研究目的
导出用于研究的DICOM糖尿病视网膜病变监测图像，以及从CDW获取的额外相关临床信息。
研究成果
该项目展示了一种成功的方法：从VistA影像档案中提取DICOM对象，将与临床相关、以JSON格式组织的数据添加到数据元素中，对生成的DICOM对象进行去标识化处理，随后将其用于第三方研究目的。
研究不足
大多数文件存储在光盘点唱机中，出于性能考虑我们决定将其排除。
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从退伍军人事务部VistA影像系统导出糖尿病视网膜病变图像用于研究
DOI：10.1007/s10278-018-0153-0
期刊：Journal of Digital Imaging
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
美国退伍军人事务部自2007年起持续采集存储转发式数字糖尿病视网膜病变筛查眼底图像用于远程判读。全美756个采集点共配备900余台眼底相机，这些图像由134个远程判读站点人工分析。远程视网膜成像项目累计已完成210万例检查，图像判读工作量正快速增长。若能开发出可检测多种眼病的自动化计算机算法，将有助于标准化判读结果并提升阅片效率。目前已研发出基于视网膜眼底照片的糖尿病视网膜病变深度学习检测算法，但需要更多影像数据验证其效能。为推进该研究，亚特兰大退伍军人医疗系统（VAHCS）提取了11.2万张DICOM格式糖尿病视网膜病变筛查图像（含1.3万例检查），可用于自动化算法验证。每张导出图像的DICOM头文件中均添加了大量关联临床信息，以便将影像与患者病情相关联。这些临床信息以JSON对象形式保存，并存储于单个无限制文本（VR=UT）DICOM数据元素中。本文阐述了该项目采用的方法学及应用成果。
作者：
Peter Kuzmak，Charles Demosthenes，April Maa
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