PACS系统简介

PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写，意为影像归档和通信系统。它是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像（包括核磁，CT，超声，各种X光机，各种红外仪、显微仪等设备产生的图像）通过各种接口（模拟，DICOM，网络）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。

一、概述

医学影像信息系统简称PACS(Picture Archiving and Communication Systems)，与临床信息系统（Clinical Information System, CIS）、放射学信息系统(Radiology Information System, RIS)、医院信息系统(Hospital Information System, HIS)、实验室信息系统（Laboratory Information System, LIS）同属医院信息系统。医学影像信息系统狭义上是指基于医学影像存储与通信系统，从技术上解决图像处理技术的管理系统；临床信息系统是指支持医院医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息的信息管理系统；放射学信息系统是指以放射科的登记、分诊、影像诊断报告以及放射科的各项信息查询、统计等基于流程管理的信息系统；医院信息系统是指覆盖医院所有业务和业务全过程的信息管理系统；实验室信息系统是一类用来处理实验室过程信息的信息系统。随着现代医学的发展，医疗机构的诊疗工作越来越多依赖医学影像的检查（X线、CT、MR、超声、窥镜、血管造影等）。传统的医学影像管理方法（胶片、图片、资料）诸此大量日积月累、年复一年存储保管，堆积如山，给查找和调阅带来诸多困难，丢失影片和资料时有发生。已无法适应现代医院中对如此大量和大范围医学影像的管理要求。采用数字化影像管理方法来解决这些问题已经得到公认。随着计算机和通讯技术发展，为数字化影像和传输奠定基础。目前国内众多医院已完成医院信息化管理，其影像设备逐渐更新为数字化，已具备了联网和实施影像信息系统的基本条件，实现彻底无胶片放射科和数字化医院，已经成为现代化医疗不可阻挡的潮流。

二、PACS架构与数据

结构层次

(一)物理层次

从物理层次结构上，PACS可以分为4层：网络用户层、接入层、核心层、资源提供层，自下而上构成一个"金字塔"结构。其中：网络用户层是网络中的众多的终端或工作站；接入层是指与网络用户层中的终端或工作站相连接，为这些终端或工作站进行网络互联的网络设备集合（如二级交换机、集线器等）；核心层是指将接入层网络设备汇集起来，形成全网互联的网络设备的集合，如（服务器、路由器、防火墙等）；资源提供层是指PACS网络中的众多的医疗器械终端，如（CT、US、DR等）。

(二)应用层次

从应用层次结构上，PACS可以分为3层：MINI-PACS、科室级PACS、全院级PACS，自内而外构成一个"内嵌型"结构。其中：MINI-PACS是指针对小型医疗院所或单一科室规划的系统，MINI-PACS系统也必须包含超声波、内窥镜等图文并茂的专业影像报告系统；科室级PACS是指针对中型医院所提出的科室架构，紧密整合院方已有的HIS/RIS系统，建立以患者为中心的科室影像中心；全院级PACS主要是针对大型医院所提出的全院性架构，完全实现全院影像科室数字化读片诊断工作流程、实现全院影像科室电子化管理。(三)存储技术架构

PACS有别于HIS、LIS等其它医学信息系统的最重要一点就是：海量数据存储。合理设计PACS的数据存储结构，是成功建设PACS的关键。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达十余个GB左右（未压缩的原始数据），一年数据总量多约TB级别。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，如何提高在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。

基于这一原因，现有的PACS医疗影像信息系统多采用分级存储（HSM）的策略，将PACS 存储分成在线存储和离线存储两级结构。用两种不同性能的存储介质来分别完成高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备（离线存储服务器）用作永久存储；高速存储设备（SAN）用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取。对于一定年限以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储设备仅保存最近一定时间内的数据。

(四)结构化数据与非结构化数据

在各医院的实际使用环境中，可能使用的业务系统来自不同的软件提供商，如HIS系统由一家厂商负责，而LIS系统由另一家厂商负责提供，PACS系统又由第三家软件商提供建设，因而在核心存储设备中存放的是不同来源的非结构化数据，即不同软件系统所产生的数据互相不存在关联和对应关系。基于此原因，在实际使用中会产生如下的影响：医师在为某名患者做诊断时，需要在医生工作站中多次从不同的软件系统中调出互不关联、格式不同的数据来，即分别从HIS中调出患者的诊疗医嘱数据，从LIS调出患者的历史检验信息，从电子病历系统中调出患者的病历信息，从PACS中调出患者的医学影像信息。目前涌现出的一类新的技术手段为非结构化数据的结构化整合，例如HDS的HCAP技术，属于本领域最新最高端的解决手段，可以将原有的非结构化数据进行整合，以结构化的方式呈现在使用者面前。(五)以使用率为标准进行数据归档

对于大中型综合性医院而言，多个软件系统带来的数据是海量的，其中尤以PACS系统的数据为甚。以郑州大学第一附属医院为例，该医院HIS系统、电子病历等多个系统每年产

生的数据为20TB，而PACS系统一个系统产生的数据即为80TB。一般说来对于这样级别的海量数据多才用三层结构，即速度最快的在线层，多采用光纤硬盘；速度中等的近线层，多采用SAS硬盘；速度较慢的离线层，多采用SATA硬盘。旧有的技术多以时间为标准对数据

目前更为先进的技术通过数据的使用率进行分层归档。例如两份数据分别对应于患者甲和患者乙五年内的诊断数据，其中患者甲患有长期慢性疾病，每年至少要到医院做三到五次检查；而患者乙的身体很健康，只是每年到医院做一次例行性检查。依照原有的时间为标准的分层归档中，两人的数据都是分别存放在三个数据层中。但患者甲的诊断数据显然调用率要远远高于患者乙的数据，这就造成了对现有存储资源的不合理利用。在依照使用率为原则进行归档的技术中，系统会依照设定好的时间间隔对现有数据的使用率进行统计，对于高使用率的数据不管时间远近均保留在高速层，使用率在一定数值下的数据进行下沉，存放在中间层。中间层而后对存放在本层的所有数据的使用率进行再次统计，使用率在预设值之下的