1

Mesterséges intelligencia az állatorvosi radiológiában

Írta: Dr. Hegedűs György-Tamás

Műszercentrum Kft.Cím: 1152 Budapest, Nagysándor József u. 39. • Műszercentrum raktár: 1141 Budapest, Szugló u. 89.Elérhetőségek: Dr. Hegedűs György-Tamás – ügyvezető igazgató: (+36) 30 755 2945E-mail: info@muszercentrum.hu • Honlap: www.muszercentrum.hu

3

Tartalom

Mesterséges intelligencia az állatorvosi radiológiában . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3METRON radiológiai szoftver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7A METRON szoftver egyéb funkciói . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

Tükrözés, forgatás . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Zajszűrés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9Kivágás . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Filterek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Negatív kontraszt funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12Kontraszt-fényerő állíthatóság . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13Pseudocolor funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13Nagyítás és lupe funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14DICOM adatok . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Teljes képernyő funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16Kép vagy videó importálása, fúziós képalkotás . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16Felhő szolgáltatás . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17Exportálás funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18Küldés funkció . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19Képek egybefűzése . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Cut-Copy-Paste funkciók . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Képek szerkesztése . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Irányított mérések . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

Szakirodalom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

KöszönetnyilvánításA kiadvány elkészítésében nyújtott segítségért, a rendelkezésemre bocsátott képanyagért szeretnék köszönetet mondani

• Dr . Almási Csabának • Dr . Csébi Péternek • Dr . Halas Máténak • Dr . Havas Ottónak • Dr . Szalay Ferencnek • Dr . Tóth Enikőnek • Dr . Török Viktornak • Pálos Ildikónak .

Az ember és a gépek versengése évszázadok óta végigkíséri történelmünket . Az ember mindig vágyott egy olyan szerkezet létrehozására, ami nemcsak fizikai, de szellemi erejét is helyettesíti, meghaladja . Ennek egyik érdekes epizódja a Kempelen Farkas (1) (1734-1804) által megépített sakkgép, a  Török (1. kép) volt, ami nemcsak képes volt végig játszani a sakkpartikat, de rendszeresen nyert is emberi ellenfelei ellen . Az automata hamar világhírre tett szert, és kora legismertebb személyiségei, még maga Napóleon is megmérkőzött vele .

Mint később kiderült, a  Török csak egy kiválóan megkonstruált, ember által irányított mechanikus szerkezet volt, ami így egyelőre nem vitt közelebb az embert meghaladó gépezet létrehozásához .

Az 1980-as években azonban a számítás-technika előre törésével, és a számítógépes játé-

kok fejlesztésével egy nagyon fontos folyamat vette kezdetét . A  számítógépes logikai játékok a fejlesztők érdeklődésének középpontjába kerül-tek . Az akkori számítástechnikai óriás, az IBM állt a  fejlesztések élére, ennek eredménye lett a Deep Blue névre keresztelt számítógép . A Deep Blue, illetve a  rajta futó sakkprogram először 1993-ban mérte össze erejét az akkori sakkvilág legjobbjával, a  többszörös világbajnokkal Garri Kaszparovval . A nagy összecsapás azonban ekkor még a gép számára csúfos felsüléssel végződött, mivel Kaszparov sima 2-0-ás győzelmet aratott .

A fejlesztő csapat azonban gőzerővel tovább dolgozott, hogy bizonyítani tudja, egy gép végső soron képes az embernél jobban gondolkodni A  fejlesztések eredményeképpen 1996-ban egy újabb összecsapásra került sor, ami igen izgalmasan kezdődött . Az első partiban Kaszparov veszített, így 1-0-ra vezetett a  Deep Blue . Azonban a  folytatásban Kaszparov összeszedte magát, és fordítani tudott . A  végeredmény így 4-2 lett Kaszparov javára, és ismét bizonyítást nyert, hogy a gépek még nem versenyezhetnek az emberi elmével és gondolkodással . Ekkor nyilatkozta azt Kaszparov, hogy a gépek soha nem lesznek képesek legyőzni az embert .

A fejlesztések azonban tovább folytatódtak, még erősebbé tették a számítógépet, hogy az több variációt tudjon elemezni . Ennek köszönhetően 1997-re a  Deep Blue már 200 millió sakkállást volt képes elemezni egy-egy lépés után . Ez olyan brutális számítási teljesítményt jelent,

Mesterséges intelligencia az állatorvosi radiológiában

Írta: Dr. Hegedűs György-Tamás

1. kép Kempelen Farkas sakkozó „robotja”

