作者介绍:崔鹏,计算机学博士,专注 AI 与大数据管理领域研究,拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验,兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证,PostgreSQL ACE,运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房",持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家,深耕数据库高可用、高性能架构设计,创新探索 AI 在数据库领域的应用落地,其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面,已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合,形成独特的技术研发视角。
系列文章介绍
第七阶段 : 行业实战篇 智慧医疗
主要内容
主题:医学影像存储:PostgreSQL 如何处理 DICOM 文件?
▸ 核心内容:大对象存储(LOBS)与分片策略 / 影像元数据索引优化(患者 ID + 时间)
▸ 实践案例:搭建一个小型 PACS 系统(支持 CT/MRI 影像快速检索)
正文
在医疗信息化高速发展的今天,医学影像数据呈爆炸式增长。DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)作为医学影像领域的标准格式,如何高效存储和管理这些数据成为了关键问题。PostgreSQL 凭借其强大的功能和灵活性,在医学影像存储中展现出独特优势。本文将深入探讨 PostgreSQL 处理 DICOM 文件的核心技术,包括大对象存储(LOBS)与分片策略、影像元数据索引优化,并通过实践案例搭建一个支持 CT/MRI 影像快速检索的小型 PACS 系统。
一、DICOM 文件与医学影像存储需求
DICOM 文件不仅包含影像像素数据,还存储了丰富的元数据,如患者信息、检查时间、设备参数等。这些数据具有数据量大、格式复杂、对完整性和安全性要求高的特点。医疗场景中,医生需要快速检索患者的历史影像进行对比诊断,医院也需要长期可靠地存储这些数据,因此高效的存储和快速的检索是核心需求。
二、大对象存储(LOBS)技术
(一)LOBS 概述
PostgreSQL 提供了大对象存储(Large Object Storage,LOBS)机制来处理大文件数据。LOBS 允许将二进制数据(如 DICOM 文件)存储在数据库中,同时提供了一系列函数来操作这些大对象。
(二)TOAST 技术
PostgreSQL 默认使用 TOAST(The Oversized-Attribute Storage Technique)技术来处理大对象。TOAST 会自动将超过一定大小的字段数据进行压缩或分块存储,避免将大对象直接存储在数据行中,从而提高数据库的性能和存储效率。对于 DICOM 文件,可以将其作为二进制数据存储在 BLOB 类型的字段中,利用 TOAST 技术进行管理。
(三)大对象函数操作
除了 TOAST,还可以使用大对象函数直接操作大对象。例如,使用lo_create创建大对象,lo_open打开大对象,lo_write写入数据,lo_read读取数据,lo_close关闭大对象,lo_unlink删除大对象等。
代码示例:使用大对象函数存储和读取 DICOM 文件
import psycopg2
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(database="mypacs", user="postgres", password="123456", host="127.0.0.1", port="5432")
cur = conn.cursor()
# 创建大对象
loid = cur.execute("SELECT lo_create()").fetchone()[0]
# 打开大对象进行写入
fd = cur.connection.lobject(loid, 'w')
# 读取DICOM文件并写入大对象
with open("patient1.dcm", "rb") as f:
data = f.read()
fd.write(data)
# 关闭大对象
fd.close()
# 存储大对象ID到影像表
patient_id = "P001"
study_time = "2025-06-01 10:00:00"
cur.execute("INSERT INTO dicom_images (patient_id, study_time, dicom_lob) VALUES (%s, %s, %s)", (patient_id, study_time, loid))
conn.commit()
# 读取大对象
cur.execute("SELECT dicom_lob FROM dicom_images WHERE patient_id = %s AND study_time = %s", (patient_id, study_time))
loid = cur.fetchone()[0]
fd = cur.connection.lobject(loid, 'r')
dicom_data = fd.read()
fd.close()
# 关闭数据库连接
cur.close()
conn.close()
三、分片策略
(一)分片的必要性
随着影像数据的不断增加,单一表存储所有数据会导致查询性能下降。分片策略可以将数据分散到不同的存储位置或表中,提高查询效率和系统扩展性。
(二)基于患者 ID 和时间的分片策略
患者 ID 和检查时间是检索医学影像的常用条件。以患者 ID 作为分片键,可以将同一患者的影像数据集中存储,方便查询和管理;结合检查时间,可以进一步将数据按时间范围分片,如按年、月分片,便于数据归档和历史数据的快速访问。
(三)分片实现方式
可以使用 PostgreSQL 的表继承和 CHECK 约束来实现分片。创建一个主表,然后为每个分片(如每个年份)创建一个子表,子表通过 CHECK 约束限制数据范围,并继承主表的结构和索引。
代码示例:创建分片表
-- 创建主表
CREATE TABLE dicom_images_main (
id SERIAL PRIMARY KEY,
