1

RAPORT ŞTIINŢIFIC ŞI TEHNIC

Etapa III (ianuarie-decembrie 2014)

Titlu proiect: Sistem pentru palpare virtuală şi training avansat, diagnostic medical şi

tratament (VIPsystem)

Contractul de finanțare nr: 2011‐3.2‐0503

Director: Ș.L. Univ. Dr. Dan Gheonea

REZUMAT ETAPĂ:

A treia etapă a proiectului s-a întins pe 12 luni (ianuarie‐decembrie 2014) şi a inclus

mai multe activități: Utilizarea unui dispozitiv haptic intermediar in timp real (activitatea 3.1),

Implementarea in context real a simulatorului haptic in cadrul diagnosticului (activitatea 3.2),

Stabilirea capabilitatii si limitarilor platformei de telemedicina folosita impreuna cu

dispozitivul haptic si interfata creata (activitatea 2.3) și participarea la congrese şi diseminarea

rezultatelor.

În cadrul primei activităţi am folosit volumele tumorale reconstruite de la un număr total

de 25 pacienți, cărora le-au fost efectuate cele două investigații care furnizează date despre

volumul tumoral, respectiv caracteristicile de duritate în cadrul etapei anterioare. Am folosit

astfel în timp real un dispozitiv haptic intermediar (interfata haptica Omni Phantom) în timp

real împreună cu modelul computerizat. Reconstrucția volumetrică în trei dimensiuni, pornind

de la informațiile DICOM furnizate de investigarea CT și completate cu informațiile despre

elasticitate au fost transmise la distanță prin intermediul aplicațiilor specifice de telemedicină,

dispozitivul haptic interacționând de la distanță cu acesta.

Rezultatele obținute au fost valorificate prin intermediul a două articole în reviste cotate

ISI cu factor de impact, prin elaborarea a două rezumate, publicat de asemenea într-o revistă

cotată ISI și a altor trei rezumate prezentate în cadrul unei conferințe internaționale. Rezumatele

ISI au fost prezentat în cadrul celui mai prestigios congres mondial de gastroenterologie

(Digestive Disease Week 2014, 3–6 Mai, Chicago, Statele Unite ale Americii). Cele trei

rezumate au fost prezentate în cadrul United European Gastroenterology Week 2014, 18-22

Octombrie, Viena, Austria și au fost câștigate două premii I în cadrul secțiunilor de prezentări

orale respectiv postere.

Astfel am asigurat diseminarea rezultatelor la un nivel comparabil cu cel de la nivelul centrelor

de prestigiu de la nivelul UE.

2

A3.1. Utilizarea unui dispozitiv haptic intermediar in timp real.

Arhitectura sistemelor haptice

Fiecare dintre platformele studiate are o structura ce implementeaza in mod particular

componentele ilustrate in Fig. 1, de aceea exista avantaje si dezavantaje in toate aceste

platforme.

Fig.1

Dintr-o clasificare precisa va rezulta platforma a carei structura acopera cele mai multe

functionalitati.

Framework-urile studiate folosesc diferite metalimbaje, precum XML, VRML sau X3Dpentru

a abstractiza structura grafului scenei. LimbajulPythoneste folosit pentru a adauga

functionalitate prin module descripting iarC si C++ sunt folosite pentru dezvoltarea de legaturi

intre anumite module softwareprecum si pentru interfatarea cu componentele hardware.

Dispozitivul haptic PHANTOM OMNI

Fig. 2

3

Interfata haptica Omni Phantom (Geomagic Touch) folosita la acest simulator este produsa de

SensAble Technologies actualmente Geomagic (Geomagic, 2014) si beneficiaza de un

dispozitiv cu retur de forta(„force-feedback”). Ea detecteazainteractiunea dintre instrumentele

virtualecoordonate de utilizator si organele virtuale cu care acesta intra în contact.

