CT图像压缩在远程医疗传输系统中的应用研究.pdf

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1、《自动化与仪器仪表》2017年第3期(总第209期)*CT图像压缩在远程医疗传输系统中的应用研究涂咏涛(珠海市人民医院广东珠海,519000)摘要:针对远程医疗图像传输过程中存在的占用空间大,不便于无线传输的问题,提出了一种CT图像压缩技术,这样就能实现医生对病人的及时诊疗,大大提高了工作效率。主要论述PSNR预测感兴趣区域进行优点编码的过程和图像重构的过程,测试结果表明的文章观点的正确性,具有一定的实用价值。关键词:感兴趣区域;图像压缩;CT图像;远程医疗中图分类号:TP309.7文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.03.179A

2、bstract:Accordingtothespaceofremotemedicalimagetransmissionintheprocess,isnotconvenientforwirelesstransmission,thispaperproposesaCTimagecompressiontechnology,itcanachievetimelymedicaltreatmenttothepatient,greatlyimprovingtheworkefficiency.ThispapermainlydiscussestheprocessofthePSNRpredictionand

3、theprocessoftheimagereconstruction.Thetestresultsshowthecorrectnessofthepaper,whichhasacertainpracticalvalue.Keywords:ROI;imagecompression;CTImage;remotemedical的是恢复图像的像素值。0引言通过上式可以看出,均方差会因为图像灰度级数的增随着我国经济的快速发展,人民的生活质量也得到了大,其畸变会越来越小,这个问题可以使用峰值信噪比[1][8]提高,因此人们对医疗保健的需求也是越来越高。近年(PSNR)来解决。PSNR可表示为:2来

4、,智慧医疗也得到业界的重视,所谓的智慧医疗就是通(max(f(i,j),^f(i,j)))PSNR=10log(2)10过物联网技术实现患者在家就可以销售安全、可靠的医疗MSEk-服务。医生在进行病情诊断的过程中,病人的医疗信息是假设某个图像的灰度级数是k级。,分子通常为(22主要的诊断依据[2]。病人的医疗信息种类很多,主要有纯1),PSNR的单位是dB,所以PSNR的值越高,也就表示[9]数据、信号和图像,图像信息主要包括B超、CT等设备拍图像的失真月小,也就说明恢复图像的质量越好。[3]摄的图像及检测结果。众所周知,病人的图像信息数据2CT图像感兴趣区域压缩特别CT图像信息是非

5、常大,动辄几百兆,使用无线网络进行传输的时候非常缓慢,这样就会耽误医生对病情的诊2.1小波基的选择断,也就失去了智慧医疗的意义。为了把病人的CT图像医学图像小波基的选择的研究很多,但是,并不是所快速的传输给医生,必须要把CT图像进行压缩,才能通有的医疗图像都可以用“最优”小波,因此,在实际的应用[10]过无线网络进行快速传输[4]。针对这个问题,文章介绍了当中根据需要选择合适的小波基。CT图像的感兴趣一种图像压缩技术,先建立了预测PSNR模型,这样就可区域通常比较复杂而且数量也不是单一的,这就会增加感以在编码前就能预测图像恢复的信噪比,然后使用ROI兴趣区域掩膜生成的复杂度,因此要想

6、办法尽量减少ROI编码的优化策略,可以根据目标值动态调整编码参数,实掩膜的计算量,文章使用的应用比较广泛而且比较简单的现图像的无损压缩,极大的减小了图像占用的空间,经过Haar函数作为正交小波函数。并没有使用理论无损的整对比测试可知,文章使用的方法不但复杂度低,而且灵活数小波变化。把一幅CT图像分别进行基于哈尔小波变性更好[5]。换和基于哈尔整数小波变换的编码测试结果如图1所示。1预测PSNR模型图像在进行压缩编码之后,重新回复的图像经常会出现一定的偏差,因此需要科学有效的模型对恢复的图像进[6]行客观的评价。评价最常用的方法有两种,分别是客观[7]保真度准则和主观保真度准则。客观保

7、真度主要使用均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)进行评价。假设某个M×N的图像,均方差可表示为:图1两种方法对比测试结果MN1MSN=∑∑[^f(i,j)-f(i,j)]2(1)从测试结果可以看出来本文选用的方法通过量化后MNi=1j=1区分较好。式(1)中,f(i,j)表示的是原图像像素值,^f(i,j)表示2.2多ROI压缩方案流程在医生进行诊疗的时候只需要看CT图像的发病区收稿日期:2016-12-01部分(感兴趣区域ROI),因此对CT图像进行

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