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  • 深入医疗PACS影像&存储解决方案

    导读:本文将围绕医疗PACS影像进行深度分析,包括医疗影像发展关键人物、医疗影像器械、PACS影像业务流程、PACS/RIS与HIS融合工作流程、PACS影像系统架构、PACS影像数据分析、PACS影像存储解决方案、医疗影像云存储解决方案、医疗影像小文件性能优化技术、CT三维影像案例……

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  • 医学影像系统通常称为医学影像计算机存档与传输系统(Picture Archiving and Communication System 简称PACS),是医院信息系统中的一个重要组成部分,是使用计算机和网络技术对医学影像进行数字化处理的系统,其目标...
  • ArcGIS中的影像解决方案_2019

    千次阅读 2019-03-08 09:19:51
    ArcGIS影像解决方案 一、前言 现代遥感技术起源于20世纪60年代,长期以来,美国一直是遥感领域发展的领导者,20世纪80年代开始,我国航天事业取得长足进步,发射了一系列遥感卫星,包含风云气象卫星(1988),...

    ArcGIS影像解决方案

    一、前言

           现代遥感技术起源于20世纪60年代,长期以来,美国一直是遥感领域发展的领导者,20世纪80年代开始,我国航天事业取得长足进步,发射了一系列遥感卫星,包含风云气象卫星(1988),资源系列卫星(1999),环境减灾系列卫星(2008年以来),高分系列卫星(2013年以来),碳卫星(2016年)等。

           遥感技术与国民经济、生态保护和国防安全等关系越来越密切。比如土地资源调查、生态环境监测、农业监测与作物估产、灾害预报与灾情评估、海洋环境调查等,包括与日常生活息息相关的天气预报、空气质量监测、电子地图与导航等活动,遥感都发挥了重大作用。

           近年来,随着无人机技术和传感器小型化技术不断取得了新的突破,无人机遥感系统呈现井喷式发展模式,它具有成本低、灵活机动、实时性强、可扩展性大和云下高分辨率成像等突出特点,可以和卫星遥感形成优势互补。

           同时,遥感自带的大数据属性,也对遥感影像的应用提出新的挑战。

    二、ArcGIS体系简介

           先简单介绍一下ArcGIS体系。大家对于ArcMap应该是不陌生的,ArcMap是ArcGIS桌面软件,地信专业的人都会用到这个软件做一些数据处理、制图相关的工作。ArcGIS当然不仅限于ArcMap,它是一个庞大的地理平台,整个平台具备三层架构,分别为应用层(Apps)、门户层(Portal)和服务器层(Server)

              

                                                                                 ArcGIS平台架构

    2.1 应用层

              应用层是用户访问ArcGIS平台的入口,面向不同场景,不同人群,ArcGIS提供了丰富的Apps。应用层涉及的软件非常多,如GIS专家使用ArcGIS Pro和ArcGIS Desktop等专业型Apps制作地图、模型和工具;外业人员可使用Collector for ArcGIS、Navigator for ArcGIS、Workforce for ArcGIS、Drone2Map for ArcGIS等进行外业数据采集及任务调配;业务人员和决策者可使用Insights for ArcGIS、ArcGIS Maps for Office、Operations Dashboard等进行办公决策;公众可使用地图故事系列模板、ArcGIS Open Data等方便获取地理数据、使用ArcGIS平台

                                                                                    即拿即用的Apps

    2.2 门户层

               官方白皮书中介绍门户层时,提到门户层是ArcGIS平台的访问控制中枢,个人感觉更具体一点来说,门户层的定位应该是WebGIS平台的访问控制中枢,它的功能简单来说就是在网页端实现对整个WebGIS平台中的数据的管理,共享。

                                                                                                 门户层示例

    2.3 服务器层

            即熟悉的ArcGIS Server,它是ArcGIS平台的重要支撑,为平台提供丰富的内容和开放的标准支持。它是空间数据和GIS分析能力、大数据分析能力在Web中发挥价值的关键,负责将数据、空间分析能力等转换为GIS服务(GIS Service),通过浏览器和多种设备将服务带到更多人身边。

