesi üzerinde devasa değişkenlikler oluşmasını sağlamaktadır. Bu yapıtaşı öncelikle tıbbi teşhisi sağlayacak görüntü kalitesini kaybetmeden görüntüyü saklamak ve göstermek için gereken bit boyutunu azaltmaktadır, ikinci olaraksa medikal görüntü gösterim işistasyonlarına ağ üzerinden aktarılacak görüntülerin hızlıca hedeflerine gönderilmelerini sağlamaktadır.

Teknik olarak görüntü sıkıştırma algoritmaları ikiye ayrılırlar. Bunlardan geriye dönülebilir olan ilki “lossless” yani kayıpsız, veya “error free” – hatasız sıkıştırma olarak geçer. Geriye dönülebilir yapılar 2:1 veya 3:1 oranlarında sıkıştırma sağlarlar ve orjinal görüntüye tümüyle geri dönüş imkanı sağlarlar.  İkinci sırada ise geri dönülemez olan versiyon veya “lossy” yani kayıplı sıkıştırma vardır, geri dönüldüğünde orijinal görüntüye dönüş imkanı vermez ama kayıpsıza göre çok daha yüksek ( 10:1 den 50:1 ve daha fazlasına kadar ) sıkıştırma oranı sağlar. Genel olarak konuşacak olursak daha fazla sıkıştırmanın fiyatı görüntü kalitesinden ödün vererek sağlanabilir. Bir başka deyişle sıkıştırma oranı yükseldikçe görüntü kalitesi düşer.  Tabi medikal görüntüleme söz konusu olduğunda başka şekilde sıkıştırmalar da ihtiyaç kökenli olarak ortaya çıkmış ve bunların geneline klinik görüntü sıkıştırma adı verilmiştir. Burada hekimler tarafından hastanın seri görüntülerinden belirlenen bir kaç görüntünün depolanması söz konusudur. Depolanan görüntüler daha sonrası için dönüşümlü olarak sıkıştırılabilir veya sıkıştırılmayabilir de burada önemli olan yüzlerce görüntüden en gerekli olanların saklanıp kalanların atılmasıdır. Örneğin bir baş MR görüntüsündeki 100′lerce kesitten teşhis için sadece 3-4 tanesi önem taşıyabilir ve kalanları atılabilir. Tabi bu mantık bana göre depolamanın zorluklarla dolu olduğu ilk zamanlardan kalma bir ara çözümdür. Hangi medikal görüntünün ne zaman işe yarayabileceğine karar vermek çok zordur, ya atılan bu görüntüler bir kaç ay sonraki görüntülerle kıyaslanmak istense ne yapılacak? İlk günlerde bu da ara yöntem olarak ortaya çıkmıştır.

Görüntüdeki kalite kaybı göz tarafından algılanamayabilir bu tarz gözle algılanmayacak şekilde kalite kaybına “visually lossless” yani görsel açıdan kayıpsız denilir ve bu şekildeki kayıplı sıkıştırmalardan gözle algılanamayanlarını karakterize etmede kullanılır.

Kayıplı ve Kayıpsız Sıkıştırma Yöntemi

Benzeri bir terim olarak da ACR-NEMA ( American College of Radiology and the National Electrical Manufacturing Association ) namı diğer DICOM’un yaratıcıları tarafından ortaya atılan “information preserving” – bilgiyi koruyan da kullanılabilir.   ACR-NEMA, DICOM standardı elde edilen görüntü eğer tıbbi anlamda orijinal görüntünün tüm bilgisini koruyorsa bunu bilgiyi koruyan olarak adlandırır. Her ik terim yani “visually lossless” ve “information preserving” subjektif terimlerdir ve bu konular üzerine çalışırken çok dikkatli olmalıdır. Biz bunları yapıyoruz diyen kişilerden bunları nasıl yaptıklarına dair gerekçelendirmeleri de öğrenilmelidir.

Günümüzde, kayıplı sıkıştırma ana teşhis açısından radyologlar tarafından genelde kullanılmamaktadır. Radyologlar özellikle kayıplı görüntü üzerinden konabilecek olası yanlış tanının hukuki geri dönüşlerinden korkmaktadırlar. Kayıplı sıkıştırma kullanıcılarda olduğu kadar üreticilerde de çeşitli sorulara yol açmıştır ve bu konuya yazının ilerideki aşamalarında döneceğiz ama şimdilik şunu bilmekte fayda var Amerika’da FDA (  Food & Drug Administration ) bu konuda yönlendirici regülasyonlar çıkartmıştır.

Kayıpsız sıkıştırma algoritmaları:

Arkaplan Çıkarımı : ( Background Removal )

Burada ana espirimiz görüntü üzerinde arkaplana dahil olan fazlalık kısımları gözardı etmektir. Özellikle CT – MR gibi kesit görüntülerde güzel bir segmentason da başarılmışsa başarılı sonuçlar verebilir. Tabi burada lossless yapının sadece ilgi alanımız olan ROI için geçerli olduğunu bu alan dışında kalan kısımın ise zaten işe yaramaz olduğu için kaybedilebilir olduğunu unutmamak gerekir. İlk örnek olarak 512×512 CT görüntüsünün ROI ( Region of Interest ) yapısının belirlenmesi ve bunun dışında kalanların atılmasını gösterebiliriz. Geriye kalan ROI daha sonra diğer kayıpsız sıkıştırma algoritmaları ile de sıkıştırılabilir.

ROI Belirlenen BT Görüntüsü

Medikal Görüntü İşleme ve Sinyal İşleme camiası için segmentation büyük bir inceleme alanıdır ama bir çok başarı da elde etmek olasıdır. Yapmamız gereken konu basit sayılabilir aslında.  Diyagnostik değeri olmayan bölgeleri bul, bunları adama saymayıp hepsine 0 değeri ata ve sonra bütün görüntüde kayıpsız sıkıştırma yap. 0 atanmış olanlar zaten mis gibi sıkıştırılacaklardır :)

Segmentasyon ile sınırları çizilmiş CT görüntüsü

Sözün özü sağlam arka plan bulabilen sistemler sıkıştırmada büyük avantaj elde ederler. Bunu başarabilmek için de Medikal Görüntü İşleme konusunda akademik altyapı ile pratik yazılım deneyimini birleştirebilmek önem addeder.

Run – Length Coding: RLE

Öncelikli olarak günlüğü okuyanlardan her terimi Türkçe kullanamadığım için özür dilerim ama bu kadar temel bilgisayar bilimi terimlerini nasıl ifade edeceğimi bilemiyorum ve açıkçası bunlara kafa yormak da istemiyorum, eleştirecek arkadaşları da benzeri Türkçe kaynak aramaya davet ediyorum, nasıl olsa bulamayacaklar :)

RLE en ilkel sıkıştırma yapılarından birisidir. Birbirini tekrar eden komşu pikselleri sayıları kadar belirtirsiniz örneğin bir satır ” 16 02 20 06 16 16 16 16 16 16 16 22″ diye gidiyorsa RLE dizini : 1 16-1 02-1 20-1 06-7 16-1 22 şeklinde olacaktır. Burada sizin de gözünüze çarpacak olan sorunlardan en açık olanı ardışıl piksellerin devamlı birbirinden farklılık göstermesidir, bu durumda Gri Skala 8 Bit lik bir görüntüde her bir piksel için 2 Byte’lık sayı kullanma söz konusu olabilir ki bu da görüntüyü 3 katına çıkartabilir.

