【转】10个推荐的 PACS/DICOM Server开源项目

10个推荐的 PACS/DICOM Server开源项目

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本文翻译自：Top 10 Free Open source PACS/ DICOM Server Projects ，英文版权归原作者所有。限于翻译水平，如有遗误，欢迎指正。

什么是 PACS ？

PACS 在医学领域是 Picture Archiving and Communication System 的缩写，指的是医学影像存储和通信系统。PACS 存储要求更小，同时为多种模态的医学影像提供方便的访问接口。

什么是 PACS 组件 ？

PACS 组件包括：

  1. 用于存储，索引和检索医学影像或报告的电子档案系统
  2. 用于查询和处理医学影像的工作站，如基于Web的查看器，手机、平板或者电脑上的客户端，或者是桌面工作站。
  3. 安全的传输网络
  4. 获取影像的仪器

根据 Zion Market Research 的研究[1]显示，全球 PACS 和 RIS (Radiology Information Systems，放射信息管理系统) 2017年产生的经济价值达到 26亿美元，而且有望在2024年达到43亿美元。在 PACS 和 RIS 日益增长的市场中，开源系统虽然只占了很小的一部分，但是在稳步增长。而且我们很高兴看到了一些企业级的 PACS/DICOM 开源解决方案。

为什么使用开源系统 ？

  • 更少的成本
  • 开源的技术
  • 众多的方案可供选择
  • 来自开源社区的不断完善和支持
  • 灵活的集成方式
  • 对于开发者非常友好

1 - Orthanc[2]: 对开发者非常友好的 DICOM server

Orthanc 是一个轻量级、模块化的 DICOM server 项目，由比利时的 Sébastien Jodogne 开发。为不同的数据库和 DICOM 查看器提供了丰富的 API 和 plugins。

Orthanc Demo

Orthanc 是最受欢迎的 DICOM server开源项目， 在法国，巴基斯坦，马来西亚，瑞典，以色列和荷兰的医院，医疗事业和研发机构都有使用。

Orthanc 同时又商业版本的 Orthanc Pro， 提供了相应的技术支持，定制开发，集成，维护和培训，由 Osimis 公司提供。

2 - Dicoogle[3]: 对开发者非常友好的 DICOM server

Dicoogle 是一个商业级的 PACS 开源系统，模块化的框架，为开发者提供了非常友好的SDK来构建医学影像的应用。

Dicoogle 拥有强大的存储，索引和查询功能，并且可高度拓展。测试显示支持超过2500万 DICOM 索引对象。

Dicoogle 同时拥有许多API来构建可在云端运行的 DICOM应用。 Dicoogle 文档非常详细，包括 Dicoogle 的安装，配置和启动。对于如何构建 Dicoogle 插件和云端和网页端的应用，也提供了非常详细的说明。

Dicoogle 使用 GPLv3.0 license。

3 - OHIF[4]：强大的 DICOM 查看器

OHIF 是 Open Health Imaging Foundation 的简称，使用 Meteor 框架开发。该基金会的愿景是使用开源组件，构建可用于生产的医学影像工具。

OHIF 目前有两个产品，OHIF Viewer 和 LesionTracker， 使用 MIT license。使用的是 Cornerstone 这个由 JavaScript开发的 DICOM 库。 这两个产品可以在任意的 Meteor 应用中使用。并且已经发布在 Meteor 的生态中。

4 - JVSdicom Server[5]：Windows下的 PACS server

JVSdicom 是一个企业级的 PACS server， 兼容 DICOM。 支持多条DICOM连接并发使用。 JVSDicom 采用 C++ 开发，支持32位和64位系统。可以在许多Windows版本上使用，支持 DICOM-JPEG2000。