                                                                                              服务器层功能

            此外,服务器层还包含3个大数据分析服务器,分别是ArcGIS GeoAnalytics Server(用于矢量/表格大数据分析处理)、ArcGIS GeoEvent Server(用于实时数据)、ArcGIS Image Server(用于影像大数据),后面会针对这些大数据分别介绍一下,本次只涉及到Image Server。

    三、影像解决方案

    3.1 影像管理

            ArcGIS中对于影像的管理,依赖的是镶嵌数据集,尽管是ArcGIS10版本推出的好些年的“老”技术,但是镶嵌数据集在大规模影像管理方面有着得天独厚的优势,它可以实现多源数据的高效管理,包括国内外主流的卫星影像、航空影像、无人机影像、激光雷达数据、地形数据以及气象数据等,当然,还可以通过Raster Type对支持的传感器类型进行扩展。

           先来了解一下什么是镶嵌数据集,官方帮助文档对于镶嵌数据集的定义是:镶嵌数据集是一组以目录形式存储并以单个镶嵌影像或单个影像(栅格)的方式显示或访问的栅格数据集(影像)。影像的数据量是非常大的,镶嵌数据集通过栅格记录以及属性表中的属性来管理元数据,通过将元数据存储为属性,更方便地管理传感器、影像获取时间等参数,同时也可以提高对选择内容的查询速度。

                                                                            各个栅格和元数据组成的栅格数据集

    镶嵌数据集具有两大特点,分别是动态镶嵌实时处理

    1. 动态镶嵌

           动态镶嵌是镶嵌数据集的高级特性之一,通过镶嵌数据集的动态镶嵌技术,可以像预先镶嵌好的影像一样对影像进行可视化和分析。整个过程如下:

    • 按照用户请求动态镶嵌多幅影像
    • 支持用户控制镶嵌方法

    --根据时间

    --根据属性

    --根据视点:方向

    --羽化拼缝线

    • 支持用户查询
    • 支持分波段定义NoData

           借助于动态镶嵌,可以简化影像的预处理过程,加快影像从获取到使用的速度。而且镶嵌数据集的动态镶嵌技术是可伸缩的,动态镶嵌的影像可以是几景、几十景、甚至是几万景、几十上百万景!

    2. 实时处理

            镶嵌数据集中大量使用了实时处理的技术,对于使用的人来说,无需关心影像数据量的大小,不会产生中间数据(如果想保留中间结果,可以导出),只关注于想要的结果即可。

            通过实时处理技术可以瞬间得到GB甚至TB级别的影像处理结果,同时也可以使用同一数据源产生多种影像产品,例如通过DEM影像,可以利用不同的栅格函数链生成地貌晕渲图、坡度、坡向等。

                                                                                               DEM实时处理

     

    3.2 影像分析

    3.2.1 影像处理工具

    3.2.1.1.地理处理工具(GP工具)

           地理数据可视化和处理是地理信息系统最重要的功能,ArcGIS中提供了单个的GP处理,也提供了Model Builder这种多个工具联合使用的方式。在ToolBox里面含有大量的GP工具,下图列出了针对影像处理的部分GP工具。

                                                                                     针对影像的部分GP工具

    3.2.1.2.栅格函数链

           不同于地理处理工具(GP工具),栅格函数的运算处理实际上是一个动态的过程,不会像GP工具在进行处理时产生中间数据,因此可以快速应用处理操作。

            GIS中提供了很多开箱即用型的函数,包含辐射校正、几何校正、数据管理、可视化和分析等。

                                                                                          栅格函数

           这些工具即可以单独应用,也可以组合成栅格函数链,类似于Model Builder,形成自己的一套业务处理流程。

    3.2.1.3.人工智能

           在ArcGIS中,有很多机器学习和深度学习的工具,机器学习和图像分类工具允许分析人员使用高级分类器和机器学习算法创建派生产品,如土地覆盖和土地利用分类地图。用户能够使用统计和机器学习分类方法对遥感图像进行分类。