Kayıpsız sıkıştırma algoritmalarının sıkıştırma performansları kıyaslaması

JPEG 2000

Bu tablodan da görülebileceği gibi iki boyutlu sinyallerin sıkıştırılmasında öne çıkan en önemli bileşenlerden birisi JPEG 2000 olup aynı zamanda diğer alternatiflere göre DICOM 3.0 protokolünce de desteklenmenin avantajını yaşar. Günümüzde JPEG 2000 sıkıştırma ve açma yeteneği olmayan bir yazılımın DICOM 3.0 uyumluluğu sorgulanmaktadır. Bu konu teorik olarak algılanması zor ve yazımızın genel anlatmak istediklerinin ve kapsamının sapmasını sağlayacak kadar da uzun anlatılması gereken bir konudur. Yakın zamanda JPEG 2000 ile medikal görüntü sıkıştırma hakkında kapsamlı bir yazı planladığım için şimdilik isteklilerine ipucu vermekle yetineceğim. Görüntü işleme konusunda çalışan veya ders almış her okuyucunun bileceği Wavelet trasnformlarının devrimsel yapıları sayesinde ( ilgilenenler önce Fourier transfromları öğrenmeli sonrasında da sinyal özetlemenin harika yolu olan Sub-Band Encoding / Decoding konularına bakıp matematikleri yetmediği anda vazgeçip işi bilenlere yani bize bırakmalılar :) ) kayıplı sıkıştırmada da yüksek oran ve güzel görüntü kalitesi sağlanabilir. JPEG 2000′in temelinde de Wavelet transformlar yatar ve görüntüyü daha alt çözünürlüklerde özetleyerek ortaya bir piramid mimarisi koyar. Bu noktada özet görüntülerin sıkıştırılması sayesinde istenildiğinde görüntüdeki bir çok lekeden kurtulma şansı doğar.  Özellikle gri skala yapısındaki ( medikal görüntüler gibi ) görüntüleri sıkıştırmada çok başarılı olan bu sistem alt çözünürlüklerde örnekleme yeteneği sayesinde teleradyoloji gibi kısıtlı veri aktarım imkanı olan yerlerde de yoğun kazanç elde edilmesini sağlar. Neyse daha fazla kafa karıştırmaya gerek yok, bu konuyu dilim döndüğünce anlatmaya çalışacağım o yüzden şimdilik burada kesiyorum. Son olarak JPEG 2000 hiç bir şey yapmasa dahi öncülü JPEG standardına göre %20 başarılı sıkıştırır, ayrıca başarılı bir JPEG sıkıştırma için genelde görüntünün özetlenmesi gerekirken JPEG 2000 zaten bunu doğası gereği ilk başta yapmak zorundadır.

Renkli Görüntü Sıkıştırma

Radyolojik görüntü elde etmede geleneksel olarak ışık kaynaklarından teşhis amaçlı görüntü oluşturmak amacıyla faydalanılmaz dolayısıyla radyolojide renkli görüntüler çok az kullanılır. Renkten çoğunlukla tıbbi görüntüyü geliştirme anlamında faydalanılır konuyu gözümüzde canlandırmak için ülkemizde çok moda olan renklendirilmiş Çanakkale Savaşı veya Atatürk’ün görüntülerini düşünebiliriz, aslında gri skalada olan bu resimler daha sonradan renklendirilmişlerdir. Tabi tedavi amacıyla düşündüğümüzde insanlar arasında en fazla gri skala ayrımı yapabilen Radyoloji mesleğinden gelenler için bunun pek bir anlamı yoktur ama diğer branşlardaki az eğitimli gözlerin buna ihtiyacı olabilir. Bu anlamda renkli görüntünün faydalı olduğu dallardan birisi de nükleer tıp görüntülemesindeki aktörler SPECT ve PET olabilir ama bu kısımlarda sıkıştırma genelde kullanılmaz çünkü elde edilen görüntülerin dosya büyüklükleri görece küçük sayılabilir.

Burada öne çıkan ve standartsızlığın at koşturduğu başka medikal görüntüleme dallarını unutmamakta fayda var aksi takdirde konuyla ilgililer beni “Doppler Ultrason renksiz mi? Endoskopi sistemleri tüm gökkuşağını barındırıyorlar! Sen mikroskoplarla elde edilen görüntüleri adamdan saymıyor musun?” şeklinde topa tutarlar. Açıkçası bu görüntülerin yakalanması ve aktarılmasıyla yıllarca uğraşmış da olsam, ortağım Eren ve benim master konularımızın endoskopi kayıt sistemlerinin verimliliği üzerine de odaklanmış olsa bu yapılardan sıtkımız sıyrılmış durumda. Sırf yüksek yer kapladıkları ( saatler süren bir laparoskopi kaydı veya 20-30 saniyelik Doppler Ultrason’u bir düşünelim ) için yıllarca PACS sistemleri bu verilere nasıl yaklaşacaklarını bilemediler. Bunun sonucu olarak meydan medikal görüntüleme sistemleri ve yapıları hakkındaki bilgili olanlardan daha çok bunları güvenlik kamerası sistemleri kaydıyla aynı tutan ve DVR benzeri sistemleri pazarlayanlara kaldı. Bu tüm dünyada aynı şekilde gerçekleştiği için renkli ve sıkıştırılmış büyük görüntülerin DICOM haline getirilmesi ve daha sonra da saklanması sorun haline geldi. Sonuçta bu görüntüleri saklayan yazılımlar yerden kazanabilmek için veri kaybını göze aldılar ve DICOM uyumlu olmayan sıkıştırma formatlarına eğilmek zorunda kaldılar. Tabi bu sistemlerde DICOM aktarımı vb var artık ama hala içsel yapılarında DICOM uyumlu sıkıştırma formatı kullanmıyorlar. Biz burada DICOM uyumlu olmayan yapıları düşünmek yerine başka bir metoddan bahsedelim.

Renkli görüntüler üç banttan oluşurlar: Kırmızı – Yeşil ve Mavi (RGB – Red – Green – Blue ), bu kanallar üç ayrı bağımsız görüntü olarak ele alınır ama gösterileceği zaman birleştirilirler. Bu yapı RGB uzayı veya renk uzayı olarak anılır ve CIE (Commission Internationale L’Eclairag ) tarafından geliştirilmiş bir gösterim yapısıyla bir üçgenin köşeleri olarak gösterilir. CIE renk uzayı gösterimi Luminance ( parlaklık ) ile Chrominance ( hue – renk ) yapılarının ayrıştırılmasına fayda sağlar. Bu yapının desteğiyle NTSC ( National Television System Committee ) YIQ adı verilen yeni bir renk uzayı belirledi. Burada görüntü sırayla Luminance, In-phase Chrominance ve Quadrature Chrominance koordinatlarına ayrıştırıldı. Dijital görüntülemede ise YCbCr oluşturuldu. Standart RGB’den YCbCr ye geçiş aşağıdaki gibidir:

   Y  =  0.2989 R + 0.5866 G + 0.1145 B
   Cb = -0.1687 R - 0.3312 G + 0.5000 B
   Cr =  0.5000 R - 0.4183 G - 0.0816 B

Sadece bu geçiş bile medikal görüntü üzerinde 2:1 oranında bir sıkıştırma sağlar, bu oranın doğrulanması ile ilgilenenler internetten bir çok örnek bulabilirler ama şimdilik yazarın söylediklerine biat etmenizde fayda var. Bu çevrimden sonra Y, Cb ve Cr bileşenleri ayrı olarak sıkıştırılabilirler ki medikal görüntü sıkıştırma konusundaki ilk sevgilimiz JPEG bu tekniği kullanır. Burada belli bir yöntemi öne çıkartmaya çalışmıyorum, mühendislik hayatım boyunca bu kısımlarda DivX, ASF, MPEG-4, MPEG-4 Part 10 ( H264 ) kullanan bir çok sistem gördüm, onlar kötü bu yöntem en babası demiyorum hatta bahsettiğim yöntem genelde daha az sıkıştırma sonuçları döndürür ama medikal görüntü sıkıştırma konusu bir yarışmadan önce bilimsel standartların kullanılmasınını ve DICOM uyumluluğunu şart koşar. Yoksa bizim askeri ve milli güvenlik sistemlerimizde benzeri sıkıştırma yapılarını destekliyoruz hatta bu konuda (mesela H264 ) ülkemizin en iddialı şirketlerinden birisiyiz, sadece bu sıkıştırma standartlarını müşterimiz aksini istemedikçe medikal ürünlerimize yerleştirmiyoruz.

DICOM Standardının ve kurumların Medikal Görüntü Sıkıştırma hakkındaki kısıtlamaları :

Kayıpsız sıkıştırma genelde görüntü boyutunda 2:1 veya 3:1 oranında azalma sağlar. Bunu arttırabilmek için tıbbi değeri olmayan kısımların ( arka plan )  ana görüntüden ayrıştırılması gibi yöntemlerden faydalanabileceğimizden bahsetmiştik. Tabi bu genelde kullanıcının katılımını gerektiren senaryolar oluşturur, Amerika veya Avrupa’da hemen hemen her hastanede PACS yöneticiliği bu ve benzeri konulardan dolayı özelleşmeyi ve eğitimi gerektirirken bizde sistem yönetimi bile komşu internet kafe sahibinin ellerinde olduğu için gerçekçi olmakta fayda var diye düşünüyorum. Medikal görüntüyü kayıplı sıkıştırma konusu kanuni sorunlarla karşılaşabilir, sonuçta orjinal görüntüden kayıp söz konusudur ve bu konuda neler yapıldığına göz atmakta fayda var.

