CN103607435A - 一种基于云计算的医学图像存储系统及方法 - Google Patents

Abstract

该发明公开了一种基于云计算的医学图像存储系统及方法。本发明包括存储层、基础管理层、应用接口层和访问层四部分。存储层是医学图像云存储最基础的部分，包括医学图像存储设备及存储设备管理系统。基础管理层实现医学图像云存储中多个存储设备之间的协同工作。应用接口层按需为用户分配权限。访问层包括能够访问医学图像云存储系统的用户。该发明实现了一种基于云计算的具有一体化、跨平台、高可用、低成本区域医学图像协同存储，不仅能实现海量医学图像的快速存储，而且能满足用户对医学图像的快速访问，具有一定的实际意义。

Description

一种基于云计算的医学图像存储系统及方法

技术领域

    本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种基于云计算的医学图像存储系统及方法。

背景技术

大多数医院CT、MRI、DSA、CR、DR等医疗设备都是采用数字成像，医学图像资料中常见的CT、MRI的图像大小大多为512 KB左右，一次拍摄产生的图像数量大约为100～200幅，如果直将这些大量的小文件直接存储，采用传统存储架构（如FC SAN/iSCSI等）费用极高。二是传输带宽存在瓶颈，即使是高性能的FC SAN，其网络带宽和处理能力也难以达到PB级(即1024TB)数据的快速处理和传输要求；三是存储模式采用 “在线-近线-离线”，因此 医学图像数据不能实时获取。

目前，国内许多医院将DICOM医学图像存储在PACS系统（医学图像存储与传输系统），PACS系统常用的存储架构主要包括（Network Attached Storage,网络附加存储)和SAN(存储区域网),即便是性能和稳定性最好的FC SAN,传输带宽目前也只能达到4～8Gb/S,其传输带宽和处理能力难以满足PB级海量数据的处理和传输要求。需要大容量的存储设备以及高性能的显示设备和高速的计算机网络，可高昂的费用是建立PACS海量存储的主要瓶颈。小医院没有资金购买独立的、私有的存储设备，因此医学图像根本无法保存。

　  医学图像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像,病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像,且无法进行参数调节和三维、动态显示,诊断价值大打折扣。病人转院时,医生多会以此为由要求病人重新检查,不仅耽误了病人的治疗时间，而且进一步加重了病人的医疗负担。实现用户对医学图像的共享和快速访问是当务之急。

随着DICOM标准的医学图像海量增长, 传统的图像数据存储管理方式PACS已不能满足要求。目前的医学图像存储，尚缺乏一体化、跨平台、高可用的区域医学图像协同存储应用软件。因此, 如何实现实时、快速、有效地存储和管理医学图像，存储系统在吞吐率上满足大规模用户的并发访问要求,以及实现资源共享是当前急需解决的问题。

随着云计算技术的飞速发展，为构建低成本、高可用、高性能的区域医学图像存储协作平台提供了一条有效的途径。通过高性能、大容量云存储系统，为无法单独购买大容量存储设备的医院提供方便快捷的空间租赁服务，满足不断增加的海量医学数据存储和管理服务。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有医学图像存储上述存在的问题，提出一种基于云计算的具有一体化、跨平台、高可用的区域医学图像协同存储系统，不仅实现海量医学图像的快速存储，而且能满足用户对医学图像的快速访问。

    本发明包括存储层、基础管理层、应用接口层和访问层四部分。

所述存储层是云存储最基础的部分，主要包括医学图像存储设备及存储设备管理系统，负责存储设备的虚拟化管理、多链路冗余管理、硬件设备的状态监控和故障维护、设备升级等。采用虚拟化技术将医学图像分散到不同的虚拟服务器进行上存储和管理,服务器虚拟化能快速实现动态迁移，HA(高可用)和负载均衡,提高服务器的CPU利用效率。所述存储设备包括FC光纤通道存储设备、NAS和iSCSI等IP存储设备、SCSl或SAS等DAS存储设备，彼此之间通过广域同、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。

