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PACS技術研究
會達軟件   2011-01-13 16:18:12 作者:李松華 來源: 文字大小:[][][]

PACS技術研究


    80年代中期,隨著各類新型醫學成像設備在醫院的使用, PACS實際上是一個集成系統,由各類成像計算機系統通過不同類型的網絡互聯而成。這些計算機系統包括放射學成像設備、設備接口、PACS控制器(數據庫、歸檔服務器)及顯示工作站。PACS的主要任務是管理放射學檢查,收集各類醫學成像設備產生的數字圖像,按照特定策略對圖像歸檔,并根據要求分發其中部分影像供進一步研究和診斷之用。90年代末, PACS的應用范圍從放射科擴展到整個醫院,應用規模從小型開始向中、大型發展,應用層次從單一的圖像歸檔和通訊向遠程醫療、決策支持、HIS集成應用等多層次拓展。
    PACS管理的影像信息占醫院醫療信息總量的80%以上,是未來數字化醫院的重要組成部分 。在醫學診斷、醫學教學與研究、治療方案管理及醫院信息化建設等方面都有重要應用。
    1 存儲與歸檔
PACS的一個主要任務是歸檔各類醫學數字影像。近年來, CT、MR I、CR、DR、DSA等醫學成像設備已廣泛用于臨床診斷,一些高級的機型還有三維重建功能,醫學影像數據總量呈現大幅增長的趨勢。所以,有效的數據存儲技術與歸檔策略對PACS極為重要。
    1. 1 存儲體系結構 目前, PACS一般采用層次存儲管理系統,即HSM  。圖1所示是常用的三級存儲體系。在線存儲系統保存較新的、需要經常訪問的檢查數據。它由1個或多個存儲子系統構成,每1個存儲子系統使用冗余磁盤陣列。在線存儲系統是易于擴充的。
    近線存儲系統保存不經常訪問的數據,一般由磁帶庫或光盤塔進行轉儲操作.離線存儲系統永久保存非常舊的檢查數據。從磁帶庫、光盤塔退出的存儲介質處于離線狀態,做上標記后另行保管。
    近年隨著存儲設備綜合性能的提高, PACS存儲體系結構已從三級轉向二級(在線、備份)結構。在線系統采用存儲網絡系統,形式有NAS2種。
     1. 2 歸檔策略 新產生的影像數據被訪問的幾率較大,因此歸檔采取2種策略:短期與長期 。短期歸檔策略:醫學成像設備產生的標準DICOM 影像文件被分成2部分,文件信息頭保存于數據庫中,原始圖像部分存于文件系統。在線數據可保持1年或更久。
    長期歸檔策略:影像數據經過短期歸檔,在線保持一段時間后,轉入長期保存,通常由磁帶機、光盤塔等設備完成。歸檔的數據結構與短期的類似,不同點在于長期策略將原始圖像和處理后的圖像分開存放.
    2 D ICOM和JPEG2000
    2. 1 D ICOM標準 ACR和NEMA委員會制定的醫學數字圖像存儲與通訊標準(D ICOM) ,已成為醫學影像信息學領域的國際通用標準。
     DICOM標準涵蓋了醫學數字影像的采集、歸檔、通訊、顯示及查詢等幾乎所有信息交換的協議,定義了一套包含與各種醫學圖像信息相關的對象集、命令集。并提供了應用于網絡環境的服務支持,還定義了制造廠商的兼容性聲明。DICOM標準的出現, 推動了遠程放射學系統、PACS的研究與發展,使PACS與其它醫學應用系統(H IS、R IS)集成成為可能。
    2. 2 JPEG2000 D ICOM3.
    0標準將JPEG作為主要壓縮手段。但是JPEG標準長期以來被認為有2個主要缺陷:一是在無損模式下相對低的壓縮效率;二是在有損模式下高壓縮比導致重建圖像出現方塊現象 。JPEG2000是ISO / IEC JTC1 SC29小組制定的最新靜態圖像壓縮標準,它用小波變換代替JPEG標準中的離散余弦變換,顯著提高了壓縮效率。對圖像數據小波變換后,對小波系數再進行量化,最后用MQ編碼器對量化數據進行熵編碼,輸出壓縮碼流。圖2所示為JPEG2000編碼/解碼示意圖。
    3 PACS在遠程醫療上的應用
PACS最初是從放射科開始建設的,使用范圍僅僅限于放射科。隨著PACS規模的擴大以及Internet的普及, PACS已開始對遠程醫療服務提供重要支持。
    3.1 遠程實時會診 傳統的醫學會診需要將放射科專家和醫生召集在一起進行。對于分布在不同地區的專家開展這類活動不但費時而且開銷巨大。美國加州大學有2個醫學中心,分別是UCSF醫學中心和Mt.Zion醫院,它們之間有高速網絡互連。PACS服務器位于UCSF 醫學中心, Mt. Ziom醫院放射科的醫生與UCSF中心的專家通過遠程實時系統開展會診,并通過電話進行討論,實現了大容量、高分辨率醫學圖像的遠程雙向多圖同步操作[ 9 ] 。