Klinik çalışmada medikal görüntü sıkıştırma konusu iki ana kurumdan etkilenmiştir bunlardan birincisi Amerikan Yiyecek ve İlaç Yönetimi ( FDA – Food and Drug Administration ) kurumuna bağlı CDRH ( Center for Devices and Radiological Health ) olup, ikincisi ise canımız ciğer paremiz DICOM 3.0 ( Digital Imaging and Communication in Medicine ) standardını ortaya çıkartan ACR / NEMA ( American College of Radiology / National Electrical Manufacturers Association ) kurumudur.

FDA

FDA sıkıştırma konusunu kullanıcın ellerine bırakmıştır. Tabi bunu yaparken kullanıcının karar verebilmek için kayıplı medikal görüntü sıkıştırma manifestosunun verilmesini medikal görüntülerde kayıplı sıkıştırma oranlarının sıkıştırılan medikal görüntüye eklenmesi için gerekenlerin yapıldığına emin olunmasını şart koşmuştur. Üreticilerin kullanıcı dökümanlarına medikal görüntüde kayıplı sıkıştırma yapılması konusunda bilgilendirici kısımlar koymaları gerekmektedir. Ayrıca bir medikal görüntüleme cihazı yeni medikal görüntü sıkıştırma teknolojisi kullanıyorsa bunu pazarlama faaliyetlerinden önce bildirmekle zorunludur. Ülkemizde bazı hocalarımızdan duyduğumuz “X firmasının yeni cihazı medikal görüntüsünü öyle bir sıkıştırıyormuş ki bu kadar olur!” gibisinden laflarını Amerika’da o kadar rahat duyamayacağımız böylece garntilenmiş olur. Kim ne yapsın standart dışı sıkıştırmayı? Bunu gerçekten anlayamıyorum, bir yandan herkes standartların öneminin farkında bir yandan da standart dışı olabilecek sistemlerin sadece kendi cihazında olabileceğiyle övünmekte, iyi bir yazılım sistemi için açar bu satndartları okursunuz ve herkesle uyumluluk sağlarsınız bunu yapınca başkasına göre eksik görğnmek veya algılanmak son derece üzücü. 1993 tarihli PACS yönlendirme dokümanı üreticilerin medikal görüntüleri kayıplı sıkıştırma ve aktarma yetenekleriyle ilgili olarak NMSE ( Normalized Mean-Square Error) değerlerini paylaşmalarına izin verir. Bu değerin seçilmesinin ana nedeni üreticilerin de kendi testlerinde bu değerlerden faydalanmaları ve bu değerlerin objektif olmalarıdır. Tabi NMSE’nin lokal bilgi kaybıyla ilgilenmediğini de unutmamak gerekir.

Sonuç olarak Amerika’da aldığınız bir medikal görüntüleme cihazının kayıplı sıkıştırma ile depolama yapmasına izin vermek kullanıcının elinde, ama bu yüzden hasta görüntüsünde veri kaybı olursa ve bu sonradan tedavi sürecini sıkıntıya sokarsa ceremesine de aynı kullanıcı katlanmak zorundadır. Bir PACS kurulumu sırasında dünyaca ünlü bir DR üreticisinin görüntülerinde Default sıkıştırma yapılarının görüntüyü gerekenden fazla sıkıştırması sonucunda biz cihazda sıkıştırma yerine PACS sunucusunda sıkıştırma yoluna gittik ve üreticinin Amerika marketindeki sorunlarla ilgili bilgilenmesini sağladık ve aldığımız tepkiler doğru düşündüğümüzü görmemize yardımcı oldu. Üretici de kendi sistemini hemen düzelterek işin ciddiyetini algıladığını gösterdi.

DICOM

DICOM ilk defa sıkıştırma konusunu ortaya attığında başlarda Arttırımsal Block DCT ardından gelen Huffman kodlamanın kullanıldığı JPEG temelli yapıyı hem kayıpsız hem de kayıplı medikal görüntü sıkıştırma ile yola çıkmıştı. Günümüzde ise Wavelet transformlarca desteklenen JPEG 2000 ( ISO/IS 15444 ) kayıplı ve kayıpsız medikal görüntü sıkıştırma konusunda temel altyapı haline gelmiştir. DICOM görüntüsünde JPEG 2000 sıkıştırma yapılması DICOM dosyasının başlığında transfer yapısı kısmında belirtilmelidir. Kayıpsız ve kayıplı olmak üzere iki farklı transfer yapısı DICOM başlığı için belirlenmiştir.

“Bunlar yetmez DICOM sıkıştırmanın dibine kadar anlaşılmasını görev addeddim!” diyorsanız ACR/NEMA sayfasından ( linklerde vermiştim bir zahmet oradan bakınız ) 5. kısmı indirsinler. Annex A4.1 JPEG, A4.2 JPEG LS, A4.3 RLE ve A4.4 JPEG 2000′e ayrılmıştır. Ama medikal görüntü sıkıştırma yapılarının günümüzdeki kralı JPEG 2000 için benim keyfimi de bekleyebilirsiniz, ona bir itirazım olmaz :)

PACS Olgunluğu ve PACS Evrimi konusundaki eğilimler

Hastanelerde uygulanan kurumsal olgunluk modelleri içerisindeki PACS teknolojik altyapısı ile ilgili çalışmalar sonucunda PACS olgunluğu ve PACS Evrimi konusunda üç ana eğilim belirlenmiştir.  Bunlar :

1. PACS konusunda radyolojik ve hastane bütünündeki süreç iyileştirmeleri;
2. PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu;
3. Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR ).

Hazırladığımız sunumdaki referanslar ve diğer temel kaynaklar ışığında aşağıdaki gibi bir yapısal hiyerarşi oluşturulabilir, bu hiyerarşinin ilk öğesini bir önceki yazımda açıkladığım için ikinci kısımdan devam ediyorum :

2.Eğilim 2: PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu

2.1.PACS Entegrasyonu:

Hastanelerdeki PACS ve medikal görüntüleme altyapısının geliştirilmesi ve ilk kurulumu aşamasında, PACS evrimi ve uygulamalardaki yeni gelişmelerin etkisi açıkça görülmeye başlar. Bu sayede gelişmiş medikal görüntüleme istasyonlarının ve dağıtık medikal ağların geliştirilmesinin yanı sıra, medikal görüntülerin diğer görüntü ilişkili verilerle medikal kayıtlara aktarılmasının klinik değeri düzgün hasta bakımı ile meyvesini verir.  Bilgisayar ağ altyapılarındaki gelişmeler ve bilgisayar tabanlı hasta kayıtlarının yapısal değişiklikleri sayesinde görüntü ile alakalı veriler sadece radyoloji bölümüne ait olmaktan çıkıp diğer klinisyenlerin de hizmetine girmiştir. Bu sayede hem iş akışları çok ilerlemiş hem de verimlilik artmıştır.

PACS sisteminin RIS ( Radiology Information System ) ve diğer radyolojik bilgi sistemleri ile entegrasyonu sayesinde artık istatistiksel çıkarımlar yapmak ve kantatif kontrol mekanizmaları kurgulanabilmektedir. Bu sayede hastane servislerinin iş akışlarındaki kritik noktaların bulunması söz konusu olabilir. PACS’in HBYS ( Hastane Bilgi Yönetim Sistemi ) ve RIS ile entegrasyonu sayesinde tanı süreci optimize edilebilir, klinik tanının konulması için radyolojik raporların ve hasta epikrizinin birleştirilebilmesi önem taşıdığı için bir yandan gözlemi yapan radyoloğun epikriz verilerine ulaşabilmesi bir yandan da tanıyı koyacak olan klinisyenin radyoloji bölümünde oluşturulan raporlara ve hastanın DICOM görüntülerine ulaşabilmesi önem kazanır. Yani sadece klinisyene radyolojiden veri taşımak değil aynı zamanda radyoloğa da hasta kayıt verilerinin ve geçmişinin taşınabilmesi önem kazanır. Bu sayede radyolog da PACS iş istasyonu başında düzgün yorumlamalar yapabilir ve PACS, HBYS, RIS entegrasyonunun meyvelerinden faydalanabilir.