Folosind produse de tipul PHANTOM, putem efectiv sa interactionamcu realitatea virtuala prin

atingerea, modificarea sau manipularea obiectelor virtuale.Acest lucru este posibil datorita

tehnologiei force-feedback, aplicata cu succes laaceste dispozitive.

Prin simularea torsiunii combinata cu efecte de force feedbackeste posibil sa simti fortele de

coliziune si reactiune precum si cele de rasucire a uneicomponente dintr-un sistem mecanic

virtual sau unul real în cazul unui brat de robotcomandat de la distanta. Omni Phantom are 6

grade de libertate („DOF”) in ceea ce priveste pozitia si 3 grade de libertate pentru returul de

forta(„force-feedback”).

Libraria OpenHaptics

Libraria OpenHaptics dezvoltat de compania SenseAble[SenseAble, 2014] actualmente parte

din Geomagic, include interfataQuickHaptics, interfata dispozitivului haptic (HDAPI), interfata

bibliotecii haptice (HLAPI),utilitati, drivere pentru dispozitivul PHANTOM, exemple de cod

sursa, ghidulprogramatorului si documentatia interfetei.

QuickHaptics permite scrierea unei noi aplicatii haptice sau adaugarea elementelor haptice

laaplicatia existenta.

HDAPI ofera acces de nivel scazut la dispozitivele haptice, permite programatorului sa

redeafortele direct, ofera control asupra configurarii comportamentului de rulare al driver-ului

si oferacaractereristici ajutatoare convenabile si ajutor in depanare.

HLAPI prevede redarea haptica de nivel inalt si este proiectat pentru a fi

familiarprogramatorilor de aplicatii OpenGL. Permite reutilizarea codului existent OpenGL si

simplificasincronizarea haptica si a firelor de executie.

OpenHaptics 3.0 simplifica programarea aplicatiilor haptice prin incapsularea pasilor de

bazacomuni tuturor aplicatiilor grafice/haptice. Aceasta incapsulare este pusa in aplicare in

interfataQuickHaptics prin clasele C++.

Etape în dezvoltarea aplicațiilor haptice/grafice:

• parsarea fisierelor geometrice din pachetele de animatii;

• crearea ferestrelor grafice si initializarea mediului OpenGL;

• initializarea unuia sau mai multor dispozitive haptice;

4

• proiectarea scenei si a camerei;

• maparea fortei si a parametrilor de rigiditate pentru obiectele din scena;

• redarea raspunsului la interactiuni.

Libraria OpenGL

OpenGL (Open Graphics Library) (OpenGL, 2014)(este un standard deschis utilizat pe toate

platformele foarte utilizat pentru programarea componentelor grafice 2D si 3D ale programelor

de calculator. API-ul OpenGL ( application programming interface) constă in peste 250 de

apeluri diferite care pot fi folosite pentru a desena scene 3D complexe din primitive simple

(linii, puncte si poligoane). OpenGL este o interfata software foarte utilizata în realitate virtuală,

visualizare științifică, grafică asistată de calculator sau jocuri pe calculator.

Design

OpenGL servește două scopuri principale:

-ascunde complexitatea interfațării cu diferite acceleratoare 3D, prin prezentarea

programatorului cu un singur API uniform.

-ascunde capabilitățile diferitelor platforme hardware, prin solicitarea ca toate

implementarile să accepte caracteristica OpenGL ca un set complet –poate fi folosita si o

emulare software daca este necesar.

Funcționarea OpenGL de bază este de a accepta primitive, cum ar fi puncte, linii și poligoane,

și de a le converti în pixeli. Acest lucru se face printr-o conducta grafică - (graphics pipeline),

cunoscută sub numele de mașină de stare OpenGL. OpenGL oferă mai multe etape, care sunt

pe deplin programabile folosind GLSL(Graphics Library Shading Language).Un shader este o

funcționalitate executată pe procesorul grafic, care redă o parte din scena 3D în aplicații grafice.

