DOI:

Опис-посилання

ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 6, Issue 7, 2010, Pages 43-49

Автор(и)

Г. Ю. Гладирєва¹, М. М. Будник², О. С. Коваленко¹

Установа(ви)

¹Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАНУ МОНУ, Київ

²Інститут кібернетики ім. В. М. Глушкова НАН України, Київ

Назва статті

Дослідження впливу ступеня стиснення та кольоровості на якість медичних ультразвукових зображень

Анотація (резюме)

У статті викладено теоретичні аспекти математичних алгоритмів компресії медичних зображень, обґрунтована доцільність застосування методів стиснення з втратами. Вирішуються задачі знаходження найбільш оптимального методу стиснення. Висвітлено питання ефективності застосування алгоритмів стиснення з урахуванням вимог медичної діагностики. Наведена практична реалізація алгоритмів WAVELET і JPEG на прикладі стиску ультразвукових зображень з різними ступенями якості. Отримані дані дозволяють визначити найбільш прийнятну ступінь стиснення і візуально оцінити можливість використання зображень в медичних цілях. Проведено аналіз отриманих результатів, на підставі якого можна судити про неефективність WAVELET стиску ультразвукових зображень. Причиною є дуже великий час кодування-декодування зображень та наявність значної кількості перешкод та візуальних спотворень в порівнянні з відповідним розміром ультразвукового зображення при JPEG компресії. Розглянуто вплив кольоровості зображення на якість стиснення кожним алгоритмом. При використанні технологій стиснення зображень з втратами зроблено акцент на тому, що однією з найважливіших умов є збереження діагностичних даних на потенційно інформативних ділянках зображення.

Ключові слова

ультразвукові зображення, методи стиснення зображень, алгоритм JPEG, алгоритм WAVELET, візуальні спотворення, показники якості ультразвукових зображень

Список літератури

1. Кучинський Т. Б. Хвилькові методи стиску зображень в системах медичної діагностики. Дис. канд. техн. наук 05.13.06. Львів, 2002. 147 с.

2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений М. Техносфера, 2005. 1072 с.

3. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. М. Триумф, 2003. 320 c.

4. Электронный ресурс. Цифровые системы видеонаблюдения: передача информации и алгоритмы сжатия http://www.shocker.ru/articles/18.html

5. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео М. ДИАЛОГ МИФИ, 2002. 384 с.

6. Орел В. Э., Николов Н. А., Романов А. В. Сравнительный компьютерный нелинейный анализ цифровых изображений ультразвуковых аппаратов. Электроника и связь. – 2009. № 1–2 с. 156–160.

7. Orel V. E., Kozarenko T., Galachin K. Nonlinear Analysis of Digital Images and Doppler Measurements for Trophoblastic Tumor. Nonlinear Dynamics, Psyhology and Life Science. 2007. P. 309–331.

8. Орел В. Э., Николов Н. А., Романов А. В. Компьютерный анализ гетерогенности цифровых медицинских изображений на органном и молекулярном уровне. Электроника и связь. 2007. с. 60–65.

9. Электронный ресурс. Спекл-шум и повышение качества ультразвуковых изображений http://www.medcom.ru/pages-view-81.html

10. Приоров А. Л., Хрящев В. В., Сладков М. В. Улучшение качества ультразвуковых медицинских изображений. Медицинская техника. 2008. с. 11–13.

11. Кульберг Н. С., Яковлева Т. В., Камалов Ю. Р. и др. Разработка и испытания нового метода улучшения качества изображений в ультразвуковой медицинской диагностике. Акустический журнал. 2009. №4. с. 526–535.

Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2010_7/43-49_Gladireva.pdf