郝　娟，呂曉琪，趙　瑛，任國(guó)印，張　明

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭　014010)

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基于自定義的LIRe和HBase的海量醫(yī)學(xué)圖像檢索

郝娟，呂曉琪，趙瑛，任國(guó)印，張明

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭014010)

摘要:為了解決海量醫(yī)學(xué)圖像檢索效率低的問(wèn)題，提出一種自定義的LIRe和HBase相結(jié)合的方案。首先，將醫(yī)學(xué)圖像上傳到HDFS；然后，通過(guò)自定義LIRe框架分別提取海量醫(yī)學(xué)圖像的形狀以及紋理特征并將特征向量及圖像的絕對(duì)路徑存儲(chǔ)到HBase中。最后，利用MapReduce模型以及圖像特征索引工具LIRe方便地對(duì)醫(yī)學(xué)圖像特征建立索引進(jìn)行特征匹配實(shí)現(xiàn)檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，自定義的LIRe提高了檢索準(zhǔn)確性，相比將醫(yī)學(xué)圖像以及特征向量均存儲(chǔ)在HDFS中，也提高了檢索效率。

關(guān)鍵詞:LIRe;HDFS;MapReduce;HBase;醫(yī)學(xué)圖像檢索

近年來(lái)，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)迅速發(fā)展，大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)為醫(yī)生臨床診斷以及治療方案的制定提供了客觀依據(jù)，在科研活動(dòng)中也有十分重要的地位。然而，如何在與日俱增的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行快速且準(zhǔn)確的檢索，是醫(yī)學(xué)工作者們必須面臨和解決的一個(gè)重要問(wèn)題。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)(Content-based Medical Image Retrieval，CBMIR)[1]的研究基本都是在單機(jī)環(huán)境下進(jìn)行，當(dāng)今大規(guī)模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)使得該串行模式的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)已出現(xiàn)進(jìn)程瓶頸，不能滿足客觀需求。

Hadoop[2]平臺(tái)的出現(xiàn)為解決這一問(wèn)題提供了全新思路，隨后學(xué)者們也開(kāi)始在Hadoop平臺(tái)下進(jìn)行了醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)的相關(guān)研究。其中有基于Hadoop的海量醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)[3]，將醫(yī)學(xué)圖像以及圖像特征均存儲(chǔ)于分布式文件系統(tǒng)HDFS (Hadoop Distributed File System)[4]，然后采用MapReduce[5]模型進(jìn)行匹配，縮短了檢索時(shí)間，提高圖像檢索速度。隨后，也有學(xué)者提出基于海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的優(yōu)化方法[6]，文中分析了Hadoop處理海量小文件的不足，研究了醫(yī)學(xué)圖像DICOM文件格式。提出了對(duì)DICOM小文件合并方案，設(shè)計(jì)形成了一種SF-DICOM新文件格式，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。然而，HDFS只能提供一種快速訪問(wèn)特定數(shù)據(jù)條目的機(jī)制，不能隨著數(shù)量集的增長(zhǎng)有很好的擴(kuò)展，而HBase[7]的主要優(yōu)勢(shì)就是快速隨機(jī)訪問(wèn)。

為提高檢索效率，本文結(jié)合HDFS和HBase的最優(yōu)功能，提出將DICOM圖像上傳到HDFS后，利用HBase存儲(chǔ)其特征向量以及圖像在HDFS中的存儲(chǔ)路徑從而保證快速檢索；另外，在特征提取以及建立索引實(shí)現(xiàn)檢索的過(guò)程中運(yùn)用基于Lucene[8]的圖像特征索引工具LIRe(Lucene Image Retrieval)[9]并結(jié)合MaReduce并行模型，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了結(jié)合自定義的LIRe和Hadoop的基于內(nèi)容的海量醫(yī)學(xué)圖像檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，有效提高了海量醫(yī)學(xué)圖像檢索的準(zhǔn)確性與時(shí)效性。

1背景知識(shí)

1.1Hadoop技術(shù)

Hadoop是Apache軟件基金會(huì)下的一個(gè)用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源軟件框架，并且作為一個(gè)能夠開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)，為大數(shù)據(jù)集處理的應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供便捷。Hadoop開(kāi)源框架中最核心的設(shè)計(jì)是分布式文件系統(tǒng)HDFS和并行式編程模型MapReduce。

1.1.1HDFS分布式文件系統(tǒng)