    1.机器学习

           ArcGIS中的机器学习算法大致可以分为三类:分类,聚合以及预测。

                                                                                    机器学习算法

    2.深度学习

             Pro2.2版本之前,Pro对于深度学习方面的应用,更多的是样本制作以及对第三方框架的支撑。例如前期的准备样本准备,以及导出样本至第三方深度学习框架,包含KITTI、PASCAL和VOC,都是主流的深度学习框架。

    https://img-blog.csdnimg.cn/201811181237468.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI1OTkzNzc=,size_16,color_FFFFFF,t_70

                                                                                    导出样本至第三方框架

     在2.3版本中,集成了深度学习工具集,包含:

    • 三个新的地理处理工具,支持使用流行的深度学习框架生成的深度学习模型,进行图像分类和对象检测工作流程;
    • 支持TensorFlow、CNTK和Keras等深度学习框架;
    • 对已有“创建培训样本”工具功能进行增强,以简化创建训练样本和元数据的过程,以便输入到深度学习框架中。

    新增的Deep Learning工具箱如下:

                                                                                        深度学习工具集

    通过集成的深度学习工具集,可以从图像中获取更好的洞察力:

                                                             深度学习工具扫描自然彩色航拍图像来识别棕榈树

    3.2.2 针对无人机的影像处理

    3.2.2.1.Ortho Mapping

         ArcGIS10.5版本发布后新增了一个专业影像处理工具箱—OrthoMapping。OrthoMapping具备基于无人机、大飞机、卫星拍摄的原始影像获取专业级别信息产品的生产能力,使用OrthoMapping工具集以及区域网平差操作窗可以生产大规模、高精度的DOM及DSM成果,具体如下:

    • 基于大规模影像的镶嵌正射产品
    • 基于航空或者卫星立体像对提取的3D点云
    • DSM/DTM

                                                                      

                                                          点云                        DSM/DTM                     DOM

           航空或者卫星影像在获取的时候通常具有系统及非系统的错误以及几何精度上的误差,在10.5以前,ArcGIS可以基于不同的栅格产品类型进行无控正射校正、动态镶嵌匀色,快速获得基于镶嵌数据集的底图成果,并在线发布。

           然而,要想获得优质、高精度的测绘级生产成果,专业的摄影测量软件通常会进行区域网平差处理。OrthoMapping中的区域网平差技术是自动选取同名点,在稀少控制点条件下,精确获得几何定位,具有较高的产品精度。

           立体相对通常是指从不同角度进行拍摄,获得的具有重叠区域的两张同一地区的遥感影像。资源三号卫星、WorldView卫星等都可以获得立体影像。OrthoMapping工具提供了基于大规模立体影像生产三维点云成果、地形数据的工具,帮助用户在获取高质量底图同时同步获得地形数据。

          下图是Ortho Mapping的工作流程,当然也可以通过python对工作流进行封装使用。

                                                                            Ortho Mapping工作流程

    3.2.2.2.Drone2Map

           从定位来说,Drone2Map是和ArcMap、ArcGIS Pro并行的,只不过它只用于无人机影像处理,提供从无人机原始影像到2D、3D产品生成的全套流程。

           Drone2Map界面简洁,和ArcGIS Pro一样均采用Ribbon界面。集成了Pix4D专业算法,提供无人机影像处理的自动化流程,而且软件和Portal、Online是无缝连接的,即通过Drone2Map处理的成果可以直接共享到ArcGIS平台。

    3.2.2.3.Ortho Maker

           Ortho Maker是用于无人机影像处理的一款web端应用程序,同时依托于Image Server的分布式计算能力。依赖于ArcGIS Enterprise和ArcGIS Image Server的分布式处理和存储功能,可以快速处理无人机收集的数百或数千个图像,并生成镶嵌正射影像和数字表面模型(DSM)、数字地形模型(DTM)等信息产品。当然也可以自定义一些产品的生成,包括用于分析植被覆盖度和相对健康状况的可见大气压力指数(VARI)地图,以及用于适宜性分析或评估地形对开发和自然特征的影响的坡度和坡向地图等。

