基于B/S架構(gòu)的醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究

聯(lián)勤保障部隊(duì)第900醫(yī)院（原南京軍區(qū)福州總醫(yī)院）放射診斷科，福建福州350025

引言

在醫(yī)學(xué)影像學(xué)不斷發(fā)展的過(guò)程中，磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）技術(shù)已逐步成為影像學(xué)檢查的核心技術(shù)之一，是目前臨床工作和研究不可或缺的一種檢查手段。醫(yī)用磁共振設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與其質(zhì)量控制水平有著密切的關(guān)系[1-3]。在生產(chǎn)實(shí)踐中，有效而系統(tǒng)的設(shè)備管理及質(zhì)量控制工作，能保證MRI設(shè)備運(yùn)行的可靠性[4-5]。在質(zhì)量控制模式中，通過(guò)對(duì)設(shè)備核心參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)及評(píng)估，矯正及優(yōu)化設(shè)備參數(shù)，使設(shè)備在最佳運(yùn)行狀態(tài)下工作，能提高檢查圖像的質(zhì)量，并降低設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)水平[6-9]。

目前常用的MRI質(zhì)量控制處理方法是掃描特定的模體，獲取圖像數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)手動(dòng)導(dǎo)出后進(jìn)行手工測(cè)算，或手動(dòng)導(dǎo)入到第三方處理軟件獲取檢測(cè)結(jié)果。該方法流程易于實(shí)施，但數(shù)據(jù)在傳遞傳輸過(guò)程中需要較多的人為操作因素，增加了出錯(cuò)的概率，管理效率不高，整體流程的處理效率也有所不足。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為數(shù)字化地完成醫(yī)用磁共振設(shè)備質(zhì)量控制工作提供了一種解決思路?；跒g覽器/服務(wù)器（Browser/Server，B/S）結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)模型能更加便捷地維護(hù)網(wǎng)內(nèi)設(shè)備，在實(shí)現(xiàn)需求的前提下，也可以控制系統(tǒng)維護(hù)成本處于相對(duì)較低的水平，適用于醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[10-11]。

本研究旨在構(gòu)建一套基于B/S架構(gòu)的醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)，以dcm4che開(kāi)源DICOM圖像服務(wù)框架與醫(yī)用磁共振設(shè)備工作站設(shè)備建立圖像傳輸鏈接，由Node.js提供中間網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和應(yīng)用服務(wù)[12]，以MySQL等作為數(shù)據(jù)庫(kù)，并連接以Python為主的核心運(yùn)算模塊及費(fèi)寧等[13]用于機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能開(kāi)發(fā)的框架平臺(tái)，構(gòu)建連續(xù)、完整、統(tǒng)一的醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)[14-16]。該系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的要求下部署與進(jìn)行拓展，能有效地提高醫(yī)用磁共振設(shè)備質(zhì)量控制工作上的工作效率和準(zhǔn)確性。

1 需求分析

研究利用B/S架構(gòu)搭建醫(yī)用磁共振設(shè)備質(zhì)量控制處理系統(tǒng)，構(gòu)建設(shè)備注冊(cè)模塊、質(zhì)量控制數(shù)據(jù)處理模塊等。

1.1 設(shè)備注冊(cè)模塊

為便于對(duì)醫(yī)用磁共振設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一管理，需對(duì)設(shè)備信息進(jìn)行注冊(cè)登記，作為后續(xù)工作開(kāi)展的基礎(chǔ)。需要標(biāo)記的設(shè)備信息（部分）如表1所示。

表1 醫(yī)用磁共振設(shè)備信息（部分）登記列表

醫(yī)用磁共振設(shè)備在系統(tǒng)中進(jìn)行注冊(cè)后，后續(xù)其對(duì)應(yīng)的質(zhì)量控制結(jié)果、維護(hù)日志等可實(shí)時(shí)歸檔關(guān)聯(lián)，提高管理效率。