OpenGL este un API procedural, care necesită ca un programator să impună restrictiile necesare

pentru constructia unei scene. OpenGL impune programatorilor să cunoasca limitarile si

cerintele impuse de API dar, de asemenea, oferă o anumită libertatea de a pune în aplicare

algoritmi noi de redare. OpenGL evolueaza permanent noi versiuni imbunatatite fiind lansate

permanent.

5

GLUT

Este o librarie utilitara a OpenGL(„OpenGL Utility Toolkit”)(GLUT, 2014) al carei scop este

interactiunea cu interfata sistemului de operare –functii de intrare/iesire la nivelul sistemului

(mouse, tastatura) cat si lucrul cu interfata grafica.

Diagnosticare prin palpare - simulare

Procedura de palpare reprezintă o aplicație importantă în stabilirea diagnosticului. Un exemplu

de implementare a procedurii de palpareeste simulatorul haptic Virtual Haptic Back[Holland,

2004]și care a fost folosit pentruinițierea studenților în domeniul diagnosticării prin palpare în

medicina osteopaticăîn terapie fizica și în cadrulterapiei prin masaj.Evaluarea rezultatelor

folosirii simulatorului a demonstrat o creștere semnificativă a vitezei de execuție a procedurilor

de diagnosticare si a preciziei acesteia.

Simulatorul generează modelul 3D vizual și haptic pentru spatele uman și două puncte haptice

ce sunt folosite pentru palpare; pentru testare sunt folosite mai multe exemple de disfuncții

somatice. În cadrul interfațeigrafice, sistemul haptic prezintăforțele aplicate. Simulatorul

integrează și un modul de evaluare cantitativă a performanței utilizatorilor și folosește interfeța

haptică PHANTOM 3.0 [Burdea, 1999].Aspectele vizuale și haptice pot fi adăugate foarte

ușor,iar unavantaj îl reprezintă evaluarea expertizei dobândite de către utilizator și vizualizarea

comparativă a evoluției asistateîn raport cu cea neasistată de către sistem a celui care învață

gestul medical.

În [Ullrich, 2012] este prezentat un algoritm nou de palpare și interacțiunea referitoare la

palparea cu glisarea țesutului, care utilizează un algoritm de tip forță multi-obiect pentru a

sprijini mai multe straturi de anatomie și un algoritm forță puls de simulare a pulsului arterial.

Prototipul dezvoltat utilizează o abordare finit element de co-rotație pentru simulare țesuturilor

moi și oferă interacțiune bimanuală prin combinarea mai multor tehnici. Rezultatele studiului

validează algoritmul propus de interacțiune prin palpare.

În cadrul proiectului, s-a realizat folosind framework-ul SOFA [SOFA, 2014](care va fi descris

în capitolul următor) un simulator pentrupalparea ficatului.În cadrul palpării fizice a ficatului

sunt utilizate doua tehnici: cu o singura mână pentru persoane fizice slabe, în timp ce tehnica

bimanuală este folosită pentru persoanele obeze și pentru o palpare profundă. Prin palparea se

determină forma ficatului și consistența acestuia. Dezavantajul major al palpării fizice se referă

la imposibilitatea stocării automate a rezultatelor: dimensiune, zone afectate, tipurile de forță

folosite și reacția acestora. Toate aceste valori permit analiza comparativă pentru mai mulți

pacienți si pentru mai multe categorii de ficat.

6

Framework SOFA (Simulation Open-Framework Arhitecture)

Simulatoarele dezvoltate oferă un suport puternic pentru deprinderea aptitudinilor în domeniul

medicinei.Aplicațiile medicale au contribuit la un salt calitativ pentru activitatea de instruire

medicală, dar dezvoltarea lor folosind alte simțuri decât cele clasice au contribuit la dezvoltarea

unui domeniu larg de cercetare. Un exemplu sunt aplicațiilecare simulează simțul tactil al

utilizatorului și care au propus probleme noi referitoare la capacitățile de deformare, de

suprafețe și de volum. Este nevoie de o acuratețe crescută atât a comportamentului, cât și a

formelor obiectelor din cadrul unei scene virtuale pentru o simulare realistă.

