基于云計算環境的醫學信息集成*

葉 蕾，黃慶藏，于明遠，俞棟輝

（浙江工業大學 杭州 310023）

1 引言

以往的醫學信息集成和管理系統的研制都是面向局部單位或特定領域，限制了信息的共享和交流的范圍。把整個網絡看成一個虛擬的數據來源，在網絡上獲取更高質量的醫學信息已成為人們的渴望。基于云計算技術的醫學信息集成和管理方法為解決這些問題提供了新的思想。云計算[1]是網格計算、分布式計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡等傳統計算機技術和網絡技術發展融合的產物，旨在通過網絡把多個成本相對較低的計算實體整合成一個具有強大計算能力的系統，并借助軟件即服務、平臺即服務、基礎設施即服務等先進的商業模式把這強大的計算能力分布到終端用戶手中。

本文提出一種基于云計算技術的醫學信息集成方法，基于這種方法構建了一個醫學信息集成原型（medical information integration based on cloud computing，CCMedII），并對該集成方法的有效性進行了驗證。CCMedII用以實現離散的醫學信息系統中各類異構醫學數據信息的集成、共享、有效整合及應用；采用服務數據對象（SDO）的形式將各類異構醫學數據封裝為與平臺無關的醫學數據服務，有效屏蔽各類醫學數據信息的異構性；利用云計算強大的分布式存儲與運算能力，實現醫學數據服務資源的有效整合及應用。

2 國內外研究現狀

隨著網絡技術的發展，大量應用數據并不屬于傳統的數據庫系統，對這些差異較大的資源進行集成成為亟待解決的新課題。目前這方面的研究集中在對Web數據和半結構化數據的處理[2]上。東南大學研制的Versatile[3]是一個基于CORBA的分布式異構數據源集成系統原型，旨在以“即插即用”方式集成來自不同數據源的數據。由于醫學信息具有數據量大、復雜性高、資源多樣等特點，使得醫學信息集成與重用變得更加困難。云計算技術為醫學信息的集成和管理帶來新的技術支持。Hadoop[4]是Apache開源組織的一個分布式計算框架，可以在大量的硬件設備組成的集群上運行應用程序，旨在構建一個具有高可靠性和良好擴展性的分布式系統。VMware[5]能創建自我優化的IT基礎構架，可以將離散的硬件資源統一起來以創建共享動態平臺，同時實現內置可用性、安全性和可擴展性。Jerome Boulon等[6]設計了Chukwa，它是建立在Hadoop上的數據收集系統，用以監測和分析大規模分布式系統，還包括一個可擴展的功能強大的工具集，用于顯示監測和分析結果。Andrew Konwinski[7]分析了如何在復雜環境下提升MapReduce的性能。

使用云計算技術將各種資源進行有效的整合并實現多層次的虛擬化和抽象，從而將用戶從復雜的底層邏輯、網絡協議、軟件架構中解放出來。采用數據服務的方式整合不同的醫學信息數據，解決數據信息的一致性問題，對用戶提供透明的服務，實現醫學信息資源的共享以及信息資源配置的最優化。

3 基于云計算環境的醫學信息集成模型

此模型構架采用的數據主要來源于醫療機構的影像歸檔和通信系統（PACS）。 通過PACS的網絡接口，數據層根據醫學數據服務功能，實現對醫學數據信息的集成，使不同的應用程序能夠對共享數據以統一的形式進行透明訪問。業務邏輯集成將更加關注于功能和數據內容的共享。服務層采用云計算技術構建分布式存儲和計算平臺，采用Hadoop平臺，以MapReduce作為并行計算的框架，并作出適當的調整和優化以滿足醫學領域的應用需求。計算資源也將以應用服務的方式提供給用戶，處理和分析醫學數據。醫療數據類別眾多，同時每天產生大量數據，本文的數據服務集成方法主要解決的問題就是如何對這些數據進行有效整合，用以實現深入的集成分析，滿足用戶的應用需求。圖1為詳細的系統原型構架。

3.1 數據服務層

數據服務層通過使用SDO模型，采用數據服務的方式，利用PACS的網絡接口讀取醫學數據。為了完成松散耦合的環境中對對象的訪問，需要有一系列的協議。醫學數據服務在傳輸層采用了HTTP協議。由于醫學數據的特殊性，將采用可擴展標注語言 （XML）提供數據的描述。SOAP是一個基于XML的簡單的消息協議，數據服務依靠該協議進行相互間的信息交換。開發醫學數據服務描述語言（M-WSDL），用來描述數據服務的功能特性。M-WSDL定義了XML語法，將服務描述為能夠交換消息的通信端的集合。使用統一描述、發現和集成（UDDI）向數據服務注冊中心注冊并發布數據服務。

3.2 服務層

采用Hadoop平臺構建分布式存儲和計算平臺。集群的基礎設施主要建立在虛擬的資源池上，這個資源池主要包括計算資源池、存儲資源池、網絡資源池等。采用Hadoop分布式文件系統對云計算的資源進行管理，包括負載的均衡、故障的監測、故障的恢復、監視統計等，并對眾多的應用任務進行調度，使資源能夠高安全地為應用提供服務。云計算能力被封裝成標準的服務提供給應用程序，需要對這些服務進行管理和調度。圖2為云計算環境提供的資源池的抽象化示意。

