随着医疗数字化的普及,医疗数据信息的巨大规模、结构复杂、快速增长等特点,行业更加关注数据信息的存储、挖掘、管理,同时对服务器的计算能力、扩展能力也提出了更高的要求。
医院需求:
CT数字档案存取、搜索、智能匹配筛选、可接入现有医疗系统、系统可扩展;
标题条风格
1、运算集群需满足CT数据处理与智能病理影像识别方面的需求,需整合高性能计算系统、存储系统、基础软件与并行环境、集群管理与作业调度系统;
2、运算集群应具有较强的扩展能力,可以方便地实现节点增加、系统扩充和升级;
3、运算平台能够兼容研究课题的解决方案和相应的软件系统,例如高通量基因组学数据处理相关软件及流程开发、智能病理影像识别算法移植等,提供并行计算应用分析;
4、尽量减少数据中心的设备管理难度,简化架构,实现应用简单易用的目的。
解决方案:GPU/分布式存储集群
针对医院提出的需求,以GPU的高性能计算智能处理图像数据,超高速的智能比对案例数据进行匹配,提升CT档案整体筛选效率。通过系统部署,以往需要用几天时间才可以处理完成的数据,可将时间复杂度降低到以分钟为单位,同时满足患者远程多端查询数字医疗影像信息。
随着医疗数字化的普及,医疗数据信息的巨大规模、结构复杂、快速增长等特点,行业更加关注数据信息的存储、挖掘、管理,同时对服务器的计算能力、扩展能力也提出了更高的要求。
医院需求:
CT数字档案存取、搜索、智能匹配筛选、可接入现有医疗系统、系统可扩展;
标题条风格
1、运算集群需满足CT数据处理与智能病理影像识别方面的需求,需整合高性能计算系统、存储系统、基础软件与并行环境、集群管理与作业调度系统;
2、运算集群应具有较强的扩展能力,可以方便地实现节点增加、系统扩充和升级;
3、运算平台能够兼容研究课题的解决方案和相应的软件系统,例如高通量基因组学数据处理相关软件及流程开发、智能病理影像识别算法移植等,提供并行计算应用分析;
4、尽量减少数据中心的设备管理难度,简化架构,实现应用简单易用的目的。
解决方案:GPU/分布式存储集群
针对医院提出的需求,以GPU的高性能计算智能处理图像数据,超高速的智能比对案例数据进行匹配,提升CT档案整体筛选效率。通过系统部署,以往需要用几天时间才可以处理完成的数据,可将时间复杂度降低到以分钟为单位,同时满足患者远程多端查询数字医疗影像信息。