Introducción a DICOM
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) es un estándar internacional para almacenar, transmitir y gestionar información de captura de imágenes médicas y datos asociados. Garantiza la interoperabilidad entre distintos dispositivos y sistemas de captura de imágenes, como equipos de IRM, TC, ecografía y rayos X, y estandariza el formato de imágenes y protocolos de comunicación utilizados para compartirlas. Los archivos DICOM suelen incluir datos de imagen y metadatos importantes, como información de paciente, parámetros de captura de imágenes y detalles de estudio, lo que lo convierte en esencial para un diagnóstico eficiente y preciso, planificación de tratamiento, y archivado en entornos de atención médica.
Puntos clave
- DICOM es el estándar más común para almacenar imágenes médicas y metadatos asociados.
- Garantiza la compatibilidad y comunicación entre diferentes dispositivos de captura de imágenes médicas y sistemas de atención médica.
- Permite capturar y almacenar datos de imagen multidimensionales en un único almacén de datos con un alto rango dinámico de hasta 16 bits.
- La mayoría de los fabricantes de dispositivos médicos admiten plenamente este estándar, que es muy utilizado en hospitales y clínicas.
Formato de datos DICOM
El formato de datos DICOM almacena y transmite de forma eficiente imágenes médicas y metadatos asociados en un archivo estandarizado. Cada archivo DICOM contiene elementos de datos organizados jerárquicamente, así como etiquetas, tipos de datos, longitudes y valores. DICOM encapsula datos de imagen, como estudios de TC, IRM, ecografía o rayos X, junto con metadatos, como ID de paciente, ajustes de captura y marcas de tiempo. A diferencia de formatos de imagen generales como JPEG y PNG, DICOM está diseñado específicamente para uso médico y admite imágenes multifotograma, volúmenes en 3D, e integración con sistemas de información hospitalaria. Enhanced DICOM es una versión avanzada que ofrece mejor soporte para tecnologías de captura de imágenes modernas y flujos de tareas clínicas complejas, por lo que es fundamental para precisión clínica e interoperabilidad.
Serie de imágenes de RM de un cerebro (izquierda) y una ecocardiográfica (derecha) almacenadas en formato DICOM.
Aplicaciones de DICOM
DICOM es esencial en radiología y otros campos médicos, como cardiología y oncología. Su capacidad para combinar datos de imagen con metadatos detallados lo convierten en ideal para la integración con IA y Machine Learning, ya que ofrece soporte para análisis de imágenes avanzados, diagnóstico automatizado y toma de decisiones clínicas. También desempeña un papel fundamental en telemedicina, ya que permite compartir de manera segura y eficiente imágenes médicas para consultas remotas, segundas opiniones y tratamiento colaborativo, especialmente en zonas marginadas o rurales. Esta integración de DICOM en tecnologías de atención médica tradicionales y emergentes sigue mejorando los resultados para pacientes y agiliza los flujos de tareas clínicas.
Gestión de datos DICOM con MATLAB
Gestionar datos DICOM de manera efectiva implica utilizar prácticas recomendadas de almacenamiento, seguridad y análisis. Los archivos DICOM se deben almacenar en un sistema de directorios estructurado, a menudo integrado con PACS (sistema de archivado y comunicación de imágenes), para garantizar una captura de datos eficiente y accesibilidad a largo plazo. MATLAB® permite trabajar con imágenes médicas en formato DICOM y Enhanced DICOM, y establecer comunicación directa con servidores PACS. Ofrece prestaciones potentes para procesar y analizar datos DICOM, así como lectura, escritura, visualización y segmentación de imágenes médicas.
Para mantener la seguridad y conformidad de los datos, especialmente con HIPAA, RGPD y otras normativas, es esencial implementar cifrado, controles de acceso y anonimización de datos de pacientes. Con la función dicomanon de MATLAB, puede eliminar información médica confidencial del archivo DICOM y crear un archivo nuevo con los valores modificados. Con Image Processing Toolbox™, Deep Learning Toolbox™ y Medical Imaging Toolbox™, puede automatizar flujos de tareas de captura de imágenes médicas, extraer características e incluso desarrollar modelos de IA para soporte diagnóstico, lo que convierte a MATLAB en una plataforma valiosa para investigación clínica y desarrollo de dispositivos médicos.
TC torácica en 3D en formato DICOM visualizada con Medical Image Labeler en Medical Imaging Toolbox. (Consulte la documentación).
Ejemplos y procedimientos
Casos de éxito
Vídeos
Ejemplos
También puede consultar estos temas: Dispositivos médicos, Análisis de imágenes médicas, Segmentación de imágenes médicas, Medical Imaging Toolbox