Örnek entegrasyon olarak PACS yapısının klinik dışı çalışmalar için MIRC ( Medical Image Resource Center ) uyumlu elektronik eğitim materyallerini üretebilmesini gösterebiliriz. Bu süreç tasarımı kullanılarak hastaneler PACS yapılarını eğitim ve araştırma amacına daha uygun hale getirebilirler. Aynı zamanda oluşturulacak medikal içerik deposunun internet tabanlı eğitim için de bir bilgi yönetimi sistemi altyapısı oluşturması olasıdır. Tıp bilişimi ve internet tabanlı öğrenmenin entegrasyonu dünyada ve ülkemizdeki önemi çok büyüktür. Bu yapının diğer çıktıları ise bilgi yönetim sistemleri, teletıp ve evde hasta bakımı gibi çıktılar içerebilecektir. PACS yapısı sayesinde biriken veri zaman içerisinde o kadar artar ki Tıp Eğitiminde arayıp da bulamayacağınız değerde bir veri seti oluşturma şansınız olur, tabi bunun için konunun önemini kavramak ve ona uygun altyapı hazırlıkları yapmak gerekecektir. Bütün bunların da ötesinde aynı anda gösterimler yapabilen ve ard işleme operasyonları yapabilen PACS sistemleri girişim yapmadan hızlı ve güvenilir klinik karar verebilmede faydalı oldukları kadar, danışmanlık, uzaktan eğitim ve uzaktan değerlendirme gibi konularda entegrasyon kabiliyetlerine bağlı olarak çok güzel altyapılar sağlamaktadırlar.

2.2. Teknolojik Gelişmeler

PACS entegrasyonu ve optimizasyonu sırasında bir çok teknolojik değişiklikler gerçekleşmektedir. Dünyanın en hızlı gelişme gösteren alanlarından birisi medikal görüntü işleme sektörüdür. Bu durumda siz PACS’inizi kullanırken CAD ( Computer Aided Diagnosis ) veya CAR ( Computed Assisted Readings ) gibi konulardaki yenilikler veya değişiklikler zaman içerisinde PACS altyapınıza entegre edilebilmelidir. Biraz da o yüzden en baştan beri Open Architecture ( Açık Mimari ) PACS yapısından bahsedip duruyorum. Sadece kullandığınız HBYS ile ilişki kurabilen, DICOM Conformance altyapısı belirsiz ürünler almanız size PACS değil kapalı bir kutuya mahkumiyet sağlayacaktır. İyi bir PACS sistemi bir çok üçüncü parti yazılım veya donanım sisteminin rahatça çalışabileceği yapıda olmalıdır. En basitinden aldığınız PACS sunucusu açık kaynak kodlu piyasada bulunan ama işlevleri az olan DICOM İstasyonlarına görüntü aktaramıyorsa veya DICOM görüntüleyiciniz standart PACS sunucularından veri alıp gösteremiyorsa durumunuz çok kötü olarak öngörülebilir. Ya 10 sene öncesinin tröst yaklaşımlı bir firmasıyla çalışıyorsunuz veya çalıştığınız yerin başka sistemlerle haberleşmenin öneminden haberi yok.  PACS sadece yeni teknolojilere ayak uydurabilmekle kalmamalı aynı zamanda ard işleme, klinik / araştırma amaçlı medikal görüntü yönetimi iş akışında da merkezi görüntü dağıtıcısı olarak yer almalıdır. Medikal görüntü işlemenin radyoloji dışındaki bölümlerde de hayati önem taşımaya başlamasıyla beraber PACS artık klinik açıdan çok önemli bir yardımcı araç haline dönmüştür.

Kerem çok konuştun da PACS’e eklenebilecek neler olabilir konusuna girdiğin yok diyorsanız aşağıda biraz liste oluşturmaya çalışıldı:

• CAD (Computer Assisted / Aided Diagnosis) Bilgisayar Yardımıyla Tanı sistemleri, ipucu verme sşstemleri ve akıllı tıbbi öneri sistemleri özellikle karaciğer nodülleri veya göğüs kanserinin anlaşılması için önümüzdeki yıllarda standart hale gelme ihtimali yüksek sistemlerdir. Başlangıca göre artık çok ileri düzeyde yardımcı tanı sistematikleri vardır.

• Full field digital mammography ( FFDM ) : CAD ,bilgisayar yardımlı sınıflandırma ( Computer Aided Classification ) ve PACS yapılarından faydalanır. FFDM yüksek çözünürlüklü medikal monitörlere ihtiyaç duyduğu için Mamografi ve PACS entegrasyonu sayesinde doktorlar tanı koyabilmek için normal kopyalara göre çok daha üstün avantajlara sahip olurlar.
• Üç boyutlu görüntüleme servisleri ve bu iş akışının PACS entegrasyonu da hastaneler önemli bir aşama. Aşağıdakine benzer görüntülerin klinisyenin önünde belirebilmesi sanırım devasa avantajlar sağlar.

• Bilgisayar yardımıyla kemik yaşı tahmini de PACS ile entegre edilerek gelişmiş medikal görüntü işleme tekniklerinden faydalanılabilinir.
• Image Assisted Surgery System ( IASS ) genelde medikal görüntü ile entegre edilen elektronik hasta kaydı üzerinden başarılır. Tabi burada eldeki medikal görüntü işleme altyapıları ve hali hazırda çalışan PACS altyapısından yoğun olarak faydalanılır. IASS hasta merkezli verilerin PACS sunucusundan alınıp ilgili görüntüleri işleyecek DICOM Tıbbi Görüntü İşleme istasyonlarına getirilmesi ve ameliyat öncesinde / sırasında ve sonrasında bu görüntüler üzerinde çalışılabilmesine olanak sağlar. Aşağıda PACS sunucusundan alınan bir veri üzerinde başka bir program ile akciğer biyopsi alımının simüle edişini görebilirsiniz.

Akciğer Biyopsi Simülasyonu

• Akıllı veri madenciliği konusu da PACS ile birlikte çok önem kazanmaktadır. Görüntü alımından önceki veri setleri de medikal görüntü işleme ve radyologların tahmin yapmalarını kolaylaştıracak veri setleri olarak yüklenebilir. Bu konuda harmanlanacak yapılar içerisinde eski radyoloji raporları, ilişkili medikal görüntü çalışmaları ve elektronik hasta kayıtları bulunabilir.

Sanırım teknolojik gelişmeler ile ilgili çeşnilendirme yeterli sayılabilir. Daha önce de söylediğim gibi aldığınız PACS sistemi Açık Mimari desteklemiyorsa ve yıllar içerisinde 10 larca terra byte lık veriyi üretecekse ne yeni bir PACS sistemine geçmek kolay olacaktır ne de yeniliklere uygun bir altyapı sunmak kolay olacaktır. Yazımı okuyup hayıflanıyorsanız geçmiş olsun demekten başka bir şey gelmiyor elimden.

3.Eğilim 3: Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR )

HL7 / DICOM gibi veri iletimi yapıları sayesinde PACS bölümlerdeki bilişim sistemleri ve HBYS ile entegre olabilir. Bu entegrasyon elektronik hasta kaydı – EPR adı verilen bir haberleşme platformu ve veri bütünlüğüne temel oluşturur. EPR sayesinde hasta ile ilgili interdisipliner bir çok veri tek elde toplnıp daha sağlıklı karar verilebilmesine olanak sağlanılır. PACS evrimi genelde medikal görüntüleme verisi ile RIS’in entegrasyonu üzerine yoğunlaşmış olsa da, hastaya ait tıbbi elektronik verilerin yaygınlaşması medikal görüntülerin tüm bu verilerle birleştirilmesi git gide gerekli hale geliyor. Bu entegrasyon hasta yönetimi ve farklı kaynaklardan gelen hasta verilerinin fonksiyonel birleştirilmesi kısmını daha düzgün hale getirir. Sistemin klinik verimliliğini en üst düzeye çıkartabilmek için bir çok pratisyen ve klinisyenden gelen benzeri istekler vardır ve olmalıdır bu isteklerin temelinde de PACS’e ait medikal görüntüler ile hastaya ait verilerin birleştirilebilmesi oturmaktadır.

Kurumsal PACS ile birlikte hasta basit bir tanımlayıcı ile ( hasta numarası veya nüfus bilgileri gibi ) ilgi odağı haline gelir ve hasta ile ilgili tüm epikriz verilerine anında ulaşılabilir. Kurumsal seviyede bir çok hastane vurguyu kurumsal anlamda entegre edilmiş kaynakların klinik operasyonlar sırasında paylaşılabilmesi konusuna yapmalıdır. Bunu başardığınız zaman her bölüm adına uzmanlaşmış radyoloji bölümü barındırmak gibi bir zorluk teleradyoloji benzeri yapılar ile yer değiştirmeye başlayacaktır. Tabi bunları söylerken alan uzmanlığı ve radyoloji konularına saygımızın olmaması değil de daha çok gidişatın ne yönde olacağı algılanmalıdır. Burada anlatılanlar felaket tellallığı veya üç beş satır okumuş dandik bilgisayar mühendisinin fetvaları değildir. X-Ray kaynaklı her görüntüyü deli gibi seven, diğer kaynakları da en azından elinin tersiyle itmeyen tıp mı bilgisayar mühendisliği mi sorgusunu mümkün mertebe ikisi de diyerek cevaplayan bir kişi olan yazarımız kimseyi rahatsız etmek istememektedir. Neyse nerde kalmıştık ?  Bahsedilen dünyada EPR’ın içerisinde yer almaya başlayan medikal görüntülere ulaşmak, manipüle etmek gibi operasyonlar için her gün yeni bir görüntü arayüzü veya yeni bir araç öğrenmeye gerek olmayacaktır. Bu süreç medikal iyileştirme ve bakım süreçlerine çok olumlu yansıyacaktır.