          Ortho Maker最大的优势在于工作流程的缩减,传统的无人机航拍,结束之后影像要拿到内业处理,然后再返回给相关人员进一步使用,但是通过Ortho Maker,外业航测人员在获得影像的第一时间就可以上传到服务器中,服务器自行处理影像,生成的正射影像或者DSM直接以服务的形式存在于整个arcgis平台中,非常便利的共享给其他人,这对某些有时效性要求的行业应用来说,是一个非常有潜力的工具。

          而且Ortho Maker背后依赖的是arcgis平台的Image Server服务器,数据量足够大时,可以增加节点,利用分布式的计算框架,提高影像处理的速率。

    3.2.3 影像大数据

           遥感是一门自带大数据属性的学科,遥感卫星越来越多,获取的影像也越来越多,势必会面临着影像的存储、管理及使用问题。关于影像的管理,正如前面所说,镶嵌数据集是影像管理的高效手段,原先,我们主要用Image Extension扩展基于镶嵌数据集对海量影像进行管理共享,ArcGIS 10.5发布之后,Image Extension扩展被单独拿出来,在影像管理共享能力的基础上,新增了Web端实时动态处理能力,形成了一款影像大数据处理工具—Image Server。

        Image Server的能力,概括起来可以分为两类:

    (一)基于镶嵌数据集的动态影像服务

    (二)分布式栅格大数据分析能力

    1.基于镶嵌数据集的动态影像服务能力

           影像服务为web应用程序提供影像数据和功能的访问能力。通过Image Server,可以将来自卫星、航空、无人机拍摄的原始影像及多源栅格产品如镶嵌正射成功、数字高程模型、激光雷达数据、科学数据集等以动态影像服务的能力进行发布,并提供高质量的在线底图、快速的查询检索、可控的原始数据下载、高效的实时动态分析等。

                                                                                      动态影像服务能力

      通过Image Server发布动态影像服务,优势主要在于:

    (1)只要单一的服务就可以快速的访问机构中的大规模影像服务

    (2)保留影像级别的元数据,客户端可快速查询检索

    (3)可以像镶嵌数据集一样进行可视化和分析,也可基于实时处理技术,单一数据源创建多种影像产品服务,减少数据冗余

    (4)能下载原始影像或裁切某一区域的影像,便于影像分发

    (5)适用于背景底图、在线分析以及影像分发应用。

    2.分布式栅格大数据分析能力(Raster Analytics)

            Image Server提供的分布式栅格大数据分析能力(RA),可以从大规模影像中快速提取有价值的信息。灵活的分析模型扩展、分布式存储与计算,可伸缩可扩展的一体化平台,极大地缩短了大规模影像处理时间,促进多源数据的高效应用与信息挖掘。

           RA使用方式比较灵活,可以通过portal、ArcGIS Pro、python api或者rest api使用,这里重点介绍Portal和ArcGIS Pro中使用RA工具

           Portal(10.6.1)的MapView页面提供了6大类14种RA工具,可以直接像在ArcMap中使用Toolbox工具一样使用,对于使用者来说,只要关心输入输出,以及相应的工具属性设置,其余部分交给软件即可。

                                                                                    Portal页面调用RA工具

           在ArcGIS Pro中,提供了更加灵活地使用ArcGIS Image Server的栅格大数据分析能力。用户可以在栅格函数编辑器其中创建和执行全新的栅格函数链,并实现分布式计算、存储。

                                                                                       Pro中调用RA工具

           使用Fuction Editor工具,自定义的栅格函数处理和分析工作流可以保存并运算,并以原始分辨率输出分析结果,支持分布式的存储、处理、分析。

                                                                                            栅格函数链

            ArcGIS Pro中提供了100多种栅格函数,可以根据业务需求,对函数进行组合,形成一套栅格函数链,形成工作流解决复杂的业务问题,这就扩展了RA的使用情况,作为用户,可以在Pro中创建栅格函数链,分享到portal中,在portal中调用栅格函数链,依托image server的分布式能力,快速实现影像的处理。

