Digitaalisten kuvien käsittely

PACS ja kuvamuoto

Digitaalikuvantamisen kehityksen myötä syntyi tarve luoda näille kuville sopiva arkistointi- ja -siirtojärjestelmä. Ratkaisuksi kehitettiin PACS (engl. Picture Archiving and Communication System) -järjestelmät. Ne korvasivat perinteisen filmipohjaisen kuvansiirron vähitellen 2000-luvun ensimmäisen vuosikymmenen aikana.

Jotta digikuvantamisen mahdollisuuksia saataisiin hyödynnettyä radiologiassa täysimittaisesti, tarvittiin tehokas ja yleisesti hyväksytty menetelmä digitaalisen tiedon arkistointiin ja siirtoon. Ennen kuin tämä tavoite voitiin saavuttaa, laitevalmistajien oli päästävä yhteisymmärrykseen kuvantamislaitteiden ja PACS-ratkaisujen yhteisestä käyttöliittymästä. 1980-luvun puolivälissä Yhdysvaltain radiologiyhdistys (ACR) ja tekniikan standardointijärjestö National Electrical Manufacturers Association (NEMA) kehittivät yhteistyössä DICOM-standardin (Digital Imaging and Communication in Medicine). DICOMista tuli lääketieteellisen kuvadatan yleismaailmallinen tiedostomuoto. Ethernet TCP/IP -protokollan avulla DICOM-kuvatiedostot voitiin siirtää kuvantamislaitteesta PACS-järjestelmään ja sieltä edelleen näytölle (3, 4, 5). DICOM-kuva sisältää kuvatiedon lisäksi myös mm. tunnistus- ja kuvantamismenetelmään liittyvää metadataa. DICOM-kuvatiedoston värisyvyys on 16 bittiä; 16 bitin avulla voidaan saada aikaan 2¹⁶ = 65 536 harmaan sävyä. Sävyasteikko on mahdollista kartoittaa käytettyyn kuvausmenetelmään ja kuvauskohteeseen perustuvien muunnostaulukoiden mukaan, jolloin näytöllä näkyvä kuva on automaattisesti säädettävissä optimaaliseksi diagnoosin tekoa ajatellen. Radiologian lisäksi DICOM-standardi on käytössä valtaosassa lääketieteellisistä laitteista myös muilla erikoisaloilla.

Digitaalisia kuvia voidaan tallentaa eri muodoissa hammasröntgenlaitteen toimittajasta riippuen. Bittikarttakuva (bitmap image, lyh. BMP) on perinteinen häviötön, pakkaamaton kuvamuoto, jossa kuvatiedosto sisältää kaiken alkuperäisen pikselitiedon. Tästä johtuen bittikarttakuvatiedoston koko on yleensä suuri, joskin se riippuu kuvan resoluutiosta eli pikselien määrästä vaaka- ja pystysuunnassa. Kuvatiedoston kokoa voidaan pienentää käyttämällä pakkaavia kuvamuotoja. Pakkausmuoto voi olla joko häviötön, jolloin alkuperäinen kuvatietoaines säilyy kokonaan, tai häviöllinen, jolloin tiedoston koko pienenee enemmän, mutta alkuperäisiä pikseliarvoja ei enää voida jälkeenpäin täysin palauttaa. Yleisimmin käytetty kuvatiedostojen pakkausmenetelmä on JPEG (joint photographic experts group). Kun JPEG-kuvatiedosto pakataan tiiviisti, tiedoston koko pienenee, mutta samalla myös tietohävikin määrä kasvaa – eli kaikkia alkuperäisiä pikseleitä ei enää voida palauttaa. Pakkaustaso tulee näin ollen valita lääketieteellisille kuvatiedostoille sopivaksi.

Tiedoston koko vaikuttaa myös aikaan, joka kuluu tiedoston siirtoon paikasta toiseen. Nopean laajakaistaliittymän avulla yksittäinen hammaskuvatiedosto välittyy muutamassa sekunnissa, eikä siirtoon kuluvalla ajalla pitäisi olla vaikutusta hammaslääkärin työhön. Lähetysaika voi kuitenkin venyä huomattavasti lähetettäessä kerralla useita kuvia tai 3D-kuvia, joiden koko voi helposti olla jopa 100 MB. Tämä tulisi ottaa huomioon, kun kuvatiedostoja halutaan tarkastella etäpäätteellä.

