Medical image compression approaches based on run-length, chain code and EZW encoding

Bilgi teorisinde, kanal bant genişliğinin verimli kullanılması, pratik teletıp ağlarının kurulması ve tıbbi görüntülerin arşivlenmesi, verilerin aktarılması için önemli olduğu düşünülmektedir. Bilgi kaybı olacak şekilde veya kayıpsız olarak az sayıda bit kullanılarak bir görüntünün ifadesi, görüntü sıkıştırma veya kodlama olarak tanımlanır. Görüntü kodlaması için birçok sıkıştırma tekniği vardır. Bu tez çalışmasında, 3D medikal görüntülerin fazlalığını daha etkin bir şekilde ortaya çıkarmak için çeşitli sıkıştırma algoritmaları incelenmiştir. Bağlam tabanlı ve çevre tabanlı kodlama yaklaşımları iki seviyeli sıkıştırma boru hatları olarak önerilmiştir. İlk durumda, katar-uzunluğu uzunluğu kodlaması iki boyutlu hacimsel tıbbi görüntülerin dilimlerinin sıkıştırılması için özelleştirilmiştir. Vokseller-arası ilişkiler ve pikseller-arası ilişkiler, Hilbert, chevron ve çevre gibi farklı tarama prosedürleriyle ortaya çıkarılmıştır. İkinci olarak, zincir kodu, kontur bilgisini kodlamak için 2D dilimlerine uygulanmıştır. Bu yöntemde, kontur tanımlama algoritması, sembolleri temsil etmek için verimli bir şekilde kodlamak üzere kullanılmış ve geliştirilmiştir. Gömülü sıfır-ağaç dalgacık (EZW) ve seyreklik gri seviyeli sıkıştırmada kullanılan yaklaşımlardır ve farklı dalgacıklardan yararlanırlar. Bu çalışmada, Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi'nden elde edilen bilgisayarlı tomografi (BT) ve manyetik rezonans görüntüleme (MR) veri setlerinde önerilen algoritmalar deneyimlenmiştir. Katar-uzunluğu ve zincir kod sistemleri, iki seviyeli CT ve MR veri kümelerinde uygulanmış ve sırasıyla yaklaşık 100:1 ve 200:1 sıkıştırma oranları elde edilmiştir. Bu sonuçlar, önerilen sistemlerin iyi bilinen iki seviyeli sıkıştırma standartları olan JBIG ve CCITT'den daha iyi performansa ulaştıklarını göstermektedir. EZW algoritması yalnızca gri seviyeli MR görüntüleri için test edilmiştir. Sonuçlar, ortak kayıplı sıkıştırma ölçütleri olarak sunulmuştur.