Orientador: Yuzo Iano

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: O armazenamento e a transmissão de grande quantidade de imagens médicas constituem um campo ativo de pesquisa. Dispositivos de imagem geram muitos dados por paciente. Além disso, deve-se prover armazenamento de longo prazo bem como uma transmissão eficiente. Esquemas de compressão atuais...

Resumo: O armazenamento e a transmissão de grande quantidade de imagens médicas constituem um campo ativo de pesquisa. Dispositivos de imagem geram muitos dados por paciente. Além disso, deve-se prover armazenamento de longo prazo bem como uma transmissão eficiente. Esquemas de compressão atuais produzem taxas de compressão elevadas e com perda de qualidade. Uma abordagem de processamento que permita uma alta taxa de compressão e codificação de regiões de interesse ROI (Region Of Interest) com boa qualidade é assim desejável. Neste trabalho um método de codificação ROI e WT (Wavelet Transform) para compressão de imagem digital no formato padrão DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) é apresentado. Essas aplicações permitem extrair informações relevantes para o armazenamento de uma imagem com um menor custo computacional e com um erro muito pequeno quando se compara a imagem original com aquela processada

Abstract: The storage and transmission of large amounts of medical images is an active field research. In general, imaging devices generates large amounts of data per patient. Besides, we need to provide long-term storage and an efficient transmission. Current compression schemes produce high...

Abstract: The storage and transmission of large amounts of medical images is an active field research. In general, imaging devices generates large amounts of data per patient. Besides, we need to provide long-term storage and an efficient transmission. Current compression schemes produce high compression rates if some loss of quality is affordable. However in medicine field we cannot afford any losses in diagnostically important regions. An approach that brings a high compression rate with a good quality is thus necessary. In this work a method of ROI coding e WT (Wavelet Transform) for compression of compression of digital imaging is presented. These applications allow extract relevant information from an image archiving with a lower computational cost and with a very small error when comparing the original and processed images