影像存储（精选8篇）
影像存储 篇1
先锋的BDR-101A蓝光刻录机, 她是先锋公司推出的第一款蓝光刻录机也是世界上首发的蓝光刻录机。她支持2X倍速BD-R (一次性刻录光盘) , BD-RE (可重复擦写一千次光盘) 的两种BD光盘。目前BD光盘容量是25GB, 也就是说它可以一次性备份25GB的高清视频, 完全满足满足第一个条件, 目前市场上同时已经有售50GB的蓝光单面双层的BD DL的盘片, 更为适合更大数据的存储。
先锋BDR-101A刻录机符合蓝光高清视频播放要求, 其数据传输率可以达到72 MBPS, 而一般高清视频要求的传输率仅为54MBPS, 是一般传输率的1.3倍。如此高的传输率可以让用户流畅便捷的享受高清视频数据, 轻松体验高画质完美享受。
影像存储 篇2
Connect Station CS100体积小巧，内置1TB大容量硬盘、外部有SD /CF卡槽、USB接口、HDMI接口，支持Wi-Fi和NFC无线传输功能。相机内的图像可通过USB接口、读卡器导入CS100，或用Wi-Fi、NFC功能无线传输进存储器。通过HDMI接口连接电脑或电视可以浏览、编辑影像，连接打印机可以进行无线打印。使用智能手机或电脑也可以浏览、编辑存储器内的图像。
新发布的佳能袖珍相机共6款，包括三款PowerShot系列大变焦比相机SX710 HS、SX610 HS、SX530 HS和三款IXUS系列入门级卡片相机IXUS 170、165、160。这几款相机均可配合Connect Station CS100存储、传输图像。佳能还为改善无线互联，推出了全新Camera Connect智能设备应用程序，对CameraWindow与EOS Remote进行了整合，方便用户遥控拍摄以及传输图片。
影像存储 篇3
加强数字化建设,是近几年我国医疗改革事业的主题。在第八届安徽医学影像新进展及恶性肿瘤规范化介入诊疗研讨会上,全面介绍了医学影像学目前最新的发展状况、各种疾病介入治疗经验以及CT、MR等医学影像设备在疾病诊断方面的经验和研究成果等。对医务人员现实中的临床诊断具有非常重要的指导作用。与此同时,医院数字化、信息化、无胶片化的建设作为医疗改革的一部分,在近几年备受关注,作为医学影像信息化发展的重要推动者,爱普生公司携全新的医学影像光盘印刷刻录解决方案亮相研讨会。爱普生医学影像光盘印刷刻录解决方案是将爱普生医学影像光盘印刷刻录机通过医学影像光盘刻录管理软件直接连接在CT、MRI等医学成像设备或PACS等系统中,自动接收医学影像设备或系统发送的患者检查信息,并将接收到的信息刻录到医学影像光盘里,为患者诊断提供便利。
医学影像光盘取代传统使用的胶片,已经成为医疗信息化改革的必然趋势。长期以来,国内医疗机构的放射科、影像中心等部门,都使用传统的医疗胶片保存患者的CT、MRI、超声波等检查信息。胶片成本高,存储文件类型单一、携带不方便,制作过程不环保。而光盘储存量大、支持多文件类型、携带方便,环保型好,非常适合代替传统胶片成为医学影像存储介质。早在2012年,国家发改委,卫生部、中医药管理局就在《全国医疗服务价格规范》明确规定:“所有胶片和各种图文报告成本均包含在该医疗服务价格项目中,不得另行收费。图像较多时,可以用光盘等存储介质替代胶片,不得另行收费”。2014年1月7日上海市物价局、上海市卫生和计划生育委员会、上海市医疗保险办公室三部门也联合发布《关于规范和调整本市换药等部分医疗服务项目和价格的通知》(沪价费〔2014〕6号 ),规定了相关的医疗服务收费标准,取消了一部分医疗胶片的收费,医院成本增加。相比之下,光盘价格低廉,存储容量大及保存时间久、环保、携带便捷等等优势是取代传统医疗胶片的最佳选择。
医院每天都会采集到大量的医疗影像信息,如何高效的完成医疗影像光盘制作,爱普生为此提供了医学影像光盘印刷刻录解决方案。
医学影像光盘印刷刻录解决方案是基于DICOM网络环境下快速、高效、按需发行的全自动医学影像光盘印刷刻录输出方案,它让医学影像资料的存储、备份、电子病历的分发更为便捷,全面助力医学影像光盘在医院的推广使用。医学影像光盘印刷刻录解决方案包含两大部分———医学影像光盘刻录管理软件和医学影像光盘印刷刻录机,它可以与CT、MRI、PET、DR、CR、DSA等数字化影像成像设备连接,还可与PACS、HIS、RIS等系统连接,自动接收医学影像设备或系统发送的患者检查信息。并将接收的患者检查信息刻录到医学影像光盘里。而且医学光盘储存文件类型多样,不仅可取代传统胶片进行医学影像存储,还可以拓展应用范围,对新生儿出生过程、手术过程进行录制储存,还可以取代纸质病历,将带有患者病历数据、诊断信息、影像资料的电子病历进行分发和归档。全面支持医院数字化、信息化、无胶片化的建设需求。
爱 普 生 全 新 医 学 影 像 光 盘 印 刷 刻 录 系 统
第 八 届 安 徽 医 学 影 像 新 进 展 及恶 性 肿 瘤 规 范 化 介 入 诊 疗 研 讨 会
另外医学影像光盘印刷刻录解决方案中的医学影像光盘刻录管理软件是全面的智能信息管理平台,具备强大的数据管理和查询功能,符合IHE、PDI规范。还自带专业医学影像浏览器,提供丰富的影像后处理和传输功能。医生根据诊断需要将患者影像信息刻录在光盘上后,光盘中自带的影像处理功能可对影像进行如窗宽窗位调节、动态影像的播放、放大缩小、翻转旋转、放大镜、锐化、浮雕、定位线、测量、标注、融合等操作,可以在任意电脑中浏览图像和进行图像处理,方便医生参与业务交流时,在其他计算器上进行图像查询、处理。光盘便于携带的特点不仅方便了医生将医学资料在医院外交流,也方便了患者将储存有自己病例资料和动态影像资料的光盘带到其他医院,或者让其他专家作出诊断意见。解决了在诊治危重病例或邀请外院专家会诊时,调阅胶片难度大,不易递送的难题。