    3. 2 基于Web的圖像檢索及關鍵技術 Internet和WorldW ide Web(WWW)的發展,使基于Web的醫學影像系統成為一個新的研究方向。圖3所示為一種基于Web的醫學影像系統結構示意圖。
    關鍵技術是基于內容的圖像檢索、影像處理和在線會診?;趦热莸膱D像檢索技術加上Web,使得圖像檢索有著十分廣闊的應用前景。對于醫學影像系統,相似查詢更符合醫生的工作習慣,而相似查詢就可以使用基于內容的圖像檢索技術。先提取圖像特征向量,再建立圖像索引,查詢時使用度量訪問方法 ,用距離函數來決定索引數據與查詢目標之間的相似程度。
    3. 2.1 特征向量的提取 灰度/彩色直方圖、紋理都可以用于構成圖像特征向量。紋理特征是目前眾多學者重點研究的對象。Gabor濾波被大量應用于紋理特征的提取,原理是將圖像點集與Gabor函數進行卷積獲得紋理特征.MRSAR 方法則將圖像紋理模型化為二階非因果馬爾科夫隨機場,在某些紋理數據庫上性能更好。其它的紋理提取方法還有基本分量分析、Wold分解、小波變換等。
    3. 2. 2 相似性測量基于內容的圖像檢索技術要求計算1幅查詢圖像與數據庫中的圖像在視覺上的相似性,檢索結果是按相似性排序的1組圖像。近年,許多相似性測量方法已被研究應用于圖像檢索,它們用距離函數D ( q, d)來度量查詢圖像與數據庫中的圖像之間的相似性。當圖像特征向量各個分量之間彼此依賴,并且分量的重要程度各不相同,在這種情況下采用Mahalanobis距離函數度量相似性比較合適。Bhattacharyya距離在相似性度量方面比Mahalanobis函數有更好的性能表現。
    3. 2. 3 索引方案 基于內容的圖像檢索技術中另一個重要問題是有效的索引和圖像的快速搜索。由于特征向量趨于高維化,傳統的索引結構對此并不適用,因此在建立索引方案前應設法減少向量維數。常用的一種向量維數縮減技術是PCA ,它是一種優化方法,將輸入數據線性映象到某種坐標空間以反映數據的最大變化量。QBIC應用PCA將20維形狀特征向量減少到三維 。另一種方法是(KL)變換,神經網絡也開始成為特征向量縮減工具。特征向量維數得到減少后,多維的數據就可以被索引。已經有很多方法被提出來解決索引問題,像R- Tree, L inear quad - trees, K - d - B Tree 和GridFiles,但這些方法存在一些限制,一種解決辦法是利用分層索引方案SOM ( self - organization map) 。
     Caetano Traina J r等提出了的一種基于Slim樹的快速索引方法, 實際也是一種分層的索引方案。Slim樹是一棵動態平衡樹,自底(葉)向上(根)生長。所有數據對象存儲在葉節點,其它的則是索引節點。Slim樹建立后,再用Slim - Down算法減少重疊以提高索引效率。實驗證明,采用Slim - Down算法后,查詢性能提高40% ,而Slim 樹方案與M樹索引方案相比,查詢效率提高200% 。
    4 專家系統
面向醫學診斷的人工智能(A I)系統最早出現于20世紀50 年代末。按照知識的表達和控制策略劃分,先后有基于規則的系統 、框架系統 、因果推理系統 、黑板系統 、知識獲取方法學系統。按照不確定性模型劃分則有經典概率模型、Demp ster - Schafer模型、模糊邏輯模型、Bayesian網絡模型。目前,人工智能專家系統在醫學影像領域的應用主要面向相對狹窄的專業領域,圖4所示為醫學影像專家系統結構示意圖。
    未來醫學影像專家系統將通過PACS與臨床達到無縫整合,其應用目的將從純診斷轉向治療方案管理,并在醫學培訓中擔任重要角色 。
    5 研究展望
近幾年, PACS在國內有了很大發展,其相關技術已成為研究熱點。隨著無線網絡的普及,基于寬帶無線網絡和嵌入式操作系統的移動PACS工作站是一個研究方向。PACS所處理的醫學影像數據將多媒體化,4D數據、語音等將被納入,而近年小波變換已廣泛應用于圖像處理領域,它在圖像壓縮、圖像檢索、圖像增強、三維重建、多媒體數據處理等方面值得進一步研究。另外,醫院之間信息共享應該值得關注,筆者認為PACS、R IS、HIS的國內標準制定也是一個有價值的研究方向??傊?衛生醫療機構對PACS的需求無論在規模上還是應用層次上都在不斷提高,相關技術的研究有著廣闊的應用價值和深遠的發展前景。


 
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