所述基础管理层是云存储最核心的部分，利用了集群系统、分布式文件系统和网格计算等技术，云存储分布式文件系统将文件按照一定大小分割成数据块，存储多个节点中，保证了数据的安全。 

所述基础管理层能进行数据加密、权限管理等管理技术，以确保云存储中的数据正确的用户访问权限，保证云存储的稳定和安全。所述分布式文件系统为并行虚拟文件系统（Parallel Virtue File Systems，简称PVFS）。

实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，并负责解决了医学图像的海量存储，也能保证长时间在线图像浏览。采用虚拟化快速为各医疗机构提供IaaS模式的主机租用服务,为医院门户网站、服务器热备、高性能计算等应用提供硬件资源。

  所述应用接口层是云存储最灵活多变的部分，能根据医学图像用户订购的服务为用户分配权限，为不同的用户提供不同的API接口及应用软件，同时提供网络接入、用户认证等功能。同时实现后端医学图像存储设备的集群工作，利用系统的控制单元和管理单元实现整个系统的管理，数据的分发、处理，处理结构的反馈。确保云存储中的数据有效地存储，尽量使用和占用更少的空间和占用更低的传输带宽，从而为医学图像用户提供更高效的服务。

所述访问层包括能够访问云存储系统的用户，无论使用者在任何地方，都可以通过一个网络接入线缆和一个用户、密码，就可以接入广域网和互联网，享受云存储服务，访问想要看的医学图像。所述访问云存储系统的用户包括病人、医生、会诊专家学者，所用的设备包括Ipad,手机、笔记本，PC机等。

利用上述系统进行存储的方法：（1）医院先将医学图像存储在PACS系统，医院再通过VPN和Internet 与云连接, 将医学图像传输到云端服务器；采用图片转换大师将医学图像格式进行压缩转换成统一PNG格式；（2）由云端服务器对医学图像进行Iaas服务；（3）在Ecalyptus私有云数据库平台，采用并行虚拟文件系统存储海量医学图像。

本发明具有的有益效果是：

（1）该发明实现了一种基于云计算的具有一体化、跨平台、高可用、低成本区域医学图像协同存储方法，医院无需要购置昂贵的设备，只需要将海量医学图像传输到云端服务器，采用并行虚拟文件系统统一存储和管理，以便终端用户能够以极大的敏捷性和速度使用虚拟化 IT 服务和资源。具有低成本、高效、高敏捷和可扩展性的特点。

（2）采用并行虚拟文件系统存储海量医学图像资料，适合“流式”访问，即一次写入，多次读取，用户可以通过标准的公共应用接口登录云存储系统，查看医学图像，即方便了医生诊断，也避免了病人转院时的不必要的重复检查，从而减轻了居民的医疗负担。

（3）采用图片转换大师将DICOM格式进行压缩转换成统一的格式PNG格式进行存储；如原DICOM大小为38M的医学图像，采用图片转换大师进行无损压缩后期图片大小仅仅为229KB，可以大大缩小存储空间和加快传输速度。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明提供的基于云计算的海量医学图像存储系统构架；

图2 是医学图像DICOM压缩方法流程图；

图3是图1并行虚拟文件系统（PVSF）医学图像存储结构图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明实施例提供一种基于云计算的医学图像存储系统。系统的架构模型包括存储层、基础管理层、应用接口层和访问层。

如图1中所示的医院通过Intranet连接将收集到的DICOM（医学数字图像）存储在PACS系统（医学图像存储与传输系统），医院再通过VPN (virtual private network)和Internet 与云连接, 将海量医学图像传输到云端服务器。再由云端服务器对DICOM进行基础设施即服务（Iaas，Infrastructure as a Service）、平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。将医学图像分解成合适的模块,以Web service的形式封装后,部署在ESB(企业服务总线)上,作为基础服务，然后通过业务流程执行语言(BPEL)将基础服务编排成具有一定功能的流程服务,再以Web service的形式注册到ESB上,然后在SOA架构的基础上开发SaaS模式的医学图像存储应用系统和PaaS模式的开发平台。如图2所示，采用图片转换大师将DICOM格式进行压缩转换成统一的格式PNG格式进行存储；如原DICOM大小为38M的医学图像，采用图片转换大师进行无损压缩后期图片大小仅仅为229KB，可以大大缩小存储空间和加快传输速度。