patient_id VARCHAR(50),
study_time TIMESTAMP,
dicom_lob OID
);
-- 创建2025年分片表
CREATE TABLE dicom_images_2025 (
CHECK (study_time >= '2025-01-01' AND study_time < '2026-01-01')
) INHERITS (dicom_images_main);
-- 创建2024年分片表
CREATE TABLE dicom_images_2024 (
CHECK (study_time >= '2024-01-01' AND study_time < '2025-01-01')
) INHERITS (dicom_images_main);
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_patient_id_2025 ON dicom_images_2025 (patient_id);
CREATE INDEX idx_study_time_2025 ON dicom_images_2025 (study_time);
四、影像元数据索引优化
(一)元数据的重要性
影像元数据如患者 ID、检查时间、检查类型(CT/MRI 等)、设备编号等是检索和管理影像数据的关键。合理的索引设计可以极大提高元数据查询的效率。
(二)索引策略
组合索引:针对常用的查询条件,如患者 ID 和 study_time,可以创建组合索引(patient_id, study_time)。这样在查询某个患者的特定时间范围内的影像时,能够快速定位到数据。
覆盖索引:如果经常需要查询某些特定的元数据字段而不需要访问表中的其他数据,可以创建覆盖索引,将这些字段包含在索引中,避免回表查询,提高查询速度。
(三)索引创建示例
-- 创建组合索引
CREATE INDEX idx_patient_time ON dicom_images_main (patient_id, study_time);
-- 创建覆盖索引
CREATE INDEX idx_cover_patient_time_type ON dicom_images_main (patient_id, study_time) INCLUDE (study_type);
五、实践案例:搭建小型 PACS 系统
(一)系统架构
小型 PACS 系统主要包括以下组件:
数据库服务器:使用 PostgreSQL 存储影像元数据和 DICOM 文件(通过 LOBS)。
影像采集模块:负责从影像设备获取 DICOM 文件,并解析元数据。
影像检索模块:提供基于患者 ID、时间等条件的影像检索功能。
用户界面:方便医生和技术人员操作的界面。
(二)环境搭建
安装 PostgreSQL 数据库,并创建 PACS 数据库。
安装 DICOM 解析库,如 pydicom,用于解析 DICOM 文件的元数据。
(三)表结构设计
dicom_metadata表(影像元数据):
CREATE TABLE dicom_metadata (
id SERIAL PRIMARY KEY,
patient_id VARCHAR(50),
patient_name VARCHAR(100),
study_time TIMESTAMP,
study_type VARCHAR(50), -- CT/MRI等
series_number INT,
instance_number INT,
dicom_lob OID
);
(四)影像采集与存储流程
从影像设备获取 DICOM 文件。
使用 pydicom 解析 DICOM 文件,提取患者 ID、姓名、检查时间、检查类型等元数据。
将 DICOM 文件作为大对象存储到 PostgreSQL 数据库,获取大对象 ID(loid)。
将元数据和 loid 插入到 dicom_metadata 表中。
(五)影像检索功能实现
提供查询接口,接收患者 ID、时间范围、检查类型等参数。
根据查询条件,利用索引快速检索 dicom_metadata 表,获取对应的大对象 ID。
通过大对象函数读取 DICOM 文件,返回给用户。
代码示例:影像检索
import psycopg2
import pydicom
def search_dicom_images(patient_id, start_time, end_time):
conn = psycopg2.connect(database="mypacs", user="postgres", password="123456", host="127.0.0.1", port="5432")
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
SELECT dicom_lob, study_type
FROM dicom_metadata
WHERE patient_id = %s AND study_time BETWEEN %s AND %s
""", (patient_id, start_time, end_time))
results = []
for row in cur.fetchall():
loid = row[0]
study_type = row[1]
fd = cur.connection.lobject(loid, 'r')
dicom_data = fd.read()
fd.close()
# 可以将dicom_data保存为文件或进行其他处理
results.append({"study_type": study_type, "dicom_data": dicom_data})
cur.close()
conn.close()
return results
六、总结
PostgreSQL 通过大对象存储(LOBS)技术有效处理 DICOM 文件的存储问题,结合基于患者 ID 和时间的分片策略以及元数据索引优化,能够满足医学影像存储和快速检索的需求。通过搭建小型 PACS 系统的实践案例,我们展示了从理论到实践的完整过程。在实际应用中,可根据数据量和业务需求进一步优化存储和检索策略,为医疗影像信息化提供可靠的解决方案。随着医疗大数据的发展,PostgreSQL 在医学影像存储领域将发挥更加重要的作用。
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