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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Das Problem der Bildqualität als Teil von Datenqualität – Benchmarking Bildqualität in der Strahlentherapie

Meeting Abstract

  • Thomas Schrader - FH Brandenburg, Brandenburg
  • Sabine Hanss - Institut für Medizinische Informatik, Charité, Berlin
  • Claudia Hahn - OpEN.SC, Charité, Berlin
  • Sonja Niepage - OpEN.SC, Charité, Berlin
  • Marian Krüger - FH Brandenburg, Brandenburg
  • Eyck Blank - Praxis für Strahlentherapie und Radioonkologie Standort Neuruppin OGD Ostprignitz-Ruppiner-Gesundheitsdienste GmbH, Neuruppin

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds463

DOI: 10.3205/11gmds463, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds4630

Published: September 20, 2011

© 2011 Schrader et al.
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Text

Einleitung: Im Rahmen des Open European Nephrology Science Centers wurde ein Ontologie-Framework zur Beurteilung von Datenqualität entwickelt, welches auf einer Ontologie basiert [1], [2]. Die Datenqualität wurde dort als mehrdimensionale Eigenschaft beschrieben, deren Beurteilung wesentlich vom Nutzer der Daten abhängt. Für Bilder, als eine spezielle Datenart, lassen sich ebenfalls zahlreiche Qualitätskriterien ableiten, deren Komplexität dadurch gekennzeichnet ist, dass neben dem Anwendungskontext auch Kriterien der Bildentstehung und -speicherung für die Gesamtbeurteilung eine Rolle spielen. In dieser Untersuchung wurde versucht, die Datenqualitätsontologie auf die Aspekte der Bildqualität zu erweitern. Dabei wurden nur die Aspekte der Bildqualität berücksichtigt, die für die Anwendungsdomäne Strahlentherapie relevant waren.

Material und Methoden: Als Grundlage für die Einordnung der Bildqualitäten diente die Ontologie der Datenqualität des Projekts OpEN.SC (Open European Nephrology Science Center, Institut für Pathologie, Charité Berlin). Mittels der Delphi-Methode [3] wurden Aspekte der Bildqualität ermittelt, bezüglich ihrer Wertigkeit und Berechenbarkeit analysiert und die Ontologie integriert. Die Ontologie-Erweiterung selbst erfolgte mit der 7-Schritt-Methode [4]. Das Editieren erfolgte mit dem Ontologie-Editors Protégé [5].

Ergebnisse: Die vorhandenen Qualitätsdimensionen der Datenqualitätsontologie wurden auf Bildkriterien angewandt und für einige konnten Metriken identifiziert werden. Problemlos ließen sich die Kriterien Vollständigkeit und Fehlerfreiheit auch auf Bilder anwenden, obwohl diese sich von denen unterschieden, die auf reine Daten angewandt werden. Einige Merkmale ließen sich nicht ohne Erweiterung der Ontologie integrieren: z.B. Bildauflösung. Es wurden spezielle Bildqualitätskriterien identifiziert, die spezifische Eigenschaften für diesen medizinischen Kontext aufweisen, z.B. Aktualität.

Diskussion: Bilder füllen im Gegensatz zu anderen Daten einen zweidimensionalen bzw. dreidimensionalen Datenraum aus. Kriterien wie Vollständigkeit lassen sich klar in Bezug des Bildgegenstandes oder der Bildinformation selber definieren. Bei der Qualitätsdimension Aktualität ist ein besonderer Aspekt zu berücksichtigen: aus strahlentherapeutischer Sicht können Bilder unter bestimmten Bedingungen in einer zeitlichen Beziehung stehen. Diese Beziehung selbst kann von unterschiedlicher Qualität sein. Für Vergleiche von Therapieerfolgen sind Bilder notwendig, die einen genügend großen zeitlichen Abstand aufweisen. Soll die Qualität der Datenqualitätsontologie selber gewertet werden, so steht fest, dass diese nicht vollständig ist. Sie hilft aber zu verstehen, dass und wie insbesondere in der bildgebenden Diagnostik eine Reihe von Faktoren in die Bewertung von Bildqualität eingehen, z.B. Bedingungen der Bilderzeugung, der Speicherung, der Übertragung und der Darstellung. Nicht zuletzt ist das anwendungsabhänige Kriterium „Fitness for use“ [6] entscheidend, wie Bilder qualitativ beurteilt werden.


Literatur

1.
Schrader T, Zhou Y, Hahn C, Niepage S, Keune D, Wetzel T, Weckend T, Schaaf T, Hanß S. The problem of data quality in medical research science centers. CS&P. 2008.
2.
Zhou Y, Cornils M, Hahn C, Hanß S, Niepage S, Schrader T. A SOA-based Data Quality Assessment Framework in a Medical Science Center. In: 14th ICIQ, 2009.
3.
Ammon U. Delphi-Befragung. Quantitative Organisationsforschung. Qualitative-Research.net, Online-Portal für qualitative Sozialforschung. Freie Universität Berlin; 2005 [gesehen: 15.04.11]
4.
Gulla JA, Vijayan S. An interactive ontology learning workbench for non-experts. In: Proceeding of the 2nd international workshop on Ontologies and information systems for the semantic web, 9–16. ONISW – ’08. New York, NY, USA: ACM. doi:10.1145/1458484.1458487. 2008.
5.
book. http://protege.stanford.edu/ [abgerufen: 15.04.11] External link
6.
American Society for Quality. Glossary Entry: Quality [gesehen: 15.04.11]