基础设施即服务Iaas, 其关键技术是硬件资源的虚拟化。本发明中采用Eucalyptus 3.2开源的基础构架服务软件。Eucalyptus选择Xen和KVM作为虚拟化的管理程序。Eucalyptus 包含5个主要组件，这些组件使用具有 WS-Security 的 SOAP 消息传递安全地相互通信，它们能相互协作共同提供所需的云服务。所述的5个主要组件为：存储控制器（Walrus,简称W）、云控制器(Cloud Controller (CLC简称CLC或者“cloud”)、集群控制器(Cluster Controller ，简称CC)、节点控制器(Node controller,简称NC) 、存储控制器（Storage Controller，简称SC）。

客户端依赖于解决方案，以浏览器脚本、一个用户空间应用程序、以及一个内核模块的形式出现。云控制器是从客户端进入云的接口，并为云提供逻辑决定。云控制将客户端的请求转化为事务。集群控制器是一个节点控制器集合，负责状态信息及虚拟机之间进行交互。节点自身是通过管理程序(Xen或者KVM)来与在线以及离线虚拟机进行交互的。一个 Eucalyptus 云安装可以聚合和管理来自一个或多个集群的资源，在一个集群中可以有一个或多个 NC 实例，每个实例管理虚拟实例的实例化和终止。自动负载平衡功能，本次新增了存储特性支持。存储控制器SC将自动管理存储资源的位置和虚拟机负载平衡,资源分配进行自动化管理。

以下是所述五个主要组件具体负责的功能：

云控制器负责管理整个系统，是所有用户和管理员进入 Eucalyptus 云的主要入口。所有客户机通过基于 SOAP 或 REST 的 API 只与 CLC 通信。由 CLC 负责将请求传递给正确的组件、收集它们并将来自这些组件的响应发送回至该客户机。这是 Eucalyptus 云的对外 “窗口”。集群控制器负责管理整个虚拟实例网络。请求通过基于 SOAP 或 REST 的接口被送至集群控制器，并开启虚拟实例的请求路由到具有可用资源的节点控制器。节点控制器控制主机操作系统及相应的 Xen 或最近的 KVM。存储控制器W管理对 Eucalyptus 内的存储服务的访问。请求通过基于 SOAP 或 REST 的接口传递至 Walrus。存储控制器SC与 Walrus 联合工作，用于存储和访问虚拟机映像、内核映像、RAM 磁盘映像和医学图像用户数据。

所述软件即服务SaaS，SaaS提供跨平台操作使用。对于使用不同操作平台的用户来说，不需要再担心你使用的是Windows还是Linux操作平台，通常只要用浏览器就可以连接到云服务平台。用户只要能够连接网络．就能随处可使用所需要的服务。另外，SaaS基于WAP （无线应用协议）的应用，当医院规模扩大时只要开启新的连接，无需购置新的基础设施和资源，而一旦企业规模缩小只要关闭相应连接即可，这样，医院可以避免被过多的基础设施和资源所牵累。同时用户也可以通过网络使用软件,不需一次性购买软件、硬件,也不需要维护和升级。SaaS运营商统一安装、升级、维护软硬件。

  所述平台即服务PaaS，也是SaaS模式的一种应用。是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给医学图像用户。即另一种层面的SaaS,它主要侧重于系统平台方面,包括开发环境、数据库等。因此，通过远程Web服务使用数据即服务（Data-as-a-Service：数据即服务），还可以使用可视化的API。医学图像用户可以使用云计算提供商的软硬件环境开发自己的程序并通过其网络和服务器发布。

