徐浩誠 劉利軍 黃青松

摘 要： 將分層切割的醫(yī)學圖片緩存到離用戶最近的代理服務器上能夠減少網(wǎng)絡的寬帶消耗、減輕服務器的負載?；卺t(yī)學圖像的自適應分層切割原理，結(jié)合代理服務器存在的緩存替代問題，通過對問題進行建模分析，論證了醫(yī)學圖像分層切割圖片的有用性并依此提出DSGC緩存替代策略。同時在仿真實驗中證明其性能優(yōu)于某些傳統(tǒng)的緩存替代算法。

關鍵詞： 醫(yī)學圖像自適應顯示； 動態(tài)緩存； DICOM醫(yī)學圖像； 分層切割

中圖分類號： TN911.73?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）08?0072?04

Cache replacement strategy for medical image adaptive layered cutting in proxy server

XU Haocheng， LIU Lijun， HUANG Qingsong

（Faculty of Information Engineering and Automation， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China）

Abstract： To cache the layered cutting medical images into the nearest proxy server from the users can reduce the network bandwidth consumption and server load. In combination with the cache replacement problem existing in proxy server and the modeling analysis of the problem， the effectiveness of the layered cutting picture of medical image is verified based on adaptive layered cutting principle of medical image， and based on the verification， the DSGC cache replacement strategy is proposed. The simulation experiment results prove that its performance is better than that of the traditional cache replacement algorithms.

Keywords： medical image adaptive display； dynamic cache； DICOM medical image； layered cutting

0 引 言

近年來，隨著醫(yī)學影像成像設備的高速發(fā)展（X射線、CT、超聲、MR等），醫(yī)學影像也已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一門集診斷、成像等為一體的與計算機技術密切相關的綜合學科[1]。符合DICOM標準的醫(yī)學影像設備需要保證在大數(shù)據(jù)量、實時性強、結(jié)構化較低的條件下通過PACS系統(tǒng)為醫(yī)生提供高效率的圖像存取和使用服務，這就使得醫(yī)學影像的高效傳輸成為重要的問題[2]。

現(xiàn)有的PACS系統(tǒng)中傳輸?shù)脑坚t(yī)學影像圖像文件格式主要為DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，醫(yī)學數(shù)字成像和通信）文件格式，而DICOM文件格式的圖像數(shù)據(jù)動態(tài)范圍過大并且大部分均超出了通用顯示器的動態(tài)顯示范圍，很難一次在通用的顯示器屏幕上將所有的圖像細節(jié)都顯示出來[3]。不僅如此，互聯(lián)網(wǎng)應用的快速增長導致網(wǎng)絡擁塞和服務器超載等問題的出現(xiàn)[4]，使得DICOM文件對于代理服務器的緩存性能提出了越來越高的要求。

目前大多數(shù)DICOM文件是以一個整體進行緩存，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加可能會對服務器造成一定的負載并影響PACS系統(tǒng)的整體性能[5]。在此注意到一個DICOM文件中的醫(yī)學圖像對于用戶來說并不都存在使用價值，用戶的瀏覽可能只針對圖像的某一部分進行操作，即DICOM文件中的醫(yī)學圖像存在一定的特殊性：醫(yī)生在查看一組腦部CT圖像時并沒有完全關注整個腦部的圖像而是重點關注了腦部CT圖像出現(xiàn)病變的部位。本文依據(jù)此特點，借鑒文獻[6]中提出的：GIS瓦片模式切圖算法對地理影響數(shù)據(jù)分割存儲、按需傳輸?shù)乃枷?，移植醫(yī)學圖像分層切割的原理到代理服務器的緩存置換策略中。通過對比傳統(tǒng)的經(jīng)典緩存算法自主改進緩存置換策略，提出了動態(tài)策略計數(shù)（Dynamic Stratey Generation Count，DSGC）算法，在保證醫(yī)學影像不失真的前提下，使用代理服務器對DICOM文件中的醫(yī)學圖像進行自適應的動態(tài)緩存置換。經(jīng)過實驗證明采用自適應的分層切割方法有效地將用戶請求DICOM圖像準確率提高了49%。DSGC算法相對于LRU?K，LFU等算法也提高了平均4.8%和3.7%的緩存命中率，并且DSGC算法在結(jié)合了醫(yī)學影像自適應分層切割方法后更進一步提升了8.5%的緩存命中率。

