Halaman ini menjelaskan skema tabel BigQuery yang dibuat saat mengekspor metadata DICOM ke BigQuery.
Terminologi
Untuk memahami skema dan komponennya, pahami terminologi DICOM. Secara khusus, halaman ini menggunakan beberapa istilah yang ditemukan dalam 3.10 Struktur Data dan Definisi Encoding DICOM.
Ringkasan
Cloud Healthcare API otomatis menghasilkan skema BigQuery menggunakan data yang Anda ekspor dan kamus DICOM. Skema ini hanya berisi kolom untuk elemen data DICOM yang ada dalam metadata. Satu-satunya pengecualian adalah Nama Orang VR.
Saat mengekspor metadata DICOM, Cloud Healthcare API akan mencoba mengekspor semua elemen data dalam metadata. Untuk informasi tentang apa yang terjadi jika muncul masalah, lihat Jenis yang bertentangan dan tidak cocok.
Elemen data standar dan pribadi
DICOM menyediakan elemen data standar yang sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Untuk mengetahui daftar elemen data ini, lihat Registry Elemen Data DICOM.
Jika harus mengomunikasikan data yang tidak sesuai dengan elemen standar, Anda dapat menggunakan elemen data pribadi.
Elemen data standar
Perilaku berikut berlaku untuk elemen data standar. Untuk perilaku elemen data pribadi, lihat Elemen data pribadi.
Nama kolom
Kolom dalam skema BigQuery yang dihasilkan diberi nama sesuai dengan kata kunci elemen data. Misalnya, jika metadata DICOM berisi elemen data yang kata kuncinya adalah InstanceCreationDate, skema yang dihasilkan memiliki kolom yang sesuai bernama InstanceCreationDate.
Perilaku elemen data DICOM standar
Tabel berikut menampilkan daftar Representasi Nilai (VR) dan singkatannya. Untuk elemen data apa pun yang diekspor ke BigQuery yang berisi salah satu VR ini, elemen data menggunakan jenis data BigQuery yang ditemukan di "Jenis data":
VR | Jenis data |
---|---|
|
String |
Tanggal (DA) | Date |
Waktu (TM) | Waktu |
Tanggal Waktu (DT) | Stempel waktu |
|
String |
Nama Orang (PN) | Struktur (Kumpulan data) |
|
Titik mengambang |
|
Bilangan Bulat |
Urutan Item (SQ) | Struct (Catatan) |
Mode nullable dan berulang
Bergantung pada nilai Multiplicity Nilai (VM) elemen data, kolom BigQuery memiliki salah satu dari dua modes: NULLABLE
atau REPEATED
.
Jika elemen data memiliki nilai VM 1, yang menunjukkan bahwa elemen data tersebut
unik, elemen data tersebut akan menggunakan mode NULLABLE
. Untuk nilai VM lainnya, elemen data menggunakan mode REPEATED
.
Misalnya, seperti yang ditampilkan dalam Registry Elemen Data DICOM,
kata kunci SOPInstanceUID memiliki nilai VM 1. Akibatnya, saat diekspor ke BigQuery, modenya adalah NULLABLE
, dan representasinya dalam tabel akan terlihat seperti berikut (jika direpresentasikan sebagai JSON):
"SOPInstanceUID": "0.0.000.000000.0.000.0000.0000000.0000.0000000000.000",
Sebaliknya, kata kunci ImageType memiliki nilai VM 2-n.
Akibatnya, saat diekspor ke BigQuery, modenya adalah REPEATED
, dan representasinya dalam tabel akan terlihat seperti berikut (jika direpresentasikan sebagai JSON):
"ImageType": [
"ORIGINAL",
"PRIMARY",
"OTHER",
"..."
],
VR yang dikecualikan
Data biner dan berformat panjang tidak diekspor ke tabel BigQuery yang dihasilkan, sehingga elemen data yang berisi VR berikut tidak diekspor. Sebagai gantinya,
VR berikut disertakan dalam kolom terpisah (disebut
DroppedTags.TagName
) di tabel BigQuery tujuan.
- Ganda (OD) Lainnya
- Float Lainnya (OF)
- Panjang Lainnya (OL)
- Byte (OB) Lainnya
- Kata Lain (OW)
- Tidak diketahui (UN)
- Tag urutan (SQ) yang berisi lebih dari sekitar 1 MiB data
- Atribut (AT), Floating Point Double (FD), Floating Point Single (FL), Unsigned Long (UL), atau Unsigned Short (US), jika Multiplisitas Nilai (VM) lebih besar dari 64
Nama Orang VR
Setiap kolom dalam skema BigQuery dengan VR Nama Orang (PN) selalu berisi tiga subkolom, terlepas dari apakah subkolom tersebut berisi data atau tidak. Ketiga subkolom tersebut adalah:
- Abjad
- Ideografik
- Fonetik
Masing-masing dari tiga subkolom memiliki lima subkolomnya sendiri:
- FamilyName
- GivenName
- MiddleName
- NamePrefix
- NameSuffix
Misalnya, pertimbangkan tag publik "OperatorsName (0008,1070)", yang memiliki VR Nama Orang (PN). Misalkan nilai OperatorsName adalah "Darcy Smith". Skema ini akan berisi kolom OperatorsName yang berisi subkolom yang tercantum sebelumnya, tetapi hanya Alphabetic.FamilyName (Smith) dan Alphabetic.BerikannName (Darcy) yang akan berisi nilai.
Elemen data pribadi
Beberapa implementasi klinis mungkin mengharuskan Anda menyimpan data kustom yang tidak sesuai dengan struktur elemen data publik. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan elemen data pribadi.
