（一） 物理层次
从物理层次结构上，PACS可以分为4层：网络用户层、接入层、核
PACS应用层次结构示意图
PACS应用层次结构示意图
心层、资源提供层，自下而上构成一个"金字塔"结构。其中：网络用户层是网络中的众多的终端或工作站；接入层是指与网络用户层中的终端或工作站相连接，为这些终端或工作站进行网络互联的网络设备集合（如二级交换机、集线器等）；核心层是指将接入层网络设备汇集起来，形成全网互联的网络设备的集合，如（服务器、路由器、防火墙等）；资源提供层是指PACS网络中的众多的医疗器械终端，如（CT、US、DR等）。
（二） 应用层次
从应用层次结构上，PACS可以分为3层：MINI-PACS、科室
PACS应用层次结构示意图
PACS应用层次结构示意图
级PACS、全院级PACS，自内而外构成一个"内嵌型"结构。其中：MINI-PACS是指针对小型医疗院所或单一科室规划的系统，MINI-PACS系统也必须包含超声波、内窥镜等图文并茂的专业影像报告系统；科室级PACS是指针对中型医院所提出的科室架构，紧密整合院方已有的HIS/RIS系统 ，建立以患者为中心的科室影像中心；全院级PACS主要是针对大型医院所提出的全院性架构，完全实现全院影像科室数字化读片诊断工作流程、实现全院影像科室电子化管理。
工作流程
现有主流PACS厂商，在研发PACS系统之初，都遵从了以下标准流程。
PACS业务流程图
PACS业务流程图
（一） 检查信息登记输入
前台登记工作站录入患者基本信息及检查申请信息，也可通过检索HIS系统（如果存在HIS并与PACS/RIS融合）进行病人信息自动录入，并对病人进行分诊登记、复诊登记、申请单扫描、申请单打印、分诊安排等工作。
（二） WorkList服务
病人信息一经录入，其他工作站可直接从PACS系统主数据库中自动调用，无需重新手动录入；具有WorkList服务的医疗影像设备可直接由服务器提取相关病人基本信息列表，不具备WorkList功能影像设备通过医疗影像设备 *** 作台输入病人信息资料或通过分诊台提取登记信息。
（三） 影像获取
对于标准 DICOM 设备，采集工作站可在检查完成后或检查过程中自动 ( 或手动 ) 将影像转发至PACS主服务器。
（四） 非DICOM转换
对于非DICOM设备，采集工作站可使用MiVideo DICOM网关收到登记信息后，在检查过程中进行影像采集，采集的影像自动（或由设备 *** 作技师手动转发）转发至PACS主服务器。
（五） 图像调阅
患者在检查室完成影像检查后，医师可通过阅片室的网络进行影像调阅、浏览及处理，并可进行胶片打印输出后交付患者。
需要调阅影像时PACS系统自动按照后台设定路径从主服务器磁盘阵列或与之连接的前置服务器中调用。
在图像显示界面，医师一般可以进行一些测量长度、角度、面积等图像后处理，在主流PACS中，除了测量功能外，都会提供缩放、移动、镜像、反相、旋转、滤波、锐化、伪彩、播放、窗宽窗位调节等图像后处理功能。
（六） 报告编辑
患者完成影像检查后由专业人员对影像质量进行评审，并进行质量分析。完成质量评审控制后的影像，诊断医生可进行影像诊断报告编辑，并根据诊断医师权限，分别进行初诊报告、报告审核工作。在书写报告过程中，可使用诊断常用词语模版，以减少医生键盘输入工作量。诊断报告审核过程中可对修改内容进行修改痕迹保留、可获得临床诊断、详细病史、历史诊断等信息、可将报告存储为典型病例供其它类似诊断使用，供整个科室内学习提高使用。
审核完成的报告通过打印机进行输出后由医师签字后提交，同时诊断报告上传至主服务器存储备份。打印完成后的报告不能再进行修改，但可以只读方式调阅参考。
6架构数据
存储技术架构
PACS有别于HIS、LIS等其它医学信息系统的最重要一点就是：海量数据存储。合理设计PACS的数据存储结构，是成功建设PACS的关键。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备，每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右（未压缩的原始数据），一年数据总量多约(1200GB)。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进，这一数据量还可能进一步增长。此外，如何提高在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。
