医学图像数据库原型系统研究

【摘要】： 医学图像数据库是医疗信息系统中的数据存储中心，是PACS系统以及其它涉及医学图像的各种医疗信息系统的重要内容。医学图像数据库技术是一种面向医学图像特定领域的数据库技术。医学图像数据库是建立在图像数据库、图像处理、计算机网络技术及医学领域知识基础上，支持医学图像数据有效存储、传输、检索和管理的数据库技术。目前使用的医学图像数据库大多建立在现有的成熟的关系数据库或扩展关系数据库基础之上来管理医学图像数据，没有形成完善的适合医学图像特点的存储理论模型；在检索上，一般都是基于病人信息和图像基本信息的基于文本的查询，这已不能满足临床医学及医学研究的需要，在海量图像数据库中研究高效的基于医学图像内容的查询，包括特征的提取、相似性度量及高维索引结构(特征的组织)等具有一定的学术价值和广泛的应用前景。因此，研究和探索适合于医学图像特点的医学图像数据库技术具有重要而现实的意义。 研究是在分析对象关系数据库的研究思想、技术和方法的基础上，从医学图像数据库数据组织方法、存储技术、索引技术及原型系统初步实现等几方面进行了探索。本文的工作主要包括： 1．探讨了关系数据库和面向对象数据库的数据组织方法。详细分析了基于DICOM的医学图像数据库的数据组织方法，包括DICOM信息模型、医学图像数据模型、医学图像复杂对象引用及医学图像复杂对象内外存表示形式。 2．对医学图像数据库的存储结构进行了研究，设计出一种系统目录表的结构和方法；根据DICOM标准相关信息内容，提出一种医学图像复杂对象的总体存储结构，并对其中各子表的存储结构和方法进行了详细分析，实现医学图像对象和关系的混合存储；总结了三种医学图像数据库的聚簇策略可供选择，并讨论了各自的优缺点。 3．分析和总结了高维索引相关技术和典型的索引结构；指出适合医学图像数据库检索要求的索引结构；在分析了M树的结构特点和算法的基础上，提出了基于K均值聚类的分裂算法，它以虚拟的聚类中心(质心)代替通常分裂算法以实际数据对象作为参考对象，能够有效减小结点覆盖半径和结点的重叠率，在执行相似性查询时，可减少磁盘访问次数(DAC)，具有较好的查询性能。 4．医学图像数据库原型系统的初步实现。初步实现了医学图像基本信息表的存储和查询功能，包括图像的存储和显示；这些基本信息可以人工输入，也可从DICOM文件中直接导入。尤其是从DICOM文件直接导入到相关信息表中的功能，可以极大地方便临床医学和医学科研中的应用，具有较高的应用价值。