                                                                                          栅格函数使用流程

    四、总结

            ArcGIS 提供了一个综合的影像平台,从桌面端的高效数据管理,实时动态处理、到 Server 端的影像服务发布,栅格大数据分布式处理分析,再到轻量级的web端、移动端应用构建,ArcGIS影像为各行业用户提供完整的影像解决方案。

                                                                                                影像平台

         ArcGIS中关于影像的技术是非常多的,但是限于篇幅,只能粗略的介绍一下,这篇总结也作为一个序章,接下来会针对每一部分都详细介绍,时间如果来得及的话,会再加上一些实际的使用教程,这也是我2019年的个人计划之一:完整的了解一遍ArcGIS中的影像技术。

     

     

    附录

              欢迎大家关注我的微信公众号:gis小僧

    参考:

    【1】张兵. 当代遥感科技发展的现状与未来展望

    【2】以资源三号立体卫星影像为例,解析ArcGIS 10.5 新贵

    OrthoMapping http://www.sohu.com/a/125771993_609577

    【3】聚焦ArcGIS Pro2.3新特性        公众号:Esri中国

        https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDI2NjI0NQ==&mid=2651060718&idx=1&sn=36c98c8b17887b092fefa92d6888580f&chksm=bdb03f048ac7b6120099a9cc6ffb913043b6af197ba846f62c237866191ebcdba8fa2fa1db97&scene=21#wechat_redirect

    【4】ArcGIS10.6白皮书

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  • 随着当下信息技术产业的蓬勃发展,智慧影像的需求及应用范围得到了大幅扩张,尤其是在工业、影视、医疗等产业,越来越多的企业用户开始增加对智慧影像产品的需求,应用于产品的研发及构建解决方案等诸多...

    随着当下信息技术产业的蓬勃发展,智慧影像的需求及应用范围得到了大幅扩张,尤其是在工业、影视、医疗等产业,越来越多的企业用户开始增加对智慧影像产品的需求,应用于产品的研发及构建解决方案等诸多方面。智慧影像的广泛应用既能在一定程度上解放人工、实现降本增效,也能提高成像品质赋能产业发展。

    为满足企业用户的商业化需求,佳能开始积极布局,以影像产品和官方SDK为核心提供智慧影像解决方案,助力更多不同领域用户业态升级,打破影像领域边界。自创业以来,佳能以光学技术为优势开拓了广泛业务领域,尤其在影像系统产品方面,佳能出色的产品性能及多样化的产品种类收获了良好的口碑以及庞大的消费群体支持,对佳能进一步开启多元化及商业化布局起到了积极的推动作用。

    影像多元化应用,助力更多领域发展

    良好健全的社会发展关系到每个人的切身安全和利益,为提供更好的社会环境,公共安全领域越来越重视信息化建设。北京海鑫科金高科技股份有限公司(以下简称“海鑫科金”)为促进社会安全有序发展,开发了人员信息一体化采集系统,通过信息采集及数据分析既能提升安全管控的精准度,也能有效提升作业效率。该系统核心的采集部分使用了佳能数码单反相机产品和专业镜头,同时使用了佳能官方提供的SDK软件开发包,目前已在全国30多个省份,超过一万五千个公共安全管理相关单位落地应用,为公共安全领域信息化、智能化建设打下了坚实基础。此外,该系统也支持在金融、酒店、教育、交通等社会领域以及大型活动现场管理、场所监控等场景应用。

    人员信息一体化采集系统使用佳能相机及专业镜头作为核心采集部分

    随着中国影视、游戏等领域的蓬勃发展,消费者对影视画面、游戏人物3D效果的期待和需求越来越高,更高水准、更高效率的数字人物制作需求也快速爆发。凌云光技术股份有限公司(以下简称“凌云光”)作为创新的现代高新技术企业,潜心于视觉图像技术方向的创新与开拓,为满足不断加大的市场需求,凌云光近年来大力发展立体视觉并研发了高精度人体3D建模系统 -- Human 3D+。