SOFA (Simulation Open-Framework Arhitecture) este un framework de simulare și dezvoltare

folosit de aplicațiile medicale. Este o platformă de tip open-source, dezvoltatăîn limbajul de

programare C++. Pentru definirea aplicațiilorse folosește metalimbajul de marcare XML și o

structură arborescentă de tip graf. Capabilitățile de dezvoltare rapidă a unei aplicații de către o

persoană sau un grup de persoane care nu are/au cunostințe avansate de programare sunt

corelate tocmai cu posibilitatea utilizării limbajului XML. Dacă se dorește, scenele pot fi

definite la un nivel mai detaliat prin intermediul limbajului C++. Este folosit în cea mai mare

parte în activitatea de cercetare pentru a ajuta la dezvoltarea de noi algoritmi, dar poate fi, de

asemenea, utilizat ca un instrument eficient pentru dezvoltarea prototipurilor.

Aplicațiile se bazează pe o structură de graf extinsă de modelele fizice și pe algoritmiideja

implementați de către framework. Un set de modele care definesc un obiect pot fi combinate

pentru a extinde nivelul de complexitate al reprezentării și comportării obiectului. În domeniul

dezvoltării aplicațiilor medical sunt disponibile multiple platforme și toate au ca scop oferirea

de soluții pentru diferitele provocări apărute în cercetarea și dezvoltarea simulatoarelor

medicale. În cadrul SOFA este implementată o altă modalitate pentru atingerea scopului:

algoritmii dezvoltați independent pot interacționaîn cadrul aceluiași mediu, în felul acestase

micșorează timpul de dezvoltare și se maximizează rezultatele. Scenele de tip graf sunt

reprezentate în SOFA ca grafuri direct orientate aciclice. Aceasta permite crearea de modele

complex prin organizarea și procesarea fiecărui element al simulării. Fiecărei componente îi

este atașat un nod a arborele de structură XML.

Platforma SOFA pune la dispoziție un mediu stabil pentru implementarea în cadrul simulărilor

a diferitelor categorii de algoritmi, din care în cadrul proiectului au fost folosiți algoritmii de

detectarea coliziunilor și algoritmi de deformare.

Folosind o arhitectură avansata software-ului sunt permise:

7

- creearea de simulări cu algoritmii noiimplementați în SOFA;

-modificarea parametrilor de simulare: comportamentul deformabil, constrângeri,

coliziuni prin editarea unui fișier XML;

-construirea de modele complexe;

- simularea interacțiunii dinamice dintre obiectele care interacționează, folosind

ecuații de rezolvare.

Portabilitatea este componentă importantă permițând ca scenele create pe un sistem sa poatăfi

rulate direct pe un alt sistem. Platforma susține de asemenea capabilitatile de reutilizare a

coduluiscris și a scenelor deja proiectate. Posibilitățile de înregistrare a scenei simulate oferă

un suport puternic activităților pentru imbunătățirea prototipului implementat.

SOFA reprezintă o platformă puternică pentru implementarea și testarea algoritmilor și

metodelor în cadrul simulărilor. SOFA se bazează pe mai multe concepte inovatoare și, în

special, pe noțiunea de reprezentare multi-model. Cele mai multe elemente de simulare,

precum: modelele deformabile, coliziunile între modele, instrumente, pot avea mai multe

reprezentări, legate împreună printr-un mecanism de mapare. Fiecare reprezentare este

optimizată pentru un anumite tip de activitate.

Reprezentarea multi-model a ficatului utilizând SOFA

Așa cum a descris mai sus, arhitectura SOFA suportă o reprezentare multi-model;

componentele de simulare poate avea mai multe reprezentări legate împreună prin mapare prin

care să ne permită să folosească diferite modele geometrice pentru un obiect specificat. Figura

3prezintă un exemplu de diferite reprezentări ale ficatului (mapările sunt reprezentate prin

intermediul săgeților). Reprezentarea multi-model reprezintă baza unui sistem de modularitate

de nivel înalt. Ca un avantaj, este posibil ca modele de natură diferită (obiecte rigide,

deformabile și fluide) să interacționeze.