基于这一原因，现有的PACS医疗影像信息系统提供商多采用分级存储（HSM）的策略，将PACS存储分成在线存储和离线存储两级结构。用两种不同性能的存储介质来分别完成高容量和高效率的要求，低速超大容量存储设备（离线存储服务器）用作永久存储；高速存储设备（SAN）用作在线数据存储，确保在线数据的极高效存取。对于2年以上的历史数据保存在离线存储设备里，在线存储设备仅保存最近三年的数据。
文件格式
DICOM文件是指按照DICOM标准而存储的医学文件。
DICOM文件由多个数据集组成。数据集表现了现实世界信息对象的相关属性，如病人姓名、性别、身高和体重等。数据集由数据元素组成，数据元素包含进行编 码的信息对象属性的值，并由数据元素标签（Tag）唯一标识。数据元素具有三种结构，其中两种具有类型表示VR（是否出现由传输语法决定），差别在于其长 度的表达方式，另外一种不包括类型表示。类型表示指明了该数据元素中的数据是哪种类型,它是一个长度为2的字符串,例如一个数据元素的VR为FL，表示该数据元素中存储的数据类型为浮点型。所有数据元素都包含标签、值长度和数据值体。
标签是一个16位无符号整数对,按顺序排列包括组号和元素号。数据集中的数据元素应按数据元素标签号的递增顺序组织，且在一个数据集中最多出现一次。
值长度是一个16或32位（取决于显式VR或隐式VR)无符号整数,表明了准确的数据值的长度,按字节数目（为偶数)记录。此长度不包含数据元素标签、VR、值长度字段。
数据值体表明了数据元素的值，其长度为偶数字节,该字段的数据类型是由数据元素的VR所明确定义。数据元素字段由三个公共字段和一个可选字段组成。
数据结构
以现广东市场上的主流SUPER PACS系统为例。
目前SUPER PACS系统数据库共有36个表，按用途分为：公用表、数字胶片室专用表、放射专用表、超声专用表、远程专用表。其中起到关键性作用的是Patient、Study、Series、Image四个主表。
Patient表用于存放病人的基本信息，应用范围涉及到SUPER PACS的所有子系统；Study表用于存放病人的检查信息，应用范围涉及到SUPER PACS的所有子系统；Series表用于图象序列表的生成，应用范围涉及到SUPERPACSR DICOM放射系统；Image表用于保存系统图象记录。我也咨询了好几次主管问题！
第一、马云淘宝旺旺的客服装疯卖傻，主管教他们这样做的！
第二、他们不让消费者保存记录，为了让商家生存，出问题找不到记录投诉。
第三，只能保存在马云旺旺服务器，而不能保存在电脑安装好的旺旺里！
总结：无奸不商！罪恶的资本家 马云！1，本地聊天记录。
这个聊天记录是保存在你聊天时所使用的电脑上面的，
如果你不删改你的旺旺程序，就不会消失。
2，在线聊天记录。这个是保存在阿里巴巴网站上面的，
这个保存的时间与你的阿里旺旺等级有关，0~5级保存7天，6~
17级保存15天，18级以上保存30天。
就是连接不到这个软件的服务器了，换一个其他的软件试试，给你种个草，我觉得一个软件挺好用的，评论里放这个软件的官网，你回来可以看看。
拓展：
1、服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
2、在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器，数据库服务器，应用程序服务器，WEB服务器等。服务器指一个管理资源并为用户提供服务的计算机，通常分为文件服务器、数据库服务器和应用程序服务器。运行以上软件的计算机或计算机系统也被称为服务器。相对于普通PC来说，服务器在稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通PC有所不同。
贾扬清谈道，阿里云的开源策略将沿着共存、共生、共赢的路径发展。
据 GitHub 数据显示，2018 年全球新增开源社区用户达到 3100 万用户，大于前六年新增总和；新增 9600 万个开源项目，占总开源项目的三分之一。
1）大数据层面的实时计算，基于 Apache Flink 深度优化，支撑阿里在双 11 期间等海量的实时计算和分析任务；
2）集团内和阿里云上共用的深度学习平台 PAI。这是一个基于开源深度学习框架进行深度优化和整合的平台，关键性能比 TensorFlow 快 3 倍，完全兼容 Tesorflow、Caffe 语法，并通过底层的优化，比如通讯库优化，底层跟 CPU、GPU 跟体系结构相关优化等，实现更快的分布式模型训练和部署；
以下为机器之心针对问答环节的整理内容。
