云胶片(云影像)H5原始图像浏览

本文探讨了跨平台影像浏览器的两大技术路线:基于HTML5的前端处理与依赖后端处理的方案。前者虽便于共享但加载速度受网速影响,后者通过后端预处理图像提升慢网速下的体验,但计算资源需求高。文章还介绍了整合两方案的策略,以及挂片协议在优化代码维护和适应复杂场景中的作用。

1 技术和通讯方案

       目前,前端展示,绝大部分厂商还是采用Html5方式实现的,也有个别公司采用QT+UDP通讯方式的技术路线来开发跨平台客户端。虽然利用QT或者Flash也能实现跨平台,而且可以利用UDP通讯方式,可实现速度更快的传输效果,但是,个人还是偏向于H5方式,毕竟原生客户端方式浏览器,在共享和分发上是软肋,而且随着5G的到来,传输速度的问题一定可以解决。客户端实现方式中,西安#谷最具代表。他们的传输方式是UDP的,体感还是很不错的,他们的缺点就是所有渲染全部都在服务器端,需要耗费大量的计算资源。

       重点说下,Html5的技术方案。也有两种不同的技术实现方式。一种是将所有的DICOM图像解析和后处理,甚至包括MPR渲染计算都放在前端通过JS来进行处理。确定也是显而易见的,展现到用户给终端用户花费的时间比较长,例如,在定位图上展现另外序列(Series)的定位线,必须要等待序列全部都下载完毕后,操作者才能进行交互操作。在网速慢的时候,体感就很差。另外一种方式,所有的图像都的解析和后处理全部都在后端处理,以常见的16bit图像为例,会将窗宽窗位后的8Bit图像压缩为jpeg格式,通过websocket直接下载到前端展示,为了进一步减少传输量,还能根据网速动态调整jpeg压缩质量。例如,加那大的ResMD公司,国内杭州全球影大象也有直接购买他们技术产品。这种技术路线,会将用户所有的操作命令,回传到服务器,服务器将处理好的结果直接发送到前端。这种方案的优点单次传输图像的数据量小,特别在网速慢的时候,体感会大幅提升,同样缺点也是有的,这种体感是有极限的,因为所有图像最终效果的展示都是通过后端渲染好,传输的前端,所以,都没有将所有图像下载本地,处理的速度快;而且,后台CPU一直都会使用,计算资源要求比较多。综上,可知,在网速慢的时候,或者效果不需要这么专业时候(患者的云胶片),第二种方案更好;但是,对于专业的网速快的医生端,反而第一种方案更优。

2 我们采用的技术和通讯方案

      很明显,如果将上述的方案整合在一起,就是一个更好的解决方案。所有影像的元信息(tag信息,例如,wl,pixel size,patient name等)文本信息,都通过websocket的方式传输到前端,这样前端可以利用这些信息,去生成列表,缩略图,定位线等展示信息。影像二进制数据,可以通过websocket获取,这种方式也是通过后台将图像处理成8bit的jpeg发送到前端;也可以将16bit图像压缩成png格式,通过ajax的方式下载到前端。 这样,在加载影像初段,图像还未从院内PACS系统或者云PACS系统中MOVE到引擎中,如果操作者要查看某张图像,可以直接通过后台将此图像以jpeg的格式发送到前端。在影像加载的中,后段,所有的影像二进制数据都以png格式方式发布到一个后台缓冲中,完全可以通过http的ajax的方式下载,这样就可以直接在前台进行js展示。

3 挂片协议
    最近看了几家的浏览器,特别是通过互联网提供给院方的AI结果,先不说影像浏览器的使用是否合理,光是下载速度,交互速度的体感就很不好。因为,目前所有的厂商其实面对的问题都是很复杂的,场景多,设备模态多,网络情况复杂,终端多,最终导致配置杂,代码维护难度陡增。其实,细心点我们就会发现,dicom标准中早就给大家指出了解决方案,那就是挂片协议。只是需要程序员理解后,做些其他的扩展修改。这是静态类的一个详细设计,给工程师同行们做个参考。

这样就可以通过配置挂片协议来适应各种的应用,例如在会诊中的多检查,多报告展示;AI应用中,直接显示病灶影像的某一张图,都可以通过挂片协议来进行配置,大大的降低代码维护难度。

下边是H5浏览器的展示

5 运维

       工程实现中,渲染引擎,还必须要有计算资源负载,编写运维工具,可以查看到各个渲染引擎的当前的状态。

### 胶片 AI 分析 DICOM 图像辅助医生诊断解决方案 #### 技术架构与实现 胶片接入 AI 分析 DICOM 图像以辅助医生诊断的技术方案,通常基于计算、大数据和人工智能的结合。以下是该解决方案的核心组成部分: 1. **DICOM 图像解析与预处理** DeepSeek 的多模态模型支持直接解析 DICOM 格式图像,并能够结合影像特征和临床数据进行综合分析[^1]。在实际应用中,胶片系统需要具备高效的 DICOM 文件解析能力,将原始医学影像转换为可用于深度学习算法分析的标准格式。 2. **AI 辅助诊断平台** 汇医慧影的智慧影像整体解决方案提供了一个完整的 AI 辅助诊断框架,包括 NovaCloud™ 智慧影像平台、Dr.Turing™ 人工智能辅助诊断平台和 RadCloud™ 大数据人工智能科研平台三大产品体系[^2]。这些平台能够通过图像深度学习技术,对 DICOM 图像中的病变区域进行自动检测和分类,从而生成初步诊断建议。 3. **计算支持** 胶片系统依托计算的强大计算能力和存储能力,可以实现大规模医学影像数据的高效管理和快速访问。同时,计算还为 AI 模型的训练和推理提供了必要的资源支持,确保诊断结果的实时性和准确性。 4. **智能决策支持** 数商智慧医疗管理系统解决方案中的智能 HIS 工具箱,利用医学知识图谱和大数据技术,为医疗服务过程提供智能辅助能力,包括病历质控、诊断风控、辅助决策等[^3]。这些功能可以帮助医生更好地理解 AI 分析结果,并将其应用于临床实践。 5. **开源工具与定制化开发** Aliza MS 是一款开源的多功能 DICOM 医学影像查看器,支持跨平台操作,并提供丰富的医学影像查看和分析工具[^4]。通过集成此类开源工具,开发者可以根据具体需求对胶片系统进行定制化开发,进一步提升系统的灵活性和适应性。 #### 实现步骤概述(非步骤词汇) - 构建一个基于计算的 DICOM 图像存储与管理平台。 - 集成深度学习模型,用于自动检测和分析医学影像中的异常特征。 - 提供用户友好的界面,使医生能够轻松查看 AI 分析结果并与原始图像进行对比。 - 结合临床数据,生成综合性的诊断报告,帮助医生做出更准确的判断。 ```python # 示例代码:使用 Python 和 PyDICOM 解析 DICOM 图像 import pydicom def load_dicom_image(file_path): # 加载 DICOM 文件 dicom_data = pydicom.dcmread(file_path) # 获取像素数据 pixel_array = dicom_data.pixel_array return pixel_array # 调用函数加载图像 image = load_dicom_image("example.dcm") print("DICOM 图像加载成功!") ``` #### 注意事项 在设计和实施胶片 AI 分析 DICOM 图像的解决方案时,需要注意以下几点: - 确保数据的安全性和隐私保护,遵循相关法律法规。 - 优化系统的性能和稳定性,以满足实际临床需求。 - 定期更新和维护 AI 模型,提高其准确性和鲁棒性。
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