Срещу загуба на компресия за компресия без загуби - PDF безплатно изтегляне
Нюрнберг - 23 февруари 2008 г. Консенсусна конференция: Компресиране на рентгенологични данни на изображението срещу компресия със загуби = за компресия без загуби K. Mathias Radiologische Klinik Klinikum Dortmund
Популярните дискусии са против - но не се притеснявайте, пред вас има 2 мирни дебати!
График на алгоритмите за компресиране 1949 Теория на информацията, Клод Шанън 1949 Ентропия на Шанън-Фано 1952 Кодиране на Хафман, статично 1964 Концепция на сложността на Колмогоров 1975 Схема на цяло цяло кодиране, Елиас 1977 Метод на Лемпел-Жив LZ77 1978 Метод на Лемпел-Жив LZ78 1979 Кодиране на площ на изпълнение на аритметика Кодиране 1982 Lempel-Ziv-Storer-Szymanski (LZSS) 1984 Lempel-Ziv-Welch алгоритъм (LZW) 1985 Apostolico, Fraenkel, Фибоначи кодиране 1986 Придвижване напред, (Bentley et. Al., Ryabko) 1991 Намаляване на офсета Lempel-Ziv (ROLZ, също LZRW4, Lempel Ziv Ross Williams) 1994 Burrows-Wheeler-Transformation 1997 Sequitur 1998 Lempel-Ziv-Markow-Algorithm (LZMA)
Защо говорим за компресиране на данни? Многобройни конференции се занимават със компресиране на данни: тази също!
Защо говорим за компресиране на данни? по-малко изискване за памет по-бързо предаване на данни облекчаване на мрежи телерадиология Няма медицински или технически аспекти, но всички икономически аспекти!
Как можем да компресираме без загуба? Компресирането на изображения без загуби е възможно чрез елиминиране на различни видове излишък, съдържащи се в стойностите на пикселите. Отделните изображения в сив мащаб съдържат: интерпикселно кодиране на психовизуална излишък-
Как можем да компресираме без загуба? Компресирането на изображения без загуби е възможно чрез елиминиране на различни видове излишък, съдържащи се в стойностите на пикселите. Наборите изображения имат и набор от излишъци: Излишък между изображения Това е резултат от общата информация в повече от едно изображение от набора, напр. DSA, CT.
Как можем да компресираме без загуба? Медицинското изобразяване е една от най-добрите области на приложение за методите за подобрена компресия (ECM) и за зададените методи за компресиране на резервиране (SRC). Медицинските изображения, класифицирани по модалност и вид изпит, са много сходни помежду си поради стандартните процедури, използвани в рентгенологията. Следователно, базите данни с медицински изображения съдържат големи количества зададена резервираност, която ECM може ефективно да намали. Тестовете, извършени върху тестова база данни на CT сканиране на мозъка, показаха значително подобрение на компресията, когато изображенията бяха предварително обработени с SRC методи за намаляване на зададената излишък. Тестовете са извършени със стандартните техники на компресия, използвани в радиологията: - кодиране на Хафман-аритметично кодиране - компресия на Lempel-Ziv Най-доброто подобрение е резултат от комбинирането на min-max метода за предсказване с компресия на Huffman.
Защо компресираме без загуби? Качеството на данните за изображението винаги остава същото от появата до смъртта! диагностична сигурност правна сигурност
Защо компресираме без загуба?
Защо компресираме без загуба? Ефект: AK RöV и регионалният комитет приемат и се позовават на стандарта!
Какви са очевидните аргументи в полза на компресията със загуби? Местна разделителна способност на цифровото изображение на диагностичните монитори на лъча и др. Текущи стандарти Разделителни способности на мониторите: SDTV: 480i (640 480) EDTV: 480p (720 480) HDTV: 720p (1280 720) HDTV: 1080p (1920 1080)
Какви са очевидните аргументи в полза на компресията със загуби? Несъответствие между изискванията за съхранение и производителността на носителя за съхранение Magnetic Storage Media
Защо очевидно. защото днес работим с различни носители за съхранение! Дискетата отдавна е заменена от набезите Tera и Peta: 0,75 12 000 000 000 MB
Защо очевидно. защото днес работим с различни носители за съхранение! 78 терабайта 12 терабайта
10 15 T 1000 терабайта = 1 петабайт 78 терабайта
Искаме ли компресия със загуби? Колко компресия и с какви модалности?
Колко компресия и при какви условия? Моята препоръка нисък фактор на компресия 2 Диагностика на скелета Белодробна диагноза Мамография CT DSA MRI САЩ
Компресиране с загуба на уейвлет е форма на компресиране на данни, особено за компресиране на изображения, включително видео компресия. По този начин човек приема загуби на качество: компресия със загуба! Loose R., Detmar K., Schulz-Wendtland R., Wucherer M., Adamus R., Linke A., Simmler R.: Компресиране на изображение на Wavelet на цифрови мамографски записи. RöFo 2007; 179: 220-221
Компресия на загуби Цветови изкривявания (напр. Кървене) разтърсване на фона Звънене Размазване, особено с ръбове Образуване на шарка на кутията, наричано още блокиране Черно-бели контури Цветни контури Особено проблематично: разширения.
Където сме днес Разделителната способност на цифровите рентгенови изображения все още ще се увеличава: 8 16 32 MB/изображение, но честотата на изследване на самата проекционна радиография вече не се увеличава!
Където сме днес С петабайт памет мога да поддържам всички рентгенови лъчи онлайн повече от 10 години! 3000 CT изображения на преглед са безпроблемни!
Защо искаме само компресия без загуби Капацитетът за съхранение нараства бързо Мрежите стават все по-мощни Разделителната способност на монитора се увеличава 1K 2K 4K най-високата медицинска сигурност, юридически и политически несъмнена
Компресирането на загуби може да е по-забавно. с компресия без загуби не сте уязвими!