医学影像光盘印刷刻录解决方案不仅让光盘存储变得更方便易用,而且医学影像光盘印刷刻录解决方案中的光盘印刷刻录机在进行光盘刻录的同时还可以印刷盘面,提高医院工作效率和品牌形象。这款光盘印刷刻录解决方案中的光盘印刷刻录机产品,是融合了爱普生独有的微压电打印头技术、爱普生独创开发的Acu Grip?机械手技术和6色墨水系统,光盘传送的无滑动设计可最大限度地安全传送光盘,避免了损坏光盘和丢失数据的问题,保障光盘刻录信息的安全性,不管是患者病历资料还是医疗机构重要的医学资料,都能够保障信息不被损坏与丢失。用户可以将个性化信息印刷在盘面上,如医院名称、医院图标、患者名称、患者病历号、检查项目等,也可在随机配备的软件中挑选合适的盘面模板进行印刷,使信息管理一目了然,不仅提高医学影像光盘分发与归档的可识别度,精美的光盘图像质量对于医院品牌形象的提升也具有很大的意义。
影像存储 篇4
1 医学影像图像的分割问题
在对图像的研究和应用上, 人们通常只对图像的某一部分感兴趣, 为了辨识和分析目标, 需要将有关区域分离提取出来, 在此基础上对目标进一步利用, 如进行特征提取和测量;将实现上述要求的技术和过程称做图像分割[1]。
1.1 分割问题的提出
在图像处理的基础上, 对图像或景物进行分析和描述, 就是图像分析。图像分割的提出具有一定的理论依据, 即边缘检测法和区域生长法。边缘检测法是根据区域之间的灰度突变性进行边缘的提取;区域生长法是将内部灰度相似的区域进行合并。
1.2 医学影像图像的研究现状
医学影像能够详细地反映出患者身体内部的信息, 对临床诊断具有非常重要的意义;医学影像医疗新技术的研究, 能够在患者的临床治疗中发挥重要作用。一方面, 人体内部发生的早期病变需要医务工作者通过仪器拍摄的影像进行研究, 从而进行判定, 帮助患者解决病痛, 如肿瘤, 虽然器官表面结构正常, 但其内部已发生了改变, 即新陈代谢;另一方面, 医学影像技术运用了工程学的概念和方法, 帮助医生对人体内部组织、脏器进行检查。影像图像初期是以“荧光屏、胶片、灯箱、诊断”形式的组合被应用于医学诊断中, 但这项影像诊断的流程过于陈旧、不灵活、效率低, 特别是对于某些突发疾病的患者, 非常不适用。到了20世纪六七十年代, 计算机被广泛应用到医学影像图像中, 医学影像技术进入了革命性的阶段。随之出现了一系列先进的技术, 如X射线、超声等。
1.3 医学影像图像的分割方法
目前, 我国使用最广泛的医学影像图像分割方法主要包括基于区域、基于边缘等图像分割以及与特定理论工具结合的方法, 如基于边缘检测法、基于区域增长方法、门限法等。
1.3.1 基于边缘检测法
就是基于不连续性原理, 检测出物体的边缘, 将图像或景物分成不同的区域, 通常也称为基于点相关的分割技术。
1.3.2 基于区域增长方
该方法能够通过物体同一区域内象素的相似性质而把象素点聚集起来, 从初始区域将具有同样性质的相邻象素或其他区域归并到当前区域中, 从而使区域逐渐增长, 直到将同样性质的像素或其他小区域全部归并完为止。判定区域内象素相似性的指标包括平均灰度值、纹理、颜色等。区域增长方法使用比较普遍, 在没有经验、知识可以利用时, 使用该方法, 可使效果达到最佳, 用于比较复杂的图象, 包括自然景物。但区域增长方法属于迭代法, 需要更大的空间和时间。
1.3.3 门限法
该方法具有简单、高效的特点, 对于分割目标以及背景灰度级有明显差别的图像效果较好, 但对目标物和背景灰度一致或较均匀的图像效果较差;此外, 门限法一般情况下只是将图像分割成两个区域, 这对于有多种目标的图像分割基本上没有效果, 因为它只对图像中像素的灰度信息进行处理, 而对像素的空间位置信息却不加理会。
2 医学影像图像的存储
医学影像图像的存储也是医学影像的重要内容。图像只有存储进磁盘或其他装置中, 才能对患者的患病部位进行研究, 还能通过它探访出更多的医学奥秘[2]。现如今, 应用比较广泛的存储系统为PACS系统, 是指影像归档和通信系统。该系统被医院影像科室使用, 能够将日常产生的各种医学影像, 如核磁共振、超声、CT、各种X线机、红外仪、显微仪等设备产生的图像通过模拟、DICOM、网络等接口以数字化的方式储存, 需要时, 在授权下便可迅速调出来, 此外, 还能增加一些辅助诊断的管理功能[3]。对于各种影像设备间的数据传输以及组织存储数据该系统具有重要作用。
2.1 物理层次
PACS在物理层次结构上能够分为网络用户层、接入层、核心层以及资源提供层4层, 是一个类似于“金字塔”的结构。
2.2 应用层次
从应用层次结构上, PACS可以分为3层:MINI-PACS、科室级PACS、全院级PACS, 自内而外构成一个“内嵌型”结构。
3 结束语
关于医学的图像影像分割和存储还有许多值得研究的地方, 对于这项先进的科学技术, 仍需投入更多的人力、财力和物力去深入研究, 以造福更多的人们。
摘要：合理分割影像图像, 是医学影像图像处理的重要所在;存储是医学影像图像得以保存, 方便人们研究患者病情、病因的重要步骤。本文将用专业的语言及若干图形对这一问题予以证实, 为以后医学影像的发展提供宝贵材料。
关键词：医学影像,图像分割,存储,研究
参考文献
[1]霍纪文, 王秀章.医学成像技术[M].沈阳:辽宁科学技术出版社, 1994:30-33.
