近年来,医院的医疗PACS影像数据生产量在迅速增加,对医疗影像存储的快速扩容能力和高并发调阅能力提出了挑战。目前医院采用的集中式阵列存储都会存在影像调阅性能瓶颈,三级存储架构复杂,扩容和运维困难,数据无法全部在线,难以支持大数据、

  随着医疗影像设备的广泛使用、拍片设备单次拍片量的增加,以及拍片设备分辨率的逐步的提升,医院的医疗PACS数据量预计每年增长15%,五年翻一番,并呈加速增长的态势,三甲综合性医院或胸科、肺科、骨科等三甲专科医院,一年的新增拍片量在50TB~60TB。并且,依照国家电子病历保存相关规定,医疗机构保管保存医疗影像数据时间要求不少于15年。无论从业务发展还是合规要求,医疗影像数据的存储都对存储系统提出了需求。

  目前医院对医疗PACS数据普遍采用传统阵列存储FCSAN或NAS,并采用在线、近线、离线的三级存储架构。这种PACS存储架构普遍面临以下问题:

  PACS影像的典型特征是大部分文件都是小文件,其中MR文件平均大小为60KB左右;CT文件平均大小为300KB左右,也是小文件。长期以来,小文件存储都是存储系统面临的挑战:小文件读写性能低;当存储的文件数量增多时性能会不断下降。

  目前在线存储使用传统阵列存储时,PACS图像调阅的速度最快仅为每秒80幅左右。典型的MR检查,平均每次检查产生约3000~5000张小图片,调阅图片需要数十秒以上;

  在大型医院的业务高峰期,数百位门诊、临床医生同时阅片时,对存储系统产生高并发访问,阅片等待时间更长。

  三级存储架构下,PACS影像数据分散保存在三套不同的存储系统中。这会导致以下问题:

  在患者进行复查时,医生需要调阅半年前或一年前的检查影像,这些影像位于近线存储中,需要将这些影像先迁移到在线存储中再调阅,不仅操作繁琐,难以让医生立即调阅;

  三级架构导致的数据隔离,难以将积累的大量PACS数据用于如AI辅助诊疗、影像数据分析与影像智能诊断等科研活动,使数据价值难以充分发挥;

  传统中高端阵列存储设备的购置成本比较高,尤其是后期扩容成本难以控制。此外,分级存储带来的数据迁移工作量巨大;三套存储的运维也增加了医院的运维成本。

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  方法的融合以及算法开发的进步是设计新设备来满足病人需求的主要推动力量。

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  概述:日前,德州仪器 (TI) 宣布推出首款面向磁共振成像 (MRI) 等

  应用的四通道 16 位模数转换器 (ADC)。该 ADS5263 支持 10 MHz 输入,采样频率高达 100

  本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:50 编辑 TI-

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