Memahami skema DICOM BigQuery

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 di 3.10 Struktur Data dan Definisi Encoding DICOM.

Ringkasan

Cloud Healthcare API otomatis membuat skema BigQuery menggunakan data yang Anda ekspor dan kamus DICOM. Skema hanya berisi kolom untuk elemen data DICOM yang ada dalam metadata. Satu-satunya pengecualian adalah VR Nama Orang.

Saat mengekspor metadata DICOM, Cloud Healthcare API akan mencoba mengekspor semua elemen data dalam metadata. Untuk mengetahui informasi tentang yang terjadi jika masalah terjadi, 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 of DICOM Data Elements.

Jika Anda 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 akan memiliki kolom yang sesuai bernama InstanceCreationDate.

Perilaku elemen data DICOM standar

Tabel berikut menunjukkan daftar Representasi Nilai (VR) dan singkatannya. Untuk setiap elemen data yang diekspor ke BigQuery yang berisi salah satu VR ini, elemen data menggunakan jenis data BigQuery yang ditemukan di bagian "Jenis data":

VR Jenis data
  • Entitas Aplikasi (AE)
  • String Usia (AS)
  • String Kode (CS)
  • String Panjang (LO)
  • Teks Panjang (LT)
  • String Pendek (SH)
  • Teks Pendek (ST)
  • Karakter Tidak Terbatas (UC)
  • ID Unik (UI/UID)
  • Uniform Resource Identifier (UR) atau Universal Resource Locator (URI/URL)
  • Pesan Teks Tidak Terbatas (UT)
 String
Tanggal (DA) Date
Waktu (TM) Waktu
Tanggal Waktu (DT) Stempel waktu
  • String Desimal (DS)
  • String Bilangan Bulat (IS)
 String
Nama Orang (PN) Struktur (Kumpulan data)
  • Floating Point Single (FL)
  • Floating Point Double (FD)
 Titik mengambang
  • Tag Atribut (AT)
  • Signed Long (SL)
  • Short Bertanda Tangan (SS)
  • Long Tidak Ditandatangani (UL)
  • Shorts Tanpa Tanda Tangan (AS)
 Bilangan Bulat
Urutan Item (SQ) Struct (Data)

Mode nullable dan berulang

Bergantung pada nilai Multiplikasi Nilai (VM) elemen data, kolom BigQuery-nya memiliki salah satu dari dua mode: NULLABLE atau REPEATED.

Jika elemen data memiliki nilai VM 1, yang menunjukkan bahwa elemen data unik, elemen data akan menggunakan mode NULLABLE. Untuk nilai VM lainnya, elemen data menggunakan mode REPEATED.

Misalnya, seperti yang ditunjukkan dalam Registry of DICOM Data Elements, kata kunci SOPInstanceUID memiliki nilai VM 1. Akibatnya, saat diekspor ke BigQuery, modenya adalah NULLABLE, dan representasinya dalam tabel terlihat seperti berikut (saat 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 terlihat seperti berikut (saat direpresentasikan sebagai JSON):

"ImageType": [
  "ORIGINAL",
  "PRIMARY",
  "OTHER",
  "..."
],

VR yang dikecualikan

Data biner dan 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 Lainnya (OD)
  • Float Lainnya (OF)
  • Panjang Lainnya (OL)
  • Byte Lainnya (OB)
  • Kata Lain (OW)
  • Tidak diketahui (UN)
  • Tag urutan (SQ) yang berisi lebih dari sekitar 1 MiB data
  • Atribut (AT), Floating Point Ganda (FD), Floating Point Tunggal (FL), Unsigned Long (UL), atau Unsigned Short (US), jika Multiplikasi Nilai (VM) lebih besar dari 512.
    • Karena alasan lama, tag instance yang telah diserap ke dalam Cloud Healthcare API dapat disertakan dalam kolom DroppedTags.TagName jika Multiplikasi Nilai 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 berisi data apa pun. Tiga subkolom tersebut adalah:

  • Alfabetis
  • Ideografis
  • Fonetik

Setiap subkolom dari tiga subkolom tersebut 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 akan berisi kolom OperatorsName yang berisi subkolom yang tercantum sebelumnya, tetapi hanya Alphabetic.FamilyName (Smith) dan Alphabetic.GivenName (Darcy) yang akan berisi nilai.

Elemen data pribadi

Beberapa penerapan 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 SQ disusun bertingkat di bawah kolom yang disebut OtherElements dan dikonversi menjadi string. Elemen data pribadi ini disebut data pribadi non-urutan. Untuk membuat kueri elemen data pribadi non-urutan, kueri Anda harus menelusuri dalam kolom OtherElements elemen.

Kolom OtherElements berisi dua subkolom, "Data" dan "Tag". Kolom Data adalah representasi string dari nilai elemen data pribadi. Jenisnya selalu REPEATED. Kolom Tag menggunakan format "Tag_HEX" dengan HEX adalah string heksadesimal dari nomor tag.

Kolom LastUpdated dan Type

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 of DICOM Data Elements.

Perilaku kolom ini adalah sebagai berikut:

  • Kolom LastUpdated berisi nilai stempel waktu yang menunjukkan kapan instance DICOM disisipkan ke dalam atau dihapus dari penyimpanan DICOM.
  • Kolom Type berisi string yang menunjukkan jenis operasi yang terjadi. Kemungkinan nilainya adalah CREATE atau DELETE.

Jenis yang bertentangan dan tidak cocok

Jika terjadi konflik jenis, seperti saat tag publik digunakan dengan jenis yang salah, tag publik akan diperlakukan seolah-olah tag tersebut adalah tag pribadi. Nilai elemen data disusun bertingkat di bawah kolom yang disebut OtherElements dan nilainya dikonversi menjadi string.

Misalnya, metadata DICOM berisi tag dengan:

  • Nomor tag "(4010,1017)"
  • VR SL (Signed Long)
  • 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 diharapkan mengonversi nilai elemen data menjadi float (seperti yang ditunjukkan dalam tabel di Perilaku elemen data DICOM standar

Konflik jenis terjadi karena tag apa pun dengan VR 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 diperlakukan seolah-olah adalah elemen data pribadi. Sebagai ganti nama tag publik sebagai nama kolom dalam skema BigQuery, angka heksadesimal nama tag publik akan digunakan. Angka hex adalah string jenis.

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 berada 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 mirip dengan berikut ini, bergantung pada jumlah dan jenis data dalam 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 lebih lanjut operasi SQL standar BigQuery dan lihat contohnya.