HDFS分布式文件系統(tǒng)具有高容錯(cuò)性[10]，其體系結(jié)構(gòu)由一個(gè)NameNode主節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)DataNode子節(jié)點(diǎn)組成。其中NameNode主節(jié)點(diǎn)的主要作用有： 1)管理文件系統(tǒng)的命名空間(NameSpace)，維護(hù)整個(gè)文件系統(tǒng)的目錄樹(shù)及文件的索引目錄；2)記錄文件中各個(gè)塊的DataNode信息，記錄在每次系統(tǒng)重啟通過(guò)NameNode主節(jié)點(diǎn)獲取元數(shù)據(jù)信息，并通過(guò)與DataNode的交互實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)整個(gè)文件系統(tǒng)。DataNode子節(jié)點(diǎn)的作用有： 1)存儲(chǔ)并檢索數(shù)據(jù)塊，受客戶端或NameNode調(diào)度；2)定期向NameNode發(fā)送所存儲(chǔ)的文件塊(Block)信息。

1.1.2MapReduce并行編程模型

MapReduce[11]是Google公司于2004年提出的一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的并行編程模型。它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單且具有強(qiáng)大功能的接口，通過(guò)這個(gè)接口，大量數(shù)據(jù)的計(jì)算任務(wù)可以自動(dòng)地進(jìn)行并發(fā)和分布執(zhí)行。編寫(xiě)MapReduce程序，其編寫(xiě)過(guò)程要實(shí)現(xiàn)兩個(gè)函數(shù)：Map函數(shù)和Reduce函數(shù)。其中Map函數(shù)中面對(duì)的是互不相關(guān)的數(shù)據(jù)并且要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取出key和value的值，然后分配給各個(gè)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)并行模式的處理，Map經(jīng)過(guò)Shuffle階段之后，在Reduce階段得出歸納好的數(shù)據(jù)。最后，通過(guò)Reduce程序匯總處理后的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上可以做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理以得到理想結(jié)果。HDFS的體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　HDFS體系結(jié)構(gòu)

1.2HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase能夠利用HDFS的分布式處理模式，并從Hadoop的MapReduce程序模型中獲益[12]，能融合key/value存儲(chǔ)模式所具有的實(shí)時(shí)查詢能力，以及通過(guò)MapReduce進(jìn)行批處理的能力。Hbase在海量數(shù)據(jù)查詢中表現(xiàn)出強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，且HBase更適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

1.3LIRe

Lucene平臺(tái)是一個(gè)全文檢索的開(kāi)源的Java庫(kù)，LIRe (Lucene Image Retrieval)是在Lucene基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的。提供了用于基于內(nèi)容的圖像檢索的API，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的特征提取和建立索引[13]。LIRe一方面實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的特征提取，另一方面克服了傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)庫(kù)線性查找不方便的問(wèn)題。LIRe中封裝實(shí)現(xiàn)的圖像特征有：1)RGB和HSV空間的顏色直方圖；2)MPEG-7的顏色特征；3)Tamura紋理特征；4)顏色和邊緣的方向性描述符；5)模糊顏色和紋理直方圖；6)顏色關(guān)聯(lián)圖；7)尺度不變特征變換。LIRe在實(shí)現(xiàn)特征提取和建立索引的同時(shí)還具有高度的擴(kuò)展性，用戶可以根據(jù)圖像類型自定義特征提取方法。

2結(jié)合LIRe和Hadoop實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像檢索

Lucene封裝了索引和查詢的底層細(xì)節(jié)，用戶只需使用Lucene提供的API方便靈活地構(gòu)建檢索系統(tǒng)。Hadoop平臺(tái)下的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)打破了圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間受單一服務(wù)器容量限制的瓶頸，醫(yī)生可以在具有更大存儲(chǔ)能力的Hadoop平臺(tái)下檢索所需要的影像數(shù)據(jù)。所以本文通過(guò)LIRe提取特征建立索引并利用HBase存儲(chǔ)醫(yī)學(xué)圖像特征向量，運(yùn)用MapReduce快速完成檢索任務(wù)。

本文結(jié)合LIRe和Hadoop實(shí)現(xiàn)的醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)框架如圖2所示。

圖2　系統(tǒng)框架圖

2.1醫(yī)學(xué)圖像特征提取及存儲(chǔ)

本課題根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像特征對(duì)LIRe進(jìn)行了自定義封裝，選擇了基于區(qū)域的形狀特征——Hu不變矩[14]進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像特征的提取，因?yàn)橛貌蛔兙乇磉_(dá)圖像的形狀特征可以不受圖像的縮放、平移和旋轉(zhuǎn)的影響，對(duì)噪聲也不敏感。在紋理特征提取過(guò)程中采用灰度共生矩和tamura紋理特征融合的方法[15]，提取了灰度共生矩陣的5個(gè)特征向量(能量、墑、相關(guān)、慣性矩、局部平穩(wěn))以及tamura的兩個(gè)特征向量 (粗糙度、對(duì)比度)共同構(gòu)成擁有7個(gè)特征向量以增強(qiáng)區(qū)分度。