1 DICOM文件分層傳輸與緩存研究

DICOM圖像數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)量巨大是其最大特點。醫(yī)院每天產(chǎn)生的圖像和信息數(shù)據(jù)量從幾十MB到幾GB不等。其中DICOM文件90%以上是圖像數(shù)據(jù)。如此巨大的數(shù)據(jù)量使得圖像存取速度成為需要重點考慮的問題[7]。目前國內(nèi)主要采用對圖像進行壓縮處理、建立圖像緩沖池和分層存儲管理等幾種方法來解決醫(yī)學圖像的快速存取問題。

分層存儲管理大多是通過在線和離線相結(jié)合的方式來進行的。在線存儲的首選設備通常為大容量的磁盤列陣，而該分層存儲管理方法雖然考慮到了磁盤列陣具有速度高、存取方便、可靠性好、價格較低等特點，但由于現(xiàn)有的醫(yī)學圖像切割都是靜態(tài)切割，有可能不適用。應該考慮引入自適應機制將圖片分層以后再進行切割緩存方法的適用性。而緩沖池中的數(shù)據(jù)采用LRU算法保存，減少了網(wǎng)絡通信量和數(shù)據(jù)存儲壓力，在DICOM文件中存在著緩存調(diào)度、緩存文件大小和使用頻率不等的問題。因此現(xiàn)有的緩存策略可能不適用于DICOM文件。本文基于圖像分層存儲的思想引入DICOM圖像自適應分層切割方法，并且在LRU算法的基礎上進行改進，使得DICOM文件的緩存命中率有了明顯的提升。

2 動態(tài)策略計數(shù)算法

2.1 基于DICOM的代理服務器

如圖1所示給出了基于代理技術的DICOM醫(yī)學圖像服務模型。若用戶需要的DICOM數(shù)據(jù)在代理服務器中沒有被緩存的話，那么DICOM數(shù)據(jù)需要通過WAN從PACS系統(tǒng)中獲取，而從PACS系統(tǒng)中獲取的數(shù)據(jù)可以直接或者間接通過代理服務器的形式發(fā)送給需求不同的用戶。由于代理服務器的緩存空間有限，對調(diào)度緩存內(nèi)容的大小十分敏感，所以其性能的好壞直接影響著該模型的性能。本文在代理服務器端使用的緩存策略為部分緩存和整體緩存或者兩者相結(jié)合的方式，并且輔之以分層切割醫(yī)學影像的方法提高緩存查找性能。用于改善基于DICOM文件PACS系統(tǒng)的服務性能。

2.2 醫(yī)學圖像自適應分層切割

由于DICOM文件解析出來的醫(yī)學圖數(shù)據(jù)動態(tài)范圍過大并且均超出了普通顯示器的動態(tài)顯示范圍，存在資源的浪費現(xiàn)象。查看DICOM文件時主要分為移動端查看和網(wǎng)頁端查看。在移動端查看時，由于IP地址變化、會話和登入登出均比較頻繁，需要依據(jù)移動端的操作系統(tǒng)把圖像置換為適合客戶端APP屏幕顯示的大小。在網(wǎng)頁端查看時，依據(jù)分辨率不同每次查看需要的切割圖片不同，但是依據(jù)其IP地址的變化小的特點建立IP地址和顯示器的對應關系自適應顯示切割圖片。

本文引用GIS（Geographic Information System，地理信息系統(tǒng)）瓦片地圖的切割原理將醫(yī)學圖像進行分層切割[8]。瓦片式地圖由GIS數(shù)據(jù)的高速共享發(fā)展而來，由原始數(shù)據(jù)的切割存儲和按需傳輸兩部分組成，由Google Maps提出，采用預切割的方法將圖像進行分層切割并存儲于服務器端，當用戶發(fā)出請求時只需從Google Maps服務器端發(fā)送所需的瓦片到客戶端，在很大程度上提高了訪問速度[9]。為了滿足視覺無損和高效傳輸?shù)男枨螅隚IS瓦片切割思想：將高分辨率的醫(yī)學圖像預先分層切割并存儲以滿足“按需傳輸”的要求。采用非固定瓦片格分辨率和固定層數(shù)的方式對源數(shù)據(jù)進行模式化處理，根據(jù)醫(yī)學影像的特點實現(xiàn)面向用戶瀏覽器的DICOM自適應顯示。采用XML文件存儲DICOM文件中的醫(yī)療信息，采用切割圖片顯示醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，設計流程圖如圖2所示。

具體涉及步驟如下：

Step1：用戶登錄，啟動會話，使用歡迎界面獲取用戶屏幕分辨率大小信息并存儲于用戶關系表中。

Step2：依據(jù)用戶關系表動態(tài)生成切割圖片。并在會話空閑過程中，緩存服務器動態(tài)調(diào)整切割圖片的大小。開始時緩存標準DICOM文件，當獲取到用戶屏幕大小分辨率進行自適應調(diào)整之后，丟棄原先的標準DICOM文件，緩存切割好的圖片。

