云计算环境下的医学影像存储与传输优化系统

"基于云计算的医学影像存储与传输系统的设计" 本文主要探讨了一种结合分布式存储的PACS（Picture Archiving and Communication System，医学影像存档与通信系统）架构，利用云计算技术解决医学影像数据存储和传输的问题。设计中特别开发了SDCMO（可能是系统数据控制管理对象）和WDO（可能是网络数据对象）组件，以适应云存储环境，提供高效且兼容的存储和网络访问接口。 云计算作为一种融合多种技术的新型计算模式，具有高度可扩展性、成本效益和容错能力。文中提到了两个关键的云计算组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS用于大规模数据的分布式存储，通过数据块和冗余备份确保数据的安全性和可用性；MapReduce则为并行计算提供了抽象的编程模型，使得处理大量医学影像数据变得更加高效。 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准是医疗影像领域的重要通信协议，它定义了数据格式和操作协议，如C_STORE、C_FIND和C_MOVE，以支持影像的存储、查找和检索。在设计系统架构时，考虑了DICOM标准的兼容性，以确保不同设备间的影像数据交换。 系统架构采用混合式PACS设计，结合了分布式和集中式存储的优点。在每个医院园区内部署Hadoop云集群，利用Hadoop的HDFS存储医学影像数据，同时通过MapReduce处理和分析这些数据。这种设计不仅提高了PACS系统的读写性能，还解决了数据量急剧增长带来的挑战。 通过实验证明，这种基于云计算的PACS架构能够有效提升系统的整体性能，为医院信息化建设提供了理论基础，特别是在应对大量医学影像数据的存储和快速访问需求时，展现出强大的潜力。未来，随着云计算技术的进一步发展，这种系统有望在更多医疗机构中得到广泛应用，推动医疗影像领域的数字化进程。