Benzeri bir geliştirme aşamasında konvansiyonel veya eski tip diyebileceğimiz HBYS, RIS ve diğer Enformatik Sistemleri artık tek başlarına yeterli değildirler ama EPR bu yetersizliği ortadan kaldıracaktır. Şu andaki EPR’lerin çoğu tam anlamıyla etkili değildirler çünkü hastaya ait medikal görüntüleri barındırmazlar.  EPR sayesinde hasta kaydı hasta ile birlikte hareket eder ve kurum içerisindeki bir çok farklı sistem tarafından kullanılabilir. Bu yüzden kurumsal PACS sisteminin kurumsal EPR sunucusuna doğrudan bağlantısı olmalı ve bu sayede sağlık hizmeti sağlayıcısının ihtiyaç duyduğu anda ve yerde medikal görüntülere ulaşmasına olanak verilmelidir. İleride bahsi geçen gibi EPR uygulamaları ana saplantı haline gelecek ve o günlerde bu günlüğün yazarı ben demiştim modeliyle etrafta caka satacaktır.

Whittick ve Gill tarafından olgunluk tabanlı bir arkaplan ortaya konulmuştur. Makalelerinde dijital görüntüler ve elektronik sağlık kayıtları arasında ( DI / EHR ) bağlantı kuracak bir altyapı ve yedi basamaklı bir yapı önermişlerdir. Basılı filmden farkllı DI /EHR yetkilendirilmesine kadar bir merdiven yapısı önermişlerdir. Bu yapıdaki basamaklar :

1. Filme / kağıda baskı;
2. Modalite bazlı veya CD’ye depolama;
3. Bölümlere bağlı PACS ve RIS;
4. Organizasyonel PACS / RIS;
5. Çoklu organizasyonlarca paylaşılan PACS;
6. Bölgesel olarak paylaşılan medikal görüntüler;
7. Yetkilendirilmiş DI / EHR.

Basamaklar yetkilendirmenin veya özel kurumun özelliğine göre değişecektir. Bahsi geçen makalede kurumların bulundukları basamaktan bir üste illa adım adım geçmek zorunda olmadıklarından bahsediliyor ki bu önemli bir bağımsızlık sağlar. Model farklı basamaklar sayesinde PACS’te olgunluk sağlamayı hedeflese de bütün basamaklar PACS olgunluğu ile veya hastanenin kurumsal yapılanmasıyla ilişkilendirilmeyebilir.

Yazı serimizin bu kısmı da sona eriyor, PMM – PACS Maturity Model’ini de açıklanması artık dördüncü yazıma kalıyor daha sonra bu modelin derecelendirilmesi için gereken sorulara odaklanacağız. Tünelin sonundaki ışık görünüyor, naklen yayın makale hazırlar gibi hissediyorum bazen kendimi :) Önceki yazımdan etkilenenler ve benimle irtibata geçenlere devam ettireceğimi ve arkasını getireceğimi söylemiştim bu berbat sıcaklarda onlara ithaf ediyorum bu kısmı.

Bir sonraki yazımda :

PMM – PACS Maturity Model konuları ele alınacak son olarak da PMM – PACS Maturity Model yapısı için hastanelere bir soru çizelgesi sunabilmeyi umuyorum…

PACS Olgunluğu ve PACS Evrimi konusundaki eğilimler

Hastanelerde uygulanan kurumsal olgunluk modelleri içerisindeki PACS teknolojik altyapısı ile ilgili çalışmalar sonucunda PACS olgunluğu ve PACS Evrimi konusunda üç ana eğilim belirlenmiştir. Bunlar :

1. PACS konusunda radyolojik ve hastane bütünündeki süreç iyileştirmeleri;
2. PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu;
3. Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR ).

Hazırladığımız sunumdaki referanslar ve diğer temel kaynaklar ışığında aşağıdaki gibi bir yapısal hiyerarşi oluşturulabilir :

1.Eğilim 1: PACS konusunda radyoloji bölümü ve hastane bütünündeki süreç iyileştirmeleri

1.1.PACS Teknolojileri:

PACS kullanarak hastaneler web tabanlı teknolojiler ve web tabanlı sunucular sayesinde kendi ağları veya internet üzerinden medikal görüntüleri dağıtabilir, ulaşabilir, görüntüleyebilir hatta manipüle edebilirler. Filmleri ve kağıt akışını ortadan kaldırmaya odaklanmış bir PACS entegrasyonu raporların güvenilirliğini de arttırır. Sadece medical görüntüler üzerine odaklanan PACS hastane iş akışında sorunlar yaşayabilir veya yaşatabilir. Ortamdaki multimedya dökümanlarının üzerine de odaklanılmasında fayda vardır. Tanı koymada kullanılan iş istasyonlarında medikal görüntüleme yazılımları ve yönetim araöları olmalıdır. PACS yapısını kontrol eden aynı zamanda da arşiv sunuculuğu yapan sunucu hasta çalışmalarını dosya sisteminde bulundurur ve bunların içerisine ilgili tüm medikal görüntüleri, raporları ve izlenimleri depolar. Elektronik hasta kaydı ( EPR ) yapısı için benzeri bir kayıt yapısı çok önemlidir. Bu yapıdan sonra bahsi geçen kayıt yapısının içerisine arşiv yönetimi, ağ yönetimi ile görüntüleme ve sunucu yönetimi eklenmektedir. PACS uygulamalarında ve klinik iş akışında kullanılan görüntüleme ( display ) sistemlerinin evrimi ile ilgili analiz çalışmalarında bu konuda üç faz belirlenmiştir:

1.Faz 1 aşamasında, odak hastanedeki bir bölüm üzerindedir ve bu bölümde bulunan özel iş istasyonları ile medikal görüntülere ulaşım yeterli görünmektedir;

2.Faz 2 aşamasında, odak klinik ve kurumsal iş akışına doğru kayar ve medikal görüntüleri gösterme iş akışı görüntüleme istasyonları için optimize edilmiştir;

3. Faz 3 yani son faz aşamasında, – modern periyod – Kurumsal entegrasyon ve standardizasyon konuları enstitü / bölgesel kurumsal seviyede, bir çok farklı medikal görüntüleme cihazı üreticisi bazında uyum ve PACS / RIS ( Radiology Information System ) entegrasyonu konuları anahtar kelimeler haline dönüşür.

1.2. PACS uygulaması

İlk başlardaki PACS uygulamalarının en önemli sorunu ( ülkemizdekilerin ise hala temel sorunu ) üretici bağımlı, açık mimariye ( Open PACS Architecture ) uzak PACS bileşenleri arasında haberleşme yapılabilmesiydi. Bu sistemler sadece kendi aralarında haberleşir ve başka PACS veya DICOM sistemleri ile uyumluluk göstermezler. Erken PACS uygulamalarında iş istasyonları arasındaki asılı protokoller ( hanging protocols ) ilkel düzeydeydi, DICOM serilerini yerleştirmede , pencere seviyelendirme ( window/level ) ayarları ve büyütme faktörlerindeki eksiklikler yüzünden devamlı ayarlama gerekmekteydi. Özelde ilk PACS uygulamaları temel PACS özelliklerini sağlamaya ( görüntü yakalama ve gösterme ) odaklanmışlardı ve bunu yapmakta bile zorlanıyorlardı ( ülkemizdeki durum? ).  Bu sorunlar ikinci nesil PACS uygulamaları sayesinde büyük oranda ortadan kaldırıldılar. İkinci nesilin avantajı sadece temel PACS mantığında değil aynı zamanda medikal bilgiye yardımcı olacak şekilde teknik detaylar barındırmaları, görüntü işlemeden faydalanmaları ve bunları daha uygun bütçelendirmelerinden kaynaklanmaktadır. Bir PACS uygulaması ne olursa olsun sadece görüntü yakalayıp gösterebilen bir altyapı ile yetiniyorsa ilkel sayılır, PACS uygulaması açık mimariyi desteklemeli ve medikal görüntülere yorum yapılabilmesine olanak sağlamalıdır. Sadece depolama ve görüntüleme yapılabilmesi PACS sürecine katkıdan çok sisteme inancı kaybettireceği için zarar verir.

