Utilizando uma nuvem privada para suportar serviços de armazenamento e visualização de imagens médicas

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1 Utilizando uma nuvem privada para suportar serviços de armazenamento e visualização de imagens médicas Matheus D Eça Torquato de Melo 1, Luan Henrique Santos Simões de Almeida 2, Marcelo Costa Oliveira 1, Erico Augusto Cavalcanti Guedes 3 1 Laboratório de Informática Médica e Bioinformática (LIMB) Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Campus Arapiraca CEP Arapiraca - AL - Brasil 2 Instituto de Computação (IC) Universidade Federal de Alagoas (UFAL) CEP Maceió-AL - Brasil 3 Instituto Federal de Alagoas (IFAL) - Campus Palmeira dos Índios CEP Palmeira dos Indios - AL - Brasil. matheus.tor4@gmail.com, {lhssa, oliveiramc}@ic.ufal.br, erico@ifalpalmeira.edu.br Abstract. Cloud computing has been gaining ground as a solution IT worldwide. And with medical images is no different. A large volume of these images is generated every day, so it is necessary an environment to adapt to the demand presented. Moreover, the availability of a mechanism to assist the remote diagnostic becomes a revelant mechanism to improve patient care. In view of this, the present work aims to present a model of ecosystem of virtual machines based in cloud computing, where the machines cooperate to provide an environment of display and storage of medical images by network. Resumo. A computação em nuvem começa a ganhar espaço como solução de TI em todo o mundo. E com as imagens médicas não é diferente. Um grande volume destas imagens é gerado a cada dia, logo é necessário um ambiente capaz de se adaptar à demanda apresentada. Além disto, a disponibilização de um mecanismo que auxilie o diagnóstico remoto torna-se um mecanismo pertinente para melhorar os cuidados com pacientes. Em face disto, o presente trabalho visa apresentar um modelo de ecossistema de máquinas virtuais baseado em computação em nuvem, onde as máquinas cooperam entre si para disponibilizar um ambiente de visualização e armazenamento de imagens médicas pela rede. 1. Introdução Imagens médicas constituem uma importante ferramenta para auxiliar o profissional da saúde no diagnóstico preciso de pacientes. Radiografia, tomografia computadorizada, mamografia, entre outros exames, têm as imagens como insumo básico para um diagnóstico mais eficaz. Por isto é muito importante disponibilizar recursos capazes de melhor subsídiar aos profissionais que se utilizam de tais evidências. Desta maneira, a inserção das tecnologias da informação no processo relacionados às imagens médicas mais uma ferramenta de relevante importância no diagnóstico de doenças, consequentemente na melhoria da saúde humana.

2 O servidor PACS (Picture Archiving and Communication System - Sistema de arquivamento e comunicação de imagens) surge como mecanismo que gerenciar todo este montante de imagens produzidas, centralizando-as num banco de dados. Embora a utilização do servidor PACS seja uma abordagem bastante aplicada para armazenamento das imagens, o servidor por si só possui limitação de espao. Se as previsões de [Teng et al. 2010] estiverem corretas, só os Estados Unidos, devem produzir cerca de 100 petabytes de imagens médicas em Devido a grande demanda de imagens. Faz-se necessária a aplicação de um ambiente escalável capaz de suportar cargas variadas e que também resista ao tempo. Para atender a tais critérios surge a computação em nuvem, que chega para pode prover um armazenamento a baixo custo e com alta confiabilidade e segurança [Zeng et al. 2009]. Além disto, por sua importância para diagnósticos médicos é necessário uma plataforma que permita a visualização e manipulação de imagens médicas. Uma das possibilidades com o uso da computação em nuvem é a disponibilização de aplicativos de visualização dessas imagens como serviço, isto resulta na economia de recursos no dispositivo visualizador, visto que o poder computacional fica a encargo da própria nuvem. Em face disto, este trabalho propõe um ambiente virtual baseado em computação em nuvem capaz de disponibilizar um ambiente de visualização e armazenamento de imagens médicas pela rede. Em síntese, o trabalho exibe uma arquitetura composta por máquinas virtuais que cooperam entre si, a fim de disponibilizar um aplicativo visualizador de imagens médicas como serviço, além de proporcionar um ambiente adequado para armazenamento e distribuição destas imagens. Por fim é importante salientar a contribuição social que move o trabalho. Pois a criação de um mecanismo de visualização de imagens médicas remotamente, resulta numa importante ferramenta de auxílio aos profissionais da saúde no diagnóstico de pacientes. A utilização deste mecanismo resulta em maior segurana e comodidade para um diagnóstico mais preciso, proporcionando melhoria no atendimento aos pacientes. O trabalho está organizado da seguinte forma: a próxima seção exibe os trabalhos relacionados relevantes no contexto de imagens médicas e computação em nuvem, a seção 3 contém a metodologia, a seção 4 os resultados e discussão e a seção 5 as considerações finais. 