JVSdicom 目前使用 GPL license，最后更新时间在2008年。

5 - EasyPACS[6] ：基于 MySQL 的 PACS server

EasyPACS 采用 Java开发， 所以可以跨平台使用，并且是轻量级的。EasyPACS 使用 dcm4che API 和 MySQL作为数据库来保存数据。

EasyPACS 使用许多强大的框架和规范来提供快捷有效的产品，所以可以很方便的进行拓展。

6 - NeurDICOM[7]：提供 RESTful API 的 PACS server

NeurDICOM 是一个提供 RESTful API 的 PACS server 解决方案，可以和机器学习或者神经网络软件集成，来使用人工智能增强影像诊断。

NeurDICOM 采用模块化的架构， 提供了丰富的API文档， 所以使用NeurDICOM进行开发和集成并不是很难。NeurDICOM的插件使用Python开发，但是开发者也可以使用C或者C++。

值得一提的是，NeurDICOM的开发者已经发布了许多使用其他语言比如Go，Java和C++开发的开源项目。

7 - PacsOne[8] Server

PacsOne Server是一个支持 DICOM 3.0的 PACS server。也是使用MySQL作为后端存储。拥有两个版本，一个免费开源的基础版本，仅提供有限的支持。另外一个高级版本，提供很多支持，和其他的商业产品相比成本也更低。

关于基础版本，虽然可以随意的使用和修改，但是官方声明中使用者需要将自己的修改发送一份给官方，以便供其他使用者使用。

而高级版本提供了很多有用的功能：HL7支持，新版本支持，兼容HIPAA，支持用户系统。

8 - PACSsoft PACS[9]： 网页端的PACS server

PACSsoft PACS 是一个网页端的PACS/DICOM解决方案，核心是一个Windows上轻量级的DICOM server，安装和启动都非常方便，然后配合了一个管理界面。

9 - Dcm4Che[10]：Java开发的DICOM工具集

之所以PACS领域有这么多的开源项目，离不开许多非常优秀的库的支持。Dcm4Che就是其中的一个。Dcm4che是一个非常强大的DICOM库和数据集。使用Java开发，基于的是Dcm4chee，目前已经在很多开源和商用项目中使用。

10 - J-PACS[11]

J - PACS使用Java进行开发，目前已经开源，但是相关的说明却很少。

后记：翻译这篇文章，主要是自己对原文的理解，并没有逐句翻译。之所以这么做，主要是最近接触了医院影像方面。本以为医学影像这个比较封闭的行业里，没想到竟然有很多开源的项目。正因为有这么多的开源项目才使得了解这个行业变得简单一些。所以也希望能够尽自己一份力来使其他人开始了解这个行业时，能够少走一些弯路。

最后引用我非常喜欢的一段话，也是来自这些开源项目背后的一位大神Chris Hafey：

It is my hope that this library be used to build a variety of applications and experiences to deliver on this vision. The MIT license allows this library to be used in any type of application - personal, open source and commercial and is therefore appropriate to support this vision. If you are reading this, I hope you can join me in this mission as there is still a lot to be done。

参考

  1. ^Zion Market Research 【2018.10.31】报告: https://globenewswire.com/news-release/2018/10/31/1639916/0/en/Global-PACS-and-RIS-Market-Will-Grow-USD-4-3-Billion-by-2024-Zion-Market-Research.html
  2. ^Orthanc: https://www.orthanc-server.com/
  3. ^Dicoogle: http://www.dicoogle.com/
  4. ^OHIF: http://ohif.org/
  5. ^JVSdicom Server： http://jvsmicroscope.uta.fi/?q=jvsdicom_server
  6. ^EasyPACS codes: https://github.com/mehmetsen80/EasyPACS
  7. ^NeurDICOM codes： https://github.com/reactmed/neurdicom
  8. ^PacsOne： http://www.pacsone.net/solutions.htm
  9. ^PSPACS： http://www.pacssoft.com/?pspacs
  10. ^dcm4che: https://www.dcm4che.org/
  11. ^J - PACS： https://github.com/chenxxcc/j-pacs

编辑于 2020-01-10

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