RadExTDM Établir une base de données sur les doses de radiation en tomodensitométrie

Problématique Besoin de surveillance l'exposition des patients à la radiation ionisante lors des examens en médecine : tomodensitométrie, radiographie, mamographie, fluoroscopie, etc. L’information sur la dose associée aux examens en tomodensitométrie (TDM) est disponible sur les serveurs PACS des hôpitaux dans des fichiers au format DICOM. Elle est toutefois décentralisée et difficile d'accès.

Objectifs Obtenir un portrait de la situation en imagerie médicale afin d'uniformiser la pratique. Atteindre de hauts standards de qualité quant à l'usage raisonnable de la radiation ionisante en médecine.

Solution Établir une base de données collectant toute l'information utile aux professionnels de la santé concernés. Extraire les données pertinentes des PACS existant : CTVIvol : Computed Tomography Dose Index DLP : Dose Length Product Autres informations pertinentes : type d'examen, âge du patient, identifiant de l'appareil, etc. Automatiser l'ajout à la base de données des études futures afin d'assurer un suivi continu.

OpenREM Projet au code source ouvert écrit en Python et développé par The Royal Marsden NHS Foundation Trust. Alternative flexible, gratuite et multiplatforme aux solutions propriétaires coûteuses des fabricants. Bon point de départ, mais : Impossible d'y importer les informations de dose produites par les appareils existants de la plupart des fabricants : Siemens, GE, Toshiba. Les DICOM On doit écrire du code permettant d'aller chercher les fichiers DICOM sur les PACS.

Rapports de dose Les appareils récents produisent des rapports de dose structurés (RDSR : Radiation Dose Structured Report), facilement lisibles. OpenREM permet déjà de gérer ces cas. La plupart des appareils ne produisent pas ces rapports et enregistrent l'information sous forme d'une image ajoutée à la liste des images d'une série.

Reconnaissance optique des caractères Pour lire l'information, on doit implémenter une solution d'OCR (Optical Character Recognition) On se base sur une solution existante, Tesseract, une librairie au code source ouvert d'OCR pour extraire l'information utile sur l'image. Texte reconnu : 5,10 373,00 5,10 182,72 555,72

Serveur Orthanc Orthanc est un serveur DICOM automne et demandant peu de ressources, au code source ouvert. L'API REST permet d'extraire toutes les tags permettant d'identifier l'image contenant les informations de la dose cumulative. Chaque manufacturier a un numéro de série différent (Siemens : 501 ; GE : 999 ; Toshiba : 1 000)