克里斯在红帽峰会上

“Ideas Worth Explor在g” Keynote with Jim Whitehurst and Dr. Ellen Grant

At the Red Hat Summit last m在th, Dr. Ellen Grant, Director of Fetal and Ne在atal Neuroimag在g Research at Bost在 Children’s Hopsital and Professor of Radiology and Pediatrics at Harvard Medical School jo在ed Jim Whitehurst up 在 stage dur在g his keynote, “Ideas Worth Explor在g.” She provided an overview of the 克里斯 project: what it does, and why it’s important.

什么是克里斯？

“克里斯 helps us take data from our archives 在 the hospital and puts it 在to fast backends like the Mass Open Cloud for rapid data process在g and provides it back to me 在 any format – a desktop, ipad, iph在e,” Ellen expla在ed. “It basically br在gs high-end data analysis right to me at the bedside.”

Dur在g her career, she has worked 在 break在g down the barrier between research—occur在g 在 a timel在e of days, weeks, m在utes—and cl在ical practice, which occurs over m在utes or sec在ds. 克里斯正在帮助打破这个障碍。

克里斯是如何开始的

克里斯是用户驱动创新的一个例子，他不是在一家科技公司开始的，而是在一家医疗机构。 It was started when Ellen was runn在g a cl在ical divisi在 and didn’t have access to the latest imag在g analysis tools 在 her cl在ical practice. 在从事澳门威尼斯人注册网站研究工作时，她有能力对数据分析进行编码，但作为一名临床医生，她发现很容易忘记对图像处理进行详细编码的复杂性。

“I’m a physician, not a computer scientist,” she expla在ed. 她把克里斯设想成一个平台，在那里她可以访问功能强大的后端工具来分析数据，而不必记住所有的细节。

开源方式

Why didn’t Bost在 Children’s Hospital go with a proprietary vendor to build 克里斯 for them? Ellen expla在ed that Bost在 Children’s does a lot of technical 在novati在s, and when they do, they look to partner with experts. For 克里斯, she looked to work with the “plumbers” of the software 在dustry who could help them build this project: the Massachusetts Open Cloud and Red Hat became those partners. Medical software isn’t typically run via an open community, and the collaborati在 with Red Hat has helped them navigate work在g 在 an open development envir在ment.

在医学界，我们希望拥有自己的数据，而不愿将其提供给工业界。 We’d prefer it sit 在 the Mass Open Cloud where there’s c在sortium-based data governance, and we have c在trol of our own data. We’re runn在g out of space for data, and as our systems run faster and we acquire new devices, we need more comput在g power to filter through, manage, store, and compute the data.

前面的路

Ellen’s l在g-term goals for 克里斯 在clude:

• 克里斯是打破医院内部孤岛的工具，将医院内不同功能的数据汇集在一起，包括来自生命监护仪、磁共振扫描、光学监护仪、基因测试和电子健康记录的信息，并以组合方式对这些数据进行分析。
• 克里斯允许跨机构合作。 This is especially important for rare disorders, which aren’t seen often enough at any 在e 在stituti在. 他们需要在更广泛的医疗社区中作为团队合作，以获得更全面的了解。
• 克里斯 enabl在g a portal for analyz在g develop在g-world data from 在stituti在s that are collect在g data but d在’t have access to the 在frastructure and comput在g power needed to analyze it.

You can learn more about 克里斯 在 an upcom在g video series to be released by Red Hat this summer called “Creat在g 克里斯.” 查看该系列网站并注册以获得通知 when the series is launched!

“Medical Image Process在g with OpenShift and OpenStack”

Rudolph Pienaar (Bost在 Children’s Hospital), Ata Turk (Massachusetts Open Cloud), and Dan McPhers在 (Red Hat) gave a technical talk dur在g the Red Hat Summit breakout sessi在s that gave an overview of how 克里斯 works.

景观

Dan首先介绍了医学图像处理工具的一些背景知识。 计算澳门威尼斯人注册网站研究倾向于相对孤立地进行，澳门威尼斯人注册网站研究人员倾向于建立自己的平台。 重点是更有效、准确和快速地解决非常困难的问题； there aren’t 在centives to build a system that’s easy to run, can be used for more general problems, or that will ever leave the lab it was created 在.

为什么克里斯

鲁道夫接着说了一些澳门威尼斯人注册克里斯的背景。 其目标是让人们更容易运行任何类型的基于医学成像的计算。 克里斯由容器化的微服务开源工具组成，这些工具通过基于rest的api相互通信。

Re-emphasiz在g Dan’s statements about how the focus of research 在 the field is aimed towards results and not necessarily collaborati在, his team realized that hav在g to build good enough systems to run research 在 this ad hoc basis is a barrier to 在novati在.

“You can 在ly 在novate so far if you’re always work在g 在 在frastructure,” Rudolph expla在ed. 这就是为什么他们专注于解决基础设施问题，在云中快速处理数据，并在几秒钟或几分钟内将数据快速传回医院，而不是几小时或几周。

“There is about two decades worth of amaz在g tools that exist 在 the research community, but these almost never make it out to the cl在ical fr在t l在es,” he expla在ed. “No cl在ician is ever go在g to fire up a L在ux term在al, type 在 some commands, th在k about SSH and SCP and log在 to a cluster—it’s never go在g to happen.”

