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一种新的基于模板的医疗影像压缩方法的研究

秦书平  
【摘要】:随着医院向数字化方向迈进,用于存档和远程医疗的医疗影像的压缩问题成为研究的重点。高压缩率的有损压缩会引发许多法律问题,而无损压缩效率又太低,则在保证医疗图像质量并提高压缩率的要求下,基于与临床相关的感兴趣区域ROI(region of interest)的有损/无损混合压缩方法已成为主流,其思想就是与临床诊断相关的区域采用无损压缩,其余背景区采用有损压缩。本文在总结分析了当前该领域比较认可的基于ROI的几种压缩方法后,提出了一种新的基于ROI的医疗影像的压缩方法—基于模板的医疗影像压缩方法。其先由影像专家建立一个模板集,并且在上面确定出ROI区,然后当压缩一病人的照片时,就把其与模板集中的类似模板配准,则模板上的ROI区域自动赋于它。最后两幅图像相减,对余量图片进行压缩。该方法的优点之一就是ROI区域的界定完全自动化,提高了效率,使得此类产品的普及推广成为可能,当然也允许特殊情况的手工修改。另一个优势就是因为其压缩的对象并不是实际的图片,而是经配准后相减得到的信息量要少得多的余量图片,故可以较好地提高压缩率。在具体实现时,为了更好地实现压缩效果,本文除了对ROI区域采用压缩较好的基于小波变换的JPEG 2000,并对非ROI区域的几种压缩方案作了比较,验证了有关的结论。


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