Elemen data pribadi dengan VR SQ (Urutan Item) memiliki perilaku yang sama dengan elemen data standar. Elemen data pribadi dengan VR SQ disebut urutan data pribadi.
Elemen data pribadi yang tidak memiliki VR of SQ disusun bertingkat dalam kolom
yang disebut OtherElements
dan dikonversi menjadi string. Elemen data pribadi ini disebut data pribadi non-urutan. Untuk mengkueri elemen data pribadi non-urutan, kueri Anda harus menelusuri dalam kolom OtherElements
elemen tersebut.
Kolom OtherElements
berisi dua subkolom, "Data" dan "Tag". Kolom
Data adalah representasi string dari nilai elemen data pribadi.
Selalunya jenis REPEATED
. Kolom Tag menggunakan format
"Tag_HEX", dengan HEX adalah string heksadesimal nomor tag.
LastUpdated
dan Type
kolom
Kolom LastUpdated
dan Type
ditambahkan ke tabel BigQuery yang dibuat saat Anda mengekspor metadata DICOM. Kolom ini bukan elemen data standar atau pribadi, dan tidak sesuai dengan Registry Elemen Data DICOM.
Perilaku kolom ini adalah sebagai berikut:
- Kolom
LastUpdated
berisi nilai stempel waktu yang menunjukkan kapan instance DICOM disisipkan ke atau dihapus dari penyimpanan DICOM. - Kolom
Type
berisi string yang menunjukkan jenis operasi yang terjadi. Nilai yang mungkin adalahCREATE
atauDELETE
.
Jenis yang bertentangan dan tidak cocok
Jika terjadi konflik jenis, seperti saat tag publik digunakan dengan jenis yang salah, tag publik tersebut akan diperlakukan seolah-olah tag tersebut adalah tag pribadi. Nilai
elemen data
disusun dalam kolom yang disebut OtherElements
dan nilai tersebut dikonversi menjadi string.
Misalnya, metadata DICOM berisi tag dengan:
- Nomor tag "(4010,1017)"
- VR SL (Ditandatangani Panjang)
- Nilai 32
(4010.1017) adalah nomor tag yang sama dengan "Mass", yang merupakan nama tag publik dalam spesifikasi DICOM yang memiliki VR FL. Operasi ekspor mengharapkan elemen data dengan nomor tag "(4010,1017)" menjadi nama tag publik "Mass" dengan VR FL. Oleh karena itu, operasi ekspor diperkirakan akan mengonversi nilai elemen data menjadi float (seperti yang ditunjukkan dalam tabel dalam Perilaku elemen data DICOM standar
Konflik jenis terjadi karena tag apa pun dengan VR of SL menggunakan jenis data
bilangan bulat. Oleh karena itu, tag dikonversi menjadi tag pribadi dan ditambahkan ke kolom OtherElements
.
Jika nama tag publik non-urutan digunakan untuk data urutan, ketidakcocokan jenis akan terjadi. Akibatnya, urutan tersebut diperlakukan seolah-olah merupakan elemen data pribadi. Alih-alih menggunakan nama tag publik sebagai nama kolom dalam skema BigQuery, nomor hex nama tag publik akan digunakan. Bilangan heksadesimal adalah jenis string.
Contoh: Membuat kueri elemen data publik dan pribadi
Pertimbangkan cuplikan skema berikut yang direpresentasikan sebagai JSON. Skema dibuat setelah mengekspor data DICOM ke BigQuery.
[
...
{
"name": "SOPInstanceUID",
"type": "STRING"
},
{
"fields": [
{
"fields": [
{
"mode": "REQUIRED",
"name": "Tag",
"type": "STRING"
},
{
"mode": "REPEATED",
"name": "Data",
"type": "STRING"
}
],
"mode": "REPEATED",
"name": "OtherElements",
"type": "RECORD"
}
],
"mode": "REPEATED",
"name": "Tag_12345678",
"type": "RECORD"
}
...
]
Contoh berikut menunjukkan cara membuat kueri untuk elemen data publik SOPInstanceUID
.
Untuk mengakses nilai kolom, jalankan kueri berikut:
#standardSQL SELECT SOPInstanceUID FROM `PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID`
Menjalankan kueri akan menampilkan output yang mirip dengan berikut ini:
[ ... { "SOPInstanceUID": "0.0.000.000000.0.000.0000.0000000.0000.0000000000.000" }, ... ]
Contoh berikut menunjukkan cara membuat kueri untuk data pribadi non-urutan.
Jalankan kueri berikut terhadap kolom OtherElements
yang ada
di dalam kolom Tag_12345678
. Perhatikan penggunaan operator UNNEST
, yang diperlukan karena Anda membuat kueri RECORD
.
#standardSQL SELECT Tag_12345678.OtherElements AS OtherElements FROM `PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_ID`, UNNEST(Tag_12345678) AS Tag_12345678
Menjalankan kueri akan menampilkan output yang serupa dengan berikut ini, bergantung
pada jumlah dan jenis data di kolom Tag_12345678.OtherElements
:
[ { "OtherElements": [ { "Tag": "Tag_12345678", "Data": [ "DATA" ] } ] }, { "OtherElements": [ { "Tag": "Tag_12345678", "Data": [ "DATA" ] } ] }, { "OtherElements": [ { "Tag": "Tag_12345678", "Data": [ "DATA" ] } ] } ]
Langkah selanjutnya
Pelajari operasi SQL standar BigQuery lebih lanjut dan lihat contohnya.