8

Fig. 3

Bibliografie

(Sensable, 2014) - Sensable OpenHaptics. AccesatJune 15, 2014, Sensable site:

http://www.sensable.com/products - openhaptics - toolkit.htm.

(Sensegraphics, 2014) - Sensegraphics H3D. AccesatIulie 25, 2014, Sensegraphics

site:http://www.h3dapi.org/.

K.L. Holland, R.L. Williams II, R.R. Conatser Jr., J.N. Howell, and D.L. Cade, 2004,

Implementation and Evaluation of a Virtual Haptic Back, Virtual Reality Society Journal, 7:

94-102

G. Burdea, G. Patounakis, and V. Popescu, 1999, Virtual Reality-Based Training for the

Diagnosis of Prostate Cancer", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 46(10): 1253-

60.

S. Ullrich, T. Kuhlen, 2012, "Haptic Palpation for Medical Simulation in Virtual Environments",

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.18, no. 4, pp. 617-625.

(SOFA, 2014) - SOFA. AccesatIulie 15, 2011, site:www.sofa-framework.org.

(Geomagic, 2014) http://geomagic.com/en/products/phantom-omni/specifications/

http://www.dentsable.com/haptic-phantom-omni.htm

(OpenGL, 2014)(https://www.opengl.org/resources/libraries/glut/glut_downloads.php

(GLUT, 2014)http://www.glprogramming.com/

.

9

A3.2. Implementarea in context real a simulatorului haptic in cadrul diagnosticului.

Pentru realizarea experimentelor am utilizat framework-ul SOFA care se bazează pentru

vizualizarea 3D a scenelor pe librăriile OpenGL şi GLUT. În cadrul scenelor încarcate (fisiere

în format xml) am inclus fiserele in format obj cu datele reale ale ficatului.

Unul dintre modelele folosite are urmatoarea structură: ?xml version="1.0" ?>

<Node name="root" gravity="0 -9.81 0" dt="0.02">

<DefaultPipeline name="CollisionPipeline" verbose="0" />

<BruteForceDetection name="N2" />

<DefaultContactManager name="collision response" response="default" />

<Node name="Liver" gravity="0 -9.81 0">

<EulerImplicitSolver name="cg_odesolver" />

<CGLinearSolver name="linear solver" iterations="25" tolerance="1e-09"

threshold="1e-09" />

<MeshGmshLoader name="meshLoader" filename="mesh/liver.msh" />

<TetrahedronSetTopologyContainer name="topo" src="@meshLoader" />

<MechanicalObject name="dofs" src="@meshLoader" />

<TetrahedronSetGeometryAlgorithms template="Vec3d" name="GeomAlgo" />

<DiagonalMass name="computed using mass density" massDensity="1" />

<FixedConstraint name="FixedConstraint" indices="3 39 64" />

<Node name="Visu" tags="Visual" gravity="0 -9.81 0">

<OglModel name="VisualModel" fileMesh="mesh/liver.obj" />

<BarycentricMapping name="visual mapping" input="@../dofs"

output="@VisualModel" />

</Node>

</Node>

</Node>

În figura 4 este modelul vizual importat in SOFA al unui ficat.

10

Fig. 4

Pentru folosirea dispozitivului haptic Phantom Omni am integrat plugin-ul Sensable în cadrul

framework-ului SOFA. Iniţializarea dispozitivului în cadrul scenelor se realizează prin

includerea următoarei linii pentru configurare în cadrul fisierului xml: <NewOmniDriver name="Omni Driver" listening="true" tags="OmniLiver" forceScale="0.5" scale="500" permanent="true" />

