Exploring publish/subscribe, multilevel cloud elasticity, and data compression in telemedicine.

استكشاف نموذج النشر/الاشتراك، والمرونة السحابية متعددة المستويات، وضغط البيانات في التطبيب عن بُعد.

Clicks: 436
ID: 103869
2020
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #8 of 70 articles by views in computer methods and programs in biomedicine

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Multiple medical specialties rely on image data, typically following the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) ISO 12052 standard, to support diagnosis through telemedicine. Remote analysis by different physicians requires the same image to be transmitted simultaneously to different destinations in real-time. This scenario poses a need for a large number of resources to store and transmit DICOM images in real-time, which has been explored using some cloud-based solutions. However, these solutions lack strategies to improve the performance through the cloud elasticity feature. In this context, this article proposes a cloud-based publish/subscribe (PubSub) model, called PS2DICOM, which employs multilevel resource elasticity to improve the performance of DICOM data transmissions.A prototype is implemented to evaluate PS2DICOM. A PubSub communication model is adopted, considering the coexistence of two classes of users: (i) image data producers (publishers); and (ii) image data consumers (subscribers). PS2DICOM employs a cloud infrastructure to guarantee service availability and performance through resource elasticity in two levels of the cloud: (i) brokers and (ii) data storage. In addition, images are compressed prior to the transmission to reduce the demand for network resources using one of three different algorithms: (i) DEFLATE, (ii) LZMA, and (iii) BZIP2. PS2DICOM employs dynamic data compression levels at the client side to improve network performance according to the current available network throughput.Results indicate that PS2DICOM can improve transmission quality, storage capabilities, querying, and retrieving of DICOM images. The general efficiency gain is approximately 35% in data sending and receiving operations. This gain is resultant from the two levels of elasticity, allowing resources to be scaled up or down automatically in a transparent manner.The contributions of PS2DICOM are twofold: (i) multilevel cloud elasticity to adapt the computing resources on demand; (ii) adaptive data compression to meet the network quality and optimize data transmission. Results suggest that the use of compression in medical image data using PS2DICOM can improve the transmission efficiency, allowing the team of specialists to communicate in real-time, even when they are geographically distant.
تعتمد العديد من التخصصات الطبية على بيانات الصور، التي تتبع عادةً معيار "التصوير الرقمي والاتصالات في الطب" (DICOM) ISO 12052، لدعم التشخيص عبر التطبيب عن بُعد. ويتطلب التحليل عن بُعد بواسطة أطباء مختلفين نقل الصورة ذاتها في الوقت الفعلي وبشكل متزامن إلى وجهات متعددة؛ ويفرض هذا السيناريو حاجة ملحة إلى قدر كبير من الموارد لتخزين صور DICOM ونقلها في الوقت الفعلي، وهو أمر جرى استكشافه عبر بعض الحلول القائمة على السحابة. ومع ذلك، تفتقر هذه الحلول إلى استراتيجيات لتحسين الأداء بالاعتماد على خاصية المرونة السحابية. وفي هذا السياق، تقترح هذه الورقة نموذج نشر/اشتراك (PubSub) قائماً على السحابة يُدعى PS2DICOM، والذي يوظف مرونة الموارد متعددة المستويات لتحسين أداء نقل بيانات DICOM. وقد نُفِّذ نموذج أولي لتقييم PS2DICOM، حيث اعتُمِد نموذج اتصال نشر/اشتراك يأخذ في الحسبان التعايش بين فئتين من المستخدمين: (1) منتجو بيانات الصور (الناشرون)؛ و(2) مستهلكو بيانات الصور (المشتركون). ويوظف PS2DICOM بنية تحتية سحابية لضمان إتاحة الخدمة وجودة الأداء عبر مرونة الموارد على مستويين سحابيين: (1) الوسطاء (Brokers)، و(2) تخزين البيانات. بالإضافة إلى ذلك، تُضغَط الصور قبل الإرسال لتقليل استهلاك موارد الشبكة باستخدام إحدى ثلاث خوارزميات مختلفة: (1) DEFLATE، و(2) LZMA، و(3) BZIP2. كما يطبق PS2DICOM مستويات ديناميكية لضغط البيانات من جانب العميل لتحسين أداء الشبكة وفقاً لمعدل النقل المتاح حالياً. وتشير النتائج إلى قدرة PS2DICOM على تحسين جودة النقل، والقدرات التخزينية، وعمليات الاستعلام واسترجاع صور DICOM؛ إذ قُدِّر التحسن العام في الكفاءة بنحو 35% في عمليات إرسال البيانات واستقبالها، ويُعزى هذا التحسن إلى مستويي المرونة اللذين يتيحان التوسع التلقائي في الموارد أو تقليصها بسلاسة وشفافية. تتمثل إسهامات نظام PS2DICOM في جانبين رئيسيين: (1) توفير مرونة سحابية متعددة المستويات لمواءمة الموارد الحاسوبية حسب الطلب؛ و(2) تطبيق ضغط تكيفي للبيانات لملاءمة جودة الشبكة وتحسين كفاءة نقل البيانات. وتخلص النتائج إلى أن ضغط بيانات الصور الطبية باستخدام PS2DICOM من شأنه تحسين كفاءة النقل، مما يمكّن الفريق الطبي المتخصص من التواصل في الوقت الفعلي، حتى في حالات التباعد الجغرافي.
Reference Key
rodrigues2020exploringcomputer Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Rodrigues, Vinicius Facco;Paim, Euclides Palma;Kunst, Rafael;Antunes, Rodolfo Stoffel;Costa, Cristiano André da;Righi, Rodrigo da Rosa;
Journal computer methods and programs in biomedicine
Year 2020
DOI
S0169-2607(19)30060-4
URL
Keywords
telemedicine compression cloud computing dicom publish/subscribe

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.