Digitaalinen kuvantamisprosessi ja laadunvarmistus

Digitaalinen kuvantaminen koostuu kolmesta vaiheesta. Ensimmäisessä vaiheessa eli kuvan muodostamisessa käytetään fysikaalisia prosesseja – mm. potilaan läpivalaisua röntgensäteilyllä – analogisen signaalin aikaansaamiseksi. Potilaan kehon vaimentama, kuvantamislaitteen ilmaisimen rekisteröimä signaali muutetaan digitaaliseksi raakadataksi. Toisessa vaiheessa eli jälkikäsittelyssä raakadataa muunnetaan kuvaustyyppiin perustuvien algoritmien avulla niin, että diagnostiikan kannalta tärkeät piirteet kuvatiedostossa korostuvat. Viimeisessä eli kuvan katseluvaiheessa käsitelty kuvatiedosto siirretään näytölle radiologin tai hammaslääkärin tulkittavaksi (3).

Radiologisen tutkimusprosessin kokonaislaadun ja sujuvuuden kannalta on tärkeää, että kaikki kolme vaihetta voidaan toteuttaa ja optimoida toisistaan riippumatta. Kuvantamislaitteita ja -parametrejä päivitetään sitä mukaa, kun tekniikka kehittyy ja raakadatan hankintaan on saatavissa entistä tehokkaampia ilmaisimia.

Kuvankäsittelyohjelmien ja erilaisten jälkikäsittelyasetusten avulla samasta raakadatasta voidaan korostaa eri anatomisia kohteita kliinisen mielenkiinnon mukaan. Mm. kuvarekonstruktioalgoritmien tai TT-kuvan ikkunoinnin avulla on mahdollista korostaa joko pehmyt- tai luukudoksen yksityiskohtia.

Vaikka digitaalisen kuvantamisketjun osat ovat toisistaan riippumattomia, ketju tulisi optimoida myös kokonaisuutena. Sama koskee laadunvarmistusta. Digitaalisen radiologian laadunvarmistusprotokolla tulee laatia niin, että se kattaa prosessin kaikki vaiheet – kuvan muodostuksesta ja kuvausparametrien yhdenmukaisuuden varmistamisesta aina kuvan katseluun saakka. Laatuketju on yhtä vahva kuin sen heikoin lenkki; vaikka kuvantaminen ja kuvankäsittely olisi toteutettu huolella, diagnostiikan tarkkuus saattaa kärsiä, mikäli kuvia katsellaan heikosti toimivilta näytöiltä tai valaistusolosuhteet ovat kuvia katseltaessa epäasianmukaiset (6, 7).

Radiologisia kuvia katseltaessa ympäristön valaistustehon tulisi olla noin 15–20 luxia, mikä on huomattavasti vähemmän kuin hammaslääkärin työhuoneen normaalivalaistus, noin 800–1000 luxia. Työhuoneen valaistusta ei kuitenkaan voi himmentää potilastyön aikana. Kuvia tulisikin sen vuoksi tarkastella uudelleen työpäivän päätteeksi ihanteellisissa valaistusolosuhteissa (8).

Hammaskuvantamisen kehitys – 2D-kuvasta 3D-kuvaan

Hammaslääketieteessä on perinteisesti käytetty projisoituja röntgenkuvia: intraoraalikuvia, kefalometrisia kuvia tai panoraamakuvia (2). Digitaalikuvauksessa käytetään joko kuvalevyjärjestelmiä (computed radiography, CR) tai suoradigitaalisiin taulukuvailmaisimiin perustuvia järjestelmiä (direct radiography, DR). Litteät taulukuvailmaisimet ovat vähitellen syrjäyttämässä kuvalevyjärjestelmät paremman tehokkuutensa ja kuvanlaatunsa ansiosta. Leuoista ja kasvoista otetut projektiokuvat kuitenkin sisältävät päällekkäisiä anatomisia rakenteita ja geometristä vaihtelua, eivätkä ne tästä syystä välttämättä sovellu ihanteellisesti tarkkojen lineaaristen mittausten tekemiseen tai päällekkäisten luurakenteiden arviointiin.

