La preprocesamiento de datos es un paso esencial y obligatorio para cualquier científico de datos que emprenda un proyecto de análisis. Este proceso varía dependiendo del tipo de proyecto y los datos con los que se trabaje. Cuando se trata de imágenes médicas, este paso se vuelve aún más crítico debido a la necesidad de proteger la información de salud personal (PHI).
Preprocesamiento de Imágenes Médicas en IA: Un Paso Crucial
En proyectos de visión por computadora utilizando métodos de aprendizaje profundo, el preprocesamiento de imágenes médicas, como las de tomografía computarizada (TC) o resonancia magnética (RM), es vital. Las imágenes se almacenan comúnmente en formato DICOM dentro de los sistemas PACS de las instalaciones de salud. Dado que estas imágenes contienen información personal, es imprescindible anonimizar los archivos DICOM antes de utilizarlos.
Anonimización de Archivos DICOM
Anonimizar archivos DICOM implica procesar etiquetas que pueden contener información confidencial del paciente. Además de los metadatos, las imágenes en sí mismas pueden contener datos personales en forma de anotaciones incrustadas, por lo que es necesario «limpiar» los píxeles de la imagen para garantizar una anonimización completa.
Herramientas Gratuitas para la Anonimización
En nuestra búsqueda de herramientas para anonimizar archivos DICOM, encontramos varias opciones gratuitas que permiten la desidentificación de metadatos y datos de píxeles.
- RSNA Clinical Trial Processor (CTP)
Este software, proporcionado por la Radiological Society of North America (RSNA), ofrece modos de operación ocasional y continuo. Funciona como un servidor que permite configurar flujos de procesamiento de datos y es capaz de detectar automáticamente las áreas de la imagen que deben ser anonimizadas. Sin embargo, requiere conocimientos de scripting para ajustar la detección de anotaciones.Pros: Procesa varios archivos simultáneamente y detecta automáticamente las áreas a anonimizar.
Contras: Es necesario saber lenguaje de scripting para ajustar correctamente las áreas de anonimización. - DICOM Cleaner™
Esta herramienta de PixelMed™ permite oscurecer los píxeles que contienen información personal. El usuario puede seleccionar manualmente las áreas a anonimizar, y es posible procesar varios archivos a la vez si las imágenes tienen el mismo tamaño y las anotaciones están en la misma ubicación.Pros: Selección manual de las áreas a anonimizar y procesamiento simultáneo de varios archivos.
Contras: No permite procesos automáticos por lotes. - YAKAMI DICOM Tools
Desarrollada por la Universidad de Kioto, esta suite de software incluye un visor DICOM y una herramienta de desidentificación. Aunque no se ha actualizado desde 2014, sigue siendo una opción útil. No obstante, durante nuestras pruebas, los archivos resultantes estaban corruptos, lo que impidió una evaluación completa.Pros: El visor DICOM es fácil de usar.
Contras: Falta de documentación y archivos corruptos tras la anonimización.
Herramientas para la Anonimización de Metadatos
Además de las herramientas mencionadas que también anonimizan los datos de píxeles, existen opciones específicas para la anonimización de metadatos.
- DICOM Library
Este servicio en línea permite anonimizar los metadatos de los archivos DICOM sin necesidad de instalación. Sin embargo, no puede limpiar los píxeles de la imagen.Pros: No requiere instalación.
Contras: Se necesita conexión a internet y no anonimiza los píxeles de la imagen. - DICOM Works
Este software busca etiquetas DICOM que contienen información de paciente y estudio para reemplazarlas por valores predeterminados. Sin embargo, se requiere una licencia para acceder a la funcionalidad completa de anonimización.Pros: Fácil de usar.
Contras: Requiere licencia y no siempre se puede completar el proceso de solicitud.
Tabla Comparativa de Herramientas
A continuación, se presenta una tabla comparativa de las herramientas evaluadas:
| Herramienta | Privacidad | Facilidad de instalación | Facilidad de uso | Complejidad de la herramienta | Calidad de anonimización | Procesamiento por lotes |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RSNA CTP | 5 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 |
| DICOM Cleaner™ | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 0 |
| YAKAMI DICOM Tools | 5 | 5 | 3 | 5 | N/A | N/A |
| DICOM Library | 5 | N/A | 5 | 5 | 5 | 5 |
| DICOM Works | 5 | 5 | 5 | 5 | N/A | N/A |
En conclusión, la selección de la herramienta adecuada dependerá de las necesidades específicas de tu proyecto. Si se requiere anonimización tanto de metadatos como de píxeles, RSNA CTP y DICOM Cleaner™ son opciones viables, mientras que DICOM Library es ideal para proyectos en los que solo se necesita anonimizar los metadatos.