1.2 質(zhì)量控制數(shù)據(jù)處理模塊

質(zhì)量控制數(shù)據(jù)處理模塊主要用于對(duì)質(zhì)量控制管理操作產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等進(jìn)行智能處理及分析，獲得相應(yīng)質(zhì)量控制所需檢驗(yàn)信息的結(jié)果。

醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制的圖像質(zhì)量控制方面，主要根據(jù)不同的醫(yī)用磁共振檢測(cè)模體，獲得模體在特定參數(shù)條件下的圖像，對(duì)該圖像進(jìn)行參數(shù)計(jì)算得出結(jié)果。其主要核心測(cè)算參數(shù)（部分）如表2所示。

表2 醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制核心參數(shù)（部分）表

服務(wù)器通過(guò)對(duì)文本及圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將處理結(jié)果返回網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)平臺(tái)，經(jīng)數(shù)據(jù)渲染后返回可視化頁(yè)面，便于用戶(hù)直觀地獲取結(jié)果及進(jìn)行后續(xù)操作。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)模式進(jìn)行部署。如圖1所示，前端表示層面向用戶(hù)提供醫(yī)用磁共振設(shè)備的信息登記、質(zhì)量控制管理、信息查詢(xún)、日志管理、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出等服務(wù)；業(yè)務(wù)邏輯層由Node.js作為運(yùn)行環(huán)境，搭建與前后端進(jìn)行交互的Web服務(wù)器數(shù)據(jù)通訊樞紐，提供應(yīng)用服務(wù)，并與python核心運(yùn)算模塊及tensorflow機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)鏈接；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層由MySQL、MongoDb等數(shù)據(jù)庫(kù)保存常用文本信息，由Redis構(gòu)建高速緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，由dcm4che構(gòu)建用于存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的DICOM圖像服務(wù)器[17-20]。

圖1 醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.2 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程

該系統(tǒng)的主要操作流程如圖2所示。管理人員在登錄系統(tǒng)后，進(jìn)行設(shè)備信息登記、質(zhì)量控制管理、信息查詢(xún)、日志管理、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出等操作。網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)收到請(qǐng)求后，根據(jù)請(qǐng)求的內(nèi)容將請(qǐng)求信息分發(fā)到對(duì)應(yīng)的模塊，在獲得返回結(jié)果后將其返回給用戶(hù)，管理人員可根據(jù)后續(xù)結(jié)果進(jìn)行下一步操作。

圖2 醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)操作流程圖

3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

3.1 系統(tǒng)核心業(yè)務(wù)與功能

系統(tǒng)的核心業(yè)務(wù)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)MR質(zhì)控圖像獲取、分析、反饋等功能的一體化整合。

3.1.1 質(zhì)控圖像數(shù)據(jù)的獲取

質(zhì)控圖像由測(cè)試工程師在MR設(shè)備上根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，利用特定模體進(jìn)行檢測(cè)獲得。所獲得的圖像由MR設(shè)備工作站上傳至dcm4che構(gòu)建的DICOM圖像服務(wù)器。如對(duì)檢測(cè)序列進(jìn)行自動(dòng)歸檔設(shè)置，可實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)上傳功能，無(wú)需測(cè)試工程師額外操作。

3.1.2 質(zhì)控圖像數(shù)據(jù)的分析

圖像數(shù)據(jù)分析模塊監(jiān)聽(tīng)DICOM圖像服務(wù)器的數(shù)據(jù)列表，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)上傳至DICOM圖像服務(wù)器時(shí)，則圖像數(shù)據(jù)分析模塊調(diào)取該圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)該數(shù)據(jù)的信息標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)應(yīng)的運(yùn)算分析，獲得檢測(cè)結(jié)果。

3.1.3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果的反饋

圖像數(shù)據(jù)分析模塊在完成運(yùn)算分析并獲得檢測(cè)結(jié)果后，將結(jié)果反饋至由Node.js構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，由網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器負(fù)責(zé)保存和歸檔檢測(cè)結(jié)果，將結(jié)果推送至測(cè)試工程師賬號(hào)或等待調(diào)閱。

