Dicoogle analytics for business intelligence
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10773/17573 |
Resumo: | As últimas décadas têm sido caracterizadas pelo aumento do número de estudos imagiológicos produzidos, elementos fundamentais no diagnóstico e tratamento médico. Estes são armazenado em repositórios dedicados e são consumidos em estações de visualização que utilizam processos de comunicação normalizados. Os repositórios de imagem médica armazenam não só imagem médica, mas também uma grande variedade de metadados que têm bastante interesse em cenários de investigação clínica e em processos de auditoria que visam melhorar a qualidade de serviço prestado. Tendo em atenção a tremenda quantidade de estudos produzidos atualmente nas instituições de saúde, verificamos que os métodos convencionais são ineficientes na exploração desses dados, obrigando as instituições a recorrer a plataformas de Inteligência Empresarial e técnicas analíticas aplicadas. Neste contexto, esta dissertação teve como objetivo desenvolver uma plataforma que permite explorar todos os dados armazenados num repositório de imagem médica. A solução permite trabalhar em tempo real sobre os repositórios e não perturba os fluxos de trabalho instituídos. Em termos funcionais, oferece um conjunto de técnicas de análise estatística e de inteligência empresarial que estão acessíveis ao utilizador através de uma aplicação Web. Esta disponibiliza um extenso painel de visualização, gráficos e relatórios, que podem ser complementados com componentes de mineração de dados. O sistema permite ainda definir uma multitude de consultas, filtros e operandos através do uso de uma interface gráfica intuitiva. |
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Dicoogle analytics for business intelligenceSistemas de informação médicaDiagnóstico por imagemRecuperação da informaçãoEngenharia de computadores e telemáticaBioinformáticaArmazenamento de dadosAs últimas décadas têm sido caracterizadas pelo aumento do número de estudos imagiológicos produzidos, elementos fundamentais no diagnóstico e tratamento médico. Estes são armazenado em repositórios dedicados e são consumidos em estações de visualização que utilizam processos de comunicação normalizados. Os repositórios de imagem médica armazenam não só imagem médica, mas também uma grande variedade de metadados que têm bastante interesse em cenários de investigação clínica e em processos de auditoria que visam melhorar a qualidade de serviço prestado. Tendo em atenção a tremenda quantidade de estudos produzidos atualmente nas instituições de saúde, verificamos que os métodos convencionais são ineficientes na exploração desses dados, obrigando as instituições a recorrer a plataformas de Inteligência Empresarial e técnicas analíticas aplicadas. Neste contexto, esta dissertação teve como objetivo desenvolver uma plataforma que permite explorar todos os dados armazenados num repositório de imagem médica. A solução permite trabalhar em tempo real sobre os repositórios e não perturba os fluxos de trabalho instituídos. Em termos funcionais, oferece um conjunto de técnicas de análise estatística e de inteligência empresarial que estão acessíveis ao utilizador através de uma aplicação Web. Esta disponibiliza um extenso painel de visualização, gráficos e relatórios, que podem ser complementados com componentes de mineração de dados. O sistema permite ainda definir uma multitude de consultas, filtros e operandos através do uso de uma interface gráfica intuitiva.In the last decades, the amount of medical imaging studies and associated metadata available has been rapidly increasing. These are mostly used to support medical diagnosis and treatment. Nonetheless, recent initiatives claim the usefulness of these studies to support research scenarios and to improve the medical institutions business practices. However, their continuous production, as well as the tremendous amount of associated data, make their analysis difficult by conventional workflows devised up until this point. Current medical imaging repositories contain not only the images themselves, but also a wide-range of valuable metadata. This creates an opportunity for the development of Business Intelligence and analytics techniques applied to this Big Data scenario. The exploration of such technologies has the potential of further increasing the efficiency and quality of the medical practice. This thesis developed a novel automated methodology to derive knowledge from multimodal medical imaging repositories that does not disrupt the regular medical practice. The developed methods enable the application of statistical analysis and business intelligence techniques directly on top of live institutional repositories. The resulting application is a Web-based solution that provides an extensive dashboard, including complete charting and reporting options, combined with data mining components. Furthermore, the system enables the operator to set a multitude of queries, filters and operands through the use of an intuitive graphical interface.Universidade de Aveiro2017-05-25T10:41:45Z2016-01-01T00:00:00Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/17573TID:201587319engValério, Miguel Gomes Lageinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-22T11:33:24Zoai:ria.ua.pt:10773/17573Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:52:35.653731Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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