图3是图1所述并行虚拟文件系统（Parallel Virtue File Systems,简称PVFS）的医学图像存储结构图,为Linux集群提供了高性能和可扩展行的并行文件系统。PVFS 以文件形式存储元数据，由一台或多台元数据服务器管理。PVFS 采用分片的形式存储数据，数据分片均匀连续的存储在设有编号的存储服务器 ION上，这样可以实现文件数据的并行存取，为用户提供聚合带宽。PVFS将医学图像数据存储到多个集群节点中，数据保存在这些节点的本地文件系统之中，然后多个客户端可以并行同时访问这些数据。

图3所示为PVSF该部分用来对虚拟磁盘文件空间进行组织和分配存储医学图像，具体地说它负责为用户创建并格式化虚拟磁盘文件，建立文件，存入、读出、修改以及删除文件。医学图像存储请求通过基于 SOAP 或 REST 的接口传递至 Walrus，存储控制器SC与 Walrus 联合工作，与并行虚拟文件系统、计算结点、S3元数据库相连，用于存储和访问虚拟机映像、内核映像、RAM 磁盘映像和医学图像用户数据。

PVFS系统有4个主要的模块：元数据服务器(mgr) 、I/O服务器(iod) 、PVFS本地API(libpvfs) 和PVFS Linux内核支持。PVFS使用了三种类型的节点：管理节点、I/O节点和计算节点。元数据服务器，称为mgr，管理着PVFS文件的元数据。(元数据是描述文件信息的文件);I/O节点运行I/O服务器，存储文件系统的文件数据，负责数据的存储和检索，这些服务器在本地节点上创造真实的存在的文件。它们使用传统的read(),write()和mmap()访问这些文件。这意味着能使用像本地文件一样的格式来存储数据。计算节点则处理应用访问，利用libpvfs这一客户端的I/O库，从底层访问PVFS服务器。

PVFS的运行机理如下：当打开、关闭、创建或删除文件时，计算节点上的一个应用便通过libpvfs与元数据服务器通信。在管理节点定位到一个文件之后，应用libpvfs直接联系相应的I/O节点进行读写操作，而不必与元数据服务器通信，元数据信息采用分布存储和管理的方式，消除了PVFS中元数据集中存储和管理而导致的访问瓶颈，因此用户访问效率大大提高。

Claims (2)

1. 一种基于云计算的医学图像存储系统，其特征在于：包括存储层、基础管理层、应用接口层和访问层四部分；

所述存储层是医学图像云存储最基础的部分，包括医学图像存储设备及存储设备管理系统，庞大的存储设备分布在不同地域，通过网络连接在一起；负责医学图像存储设备的虚拟化管理、多链路冗余管理、硬件设备的状态监控和故障维护、设备升级；

所述基础管理层是医学图像云存储最核心的部分，利用了集群系统、分布式文件系统和网格计算技术，实现医学图像云存储中多个存储设备之间的协同工作，并负责医学图像的海量存储，为用户提供更大更强更好的医学图像数据访问性能，并且保证长时间在线图像浏览；

所述应用接口层是医学图像云存储最灵活多变的部分，按需为用户分配权限，为不同的用户提供不同的API接口及应用软件、网络硬盘引用平台、远程数据备份应用平台等，同时提供网络接入和用户认证等； 

所述访问层包括能够访问医学图像云存储系统的用户，只要通过一个网络接入线缆和一个用户、密码，就可以接入广域网和互联网，享受医学图像云存储服务，访问想要看的医学图像；

所述存储设备包括FC光纤通道存储设备、IP存储设备、DAS存储设备，彼此之间通过广域同、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。

2.利用权利1要求所述的系统进行医学图像云存储的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤（1）医院先将医学图像存储在PACS系统，医院再通过VPN和Internet 与云连接，将医学图像传输到云端服务器；采用图片转换大师将医学图像格式进行压缩转换成统一PNG格式；

步骤（2）由云端服务器对医学图像进行Iaas服务；

步骤（3）在Ecalyptus私有云数据库平台，采用并行虚拟文件系统存储海量医学图像。

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