Interfața NewOmniDriver permite obținerea locației dispozitivului și transmiterea unei forțe de

răspuns adecvată. Pentru specificarea modelului de coliziune sunt introduse: obiectul mecanic

cu care se dorește realizarea unei coliziuni, în cazul nostru aceste obiect este reprezentarea 3D

a ficatului; un al doilea obiect pentru vizualizarea grafică a dispozitivului haptic, iar legătura

între interfața de tip driver și acest model se realizează prin utilizarea aceleiași etichete, în cazul

nostru OmniLiver, atât pentru nodul interfață cât și pentru nodul corespunzător forței de

răspuns: <MechanicalObject template="Vec3d" name="Particle" position="0 0 0" />

<Point name="ParticleModel" contactStiffness="2" />

<RigidMapping template="MechanicalMapping&lt;Rigid,Vec3d&gt;" name="MM->CM mapping"

object1="instrumentState" />

<EnslavementForceFeedback name="forcefeedback" tags="OmniLiver"

collisionModel1="@ParticleModel" relativeStiffness="4" attractionDistance="0.3"

normalsPointOut="false" />

În figura 5 este prezentat modelul bazat pe coliziuni, în care sunt vizualizate cele două entități,

instrumentul și ficatul.

11

Fig. 5

În figura 6 se prezintă interacțiunea directă dintre obiectul instrument și obiectul de interes

(ficat), iar pentru acest tip de interacțiune se realizează legarea instrumentului de obiectul ficat,

ceea a ce din punct de vedere sintactic se realizează prin includerea nodului aferent interfeței

haptice în nodului obiectului de cercetat: <Node name="Liver">

<Node name="RigidLayer">

<MechanicalObject name="ToolRealPosition" tags="OmniLiver" template="Rigid" />

<NewOmniDriver name="omniDriver1" tags="OmniLiver" scale="300" permanent="true"

listening="true"/>

<Node name="Tool1">

<MechanicalObject template="Rigid" name="RealPosition"/>

<SubsetMapping indices="0"/>

</Node>

</Node>

</Node>

12

Fig. 6

În figura 7 obiectele din aceeași scenă sunt repoziționate și sunt prezentate dintr-o altă

perspectivă. Repoziționarea și rotirea obiectelor în cadrul scenei permite vizualizarea, dar mai

ales interacțiunea cu toată suprafața ficatului.

Fig. 7

Posibilitatea de a înregistra și de a utiliza în cadrul experimentelor viitoare a rezultatelor

interacțiunii dintre dispozitivul haptic și ficatul virtual permite realizarea de studii de

comparație pentru pacienți diferiți sau pentru același pacient, dar la moment de timp diferite

putând evalua în acest fel evoluția unei posibile boli. Prin utilizarea modelului comportamental,

suprafața unui ficatul poate fi împărțită în zone, iar fiecărei zone i se poate atașa (automat sau

manual) un indice pentru forța de răspuns. În acest fel se realizează detectarea și marcarea

zonelor cu probleme de pe suprafața ficatului și în funcție de numărul și valoarea forței de

răspuns rezultată pot fi formulate diagnostice. O altă utilitate a simulatorului implementat este

în cadrul pregătirii viitorilor medici pentru a se obișnui cu modalitatea de palpare a ficatului.

.

13

A3.3. Stabilirea capabilitatii si limitarilor platformei de telemedicina folosita impreuna

cu dispozitivul haptic si interfata creata.

Politica de securitate a bazei de va fi asigurata prin definirea de grupuri de utilizatori si conturi

de utilizare prin atribuirea de drepturi de acces diferentiat fiecarui grup de utilizatori.

Fiecarui grup in parte i se pot acorda drepturi pentru accesul, vizualizarea, modificarea,

stergerea datelor in mod individual.

Accesul va fi restrictionat pentru tipuri de structuri de date, pentru anume structuri de date (baze

de date, tabele, campuri ale unor tabele) pentru crearea si modificarea de proceduri.

