基于HDFS的海量医学影像系统的数据建模与转换引擎

摘要

随着近十多年我国医疗信息的不断发展，图像化、计算机化的普及，各种医学影像设备层出不穷。影像设备大大的提高了医学诊断的准确性。这些医学影像设备带来的益处下，也随之而来了些问题。影像设备产生的医学影像数据量大，各个医院影像数据无法共享，病人耗费成本大，并且无法实现远程诊断。在这样的情况下，实现医学影像数据的存储和共享，是当下卫生管理部门急需解决的问题。
　　HDFS作为大数据架构Hadoop的存储体系，可以存储海量的数据，将采用HDFS解决海量医学影像数据的存储问题，通过系统中数据转换机制实现医学影像数据的形式转换，并通过该系统平台实现一定区域内的医学影像数据共享。
　　本课题预研建造区域影像数据协同共享的平台，首先研究Hadoop集群的架构，分析HDFS存储体系和HBase数据库之间的联系。构建基于HDFS的医学影像存储系统，利用该系统可以存储海量的医学影像数据，并通过该平台可以实现医学影像数据的共享。为了实现该医学影像存储系统，根据现在的影像存储文件DICOM的特点，结合HDFS中的存储容器分析，提出了适合HDFS中存储的S(Study)-DICOM文件模型。为了更形象的观察在HDFS中存储的S-DICOM文件数据模型，将通过建立HBase数据库，通过S-DICOM构建数据表结构，实现S-DICOM文件的元数据建模。
　　构建了HDFS中的数据存储形式后，为了实现医学影像数据到HDFS文件系统的输入存储以及数据提取，需要在该平台上构建一个数据交换系统实现数据的转换机制，这个数据转换机制主要是实现医学影像数据存储平台外的医学影像数据与S-DICOM文件之间的转换。该转换系统将通过MapReduce计算框架分析，对数据进行操作，实现数据转换操作。
　　最后通过模拟测试，验证医学影像DICOM文件通过该转换系统写入到基于HDFS的医学影像存储系统中，实现该系统对医学影像数据的存储和共享，验证设计研究的功能实现。

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第一章 绪 论

1.1 课题的背景和意义

1.2 课题研究现状

1.3 本论文的研究内容

1.4 本论文的组织框架

第二章 Hadoop平台相关技术

2.1 Hadoop架构平台

2.2 HDFS分布式文件系统

2.3 MapReduce计算模型

2.4 数据库分析

2.5 DICOM医学影像标准

2.6 本章小结

第三章 系统需求分析与总体设计

3.1 系统需求分析

3.2 系统概要设计

3.3 S-DICOM数据模型与存储系统设计

3.4 医学影像数据转换引擎设计

3.5 本章小结

第四章 医学影像存储系统的实现

4.1 系统实现

4.2医学影像数据存储

4.3基于HBase数据表的多级检索方法

4.4小结

第五章 医学影像数据转换引擎的实现

5.1 转换接口模块

5.2 序列化数据模块

5.3 数据并归索引模块

5.4 转换引擎系统的特点

5.5 本章小结

第六章 仿真实验

6.1 实验目的

6.2 实验平台搭建

6.3 功能性测试

6.4 转换系统对比实验

6.5 多级索引技术对比实验

6.6 实验分析

6.7 本章小结

第七章 总结和展望

7.1 总结

7.2展望

致谢

参考文献