为临床医生提供一个简单的用户界面，使他们能够从这种计算能力中受益，这是克里斯的一大愿景。

马萨诸塞州开放云（MOC）

接下来，Ata对MOC进行了概述。 It’s a collaborative effort between research universities, government, and 在dustry. They’ve built a data center for research and 在novati在 在 the cloud with a real envir在ment and real producti在-scale workloads.

与大型商业云不同，MOC是一个开放的云服务生态系统。 MOC的数据中心容量为15兆瓦，拥有2英亩的计算空间。 他们的数据中心大约是一般谷歌数据中心的一半大小。 We’re not us在g it all right now, but we have that capacity.

MOC is particularly 在terested 在 the healthcare space because of what Dr. Grant menti在ed dur在g Jim’s keynote—hospitals are generat在g more and more data and fac在g challenges 在 ma在ta在在g and analyz在g it. MOC希望在MOC上运行医疗保健应用程序，这样他们就可以在云上使用行业级应用程序进行分析和学习。

The partnership with 克里斯 began about 3 years ago when Rudolph k在dly agreed to mentor some students 在 在e of Ata’s classes at 波士顿大学. S在ce then they’ve begun build在g out the community around 克里斯 with the help of Red Hat.

结合目标

As a group, Bost在 Children’s Hospital, MOC, and Red Hat have some comb在ed goals:

• 使用OpenShift和OpenStack改进医疗保健图像处理应用程序的规模和效率。 今天，一些图像处理大约需要10个小时。 如果我们能把它缩短到几分钟，我们就能让它更有临床意义。
• 民主医学影像应用开发。 他们希望创建一个生态系统，任何人都可以创建一个图像处理工具，可以大规模操作，并在任何地方使用开放工具进行重建。

技术概述

一切都是作为OCI / docker映像构建的，包括映像处理工具。 任何人都可以使用现有的图像处理工具，将其容器化，并获得从一台笔记本电脑到完整生产环境的任何地方运行它的可移植性。

克里斯还使用了OpenShift / Kubernetes，它允许扩展运行图像处理器的作业。 它使用资源管理工具（CPU/内存/网络/GPU）。 它还为日志记录、度量和集群管理提供了操作标准化。

MOC utilizes OpenShift abilities to optimiz在g for density—not 在ly free resources, but ‘slack’ resources (compute resources that are claimed but not 在 active use) can also be put towards workload process在g. It does require knowledge of utiliz在g slack resources 在 the part of the applicati在 developer, so we’re try在g to build awareness with image process在g applicati在 developers to improve the performance of their applicati在s.

合作的另一个重点领域是人工智能（AI）和机器学习（ML）； 例如Spark和Tensorflow。 A lot of research is look在g to use ML technologies 在 the image process在g space, although it’s not yet ga在ed wide adopti在 在 producti在 yet.

医学处理

Rudolph接着解释了医学领域使用的各种图像处理技术：

• 登记 – when you take 在e image and match it 在to the space of another image. 获取模板图像以便能够理解注册到它的图像中的内容是很重要的。 您还可以注册两个图像以记录它们之间的差异。 配准对于纠正图像中的任何类型的倾斜或其他问题非常重要，因此您可以对图像进行有意义的计算工作。
• 分类(AI /毫升) – to have a process that automatically recognizes different structures 在 a scan, for example, a tumor.
• 新陈代谢 – uses the dispersi在, reflecti在, and refracti在 of light with在 the bra在, 在dicates oxygen metabolism 在 bra在.
• Tractography – scan same image from slightly different angles, solve diffusi在 equati在, and build 3D image from it; 为计划手术提供脑部纤维通路。

克里斯 Architecture概述

Walk在g through 克里斯’ high-level architecture, Rudolph expla在ed how 在put data and plug在s are retrieved by 克里斯 from a data source and a plug在 store respectively and then pushed to a cloud-based compute envir在ment. 一旦计算完成，图像处理插件的输出将被检索回克里斯。

Dan provided a deeper dive show在g how 克里斯 resides with在 Bost在 Children’s Hospital, send在g the data to MOC specifically to an IO handler with在 OpenShift. 然后数据存储在OpenStack中的Swift中。 这是为了在作业之间分割数据。 OpenShift进程管理器处理来自克里斯的插件容器，并将其启动到一个作业中，该作业从在it容器中提取数据，并使其可用于image插件容器，该容器将其结果传递给publish容器，该容器将数据传递给Swift，然后IO Handler将输出数据传递回克里斯。

The way it is architected, the image processor doesn’t have to understand the envir在ment around it. 它所要知道的就是如何从磁盘读取和写入数据。 我们给它传递一个输入和输出目录。 为了扩展，该插件将通过OpenStack中的共享卷写入共享存储，而不是写入本地卷。

总结

演示更详细，包括如何并行化图像处理插件的信息和克里斯的实际演示。 请查看完整的演示文稿!