1.3. PACS İş Akışı sonuçları

Temel iş akışında faydalar sağlanmasına rağmen, PACS yapısının oluşturulacağı bölümde temel değişiklikler ve iş akışının yeniden tasarlanması gerçekleşmezse filmlerin ortadan kalkması görece olarak daha az üretkenlikle sonuçlanacaktır. Bu HIS ( Hospital Information System ), RIS ( Radiology Information System ) gibi bilişim sistemleri ile bir çok medikal görüntüleme sistemi arasında yüksek seviyede entegrasyon gerektirmektedir. Tarihi açıdan PACS yapısı hastane içerisindeki RIS ve HIS veritabanından farklı bir hasta veritabanı kullanır. Bu yüzden PACS firmaları dünya çapında satış pazarlama imkanı bulabilirken HIS ve RIS firmaları genelde lokal kaldılar. PACS doğası gereği RIS tarafında planlanmış çalışmalar hakkında bilgi sahibi olamıyordu dolayısıyla verimli cihaz / hasta eşleşmesi ve medikal görüntülerin sadece radyoloji bölümü değil tüm hastaneye dağılımı gerçekleşemiyordu. Başlangıçta radyoloji bölümünde elde edilen tab edilmiş filmlerin dijital ortama aktarılması bir başarı olarak görünmüştü, tabi bu dijital görüntülerin dolaşımının başarılması fazla düşünülmüyordu. Bu fazda bir çok radyolog iş akışı ve medikal görüntüleri yorumlama avantajlarından yeterince faydalanamıyordu. Radyologlar için iş akışındaki gelişme medikal görüntülerin dijital ortama aktarılmasıyla başlar ama kesinlikle CT gibi dilim görüntülerinin yığıtlarının daha önceki yığıtlarla kıyaslanmasını sağlayan otomatik asılı protokoller ( Adaptive Hanging Protocols ) kullanımıyla veya aynı görüntü yapısına ait farklı yüzeysel kesitleri görebilecekleri MPR gibi görüntü işleme teknikleriyle faydalanma gerçek anlamda başarılabilir. Bu evrim daha karmaşık ve gelişmiş görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığı 2 boyutlu hacimsel görüntü dilimlerinin 3 boyutlu geri çatımlarla sonuçlandığı MIP ve SSD gibi yapılarla radyologların tam desteklenmesine izin vermeye başladı. Aslında burada düşünülmesi gereken konu çok nettir, medikal görüntülerin filmde değil ekranda görülüyor olmaları hastane açısından film tab etmeye harcanan paranın ortadan kalkması, depolama alanı, doğayı kirletmeme gibi konularda avantaj sağlarken radyologlar açısından çok büyük gelişme sağlamaz. Madem medikal görüntüler dijital ortama aktarıldı o zaman radyologlar neden görüntü işlemenin nimetlerinden faydalanmasınlar? İşte bu noktada eski nesil PACS sistemleri ve yeni nesil PACS sistemleri arasında yukarıda bahsettiğim farklılıklar ortaya çıkıyor. PACS dışında RIS yapısında da yeni nesil uyumluluklar önemlidir. Nasıl yeni nesil PACS sistemleri görüntü işleme yapısı ile radyologları rahatlatmaya çalışıyorlarsa HL7 uyumluluğuyla da cihaz/hasta planlamalarının aktarımında RIS ile uyumlu çalışmakla mükelleftirler. RIS ise bu bilgileri HIS ile yine HL7 üzerinden organize edebilir durumda olmalıdır. Sağlık.net uyumluluğu sayesinde hemen hemen bütün HIS üreticilerimiz belli bir seviyede HL7 kabiliyetine sahipler, umarım HIS üreticileri sadece kendi sistemleriyle konuşabilecek PACS benzeri şeyler yapmaya çalışmak yerine öncelikle kendi sistemleri ile farklı RIS ve PACS yapılarının konuşabileceği altyapıları sunarlar aksi takdirde Türkiye yine bir başka yeni konuda çöplük haline dönme tehlikesiyle karşı karşıya. Tabi burda sorumluluk sadece üreticilere ve alıcılara yüklenmemeli. Tıp Bilişimi Derneği‘nde bu konuda çalışmalar başladığını biliyoruz bu konuda çalışan grup ivedilikle desteklenmeli ve genişletilmeli ve Sağlık bakanlığı ile birlikte özellikle Açık Mimari konusunda yoğun bir standart oluşturulmalıdır. Hastanelerimizin kesinlikle böyle pahalı teknolojilerde kapalı mimarilerle ve eski teknolojileri sunan yapılarla karşılaşmaktan korumalıyız ve sistemin profesyonelce yapılmasını sağlamalıyız. Eski patronlarımdan birisi DICOM standardını Siemens, GE, Philips gibi tröstlerin küçük şirketleri baltalamak için ortaya çıkarttıkları, hatta tüm standartların tröstleri koruduğu yönündeki fikirlerini hala hatırladıkça tüylerim diken diken oluyor. Özellikle medikal görüntüleme alanında standartların ne kadar önemli oldukları ve tam tersine kaliteli küçüklerin de büyümesine nasıl imkan verdikleri hakkında ileride bir yazı yazmayı planlıyorum o vakte kadar konumuza geri dönmekte fayda var. Bütün yazdıklarımın ışığında PACS’in aslında sadece hastanede kurumsal anlamda iş akışını değiştirmekle kalmadığı aynı zamanda klinik anlamda tanı koymaya ve karar vermeye çok büyük yardımları olduğunu söyleyebiliriz.

Radyoloji bölümlerindeki iş akışlarıyla ilgili evrim ise akademik alanda aşağıdaki gibi sıralanmıştır:

1.Birinci sırada geleneksel filmli radyoloji sistemleri düşünülebilir, tab edilmiş filmler ve onlara eklenen elle yazılan raporlar bu kısmın klasik özelliğidir;

2.İkinci sırada geleneksel radyoloji yapısı ile rapor bazında rapor adaptasyonu var, radyologlar yine tab edilmiş filmlerini ışık kutularında yorumlarken bağımsız RIS yapıları ve barkodlama gibi yöntemlerle raporlarını bilgisayar ortamına girerler;

3.Üçüncü seviyede ise radyologlar gerçek anlamda dijital raporlama ve doğrulama yapma fırsatı bulmuşlardır, PACS ve benzeri yapılar sayesinde yüksek çözünürlüklü dörtlü ekranlar veya ikili projeksiyonlar sayesinde başarılı sonuçlar söz konusudur;

4.Dördüncü ve son seviyede ise artık tele tıp uygulamaları sayesinde uydu ve internet teknolojileri kullanılarak dijital danışmanlık ve eğitim başarılabilir durumdadır. Teleradyoloji tanıların konulmasında ve tıp eğitimi konusunda devasa destek vermektedir.

Özetle ilk adımlarda ana odak noktası altyapı oluşturmakken sonradan verimli PACS iş akışının süreç entegrasyonuna katkısı ve hastane işleyişine uyumunu sağlamaya odaklanıldı. Verimli PACS iş akışı ve onun tıp bilişimi altyapısına katkısı ile kalite kontrol ve kontrol prosedürüne katkısı her ne kadar ülkemizde göz ardı edilse de ilerlemenin bu yönde olması yadsınamaz.

Yazı serimizin bu kısmı da sona eriyor, üçüncü kısım için çalışmalarıma devam edip PACS eğilimleri ile ilgili kısımları sonlandırıp PMM – PACS Maturity Model’ini  de açıkladıktan sonra bu modelin derecelendirilmesi için gereken sorulara odaklanacağız. Bu yazı dizisinin güzel bir tıp bilişimi makalesine dönüşeceğine olan inancım devamlı artıyor. Hem yazıyı okuyan hiç tanımadığım ilgililerden aldığım geri dönüşler hem de söz verdiğimiz için yaşadığım araştırma stresi umarım yakında sonlanacak :)

Bir sonraki yazımda :

PACS Entegrasyonu, PACS Optimizasyonu ve PACS İnnovasyonu

Kurumsal PACS ve Elektronik Hasta Kaydı – Electronic Patient Record ( EPR )

ve

PMM – PACS Maturity Model konuları ele alınacak son olarak da PMM – PACS Maturity Model yapısı için hastanelere bir soru çizelgesi sunabilmeyi umuyorum…

Kerem Caliskan

Abstract

This tutorial heavily depends on “Computer Animation – Algorithms & Techniques” book by Rick Parent and the book slides. One can also find definitions from Oxford Dictionary, Wikipedia and many chapter related data from different tutorials / presentations.

