基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的架構(gòu)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著醫(yī)學(xué)影像在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷、治療中的廣泛普及和使用，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)得到了極大的關(guān)注。但是傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理依賴昂貴的工作站和專業(yè)的處理軟件，處理的成本高、效率低；處理過程受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，造成醫(yī)療資源失衡。更重要的是，醫(yī)學(xué)圖像來自多種模式設(shè)備、針對(duì)不同器官或疾病的掃描方式，所需的圖像處理方法也多種多樣。而傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)因?yàn)橛布阅?、系統(tǒng)環(huán)境的差異，無法快速部署豐富的處理方法，難以滿足現(xiàn)代醫(yī)學(xué)對(duì)圖像處理精準(zhǔn)化、個(gè)體化的需求。<

2、br>　　基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)為解決上述問題提供了新思路。本論文提出了針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量大、處理計(jì)算需求高的系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)了服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)的通訊方式，實(shí)現(xiàn)了臨床對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的二維、三維可視化。同時(shí)，系統(tǒng)架構(gòu)支持多種醫(yī)學(xué)圖像處理方法的擴(kuò)展，使得精準(zhǔn)化、個(gè)體化的處理方法能夠快速部署。在系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，本論文開發(fā)了針對(duì)肝臟的手術(shù)規(guī)劃模塊，包含一系列醫(yī)學(xué)圖像處理算法如組織分割、圖像配準(zhǔn)等，并得到了初步的臨床應(yīng)用。
　　本

3、論文主要的研究工作和結(jié)論如下：
　?。?）本論文完成了基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)架構(gòu)的方法和平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。
　　論述了基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法。系統(tǒng)使用MVC框架設(shè)計(jì)，將算法、數(shù)據(jù)、界面分離開，具有低耦合性、快部署及高維護(hù)性等優(yōu)點(diǎn)。在服務(wù)器端設(shè)計(jì)了案例數(shù)據(jù)庫(kù)、圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和處理管理數(shù)據(jù)庫(kù)，用以存儲(chǔ)病人信息、圖像信息和處理過程管理，使系統(tǒng)具備數(shù)據(jù)挖掘和回溯分析能力。根據(jù)服務(wù)器端與客戶端通信內(nèi)容、通信環(huán)境的不同，

4、系統(tǒng)使用了三種方式完成數(shù)據(jù)交換。其中，通過 Redis數(shù)據(jù)庫(kù)的主從連接實(shí)現(xiàn)了圖像處理結(jié)果在服務(wù)器端與客戶端之間的快速同步，能夠應(yīng)用于圖像的復(fù)雜處理場(chǎng)景。
　?。?）本論文研究了基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像可視化方法。
　　論文給出了以客戶端瀏覽器為操作界面的醫(yī)學(xué)圖像可視化的解決方案。通過HTML5的標(biāo)簽，數(shù)據(jù)庫(kù)中的影像數(shù)據(jù)被快速地繪制成二維圖像，并在客戶端通過JavaScript實(shí)現(xiàn)調(diào)窗、偽彩等處理?；趦?nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)R

5、edis的快速數(shù)據(jù)同步特性，醫(yī)學(xué)圖像的三維可視化渲染能夠完全在服務(wù)器端完成，并將可視化結(jié)果壓縮發(fā)送至客戶端，達(dá)到流暢的可視化效果，實(shí)現(xiàn)了多平面重建、容積重建、最大密度投影、表面重建等多種三維重建方法。
　　（3）本論文系統(tǒng)地設(shè)計(jì)了針對(duì)肝臟手術(shù)規(guī)劃的應(yīng)用算法，并成為基于云服務(wù)的圖像處理系統(tǒng)中的一個(gè)子系統(tǒng)，在臨床中得到了初步應(yīng)用。
　　在本論文發(fā)展的基于云服務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的框架下，在服務(wù)器端開發(fā)了CT圖像中肝臟與腫瘤的分割