Google Cloud によるDICOM管理

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copyright © 2024 MNES Inc.   DICOM規格医用画像検査の情報をやり取りするための「世界標準規格」 Digital Imaging and Communications in Medicine の略。 ● 通信プロトコルのデファクトスタンダード ● 1人の患者から撮影された連続する画像のセットを Study / Series / Image の階層構造で管理する ● 画像1枚1枚にタグ(Tag)と呼ばれる属性情報を持つ ● .dcm拡張子のファイルとして出力し持ち運ぶことが可能 ○ 1枚: 500KB〜30MB程度が一般的 ● 1回の検査で 1〜1000枚の画像が撮影される https://exiftool.org/TagNames/DICOM.html

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copyright © 2024 MNES Inc.   DICOM ストレージ基盤 1. DICOMファイルのパース(タグの解析) 2. Datastore へ保存 3. Signed URLの発行 4. GCSへアップロード 5. Pub/Sub へメッセージ送信 6. バケットからファイルDL 7. 匿名化加工 8. 匿名保管バケットへアップロード 9. Datastore を更新 10. 枚数のカウント

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copyright © 2024 MNES Inc.   1. マネージドサービス（GAE, Cloud Run 等）の強力なオートスケールによる恩恵 2. 稀に規格外(1GB〜)のファイルがアップロードされる場合がある 3. 稀にDICOM規約違反のファイルがアップロードされる場合がある DICOM ストレージ基盤 a. オンプレ→クラウドへのファイルアップロードに10〜13枚/s 程度のスループットを実現 b. サーバー側では最大500/s 程度のリクエストを問題なく処理 a. Pub/Sub topic を2系統に分け、大容量メモリのCloud Runで処理 a. 1検査単位(数百枚)でエラーが発生すると、Pub/Subの配信レートが大幅に下がる b. Pub/Sub の再配信に頼らず、実装内で再度メッセージを積むように変更

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copyright © 2024 MNES Inc.   DICOMWeb の誕生もっと手軽にDICOM見たい依頼しなくてもDICOM見たいレスポンスがめっちゃ遅い画像とタグどっちを見るかはこっちで決めたいオンプレソフトと同じように検査/シリーズの検索がしたい見るだけじゃなくて保存もしたくなりました見る時と同じように画像とタグ別々ってできる…? DICOM規格内にウェブサービスを使用して DICOM オブジェクトを取得または保存するための手段が規定される DICOMWeb

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copyright © 2024 MNES Inc.   DICOMWeb 1検査丸ごとください Content-Type: multipart/related 1イメージだけください Content-Type: application/dicom png でください Content-Type: image/png タグ情報だけください Content-Type: application/json json + jpeg を dicom に変換して保管しておいて患者ID: 001 のデータを検索して

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copyright © 2024 MNES Inc.   config を設定することで、指定したDICOMタグの値を編集、秘匿化することができる ● 置換 ● 削除 ● リセット ● UIDの再生成 ImageConfig を指定することで、画像内に焼き込まれたテキストも秘匿化することができる ● すべてのテキストを秘匿化 ● 機密性の高いテキストを秘匿化 ○ 年齢 ○ 人名 ○ クレジットカード番号、電話番号 ○ IPアドレス　　など DICOMの匿名化

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copyright © 2024 MNES Inc.   1. 症例群など特定の単位でDICOMの処理を行うことができる 2. 他ストアとの組み合わせで安全にデータ利活用データ利活用の用途としてみた DICOMStore や将来的な可能性 a. データセットやストアを作成し、一括で操作を行うことができる b. Pub/Sub 通知もできるため、データドリブンなパイプラインを構築することが可能 c. BigQuery へタグ情報をストリーミング/一括エクスポートする機能など、研究や分析、MLのための機能が統合されている d. DICOMWebに適合しているため、様々なメディアでのデータ取り出しなどが可能 a. FHIRストアやアノテーションストアを組み合わせることで、 DICOMデータの匿名化に関するオペレーションや変換結果、削除された機密データを分離して管理することが可能その他の医療情報システムから収集したデータと組み合わせることで安全に匿名化後データの紐付けを実現 b. 同意ストアを組み合わせることで、医療データのオプトイン/オプトアウトを管理して安全にデータへのアクセスや抽出を実現

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copyright © 2024 MNES Inc.   業務システムのバックエンドとしてみた DICOMStore 1. 医療機関からアップロードされる単位(検査やシリーズ)でオンデマンドに移動や秘匿化などの処理を行うためのパイプラインを構築する必要がある 2. 業務システムの要件に特化して機能開発を行った方が利用料の節約になる a. 基本的に格納されたDICOMへの操作はデータセットやストア単位 i. GCSへエクスポート、匿名化加工を検査やシリーズ単位で実行も可能だが、事前にフィルタファイルの作成が必要 b. 上書き更新が許容されない（already exists） c. Pub/Sub 通知が来るのはデータのストア時のみ（削除時には来ない） a. .dcmファイルとしてGCSに保管するほうがストレージ料金、Ops料金ともに安価　　　→　昨年11月にストレージクラス変更がプレビューリリース b. DICOMタグの匿名化のみであればPython数行で実装が可能 c. PHRサービスのようにユーザーのデータ通信量などに制約がある場合は良いかも

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