3.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境及軟件結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)的客戶(hù)端軟件采用谷歌公司（Google Inc.）的Chrome瀏覽器；服務(wù)端以Node.js為基礎(chǔ)，采用Express開(kāi)發(fā)框架處理業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)，以python及對(duì)應(yīng)的tensorflow平臺(tái)處理核心運(yùn)算問(wèn)題；數(shù)據(jù)庫(kù)使用MySQL、MongoDB、Redis，以及用于存儲(chǔ)和傳輸標(biāo)準(zhǔn)DICOM圖像的dcm4che服務(wù)。

3.2.1 用戶(hù)界面構(gòu)建

前端應(yīng)用軟件以網(wǎng)頁(yè)瀏覽器（Chrome瀏覽器）為軟件主體。系統(tǒng)頁(yè)面以Bootstrap、Semantic UI等樣式框架，以及AngularJS、JQuery代碼庫(kù)等作為主要的構(gòu)建工具。

3.2.2 服務(wù)器端組件

服務(wù)器端采用Node.js的Express框架搭建Web服務(wù)器。Node.js構(gòu)建的Web服務(wù)器對(duì)外用于響應(yīng)用戶(hù)的操作請(qǐng)求，對(duì)內(nèi)負(fù)責(zé)調(diào)度DICOM圖像服務(wù)、各數(shù)據(jù)庫(kù)及核心運(yùn)算模塊等。

3.3 系統(tǒng)環(huán)境部署及試運(yùn)行

為了使系統(tǒng)能穩(wěn)定運(yùn)行，并保留最大的開(kāi)發(fā)拓展余地，應(yīng)留意系統(tǒng)運(yùn)行的軟硬件環(huán)境選擇及部署。

3.3.1 分布式的服務(wù)器部署

根據(jù)系統(tǒng)的核心架構(gòu)，可以將DICOM圖像服務(wù)器、Web服務(wù)器及Python數(shù)據(jù)處理接口部署在不同的服務(wù)器設(shè)備上，每個(gè)服務(wù)器設(shè)備根據(jù)需求進(jìn)行拓展和進(jìn)一步的功能開(kāi)發(fā)，便于后續(xù)服務(wù)的升級(jí)。

3.3.2 Web服務(wù)端運(yùn)行模式的選擇

如采用Node.js的“cluster”模式啟用多進(jìn)程，能提高Web服務(wù)器的高并發(fā)請(qǐng)求響應(yīng)能力及系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

3.3.3 前端瀏覽器的選擇

臺(tái)式計(jì)算機(jī)終端設(shè)備和移動(dòng)終端設(shè)備都建議采用最新版本的Chrome瀏覽器（本系統(tǒng)采用的是Chrome v80.0.4），以達(dá)到最好的軟件兼容性。Windows XP及下的操作系統(tǒng)，采用V49版本的Chrome瀏覽器。

3.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

采用SPSS 18.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示，兩組間比較采用t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以率表示，兩組間比較采用χ2檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

4 應(yīng)用效果

基于B/S架構(gòu)的醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)能在較低的開(kāi)發(fā)成本下達(dá)到高性能、高拓展性及高可維護(hù)性的特點(diǎn)，滿(mǎn)足工作需求。區(qū)別于傳統(tǒng)的大型醫(yī)療設(shè)備質(zhì)量控制管理模式，本研究構(gòu)建了一個(gè)連續(xù)、完整、統(tǒng)一的數(shù)字化醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)。通過(guò)架設(shè)DICOM圖像服務(wù)器及MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)等與醫(yī)用磁共振設(shè)備工作站對(duì)接，醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制過(guò)程中產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)上傳至服務(wù)器，交付于相應(yīng)的運(yùn)算模塊處理，并將結(jié)果及時(shí)反饋給各終端設(shè)備（包括臺(tái)式計(jì)算機(jī)終端設(shè)備及移動(dòng)終端設(shè)備等），免除了人工數(shù)據(jù)傳輸步驟，減少了出錯(cuò)的可能性，同時(shí)提高了工作效率。該系統(tǒng)的核心模塊已穩(wěn)定在線并為醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制工作提供支持，在測(cè)試服務(wù)器設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行超過(guò)百日（圖3，由PM2管理模塊提供），無(wú)嚴(yán)重程序錯(cuò)誤。測(cè)試服務(wù)器設(shè)備參數(shù)，見(jiàn)表3。