4 5

hogy ebben az időben ez a készülék volt a világ 259 . legerősebb szuperszámítógépe . Ezen felül megerősítették a  gép megnyitás-elméleti tudását is . 4000 megnyitást ismertettek meg a rendszerrel, és 700 000 nagymester játszmáját töltötték be az adatbázisába . Ilyen fejlesztések után indult újra a nagy küzdelem . Az első partit ugyan Kaszparov nyerte, azon ban a  második partiban a  gép egyenlített, és ezt követően három döntetlent játszottak . Az utolsó partiban azonban Kaszparov hibázott, és így végül történelmi jelentőségű győzelem született . A Deep Blue 3,5-2,5 arányban nyert Kaszparov ellen . A  történelmi jelentőségű győzelem mindössze egy évvel Kaszparov híres kijelentése után született . Az igazsághoz azért hozzá tartozik, hogy maga a verseny nem volt teljesen kiegyenlített, hiszen míg a gép ki tudta elemezni Kaszparov korábbi összes partiját, Kaszparovnak nem volt lehetősége ilyen tapasztalatot gyűjteni ellenfele játékáról . Ettől függetlenül már nem lehetett kétséges, hogy a  gépek fejlődése megállíthatatlan . Míg a Deep Blue igazi erőssége az óriási adatbázisában és brutális számítási teljesítményében rejlett, a fejlesztők ezt követően az algoritmusok fejlesztésére koncentráltak . A  cél az lett, hogy megismételjék a  Deep Blue teljesítményét, de nagyságrendekkel kisebb számítási kapacitással és adatbázissal .

2006-ban már ott tartott az akkor ismert legjobb sakkprogram, hogy egy „mezei” Intel Core 2 Duo processzorral felszerelt számítógép

képes volt 4:2-re legyőzni az akkori sakk világbajnokot, Vlagyimir Kramnyikot . Itt azonban még nagy szerepet kapott az adatbázis mérete . Ebben hozott újdonságot a Google által létrehozott Alpha Zero program . A Zero név arra utal, hogy a  program semmilyen adatbázisból nem kapott információkat . Kizárólag csak a  sakk játékszabályait, a  figurák kezdő felállá-sát, a  lépéseket töltötték fel a  fejlesztők, így gyakorlatilag a  nulláról indulva tanult meg pár óra alatt sakkozni . Saját magával játszatták, hogy ismerkedjen a  játékkal, és saját maga vonja le a partikból szerezhető információkat és tanulságokat . Ez a program az emberi tanuláshoz hasonlóan az egyes partikból szerezhető tanul-ságokat beépítette az algoritmusába, és így vált játékról-játékra egyre „okosabbá” . Ezt a fajta gépi tanulást angol kifejezéssel élve DEEP MIND-nak nevezzük .

A rövid tanulási időszak után a  programot összeeresztették az akkor ismert legjobb sakk-programmal, a  nyílt forráskódú Stockfish (3)-mal . A  lejátszott 100 partiból 28-at nyert az Alpha Zero, míg a  többi partiban döntetlen született . (5) Ekkor már a sakkprogram erőssége messze túlszárnyalta bármelyik sakk-nagymester képességeit . A  jelenlegi világbajnok Magnus Carlsen legmagasabb élő pontszáma „csak” 2882 pont volt, ez a  valaha ember által elért legmagasabb pontszám, ehhez képest az Alpha Zero teljesítménye 3750 pont magasságában szárnyalt .

Mi az Élő pont?Élő Árpád magyar születésű amerikai fizika professzor hozta létre a nevével fémjelzett rendszert. Ezen statisztikai adatokon alapuló rendszer lényege, hogy pontértékben fejezzék ki egyes játékosok erősségét és egymáshoz viszonyított aktuális játékerejét. Győzelem esetén értelemszerűen nő, vere-ség esetén csökken a pontszám. Ahogy magunkhoz képest minél erősebb játkost győzünk le, annál több ponttal nő a pontszámunk. A pontrendszer sikerességét jelzi, hogy a sakk után a góban és más kétszereplős játékokban is átvették és alkalmazzák.

A sakk mellett az Alpha Zero a  góban is megmérkőzött az emberrel és leiskolázta (2. kép).

Aztán 2019 –ben (4) nagyon fontos áttörés történt . Az eddigi játékokban (sakk, gó) az volt a közös , hogy a gép számára minden pillanatban rendelkezésre állt az az információ, hogy az ellenfél az adott pillanatban pontosan hogyan áll, és ebből számára milyen lehetőségek következnek . A  póker esetében azonban ez az információ hiányzik, a  játékos nem ismeri az ellenfél, illetve az ellenfelek lapjait . Ez óriási kihívás, hisz itt már intuícióra is szüksége van, ami egyértelműen emberi sajátosság volt eddig a pillanatig .

A gépi tanulásnak köszönhetően azonban ezt a szintet is elérte az algoritmus és öt, a világ élvonalában játszó pókerjátékost utasított maga mögé . Ettől a  pillanattól kezdve már nem az a  kérdés, hogy egy gép képes-e emberi léptékű szellemi teljesítményre, hanem az, hogy az egyes

területeken mikor lesz képes túlszárnyalni az embert . Az elmúlt években olyan területeken is jelentős eredményeket ért el a gép tanulás, mint a beszéd vagy éppen az orvosi diagnosztika . Ez utóbb terület lenne számunkra az érdekes . Bár a  számítástechnika régóta része a  humán- és állatgyógyászatnak, napjainkig inkább az adatok tárolására és egyszerűbb manuális emberi munka kiváltására volt használatos .