Hadoop中HDFS默認(rèn)處理的數(shù)據(jù)塊大小為64 Mbyte，而常見(jiàn)的DICOM醫(yī)學(xué)影像大小約為512 kbyte左右，為了處理海量圖像數(shù)據(jù)，每次都要合并成一個(gè)序列化文件，這樣會(huì)影響系統(tǒng)的性能。因此，本文利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(HBase)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)讀寫(xiě)操作，將提取的醫(yī)學(xué)圖像的形狀和紋理特征向量以及圖像在HDFS的存儲(chǔ)路徑ID存儲(chǔ)在HBase中。

由于圖像數(shù)量較多時(shí)，圖像特征的提取時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)，本文需要調(diào)用一個(gè)MapReduceJob來(lái)實(shí)現(xiàn)，其特征提取以及存儲(chǔ)過(guò)程如下：

1) 將醫(yī)學(xué)圖像上傳到分布式文件系統(tǒng)HDFS中；

2) 讀取HDFS中的1幅圖像作為Map函數(shù)的輸入；

3) 用自定義的LIRe框架，提取圖像的形狀特征以及紋理特征并建立索引；

4) 將圖像在HDFS中的存儲(chǔ)路徑ID以及特征向量存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase中；

5) 將不符合檢索要求的醫(yī)學(xué)圖像作為Reduce函數(shù)的輸入，收集其ID后輸出到分布式文件系統(tǒng)HDFS中。

2.2醫(yī)學(xué)圖像檢索

由于數(shù)據(jù)量比較大，為了減少檢索圖像的時(shí)間并提高檢索效率，本文采用MapReduce模型來(lái)對(duì)圖像的檢索進(jìn)行并行計(jì)算。在MapReduce的整個(gè)過(guò)程當(dāng)中，其基本流程如下：

1) 用戶提交醫(yī)學(xué)圖像檢索請(qǐng)求，并提取待檢索圖像的紋理特征以及形狀特征將其存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase中；

2) 系統(tǒng)響應(yīng)檢索請(qǐng)求上傳至Hadoop平臺(tái)為Map分配任務(wù)，發(fā)送至各個(gè)節(jié)點(diǎn)并行工作；

3) 采用加權(quán)歐氏距離的方法對(duì)圖像特征進(jìn)行相似度測(cè)量，為Map函數(shù)中的key/value鍵值對(duì)賦值為<相似度，圖像ID>，并輸出鍵值對(duì)；

4) 根據(jù)相似度的大小進(jìn)行排序，按照鍵值對(duì)的形式輸入給Reduce；

5) Reduce函數(shù)收集所有鍵值對(duì)，進(jìn)行排序，并把前12個(gè)鍵值對(duì)存儲(chǔ)到HBase中；

6) 最后將結(jié)果進(jìn)行歸納將檢索到的相似圖像按照相似度大小反饋給用戶，得到最終結(jié)果。

其中Map函數(shù)以及Reduce函數(shù)的定義如圖3所示。

圖3　Map函數(shù)及Reduce函數(shù)設(shè)計(jì)

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本實(shí)驗(yàn)操作系統(tǒng)為ubuntu 14.04 64 bit操作系統(tǒng)下，配置了Hadoop-0.20.0平臺(tái)，開(kāi)發(fā)環(huán)境為eclipse，搭建了有5個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的偽分布式系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)處理器為Inter(R) Core(TM) i7-3770 CPU @ 3.40 GHz，內(nèi)存為8 Gbyte，硬盤(pán)為1 Tbyte。

3.2實(shí)驗(yàn)分析

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均來(lái)自內(nèi)蒙古包頭市第一附屬醫(yī)院，通過(guò)自定義LIRe框架實(shí)現(xiàn)提取醫(yī)學(xué)圖像特征以及建立索引，設(shè)計(jì)HBase數(shù)據(jù)庫(kù)并實(shí)現(xiàn)圖像特征向量以及圖像ID的存儲(chǔ)，用MapReduce實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像檢索。通過(guò)與未自定義LIRe與單機(jī)以及存儲(chǔ)HDFS進(jìn)行對(duì)比，部分實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果如圖4～圖7所示。

圖4　未自定義LIRe的單機(jī)環(huán)境下的醫(yī)學(xué)圖像檢索結(jié)果(截圖)

圖5　自定義LIRe的單機(jī)環(huán)境下的醫(yī)學(xué)圖像檢索結(jié)果(截圖)

圖6　基于HDFS存儲(chǔ)與LIRe結(jié)合的醫(yī)學(xué)圖像檢索結(jié)果(截圖)

圖7　基于HBase存儲(chǔ)與LIRe結(jié)合的醫(yī)學(xué)圖像檢索結(jié)果(截圖)