Step3： 在用戶請求的時候發(fā)送和用戶實際請求大小一致的緩存數(shù)據(jù)。

Step4：緩存大小自動更新機制。對于移動端：緩存數(shù)據(jù)不變，依據(jù)移動端的APP設置自動分配DICOM緩存數(shù)據(jù)的大小。對于網(wǎng)頁端，依據(jù)IP地址存在更換的可能性設定超時機制，依據(jù)醫(yī)院的交班時間定時清空用戶關系表。

2.3 DSGC算法

對于緩存對象及其數(shù)據(jù)單元的大小，在第2.2節(jié)已對緩存數(shù)據(jù)進行了預處理，在本節(jié)中希望通過對緩存調(diào)度算法的更改，使得進一步提高緩存的性能。將LRU算法和LFU算法的思想和醫(yī)學圖像使用的特殊性相結(jié)合運用到DICOM醫(yī)學影像的緩存中是符合實際的。例如：一張CT圖像，醫(yī)生在圖像剛生成的一段時間內(nèi)看了幾次以后，由于某種原因在以后的治療中再也沒有查看過這張CT圖像。這時基于關鍵特征和代價的替換算法就無法起到作用，而LRU算法認為的最近使用的資源具有很高的未來使用價值、LFU算法認為的資源使用頻率與未來的使用價值成正比。緩存替換策略的運用首先需要給當前的緩存對象一個訪問熱度和訪問時間的綜合排名，即是綜合使用效率的排名。然后再依據(jù)使用效率的高低替換出使用效率最低的緩存內(nèi)容，而其中效率函數(shù)的設計是重要的一環(huán)，它對于緩存命中率的高低有著直接的影響。

圖片的局部訪問原理對于使用效率的影響是最大的，局部訪問原理指的是在最近時間區(qū)間內(nèi)被訪問過的切割圖片在隨后的一段時間內(nèi)可能被再次訪問的概率比較高。該原理對于緩存技術和預取技術有著比較重大的影響。LRU算法認為最近被使用的圖片存在著很高的未來使用價值，其價值函數(shù)為：

[μit=1t-tL] （1）

式中：[μit]表示在t時刻資源i的未來使用價值；t為緩存資源i的時間；[tL]為緩存資源最近一次訪問的時間。LFU算法認為最近被訪問次數(shù)最多的資源在未來會擁有很高的使用價值；但其存在緩存污染的問題，所以考慮訪問頻率和訪問的最近時間點采用LRU?K算法。估計文件i在首次使用后進入緩存后會被使用到的概率為[Pit]，而[Pit]的估計采用類似LRU，LFU和LRU?K等的函數(shù)設計方法。由于未來切割圖片訪問的不可預知性，只能依據(jù)切割圖片i的歷史訪問記錄來估計[Pit]的概率。圖3為切割圖片i的歷史訪問序列。

圖3中，自從t1時刻以來，t2，t3時刻的訪問量明顯增加，自t4時刻以后訪問量逐漸下降。并且由于訪問時間間隔與訪問時間的分布滿足泊松分布。而該問題在參考文獻[10]已經(jīng)給出證明。對于任意圖片i的訪問獨立且服從泊松分布[11]，那么[Pit]的概率估計公式如下：

[Pi=kt=e-λλitkk！] （2）

[λit]值的確定：以LRU?K為代表，從某一時間開始的高頻率的資源訪問量意味著在這一個時間點后該資源的未來訪問頻率近似滿足泊松分布。其[λit]的估計公式為：

[λit=kn=1ktin] （3）

設定切割圖片的最后第n次訪問時間為[tin]，其最后一次的訪問時間為[ti1]。設定切割圖片在緩存中的平均存活時間為：

[ti=i=1nT-tinn] （4）

式中，T為目前的緩存系統(tǒng)時間。由此將式（4）代入式（3）中可以推導出[λit]估計公式為：

[λit=km=1kti] （5）

式中，k為常數(shù)1時，滿足LRU策略在相對時間下的[λit]估計公式[12]，依據(jù)式（2）推導出：

[Pi=kt=e-λm=1ki=1nT-tinnkk！] （6）

假定在某一層上緩存切割圖片的集合為PictureGather（t）={1，2，…，N} ，表示切割圖片{1，2，…，N}在t時刻的存儲。設定Size（i）為文件PictureGather（t）的大小，i越大說明該層緩存的切割數(shù)量也越多。