2. Trabalhos Relacionados Esta seção contém um conjunto de trabalhos que sustentam a relevância do que está sendo apresentado no corrente trabalho, mostrando de maneira clara a riqueza da aplicabilidade de computação em nuvem no contexto de imagens médicas. De maneira geral a implantação propriamente dita de sistemas PACS na nuvem ainda é um assunto relativamente novo no cenário de TI. [Philbin et al. 2011] mostra o momento atual como alvorada da utilização de computação em nuvem para imagens médicas. Isso justifica a literatura ainda resumida sobre a aplicação prática de sistemas PACS em ambientes de computação em nuvem. O mesmo trabalho apresenta um conjunto de diretrizes e justificaticas relacionadas à implantação de sistemas PACS na nuvem. Nele os autores apresentam como necessidades principais para esta implantação: ( além dos detalhes técnicos para funcionamento

3 da nuvem e de sistemas PACS) a possibilidade de renderização remota e a utilização de desktops virtuais. Com a renderização remota, as máquinas clientes ficam livres de todo o processo de renderização, deixando-as mais leves. A renderização é então realizada pelos servidores que compõem a nuvem, otimizando assim todo o processo. Já com a utilização de desktops virtuais, é possível a interação dos clientes com a máquinas virtuais alocadas na nuvem. A técnica consiste em disponibilizar a área de trabalho das máquinas virtuais através da rede. Mesmo possuindo apenas um ponto de vista abstrato sobre a implantação de sistemas PACS na nuvem, este trabalho é muito relevante para o contexto de imagens médicas na nuvem, pois apresenta um panorama geral bem definido sobre a questão. Um dos maiores desafios em pesquisa de imagens médicas é o armazenamento dos dados. [Langer 2011] mostra os maiores desafios em relação ao armazenamento de imagens médicas. O trabalho deixa claro que os desafios não se resumem somente ao modo como os dados serão guardados, mas também a recuperação dos arquivos e o compartilhamento dos mesmos. É muito mais viável tanto do ponto de vista financeiro, quanto até mesmo de desempenho, terceirizar o processo de armazenamento de imagens médicas. Então é proposta uma abordagem de alocação destes serviços de armazenamento, recuperação e compartilhamento de imagens médicas em ambientes de computação em nuvem, que disponibilizaria uma plataforma mais barata e facilmente gerenciável para tais serviços. Além de poupar gastos com a aquisição de recursos físicos, é possível economizar com o treinamento de funcionários. É exibido ainda no trabalho um conjunto de modelos e diagramas específicos para tentativa de solução de cada desafio apresentado pelo autor. Atacando os desafios apresentados encontrados em [Langer 2011], [Yang et al. 2010] propõe um sistema de acesso a arquivos de imagens médicas (MIFAS - Medical Image File Access System) baseado em computação em nuvem. Tal sistema é utilizado para armazenar as imagens médicas em formato digital de cada paciente e disponibilizar o acesso compartilhado para estes dados. Seu funcionamento é semelhante ao dos sistemas PACS, exceto no fato de o MIFAS utilizar a plataforma Hadoop para solucionar os problemas de armazenamento, troca e compartilhamento. Para armazenar e recuperar dados de quaisquer plataformas, é sempre necessário a observação minuciosa da arquitetura que irá suportar o armazenamento. O modo como os arquivos serão incluídos e recuperados reflete diretamente em fatores como desempenho e confiabilidade. Baseando-se na necessidade de armazenamento de grandes quantidades de dados, [Silva et al. 2011a] propõe uma arquitetura de armazenamento de imagens médicas baseadas em computação em nuvem, visando otimizar o desempenho das consultas bem como a eficiência do armazenamento. A arquitetura é composta por servidores principais que não estão alocados em nuvem, estes devem atender aos requisitos de confiabilidade, e são responsáveis por armazenar as referências para as imagens. Existem também servidores secundários localizados na nuvem, responsáveis por armazenar as imagens propriamente ditas e os metadados de cada uma delas. Toda a inserção e recuperação de imagens passa por um gateway, que realiza procedimentos intermediários (e.g. Partir a imagens em blocos menores, encriptar os pedaços) que garantem a ação correta da solicitação enviada. A utilização do gateway permite que plataformas que utilizam DICOM e as que não utilizam possam se comunicar. Um dos apelos por parte dos médicos é que o envio e recebimento de imagens médicas de datacenters para ambientes internos, deve garantir a privacidade nos dados do paciente. O gateway ataca direta-