本文采用MapReduce作為并行計算的框架模型。MapReduce引擎由作業服務器和任務服務器組成。作業服務器負責管理調度所有作業，它是整個系統分配任務的核心；任務服務器具體負責執行用戶定義的操作，每個作業被分割為多個任務，包括Map任務和Reduce任務。任務是具體執行的基本單元，任務服務器執行過程中需要向作業服務器發送心跳信息，匯報每個任務的執行狀態，幫助作業服務器收集作業執行的整體情況，為下次任務分配提供依據。

3.3 應用層

應用層的主要功能是為用戶提供服務，將根據用戶的需求開發具體的應用，并為用戶提供一個相對統一的人機界面接口。用戶可以通過已注冊和發布的服務，查詢其需要的醫學信息，使用CCMedII進行高性能的分布式處理和分析。

4 實驗和分析

4.1 用戶請求的處理流程

當用戶通過用戶界面查詢已經發布的應用服務并發出服務請求時，比如發出的請求是查看所有的大腦圖像信息，這個請求將通過數據服務層，從數據服務層已經發布的所有醫學數據服務中查詢大腦圖像的服務描述，并返回結果。用戶可以在列出的表中選擇查看部分服務或全部服務。圖3描述了系統中讀操作請求控制流和數據流的處理流程。

（1）為用戶發送讀操作服務的應用請求，讀取存儲在PACS中的醫學數據；

圖3 數據流和控制流處理流程

（2）為應用服務訪問主節點，發出需要存儲數據的請求，獲得需要存儲塊的位置和存儲副本的位置；

（3）名稱節點返回第一數據塊和其他副本的存儲位置給應用服務；

（4）應用服務傳送應用服務信息給數據層，并請求讀取數據；

（5）數據層通過已經注冊和發布的數據服務，查詢應用服務，獲得從PACS中讀取的相關信息；

（6）和（7）數據節點通過由名稱節點傳送過來的控制信息，讀取數據并存儲在指定的位置；

（8）和（9）將結果返回給應用程序并顯示到用戶的界面上。

如果用戶需要進一步處理和分析獲得的結果，將再次發出應用服務請求，應用服務將通過主節點向數據節點傳遞命令，處理程序直接在數據節點運行并向用戶返回運行結果。

4.2 計算資源的性能

為了驗證云計算強大的計算和處理能力，通過系統中已經開發的計算和分析模塊運行醫學圖像處理實驗，將存儲在數據節點上的瀏覽器不能顯示的DCM格式的醫學圖像轉換為瀏覽器可顯示的JPEG格式的圖片，并獲取DCM圖像中的文字信息并存入數據庫中。圖4為不同數量數據節點的計算時間。

本實驗采用Hadoop平臺，使用MapReduce分布式計算框架，數據塊副本個數為2，數據塊大小為64 MB?？倲祿笮?9.8 GB，包含44 933張醫學圖像。當只有一個數據節點運行任務的時候，運行時間為1 786.79 s；當8個節點同時運行時，僅用了207.88 s?？梢钥闯?，使用云計算環境可以有效地提高系統的吞吐量和快速處理大規模數據量的醫學圖像信息的能力。

5 結束語

本文提出了一種基于云計算技術的醫學信息集成方法，基于這種方法構建了一個醫學信息集成中心原型，并對其有效性進行了驗證。采用Hadoop分布式文件系統構建分布式存儲和計算平臺，使用MapReduce作為并行計算的框架，部署DCM4CHEE作為數據源系統。并對云計算配置環境作出適當的調整和優化，以滿足醫學領域的應用需求。采用服務數據對象的形式將各類異構醫學數據封裝，實現醫學信息資源的共享以及信息資源配置最優化、拓寬信息資源應用領域和挖掘信息價值，更加有效地集成、管理和分析大規模的醫學信息數據，從而推動計算機科學、醫學和生物學的發展。

1 Luis M Vaquero,Luis Rodero-Merino,Juan Caceres.A break in the clouds:towards a cloud definition.In:ACM SIGCOMM Computer Communication Review,January 2009

2 Lenzerini M.Data integration:a theoretical perspective.In:Proceedings ofthe 21stACM SIGMOD/SIGACT/SIGART Symposium on Principles of Database Systems(PODS 2002),2002

3 王寧,王能斌.異構數據源集成系統查詢分解和優化的實現.軟件學報,2000,11(2):222～228

4 Hadoop.http://hadoop.apache.org/

5 VMware Infrastructure.http://www.vmware.com.cn/products/vi/

6 Boulon J,Konwinski A,Qi R,et al.Chukwa:a large-scale monitoring system.In:Proc CCA,2008

7 Andrew Konwinski.Improving mapreduce performance in heterogeneous environments.Berkeley Technical Report No.UCB/EECS-2009-183,Dec 2009