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DOI: 10.1055/s-0031-1279584
Der Medical Computation Server
Ziele: Im klinischen Alltag werden MRT Daten direkt am MR Scanner nachverarbeitet. Verarbeitungsprogramme (VP), die z.B. neuartige Verarbeitungsmethoden nutzen, sollten den gleichen Bedienkomfort bieten. VPs werden jedoch in vielen Fällen nicht mit Blick auf eine einfache Handhabung entwickelt, sondern in optimierten Berechnungsumgebungen und auf High Performance Clustern. Der Medical Computing Server (MeCS) ermöglicht die Einbindung solcher VPs in den klinischen Alltag. Methode: MeCS besteht aus drei autonomen Modulen: Das DICOM Server Modul empfängt medizinische (z.B. MRT) Daten im DICOM Format und stellt diese dem VP zur Verfügung. Das Beauftragungsmodul ermöglicht die benutzerfreundliche Auswahl der zu verarbeitenden Daten, des zu verwendenden VPs und die Abfrage von Parametern. Das Verarbeitungsmodul führt das VP aus, versieht die Ergebnisdaten mit einem Vermerk über ihre Herkunft und versendet sie innerhalb des Klinikumsnetzwerks über das DICOM-Protokoll an einen Zielrechner. Von dort können die Daten, äquivalent zur bisherigen Arbeitsweise, in den Routineprozess eingebunden werden. Ergebnis: MeCS wurde in die bestehende DICOM-Infrastruktur integriert. Als erste VPs wurden Methoden zur suszeptibilitätsgewichteten MR Bildgebung, zur Berechnung magnetischer Suszeptibilitätskarten sowie DTI verfügbar gemacht. Die drei unterschiedlich implementierten Programme (z.B. Shellskript, Matlabfunktion) sind dabei unter einer Oberfläche vereint. Die Berechnungen werden auf einem HPC-Cluster ausgeführt. Schlussfolgerung: Dank des modularen Aufbaus können in Zukunft einzelne Bestandteile ausgetauscht werden. Z.B. könnten VPs aufgrundlage des Typs der empfangenen Daten automatisch ausgewählt und ausgeführt werden. Bereits jetzt konnten durch MeCS im Forschungsbetrieb entstandene VPs für die reguläre Nutzung innerhalb des Klinikums verfügbar gemacht werden. Durch den direkten Zugriff auf die einzelnen VPs können kleine Änderungen an Rekonstruktionsmethoden zeitnah und herstellerunabhängig umgesetzt werden.
Keywords: DICOM, Automatisierung, offline Rekonstruktion, High Performance Cluster
Korrespondierender Autor: Lehr BW
Medical Physics Group, IDIR 1, Universitätsklinikum Jena, Philosophenweg 3, 07749 Jena
E-Mail: Berengar.Lehr@med.uni-jena.de