4 mente esta questão, proporcionando um nível de segurança mais elevado nestas operações [Silva et al. 2011b]. Com um ponto de vista mais voltado para a implementação, [Teng et al. 2010] apresenta uma metodologia para armazenamento de imagens médicas em ambientes de computação em nuvem. Baseando-se nas previsões de crescimento exponencial no número de diagnósticos baseado em imagens, os autores propõem uma solução para o arquivamento e distribuição das imagens baseada em computação em nuvem. No trabalho são exibidos detalhes de implementação, que utiliza essencialmente o Microsoft Windows Azure 1 como plataforma principal. A escolha desta plataforma foi baseada em suas capacidades, como já possuir um servidor DICOM embutido, tais como: um módulo responsável por indexar as imagens DICOM e armazená-las no Banco de dados do próprio Azure, e uma interface web bastante amigável para gerenciamento de toda a nuvem. Alocando este armazenamento na nuvem é possível suportar o crescimento previsto pelos autores. Pode-se notar que a grande maioria dos trabalhos que envolvem imagens médicas e computação em nuvem tem o objetivo voltado ao armazenamento, recuperação e compartilhamento destas imagens. Mas existe outra possibilidade promissora em relação a imagens médicas e nuvem, que é justamente a alocação de sistemas de manipulação de imagens médicas na nuvem. Esta abordagem permite que clientes dos mais variados tipos (desktops, notebooks, tablets, smartphones) possam utilizar softwares avançados que normalmente requerem maior poder computacional. Além disto poupam o consumo de processamento, energia e refrigeração. SparkMed, framework previamente apresentado nesta seção, propõe uma solução própria para esta questão, pois disponibiliza softwares de manipulação de imagens médicas para dispositivos móveis [Constantinescu et al. 2011]. 3. Metodologia O ambiente foi implantado sobre uma nuvem privada previamente construída. Trata-se de uma nuvem de pequeno porte contendo apenas dois nós, a configuração das máquinas que compõem o ambiente pode ser encontrada na tabela 1. A nuvem foi construída utilizando-se do gerente de estrutura virtual OpenNebula 2, na versão 3.0 e do hypervisor Linux KVM 3. Utilizou-se ainda a interface web Sunstone 4 para gerenciamento de todo o ambiente, e o software VirtualBox 5 para criação e configuração prévia das máquinas virtuais. A proposta do ambiente consiste em possuir um mecanismo de armazenamento de imagens médicas centralizado, que distribui as imagens médicas para os ambientes de visualização e as coleta a partir de modos de aquisição (equipamentos de mamografia, radiografia, tomografia, etc.). Deste modo a abordagem para a criação do ambiente seguiu dois passos principais: 1. Alocação do mecanismo de armazenamento de imagens médicas na nuvem; 2. Alocação do mecanismo de visualização de imagens médicas na nuvem. 1 Windows Azure

5 Tabela 1. Máquinas que compõem a nuvem Nome Processador Memória Capacidade VT 1 RAM do HD PACSOnCloud- Intel Xeon Processador 2 GB 1 TB Sim FrontEnd X3363 (2.83 GHz - 4 núcleos) PACSOnCloud- Intel Xeon Processador 3GB 250 GB Sim Node (1.86 GHz - 2 núcleos) Ao fim desta seção é exibido um panorama geral do ambiente proposto, expondo a organização das máquinas virtuais de modo a disponibilizar o serviço requerido Alocação do servidor PACS na nuvem Para o ambiente proposto o mecanismo de armazenamento escolhido foi um servidor PACS. No caso o adotado foi o DCM4CHE 6. Trata-se de um servidor de arquivamento DICOM (Digital Imaging Communications in Medicine - comunicação de imagens digitais em medicina), que possui implementação na linguagem JAVA 7. Fatores para esta decisão: é gratuito e de código aberto; é compatível com as ferramentas de visualização escolhidas e possui um interface web para o gerenciamento (o que facilita para interação remota). Por se tratar de um ambiente de testes e pelas limitações impostas pelo hardware, dimensionou-se a máquina com o tamanho de 8(oito) gigabytes persistentes. Como sistema operacional decidiu-se pelo Ubuntu bits, justamente pela familiaridade com esta plataforma. É importante relembrar o motivação desta alocação, que se baseia principalmente na questão de armazenamento de imagens médicas na nuvem. Assim, além de absorver os benefícios da nuvem para o armazenamento destas imagens (e.g. gerenciamento