This tutorial focuses on explaining computer animation and technical algorithm infrastructure it makes use of. The tutorial will cover main topics in Computer animation like :

- Keyframing, story-boarding,

- Kinematics, physically based dynamics modeling,

- Motion capture,

- Scene composition, lighting, and sound track generation

This tutorial will teach the readers about current techniques in computer animation. By the end of the tutorial, the reader should:

- have learned the computational methods for modeling of motions in the physical and virtual world,

- be able to understand how to storyboard, light, compose, and render an animated sequence,

- and be able to read and critically evaluate the current literature in computer animation.

Introduction

Computer animation refers to any computer-based computation used for generating images that creates the perception of motion. Besides position and orientation of an object, its shape, shading parameters, camera parameters, lighting, its texture coordinates can also be animated.

For many of the people around the world Computer Animation is just a part of the funny new generation cartoons and movies. It’s true that Hollywood is one of the biggest sector that makes use of computer animation but one should know that most of the computer animation done in the world has nothing to do with movies. Computer game industry has always been one of the most challenging industries that completely relied on computer animation. They’re now also taking the chance of being animated MUDs (Multi User Dungeons). Majority of the games are played online and they use the experience coming from both Computer Animation and MUD infrastructure. Computer games take advantage of state of the art technologies for exploiting both CPU and GPU in order to render more realistic figures.
Real-time performance driven computer animation has already appeared at every realistic application that needs to render more information. Virtual reality especially augmented reality makes use of computer animation for connecting real time images and computer generated images. Computer animation is getting a part of our life as both CPU and GPU manufacturers embed more power on their chips. So what is the main difference between flight simulators, electronic warfare simulators, nuclear reactor simulators, weapon simulators and standard computer games? Cost, inter process communication and distributed communication structure, generated image quality and real time issues are the most important differentiators between these two groups.

• Perception:

In philosophy, psychology, and the cognitive sciences, perception is the process of attaining awareness or understanding of sensory information. It is a task far more complex than was imagined in the 1950s and 1960s, when it was predicted that building perceiving machines would take about a decade, a goal which is still very far from fruition. The word comes from the Latin words perceptio, percipio, and means “receiving, collecting, action of taking possession, apprehension with the mind or senses.”. The notion that perception is a requisite property of animate action; without perception action would not be guided and without action perception would be pointless.
It’s well known that when a series of images are displayed in a rapid succession, they’re perceived as a moving image by an observer. This is possible because the eye-brain complex has the ability, under sufficient viewing conditions and within certain playback rates, to create a sensation of continuous imagery from such a sequence of still images. This experience is due to persistence of vision where eye retains a visual imprint of an image for a brief instant once the stimulus is removed. These imprint known as positive afterimages fill in the gaps between the images to produce the perception of a continuously changing image. Persistence of vision is not the same as perception of motion. Rotating a light source with high frequency may result in a stationary ring image. Although this effect can be attributed to persistence of vision, the result is static. Recently, the causality of the ( physiological ) persistence of vision mechanism has been called into question and the perception of motion has been attributed to a ( psychological ) mechanism known as phi phenomenon; the apparent motion is referred to as beta motion. A critical part of understanding these visual perception phenomena is that the eye is not a camera: there is no “frame rate” or “scan rate” in the eye; instead, the eye/brain system has a combination of motion detectors, detail detectors and pattern detectors, of which each output is combined to create the visual experience. In order to persuade the observer to the continuous imagery image sequences should be shown on decent frequencies. When the observer loses her perception of continuous imagery the display is said to flicker. This may change owing to observer distance, lighting etc. so the frequency depends on some external factors. This rate is referred as critical flicker frequency. There is also an upper frequency limit for the eye to respond accurately enough for the brain to distinguish sharply defined, individual detail. As a result motion blur occurs.
For a true perception of image motion we should also understand other technical constraints which depend on standards used for displaying the images. Update rate depends on the number of images that is shown per second whereas display rate is dependent on the ability of your display hardware to show images per second.
In hand-drawn animation, fast moving objects are typically stretched in the direction of travel so that the object’s images overlap.

• Principles of Computer Animation

• Simulating Physics

• Squash & Stretch : defining the rigidity and mass of an object by distorting its shape during an action

Squash Stretch

•Timing : Spacing actions to define the weight and size of objects and the personality of characters. Weight, size, and personality of an object should determine how the actions are spaced through time. Light objects move quickly, whereas heavier ones move slower.

Animation Timing

• Slow in & slow out: The spacing of the in-between frames to achieve subtlety of timing and movement. Inertia, friction, and viscosity should be taken into account. Rather than having a uniform velocity for an object, it is more appealing, and sometimes more realistic, to have the velocity vary at the extremes.

Slow In - Slow Out

• Arcs: Objects should follow an arc rather than a straight line. Independent curves should be used for position interpolation and speed control.

Arcs

• Secondary actions: The action of an object resulting from another action. They’re like a chain reaction and should follow the main action.

Secondary Actions

• Designing Aesthetic Actions

1. Exaggeration : Accentuating the essence of an idea via the design and the action. Draws attention to the action.
2. Appeal : Creating a design or an action that the audience enjoys watching.

1. Follow Through/Overlapping Action: Follow through is the termination part of an action. Overlapping establishes the next action’s relationship by starting it before the first action has completely finished. This keeps the interest of the viewer, since there is no dead time between actions.

Follow through:

Follow Through

Overlapping Action:

Overlapping Action

• Effective Presentation of Actions

1. Anticipation: Preparation for an action
2. Staging: Presenting an idea so that it is unmistakably clear. This idea can be an action, a personality, an expression, or a mood. An important objective of staging is to lead the viewers eye to where the action will occur so that they do not miss anything. Action environment has to be set up so that it is not missed by the audience.

Anticipation: An upcoming action should be set up so that audience knows it is coming. An action breaks down into:

Anticipation

– Anticipation

– Action

– Reaction

• Anatomical motivation: a muscle must extend before it can contract. Prepares audience for action so they know what to expect. Directs audience’s attention. Amount of anticipation can affect perception of speed and weight.

Anatomical motivation I

Anatomical motivation II

• Timing : Appropriate duration for the action should be given so that the intended effect reaches the audience.
• Production Technique

1. Straight Ahead Action: In hand drawn animation when the animator starts at the first drawing in a scene and then draws all of the subsequent frames until he reaches the end of the scene. This creates very spontaneous and zany looking animation and is used for wild, scrambling action.
2. Pose to Pose Action: When the animator carefully plans out the animation, draws a sequence of poses, i.e., the initial, some in-between, and the final poses and then draws all the in-between frames (or another artist or the computer draws the inbetween frames). This is used when the scene requires more thought and the poses and timing are important.

Animation Four-level hierarchy:

Four-level hierarchy

- Production: The entire animation

- Sequence: A major episode with an associated staging area

- Shot: A continuous camera recording

- Individual frames: A single recorded image.

!!! A production usually consists of one to dozen sequences .

• Animation Production Steps:

A preliminary story with a script is decided on

•A storyboard is developed

- It lays out the action scenes by sketching representative frames.

Storyboard

•A model sheet is developed that lists the characters in various poses.

• The exposure sheet records information for each frame such as camera moves, sound track cues.

• The route sheet records the statistics and responsibility of each scene.

Animatic: Also called a story reel. A prototype animation that helps to work on timing, revise storyboard, etc. To sum up, it is a storyboard with timing.

• Once the storyboard has been decided on a detailed story is developed.

• Key frames are produced by master animators

• In-betweening: Associate and assistant animators produce the frames between the keys

Sound

• In lip-synched animation, sound-track is created first and then animation is produced to fit the sound-track.

• Music

• Special effects

• Voice

• Conventional vs. computer animation

Computer animation borrows a lot of ideas from conventional animation in terms of production approaches.

