CLOUD CEIB I+D. Sistema de gestión y extracción de conocimiento de la imágen médica

• Autores: Jose María Salinas Serrano
• Directores de la Tesis: Miguel Cazorla Quevedo (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante ( España ) en 2013
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Manuel García Chamizo (presid.) , M. de la Iglesiá-Vayá (secret.) , Angel Constantino Pérez Sempere (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUA
• Resumen

  • El Sistema de Información Sanitario de la Agència Valenciana de Salut (AVS), es un sistema de considerable envergadura que ofrece un surtido porfolio de soluciones informáticas altamente especializadas. El banco de imagen centralizado de la imagen médica de la AVS (Enterprise Vendor Neutral Archive - GIMC), permitirá dar soporte para I+D a la comunidad científica a través de la implementación de servicios lógicos de consulta y recuperación de conjuntos de imágenes determinados.

    El sistema de gestión y extracción de conocimiento de la imagen médica de la AVS (Cloud CEIB I+D) que se propone utilizará estos servicios ofrecidos por el GIMC como base para gestionar y extraer conocimiento de la imagen almacenada en el banco, ofreciendo dicho conocimiento en forma de servicios de valor añadido y alta especialización al Sistema de Información de la Historia Electrónica del Paciente (HSE) para, de esta forma, llevar los resultados de la I+D e innovación al paciente, mejorando la calidad de la información del mismo.

    Cloud CEIB I+D consta de cuatro módulos generales: Sistema de información sanitario (SISAN), motor de búsqueda (SE), anonimizador (CEIBANON), gestor de ensayos clínicos y proyectos de investigación de bioimagen para la I+D (GEBID) y motor de conocimiento (BIKE). El BIKE es el módulo central y a través de sus sistemas base analizará y generará el conocimiento para alimentar a HSE a través de estos servicios. La tecnología que utiliza Cloud CEIB I+D está basada principalmente en tecnología open source.

    Dentro de BIKE, eje fundamental del sistema, encontramos: BIKE-Postproceso, encargado de ofrecer al ingeniero de visión de un entorno de postprocesado avanzado; BIKE-Cuantificador, sistema de creación y validación de biomarcadores; BIKE-Datamining, sistema que facilita la explotación de la información almacenada en la imagen DICOM a partir de herramientas de la minería de datos; BIKE-Clasificador, sistema de clasificación de imagen a partir de la extracción de biomarcadores para la generación de sistemas de ayuda al diagnóstico (SADI).

    Cloud CEIB I+D es un proyecto real, en fase de desarrollo, que ha servido de base para la implementación de instancias como NeuroBIM-MS (http://www.neurobim.es), un banco de imágenes para el estudio de la esclerosis múltiple y como puerta de entrada al proyecto EuroBioImaging (http://www.eurobioimaging.eu).