Introduzione

I tradizionali sistemi informativi si basano su un insieme di dati ti tipo alfanumerico e quindi del tutto omogeneo. Ragion per cui, un’eventuale ricerca di documenti non risulta problematica rispetto alla struttura del sistema stesso.

Con l’avvento della multimedialità alcuni campi d’applicazione hanno avuto la necessità di lavorare su tipi di dati diversi da quello alfanumerico. L’esigenza di trattare le immagini è divenuta sempre più incombente, e si sono sviluppate, quindi, tecniche di elaborazione dell’immagine in modo da facilitarne la gestione. Questo perchè l’immagine, per sua natura, non permette un confronto immadiato a livello informatico. Si è cercato, allora, di simulare le varie tecniche percettive che l’uomo sfrutta per il loro riconoscimento ed il loro confronto.

I campi d’applicazione dove le immagini sono necessarie sono vari, dall’astronomia alla meteorologia, dalla cartografia alla medicina. Ed è proprio nel campo della medicina che abbiamo deciso di applicare questi processi. Infatti nel campo medico, ed in special modo in quello radiologico, abbiamo bisogno di registrare immagini di tipo TAC, ed avere successivamente la possibilità di andare a ricercare eventuali insiemi di referti simili. Quindi dobbiamo avere nel nostro database informazioni riguardanti l’immagine sia come dato visivo, che come insieme di dati alfanumerico in modo tale da facilitare un’eventuale ricerca basata su caratteristiche particolari richieste dall’utente.

I dati alfanumerici ricavati riguardano:

  1. valori che descrivono l’anomalia contenuta nella TAC, per esempio la grandezza, la rotondità, la densità ecc...
  2. valori che descrivono le relazioni spaziali tra l’anomalia e gli altri elementi canonici di una TAC.

In tal modo abbiamo anche la possibilità di scegliere su quali tipi di informazioni basare la ricerca.

Il lavoro qui svolto è un’integrazione di lavori precedenti ognuno dei quali mirante ad un particolare processo di trattamento di immagini di tipo medico. Sono state sviluppate applicazioni per la segmentazione di un’immagine[1], l’estrazione del contorno e delle caratteristiche geo-morfologiche di una forma[2] ed infine è stata creata un’applicazione per la gestione delle cartelle cliniche[3,4].

L’obiettivo di questo lavoro si propone di integrare questi risultati e di sfruttare le potenzialità del linguaggio di programmazione Java, il quale ha l’importante caratteristica di essere indipendente dalla piattaforma, cioè di funzionare su qualsiasi tipo di sistema operativo.

La versione del compilatore usata per la creazione dell’applicazione è il JDK 1.1.4 della Sun Microsystem, il colosso informatico che ha creato il linguaggio stesso.

Per quanto riguarda il Data Base Management System (DBMS), nei lavori [3,4] la scelta era caduta su Oracle 7 che ha come Java la caratteristica di essere multipiattaforma. Per il nostro lavoro abbiamo usato la nuova versione, vale a dire la versione Oracle 8 Enterprise Edition che in questo momento è l’unica che permette di interfacciare Oracle e Java.

In futuro l’ampliamento del lavoro presente consisterà nel gestire il database Oracle distibuito in rete su più Server e l’eventuale aggiornamento degli algoritmi di trattamento delle immagini grazie a passi in avanti fatto nel campo della ricerca riguardo ad essi.

Nei capitoli successivi saranno descritti i vari algoritmi per il trattamento delle immagini e l’organizzazione di base delle classi Java e del database Oracle.

Nel capitolo 1 verrà introdotto l’algoritmo di segmentazione che presa in input un’immagine reale verifica la presenza di zone omogenee rappresentanti oggetti, restituendo in output l’immagine precedente ricolorata in modo tale da poter identificare univocamente la forma degli oggetti in essa contenuti.

Si procederà quindi alla descrizione dell’algoritmo di estrazione del contorno di una forma e della sua approssimazione poligonale.

Nel capitolo 2 saranno descritte le caratteristiche geo-morfologiche di un oggetto e gli algoritmi per la loro estrazione.

Nel capitolo 3 verrà descritto il trattamento delle immagini come indice iconico, cioè vengono analizzate le particolari relazioni spaziali tra gli oggetti contentuti nell’immagine, quindi un metodo generale per il recupero di immagini simili, ed alla fine l’applicazione di quest’algoritmo nel nostro caso particolare.

Il capitolo 4 sarà dedicato alla descrizione dell’applicazione creata per gestire le cartelle cliniche. Verranno quindi mostrate le varie finestre e i vari percorsi da fare per accedere ai dati contenuti nel database

Nel capitolo 5 sarà descritto il processo di creazione del database usato dall’applicazione, a partire dal diagramma Entità-Relazione fino alla creazione delle tabelle.

Il capitolo finale descriverà in dettaglio la struttura dati creata per gestire l’applicazione. Esso conterrà varie sezioni in cui descriveremo la struttura dati usata per l’algoritmo di segmentazione, per l’estrazione del contorno e delle caratteristiche geo-morfologiche, per le gestione delle virtual images e per la gestione dell’interfacciamento di Java ed Oracle.

Un’appendice sarà infine dedicata alle modalità di installazione dell’applicazione ed ai codice sorgenti in Java ed Oracle.

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