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本课程属于：009-DICOMPACS与医学影像数据工程 生命科学与数字医疗 · 共 14 门相关课程，组合学习更完整。
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大规模医学影像数据管线工程

共计 30 章节
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01
课程导入与管线全景
目标=大规模医学影像数据管线的定义 · 边界 · 典型场景（PACS
课程导入管线全景
02
医学影像数据模态与格式
目标=CT · MR · PET
医学影像数据模态格式
03
DICOM协议与元数据工程
目标=DICOM信息模型 · SOP类 · 传输语法
DICOM协议
04
影像数据采集与接入
目标=从PACS · DICOMweb · 厂商API
影像数据采集接入
05
存储系统选型与对象布局
目标=块存储 · 文件存储 · 对象存储的取舍
存储系统选型对象布局
06
元数据索引与数据库设计
目标=患者-研究-序列-实例层级建模 · 关系库与搜索库选型 · 索引策略
元数据索引数据库设计
07
数据去标识化与隐私合规
目标=HIPAA · GDPR · 国内法规要求
数据去标识化隐私合规
08
影像数据质量检查
目标=扫描协议一致性 · 层厚/间距异常 · 方向矩阵错误
影像数据质量检查目标=扫描协议一…
09
管线编排与工作流引擎
目标=Airflow · Argo · Prefect
管线编排工作流引擎
10
批处理与流处理架构
目标=Spark · Dask · Ray
批处理流处理架构
11
影像预处理管线
目标=重采样 · 配准 · 偏置场校正
影像预处理管线目标=重采样
12
分割与标注数据管线
目标=标注任务分发 · 标注格式转换（DICOM-SEG · RTSTRUCT
分割标注数据管线
13
特征提取与嵌入管线
目标=放射组学特征 · 深度学习嵌入 · WSI切片嵌入的批量计算
特征提取嵌入管线
14
数据版本控制与血缘
目标=DVC · LakeFS · Delta Lake等方案
数据版本控制血缘
15
容器化与可复现环境
目标=Docker · Singularity · Conda
容器化可复现环境
16
Kubernetes上的影像计算
目标=GPU调度 · 批任务队列 · Volcano/Kueue
Kubernetes上的影像计算
17
分布式处理与并行策略
目标=按患者/序列/切片切分任务 · 数据局部性 · 分片均衡
分布式处理并行策略
18
管线性能剖析与优化
目标=I/O瓶颈 · 解码开销 · 网络传输
管线性能剖析优化
19
数据缓存与预取策略
目标=本地NVMe缓存 · 分布式缓存 · 内容寻址存储
数据缓存预取策略
20
监控、日志与可观测性
目标=指标采集 · 结构化日志 · 分布式追踪
监控日志
21
错误处理与数据修复
目标=坏文件 · 截断传输 · 元数据冲突
错误处理数据修复
22
安全与访问控制
目标=传输加密 · 静态加密 · 密钥管理
安全访问控制
23
多中心与联邦数据管线
目标=站点自治 · 数据不出域 · 联邦学习数据准备
联邦数据管线目标=站点自治
24
AI训练数据供给管线
目标=训练/验证/测试划分 · 类别平衡 · 样本权重
AI训练数据供给管线
25
推理服务与数据回流
目标=批量推理 · 在线推理 · 结果回写PACS
推理服务数据回流
26
成本治理与资源规划
目标=存储成本 · 计算成本 · 网络成本建模
成本治理资源规划
27
测试与验证策略
目标=单元测试 · 集成测试 · 端到端测试
测试验证策略
28
部署与发布工程
目标=CI/CD · 基础设施即代码 · 蓝绿与金丝雀发布
部署发布工程
29
真实案例
目标=构建万级CT研究队列管线 · 去标识化 · 质量筛查
真实案例CT
30
真实案例
目标=构建病理WSI与影像多模态管线 · 金字塔存储 · 切片嵌入
真实案例WSI