    其中核心的三维几何和彩色数据采集部分均使用了以佳能EOS 5DS R、EOS 200D II、EOS 800D为主的数码单反相机、以EF 16-35mm f/2.8L II USM、EF-S 18-135mm f/3.5-5.6 IS USM为主的专业镜头等产品,配合佳能官方SDK软件开发包及凌云光专用3D建模软件能快速、清晰成像并高速储存,自动完成高精度人体全身或局部重建,再利用三维动画制作软件对重建结果进行处理,得到高真实度数字人物。目前,Human 3D+系统主要用于影视、直播、游戏等行业以及教育科研等领域,累计使用了近千台佳能数码相机,受到了众多用户好评。

    Human 3D+系统,核心的图像采集使用了佳能的相机设备

    SDK广泛兼容,更高效更便捷

    海鑫科金开发的人员信息一体化采集系统集人脸、指纹等多生物特征识别、分析及记录等功能于一体,需要众多设备共同配合运作才能准确完成采集工作。作为整个系统关键的人像采集部分,佳能官方提供的SDK软件开发包发挥了很大作用,它具有广泛的兼容性,能确保与人员信息一体化采集系统适配并且能够帮助软件开发人员在不同的操作系统下设计和开发软件界面,利用软件来控制EOS/PowerShot相机,快速完成拍摄存储等工作。同时,便捷的操作性及快速的数据传输仅需一人即可完成,既提升了工作效率,也为实际操作的工作人员减少了负担并降低了人员成本。

    凌云光研发的Human 3D+系统根据客户不同精度需求,在采集端可以同时配置20到200台数码单反相机,所有数码单反采集设备同步拍摄采集并传输数据才能确保采集到的人体/人像信息完整,便于后续进行建模及重建工作。据凌云光技术负责人刘博文介绍:“Human 3D+系统以凌云光的技术为核心,能够360°呈现人体全貌,应用佳能官方SDK软件开发包,能够同时设置并操控上百台相机,还能够在10秒内稳定传输大量数据,使得系统易用、高效,采集后立刻就能在屏幕端成像,为整套系统商业化应用建立了良好基础。”

    Human 3D+系统使用佳能SDK软件开发包提高了图像采集建模效率

    高清晰、高稳定,采集工作更有效

    在海鑫科金人员信息一体化采集系统和凌云光Human 3D+系统的应用中,图像采集都是第一步关键性工作,成像的清晰度直接关系到系统后续工作可行性、数据有效性及成果。得益于佳能光学技术优势,佳能旗下数码相机产品均具备快速精准对焦,高清成像并真实还原被摄体细节等特点,能确保海鑫科金人员信息一体化采集系统精准采集。

    凌云光Human 3D+系统使用了大量佳能数码相机和专业镜头产品,一部分用于全身影像采集,一部分负责高精度人脸影像采集。佳能数码相机搭载高感光度CMOS图像感应器,可高效接收光线,高像素及快速精准对焦能确保将被摄体细节都清晰地捕捉下来,即便在暗处也能得到通透而精细的成像。

    佳能相机的清晰成像协助Human 3D+系统重建出清晰、细腻的纹理及形象

    此外,这两套系统都集成了很多硬件及软件设备,海鑫科金和凌云光都非常看重运维成本及工作效率,因此系统的稳定性也非常关键。佳能的影像产品均搭配了高性能影像处理器,可兼顾高画质还原与强稳定性能,在应用中能配合系统长期持续24小时稳定工作,为海鑫科金人员信息一体化采集系统在全国众多公共安全管理相关单位的长期应用提供了保障,也确保了凌云光Human 3D+系统的一百多台相机设备能协同运行。

    佳能的影像产品均搭配了高性能影像处理器,可兼顾高画质还原与强稳定性能

    (美通社,2021年5月17日北京)

    消息来源:佳能(中国)有限公司

    编辑:小星

    来源:美通社

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  • 我们提出以下影像设备连接方案:DICOM设备连接对于医院影像中心的CR、CT等设备,因其支持DICOM Storage SCU,可通过在设备上设定DICOM3.0技术参数(例如:AE Title,IP Address,Port NO等信息)直接接入PACS系统,...