經(jīng)過(guò)多次檢索實(shí)驗(yàn)，選取最能代表平均檢索時(shí)間的4次檢索結(jié)果進(jìn)行顯示與討論，本組實(shí)驗(yàn)選取的圖像集大小是1 Tbyte，由以上4幅圖可以看出以下幾點(diǎn)：1)由圖4與圖5、圖6、圖7相比，檢索結(jié)果不同，未自定義LIRe中在紋理特征中只選擇了Tamura紋理特征，包括粗糙度(Coarseness)，對(duì)比度(Contrast)和方向度(Directionality)3個(gè)向量。形狀特征選取了尺度不變特征變換(Scale-invariant feature transform , SIFT)。顯然本文自定義LIRe后的檢索結(jié)果更符合客觀需求。 2)圖4與圖5均是在單機(jī)環(huán)境下進(jìn)行，檢索時(shí)間基本相同。3)圖5、圖6、圖7因?yàn)檫x用了自定義的LIRe，其檢索結(jié)果相同且符合客觀需求，但是很明顯檢索時(shí)間從21.849 s到10.363 s再到本文4.867 s，提高了檢索效率。

另外，本文還做了不同數(shù)量級(jí)的醫(yī)學(xué)圖像檢索實(shí)驗(yàn)，主要分析對(duì)比了基于自定義的LIRe，在單機(jī)環(huán)境以及醫(yī)學(xué)圖像特征和圖像ID存儲(chǔ)位置不同的檢索效率對(duì)比如圖8所示，檢測(cè)結(jié)果與待檢測(cè)圖像之間的距離如表1所示。

圖8　檢索效率對(duì)比

圖像名稱NO7541NO3518NO2146NO1457距離00.2330.3280.388圖像名稱NO354NO11NO5428NO2145距離0.4050.4820.5440.563圖像名稱NO256NO8463NO5NO75距離0.5890.6900.7050.721

表1中，圖像庫(kù)中圖像與待檢測(cè)圖像之間的距離由小到大排列，距離越小表示相似度越高。從檢索結(jié)果可以看出，本試驗(yàn)系統(tǒng)檢索準(zhǔn)確性較高、實(shí)效性較強(qiáng)，能夠滿足臨床診斷的客觀需求。

4結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合自定義的LIRe以及Hadoop平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了海量醫(yī)學(xué)圖像檢索，利用Hadoop的核心框架分布式文件系統(tǒng)HDFS先將圖像上傳，并將圖像在HDFS中的路徑以及圖像特征向量存儲(chǔ)到HBase中，運(yùn)用MapReduce編程模式進(jìn)行并行式檢索，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相互配合。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了Hadoop平臺(tái)下更高效的基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本系統(tǒng)均有效提高了海量醫(yī)學(xué)圖像檢索的準(zhǔn)確性以及檢索效率，能滿足臨床需求。

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郝娟(1989— )，女，碩士，主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理和云計(jì)算；

呂曉琪(1963— )，教授，博導(dǎo)，本文通信作者，主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理和云計(jì)算；

趙瑛，女，博士后，講師，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向視覺(jué)功能修復(fù)、智能信息處理、圖像處理與應(yīng)用；

任國(guó)印(1985— )，碩士，講師，主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理；

張明(1985— )，碩士，講師，主要研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)圖像處理。

責(zé)任編輯：閆雯雯

Massive medical image retrieval based on customized LIRe and HBase

HAO Juan，Lü Xiaoqi，ZHAO Ying，REN Guoyin，ZHANG Ming

(SchoolofInformationEngineering，InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology，InnerMongoliaBaotou014010，China)

Abstract:In order to solve the problem of the low retrieval efficiency of massive medical images, a method combining customized LIRe and HBase is proposed. Firstly, upload the medical images to the Hadoop distributed file system. Afterwards, extract images' shape and texture features by customized LIRe framework then store the feature vectors and the absolute path of image in HBase. Finally, use MapReduce parallel programming model and image feature index tools LIRe to bulid index and implement retrieval. The experimental results show that customized LIRe improve the retrieval accuracy and the massive medical image retrieval efficiency is higher than that medical images and feature vectors stored in HDFS.

Key words:LIRe; HDFS; MapReduce; HBase; medical image retrieval

中圖分類號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.05.025

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61179019;61261028);內(nèi)蒙古自治區(qū)自然基金項(xiàng)目(2014MS0828);內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2014QDL045)

作者簡(jiǎn)介：

收稿日期：2015-07-28

文獻(xiàn)引用格式：郝娟，呂曉琪，趙瑛，等. 基于自定義的LIRe和HBase的海量醫(yī)學(xué)圖像檢索[J].電視技術(shù)，2016，40(5)：116-120.

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