A fentebb felsorolt látványos fejlődés annak volt köszönhető, hogy olyan új szakterületek keletkeztek, mint a • Mesterséges intelligencia (MI vagy  AI  – az

angol Artificial Intelligence-ből) •  gépi tanulás (ML-Machine Learning) .• deep learning (mély tanulás)

A MI annyira jelentős hatással volt a tudományos életre, hogy a publikációk jelentős részem már erről a  témáról értekezik . (7) Az  RSNA hivatalos folyóiratában, a  Radiology-ban 2015-ben 0 publikáció jelent meg az AI-ról, de az évek során exponenciálisan növekedett ezen szakirodalmak száma . Míg 2016-ban még csak 3, 2017-ben 17 publikáció, míg 2018-ban már a cikkek 10%-a MI témában született . Mára már a fejlődés arra a szintre jutott, hogy a jelenleg alkalmazott legmodernebb algoritmusok képesek az orvos munkáját nagymértékben segíteni . Egyes jóslatok szerint 10-20 év múlva bizonyos területeken teljesen kiszoríthatja az orvosokat a mesterséges intelligencia, bár sokak szerint ez ma még nem tűnik reális elképzelésnek .

Tekintsük át, hogy jelenleg hol tart a  gyó-gyászat és a  mesterséges intelligencia viszo-nya, mire számíthatunk és mire támasz kod-hatunk jelenleg, miben képes már most is a mun kánkat megkönnyíteni . Mivel a  humán gyógyászatban mind az esetszám, mind a rendel-kezésre álló adatok mennyisége sokszorosa az állatgyógyászaténak, így az újítások is először

3. kép Mesterséges intelligencia pókerjátékosok ellen

2. kép KE JIE go világbajnok mérkőzése az ALPHAGO ellen.

6 7

a humán gyógyászatban jelennek meg . Az egyik fontos fejlesztés az EKG görbék elemzéséhez kapcsolódik . Az EKG görbék elemzése igen sok tapasztalatot és tudást igényel . Sokáig gondoltuk úgy, hogy képtelenség lesz megtanítani egy algoritmusnak, hogy hogyan lehet és kell elemezni ezen görbéket . Egy kutatócsoport viszont a  mesterséges intelligencia és a  mély-tanulás módszerét felhasználva elemzés alá vonta 400 000 páciens 1,77 millió EKG görbéjét . Aztán ezen tudással felvértezve elemezte a szoftver a görbéket, és becslést készített, hogy 1 év múlva mekkora valószínűség szerint fog még élni az adott beteg . Fontos hangsúlyozni, hogy ebben az esetben (de ez igaz az összes mélytanulási módszerre) nem egy konkrét adatot „magoltatnak” be a  szoftverrel, tehát nincs előre definiálva, hogy 90 vagy 120 ütés/perc pulzus milyen diagnosztikai értékkel bír . Az adatok sokaságából a  program saját maga gyárt összefüggéseket, és ezek alapján „gondolkodik” a továbbiakban . Ezek az adatok itt az EKG görbék voltak .

Mindegyik elemzés alá vont EKG görbét tapasztalt kardiológusok is megvizsgálták, és ők tudásuk alapján kockázati értékelést adtak a  várható halálozásról . Az egy év eltelte után kiértékelték a kardiológusok és a MI által adott eredményeket . A  kardiológusok munkája 0,65-0,8 AUC közé esett, míg a MI értéke 0,85 volt . Vagyis az MI pontosabban értékelte ki az EKG görbéket, mint a  tapasztalt, képzett

kardiológusok . Az igazi meglepetés akkor érte a  szak embereket, mikor megnézték azon páciensek adatait, melyeket a  kardiológusok egyöntetűen tévesen ítéltek meg, míg a MI pontos ered ményt adott . A kardiológusok még utólagos elem zé sek ből sem tudták megállapítani, hogy a  MI milyen adatok, elváltozások vagy görbék alapján volt képes olyan pontosan megjósolni a  páciens jövőjét . A  Mesterséges Intelligencia tehát 1,77M EKG görbe tanulmányozását követően olyan tudásra tett szert, amit az elmúlt 100 évben az összes témával foglalkozó kardiológusnak sem sikerült kitermelnie . (6)

A Mesterséges Intelligencia a  radiológiában is kitüntetett szereppel rendelkezik . Az elmúlt évtizedekben a  képi diagnosztika igen elterjedt lett . A  CT, MRI képalkotás árának csökkenés miatt a  rutin diagnosztika részévé vált, minek köszönhetően megsokasodtak a  CT és MRI felvételek . A  képeket elemző radiológusok kép-zése viszont nem tudott lépést tartani ezen nö-ve kedéssel, állandó szakemberhiánnyal küzd a terület . További probléma, hogy egy megfelelően képzett és nagy tapasztalattal bíró radiológus képzése több évbe telik, így a  gyors utánpótlás nem lehetséges . Jelen pillanatban nem tart ott a MI fejlettsége, hogy teljesen mértékben kiváltsa az szakember munkáját . Arra viszont már most is képes a  MI, hogy segítse azzal a  radiológus munkáját, hogy előszűrje az adatokat, és csak a  szűrt adatokat elemezze a  radiológus . Ezért például igen hasznos tud lenni, ha az elemzésre váró CT és MRI vizsgálat sürgősségéről dönt a  MI . A  végső döntést ugyanúgy a  radiológus hozza meg, de az előszűrésnek köszönhetően a  sürgősségi esetek előbb kerülnek kiadásra . Az állatgyógyászati radiológiában haszná latos szoftverek legkivá lóbbjában, a  METRON rend-szerben is meg jelen tek 2018-2019-ben a MI által irányított funkciók .