Leukojen ja kasvojen luuston anatominen monimutkaisuus on kannustanut kehittämään entistä kattavampia ja geometrisesti toimivampia kuvantamismenetelmiä, joiden avulla saadaan kolmiulotteista (3D) kuvadataa. Esimerkiksi monileiketietokonetomografia (monileike-TT, MSCT) tai erityisesti hammaslääketieteelliseen kuvantamiseen tarkoitettu kartiokeilatietokonetomografia (CBCT) tarjoavat 3D-dataa, josta voidaan muodostaa monipuolisia leikekuvia eri suunnista (ks. kuva «»3) (9, 10).

Kuva 3. Kartiokeila-TT-kuva puhkeamattomasta kulmahampaasta (D.13): koronaalinen leike (A), sagittaalinen leike (B), aksiaalinen leike (C) ja 3D volume rendering -tekniikalla toteutettu leike (D). Kartiokeila-TT-kuvantamisen avulla anatomisista rakenteista saadaan kolmiulotteista kuvadataa. Leikkeitä voidaan käännellä näytöllä halutulla tavalla siten, että ne vastaavat luonnollisia anatomisia rakenteita. Tietokonetomografia on monipuolinen tekniikka, joka tarjoaa erittäin hyvät mahdollisuudet leukojen ja kasvojen monimutkaisten rakenteiden tarkkuutta vaativaan kuvantamiseen.

Tietokonetomografiatutkimuksessa potilaasta otetaan haluttu määrä projektionäytteitä eri suunnista siten, että röntgenputki ja -ilmaisin liikkuvat potilaan ympäri. Nämä projektiokuvat toimivat kuvaustietokoneen muodostaman tomografiakuvan raakadatana (3). Tästä datasta syntyy volumetrista 3D-kuvadataa, joka on diagnostiselta arvoltaan huomattavasti pelkkää projektiokuvaa parempaa. Koska potilas altistuu tietokonetomografiakuvauksessa paljon suuremmalle säteilyannokselle kuin panoraama- tai intraoraalikuvauksessa, 3D-TT-kuvantamisen käyttöaiheet rajoittuvat hammaslääketieteessä lähinnä sairaalaolosuhteissa tehtävään toimenpiteiden suunnitteluun ja postoperatiiviseen jälkiarviointiin.

Hammaslääkärien käyttöön tarkoitetut kartiokeila-TT-laitteet ovat monileike-TT-laitteita kevyempiä ja edullisempia. Yleensä myös niiden erottelukyky on parempi ja säteilyannos alhaisempi (11). Kartiokeila-TT-laitteet sopivat hammaslääkärin vastaanotolle myös siksi, että ne vievät varsin vähän tilaa.

Kun halutaan tutkia pehmytkudoksia, magneettiresonanssikuvaus (MRI) on röntgenkuvausmenetelmiä parempi vaihtoehto. MRI:n avulla kuviin saadaan parempi kontrasti, eikä potilas altistu kuvauksessa ionisoivalle säteilylle. MRI on kuitenkin TT:tä kalliimpi tutkimusmenetelmä, eikä MRI-laitteiston hankkiminen tavalliselle vastaanotolle yleensä olekaan mahdollista.