● Astfel utilizatorul System Admin (SA) va avea drepturi depline de vizualizarea,

modificarea, stergerea datelor pe toate structurile de date;

● Nu se vor acorda drepturi de acces la tabela utilizatorilor decat utilizatorului SA;

● Nu se vor stoca parole in text clar in baza de date, se vor folosi MD5() sau SHA1()

pentru criptarea parolelor;

● Pentru alegerea parolelor se va folosi politica de securitate utilizata si implementata in

baza de date SQL;

Am creat baza de date pentru pacienti si pentru stocarea informatiiei DICOM dupa urmatoarea

structura:

DROP TABLE IF EXISTS main.Patient ;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main.Patient (

`idPatient` INTEGER,

`Name` VARCHAR(45) NULL ,

`ID` VARCHAR(50) NULL ,

`Birth Date` DATE NULL ,

`Sex` VARCHAR(1) DEFAULT 'X' ,

PRIMARY KEY (`idPatient`),

UNIQUE (Name,ID) );

DROP TABLE IF EXISTS main.`Study` ;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main.`Study` (

`idStudy` INTEGER ,

`UID` VARCHAR(64) NOT NULL ,

`ID` VARCHAR(32) NULL ,

`Description` VARCHAR(45) NULL,

`Date` DATE NULL ,

14

`Time` TIME NULL ,

`Modality` VARCHAR(45) NULL ,

`Manufacturer` VARCHAR(45) NULL ,

`Institution Name` VARCHAR(45) NULL ,

`Referring Physician` VARCHAR(45) NULL ,

`Patient_idPatient` INT,

FOREIGN KEY (Patient_idPatient) REFERENCES Patient(idPatient)

PRIMARY KEY (`idStudy`),

UNIQUE (UID));

DROP TABLE IF EXISTS main.`Series` ;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main.`Series` (

`idSeries` INTEGER ,

`UID` VARCHAR(64) NOT NULL ,

`ID` VARCHAR(32) NULL ,

`Description` VARCHAR(45) NULL ,

`Image Type` VARCHAR(45) NULL ,

`Date` DATE NULL ,

`Time` TIME NULL ,

`Study_idStudy` INT NOT NULL ,

FOREIGN KEY (`Study_idStudy` ) REFERENCES `Study` (`idStudy` )

PRIMARY KEY (`idSeries`),

UNIQUE (UID));

DROP TABLE IF EXISTS main.`Image` ;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS main.`Image` (

`idImage` INTEGER ,

`UID` VARCHAR(64) NOT NULL ,

`Number` INT NULL ,

`Image Position Patient` VARCHAR(64) NULL ,

`Pixel Offset` INT NULL ,

`Slice Location` FLOAT NULL ,

`FileName` VARCHAR(4096) NULL ,

15

`Series_idSeries` INT NOT NULL ,

FOREIGN KEY (`Series_idSeries` ) REFERENCES `Series` (`idSeries` )

PRIMARY KEY (`idImage`),

UNIQUE (UID));

Importul datelor DICOM in program se va face prin crearea unui serviciu ce va monitoriza un

director ce se poate gasi fie local sau intr-o retea, in acest director se vor salva fisierele DICOM.

In momentul in care fisierele sunt salvate in acest director, serviciul de monitorizare va importa

si popula baza de date cu informatiile necesare.

Prezentarea garfica a modului de interactiune cu programul de vizualizare VIP

D Factori de risc in prelucrarea datelor Asigurarea calitatii datelor prelucrate se realizeaza prin inlaturarea factorilor de risc, astfel se vor lua in considerare urmatorii factori de risc ce pot denatura calitatea datelor prelicate:

1. Deteriorarare fisierelor DICOM, ce sunt salvate in dosarul comun 2. Inconsitenta in salvarea datelor in dosarul comun 3. Validarea formatului importat

16

4. Relevanta imaginilor salvate in diagnosticarea tumori 5. Deteriorarea bazei de date

Prin inlaturarea sau minimizarea acestori factori de risc se minimizeaza foarte mult pierderea datelor Asigurarea calitatii se va realiza prin implementarea unor proceduri de lucru si prin

monitorizarea permanenta a informatiilor prelucrate. De asemenea se va efectua back-up zilnic

al bazei de date si plan de mentenenta ce include verificare, defragmentare si reindexare, astfel

datele vor fi protejate si vor avea consistenta necesara proiectului.