    @医疗设备影像获取方案
    一、根据医院设备连接要求,在对设备情况进行的调研后,我们提出以下影像设备连接方案:DICOM设备连接对于医院影像中心的CR、CT等设备,因其支持DICOM Storage SCU,可通过在设备上设定DICOM3.0技术参数(例如:AE Title,IP Address,Port NO等信息)直接接入PACS系统,将其影像传输至服务器及存储系统进行集中存储管理。对于医院影像中心的DR、CT、MRI等设备,因其支持DICOM Modality WorkList,可通过软件设置,将登记信息直接传入设备中,加快医生病人信息传递,减少多人文本操作造成的错误。通过DICOM Storage方式可获取原始的影像数据,可保证影像及相关信息的完整性。
    二、非DICOM数字设备连接 对于医院现有非标准数字接口的设备,如超声、病理、内窥镜等,在今后欲使用PACS系统存储与管理图像及病人资料,可以使用正得乐DICOM网关,在取得影像后,转换为DICOM标准影像并与病人信息进行整合后接入系统存储使用。因采用数字方式进行获取转换,不会对图像分辨率产生影响,可保证诊断的图像质量。3.2胶片输出及管理方案对于支持DICOM3.0标准的激光相机可以直接入PACS系统,可通过在设备上DICOM3.0技术参数(例如:设备AE Title,IP Address,Port NO等信息)直接接入PACS系统,该激光相机输出影像,实现统一的、集中的、可管理的网络胶片打印。3.3影像存储归档体系架构PACS中的存储归档系统(Archiving Manager)不是简单的影像存储,还包括影像及其相关信息的定位、传送和存储规划等功能。PACS具备图像及相关信息的长期存储管理和短期存储管理。存储系统中存储设备通常会分成三种角色:在线存储、近线存储、离线存储。通常将传输速率要求高或经常访问的数据存放在在线存储的设备上(如磁盘阵列),将不经常访问的数据存放在离线存储的设备上(如DVD光盘)。Ø 在线(On-Line)存储,是指连接在计算机系统中可保持直接、实时、快速访问的存储设备。在线设备实际应用中通常选用磁盘阵列。Ø 离线(Off-Line)存储,是指设备或介质平时不装载在计算机系统中,在存取数据时将设备或介质临时装载或连接到计算机系统,最典型的离线存储设备是磁带机。离线方式通常在访问速度上要低一些,但是因其可以随时更换存储介质,所以其存储容量没有实际限制。由于离线到在线的介质装载过程很长,所以离线存储一般用来存储那些不经常使用的冷数据。Ø 近线(Near-Line)存储介于在线存储和离线存储之间,近线存储可采用称动硬盘、数据流磁带、光盘作为存储介质,通常由称动硬盘、磁带库、光盘库和存储管理软件构成。数据量小、使用频率高的检索系统存放于硬盘阵列中,这样读写速度快;而大量的使用频率相对较低的资料数据存放于数据流磁带库和移动硬盘库中进行存储,并配有管理软件。根据对医院PACS存储需要,医院放射科每天影像检查数据量约为170GB,使用DICOM无损压缩后约35 GB,每年约为1.2TB。我们推荐以下二级存储解决方案(在线/离线)供医院参考: 一、中心存储系统 数据存储中心在线数据采用DAS架构体系,使用外置磁盘阵列存储系统,在线容量100TB,可满足医院在线数据6~8年存储要求。并充分考虑了医院业务的增长。 二、数据离线存储 影像离线备份可以把服务器从设备获得的影像生成文件,使用移动硬盘等进行备份。

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  • 影像采集系统方案

    2009-03-03 16:17:00
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    千次阅读 2011-01-18 15:44:00
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  • 影像入库解决方案之三

    千次阅读 2011-01-18 15:48:00
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  • 影像入库解决方案之一

    千次阅读 2011-01-18 15:33:00
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  • 杉岩PACS影像系统分布式存储架构

    千次阅读 2019-12-10 14:35:50
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空空如也

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