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存储架构bas的设计与构建【350vip葡亰集团】
时间:2020-12-14 来源:350vip葡亰集团 浏览量 25034 次
本文摘要:构建区域医学影像协作平台面临的挑战数字医学影像技术已经有了几个成熟的国际标准,即DICOM30,根据其标准构建的PACS系统已经从单机和科室逐步发展到全院和区域。PACS系统的区域化将是政府卫生部门和医疗机构下一阶段的主要研究目标,但大型区域医学影像中心和协作平台的建设仍面临巨大挑战。

总结:构建区域医学影像协作平台是平衡医疗资源、提高基层医院医疗水平、降低医疗费用的有效途径,但构建区域影像平台在技术和成本上不存在很大挑战。本文详细分析了传统集中式存储和HDFS分布式存储系统的优缺点。设计了一种适合HDFS特点的S-DICOM文件格式和一种集成集中式存储和分布式存储(HDFS集群)的统一存储体系结构。

区域

开发了一套SDFO(S-DICOMFileOperator)中间件,为上层PACS应用组件获得一个半透明的存储访问模块。测试结果表明,该架构能够满足市场对海量医学图像数据读取和处理速度慢的需求。

随着x光机、计算机断层扫描、磁共振等大型影像设备在临床上的广泛应用,影像学检查已成为最重要的临床证据之一。然而,廉价的影像设备和重复的影像检查也成为医院和患者医疗费用中最重要的一部分。

同时,由于影像学的临床可玩性大,操作人员复杂程度低,专业性强,基层医院极其缺乏优秀的影像学临床人才。医疗设备和人才的不平衡也是造成“看病难、看病贵”的最重要原因。

构建区域一体化医疗合作平台是平衡医疗资源、提高基层医院医疗水平、构建“有序医疗”的重要途径。区域医学影像协作平台的建设是区域医学协作最重要的组成部分,但在技术和成本上没有很大的挑战。

1.构建区域医学影像协作平台面临的挑战数字医学影像技术已经有了几个成熟的国际标准,即DICOM3.0,根据其标准构建的PACS系统已经从单机和科室逐步发展到全院和区域。目前国内很多大型三甲医院都在全院积极应用PACS,建设无胶片医院。PACS系统的区域化将是政府卫生部门和医疗机构下一阶段的主要研究目标,但大型区域医学影像中心和协作平台的建设仍面临巨大挑战。1.1建设成本低。

PACS的数据量小于HIS、LIS等医疗系统。区域医学图像数据超过数百兆字节甚至千兆字节。

使用传统存储体系结构(如光纤通道存储区域网络/iSCSI等)的成本。)极高。1.2传输比特率没有瓶颈。

即使是高性能的FCSAN,其网络带宽和处理能力也难以达到PB级数据的慢处理和传输拒绝。1.3可用性有限的大型医院PACS系统往往采用“在线-近线-离线”的存储模式,离线数据多存储在磁带库中,可用性较好,无法动态提供。1.4缺乏应用于平台的一体化医学影像协作,如远程影像治疗的“点对点”模式,缺乏一体化、跨平台、低可用性的区域性医学影像协作应用软件。

随着云计算技术的快速发展,构建低成本、低使用量、高性能的区域医学影像协作平台是一种有效的途径。云计算是谷歌首次明确提出的新技术和运营模式。从应用范围来看,云计算可以分为公有云、私有云和混合云。

最重要

从服务模式来看,云计算可以分为IaaS、SaaS和PaaS。区域医学影像云计算平台属于混合云的范畴,我们的共享课题是通过高速城域网、医疗保险网、电子政务外网、互联网等医疗集团内医院之间的传输媒体,研究面向各类医疗机构的SaaS模式医学影像协同应用系统,包括WebDICOM终端、影像治疗、影像转诊、远程教育、数字电影生成等服务。高性能、低可信度的海量图像存储系统将是医学图像云计算平台的基础和关键。

本文主要阐述了一个存储架构bas的设计与构建 它是根据Google的GFS分布式文件系统和Map/Reduce分布式计算技术开发的开源平台。其设计目标是在通用硬件平台上构建大容量、高性能、低可信的分布式存储和计算架构。Hadoop已经广泛应用于雅虎、Facebook、亚马逊、百度、中国移动等公司。雅虎、FaceBook等公司构建了由数千到数万台普通服务器组成的大型Hadoop集群使用,FaceBook上存储的图像数据达到1TB,即1024TB)。

2.1 Hadoop集群的特点和适用性HadoopHDFS分布式文件系统具有以下特点:(1)非常适合海量数据的存储和处理;(2)可扩展性低,存储容量和计算能力的线性快速增长,只需简单的加到服务器数量上就可以构建;(3)数据冗余度低。默认情况下,每个数据备份在三台服务器上。(4)适合“流式”采访,即一次加载,多次加载,数据加载后改动少,非常适合医学图像文件的特点;(5)Hadoop MapReduce分布式计算框架除了数据存储能力外,还可以充分利用各服务器CPU的计算资源,方便后期基于海量医学图像数据主动进行图像融合、图像内容检索、三维重建等数据密集型计算。


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