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1、基于云計(jì)算環(huán)境的醫(yī)學(xué)信息集成基于云計(jì)算環(huán)境的醫(yī)學(xué)信息集成 引言 過去，醫(yī)學(xué)信息交流、共享范圍之所以被限制，原因是研制出的集成、管理的系統(tǒng)，要么是面向特定的領(lǐng)域，要么是只針對(duì)局部的單位。整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)可看作是虛擬的一個(gè)數(shù)據(jù)來源，而人們希望的是從網(wǎng)上取得數(shù)量更多、質(zhì)量更高的醫(yī)學(xué)信息。在云計(jì)算技術(shù)的環(huán)境下，將醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行集成管理的辦法為解決這樣的問題提供了可能?！ ?、云計(jì)算簡述 云計(jì)算是分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算、虛擬化、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)等一系列傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合后產(chǎn)生的[1]。它是把多個(gè)計(jì)算的實(shí)體進(jìn)行整合，形成一
2、個(gè)計(jì)算能力非常強(qiáng)大的系統(tǒng)。并且借助于平臺(tái)服務(wù)、軟件服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的模式，把這種計(jì)算的能力分布給用戶[3]?！ ?、云計(jì)算技術(shù)下醫(yī)學(xué)信息的集成簡述 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫已無法兼容當(dāng)下衍生的大量的新數(shù)據(jù)，因此這些有著巨大差異的數(shù)據(jù)，如何被集成就成了必須快速解決的新課題。尤其醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)不僅數(shù)量大，而且非常復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型也頗多，造成醫(yī)學(xué)信息被集成或者重用都極其困難。 可喜的是云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，為醫(yī)學(xué)信息在集成、管理上提供了有力的技術(shù)保障。云計(jì)算技術(shù)是把各種各樣的資源進(jìn)行整合，并實(shí)現(xiàn)了抽象化及虛擬化。從而使用戶能從復(fù)雜的底層
3、邏輯、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、軟件架構(gòu)中解放出來[2]。運(yùn)用數(shù)據(jù)服務(wù)把各類醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)整合，解決了數(shù)據(jù)不一致的問題，對(duì)用戶的服務(wù)更加透明，醫(yī)學(xué)信息被共享、資源的配置達(dá)到最優(yōu)都得以實(shí)現(xiàn)。 3、云計(jì)算技術(shù)下醫(yī)學(xué)信息的模型 3.1數(shù)據(jù)層的工作原型 通過SDO模型的使用，運(yùn)用數(shù)據(jù)服務(wù)的基本方式，運(yùn)用PACS網(wǎng)絡(luò)接口對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取。為了在耦合、松散的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)象訪問，則必須有一系列相關(guān)的協(xié)議，在傳輸層數(shù)據(jù)服務(wù)采用的是HTTP協(xié)議。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)由于非常特殊，最好使用XML對(duì)數(shù)據(jù)提供描述。而SOAP是基于XML下的一個(gè)消息協(xié)議，依靠
4、該協(xié)議本文由.L-L的語法進(jìn)行定義，服務(wù)被描述為可實(shí)現(xiàn)信息交換的通信端集合。以此向數(shù)據(jù)服務(wù)的注冊(cè)中心，用統(tǒng)一的描述、發(fā)現(xiàn)及集成方式去注冊(cè)并且發(fā)布數(shù)據(jù)的服務(wù)?！ ?.2服務(wù)層的工作原型 服務(wù)層是采用Hadoop平臺(tái)，對(duì)分布式存儲(chǔ)以及計(jì)算的平臺(tái)進(jìn)行構(gòu)建。Hadoop運(yùn)用分布式的文件系統(tǒng)對(duì)資源實(shí)施管理，其中包括：故障檢測與恢復(fù)、負(fù)載均衡、監(jiān)視統(tǒng)計(jì)。并對(duì)諸多應(yīng)用任務(wù)實(shí)施調(diào)度，讓資源為應(yīng)用提供服務(wù)更加高安全。而云計(jì)算的能力被封裝起來作為標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)為應(yīng)用程序提供服務(wù)，同時(shí)要對(duì)提供的服務(wù)實(shí)施管理、調(diào)度?！ ?shí)現(xiàn)并行計(jì)算使用的
