【摘 要】
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近年来,随着现在信息技术迅速发展也带动了医疗行业的飞速发展,医疗行业加速信息化的同时,医疗数据也呈现几何倍数的增长,作为医疗数据中占比最大的医学影像数据,随着成像技
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近年来,随着现在信息技术迅速发展也带动了医疗行业的飞速发展,医疗行业加速信息化的同时,医疗数据也呈现几何倍数的增长,作为医疗数据中占比最大的医学影像数据,随着成像技术和造影设备的进一步升级和更新换代,医疗影像数据存在数据格式复杂,数字化传输和信息共享困难等许多问题,而且随着数据量的日积月累,传统PACS系统面对医学影像大数据的巨大挑战,亟需有新的技术来解决医疗影像大数据的管理问题。目前国内大部分医院对医学影像的存储模式大多是以文件的形式采用传统的NAS、DAS、SAN,三种存储模式各有优缺点,但却都存在硬件设备的成本高、性能和扩展能力不足、可用性受限等缺点,同时在医学影像信息在区域上或是医院内部的共享、医生之间的远程诊断和会诊等方面也都存在一定程度上的障碍。国内外对医学影像存储的优化方式大多采用hadoop和HDFS分布式文件系统,然而HDFS并不适用于医学影像小文件的特点,解决此问题也需要麻烦的优化工作。因此,本文通过结合云计算技术、缓存技术和分布式文件系统,针对海量医学影像的存储和访问中存在的问题及目前国内外研究现状,对医学影像进行研究和相关的性能优化。主要研究内容为:(1)设计并实现新型医学影像云存储架构,设计了“本地-云端”两级存储模式;(2)构建了ProxmoxVE虚拟资源环境,并结合新兴容器技术Docker,实现了医学影像云存储服务;(3)根据提出的两级存储模式,集成了开源HIS系统GNU Health、开源Web PACS系统Orthanc、开源分布式文件系统FastDFS,提供了一个大规模分布式医疗影像存储架构;(4)针对两级存储模式的云端FastDFS存储,提出了基于Redis的医学影像存储优化,进一步提高缓存命中率和医学影像的存取速率。
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