[2]章宗穆.数字化X射线摄影技术进展[J].世界医疗器械, 2002, 8 (3) :49-53.
影像存储 篇5
关键词：PACS,DICOM3．0,HIS,医学影像数据,信息存储技术,JPEG2000
医学影像存储与传输系统(picture archiving and communication sysstem,PACS)是放射学、影像医学、数字化图像技术与计算机技术及通讯工程发展相结合的产物,它是全面解决医学影像数据提取、显示、存储、传送和管理的信息系统。随着医学影像设备数字化程度的不断提升,越来越多的影像数据被存储到PACS中,为临床诊疗与管理提供了极大的方便与帮助。由于医学影像数据量大且需要长期保存,以及要求能在较短时间内调阅任意时间的历史影像资料,PACS存储体系结构的选择一直成为构建PACS的重要问题,是PACS设计开发中的核心与难点。我院2006年基于Visual C++软件开发语言和SQL Server数据库管理工具,采用多级分布式存储体系结构,对原有的PACS进行了全新的升级,本文论述了如何实现影像数据的多级分布式存储。
1 影像数据的特点
1.1 影像数据来源
从信息源数据形态来看,其来源可分为:①原有X光片、CT胶片等介质形态扫描转换为的数字影像;②直接由CT、DR、MRI、DSA等影像检查设备产生的数字影像;③由胃镜、肠镜、纤支镜等内窥镜及病理、B超等检查设备产生的视频模拟信号影像转换为的数字影像;④其他数据格式的数字影像转换而来的数据。
1.2 影像数据存储格式
影像数据的存储格式、元数据的标识、表示方式等由DICOM3.0 (digital imaging and communications in medicine)标准规定。在影像数据中,保存了影像的产生日期(image date)、时间(image time)、设备类型(modality)、设备厂家(manufacturer)、病人姓名(patient name)、病人ID号(patient ID)、出生日期(date of birth)、性别(sex)、检查唯一标识(Study Instance UID)、序列标识(Series Instance UID)、图像标识(Image Instance UID)等,利用这些信息建立影像管理数据库对影像数据进行管理。影像数据一旦形成就不会再改变,对影像的标注、解释等可通过另外保存数据实现。
2 存储体系特征和结构
PACS存储的影像数据主要是医学图像数据和相关信息(病人的基本信息、诊断分析报告、医生信息等),根据影像数据的使用频度和存取速度要求,整个PACS存储结构必须具备以下特征:
(1)医学图像数据和相关信息的完整性,保证PACS采集的新图像完整无误地存入系统。
(2)存储结构的高效率,保证数据存储的低代价和数据回迁查询的高效率。
(3)数据信息的安全性,保证存储的图像和相关信息不会因人为或不可知因素而彻底丢失。
因此,PACS存储结构设计由网络通信模块、数据管理模块构成。完成基于DICOM3.0标准的数据通信、分布式存储和查询、备份管理、数据回迁等功能。其体系结构如图1所示。
网络通信模块通过DICOM端口,实现基于DICOM标准的网络通信功能,为医学影像设备和系统提供图像信息,以及影像数据存储、查询和转存服务,即STORE SCP(Service Class Provider),FIND SCP和MOVE SCP服务。数据管理模块直接对数据库和图像文件区进行各种操作,是存储体系结构的核心。
医学影像设备和其他医学信息都通过网络通信模块与PACS存储体系结构相联系。当影像设备发送影像数据给系统时,存储结构首先通过网络通信模块STORE SCP服务接收图像,并根据信息分布式树型结构解析出图像数据和相关信息,通过服务器存入在线存储设备(同时传送近线NAS备份)。数据管理模块将图像数据以文件的形式存入在线存储区中,同时将相关信息存入中心数据库中;当影像设备需要从存储体系获取图像时,通过网络通信模块FIND SCP和MOVE SCP服务将请求发送给存储体系,数据管理模块根据FIND SCP服务解析出具体查询条件,将数据库中匹配的相关信息通过DIMSE(DICOM Message Service Element)服务返回给客户端;MOVE SCP服务查询指定图像的存储地址,根据存储地址访问具体的图像,并将图像数据通过网络通信模块发送给影像设备。
3 多级分布式存储和查询
3.1 信息数据库架构
构建分布式树型结构,利用中心数据库存放图像的相关信息,同时将图像数据放置在图像文件区中。这种方法具有存取灵活,便于数据共享等优点。数据库只存放图像的索引信息,增量数据相对比较缓慢,保证了数据库的稳定性。
根据DICOM3.0标准,将影像数据分为病人级、病例级、序列级和图像级的信息,上一级和下一级都是一对多的关系。这四级从现实实体中抽象出来,符合当前医院的工作流程,具有很强的实用性。其树型结构如图2所示。
病人级为最高级,主要存储病人的基本信息,如姓名、性别、年龄和ID号。这些信息是基本不变的,会永久保存在医院数据库中。每次病人就诊,医院就会调出这些信息,每一个病人相应地都会分配一个Patient ID号作为唯一识别号。
病例级为第二级,主要存储病人每次到医院看病时记录的一部分信息,如姓名、病例号、Study Instance UID、就诊科室和医生,其中Study Instance UID为唯一识别号。