Mi az AUC?AUC = Area Under an ROC curve, vagyis ROC görbe alatti terület. Lényegében egy adatelemzéshez készült modell, ahol az AUC=1 jelenti a tökéletes eredményt, az AUC=0,5 pe-dig azt, hogy az eredmények a véletlennel egyeznek meg.

METRON radiológiai szoftverA fejlesztés jelenlegi stádiumában a  METRON szoftver a szabványosított mérések elvégzés ében, a képek címkézésében és standard irá nyokba való forgatásában, továbbá gyors ripor tok automatikus elkészítésében tud segít ségünkre lenni . Ez kutyák esetén jelenleg a Norberg szög és a VHS

méréseket, míg lovaknál a pata méréseket foglalja magában (Coffin-Joint szög, pata-szög stb .) .

A Norberg szög és a VHS adatokat a MI nem csak automatikusan leméri (4. és 6. kép), hanem a mért adatokról egy rövid jelentés is ad (5. és 7. kép).

4. kép MI által végzett VHS mérés 6. kép MI által végzett Norberg-szög mérés

5. kép MI által készített VHS riport 7. kép MI által készített Norberg-szög riport

8 9

A mérés során keletkezett adatokat összeveti a METRON szoftvere a kutya-populáció átlagával és ezt grafikusan megjeleníti . Ennek segítségével a  tulajdonos jobban tudja vizualizálni, hogy kutyájának eltérése mennyire különbözik az egészséges kutyákétól .

Lovak adás vételi vizsgálatánál nem egy sze -rűen csak elkészíteni kell a  röntgenképeket, hanem a  szabványoknak megfelelő pozícióba kell forgatni és az adott területnek megfelelő névvel ellátni . Egy ló adásvétele során szükséges 30-40 darab röntgenfelvétel elkészítése a  direkt digitális radiológiai rendszerek segítségével a  körülbelül 30 perces munka . Az elkészült fel-vételek elnevezése és a  radiológiai szabályok szerinte pozícionálása viszont további 10-15 perc munkaidőt kíván . A  METRON rendszere ezt az időt tudja 20 másodpercre rövidíteni, így takarítva meg éves szinten jelentős munkaidőt és pénzt az állatorvosnak .

Lovak esetében igen gyakori a pata radiológiai vizsgálta, mely során a  METRON rendszerbe

épített MI automatikusan elvégzi (8. kép) a  pata dőlésszögének és Coffin-Joint szögének meghatá-rozását .

A METRON szoftver egyéb funkcióiKépek szerkesztése

Tükrözés, forgatásEzen alap funkciók mindegyik digitális radi o - l ó giai szoftverben elérhetők . A  funkciók segít -ségével lehetséges az elkészült képeket a ra dio ló -giai értékelésben szokásos pozícióba for gatni .

A  fejlettebb szoftverek nem csak a szabvány 90 vagy 180 fokos forgatást engedélyezik, hanem a tetszőleges, akár 1-2 fokkal történő forgatásra is lehetőséget biztosítanak .

9. kép Zajokat tartalmazó natív kép

10. kép Algoritmus által zajoktól mentesített kép. A kép jobb felső sarkában látható fekete görbe alatti terület „zajaitól” nem terhelt a kép.

8. kép Pata tulajdonságainak mérése MI által

ZajszűrésFontos szem előtt tartani azonban, hogy bár-mennyire is jó a hardver kiépítése, ez még nem elégséges a kiváló kép megjelenítéséhez . A nyers kép finomításával tovább növelhető az egyes

fizikai struktúrák kontrasztja, így biztosítva a  finomabb részletek elkülönítését és a  vizsgáló számára a pontosabb diagnosztikai munkát (9. és 10. kép).

10 11

Kivágás A digitális rendszerek fix panelmérete miatt gyakran előfordul, hogy az elkészült kép (11. és 12. kép) az adott vizsgálat szempontjából

irreleváns képelemeket tartalmaz . A  könnyebb munka érdekében ezeket a  kivágás funkció segítségével lehetséges kiemelni .

12. kép Az elülső végtag vizsgálni kívánt részének „kiemelése”

13. kép 1-es filter alkalmazása kutya röntgen felvételénél (alap gyári megjelenítés)

11. kép Kutya laterális röntgen felvétele

FilterekEgy kép elemzésekor az egyes struktúrák nem mindig látszódnak tökéletesen . Mivel más beállítások szükségeltetnek a  lágyszövet vagy a  csont optimális megjelenítéséhez, ezért a  képek kontraszt-fényerő-gamma kontraszt, zajszűrés stb . paramétereinek optimalizációjával lehetséges a  számunkra fontos struktúrák megjelenítése . Ezen paraméterek egyenkénti állítása a  legtöbb szoftverben lehetséges, de ezek időt rabló folyamatok és némi gyakorlatot is igényelnek .

A fejlettebb szoftverek esetén ezért le hető -ség van előre definiált gyári szűrők alkal -mazására .

