Δημιουργία συστήματος διαχείρισης βάσης ιστολογικών εξετάσεων στοματογναθοπροσωπικής χειρουργικής
Creators: name: Παπαδόπουλος, Λάζαρος Σταματίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: βάση δεδομένων
γναθοχειρουργική
οπτική αναγνώριση χαρακτήρων
database
maxillofacial surgery
optical character recognition

description: Η χρησιμοποίηση του χαρτιού ως μέσο επικοινωνίας της ιατρικής πληροφορίας κυριάρχησε για πολλά χρόνια και συνεχίζει να επικρατεί λόγω της ευχρηστίας του. Η συσσώρευση όμως, παλαιών ιατρικών εγγράφων ταυτόχρονα με την πρόοδο της τεχνολογίας, δημιούργησε την ανάγκη της ψηφιοποίησής τους ώστε να είναι εφικτή η περαιτέρω επεξεργασία τους για εξαγωγή στατιστικών συμπερασμάτων και εξόρυξη νέας γνώσης. Στην παρούσα εργασία, μια συλλογή από 7,047 ιστολογικές αναφορές παρασκευασμάτων στοματογναθοπροσωπικής χειρουργικής, χρονολογίας από το 1995 έως το 2010, μετατράπηκαν σε ψηφιακά αρχεία κειμένου εφαρμόζοντας την τεχνική της οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων (OCR). Επιπλέον, εκτελώντας μακροεντολές VBA στα αρχεία κειμένου, διορθώθηκαν με μαζικό τρόπο τα σφάλματα αναγνώρισης χαρακτήρων της OCR. Στη συνέχεια αναπτύχθηκε ένα ειδικό εργαλείο λογισμικού στο περιβάλλον VB.NET 2010, το οποίο ονομάστηκε Dioscoride, σε σκοπό την αυτοματοποιημένη ανάγνωση των αναφορών και την εξαγωγή των πληροφοριών από καθεμία ξεχωριστά, σε ένα αρχείο κειμένου CSV. Τέτοιες πληροφορίες είναι τα στοιχεία του ασθενή, η ηλικία, το είδος του παρασκευάσματος και το αποτέλεσμα της βιοψίας. Η σχεδίαση του λογισμικού βασίστηκε στους κλασσικούς αλγόριθμους αναζήτησης προτύπων σε αρχεία κειμένου όπως ο brute force και ο Horspool. Τα πρότυπα αναζήτησης προσδιορίστηκαν μετά από μελέτη της δομής των ιστολογικών αναφορών. Ακολούθησε η σχεδίαση μιας κατάλληλης βάσης δεδομένων στο σύστημα MS SQL Server 2012 στην οποία εισήχθησαν όλα τα δεδομένα που εξήγαγε το πρόγραμμα Dioscoride. Το σχεσιακό μοντέλο της συγκεκριμένης βάσης επιτρέπει τη σύνθετη αναζήτηση στους πίνακες των δεδομένων με την κατάλληλη σύνταξη ερωτημάτων σε γλώσσα Transact SQL. Συμπερασματικά, η πλειονότητα των αρχικών εγγράφων της συλλογής (ποσοστό &gt;99,9%) αναγνωρίστηκε μέσω OCR και τελικά καταχωρίστηκε στη βάση. Η μελλοντική χρησιμοποίηση τεχνικών εξόρυξης (data mining) στα δεδομένα θα οδηγήσει στην εξαγωγή σημαντικών συμπερασμάτων. Επίσης, η διαδικτυακή απελευθέρωση των δεδομένων σε μια web-based βάση, μετά από την ανωνυμοποίηση των αναφορών, θα αποτελέσει ένα χρήσιμο εκπαιδευτικό εργαλείο για ειδικευόμενους παθολογοανατόμους και στοματογναθοπροσωπικούς χειρουργούς.
description: Paper had always been one of the basic means for communicating medical information and it is still dominant due to its usability. The archived medical paper-documents along with the advances of technology create the need for digitization, so that statistical analysis and data mining techniques can be feasible. Digital procession of large paper-based collections may lead to new knowledge gain. For this thesis, a collection of 7,047 histological reports were digitized and converted into text files using Optical Character Recognition (OCR) software. Misrecognized characters were fixed by applying appropriate VBA macros on the batch of the resulting documents. All reports came from the Oral and Maxillofacial Surgery Division of Theagenio Cancer Hospital and were dated from 1995 to 2010. For the next step, a special application called Dioscoride was developed in VB.NET 2010. This tool automatically opens and reads every digitized report and exports useful information into a comma-separated-value (CSV) file. Such information includes the patient’s name, age, the specimen’s type and the biopsy’s result. The implementation involved classical text-searching programming techniques, such as the brute-force and Horspool algorithms. Dioscoride searches for specific text-patterns inside each report. These patterns were defined after studying the structure of the documents. Finally, a database scheme was designed in MS SQL Server 2012 and, finally, the CSV file was imported in the database’s tables. This scheme consists of entities and relationships that allow complex searching throughout the records, using Transact SQL queries. In conclusion, the majority of the histological reports (&gt;99,9%) were OCR-processed and imported into the database. Statistical analysis and data mining techniques are going to be applied as a future work, and are expected to reveal correlations and new knowledge. Furthermore, a web version of the database, containing anonymized reports, will aid as an educational tool for Maxillofacial Surgery and Anatomic Pathology trainees.