序列级为第三级,主要存储病人每次检查时记录的不同检查部位的信息,如申请单信息、序列号、诊断部位、Series Instance UID、影像设备、诊断结果,其中Series Instance UID为唯一识别号。
图像级为第四级,主要存储具体医学图像的信息,如图像号、Image Instance UID、图像尺寸、图像描述,其中Image Instance UID为唯一识别号。
3.2 多级存储模式
由于PACS中图像数据量相当大,通常以TB为单位,因此存储结构采用多级分布式技术进行存储管理,基于多种存储设备,实现科学分配影像数据在PACS中数据流。
3.2.1 在线(on-line)存储
基于服务器为中心的直连存储(Direct Attached Storage,DAS),数据以本地磁盘和磁盘阵列存储。我院采用Lenovo dl560服务器与lenovo 620R光纤磁盘阵列作为在线存储设备。用于存储最新和使用频率较高的影像数据。服务器充分发挥Xeon平台的技术优势,盘阵中12块140G硬盘采用RAID 0+1技术,冗余存储磁盘阵列(RAID)存储影像数据的实际容量约840GB,保证了医院影像数据十个月的实时在线,盘阵虽然可用空间减少一部分,但磁盘读写速度提高了一倍,具有较高的硬件冗余和安全保障。
3.2.2 近线(near-line)存储
以数据为中心的附网存储(Network Attachment Storage,NAS),是将存储设备通过标准的网络拓扑结构,连接到局域网,为网络用户提供独立的存储空间,用于存储不常用的图像数据,我院采用的是DELL PowerVault745N服务器,后级使用DELL PowerVault 220S磁盘SCSI存储设备1套,内置146G的SCSI硬盘14块,采用RAID 5技术。可用于影像数据存储的实际容量约为1.8TB,能够保证影像数据接近两年的近线存储。存储途径为:影像数据由数字设备传入服务器后,1份存入服务器在线存储设备,1份传送至NAS系统备份。一旦NAS系统积余容量耗尽,直接进行扩容,保证全部影像数据的近线存储。
3.2.3 离线(off-line)存储用于存储需要永久保存的数据,通常用光盘和磁带存储,其存储容量理论上讲是无穷。
NAS系统的不断存储与扩容,基本上保证了影像数据的完整性存储,但为了防止意外的发生,离线数据的存储也必不可少。我们选择的离线存储介质为磁带,因为磁带的成本是所有备份介质中最低的,速度处于中上等水平,保存时间也较长,具有较高性价比。我院采用的是DELL PowerVault 100T DAT72磁带机,该磁带驱动器提供了经济型磁带驱动器的存储容量和数据吞吐量,使用的4MM DAT72存储媒介单盘容量高达36GB (原始)或72GB (压缩),备份速率高达12.6GB/h(原始)或25.2GB/h (压缩),运用于我们系统实际,基本上是接近一月存储一盘,人力参与不多。
3.3 分级查询
由于需要在上TB级的海量数据中快速找出符合用户需求的图像数据,因此设计有效的查询方式是有必要的。根据信息分布式存储的结构。查询也采用分级的方式。这在很大程度上增加了查询的灵活性,提高了查询的整体效率。查询设计原则按照以下两种分类进行混合查询:①病人级→病例级→序列级→图像级;②在线存储区→近线存储区→离线存储区。当接收到客户端的查询请求后,分析查询信息,确定其查询的级别以及信息在数据库中存储的大致位置。对某一存储级的查询,按照深度查询的思想,从病人级到图像级一步步深入查询。对图像的查询,利用广度查询的思想,按照时间顺序,先后查询在线、近线和离线存储区,并及时地将查询结果反馈给客户端。
4 安全性和数据回迁
4.1 备份管理
备份管理是为保证影像数据的安全性而设计,根据存储的体系结构,需要备份的数据包括两类:图像和相关信息。相关信息存放在SQL server数据库中,增量数据相对较小,我们选择定制数据库维护计划备份策略,设定每日18点数据流较小时备份用户数据库,以避免出现资源争用,这样即能保证数据的安全又可实现存储的高效率。
由于图像数据量大并且格式复杂,所以重点是实现图像的备份。图像的备份流程:首先网络通信模块在接受到影像数据之后,分别将图像和从中解析出的相关信息存入在线存储区和在线数据库。刚存入的图像没有经过备份,因此将其加入到备份队列中,备份系统会根据用户设置的备份策略,将备份队列中的图像数据备份到近线存储区,并更新近线数据库相对应信息。为保证数据存储的低代价,我们对备份的图像进行了基于JPEG2000标准及感兴趣区域编码(ROI)的压缩技术处理,提高了存储效率(3～8)倍。近线至离线的数据备份流程类似。
JPEG2000标准是国际标准组织ISO/ITU-T为21世纪图像压缩和应用而制定的新的静止图像压缩标准。其采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和最新的嵌入式编码技术。我们采用的压缩方案:①在医学图像中,通常病变区域与其它正常的组织和背景区域对比具有不同的灰度值,从而使得图像所对应的灰度直方图出现双峰。利用病变图像灰度直方图双峰值这一特点,我们采用多阈值分割方法对感兴趣区域实现自动分割。②对图像背景区域进行JPEG2000标准的高压缩比的变换和量化方法的压缩。对于病变区域(ROI),采用MAXSHIFT算法来实现感兴趣区域技术编码。③感兴趣区域(ROI)的图像编码将病变区域编码条件中的优先级比其他图像区域(背景)设置得高一些,可以相对地提高图像质量;在传输过程中,感兴趣区域被编码于最优先的位平面,以达到高画质。④对变换后图像进行小波逆运算,可得到恢复图像。
