诊断图像的生物银行系统:架构开发,COVID-19相关的用例和性能评估
Giuseppina Esposito1,2, Ciro Allarà1,3, Marco Randon1
1Bio Check Up Srl, Naples, Italy.
JMIR formative research
|December 8, 2023
概括
这项研究评估了Bio Check Up Srl (BCU) 影像生物库系统,发现它为同时使用者提供了良好的供应. 它量化了对特定行动的资源需求,指导了未来的图像生物银行系统规划和使用.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗成像医学成像
- 这是生物银行.
背景情况:
- 自动化研究和临床数据管理系统正在推进医疗保健.
- 影像生物库存储诊断图像,临床报告和人口统计数据.
- 这些生物库促进了对生活方式,遗传学和成像表型的研究.
研究的目的:
- 设计和评估Bio Check Up Srl (BCU) 影像生物库的网络系统性能.
- 使用可扩展神经成像档案工具包 (ENIGMA) 评估一个运行的诊断图像生物库.
主要方法:
- 在图像上传和用户交互 (研究人员,放射科医生) 期间评估内存和计算消耗.
- 测试了三个网络设置:局域网 (LAN),虚拟私人网络 (VPN) 和广域网 (WAN).
- 记录用户活动重播,提取网络流量和服务器日志指标.
主要成果:
- 网络容器比数据库容器消耗更多的内存 (2.7 GB RAM).
- 这两种用户类型都显示了类似的网络性能.
- 具体行动需要更高的资源:下载和搜索 (研究人员100%) 和开放观看 (放射科医生20%至50%).
结论:
- 该BCU成像生物库的设置充分支持计划的并发用户.
- 用户行动的量化资源需求为系统规划和使用提供了指导方针.
- 强调资源管理在成像生物银行中的重要性.
