[發明專利]一種基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺有效
| 申請號: | 202010431695.4 | 申請日: | 2020-05-20 |
| 公開(公告)號: | CN111739613B | 公開(公告)日: | 2023-01-31 |
| 發明(設計)人: | 陸晉軍;鄭榮;肖榮;仲肇中;丁富強;孫海 | 申請(專利權)人: | 中國電信集團工會上海市委員會;上海理想信息產業(集團)有限公司 |
| 主分類號: | G16H30/00 | 分類號: | G16H30/00;G06F16/182;G06F16/51 |
| 代理公司: | 上海申新律師事務所 31272 | 代理人: | 俞滌炯 |
| 地址: | 200120 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 分布式 計算 技術 醫療 影像 歸檔 平臺 | ||
1.一種基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述醫療影像云歸檔平臺具體包括:
DICOM服務集群,連接外部的至少一醫療影像設備,所述DICOM服務集群包括:
若干DICOM服務器,用于接收并響應所述醫療影像設備發送的包含影像文件的影像歸檔請求和包含患者信息的影像調閱請求;
本地緩存服務器,連接各所述DICOM服務器,用于保存所述影像歸檔請求中包含的所述影像文件,以及保存根據所述影像調閱請求調閱的對應所述患者信息的所述影像文件;
影像歸檔服務器,分別連接所述DICOM服務集群、一第一數據庫、一第二數據庫和一第三數據庫,所述影像歸檔服務器包括:
影像解析模塊,用于根據所述影像歸檔請求對所述本地緩存服務器中的所述影像文件進行解析得到影像文件索引數據,并根據所述影像文件索引數據分別構建所述影像文件對應的患者索引信息、檢查索引信息、序列索引信息和文件索引信息;
影像導入模塊,連接所述影像解析模塊,用于將所述患者索引信息和所述檢查索引信息導入所述第一數據庫中進行保存,將所述序列索引信息和所述文件索引信息導入所述第二數據庫中進行保存,以及將所述影像文件導入所述第三數據庫中進行保存;
影像調閱服務器,分別連接所述DICOM服務集群、所述影像歸檔服務器、所述第一數據庫、所述第二數據庫和所述第三數據庫,所述影像調閱服務器包括:
影像調閱模塊,用于根據所述影像調閱請求由所述第一數據庫中獲取所述患者信息對應的所述患者索引信息和所述檢查索引信息,并根據所述患者索引信息和所述檢查索引信息由所述第二數據庫中獲取對應的所述序列索引信息和所述文件索引信息,進而根據所述序列索引信息和所述文件索引信息由所述第三數據庫中獲取所述影像文件;
影像導出模塊,連接所述影像調閱模塊,用于由所述第三數據庫中下載所述影像文件并將所述影像文件導出至所述本地緩存服務器中進行保存;
所述DICOM服務集群將所述影像文件返回至所述醫療影像設備。
2.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,還包括一DICOM尋址服務器,分別連接所述DICOM服務集群和所述醫療影像設備,用于實時獲取所述DICOM服務集群中當前可用的所述DICOM服務器的DICOM服務地址,并將所述DICOM服務地址推送至所述醫療影像設備。
3.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述影像歸檔服務器為zookeeper集群。
4.根據權利要求3所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,還包括一訂閱發布服務器,分別連接所述DICOM服務集群和所述影像歸檔服務器,用于獲取所述DICOM服務集群持續接收到的所述影像歸檔請求,根據各所述影像歸檔請求建立待歸檔文件清單并將所述待歸檔文件清單發布至所述影像歸檔服務器;
所述影像歸檔服務器在所述待歸檔文件清單中的所述影像歸檔請求達到預設量級時進行分布式批量歸檔作業。
5.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,還包括一內存數據庫,連接所述影像歸檔服務器,用于保存所述影像文件索引數據的配置數據和尋址數據。
6.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述第一數據庫為關系型數據庫。
7.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述第二數據庫為分布式noSQL數據庫。
8.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述第三數據庫為面向對象存儲資源池。
9.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述影像調閱服務器采用基于分布式流計算技術的storm計算框架。
10.根據權利要求1所述的基于分布式計算技術的醫療影像云歸檔平臺,其特征在于,所述醫療影像云歸檔平臺使用Hadoop的MapReduce編程模型框架,并使用Hadoop的分布式計算框架Yarn作為計算集群運行MapReduce作業。
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