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Webbasierte Bildverteilung in der Radiologie : Performanzmessungen und Anforderungen an die Hardware
(2005)
Meßmethodik für Anzeigezeiten Unsere Ergebnisse zeigen, daß die auf dem Auslesen von Bildschirmpixeln basierende Methode 3 sehr stabil läuft und leicht zu interpretierende Resultate liefert. In dieser Hinsicht ist sie allen anderen Methoden überlegen. Der Zusatzaufwand der Softwareentwicklung machte sich bezahlt. Die auf Leistungsindikatoren (perfmon) basierende Methode 1 wird für Vortests empfohlen. Sie ist leicht zu implementieren, allerdings sind die Ergebnisse schwerer auszuwerten. Zusätzlich kann jedoch die Analyse von Leistungsindikatoren interessante Einblicke in die inneren Abläufe des BVS liefern. Phototransistoren (Methode 2) können angewendet werden, um jeden Einfluß auf das gemessene System auszuschließen. Ergebnisse der Messungen Unsere Ergebnisse zeigen, daß bei der Einführung eines Bildverteilungssystems der pro Zeiteinheit auf den Server übertragenen Datenmenge besondere Beachtung geschenkt werden muß. Folgende Aussagen gehen von einer maximalen Anzeigezeit von 5 Sekunden aus, die für klinische Anwendungen als ausreichend erachtet wird. 1. Hochleistungsfähige Hardware ist auf dem Klient-PC nicht nötig. 2. Rechner, die älter als ein Pentium II mit 350 MHz sind, sollten nur für gelegentliches Nachschlagen verwendet werden. In diesem Fall sollte verlustbehaftete Sekundärkompression verwendet werden, die Auflösung sollte 1280 x 1024 Pixel nicht überschreiten. 3. Auf schnelleren PCs sollte verlustbehaftete Sekundärkompression nur dann verwendet werden, wenn die verfügbare Netzwerkbandbreite unterhalb von 10 Mbit/s liegt. Generell sind 128 MB Arbeitsspeicher oder mehr zu bevorzugen und eine Bildschirmauflösung über 1280 x 1024 kann verwendet werden. 4. Windows 2000 ist auf modernen Rechnern (>PII/350MHz) Windows NT überlegen, auf älteren Rechnern ist Windows NT schneller. Daraus ist abzuleiten, daß zum Erzielen optimaler Ergebnisse auf moderneren Rechnern moderne Betriebssysteme eingesetzt werden sollten. 5. Die Hochladekapazität wird von simultanem Herunterladen geringfügig beeinflußt, hängt aber maßgeblich vom hochgeladenen Bildtyp und der Serverkonfiguration ab. Mit unserem Standardserver kann eine Hochladekapazität von 4 GB/h (96GB/t) erreicht werden. Dies scheint sogar für große Institutionen ausreichend. 6. Das gleichzeitige Hochladen von Bildern bremst die Anzeigezeiten deutlich. Während des Hochladens können nur vier bis sechs Klienten mit Anzeigezeiten von fünf Sekunden versorgt werden. Mit leistungsfähigerer Hardware scheint die Versorgung einer größeren Zahl von Klienten möglich. 7. Da Hochladekapazität und Anzeigezeit von einer stärkeren leistungsfähigeren Serverhardware deutlich profitieren, scheint ein Server mit zwei aktuellen Prozessoren und mindestens 1 GB RAM empfehlenswert. 8. Verlustbehaftete Primärkompression bringt gewisse Vorteile für Hochladekapazität und Anzeigezeit, wird aber nicht empfohlen, um die volle Bildqualität nicht zu verfälschen. Die Entscheidung für oder gegen verlustbehaftete Primärkompression ist jedoch von organisatorischen und rechtlichen Fragen überlagert. 9. Der Prozeß des Hochladens kann mehrere Stunden in Anspruch nehmen, was letztendlich klinisch inakzeptabel wird. Dies kann durch verbesserte Hardware oder eine veränderten BVS-Architektur oder mehrere intelligent zusammenarbeitende Server angegangen werden. 10. Webbasierte Bildverteilungssysteme sollten dezidierte Server für Empfang, Umwandlung und Verteilung der Bilder verwenden, um Hochverfügbarkeit, Performanz und spätere Erweiterbarkeit zu gewährleisten. Auf Empfangsserver kann verzichtet werden, wenn das BVS voll in das PACS integriert wird.
Do we measure what we get?
(2008)
Performance measures shall enhance the performance of companies by directing the attention of decision makers towards the achievement of organizational goals. Therefore, goal congruence is regarded in literature as a major factor in the quality of such measures. As reality is affected by many variables, in practice one has tried to achieve a high degree of goal congruence by incorporating an increasing number of these variables into performance measures. However, a goal congruent measure does not lead automatically to superior decisions, because decision makers’ restricted cognitive abilities can counteract the intended effects. This paper addresses the interplay between goal congruence and complexity of performance measures considering cognitively-restricted decision makers. Two types of decision quality are derived which allow a differentiated view on the influence of this interplay on decision quality and learning. The simulation experiments based on this differentiation provide results which allow a critical reflection on costs and benefits of goal congruence and the assumptions regarding the goal congruence of incentive systems.