20130513-287-基于云计算的三维医学影像后处理云平台

①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司基于云计算的三维医学影像后处理云平台金盘多媒体有限公司高忠军①杨骥②彭华②代宇②谭斌②王胜②曾毅②摘要：医学影像技术在近年来取得突飞猛进的发展，在临床诊断、科学教研中发挥着越来越重要的作用。本文主要内容是将云计算技术应用到三维医学影像后处理过程中，实现三维医学影像快速，高效重建。通过搭建医学影像后处理云平台，实现临床诊断和远程治疗的实时性。因此，构建医学影像三维后处理云平台，开展医学影像远程会诊、影像转诊、虚拟影像专科、远程教学、图像内容检索等服务，实现区域内影像设备及影像诊断专家的充分共享和高效协作，对于均衡医疗资源、提高基层医院诊疗水平、提高影像设备的使用效率、提高医疗服务质量、降低医疗费用等方面具有重要的意义。关键字：医学影像云计算云平台Abstract：Medicalimagingtechnologyachievesgreatprogressinrecentyearsandplaysmoreandmoreimportantroleinclinicaldiagnosisandscientificresearch.Thispaperismainlyabouthowtoapplycloudcomputingtechnologyto3Dmedicalimagepost-processingprocess,realizing3Dmedicalimagereconstructionfastandefficient.Wearethroughthemedicalimagepost-processingcloudplatformtorealizetheclinicaldiagnosisandtelemedicineatreal-time.Therefore,itisgreatimportanttoconstructmedicalimagethreedimensionalpost-processingcloudplatformformedicalimagingremoteconsultation,imagereferral,virtualimagespecializedsubject,remoteteaching,imagecontentretrievalservices,whichachieveexpertfullsharingandefficientcooperationaboutimageequipmentandimagediagnosis,balancingthemedicalresources,improvingthehospitaldiagnosislevel,improvingimageequipmentefficiency,improvingthemedicalservicequality,reducingthemedicalcostetc.Keywords:MedicalimageCloudcomputingCloudplatform一．现状分析1.1、三维医学影像后处理医学影像的三维重建就是根据输入的断层图像序列，经分割和提取后，构建出待建组织的三维几何模型。采用的算法主要是基于表面重建和基于体素的绘制，例如：立方体法，分解立方体法和移动立方体法。医学影像的三维重建使一系列二维图像重建出三维图像模型，为医生提供真实感的三维医学图像，提高诊断的正确率[1]。近十几年来，医学影像技术取得了突飞猛进的发展，新技术、新设备大量涌现。512排螺旋CT、双源CT(DSCT)、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段，提高了疾病的诊疗效果[2]。由于国外在影像重建研究较早，取得了相当显著的成果，同时，由于GE，Philips，Siemens等国外大型医疗设备商，开发出相应的影像处理软件，为医学影像的三维重建研究带了了飞速发展。国内起步比较晚，医学影像重建研究滞后，医学影像诊断基本呈现空白状态，不仅造成了医疗资源的浪费，同时也限制了医院高效、快速的发展[3]。①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司1.2、云计算技术发展云计算成为当今计算机界一个研究热点，业内外人士对其发展情况和实用价值都表现出非常的关注。云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，最终将成为一种普及性服务。云计算从实质上来说是网格计算和分布式计算的延伸。利用Hadoop云计算平台可以有效地提高海量数据处理速度，为大规模高效数据处理提供了良好的解决方法[4]。随着数据存储量的急剧增加，海量数据处理和海量数据计算成为了当前有待解决主要问题，海量数据的处理对软硬件和系统资源要求较高及高占用率，同时要求具备性能优异的算法。然而世界几大IT公司已经开始实施和部署云计算技术，亚马逊公司的“弹性计算云”、微软的“云端计算”、Goode的GAE云计算平台、IBM的“蓝云”计划等，已经率先展示和实现了云计算技术．随着云计算技术的进一步发展，其应用也将逐步向其他行业推进，终将给医疗行业的改革带来一系列全新的面貌[5]。二．基于云计算的三维医学影像后处理云平台2.1总体架构构建三维医学影像后处理云平台以实现影像诊疗的精准化、个体化、微创化以及高效化为理念，探索一条“产、学、研、用”为一体，可持续发展模式，保障三维医学影像后处理云平台处于国内领先、国际先进水平。图1影像三维后处理云平台架构图医学影像三维后处理云平台架构图如图1所示，对于三维医学影像后处理云平台设计，遵从开放性、透明性、高性价比、安全可靠等原则进行整体设计。三维医学影像后处理云平①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司台遵循SOA技术架构，主要分为三个层面IaaS、PaaS和SaaS，即分别是基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。