[发明专利]一种大规模数据在线可视化方法

说明书

本发明提出一种大规模数据在线可视化方法，流程包括：打开用户客户端，客户端发送给服务器端任务请求；客户端网络环境测评；获取影子代理；建立初始可视化环境；初始可视化参数；初始高精度结果可视化；等待用户交互指令；发送可视化参数；高精度结果可视化；结束可视化；该可视化方法能够在移动、互联网等多种网络环境，移动、便携等多种设备上，进行大数据量可视化的需求，能够实现实时绘制效率，用户体验好。同时提出一种对客户端可视化环境的评估方法，对客户端计算、存储资源实现动态监测，充分发挥利用客户端资源，可以支持集成多种协议和通信方法，适应性好。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种大规模数据在线可视化方法。

背景技术

随着医学成像技术快速发展，医学图像已经成为医学临床诊断的重要依据。医学成像设备如CT、MR、PET一次产生的图像数据越来越多，当前这些数据都存储在PACS(医学图像归档与通讯系统)系统中，采用高性能的图像工作站进行图像调阅和浏览，运行范围仅局限在医院的局域网。随着移动网络技术发展，移动设备如智能手机、平板等设备的应用使得信息获取方式日益变得更加便利。医学临床应用方面，如远程诊断、多方会诊、区域图像共享等需求也在不断增加，医生逐渐不再局限在阅片暗室，因此，在任何时候、任何地点、任何设备上都可以共享、实时查看图像成为当前迫切的需求。

鉴于目前国内医院对于性能及安全考虑，医院网络系统具有独立性，PACS系统一般部署在内部网络。因此，医学成像设备厂商及PACS软件厂商推出了基于Web的医学图像可视化系统，纵观当前技术策略大致分为方案A、B、C、D、E五种架构：

方案A：在服务器端建模和渲染，客户端只负责将结果显示给用户，并接受用户交互参数发送给服务端。这种方法网络传输的数据量比较小，但是交互过程每次都需要等待服务器将结果生成完成，受带宽等影响会出现延迟，用户体验不佳，操作(特别是三维旋转等)不够流畅；

方案B：在服务器端建模，将计算好的模型传送给客户端，由客户端进行渲染和显示。这种方法用户操作流畅性好，但是传输数据量较多，依据不同模型数据量会不同，用户需要等待一定的加载时间，且限制可视化方法，如光线投射重建算法(建模和渲染在一端同时完成)不适合该方案；另外对建模数据渲染可视化一般需要特定的插件支持，如VRML需要浏览器支持该模型可视化的插件。

方案C：服务端只负责将数据传输给客户端，由客户端完成建模、渲染、显示和交互等操作。这种方法对用户交互和操作体验非常好，但是数据传输量大，并且对本地计算和存储资源消耗比较大，没法利用服务器高性能计算优势。同时很多医学图像序列数据的量比较大如最小的头颈CT按照240M数据为例，这就会可能出现三个问题：(1)网络传输慢问题。从Web服务器去加载该数据，移动网络(如4G网络)或者局域无线网环境下需要加载过长时间。(2)计算困难问题。即使能够加载到客户端，这么大量的数据在一般浏览器或者移动设备上运行建模、渲染等计算过程，对内存和计算资源需求高，很可能导致客户端无法操作(Freeze状态)或应用崩溃。(3)内存限制问题。浏览器运行或者移动设备App对内存都有一定限制，可能根本无法加载更大的数据量(如iOS对每个app的分配的内存占用限制在200M左右)。因此，该方案不适合大数据量情况。

方案D：服务器只负责传输用户操作的初始页面和数据，客户端就是将传统工作站上的图像系统作为插件放到Web页面。该方案是大多数PACS厂商或图像云服务厂商的常用方式。该方案对用户来讲界面操作流程比较熟悉，但需要用户安装对应的运行插件，如Flash、ActiveX、Java Applet等，这些插件对不同平台支持是不同的，跨平台性差，如ActiveX在非Windows平台上无法加载，且这些插件随着功能升级插件也需要用户同步去更新这些插件，使用不方便。