[疑难杂症2024-002]一个“显而易见“的问题,是如何进入生产环境的?

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1. 前言

最近在处理一个在医院上线的系统的问题。这个问题,由于关联的模块比较多,至少涉及到3个模块之间的功能调用。因此,协调大家都有时间来排查问题不是很方便。这个问题就拖了有一周左右。医院那边一直在催促公司派人解决,也没有多大进展。

后来实在不行了,必须要解决了。只好硬着头皮上了。

问题其实也比较直观。就是回传给医院的图像,出现了巨大的灰色的框。这样导致有效的图像,都被遮挡住了。而这些图像是要交给患者打印胶片的,那肯定就不能正常的交付了,也就影响了医生的工作流,因此他们也比较着急,希望能尽快解决。

在这里插入图片描述

2. 问题定位

程序员的工作,有点类似医生。也是需要先观察现象,根据现象,推测可能的原因。由于在最终推送到医院的PACS前,会经过3个服务的处理。那只能是从前往后依次排查了。

在这里插入图片描述

由于三个模块,各自负责的人不同。这个时候,很容易相互推诿,都会认为自己的模块肯定是没问题的,一定是别的模块出了差错,引起了问题。那这个时候怎么办呢?只能采用联想-排除的方法,就是先根据从现场反馈的,一切线索,尽可能地排除掉一些可能性。将产生问题的点,缩小范围。

现场给到的线索有哪些呢?
1> 系统上线后,偶然会有这样的灰色方框的问题。有的医生反馈,有的不反馈;
2> 最近出现灰色方框的比较多了,影响了医生的正常工作;
3> 自动重建会出现问题;但是手动重建,再推送到PACS, 图像是正常的;
4> 自动重建和手动重建的操作,中间隔了多久?这中间服务器到底发生了什么情况?
5> 自动重建和手动重建,用的算法代码是否一致? 是否有可能是因为代码不一致导致的?
6> 拉取图像,确认只拉取了一次。且拉取下来的图像,和PACS上显示的序列内数量也是一致的.

然后我又查了chatgpt, 询问关于MPR, MIP如果出现灰色方框时,有什么可能的原因。chatgpt给出的回复大致分为三点:
在这里插入图片描述
gpt给出的三个可能性中。最大的可能性是第一种,也是我们认为概率最大的。

但是,这个怎么解释,手动重建就是正常的呢?

未完待续…

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