4.2 数据回迁
在线存储设备是确保PACS运行的关键设备,在线数据的缺失对医疗工作的影响最大,如何快速恢复数据是PACS必须考虑的问题。多级分布式存储结构,较好地保障了整个系统数据的安全性与完整性。一旦发生在线存储设备一时间无法排除故障的情况,可以采取更改数据库管理中影像资料的读取路径,直接将路径指向NAS系统,保障了速度与应用;在线存储设备恢复正常后,将NAS系统中的影像数据回迁至在线存储设备,即可保证在线数据的完整。如果NAS系统的影像数据发生意外,可以将磁带中的离线数据回迁至NAS系统,确保NAS系统影像数据的完整。
5 结束语
医学影像是临床诊断中应用最普遍、最重要的诊断依据之一,也是PACS在临床医学领域中得以迅速发展的原因。但是海量数据安全存储问题,也一直是困扰PACS快速发展的制约瓶颈,本文的存储体系结构是完全开放的存储解决方案。采用多级分布式数据存储与备份,确保数据存储的完整和安全;多种方式的分级数据查询,提高了数据查询的效率;采用JPEG2000压缩技术,减少了对存储容量的需求,降低了数据长期保存的成本。完全能满足医院现在和未来对图像数据存储的实际需求,极大地促进了医院实现放射医疗完全数字化。
参考文献
[1]ACR-NEMA Committee,Digital Imaging and Communi- cations in Medicine:version3.0.2001 [EB/OL].http://www. hci.uu.se/courses/lmd100/vt01/material/telemedicine
[2]冯丹，等．磁盘阵列附网存储技术的研究[J]．计算机工程，2002，28(10)：172-173．
[3]George K Anastassopoulos,Athanassios N Skodras. JPEG2000 ROI Coding in Medical Imaging Applications [EB/OL].http://www.upalras.gr/ieee/skodras/pubs/ans-c50. pdf,2003-02.
[4]Huang HK,Andriol k.Design and Implementation of a Pic- ture Archiving and Communication System [J].Digital Imaging,2000,6(5):47-59.
[5]Taubman D.High Performance Scalable Image Compression with EBCOT [J].IEEE Trans .Image Processing,2000,9 (7):1158.
[6]张立科，等．Visual C++音视频编解码技术及实践[M]．北京：人民邮电出版社，2006．
影像存储 篇6
1 资料与方法
1.1 一般资料
我院于2006年3月开始建设以住院部放射科为主的小型PACS和RIS系统, 当时连接的设备有CT2台, MRI、DSA、胃肠X线机和CR各1台, 其中DSA和胃肠造影采用视频采集静态数据存储, 服务器存储1.5T, 在线存储约1年, 数据量约4G/天, 每天刻录2张DVD光盘即可实现影像数据双备份。
2010年5月建成全院级PACS系统, 服务器扩容至6T, 设计影像数据在线存储1.5年。2010年10月医院新综合大楼启用, 2011年2月兼并和整合了2家大型医院, 目前放射科拥有CT4台, MRI、DSA、CR、胃肠X线机各2台, DR7台 (包括乳腺) , 口腔及床旁X线机共9台, 尤其是海量的64排双源CT、高场MRI容积数据和DSA动态数据, 总计数据量约30G/天, 在线存储聚减至6个月, 需刻录15张DVD光盘。按每张DVD刻录需25分钟计算, 每天需耗时6.5小时以上, 因未配备自动光盘刻录系统, 虽安排专人负责换盘、装盘、标记, 在线存储数据量的增长超过了刻录迁移速度, 曾发生服务器数据满载和放射科工作的瘫痪现象。
1.2 使用设备
采用eWorld 4.3 PACS/RIS系统, 支持DICOM 3.0标准, 1Gbps光线传输, 支持提取服务器数据生成硬盘镜像, 对镜像文件进行检索和查询, 从硬盘镜像中查询图像数据等功能。
1.3 实施方法
以2套办公用初级阵列柜加8块2T硬盘组成磁盘阵列来扩充近线存储 (图1) , 用RAID 5阵列来提供一定程度的数据冗余和硬盘故障补救能力, 另外用6块2T硬盘作为近线数据的双备份, 并配置UPS电源, 保障近线存储数据的安全。近线存储数据通过网络访问硬盘镜像文件, 科室内任一工作站均可直接查询和调阅。采用外置硬盘盒来备份和读取离线数据 (图2) , 利用外置硬盘盒的克隆功能来实现硬盘克隆、多重备份和数据翻新。离线数据采用双备份, 实行专人负责保管和读写, 定期 (半年) 检查, 若发现损坏, 立即调用备份硬盘翻新数据, 进一步保证离线存储的数据安全。
2 结果