A  METRON rendszer 4 gyári filtert tesz elérhetővé (13., 14. és 15. kép) a felhasználónak . Az 1-es filter az analóg rendszerekre jellemző

képalkotáshoz hasonló megjelenítést tesz lehe-tővé, míg a  többi filter a  csont vagy éppen a lágyszöveti elemek kiemelésével teszi az adott elemeket értékelhetőbbé a képen .

Azon speciális esetekben, mikor a  gyári szűrők nem adnak számunkra optimális képet, tovább tudjuk a képeket a képfeldolgozó rendszerrel finomítani az alábbi paraméterek hangolásával:

Histogram – hisztogramContrast – kontraszt Edges – szélek élességeLatitude Reduction Value (Lat Red)DeNoise – zajszűrőDarken – sötétítésSmooth – simaságUSM – élesség csökkentő maszkolás

12 13

Negatív kontraszt funkcióA funkció segítségével a  képpontok inverzbe jelennek meg . Ezen funkció segítségével köny-

nyeb ben lehet észrevenni a  kisebb radiodenz képleteket .

15. kép 4-es filter és a kép feldolgozó rendszer egyedi hangolásával létrehozott kép

16. kép Lila körrel jelölve a tüdő szövetében lévő daganat

14. kép Ugyanazon képen 4-es filter alkalmazása kutya röntgen felvételénél

Kontraszt-fényerő állíthatóságA röntgenképekben lévő elváltozásokat akkor tudjuk könnyen detektálni, ha az elváltozást mu tató képlet és a  körülötte lévő szövet radio-denzitása jelentősen különbözik . Az elkészült képek esetében ezen feltétel nem minden eset-ben teljesül, de a kontraszt és fényerősség vál toz-tatásával elérhetjük, hogy jobban detek tál ha tó

részletek jelenjenek meg a  képen . A METRON szoftverben az egér bal gombjának folyamatos nyomva tartása mellett, és az egér fel-le mozga-tásával van lehetőség a fényerő, míg az egér jobbra-balra mozgatásával a  kont raszt változtatásának beállítására . A  funk ció különösen hasznos a  túl vagy aláexponált képek értékelhetővé tételében .

Pseudocolor funkcióA röntgenfelvételek fekete-szürke és fehér kép-pontokból állnak . A nagyobb elváltozások észre -vétele nem szokott problémát okozni, hiszen egy 1-2 cm-es elváltozás olyan mértékben „kiugrik” a környezetéből, hogy azt még egy gyakorlatlanabb szem is észreveszi (16. kép). Azon esetekben, mikor elváltozás mérete igen apró és az elváltozást mutató szövet sugárelnyelő képessége jelentősen nem különbözik a  környező szöveti elemektől, az elváltozás sokszor felde rítetlen marad . Mivel az emberi szem a  szürke színárnyalatok között

csak igen nehezen tud kü lön b séget tenni, ezért alkották meg a  pseu docolor funkciót . A  funkció segítségével a  szürke árnyalatokat színes kép-pontokká kon vertálja a szoftver, aminek melynek köszön hetően egymás mellé nem két szürke kép kocka – igen kis kontraszt különbséggel – hanem zöld és piros képpontok kerülnek . Az így megalkotott képben lehetőség van arra, hogy egyes kisméretű elváltozások már jól kiugorjanak a környezetükből, így segítve például egy tüdőbe szóródott metastasis észrevételét .

14 15

Nagyítás és lupe funkcióMindegyik digitális rendszer alap funkciója . A rönt genkép 2-3-4 × nagyobb méretének kö szön-hetően a  kisebb elváltozások is jól struk tu rál ható képletekké válnak a  nagyításnak kö szön hetően . Mivel a direkt digitális FLAT pa nelek 100–150 µm-

es képpontokból épülnek fel, így a  nagyításnak köszönhetően új struktúrák is megjelenhetnek (17. és 18. kép). A nagyítás egy speciális változata, mikor a  kép egy kis részét lehet csak nagyobb méretben megtekinteni (19. kép).

18. kép Röntgenkép nagyítása 20. kép DICOM adatokat tartalmazó adatbázis

19. kép Tüdőben lévő részletek vizsgálata lupe funkcióva

17. kép Bázis kép

DICOM adatokA DICOM adatoknál lehet megadni az adott képre vonatkozó információkat, úgymint a tulaj-donos neve, állat neve, csip száma, de a kép létre-

hozási körülményeit befolyásoló adatokat is lehet benne tárolni, például a  KV és mAs értékeket (20. kép).

16 17

Teljes képernyő funkcióA szoftverek funkcióinak elérését számos se-géd billentyű segíti . Ezen billentyűket a  szoft-ver oldalsó és alsó kezelőfelületén helyezik el, és zavaróan sok helyet foglalhatnak el, mikor a  vizsgálat során nagyméretű képet szeretnénk vizsgálni . A teljes képernyő funkcióval a vizsgá-lat alá vont kép a képernyő egészét kitölti . Ilyen-kor csak a  legfontosabb funkciókat tudjuk elérni (kontraszt/fényerő, nagyítás/kicsinyítés),

de cserében a  teljes képernyőn megjelenik a  vizs gálat alá volt kép . Abban az esetben, ha egyidejűleg kettő vagy több képet jelenítünk meg, akkor a  szoftver lehetőséget biztosít arra, hogy a  képeket össze kössük, és a  képre kiadott manipulációs paran csot egyszerre hajtja végre a  képeken . Ennek köszönhetően ugyanazon állatról ké szült képeket kiválóan és könnyen össze lehet hason lítani .

