Resumen

El uso de imágenes médicas digitales es habitual en servicios sanitarios y clínicas. Estos datos son de vital importancia para el diagnóstico y el tratamiento, por lo que su conservación, protección y archivo constituyen todo un reto. El rápido crecimiento del tamaño de los archivos, los formatos de datos diferenciados y el creciente número de archivos constituyen big data, que los sistemas tradicionales no tienen la capacidad de procesar y almacenar. Este estudio investiga una plataforma eficiente de capa intermedia basada en la arquitectura Hadoop y MongoDB utilizando las tecnologías más avanzadas de la literatura. Hemos desarrollado este sistema para mejorar el método de compresión de imágenes médicas que hemos desarrollado anteriormente para crear una plataforma de capa intermedia que realice operaciones de compresión y archivo de datos. Con este estudio se ha desarrollado una plataforma que utiliza el modelo de programación MapReduce sobre Hadoop y que puede ser escalable. Se ha utilizado MongoDB, una base de datos NoSQL, para satisfacer los requisitos de rendimiento de la plataforma. Se ha construido un clúster Hadoop de cuatro nodos para evaluar la plataforma desarrollada y ejecutar algoritmos MapReduce distribuidos. Se han utilizado imágenes médicas de pacientes reales para validar el rendimiento de la plataforma. El procesamiento de las imágenes de prueba tarda 15.599 segundos en un solo nodo, pero en la plataforma desarrollada se tardan 8.153 segundos. Además, gracias al paquete de procesamiento de imágenes médicas utilizado en el método propuesto, los valores de la relación de compresión producidos para la imagen no-ROI se sitúan entre el 92,12 y el 97,84%. En conclusión, la plataforma propuesta proporciona una solución integrada basada en la nube al problema del archivo de imágenes médicas.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:plataforma, datos, uso de imágenes médicas digitales, imágenes médicas de pacientes reales, plataforma de capa intermedia eficiente, problema de archivo de imágenes médicas, método de compresión de imágenes médicas, paquete de procesamiento de imágenes médicas, modelo de programación MapReduce, valores de relación de compresión
• Keywords:platform, data, Digital medical image usage, actual patient medical images, efficient middle layer platform, medical image archiving problem, medical image compression method, medical imaging processing package, MapReduce programming model, compression ratio values