我院硬盘存储方案通过10个月的运行, PACS网络和硬盘存储系统运行稳定, 报告和审核流程中需调阅前7-20月期间的硬盘近线存储影像数据简便流畅。曾发生1次保安误拉电闸停电事件, UPS供电正常, 硬盘无数据紊乱和丢失。
使用硬盘存储和原光盘存储的各项主要性能指标对比, 见表1。
①硬盘存储以10个月的数据来预判全年堆叠高度。②以光盘离线存储图像调阅与硬盘近线存储图像调阅的比较。
3 讨论
PACS系统现已成为现代医院信息管理中不可或缺的重要组成部分[1,2,3,4,5,6]。早期建立PACS系统的单位, 基于当时硬件、软件和网络技术等因素, 在近年来随着医院规模不断扩大、医疗业务急剧增长和海量影像检查设备的投入应用, 创建初期设计规划的PACS影像存储方案已不能满足实际临床工作需求;以我院为例, 建设初期1.5T服务器可提供在线存储1年, 而如今6T服务器也仅提供6个月在线存储;因此, 均存在一定程度的拓展、扩容和升级的必要。
存储扩容方案既要考虑到医院的网络架构、存储接口、设备状况和业务发展, 又要兼顾到资金投入、数据安全和运行效率等。目前DVD光盘刻录是最被普遍采用的离线存储方案[7,8,9];在线和近线存储常用的有直接连接存储 (Direct Attached Storage, DAS) 、网络连接存储 (Network Attached Storage, NAS) 和基于存储区域的网络架构 (Storage Area Network, SAN) 等[10,11,12]。DAS架构最为简单, 直接在服务器端添加SCSI卡和硬盘就可扩容, 对我院大容量存储有降低整个网络运行效率的风险;SAN架构可靠性和安全性强, 扩展性和冗灾技术好, 但需对我院原有整体网络进行改造, 代价昂贵;NAS是将存储设备通过标准的网络结构拓扑, 使用网络协议共享使用同一个文件管理系统, 即插即用, 位置灵活, 对网络运行效率不影响。考虑到我院PACS系统存在主要矛盾为在线存储时间短、光盘刻录备份效率低下和离线数据调用率高, 因此我们最终选择以硬盘代替光盘存储, 建成一个类似小型NAS的架构 (图3) , 通过简单的2套办公用初级磁盘阵列柜、14块2T硬盘、2个外置硬盘盒和1台UPS, 便解决了存在的矛盾。
结合我院实际应用, 笔者认为用硬盘代替光盘作为PACS影像数据存储方案的主要优势有:①优化存储。8块2T硬盘便可实现14个月的近线数据存储, 加上服务器6个月的在线存储, 20个月内的影像数据无需调用离线数据, 避免了以住频繁调用光盘的麻烦, 杜绝了因光盘遗失或损坏导致的数据丢失。②成本低廉。我院使用优质DVD光盘的刻录成本约为1.5元/G, 而使用硬盘的存储成本仅为0.32元/G。目前光盘的市场价格基本恒定, 硬盘的价格趋势会越来越便宜。另外, 无需网络改造费用, PC机可省去配置易损的光驱成本。③节省空间。按当前业务量, 我院放射科一年需刻录5 475张DVD光盘, 根据病案管理和质控要求保存15年以上, 需要多大的空间来存放?而1块2T硬盘相当于430张DVD光盘的存储容量, 13块2T硬盘足已保存一年的数据 (图4) 。④简便高效。光盘刻录需专人负责, 一旦刻录速度跟不上, 就可能导致服务器数据满载和整个工作瘫痪。硬盘备份一个指令即可备份指定容量的数据, 影像的调用在阅片工作站即可完成, 较光盘存储简便、节时, 读取速度也不逊于光盘。
硬盘是采用磁性物质为载体来存储数据, 通过磁头的移动来查找和读取, 相对于光盘的光学物理技术数据记录方式, 数据的安全性有所欠缺[12,13]。为此, 我们采取:①近线数据存储采用RAID5磁盘阵列提供数据冗余和故障补救;②近线数据双备份, 通过外加6块2T硬盘来实现;③离线数据双备份和异地存放;④UPS供电, 避免突然断电等意外情况造成信息紊乱或数据丢失;⑤专人管理和定期硬盘检测, 1次/半年, 发现损坏, 立即对另一备份硬盘进行数据翻新, 始终保持双备份来确保存储数据的安全。
影像存储 篇7
医学影像能清晰准确地展示人体的内部组织, 临床医生借助这些影像能够对患者的病情有直观的了解, 因此医学影像对疾病的诊断和治疗有着不可替代的作用。传统的影像设备产生的影像资料以胶片的形式存在, 不利于存储、复制和转移等处理。随着现代影像技术和图像处理技术的深入发展, 20世纪80年代初由美国Kansas大学的Dwyer等人首先提出了将影像设备通过网络连接的概念[1]。之后为了能够将所产生的数字影像档案进行交换与查阅, 发展出医疗数字影像传输协定技术 (DICOM) [2]。DICOM的出现保证了医疗影像系统从影像设备源头到系统之间的信息交换有了一致的标准的接口, 使得医疗影像系统进入实用化的普及阶段。近年来可供临床、教学和科研用的医学影像数量正在迅速膨胀[3]。早在2002年, 仅University Hospital of Geneva放射每天产生的图像数量已达12, 000幅。在我国一个大中型医院每年产生约1~6TB的影像数据, 全国医院每年产生约2PB以上的影像数据。据IBM全球副总裁Bill Zeitler预测, 5到10年之后全球存储的30%将被用以存储医学影像数据。因此, 医学工作者和相关科研人员如何能够从海量的影像数据中查询和检索到所需要的相关医学影像成为亟待解决的问题。
