每乙個伺服器內的服務都採用上面統一的結構組成。
全流程等待拉取資料
pacs模組接收資料
後端處理
演算法排隊
演算法模組計算
平均耗時
950s
630s
19s27s
189s
85s百分比
現有方案的時間消耗分析（以下以預設配置進行說明）
find periodic check → db (3 mins)
move periodic check → db (1 min)→ delay(10 mins)
(receive dicom, compress dicom, seconds level ingore)
整體延時的典型值為10-11分鐘。（伺服器的時鐘不准會影響該值）
新設計圖（初稿）
新設計邏輯講解
find和move採用rabbitmq作為訊息互動通道，比週期輪詢資料庫具有更及時的響應能力和更低的cpu和io消耗
find查詢pacs時，帶上原業務後端的過濾條件，不但可以減少ris的對接，而且可以按需獲取，而不是批量拉取再過濾放棄（浪費頻寬，磁碟io，磁碟儲存和cpu消耗）
資料拉取模組和業務後端的介面，從原來的資料拉取模組基於restful api主動推送，改為採用ｍｑ作為邊界，業務後端根據自己的處理能力按需獲取
影象壓縮後置。現有方案在拉取影象後，立即進行壓縮，導致業務後端和演算法模組在處理影象時，有乙個額外的解壓cpu開銷（典型值3秒）。新方案修改為演算法模組計算完成後，再進行影象的壓縮。
新設計的最樂觀時間分析
find periodic check (1 min)
if study instance nums keep the same, publish message to (rabbitmq) to move
最樂觀時間大約為1.5分鐘（實際時間以醫院執行為準）
pacs在測試環境的接收時間為20秒，需要注意的是，測試環境的都是單序列。
典型的study包括（正位片的薄層/和厚層，縱隔窗的薄層/和厚層，定位片），排除體積很小的定位片，常見的有2或4個序列，這裡取平均值3.
則正常按study級別接收，約需要60秒。
如果可以按照series進行目標序列的拉取，則只可以節省40秒。
後端從接收資料到向演算法模組傳送請求的平均時間為1分30秒(和層厚有關係，這個是廈大資料的平均時間)。主要做2件事，1是資料歸檔，2是序列篩選。主要耗時是資料歸檔。
資料歸檔是需要一張一張讀取dicom，然後將相同的seriesuid的放到同乙個資料夾下，同時將一些關鍵頭資訊(病人資訊，檢查資訊，序列資訊，資訊等)存入資料庫中。
還需要做一些容錯處理，將同乙個序列下的重複刪掉(instancenumber相同的)，畫素不一致的刪掉。
可以調整的地方：
歸檔功能直接放到pacsinte***ce中處理，pacsinte***ce在接收資料時，本身也會解析dicom頭資訊，因此可以直接按照序列歸檔，同時將頭資訊儲存到資料庫中。就向pacs伺服器做的一樣。
ct肺小結節取消轉float16的操作，平均每例減少10秒。
前端效能優化
影象採用無失真壓縮之後，體積減少接近50%，頁面載入速度減少一半。（100m頻寬，1100層ct，壓縮前載入需要55秒，無失真壓縮後只需要26秒）
主要設計圖（省略了次要邏輯）
效率改進
lru cache: 採用lru_cache減少體積估算的２次重複計算（由於lru_cache不支援list的輸入，因此，只能對db的query進行快取）
process pool: 採用程序池對影象進行脫敏（脫敏需要cpu資源，因此選擇程序而不是執行緒。採用pool可以重複利用程序，減少不斷開啟程序的消耗）
query db necessary: 資料庫只索要必要的資料（過去使用db，簡單粗暴，將db的整個document拉過來，對於study這種以m為單位的document，只拉取需要的字段，能加速不少）
memory filesystem: 脫敏後，打包前的dicom影象輸出在記憶體檔案系統中，可以減少磁碟io消耗
only archive: dicom影象無法通過傳統壓縮演算法減少體積，因此，只需要打包，減少了打包和解包的cpu消耗
首先感謝外掛程式客戶端的去重處理
外掛程式在gui截圖後，會對影象做hash計算，如果發現影象沒有改變，則不傳送影象到ocr server中，這大大減輕了ocr server的壓力。
使用integer型別的fast模型取代float型別的best模型
過去為了追求最佳的識別率，一直採用best模型，甚至採用了融合模式（多模型）。
後面發現，基於integer的fast模型，和基於float的best模型，在ocr識別率幾乎一樣，因此，現在預設選擇fast模型。
fast模型比best模型能節省1/2 ~ 2/3 的執行時間。
凡是需要find的表字段，一定要配置索引
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