Hampaiston tutkimuksen, hoitosuunnittelun ja seurannan dokumentoinnissa sekä hoitotulosten arvioinnissa käytetään apuna myös potilaiden hampaista otettuja digitaalisia valokuvia (12, 13). Digivalokuvat tallennetaan yleensä samaan tietokantaan kuin röntgenkuvat, ja niiden tarkasteluun käytetään samoja tietokoneohjelmia. Toisin kuin radiologisiin tutkimuksiin, valokuvaukseen ei liity vahingollisia biologisia vaikutuksia, mikä on tärkeä näkökohta erityisesti lasten kohdalla. Valokuvien hyöty tunnustetaan laajalti esimerkiksi ortodontiassa, jossa niitä käytetään kasvojen profiilin analysointiin. Valokuvista on apua myös pehmytkudos- tai limakalvomuutosten seurannassa. Lisäksi ne helpottavat hammaslääkärin viestintää potilaan tai hammasteknikon kanssa. Potilailla on vain harvoin riittävästi tietoa hampaiston tai kiinnityskudosten sairauksista; valokuvien avulla heille voidaan antaa lisää informaatiota ja näin parantaa heidän hoitomotivaatiotaan. Usein kuvallinen esitys on sitä paitsi sanallista neuvontaa tehokkaampaa. Hammasteknikot puolestaan pystyvät paremmin vastaamaan sekä potilaiden että hammaslääkäreiden esteettisiin vaatimuksiin, kun heillä on käytettävissään valokuvia. Tietosuojan kannalta kuvien lähettäminen hammasteknikolle voi kuitenkin olla ongelmallista, mikäli teknikko toimii toisessa yrityksessä.

Radiologisten tietojärjestelmien tulevaisuus

PACS-ratkaisut ovat ajan myötä kehittyneet tiedontallennus- ja -siirtojärjestelmistä nykyaikaisiksi radiologisen prosessin hallintajärjestelmiksi. Niissä käytetään puheentunnistusta (14, 15) ja ne on integroitu radiologian tuotannonohjausjärjestelmään (RIS, radiology information system). PACS- ja RIS-järjestelmien välisen rajapinnan merkitys on erittäin suuri, sillä molemmat järjestelmät ohjaavat diagnostisen prosessin kulkua, jonka pullonkaulat voivat aiheuttaa viiveitä kiireisellä vastaanotolla. Sairaaloissa RIS käsittelee potilaiden kirjaamiseen, henkilötietoihin, tutkimuspyyntöihin, lähetteisiin, ajanvarauksiin, laskutukseen ja vakuutuksiin liittyviä tietoja yhdessä HIS (Hospital Information System) -järjestelmän kanssa. Tietojärjestelmät tulisi pystyä integroimaan joustavasti yhteen siten, että toiminnan sujuvuuteen ja tehokkuuteen voisi luottaa eikä järjestelmien sisältämän tiedon välillä ilmenisi ristiriitoja.

Aiemmin röntgenkuvien tulkinta ja visualisointi tapahtui enimmäkseen tiettyyn kuvantamistekniikkaan ja -laitteeseen sidoksissa olevilla työasemilla, mutta nykyisin tämä työ tehdään yhä enenevässä määrin PACS-työasemilla. Kattavat PACS-järjestelmät tarjoavat entistä parempia jälkikäsittely- ja visualisointityökaluja jatkuvasti kasvavalle käyttäjäjoukolle – radiologista internetin kautta kuvia tarkastelevaan peruskliinikkoon. Radiologit ovat tottuneet katselemaan tomografista dataa usean suunnan reformaattileikkeinä (MPR). Kliinisessä potilastyössä toimivalle lääkärille tai hammaslääkärille kuvadatan visualisointimenetelmät, joiden avulla 3D-kuvista saadaan luonnollisemman näköisiä (kuten volume rendering -tekniikka), saattavat kuitenkin tarjota havainnollisimman tavan lähestyä kerättyä kuvatietoa.

Nykyaikaisia PACS-verkostoja voidaan käyttää radiologian laitosten lisäksi myös esimerkiksi tavallisilla hammaslääkäreiden vastaanotoilla. Yksittäinen vastaanotto voi liittyä laajempiin, alueellisiin PACS- ja RIS-järjestelmiin, jolloin se voi hyödyntää jo olemassaolevaa radiologista IT-infrastruktuuria. Toinen vaihtoehto on hankkia vastaanotolle omat järjestelmät. Laitevalmistajilta on saatavana melko kohtuulliseen hintaan kuva-arkistointiratkaisuja, joihin sisältyy yksi paikallinen työasema ja verkkopohjainen kuvamateriaalin katselumahdollisuus ns. Thin Client -päätteen eli kevyen asiakaspäätteen kautta. Organisaation koosta riippumatta PACS- ja RIS-järjestelmien ylläpidossa – johon kuuluvat mm. varmuuskopiointi, päivitykset, käyttöoikeuksien hallinnointi ja käyttötuki – tulee aina huolehtia tarkoin tietoturvasta. Yksittäisillä vastaanotoilla ei yleensä ole palkkalistoillaan omia IT-asiantuntijoita, ja IT-infrastruktuuri- ja -tukipalvelut kannattaakin tavallisesti hankkia ulkopuolisilta palveluntarjoajilta.