centralizado, escalabilidade) a abordagem permite que a inserção e recuperação de imagens no servidor seja feita também por usuários externos, desde que estes possuam permissões para acessar a nuvem privada Alocação do ambiente de visualização na nuvem Esta atividade consiste em alocar uma máquina virtual contendo as ferramentas necessárias para visualização de imagens médicas no ambiente de computação em nuvem proposto. O intuito principal é a disponibilização deste sistema nos mais variados tipos de dispositivos que podem se conectar à nuvem, além de poupar seus recursos, tanto para instalação, quanto para a utilização do software. Esta abordagem é bem semelhante à proposta por [Constantinescu et al. 2011], que visa distribuir aplicativos médicos em plataformas móveis

6 O software utilizado para o ambiente de visualização foi o InVesalius 8. Tratase de um software de auxílio ao diagnóstico que permite a criação de modelos em três dimensões de estruturas anatômicas dos pacientes, além de permitir a visualização destes modelos. O InVesalius é um software livre e de domínio público, pode ser adquirido diretamente do portal do software público 9, fator este que contribuiu para sua escolha. Outra característica que merece destaque é o fato do InVesalius rodar em desktop, por isso para disponibilizar este aplicativo na rede é necessário prover um mecanismo para área de trabalho remota. A versão do InVesalius utilizada no ambiente é a mesma proposta por [Almeida and Oliveira 2012], onde o software possui em sua composição o ConsultPACS, uma ferramenta para consulta e recuperação direta de um servidor PACS, o que facilita a integração com o DCM4CHE instalado em outra VM(Virtual Machine - máquina virtual). Desta maneira, é necessário que o ConsultPACS recupere as imagens médicas desejadas do servidor e as armazene no repositório local da máquina virtual, para que o InVesalius possa reconstruir as imagens e mostrá-las em seu ambiente de visualização. O fluxo de comunicação entre InVesalius, ConsultPACS e servidor DCM4CHEE para a visualização das imagens pode ser visto na figura 1. Figura 1. Fluxo de comunicação para visualização de imagens Como o objetivo desta alocação é a disponibilização do ambiente de visualização para vários clientes, dimensionou-se a máquina virtual com 256 Mb de memória RAM, 1Ghz de processador single-core, uma interface de rede e VNC (Virtual Network Computing -Computação via rede virtual) 10 habilitado. As imagens portadoras do ambiente de visualização foram definidas como não persistentes com capacidade de 6Gb de armazenamento. Desta forma é possível replicar VMs utilizando a mesma imagem como base, possibilitando assim a multiplicidade de VMs deste tipo. 8 num=0 9 num=1 10 O VNC é um protocolo desenvolvido para acessar interfaces gráficas remotamente

7 3.3. Panomara geral do ambiente proposto Após a apresentação dos materiais e métodos utilizados para construção do ambiente, é necessário tecer algumas considerações para um melhor entendimento do ambiente como um todo. Em si, o ecossistema de máquinas virtuais alocadas na nuvem possui uma VM central, que comporta o servidor DCM4CHE, possibilitando o acesso tanto a partir das VMs, quanto de entidades externas. Possui também um conjunto de máquinas portadoras do ambiente de visualização, a fim de atender um número maior de clientes. A abordagem de separar as VMs do ambiente de visualização das VMs com servidor PACS se mostrou bastante adequada. Com sua utilização, é possível realizar modificações específicas em cada serviço, sem necessariamente interferir no outro. Isso torna o ambiente mais flexível e facilita a sua gerência. De maneira simples, o ambiente proposto possui um conjunto de VMs do ambiente de visualização e uma VM central contendo o servidor PACS alocado. As VMs podem ser acessadas por entidades externas, permitindo a inserção de novas imagens no servidor, e possibilitando o acesso ao ambiente de visualização. As VMs se comunicam entre si, os ambientes de visualização recolhem as imagens do servidor PACS, e as exibem no software de visualização. A figura 2 possui o panorama geral do ambiente proposto. A lista exibida contém as imagens médicas que estão carregados no servidor. Figura 2. Panorama geral do ambiente proposto 4. Resultados e discussão Conforme visto na seção anterior, a metodologia se baseou em duas atividades principais: a alocação do servidor PACS na nuvem e a alocação do ambiente de visualização na nuvem. Então, para proporcionar uma melhor observação do foi alcançado, esta seção foi dividida em subseções menores para cada uma destas atividades. Assim, pode-se destacar melhor os resultados obtidos em cada etapa do processo.

