HarlleyHauradou/SPECT_Segmentation

🔰 Introdução

Projeto de Anonimização e Segmentação de imagens DICOM(.dcm) através da proposta da empresa Dosimagem filiado a universidade IBMEC-RJ.

👱 Colaboradores

1. Arthur Camaz
2. Bruno Rocha
3. Bruno Xavier
4. Caio Medeiros
5. Ian Amoedo
6. Pedro Oliveira
7. Matheus Noricia

🧰 Ferramentas

1. Pydicom : Biblioteca utilizada para vizualizar os metadados
2. Insominia : API utilzada para anonimizar os metadados
3. 3dSlicer : Software utilizado para vizualizar imagem nearly raw raster data(.nnrd) segmentada em 3D
4. ImageJ : Software utilizado para vizuliar os metadados e imagem no formato DICOM(.dcm)
5. SympleITK : Biblioteca utilzada para segmentar a imagem DICOM(.dcm)
6. Trello : Software utilizado para organização de tarefas.

História do Projeto

💥 Proposta do Trabalho

A empresa Dosimagem realizou um pedido aos alunos da IBMEC realizarem um software em Python com o objetivo de anonimizar e segmentar imagens DICOM. O projeto teve como proposta ampliar os conhecimentos dos alunos e ampliar novos horizontes para a empresa Dosimagem utilizar no prática.

O projeto foi dividido em dois casos no qual denominamos como :

• Problema 1: Os laboratórios que solicitam serviços de dosimetria à Dosimagem precisam anonimizar os metadados das imagens submetidas, em respeito à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Essa tarefa toma tempo dos responsáveis pelos laboratórios e atrasa o início do trabalho da Dosimagem, uma vez que nem todos os seus clientes têm o conhecimento necessário para realizar tal tarefa. Portanto, há a necessidade de criação de uma API REST que possa receber imagens no formato DICOM e seja capaz de anonimizar seus metadados, tais como o nome do paciente, sua data de nascimento e quaisquer outros metadados que possam ser considerados sensíveis.

• Problema 2: A Dosimagem utiliza a ferramenta 3D Slicer para realizar as segmentações dos órgãos. No 3D Slicer, há uma ferramenta chamada TotalSegmentatorAI, que é capaz de realizar a segmentação de forma automática dos órgãos em poucos minutos. A ideia, neste caso, seria desenvolver uma API REST que possa receber imagens no formato DICOM e seja capaz de segmentá-las automaticamente.

📋Organização da equipe

Com a alta demanda de tarefas no percurso deste projeto decidimos utilizar a metodoligia de Scrum/Kanban na organização das nossas tarefas para buscar melhorias e vizualizar as tarefas que estavam pendentes ou finalizadas.

Link para Scrum/Kanban

🤔 Como utilizar na Prática ?

0. O usuário deve possuir na máquina os seguintes softwares instalados:

• IDE A IDE utilizada do projeto foi o VSCODE porém pode utilizar a IDE de seu gosto. Link para Dowload
• Insomnia Link para Download
• 3DSlicer Link para Download
• Python Link para Dowload

1. O usuário deve instalar e descompactar o software na máquina.

Esta etapa tem como objetivo instalar o software do nosso projeto junto com as imagens DICOM de teste.

• 1. O usuário baixa o software
• 2. Após baixar o arquivo o usuário deve descompacta o arquivo

Arquivo Software

Download Software

Video de Demonstração

Passo.1.mp4

2. O usuário deve abrir o software em sua IDE

Esta etapa tem como objetivo inicializar o software na IDE na qual esta utilzando.

• 1. O usuário deve inicializar a IDE.
• 2. Após inicializar sua IDE deve-se abrir o software dentro da IDE.
• 3. Verifique se está semelhante a imagem abaixo.

Imagem de Demonstração

3. Instalar bibliotecas do software

Esta etapa tem como objetivo instalar bibliotecas no qual a linguagem Python não possue como padrão, podendo da um erro ao inicializar o programa caso não realize este passo.

• 1. Inicializar o Powersheel ou Prompt de Comando (cmd) no caminho da pasta do software. Ex: C:\Users\nome_usuario\Desktop\Projeto_back_end-main.
• 2. Após inicializar Powersheel ou Prompt de Comando (cmd) no endereco pasta do arquivo copie o comando abaixo de video e cole na liha de comando.
• 3. Aguarde a instalação das bibliotecas e verifique se a instalação foi concluida.