圖3 醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)運(yùn)行狀況

表3 醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理系統(tǒng)測(cè)試服務(wù)器主要參數(shù)

系統(tǒng)試運(yùn)行期間，工作人員隨機(jī)抽取20組測(cè)試，進(jìn)行對(duì)手工計(jì)算方法、第三方輔助程序計(jì)算方法及磁共振質(zhì)控處理系統(tǒng)方法的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行比較，組間結(jié)果存在顯著差異。手工計(jì)算方法受制于技術(shù)人員操作計(jì)算的熟練度；采用第三方輔助程序的方法時(shí)能極大提高運(yùn)算效率，但將圖像從工作站導(dǎo)出再載入軟件占用了較多的時(shí)間；采用磁共振質(zhì)控處理系統(tǒng)可免除圖像人工導(dǎo)入導(dǎo)出所消耗的時(shí)間，極大地提高工作效率，見(jiàn)表4。

表4 三種磁共振質(zhì)控核心參數(shù)計(jì)算方法用時(shí)比較

5 討論

該系統(tǒng)具有的特點(diǎn)：①成本低：系統(tǒng)使用中等配置的服務(wù)器即可部署核心應(yīng)用模塊，且所需模塊軟件組成均為開(kāi)源免費(fèi)軟件；②高拓展性：系統(tǒng)提供了多樣化的應(yīng)用接口，可根據(jù)后續(xù)的需求在現(xiàn)有服務(wù)基礎(chǔ)上便捷地添加功能組件；③高可維護(hù)性：B/S結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)更新便捷，且數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸檔有利于技術(shù)人員高效地維護(hù)設(shè)備。

系統(tǒng)需要改進(jìn)的地方：①目前系統(tǒng)功能集中在單一的塔式工作站中，運(yùn)算效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性無(wú)法得到保障，后續(xù)將引進(jìn)更多服務(wù)器設(shè)備采用集群與分布式的方法來(lái)分解業(yè)務(wù)功能；②目前系統(tǒng)主要限制在局域網(wǎng)內(nèi)測(cè)試和使用，后續(xù)將拓展互聯(lián)網(wǎng)的連接并適配移動(dòng)端軟件，技術(shù)人員在手機(jī)等設(shè)備上即可獲得檢測(cè)結(jié)果，提高便捷性；③基于Python的數(shù)據(jù)分析模塊及Tensorflow平臺(tái)的應(yīng)用還不夠完善，后續(xù)將根據(jù)需求做更多拓展。

6 結(jié)論

本文闡明一種基于B/S架構(gòu)的醫(yī)用磁共振設(shè)備質(zhì)量控制處理系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值及拓展前景，提供構(gòu)建該系統(tǒng)的流程方案。該系統(tǒng)結(jié)合醫(yī)用磁共振設(shè)備在質(zhì)量控制規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的要求和生產(chǎn)實(shí)踐過(guò)程中的需求，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)、完整、統(tǒng)一的醫(yī)用磁共振質(zhì)量控制處理流程，極大地便利了技術(shù)人員的檢測(cè)工作，提高了醫(yī)用磁共振質(zhì)控工作的效率和質(zhì)量。此外，系統(tǒng)能便捷地拓展和構(gòu)建對(duì)應(yīng)的應(yīng)用模塊，采用Tensorflow等機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)接的模式，對(duì)接入人工智能相關(guān)的技術(shù)的接入保有便捷的數(shù)據(jù)交互接口，極大地提高了該系統(tǒng)功能的拓展延伸前景。