8 4.1. Ambiente de armazenamento Existem algumas considerações pertinentes sobre a alocação do serviço. Como ponto positivo pode-se destacar a possibilidade de inserção de imagens a partir de um terminal qualquer. Deste modo, a VM alocada na nuvem pode ser alimentada pelas diversas fontes de imagens, facilitando a cooperação entre organizações distintas e permitindo o compartilhamento da base de dados com instituições remotas que possuem os devidos privilégios para utilizar o serviço na nuvem privada. Além disto, pode-se destacar também o fato de o servidor DCM4CHEE utilizar uma interface web para seu gerenciamento. Isto facilita muito as operações remotas, permitindo que o administrador do servidor PACS realize suas atividades na interface como se estivesse operando numa máquina real. Observou-se algumas limitações técnicas na escalabilidade do servidor DCM4CHE quando alocado na nuvem. Como a imagem foi marcada como persistente não é possível reaproveitá-la para outra VM a ser alocada em nuvem. Desta forma, o armazenamento de imagens médicas fica limitado ao tamanho que a imagem da VM possuir. E mesmo que a VM pudesse ser replicada, outro problema surgiria: assim que uma VM é instanciada, a imagem alocada é uma cópia da imagem definida no template 11, ou seja, a replicação das VMs resultaria em cópias distintas da mesma base de dados, desta forma uma modificação efetuada em uma VM não reflitiria na outra, ou seja, a base de dados não seria centralizada, desvirtuando o propósito inicial Ambiente de visualização A alocação do ambiente de visualização se mostrou simultaneamente uma atividade inovadora e desafiadora. O fornecimento de aplicativos específicos dentro da rede deve atentar a diversos fatores, como desempenho do aplicativo e a interface pela qual ele é entregue ao usuário, visando atender a um maior número de clientes possível. Devido aos requisitos para aplicação, esta alocação foi a mais problemática no contexto geral do trabalho. Inicialmente as dificuldades permeavam a disponibilização da interface gráfica da VM na rede de modo aceitável. Devido aos requisitos de processamento do InVesalius e do desempenho das VMs, a visualização das imagens médicas não foi concluída com sucesso. Para alimentar o InVesalius é necessário possuir imagens médicas armazenadas localmente. A recuperação das imagens armazenadas no DCM4CHE é intermediada pelo ConsultPACS. A comunicação entre o ConsultPACS e o DCM4CHE ocorreu normalmente. Logo foi possível que o ConsultPACS realizasse consultas na base de dados do DCM4CHE. Por fim são necessárias algumas considerações sobre esta alocação. Primeiramante, observou-se que a utilização de área de trabalho remota é uma aplicação que não se mostrou a mais adequada para disponibilizar o ambiente de visualização. O InVesalius, por trabalhar com imagens 3D, requer mais recursos computacionais para funcionar. Logo, o redimesionamento das VMs se faz necessário. A alternativa mais viável seria dotar as VMs de mais poder de processamento. Além disto, por causa da utilização da área 11 Arquivo de definição das máquinas virtuais. Contém parâmetros como montante de memória RAM e capacidade do processador

9 de trabalho remota, fica inviável agregar mais de um cliente a uma mesma VM, assim os recursos alocados para uma VM serão utilizados por apenas um usuário. Uma opção para dirimir este problema é a utilização de um ambiente de visualização utilizando web services. Deste modo, seria possível a inserção de mais usuários na mesma máquina virtual, e também ocorreria uma melhora significativa no desempenho da aplicação. 5. Considerações finais A utilização de computação em nuvem para resolução de problemas de usuários de TI, está se tornando uma alternativa bem interessante, e começa a ganhar espaço nas mais diversas áreas do conhecimento. A medicina não se exclue deste contexto. Armazenamento de imagens médicas, disponibilização de softwares de gerenciamento de hospitais e de auxílio ao diagnóstico compõem as principais soluções que a medicina hospeda em nuvem até então. Por se tratar de um paradigma relativamente novo, as pesquisas sobre computação em nuvem ainda estão começando a se solidificar. E no contexto de imagens médicas e computação em nuvem, ainda existe escassez