17

A2.5. Participarea la congrese şi diseminarea rezultatelor obţinute

PUBLICAŢII

Articole publicate în reviste cotate ISI

• Dan Ionuţ Gheonea, Costin Teodor Streba, Cristin Constantin Vere, Mircea Şerbănescu,

Daniel Pirici, Maria Comănescu, Letiţia Adela Maria Streba, Marius Eugen Ciurea, Stelian

Mogoanţă, Ion Rogoveanu. Diagnosis System for Hepatocellular Carcinoma Based on

Fractal Dimension of Morphometric Elements Integrated in an Artificial Neural Network.

BioMed Research International, Volume 2014, Article ID 239706, 10 pages.(IF = 2.706).

• Shape memory alloy-based smart module structure working under intense thermo-mechanical stress, Suzana Danoiu, P. Rotaru, Sonia Degeratu,S. Rizescu, N. G. Bizdoaca, Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, pag.1323-1330, 118:1323–1330, DOI 10.1007/s10973-014-4069-8, (2014) – articolul are integrat Acknowledgements cu ID-ul si numele proiectului. Impact factor pentru 2013 - 2.206

Rezumate publicate în reviste cotate ISI

1. CT Streba, IA Gheonea, L Streba, L D Sandulescu, A Saftoiu, DI Gheonea. Virtual Palpation

Model -Combining Spiral CT and Elastography Data: a Proof-of-Concept Study.

Gastroenterology, Vol. 146, Issue 5, S-344–S-345

2. CT Streba, CC Vere, LD. Sandulescu, A Saftoiu, DI Gheonea, L Streba, I Rogoveanu. Focal

Liver Lesions Classification by Artificial Neural Networks and Support Vector Machines

Employing Dynamic Imaging Data. Gastroenterology, Vol. 146, Issue 5, S-933.

Lucrari prezentate la congrese internationale si nationale

1. C.T.Streba, C.C.Vere, L. Săndulescu, A. Săftoiu, D.I.Gheonea, L.Streba, I.Rogoveanu.

Focal lesions classification by artificial neural networks and support machines dynamic

imaging data. 22nd United European Gastroenterology Week, October 18-22, 2014, Vienna,

Austria; UEG Journal, A149.

2. C.T.Streba, C.C.Vere, L.Săndulescu, D.I.Gheonea, I.Rogoveanu. Modular computer-

aided diagnosis and prediction system for early hepatocellular carcinoma in cirrhotic

patients. 22nd United European Gastroenterology Week, October 18-22, 2014, Vienna,

Austria; UEG Journal, A140.

18

3. C.T. Streba, I.A. Gheonea, L. Sandulescu, S. Adrian, D. I. Gheonea. Implementing a

virtual palpation model combining spiral CT and elastography data into medical training - a

pilot study. 22nd United European Gastroenterology Week, October 18-22, 2014, Vienna,

Austria; UEG Journal, A147.

Premii internaționale

Premiul I secţiunea Poster 22nd United European Gastroenterology Week, October 18-22, 2014, Vienna, Austria – Liver, biliary and pancreatic diseases: C.T.Streba, C.C.Vere, L. Săndulescu, A. Săftoiu, D.I.Gheonea, L.Streba, I.Rogoveanu. Focal lesions classification by artificial neural networks and support machines dynamic imaging data.

Premiul I Oral Free Paper Prize 22nd United European Gastroenterology Week, October 18-22, 2014, Vienna, Austria: C.T.Streba, C.C.Vere, L.Săndulescu, D.I.Gheonea, I.Rogoveanu. Modular computer-aided diagnosis and prediction system for early hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients.

Director proiect Șef. Lucrări. Dr. Dan Ionuț Gheonea