5、框架模型是MapReduce。MapReduce由兩部分服務(wù)器組成：作業(yè)服務(wù)器、任務(wù)服務(wù)器。作業(yè)服務(wù)器是系統(tǒng)任務(wù)分配的核心，對(duì)所有的作業(yè)進(jìn)行管理、調(diào)度。任務(wù)服務(wù)器是對(duì)用戶的操作進(jìn)行執(zhí)行，而每個(gè)作業(yè)又會(huì)被分為幾個(gè)任務(wù)，任務(wù)中包括Map、Reduce兩種任務(wù)。執(zhí)行過程中，任務(wù)服務(wù)器必須發(fā)送心跳信息給作業(yè)服務(wù)器，對(duì)每個(gè)任務(wù)執(zhí)行的狀態(tài)進(jìn)行匯報(bào)，讓作業(yè)服務(wù)器能夠收集作業(yè)在執(zhí)行中整體的情況，為下一次分配任務(wù)提供可靠依據(jù)?！ ?.3應(yīng)用層的工作原型 應(yīng)用層的核心功能主要是給用戶提供服務(wù)，根據(jù)用戶需求開發(fā)出具體的相關(guān)的應(yīng)用，
6、并提供相對(duì)統(tǒng)一的一個(gè)人機(jī)界面的接口給用戶。用戶通過已注冊(cè)、發(fā)布的服務(wù)，按需求查詢醫(yī)學(xué)信息，并且運(yùn)用CCMedⅡ進(jìn)行分布式處理、分析?！ ?、驗(yàn)證與分析 4.1服務(wù)請(qǐng)求處理的程序 通過用戶的界面，用戶可查詢發(fā)布了的應(yīng)用服務(wù)。當(dāng)用戶發(fā)送比如是對(duì)大腦圖像的所有信息進(jìn)行查看的請(qǐng)求時(shí)，此請(qǐng)求會(huì)在數(shù)據(jù)層發(fā)布的、所有的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中對(duì)大腦圖像服務(wù)的描述進(jìn)行查詢，并且返回結(jié)果。這樣，在返回的列表中，用戶可查看部分或全部服務(wù)。處理的程序如下： ?。?）發(fā)送讀具體服務(wù)的請(qǐng)求，迅速讀取在PACS中存儲(chǔ)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)； ?。?）為服務(wù)去訪
7、問主節(jié)點(diǎn)，并發(fā)出需要相關(guān)的、已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的請(qǐng)求，從而取得需要服務(wù)的存儲(chǔ)塊位置、存儲(chǔ)塊副本位置； （3）為應(yīng)用服務(wù)返回來第一數(shù)據(jù)塊、其它副本存儲(chǔ)的位置； （4）應(yīng)用服務(wù)會(huì)傳送相關(guān)的信息到數(shù)據(jù)層并且請(qǐng)求讀取有關(guān)的數(shù)據(jù)； ?。?）通過已注冊(cè)、發(fā)布的服務(wù)，數(shù)據(jù)層會(huì)查詢服務(wù)，從PACS中獲得相關(guān)信息； ?。?）名稱節(jié)點(diǎn)傳送控制信息，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)通過這些信息，讀取數(shù)據(jù)并把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至指定位置； ?。?）返回結(jié)果給應(yīng)用程序，并且在用戶界面顯示 若用戶想要進(jìn)一步處理、分析已取得的結(jié)果，可再一次發(fā)出應(yīng)用服務(wù)的請(qǐng)求，應(yīng)用服務(wù)便依然
8、通過主節(jié)點(diǎn)給數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)傳送具體命令，程序的處理會(huì)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上直接運(yùn)行，然后返回運(yùn)行的結(jié)果給用戶?！ ?.2云計(jì)算下計(jì)算速度的測試 通過醫(yī)學(xué)圖像的運(yùn)行，計(jì)算、分析處理速度的實(shí)驗(yàn)，可驗(yàn)證在云計(jì)算下計(jì)算、處理的能力有多強(qiáng)大。實(shí)驗(yàn)方法：將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)的、瀏覽器卻無法顯示的醫(yī)學(xué)圖像（DCM格式），轉(zhuǎn)換成瀏覽器能夠顯示的圖片（JPEG格式）?！ ”緦?shí)驗(yàn)依舊運(yùn)用Hadoop平臺(tái)，計(jì)算框架依舊選取M