no materiais publicados. E principalmente dos trabalhos que especifiquem a implementação do ambiente. Daí a importância de desenvolvimento de mais pesquisas nesta área em particular. Deste modo, o presente trabalho apresentou uma proposta de ambiente escalável para imagens médicas baseado em computação em nuvem. Em suma, o ambiente foi desenvolvido com o intuito de comportar tanto o ambiente de visualização de imagens médicas quanto o servidor para armazenamento destas imagens. Desta maneira a abordagem absorveu um diferencial marcante quando comparada aos trabalhos semelhantes. Enquanto a grande maioria dos trabalhos relacionando PACS e computação em nuvem estão focados no armazenamento, e alguns outros na disponibilização de softwares de auxílio ao diagnóstico, o ambiente proposto une estas duas possibilidades. Isso resulta num ambiente inovador no contexto de imagens médicas e computação em nuvem. Fato este que corrobora a relevância do trabalho atual. Baseando-se nos testes realizados existem algumas medidas que se apresentam como potenciais soluções para estes problemas. Assim, visando a melhoria do ambiente, destacam-se como trabalhos futuros, as atividades a seguir. Criação de um cluster virtual para alocação do servidor PACS - Utilizar um cluster para alocação do servidor PACS. Com esta abordagem pode-se flexibilizar o poder computacional, adicionando-se novas VMs como nós do cluster. Aplicar modificações no ambiente de visualização das imagens - Pretendese utilizar algum software de visualização que possua uma interface web para utilização. Além disto, após os testes realizados detectou-se a necessidade de redimensionar as VMs do ambiente de visualização, onde as VMs precisam de mais poder de processamento. Por fim, depois de destacar as contribuições relativas à area de pesquisa e desenvolvimento pertinentes ao trabalho, vale a pena ainda salientar a contribuição social diretamente agregada ao mesmo. Com a utilização do ambiente proposto, será possível o compartilhamento de imagens médicas entre instituições distintas, além da disponibilização do software visualizador pela rede. Isso contribui diretamente para a qualidade do diagnóstico dos pacientes. A possibilidade de cooperação entre instituições de saúde, bem

10 como a possibilidade de diagnóstico remoto, são aspectos que elevam a importância do foi apresentado. Agradecimentos Agradecimentos ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo apoio financeiro concedido ao projeto. Referências Almeida, A. and Oliveira, M. C. (2012). Desenvolvimento de um pacs para a unidade de emergência dr. daniel houly de almeida (unidade de emergência do agreste - uea). TCC, Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Campus Arapiraca. Constantinescu, L., Kim, J., and Feng, D. (2011). Sparkmed: A framework for dynamic integration of multimedia medical data into distributed m-health systems. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. Langer, S. G. (2011). Challenges for data storage in medical imaging research. J. Digital Imaging, 24(2): Philbin, J., Prior, F., and Nagy, P. G. (2011). Will the next generation of pacs be sitting on a cloud? J. Digital Imaging, 24(2): Silva, L. A. B., Costa, C., and Oliveira, J. L. (2011a). A pacs archive architecture supported on cloud services. International journal of computer assisted radiology and surgery. Silva, L. A. B., Costa, C., Silva, A., and Oliveira, J. L. (2011b). A pacs gateway to the cloud. In 6th Iberian Conference on Information Systems and Technologies - CISTI, Chaves, Portugal. Teng, C.-c., Mitchell, J., Walker, C., Swan, A., Davila, C., Howard, D., and Needham, T. (2010). A medical image archive solution in the cloud. In International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages IEEE. Yang, C.-T., Chen, L.-T., Chou, W.-L., and Wang, K.-C. (2010). Implementation of a medical image file accessing system on cloud computing. 13th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering, pages Zeng, W., Zhao, Y., Ou, K., and Song, W. (2009). Research on cloud storage architecture and key technologies. In Proceedings of the 2nd International Conference on Interaction Sciences: Information Technology, Culture and Human, ICIS 09, pages , New York, NY, USA. ACM.