[发明专利]一种医学影像的分割与调度方法

摘要

本发明涉及医学影像处理方法。本发明提出提供一种医学影像的分割与调度方法，其特征在于，首先，系统对待处理的医学影像的源图像进行切片分割，将切片组成至少一个图像分组；其次，系统将图像分组分配给从服务器进行数据处理，图像分组与从服务器一一对应；然后，系统检测从服务器是否正常运行，若运行正常则进行正常数据处理，否则进行迁移服务处理；最后，系统实时检测所有从服务器处理进度，当所有从服务器完成数据处理时，进行处理后数据整合，并进行图像输出。通过上述方式提高医学影像图像处理的速度。适用于医学影像的分割与调度方法。

主权项

1.一种医学影像的分割与调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、系统对待处理的医学影像的源图像进行切片分割，将切片组成至少一个图像分组；步骤2、系统将图像分组分配给从服务器进行数据处理，图像分组与从服务器一一对应；步骤3、系统检测从服务器是否正常运行，若运行正常则进行正常数据处理，否则进行迁移服务处理；步骤4、系统实时检测所有从服务器处理进度，当所有从服务器完成数据处理时，进行处理后数据整合，并进行图像输出；步骤3中所述迁移服务处理具体包括：步骤31、系统确定待迁徙的医学影像处理服务后，检测该医学影像处理服务单位时间内接收到的请求数，然后遍历所有从服务器，计算每个从服务器能够处理的请求个数Ri，计算公式如下：其中，nsource为从服务器单位时间内接收到的请求数，ne为目标从服务器每单位时间内接收到的请求数,△n表示系统新产生的请求数,Uj表示第j个服务的在线用户数；若Rk＝min{R1,R2,......,Rj}，则选择第K台从服务器作为目标从服务器；步骤32.系统计算迁移代价，计算公式如下：其中，pi表示第i个处理器的就绪队列长度，Cz为常数，mi为通信代价，Si表示第i个服务，T1为代价和；设向第i台从服务器分配ni个新任务，那么总的代价就是：对于所有的新到任务来说，它们要完成的时问总和就是每个服务器节点完成所分配任务的时间的总和，所以，如果X＝(n1,n2,n3,......,nN)取为一个分配方案，那么所有服务迁移完的总代价就可以表达为：步骤33、系统基于遗传算法设计服务迁移决策算法，具体包括：A.编码表示将每个分配方案作为算法中的一个个体，即染色体，个体中含有N个字符，即基因，每个字符代表相应服务器节点预分配的服务数n_i，由于0≤n_i≤M，所以每个字符的有效位数取为每个个体的有效位数是N×K；B.生存初始种群初始化个体的第i个字符的取值为0到尚未分配的服务数之间的一个数，即若则个体中从第i个开始的字符均取值为0；C.确定适应度函数整个问题的目标函数是：其中，X＝(n1,n2,n3,......,nN)为一个分配方案，M是目标服务器数，N为待迁移的服务数；则，适应度函数取为：F(Xi)＝1/G(Xi)；步骤34、系统基于遗传算法计算最佳迁移路径，具体包括：系统根据目标函数G(X)计算出当前种群中个体的适应度F(Xi)，再采用择优策略的方法，根据各个体的适应值，计算出其相对适应值，作为该个体的选择概率，则每个个体XiXi被选中复制的概率，即每个分配方案的选择概率为：系统采用转盘式选择策略对个体进行选择出最适合的迁移从服务器：根据选择概率P(X_i)(i＝1,2,…,D)将一个圆盘分成D份，其中第f扇形的中心角为转动圆盘，待其停止，若某参照点落入到第i个扇形内，则选择个体i；步骤3中，系统通过检测内存占用率、处理器占用率、在线用户数来检测从服务器是否正常运行：当内存占用量时，Wk＝max{W1,W2,.......Wj}，Wk>>W‑Wk；其中，W为从服务器上总的内存利用率；Wk为从服务器上第k个图像处理服务的内存利用率；e为判断阈值，由用户自行设定；若Wk/W时，Ck＝max{C1,C2,.......Cj},Ck>>C‑Ck；其中，C为从服务器上总的处理器利用率；Ck为从服务器上第k个图像处理服务的处理器利用率；e为判断阈值，由用户自行设定；若，Ck/C时，Uk＝max{U₁,U₂,.......U_j}，Uk>>U‑Uk；其中，U为从服务器上需要访问那个医学影像处理的服务的结果的总的在线用户数；Uk为从服务器上需要访问那个医学影像处理的服务的结果的第k个在线用户数；e为判断阈值，由用户自行设定；若Uk/U

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