目前医学影像检索方式主要有三种:一种是传统的基于关键字的检索[4]方式, Tamura在文献中对基于人工注释文本的图像检索技术给出了全面的综述;二是基于内容的检索 (Content-based Image Retrieval, CBIR) [5], CBIR使用颜色、纹理、形状及区域等视觉特征, 而这些视觉特征是唯一可以独立、客观地直接从图像中获得的信息;三是基于语义特征的医学影像检索, 以解决底层的视觉特征与人的理解之间的语义鸿沟的问题。其中基于关键字的检索方式存在用户检索表达能力弱、检索精度低和检索方式单一等不足, 难以满足现实中准确的医学影像检所的需要;基于内容的检索局限于视觉领域的图像特征, 难以满足医学影像行业领域信息检索的需要;基于语义的检索目前正处于研究阶段[6]。针对以上问题, 提出了一种基于XML描述的医学影像存储检索方法, 通过所提出的一种三要素存储模型对医学影像进行语义描述, 同时采用一种基于XML的检索方法来实现对医学影像的检索。最后, 设计实现了一个支持XML描述的医学影像存储检索原型系统, 并通过实验验证了本文所提出方法的可行性与有效性。
2 基于XML的医学影像存储检索方法
2.1 基于XML的医学影像存储模型
医学影像数据例如CT、PET、MRI和MU等, 从内容上没有统一的结构, 数据是以原生态形式 (raw data) 保存的, 因此计算机无法直接理解和处理。为了对不同类型的医学影像数据进行处理, 本文所采用的基本思路是对这些医学影像数据进行描述, 基于描述性信息实现对医学影像数据内容的管理和操作。本文认为一个医学影像数据可以由元数据、关键缩略图以及原始数据3个部分构成, 成为医学影像存储的三要素。其中:
XML元数据包含对医学影像基本属性、语义特征、底层特征等的描述;
关键缩略图为对医学影像内容的快捷视觉表达;
原始数据即为医学影像数据的原生态文件。
本文所提出的三要素存储模型 (如图1所示) , 就是从上述3个方面对医学影像数据进行全面刻画。
定义1医学影像三要素存储模型数据结构。
三要素存储模型数据结构由惟一标识符ID、XML元数据、关键缩略图和原始数据构成, 由一个4元组描述:
Trifactors= (ID, Metadata, Key Thumbnail, RoleData) ;
其中:
ID是三要素存储模型在数据库中的主键, 惟一标识一个三要素组合;
Metadata是基于XML的医学影像元数据描述文件, 包括对医学影像基本属性、语义特征、底层特征等的描述;
Key Thumbnail是对原始医学影像关键内容的视觉刻画, 一般为常用的图片格式, 比如JPEG;
Role Data表示原始数据, 一个节点表示一个医学影像原始数据。
通过三要素模型4元组数据结构的描述, 能够对原始医学影像进行全面性和惟一性描述与标识, 为海量医学影像数据的存储提供了理论基础。
2.2 基于XML的医学影像检索技术
采用XQuery技术对三要素存储模型中的XML元数据进行查询。XQuery是一种用于描述对XML数据源的查询的语言, 具有精确、强大和易用的特点。由于XML元数据与所描述的原始医学影像文件存在一一映射的关系, 因此, 通过XQuery技术找到对应的XML文档就可以定位原始医学影像的位置, 从而实现原始医学影像的查询检索功能。
为了实现XML查询先需要实现XQuery解析器。本论文中XQuery解析器的作用是通过匹配XQuery语句, 提取其中的待查XML文档和XPath表达式。对于字符串形式的XQuery语句, 如何将其中的待查XML文档与XPath表达式识别并且提取出来是需要该解决的问题。在解析的过程中需要对XQuery语句进行词法分析与语法分析。通过XQuery解析器的构建就实现了XML的查询功能。
3 基于XML描述的医学影像存储检索系统及实验分析
3.1 系统设计
如图2所示, 本系统主要分为医学影像存储和检索两大模块。其中存储包括三要素模型描述阶段, 数据持久化阶段。三要素模型描述阶段主要包括原始医学影像XML描述、提取影像关键缩略图和分类归档三个步骤。数据持久化阶段, 对于XML文档, 我们采用开源的纯XML数据库e Xist进行存储;对于缩略图和原始的医学影像数据, 我们采用的是开源的Nosql数据库Sones Graph DB。检索主要是基于XQuery查询的XML检索, 包括XQuery解析、XML查询优化和XML并行查询等三个阶段。由于本文的系统是基于XML原信息的描述、查询与检索, 因此XML的管理就成为了系统的核心, 因此在以上存储检索的模块之间我们添加了一个XML元信息管理器来管理产生的XML文档。
3.2 实验分析
对5M到120M的XML描述文件进行了检索实验, 实验结果数据见表1。实验结果表明:20M以内的XML数据, 基于XQuery的查询能够在容忍的范围内获得检索结果, 当XML文档数据量超过40M的时候, 查询结果在1min左右。
4 结论
本文提出了一种基于XML描述的医学影像存储检索方法:通过提出的一种三要素模型对医学影像进行语义描述, 同时采用一种基于XML的检索方法来实现对医学影像的存储检索。最后, 设计实现了一个支持XML描述的医学影像存储检索原型系统, 并通过实验验证了本文所提出的方法的有效性。但是目前查询的速度和查准率还有待提高, 下一步工作将集中于对查询性能的优化工作。
参考文献
[1]吕浩音.可训练文语转换系统的时长模型优化[J].计算机应用, 2012 (1) :14-15.