• However, there are differences:

– The lighting, camera models, motion can be reused easily in computer animation

– Multiple detailed models can be used in computer animation

• Test shot: short high quality rendering

• Pencil test: low quality models and approximate motions

Editing for introducing special affects:

Linear-nonlinear editing possible. Timeline for non-linear editing, we need digital video for non-linear editing

Giriş:

Sağlık ve tıp bilişimi son yıllarda yoğun bir evrimden ve yenilenme sürecinden geçiyor. İşlemci teknolojileri ve donanımdaki gelişmelere paralel gerçekleşen yazılımsal rahatlıklar en çok sağlık ve askeri sektörde etkisini göstermektedir. Düne kadar imkansız olarak düşünülen bir çok görüntü işleme yapısı bu sayede gerçekleşmeye başlamıştır ve artık her yerde konuşulan ana konu aynı anda bir çok sensörden gelen görüntünün birleştirilmesi ile cerraha / pilota daha fazla anlamlandırma katmak olmuştur. Tabi ironik olan insan öldürme amaçlı geliştirilen bir yapının aynı zamanda hayat kurtarmada işe yaraması veya tam tersi durumların gerçekleşmesidir. Tıp bilişiminde bu gelişmelerden en fazla yararlanan taraflardan bazıları picture archiving and communication systems ( PACS ), computer aided diagnosis ( CAD ), karar destek sistemleri ve elektronik hasta kaydı ( EPR ) gibi konular olmaktadır. Alan hala gelişmeye devam ediyor ama artık bazıları PACS’in o kadar da uç teknoloji olmadığından bahsetmeye başladılar. Bu sizin PACS’i nasıl kullanacağınızla çok yakından alakalı ve bu konuyla ilgili görüşlerim yavaş yavaş yazıya dökülecek. Ama özetleyecek olursak klinisyen tarafında başlangıç aşamasında oturmuş ve ucuzlayabilecek yapı görünse de alınacak çok yol ve atılacak çok adım görünüyor. Hastaneler kendilerine en uygun PACS sistemine geçmek için çalışmalar yaparken daha karlı ve verimli olabilmek için bazı modellere ihtiyaç duyacaklardır yoksa PACS sisteminden sağlanacak fayda yeterince gözlenemeyebilir. Bu model düne kadar çok net değildi ama tıp bilişimi alanında artık bu ihtiyaç belirlenip çalışmalara yoğunluk verildi.
1990′li yıllarda Carnegie Mellon üniversitesi liderliğinde Software Engineering Institute ( SEI ) tarafından tüm yazılım firmalarının artık kanıksamaya ve alışmaya başladıkları ( tabi yazılımdan anlayan firmalardan bahsediyorum, “Yazılım olayı çok karlıymış satalım bizim manavı, tutalım 2 oda 1 salon, koyalım iki çocuk verelim bilgisayarları yazsınlar işte HBYS, PACS artık allah ne verdiyse!” bu kapsamın dışındadır ) CMM – Capability Maturity Model ortaya çıktı. CMM yazılım firmalarına süreçlerine nasıl hakim olabileceklerini anlatmaya çalışan bir altyapı oluşturdu, tabi Amerikan ordusu ihale ettiği onca yazılım projesi başarısızlığa uğrayıp da bu süreç yönetim standardizasyon işini ihale etmeseydi ne olurdu bilinmez. CMM in son hali artık CMMI ( Capability Maturity Model Integration ) haline geldi, bizim de şirketteki hedefimiz personel sayımız ve biten proje sayımızla orantılı olarak CMMI Seviye 3 olabilmek üzerine kurulu, başarılı olabilmek için bitmiş bazı projeler ve bunlardan öğrenme sürecine geçiş önem kazanıyor. CMM ve bir çok detayını ileride kendi iç sürecimize göre veya önceki deneyimlerimize dayanarak bir gün yazarız fakat burada ana amacımız PMM yani PACS Maturity Model’ in köklerini tanımlayabilmektir. PMM CMM’in başarısından sonra ondan türetilen organizasyonal bir PACS öğrenme ve yenilenme sürecidir diyebiliriz.
Kısacası kaliteli medikal görüntüleme hizmeti verebilmek için PACS alımına gidip, ben kurdum artık gerisi gelir demek büyük yanılgı olacaktır. Yazının yazıldığı an itibarı ile yıl sonunda yapılacak Tıp Bilişimi kongresinde dahi PACS almamak taraftarı olanlarla tarafında olanların kozlarını paylaşabileceği kürsülerin planlandığı duyumunu alıyoruz :) Kaliteye bakışı, kurumsal kimliği ve hatalarından öğrenebilme yeteneğini ortaya koyabilecek güçte olanlar bu yazı dizisinden sanırım bir şeyler çıkartabileceklerdir ama bir bilişim sistemini alıp tüm sorunların çözülmesini bekleyen bir çokları yanılacaktır. Sizin kendi iç işleyişiniz bilişim sistemiyle uyumlu olmadığı sürece faydalanma eğriniz çok yavaş olacaktır.

Metodlar:

Neden bu işe giriştim ve nasıl ilerliyorum demekte fayda var.

Ders gazı :

Osman Saka hocamızın verdiği Evaluation Methods in Health Informatics dersi sırasında tıp bilişiminde değerlendirme metodları üzerinde does & donts tadında bir çok şey görme imkanımız oldu. Makalelerde genelde 3-4 isim görmeye alışmış bizim gibi mühendisler açısından veri toplayanların bile dahil edildiği 50-60 isim yazan makaleleri görmek eğlence kaynağı oldu :) Dönem sonunda bizim de bir değerlendirme yapmamız istendiğinde Kamil Arslankoz ( MIN MS ) ve Özer Metin ( MIN PhD ) ile beraber bir takım kurup araştırmalara başladık. Benim şirketimin PACS geliştirmesinden dolayı son derece masumane bir şekilde :) ben bizim sistemin değerlendireceği bir çalışma önerdim, neyse sonra bunun kolay olsa da etik olmayacağına karar verip alternatiflere eğilmeye karar verdik. Kamil hala Havelsan’da çalışan, Özer ise eski bir Havelsan çalışanı durumunda ben ise eski bir Milsoft danışmanıydım. Özer birden PMM fikriyle ortaya çıktığında bu çok hoşumuza gitti çünkü askeri yazılım geliştiren her firmada çalışanların CMM veya CMMI bilgisi teorinin ötesinde pratikte de sağlamdır ve bildiğimiz bir yapının bildiğimiz başka bir sektöre uygulanması ile ilgili çalışma dikkate değer gözüküyordu. karar verildikten sonra başladık çalışmaya.

Literatür taraması :

Yola ilk çıkışımız PACS ve Evaluation anahtar kelimeleriyle Pubmed,Springer ve IEEE gibi yerlerde eşelenme ile sağlam google birlikteliğinden geldi. Özer’in bulduğu “A PACS Maturity model: A systematic meta-analytic review on maturation and evolvability of PACS in the hospital enterprise” makalesinden sonra neye ve nereye bakmamız gerekeceği konusunda rahatladık. Okurken de bazı kısımlarda epey güldük, özellikle Türkiye’de PACS kullanımının tüm hastane ve kliniklerde %40 olduğunu söyleyen Avrupa Birliği ülkeler grafiği bizi epey eğlendirdi. Sanırım soruyu sordukları yetkili tıp sektöründe PACS’in adını duyan ( anlamını bilmese de ) insan oranını vermeyi tercih etti :), keşke o oranlar doğru olsa bugün farklı altyapıları konuşuyor olurduk. Bu yazı dizisinde temeli adı geçen makale ve benim konulara ilişkin genel deneyimim oluşturmaktadır, başarabilirsek sene sonuna ( 2009 ) yayınlamayı planladığımız makale çok daha kapsamlı ve ülke gerçeğine yakın olacaktır diye düşünüyorum.
Literatür taraması sırasında aşağıdaki kurallara ağırlık verdik :
- Tanımlarla ilgilenmeyelim, PACS, DICOM vb bilmeyenleri eğitme amacı gütmüyoruz.
- PACS uygulamasındaki temel taşlar olan görüntü alımı, DICOMization, DICOM Depolama, DICOM Aktarım, DICOM Gösterim ve DICOM Print gibi yapılar yerine bütüne odaklanan makaleleri seçilmeli.
- PACS teknolojisinin artıları ve getirilerinden çok zaten bu yola girmiş olan hastanelerin önüne yol haritası koyabilecek çalışmalara odaklanılmalı.
- Hastanelerde PACS’den faydalanma ihtiyacına yoğunlaşan ve bunu örnekleyen çalışmalar aranmalı.
- Hastanelerde PACS konusunda öğrenme / evrimleşme süreçleri ile olgunluk modelleri ile ilgili çalışmalar bulunmalı.

Bir sonraki yazımızda PACS Olgunluğu ve Evrimleşebilirliği üzerine devam etmeyi planlıyorum. Umarım buradan güzel şeyler çıkacak ortaya, burda yazıp söz verince daha bir kasıp hem çalışmayı yapmaya hem de burda yazının devamını getirmeye mecbur hissediyor insan yoksa bu sayfayı direk silmek gerekecek yakında :)