21. kép A középen látható fúziós kép a  bal oldali külszíni struktúrákat ábrázoló hagyományos fotó és jobb oldali röntgenkép egyesítésével jött létre.

22. kép Felhő szolgáltatás elérése a jelzett gomb segítségével

Kép vagy videó importálása, fúziós képalkotásEgy probléma feltárásánál jelentőséggel bírhat nem csak a  radiológiai kép, hanem egy fotó vagy videóval készült álló és mozgókép egyidejű értékelése is . A METRON szoftvere ezért a ha-gyo mányos képi és videó fájlokat is képest a ra-diológiai képekkel együtt kezelni .

A fúziós képalkotás során lehetőség van az elkészült röntgenképek és hagyományos fotók összemontírozására (21. kép). Ezen technikával a vizsgáló a  felszíni struktúrák és a röntgenkép által biztosított mélységben lévő struktúrák közötti kapcsolat kitűnően értékelhető .

Felhő szolgáltatásAz elkészült képekből összeállt adatbázis nagy érték . A  nagyobb klinikáknál, ahol van önálló biztonsági szerver, nem probléma az adatok megfelelő tárolása . Ez viszont nagy anyagi terhet ró a  klinikára, hiszen egy biztonsági szervert nem csak megvásárolni, hanem üzemeltetni is kell . A METRON szoftver ezen problémára nyújt kiváló alternatívát . Az elkészült felvételeket lehetőség van egy felhőbe felölteni . Ezen fel-

hő ben tárolt adatokat a klinika bármikor lekér-heti, így probléma esetén az elkészült képek visszanyerhetők (22. kép).

Nagyobb praxisok esetén a szolgáltatás azzal az előnnyel is jár, hogy a  több rendelőben vagy külső helyszínen készült adatok is könnyen a  megfelelő felhőbe kerülnek eltárolásra, így biztosítva a rendelő összes alkalmazottjának az adatok elérést .

18 19

Exportálás funkcióA funkció lehetővé teszi az elkészült röntgen-képeket átadását a tulajdonosnak vagy valamely adatbázisba történő mentését, ez minden digi-tális rendszer alaptartozéka (23. kép).

A METRON rendszer 6 féle file formátumban biztosítja a képek lementését úgymint :

BMP, JPG, TIFF, PNG, PSD, DICOMA formátumok közül a  JPG formátum egy

adat vesztéses tömörítést tartalmazó adattárolást tesz lehetővé . Nagy előnye, hogy ezen metodikával mentett képek mérete kicsi, így alkalmas e-mail-ben továbbításra . Hátránya viszont, hogy adat-vesztéssel jár a képek mentése, tehát a kép minő-sége romlik, a  finomabb struktúrák láthatósága jelentősen rosszabb .

A DICOM vagy DCM formátum eredményezi a  legjobb képminőséget . Radiológiai szakember számára csak ezen képformátumban szabad

küldeni képeket . Hátrányként kell azonban meg-említeni, hogy a kiválló minőséghez igen tetemes méret társul . Egy 43 × 43cm-es röntgenkép mérete 24 Mb méretű is lehet, így több kép esetében igen jelentős méretűre duzzadhat az adatbázisunk mérete .

Röntgenképek CD-re vagy DVD-re tör ténő íráskor érdemes szem előtt tartani a  praxis-menedzsment szempontokat is . Érde mes elő -re elkészítettetni praxisunk ada taival ell á tott üres CD-ket és ezen adatokat tar tal mazó adat-hordozóra kiírni a képeket .

A DICOM formátumú képek nézegetése csak DICOM olvasó szoftverekkel lehetségesek, így a  METRON rendszer egy METRON VIEWER képnézegető szoftvert is képes kiírni az adat-hordozóra, aminek segítségével a DICOM képek bármilyen számítógépen nézhetővé válnak .

Küldés funkcióKüldés email rendszerrel . Mai világunkban az email küldéssel történő képátvitel alap funkciónak számít .

Az alsóbb kategóriás szoft verekkel a  kép-küldés csak úgy oldható meg, ha a  képet lementjük a  számítógépünk egy mappájába, majd belépünk a  levelező rendszerünkbe, és utána a  képet csatolva juttat juk el jpg formátumban a  címzettnek . Ezen lementés, csatolás, küldés feladatsor el vég zését teszi

triviálisan egyszerűvé a METRON rendszer -be integrált e-mail küldés funkció . Itt a  ki -választott képek és a  mail cím megadásával közvetlenül a  szoftverből tudjuk a  kiválasztott képeket a címzetthez juttatni, amivel jelentősen egyszerűsödik, gyorsabbá és kényelmesebbé válik a napi rutin munka .

További lehetőség, hogy az elkészült képeket iPhone telefonunkra vagy közösségi média felületre küldjük (24. kép).