其中，IaaS层，主要是医学影像的云存储、DICOM网关，DICOM标准交换与路由层以及影像云计算层。PaaS层包括三维影像后处理模板库，对三维影像后处理进行实例化打包，以满足对于瘦客户端和胖客户端的不同需求。SaaS层，主要负责协同门户处理，简化工作流的处理流程，提高工作流的效率。三维医学影像后处理云平台中使用国家标准数据集。例如：数字医学影像通讯数据集和电子病历数据集，将两种数据集应用到三维医学影像后处理云平台中，为后续能够进行区域对接，数据挖掘及医疗质量控制等可持续化发展打下良好的基础。医学影像三维后处理云平台信息流程主要分为两个部分，影像的数据存储流程和三维重建流程。具体的流程信息如下：影像数据存储流程：在影像设备（CT、MR等）上添加DICOM远程节点并与薄层序列关联，实现PACS归档影像与薄层序列自动路由功能。PACS归档影像自动存储到PACS归档服务器中，薄层扫描序列通过DICOM路由自动存储到影像后处理中心云存储平台。三维重建流程如下：由客户端提出三维影像后处理请求，三维医学影像后处理云平台进行消息传递，直接从三维影像后处理模板库中调取影像后处理模板，由模板库进行实例化，实现三维影像后处理，最终利用VDI技术，将影像后处理结果，推送至客户端。2.2云计算层三维医学影像后处理云平台的影像云计算层，主要是为三维医学影像后处理云平台提供一个高效、快速、灵活的三维影像后处理计算，实现三维医学影像的快速重建。在云计算层中，将三维影像后处理应用程序全部部署在虚拟机服务器中，对心脏、血管、神经、肿瘤等各种三维影像后处理软件集成，实现平台的开放性。同时，云计算层根据并发虚拟用户的多少及时分配硬件资源，利用GPU、CPU和MEM等硬件集群，快速实现三维影像重建，将结果推送至客户端，满足影像诊疗个体化、精准化、微创化和高效化的需求。整个物理拓补图由图2所示。图2云计算层物理拓补图①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司在实现三维影像后处理的平台的计算过程中，使用虚拟化技术（Hyper-V）快速构建用户桌面虚拟机。虚拟化技术包括快速统一创建桌面虚拟机，部署三维医学影像后处理应用程序，配置虚拟机模板，构建虚拟机库，集成影像重建模板库，快速实现影像实例化。然后将虚拟机分配至各个人，或者某些部门医务人员使用的电脑配置一致时，可以建立具有相同配置虚拟机的虚拟机池，然后将虚拟机池分配给这些用户，用户访问的虚拟机是动态分配的，让用户获得无缝的访问体验。实现灵活动态的虚拟桌面技术，这种技术称之“虚拟桌面架构-VDI”技术。2.3云存储层云存储是一种新型的云状结构的存储系统，由多个存储设备组成，通过集群应用、分布式文件系统或类似网格技术等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，并通过一定的应用软件或接口共同对外提供数据存储和业务访问服务功能，云存储层是云计算层基础，是三维医学影像后处理云平台的核心部分[6]。为了能够实现海量影像数据的快速存储，满足三维医学影像后处理快速、高效、灵活的特性，为后续进行影像的数据挖掘，实现影像诊疗的个体化、精准化、微创化和高效化提供保障，因此三维医学影像后处理云平台采用云存储系统。云存储系统采用先进的非对称式分布式构架，符合当前业界流行的scaleout的扩展理念。让系统领先于实际需求，为业务发展指引正确的方向，成为业务创新的动力。其中云计算的存储架构，如图3所示。图3医学影像的云存储总体架构①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司2.4集成平台及门户由三维医学影像后处理云平台的架构图（图4），可以看到，整个三维医学影像后处理集成平台关联系统之多。三维医学影像后处理云集成平台通过MPI与其他医疗信息系统建设映射关系，实现各医疗信息系统的信息交换和互联，便于三维医学影像后处理云平台实现信息的交互和影像区域协同治疗。关联系统包括了电子病历系统（EMR），LIS、PACS、HIS、TPS（放疗计划系统）、区域信息系统、康体保健系统，个人健康档案系统、社区医疗信息系统等医疗卫生领域内的应用系统。整个平台在集成的过程中采用了DICOM标准，HL7标准以及IHE标准流程规范，为平台的可持续性发展以及后期的扩展或者与不同的标准或系统的集成奠定了坚实的基础。图4医学影像三维后处理云平台集成架构图基于云计算的三维影像的后处理云平台通过工作流模型组成了一个完整的门户平台，它是构建了工作流运行的基础和基本环境，提供了工作流定制功能。可以通过该平台定制业务所需的特定工作流程，这些工作流程能够在该服务管理平台上被安全有序的执行。该服务管理平台模型由工作流引擎、脚本引擎、消息引擎、短信引擎、事件提醒、流程监控、数据服务、安全管理、权限控制、布局管理、个性化支持、门户配置管理和WEB应用开发等模块组成。三维医学影像后处理云平台涉及众多角色，多个部门，多个平台的协同操作，尤其是影像的协同处理，操作过程复杂。很好的构建三维医学影像后处理云平台的协同门户平台对于平台整体性能的提高具有重要意义。三．总结展望通过构建基于云计算的三维医学影像后处理云平台，为后期开展医学影像远程会诊、影像转诊、虚拟影像专科、远程教学、图像内容检索等服务，实现区域内影像设备及影像诊断①电子科技大学②成都金盘电子科大多媒体技术有限公司专家的充分共享和高效协作，对于均衡医疗资源、提高基层医院诊疗水平、提高影像设备的使用效率、提高医疗服务质量、降低医疗费用等方面具有重要的意义。参考文献：[1]孔维华．基于多方向3维插值的序列医学影像交互分割重建算法的研究与实现[D]．合肥工业大学硕士学位论文，201009．[2]李彭军.医学影像云服务平台基础架构研究与实践[D].南方医科大学博士学位论文.201105.[3]邱睿韫.医学影像的提取与重构系统的设计与初步实现[D].南昌大学硕士学位论文.20091230.[4]陈璐.基于云计算的海量数据存储技术的研究及应用[D].武汉科技大学硕士学位论文.20110420.[5]陈海波.云计算技术在医疗行业中的应用展望[J].科技信息.200910.[6]徐文强.基于HDFS的云存储系统研究—分布式架构REPERA设计与实现[D].上海交通大学.20110