依據(jù)集合PictureGather（t）={1，2，…，N}，求出集合內(nèi)緩存切割圖片的平均緩存時間為：

[Meant=n=1NSLn-SFnN] （7）

式中：[SLn]表示切割圖片的最后一次訪問時間；[SFn]為切割圖片的首次存儲時間。每一塊切割圖片存在于緩存區(qū)域的時間不同，那么對未來的使用價值也一定不同。對于在某一個緩存溢出時間點所要進行替換的切割圖片也不盡相同。設定緩存區(qū)的容量大小為V。在[i=1Nδit×Sizei≈V]的約束條件下，其中[i=1Nδit]，[δit∈（0，1）]，0表示切割圖片i在t時刻沒有存在于緩存中；1表示圖片i在t時刻存在于緩存中。理想的緩存替代策略算法動態(tài)策略代數(shù)（Dynamic Strategy GenerationCount，DSGC）為：

[DSGC=1t-tL?n=1NSLn-SFnN?e-λm=1ki=1nT-tinnkk！] （8）

即，[DSGC=μit×Meant×Pit]。然后依照DSGC的值非遞增排序PictureGather（t）={1，2，…，N}中的元素，在非遞增排序完成后從最小的值開始將切割圖片剔除出緩存，直到達到指定的緩存剩余空間為止。

3 實驗與評價

實驗一：在英特網(wǎng)內(nèi)完成了自適應機制和傳統(tǒng)用戶請求準確率的對比測試。代理服務器端的硬件配置為HPWorkStation2100（CPU：Pentium Ⅳ 2.0 GHz×2，內(nèi)存1 GB）?？蛻舳藙t是英特網(wǎng)內(nèi)100臺型號不一的計算機和100臺操作系統(tǒng)不完全一樣的移動終端。在實際網(wǎng)絡環(huán)境下測試自適應機制下移動端和網(wǎng)頁端的準確率和傳統(tǒng)機制下的準確率。實驗結(jié)果如表1所示。

表1 準確率 %

實驗說明緩存大小和用戶實際請求基本吻合。而采用原始DICOM數(shù)據(jù)由于文件不能與屏幕相適應產(chǎn)生大量的浪費，使得請求的準確率與用戶的實際請求之間產(chǎn)生了巨大差異。由此可以得出自適應所調(diào)度的緩存資源和用戶請求的資源是一致的，這樣就減少了大量的數(shù)據(jù)浪費，使得緩存中的數(shù)據(jù)浪費得到明顯的改善。

實驗二：本文還采用 Web 緩存替換算法常用的衡量標準進行實驗，固定使用100臺手機端進行緩存考察算法中的切割圖片的命中率。切割圖片命中率指緩存中命中的請求對象與總請求對象的百分比。實驗采用網(wǎng)站的真實數(shù)據(jù)進行仿真。首先對訪問的DICOM醫(yī)學圖像進行基于自適應的圖片切割數(shù)據(jù)預處理，選取數(shù)據(jù)集的[35]構造算法模型。另外[25]作為測試數(shù)據(jù)，結(jié)合緩存替換算法計算切割圖片的命中率進行仿真實驗。DSGC，LRU?K和LFU算法的試驗結(jié)果如表2所示。

DSGC/LRU?K/LFU算法命中率對比圖如圖4所示。

DSGC/LRU?K/LFU沒中率對比圖如圖5所示。

如圖4、圖5、表2所示，引入切割圖片的有用性和在函數(shù)價值計算中是否存在意義，是本文所關注的問題。DSGC算法比較LRU?K算法和LFU算法的性能比較可以證明其有效性。說明了訪問頻率和訪問局部性存在的有效性。如圖4所示，隨著緩存容量的增大LRU?K，LFU算法和DSGC算法的性能也在逐漸的增加，但是DSGC算法的緩存命中率始終要比LRU?K和LFU的命中率高。從此情況分析出帶來這一良好性能的優(yōu)勢取決于對于價值函數(shù)的設計：主要關注切割圖片自適應緩存策略帶來的價值，而不是從整張圖片的價值入手進行算法設計。

4 結(jié) 語

本文討論并研究了醫(yī)療信息系統(tǒng)中代理服務器的緩存替代問題，并且關注了該問題模型的特殊性，提出了針對醫(yī)學圖像分層切割圖片的有用性并將其用于改進和設計緩存的替代算法中。仿真實驗表明：在自適應機制下本文所提出的DSGC算法的性能優(yōu)于LRU?K等算法。而在未來的工作中將著手于引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理來更進一步優(yōu)化DSGC算法。

注：本文通訊作者為黃青松。

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