23. kép A kijelölt képek exportálása a jelölt formátumban

24. kép Kijelölt kép exportálása iPhone-ra

20 21

26. kép Szoftverben elérhető szabad jelölések

Képek egybefűzéseAbban az esetben, ha nem fér el a  detektor érzékelő felületén a  vizsgálandó állat, vagy annak adott testrésze, akkor több felvétellel kell leképezni a  vizsgálandó területet . Ezen képek egybefűzé sé re ad segítséget ez a  funkció,

ami képes pixelenként eltolni és finomforgatni a  képeket annak érde kében, hogy tökéletesen passzoljon a két kép, így létrehozva egy új képet, ami teljes egészében tartalmazza a  vizsgálandó részeket (25. kép).

25. kép Két röntgenkép egybefűzése egy képpé

Cut-Copy-Paste funkciókEzekkel a  funkciókkal az elkészült rönt gen-képeket tudjuk másolni, kivágni vagy dupli-kálni .

Ez olyankor hasznos, ha az eredetit képet is meg kell tartani, de a diagnosztikái célnak a mani-pulált kép jobban megfelel .

Képek szerkesztéseA szabad jelölés funkció segítségével a  rönt-genképben el lehet helyezni szöveges mezőket (pl .: jobb, bal) vagy éppen az elváltozást lehet nyíllal kijelölni és megnevezni .

Több szöveges mező elhelyezésekor igen haszon dolog a  jegyzetek közötti lép te tés,

melynek köszönhetően könnyen kiválaszt-hatjuk és módosíthatjuk a  képben fellelhető szövegeket .

A munkát segítendő az egyes feliratokat külön lehet formázni szín, betűméret és betű nagyság funkciókkal .

Irányított mérések Az állatorvosi munkában számos szabályokra alapozott mérést szoktunk végezni a  rönt gen-képeken . Ezek közül a leggyakoribbak a 

• Norberg –szög meghatározása• VHS meghatározása• TPLO• TTA• TTA-NessEzeket a  méréseket lényegében bármelyik

digitális szoftverrel el lehet végezni, hiszen mindegyik szoftver képes kört szerkeszteni, vonalakat húzni és szögeket mérni . Azonban az irányított mérések esetében az előre defi niált méréseket „kézre” adja a  szoftver, és a  kulcs - fontosságú pontok kijelölését köve tően a szoftver automatikusan köti össze az egyes pon tokat

a  mérési kritériumoknak meg fele lően . Ezzel nagy ságrendekkel gyorsabb és pon to sabb mun -kát lehet végezni .

A világ 10 legnagyobb FLAT panel gyártójaA felsorolt gyártók adják a világ flat panel piacának 95%-át: • Varex Imaging Corporation • Agfa- Gravaert Group • FUJIFILM Holdings America Corporation • Trixell • Canon U.S.A., Inc. • Konica Minolta Business Solutions U.S.A., Inc. • Imaging Dynamics Company Ltd. • Detection Technology Plc. • Hamamatsu Photonics K.K. • Teledyne Digital Imaging Inc. • Other players

Szakirodalom:1 . https://hu .wikipedia .org/wiki/A_T%C3%B6r%C3%B6k2 . https://index .hu/tech/2017/05/11/deep_blue_20_eve_kaszparov_

sakk_mesterseges_intelligencia/3 . ht tps://qubit .hu/2018/12/13/szintet-lepet t-a-mesterseges-

intelligencia-eloszor-tanult-meg-sakkozni-egy-ai-emberi-segitseg-nelkul

4 . https://www .nature .com/articles/d41586-019-02156-95 . https://en .wikipedia .org/wiki/AlphaZero6 . https://ipon .hu/magazin/cikk/ekg-gorbek-alapjan-josol-tulelesi-

eselyeket-egy-mesterseges-intelligencia7 . https://radiologia .hu/kozossegek/kategoria/AI-mesterseges_

intelligencia/mesterseges-intelligencia-a-radiologiaban-barat-vagy-ellense_1567054201

22 23

Fona XDG röntgenkészülék

BIO-RAY HR Intraoral Digital X-Ray Panel METRON szoftverrel

Teljesítmény: 70 KV 0,2-11 mAs 21 cm-es fókusztávolságFókuszpont: 0,4 mm-es fókuszSúly: 6,5 kgEgyéb információ: programozható

memóriahely a dózisértékek tárolására

Teljesítmény: 3 másodpercen belül kép 16 bit színmélység CSI szcintillátor 20 µm pixelek 1650 × 1250 (2,06 Mpixel) 20 vonalpár/mm felbontóképességMéret: 33 mm × 25 mm Szoftver: METRON szoftver

Ecoray Orange 1060 HF röntgenkészülék

Teljesítmény: 3,2 KW 60 mA/100 kV, 70 KHz 40–100 kV, 1k V step 0,32 mAs–100 mAsCső típusa: Toshiba D-205, 2,0 mm-es

fókuszSúly: 13,5 kgEgyéb információ: 8 programozható

memóriahely a  dózisértékek tárolására,

alumínium hordtáskaOpcionális kiegészítő: dual lézer

Ecoray Ultra 100 HF röntgenkészülék

Felhasználás: állatorvosiTeljesítmény: 5.0 KWHálózati feszültség: AC, egyfázisú, 100–240V, 50/60 HzFókuszpont: 1.8 mmKV tartomány: 40–100 kVmA tartomány: 25–100 mAmAs tartomány: 0.32–200 mAsExpozíciós idő: 5 sec.Anatómiai programozhatóság: 128 APRMéret: 227 × 203 × 396 mmSúly: 18 kg