[2]Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) [S].National Electrical Manufacturers Association, 2007.
[3]Henning Muller, Nicolas Michoux, David Bandon, et al.A review of content-based image retrieval systems in medical applications-clinical benefits and future directions[J].Intern ational Journal of Medical Informatics, 2004, 73 (1) :1-23.
[4]Haralick R.M., Shanmugam K., Dinstein.Textural Features for Image Classification[J].Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on, 1973, 3 (6) :610-621.
[5]Smeulders A.W.M., Worring M., Santini S., et al.Contentbased image retrieval at the end of the early years[J].Journal of Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans actions on, 2000, 22 (12) :1349-1380.
影像存储 篇8
随着医学影像技术的飞速发展, 新技术、新设备层出不穷, 这些先进的技术在丰富医生诊断手段、提高疗效的同时也带来了诸多的问题:
(1) 医学影像数据无法带走, 不能作为二次就医的数据继续使用;
(2) 医学影像数据量巨大, 由于无法存储携带而被丢弃, 是医疗信息资源的损失;
(3) 由于数据无法移动, 导致各个医院重复购买设备, 增加医院负担。
(4) 医疗资源分布的不均衡, 导致影像数据分布不平衡, 制约了整个医疗体系的发展。
近年来, 随着远程医疗的重要性日益加强, 区域医疗的作用逐渐明晰并开始强化, 而影像数据作为疾病诊治过程中的重要基础数据, 在区域医疗中作用斐然, 因此, 构建区域医学影像存储平台成为平衡医疗资源、实现数据共享的重要途径之一。
2 国内外研究现状
随着分布式存储技术的出现和发展, 为构建区域医学影像存储平台开辟了一条新路。国外的分布式区域医学影像存储体系已相当成熟, 如美国的区域卫生信息组织、欧洲健康信息网络等。在国内, 区域医疗合作项目多数主要还是使用高性能的大型服务器来对医学影像数据进行处理。但随着医学影像数据量的急剧增长, 其存储量小、速度慢等缺点骤然显现。
目前世界上最成功的分布式存储技术就是Hadoop技术, 但直接使用Hadoop技术来构建区域医学影像存储平台会存在以下问题:
(1) 常见的医学影像约为512KB, 远小于Hadoop默认的64MB数据块空间, 一旦存储了大量这样的小文件, 会因为元数据过多而导致整个集群的性能下降。
(2) 在临床应用当中对影像数据的实时性要求高, 而Hadoop的读写性能较慢, 不适合高实时性要求。
3 技术难点的解决
鉴于Hadoop技术在临床实际应用中的问题, 我们有针对性的对其进行了改进:
(1) 转换医学影像文件格式, 使其适合分布式存储。我们使用一种序列化医学影像文件格式-H-DICOM, 通过Key/Value键值对的形式将病人检查产生的图像合并成一个大的、有序文件, 以满足Hadoop存储需求。
(2) 存储海量数据的同时满足临床的实时性要求。我们利用传统的集中存储适合小文件的快速读写的特点, 形成集中储存和分布存储结合的存储架构, 也就是将近期常用的少量医学影像集中存储, 而一段时间以后的且利用率较低的数据分布存储, 从而既完成海量数据的存储又满足了临床的实时性要求。
4 构建平台的关键技术
4.1 HDFS存储架构
如图1所示, HDFS是Hadoop分布式文件系统, 是构建区域存储平台的源架构模型, HDFS整体由一个管理节点Name Node和多个数据节点Data Node组成, Name Node作为核心是唯一的, 任何操作都必须经过Name Node才能进行。
4.2 Map Reduce
Map Reduce是Hadoop中的编程框架, 是构建区域存储平台的工作原理模型, 主要用于并行处理海量数据。先通过Map函数将一个任务分解成为多个任务, 经过一系列的计算后交由Re duce函数进行归并得出结果。分布式系统是由许多节点组成的机器集群, 正好可以把任务拆开, 然后交由空闲节点去处理。最终由Reduce归并处理拆分的任务获取最终结果。
4.3 混合式存储架构
混合式存储架构是区域海量医学影像存储平台的整体架构模型, 核心是H-DICOM File Operator, 主要作用是为上层应用提供操作接口同时屏蔽底层的细节操作。HDFO主要由定位模块、读取模块、写入模块、转换模块以及客户模块五个部分组成。定位模块用于查找文件的存储位置, 读取模块用于对文件的读取, 写入模块的作用就是将来自影像设备的图像写入到集中存储系统当中, 而转换模块则会定期的将集中存储系统当中的图像转换为H-DICOM格式, 合并后存储到HDFS中。
5 总结
本文分析了构建区域医学影像存储平台的意义和存在的问题, 通过对Hadoop存储架构和医学影像文件格式的改进, 很好的解决了医学影像数据难以存储、实时性要求高等关键技术问题, 适合医疗机构临床应用需求, 对区域合作医疗体系的构建有极高的参考价值。
参考文献
[1]陈敏.构建区域协同医疗服务信息平台[J].中国医院院长, 2009 (13) :56-7.
[2]郑西川.区域医疗医学影像信息共享方案进展与面临的挑战[J].中国医疗器械信息, 2009, 15 (10) :57-61.
[3]母晓莉.区域医疗影像数据中心系统架构设计研究[J].生物医学工程学进展, 2008.