Comando para direcionar caminho do arquivo

  cd C:\endereco\arquivo   

Comando de Instalação bibliotecas

  pip install -r requirements.txt

Comando para verificar os arquivos

  ls

Video de Demonstração

Passo-3.mp4

4. Inicializar a Software para a anonimização dos metadados e configurar o Insomia para o software

Esta etapa tem como objetivo inicializar a API de anonimização e configurar o software Insomnia na utilização da API.

• 1. Inicializar/Compilar o arquivo meta.py.
• 2. Após inicializar o programa execute o aplicativo Insomnia.
• 3. Após inicializar o Insomnia selecione na opção New Collection e de um nome a sua Collection.
• 4. Após criar seu Collection selecione no nome do seu arquivo (no video Anonimização)localizado no canto superior esquerdo da tela.
• 5. Após selecionar o nome da sua Collection selecione na opção Import.
• 6. Após selecionar na opção Import baixe e importe o arquivo destacado abaixo para configurar o Prompt utilzado no projeto.

Arquivo Prompt Insomnia

Download Arquivo

Imagem demonstração console

Imagem de demonstração ao arquivo meta.py incializado no console

Video de Demonstração

Passo.4.mp4

5. Anonimizar dados sensíveis de determinada imagem DICOM

Esta etapa tem como objetivo realizar a operação para anonimizar dados sensíveis da imagem.

• 1. Selecione no filter POST.
• 2. Após selecionar no botao filter POST, selecione o quadrado onde possui um arquivo como demostração de Exemplo (SPECT_1h.dcm).
• 3. Após selecionar no arquivo como demostração de Exemplo (SPECT_1h.dcm), selecione um arquivo DICOM no qual o usuário possua ou utilize um dos arquivos de exemplo na pasta do software(Os arquivos testes estao na pasta chamada inputs).
• 4. Após selecionar um arquivo DICOM no qual o usuário possua ou utilize um dos arquivos de exemplo na pasta do software(Os arquivos testes estao na pasta chamada inputs),selecione o botão Send para gerar uma imagem DICOM com alguns dados sensíveis anonimizados.

Observação : Se observar o console no qual o arquivo meta.py será gerada estas informações e a criação da imagem DICOM anonimizada onde sera armazenada na pasta uploads do software

Resposta do Console

Arquivo Gerado na pasta Uploads

Video de Demonstração

Passo.5.mp4

6. Segmentação de Imagens DICOM

Esta etapa tem como objetivo importar a imagem em formato DICOM(.dcm) e segmentar a imagem para o formato Nearly Raw Raster Data (.nrrd).

• 1. Retorne para a IDE onde esta aberto o software.
• 2. Após retornar a IDE selecione o arquivo seg3d.py.
• 3. Após selecionar o arquivo seg3d.py na linha 7 do código implemente o caminho da imagem anonimizada dentro das aspas. Ex: ./uploads/SPECT_1H.dcm (./uploads/nome-do-arquivo.dcm).
• 3. Após implementar o caminho da imagem anonimizada inicializa/compile o código.

Observação : Quando compilado o código gera um arquivo chamado segmented_image.nnrd na pasta segmentacao (onde ela esta anonimizada e segmentada).

Local de implementar endereço da imagem

Arquivo Gerado na pasta segmentacao

Video de Demonstração

Passo.6.mp4

7. Vizualizar imagem segmentada

Esta etapa tem como objetivo importar a imagem segmentada para realizar a vizualização na ferramenta 3DSlicer.

• 1. Inicialize a ferramenta do 3DSlicer.
• 2. Após inicializar a ferramenta do 3DSlicer selecione no canto superior esquerdo o botão possuindo uma pasta chamada DATA.
• 3. Após selecionar no canto superior esquerdo o botão possuindo uma pasta chamada DATA selecione o botão chamdo Choose File(s) to Add.
• 4. Após selecionar a botão Choose File(s) to Add adicione o arquivo contendo a imagem segmentada e anonimizada.
• 5. Após adicionarr o arquivo contendo a imagem segmentada e anonimizada selecione o boão Ok.

Observação: Quando realizado esta etapa o usuário consegue vizualizar a imagem segmentada e podendo vela a partir das cores vermelho,verde e amarelo.

Exemplo Imagem Segmentada

Video de Demonstração

Passo.7.mp4

8. Vizualizar os Metadados

• 1. Selecione no canto superior esquerdo o botão possuindo uma pasta chamada DCM.
• 2. Após selecionar no canto superior esquerdo o botão possuindo uma pasta chamada DCM selecione um PatientName (nesse caso Anonymous) com o botão direito e escolha o opção View DICOM Metadata.

Observação: Quando realizado esta etapa o usuário consegue vizualizar os metadados da imagem segmentada.

Video de Demonstração

Passo.8.mp4