Suomessa tietojärjestelmäpalveluja terveydenhuollolle, apteekeille ja kansalaisille tarjoaa Kansallinen Terveysarkisto (KanTa). KanTa-palvelut otetaan käyttöön vaiheittain koko maassa. KanTa-hankkeen viimeiseen vaiheeseen kuuluvat sähköinen resepti eli eResepti (jonka käyttöönotto on parhaillaan meneillään), kansallinen lääketietokanta sekä sähköinen potilastiedon arkisto ja tiedonhallintapalvelu (eArkisto). eArkiston käyttöönoton myötä kansalaiset saavat mahdollisuuden katsella omia tietojaan verkossa. Lisäksi arkisto mahdollistaa tietojen jakamisen eri käyttäjien ja organisaatioiden välillä tiukkojen säännösten puitteissa.

Tulevaisuudessa lääketieteelliset tietojärjestelmät yhdenmukaistuvat ja sulautuvat yhä enemmän toisiinsa. Pyrkimyksenä on kerätä yhä hallitummin ja yhä suurempia määriä tietoa koko terveyssektorilta, perusterveydenhuollosta erikoissairaanhoitoon. Tulevaisuudessa myös radiologian alalla toimivat organisaatiot joutuvat käsittelemään kasvavia määriä tietoa, sillä multimodaaliset ja 3D/4D-kuvantamismenetelmät yleistyvät diagnostiikassa jatkuvasti. Tämän tietomäärän käsittelyyn tarvitaan entistä parempia kuvankatselu- ja analysointivälineitä – muun muassa automaattista tietokoneavusteista diagnostiikkaa, jonka avulla radiologit voivat helpommin ja luotettavammin seuloa valtavasta tietomäärästä diagnoosin kannalta merkittäviä löydöksiä.

Diagnostisen datan todellinen arvo määräytyy kuitenkin sen perusteella, vastaako radiologinen tutkimus sille asetettuun kliiniseen kysymykseen, ja miten radiologin lausunto auttaa valitsemaan potilaalle oikean hoidon. Tulevaisuudessa tämän näkökohdan merkitys korostuu entisestään, kun terveydenhuollon kustannustehokkuutta pyritään parantamaan ja kuluja karsitaan kautta linjan. Alati lisääntyvä tarve saada luotettavampaa ja kattavampaa tietoa tutkimusten ja hoitojen kliinisestä vaikuttavuudesta on merkittävä kannustin radiologisten ja kliinisten sovellusten sekä tietojärjestelmien kehitykselle. n

Handling of digital images

Digital imaging has revolutionized radiology during the past 20 years. All digital imaging is still based on analogue signals from imaging detectors which are converted into digital binary format that can be processed by computers. Digital images are formed of individual pixels, each containing contrast value (gray scale).

Picture archiving and communication systems (PACS) provide tools for storing and transporting digital images. The DICOM provide a universal format for medical image data. Other formats, e.g. bitmap (bmp) and jpeg, are also used for dental images. Digital imaging can be described in three steps:

1) image acquisition uses physical processes to obtain the analogue signal which is converted into digital raw data,

2) post-processing enables modification of the raw data to emphasize the diagnostic target features,

3) image review brings the processed images to the medical display.

Quality assurance must cover the whole imaging chain. Due to the complex bony anatomy of the maxillofacial region, 3D cone-beam computed tomography has become more popular in dental use. In the future, multimodal and 3D/4D methods of imaging will produce increasing data loads in radiology. Information concerning efficacy and effectiveness will be the fundamental motivator in future radiological applications and IT solutions.