问： 我们都知道，阿里在今年 2019 年 4 月份前后正式上线了开发者社区，将包括 MVP 之类的产品都投了进去，也正好在这个时间点我们做了开发者大会，所以您怎么看大会与您这块的结合？未来计划怎么样去做开发者的生态建设和赋能呢？
贾扬清： 我们从开发者社区中发现到一点，就是就技术领域而言，开发者基本上是排在第一位的，很多创新工作都是从开发者群体这里首先建构起来的。从大数据跟人工智能的角度来说，我们首先希望与开发者建立起一个互助的环境，我们看见很多开发者在做大数据或者人工智能相关的应用时，很多时间都花在怎么搭建环境，比如今天做人工智能研究，首先得要买一个 GPU 等等，都是一些很麻烦的事情，我们希望能从这方面给开发者提供价值，使其具备一个良好的开发环境。
另外，无论是在开发习惯还是效率上，云是可以把这些方法沉淀下来的平台。今天我们回过头去看一些成熟的开源开发者社区，与我国的开发者社区相比还是存在一定习惯上的差异。打个比方，硅谷的社区更愿意利用代码的及时测试等类似环境，而这些环境恰恰需要通过云才能取得较好的效果，我们希望能够帮助开发者们逐渐把这些工具搭建起来；第二是把相关的使用行为、习惯、心态建立起来，使大家在开发效率与最终的应用效率上都能有一个质的提高。
最近“ 区块链 ”这个词在网络上出现的频率很高，可见最近大家对区块链这个词“区块链”这个词很感兴趣，那么什么是“区块链”，怎么解释“区块链”，“区块链”又是个什么链呢？
要想知道“区块链”是个什么东西，我们首先就要从中本聪说起。
2008年11月的时候，中本聪在一个隐秘的密码学评论组上贴出了一篇研讨陈述，陈述了他对电子货币的新设想——中本聪提出：“我相信存在一种不依赖信用的货币，我无法阻止自己去思考它。” 比特币 就此面世。
虽然我们到现在都不知道中本聪是谁，但是我们都知道大名鼎鼎的比特币，也知道最近大热的词“区块链”。
用专业术语来说，区块链是分布式数据存储，点对点传输，共识机制，加密算法等计算机技术的新型应用模式。
比特币白皮书英文原版 [2] 其实并未出现 blockchain 一词，而是使用的 chain of blocks。最早的比特币白皮书中文翻译版 [3] 中，将 chain of blocks 翻译成了区块链。
用人话解释是什么意思呢？通俗来讲区块链就是一种去中心化的分布式账本数据库。
去中心化的意思就是去掉原有的数据中心。
这里给大家举个去中心化的例子：阿里的服务器支持着阿里巴巴日常的数据运行，包括刚刚过去的双十一，我们能够在零点流畅的进行货物秒杀，很大程度上得益于阿里服务器得支持。
阿里的日常活动所产生的所有数据都记录在服务器上，那如果阿里的服务器遭遇意外事故时会发生什么呢？（比如说阿里的服务器被陨石砸到了，导致服务器损坏）
服务器瘫痪后，阿里的数据自然就没办法及时恢复，这就会导致在短期内，阿里没办法维持日常运营。
但是在采用区块链技术后，阿里因日常业务而产生的一笔数据，除了记录在阿里的服务器之外，还会同时记录在百度、谷歌等全球各个服务器上，这样阿里的服务器即使遭遇了意外，仍然不会影响阿里的运行，阿里日常活动所产生的数据仍然会记录在世界各个服务器上，这就是区块链技术所带来的优点和好处。
也就是说原来阿里的数据只记录在阿里的服务器里，阿里的服务器就是中心，现在世界上各个服务器都在同步记录阿里所发生的这笔业务，阿里的服务器就不再是唯一的中心了，这步就做到了去中心化。而世界各地服务器同步记录阿里数据的行为就叫做分布式记账法。
知道了区块链是什么意思，区块链还能为我们的生活带来什么样的边界呢？区块链未来可能应用于哪些领域呢？
一、 区块链技术应用于医疗健康领域。比如说小张家里有遗传红绿色盲的病史，小张曾经在A医院就诊，查过自己的红绿色盲，现在小张在B城市，去了B医院就诊，那么现在B医院可以直接在自己的数据库里查到小张曾经的就诊情况，B医院不用再对小张做重复检查了。这样于医院来说大大节省了医疗资源，于小张来说节约了重复检查的医疗费用。
二、 区块链技术应用于食品安全领域。现在老百姓人人都关注食品安全，将区块链技术应用到食品安全领域，进行食品溯源。首先我们可以将每个蔬菜瓜果都打上专属的标签，然后将蔬菜瓜果的生长情况、成熟情况、病虫害情况等记录在这个标签中。而这个标签中的数据可以通过区块链技术，同步记录在世界各个数据中心。
一方面大家在买菜的时候，可以直接查询到该蔬菜的生长情况，另一方面我国在蔬菜进出口的时候，可以直接查询该进出口产品的情况，我国就不必再进行一次检疫。
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