Mobil állvány: opcionálisSúly: ~ 27 kgMéret: 1850 × 950 × 650 mm (nyitott)

1150 × 342 × 150 mm (zárt)

24 25

Digitális vezérléssel modernizált Mediroll 1 röntgenkészülék

Teljesítmény: 6,0 kW 40–125 kV, 5 kV léptetés max. 100 mA Nagyfrekvenciás fűtőegységgel Digitális vezérlésCső típusa: 0,8 mm-es fókusz Felújított 1 év garancia

Philosophy HF400 állatorvosi radiológiai munkaállomás

Teljesítmény: 30 kW (forgó anód) 300 mA/100 kV, 40 KHz 40-100 kV, 1 kV step 0,32 mAs- 300 mAsCső típusa: 0,6/1,3 mm-es dual fókuszSúlya: 150 kg

Egyéb információk: programozható memóriahely a dózisértékek tárolására

Úszólapos asztal állvánnyal

4 utas úszólapos radiológiai asztalAnalóg és digitális technikáhozKülönböző méretü asztallapokkal is elérhető!

26 27

4343 Pixxgen flat panel szoftverrel PIXX 1212 Ultra Z WIFI-s FLAT Panel

3025 Ultramaxx WIFI-s FLAT Panel

Jellemzők: 6 másodpercen belül kép, 16 bit színmélység, CSI szcintillátor 140 µm pixelek,

3072 × 3072 (18,6 Mpixel) 3.5 vonalpár/mm felbontóképességVárható élettartam: 10 évSúly: 2,75 kgMérete: 460 mm × 461 mm × 15 mmSzoftver: Pixxgen szoftver

Teljesítmény: 30 × 30 cm-es méret 3 másodpercen belül kép 16 bit színmélység Amorf szelenium szcintillátor 30 140 µm pixelek 2048 × 2048 (4,19 Mpixel) 3,6 vonalpár/mm felbontóképesség Wifi adattovábbítás (opcionális

kiegészítő)Várható élettartam: 20 év Súly: 1,8 kgMérete: 282 mm × 332 mm × 15,5 mm

Teljesítmény: 30 × 25 cm-es méret 3 másodpercen belül kép 16 bit színmélység Amorf szelenium szcintillátor 100 µm pixelek 3004 × 2508 (7,5 Mpixel) 5.0 vonalpár/mm felbontóképesség Wifi adattovábbítás (opcionális

kiegészítő)Várható élettartam: 20 évSúly: 1,8 kgMérete: 282 mm × 332 mm × 15,5 mmSzoftver: METRON szoftver

4343F VAREX FLAT PanelTeljesítmény: 43,2 × 43,2 cm-es méret

3 másodpercen belül kép 16 bit színmélység CSI szcintillátor 100 µm pixelek 4318 × 4320 (18,6 Mpixel) 5.0 vonalpár/mm felbontóképesség

Várható élettartam: 20 évSúly: 4,5 kgMérete: 460 mm × 460 mm × 15 mmSzoftver: METRON vagy E-com szoftverrel

XRpad 4343 F (CsI) DQE MTF

0 Lp/mm 75%

1 Lp/mm 60% 70%

2 Lp/mm 40%

3 Lp/mm 40%

4 Lp/mm 15%

28 29

Revolution ACT 16 szeletes CT

A nettó ár tartalmazza a 12 hónap garancia, a helyszínre szállítás, a telepítés és a felhasználói tréning költségét. A megajánlott ár NEM tartalmazza az építészeti, gépészeti kialakítás, valamint hatósági engedélyeztetés költségét.

Szállítási, telepítési feltételek: A berendezés telepítésére alkalmas helyszín biztosítása a telepítés feltétele. A készülék szállítási határideje a szerződés aláírásától számított 8-10 hét.

Tube type: Anode Storage Capacity at 2.0 MHU (3.3 MHU equivalent with ASiR*) Focal spot: 0,8 x 0,6 mm Computer: Intel Xeon E5 Series CPU, 1 TB storage; 16 GB internal memory,

21.5” LCD color monitor

EASOTE G-SCAN MRI

• Rotating open, C Shaped, permanent magnet.• Magnet field: 0.25T• FOV: 250 mm• Shielding - Esaote Pavilion - allows viewing

from anywhere outside the RF room. Or custom size RF shielded room

• Electrical requirements: <3 kW (single phase-220V)

30 31

EASOTE O-SCAN MRI

Tulajdonságok: Nyitott permanens mágnes 0,31 Tesla Max. RF teljesítmény: 1500 W Shim rendszer típusa: passzív Grádiens: ±20 mT6m FOV: 14 cm Alacsony fogyasztás: normál

110/220 V esetén csak 1 KW Speciális DPA tekercsek

www.muszercentrum.hu

Szaktanácsadóink

Dr. Vízi ZsuzsannaLeletértelmezés, gyógykezelés (kutya,macska)+36 30 755 2944Vizi.zsuzsanna@vetmedlabor.hu

Dr. Tóth EnikőTeleradiológia +36 30 650 6994uh@vetmedlabor.hu

Dr. Csébi Péter PhDTeleradiológia +36 30 650 6994uh@vetmedlabor.hu