Исследование информационной избыточности и разработка методов сжатия магнитно-резонансных томограмм без потерь

• Автор: Суворов, Алексей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.11.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 147 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1. Анализ использования информационных технологий и методов
сжатия в клинической практике кабинета МРТ
1.1. Анализ использования информационных технологий в медицине
1.2. Анализ стандартов хранения и объемов медицинских информационных потоков, получаемых в отделение лучевой диагностики
1.3. Анализ существующих методов сжатия
1.4. Обоснование необходимости разработки методов сжатия МР-томограмм без потерь
1.5. Обоснование и формулировка задач, решаемых в работе
2. Математические модели МР-томограмм и исследование информационной избыточности
2.1. Математическая модель МР-томограмм, полученных методами двумерной Фурье томографии
2.2. Математическая модель МР-томограмм, полученных методами трехмерной Фурье томографии
2.3. Определение информационной избыточности МР-томограмм
3. Разработка и оптимизация методов сжатия МР-томограмм без потерь
3.1. Разработка методов сжатия МР-томограмм без потерь
3.2. Оптимизация методов сжатия и декомпрессии
3.2.1. Оптимизация методов кодирования переменной длиной
кодового слова
3.2.2. Оптимизация методов декодирования префиксных кодов
4. Разработка, внедрение и оценка эффективности программного

продукта реализующего методы сжатия
4.1. Описание структуры и функционирования АРМ врача МР-томографа
4.2. Описание структуры и функционирования компонента сжатия и декомпрессии медицинских изображений
4.3. Анализ эффективности функционирования компонента сжатия МР-томограмм
Заключение по работе
Список литературы
Приложение
Приложение

ВВЕДЕНИЕ
В процессе лечения различных заболеваний важным аспектом является точность и корректность постановки диагноза, определяемая выполняемыми диагностическими процедурами. В настоящее время одним из перспективных и наиболее информативных методов неинвазивной диагностики является магнитно-резонансная томография (MPT). МРТ включает в себя последние достижения электроники, криогенной техники, новейшие информационные технологии и позволяет за несколько минут получать изображения сравнимые по качеству с анатомическими срезами. При этом врач получает возможность не только исследовать структурные и патологические изменения, но и оценивать физико-химические и патофизиологические процессы, протекающие как в целом организме, так и в отдельных структурах, производить функциональные исследования и магнитно-резонансную ангиографию (МРА) без использования контрастирующих веществ [8, 13, 69,87].
МР-томограф представляет собой функционально объединенную совокупность средств измерений, вспомогательных устройств, ЭВМ и является измерительно-вычислительным комплексом [20], предназначенным для визуализации внутренних структур тела человека и измерения их геометрических параметров. В основе МРТ лежит явление ядерно-магнитного резонанса (ЯМР). Среди отечественных работ, посвященных визуализации изображений на основе явления ЯМР, следует отметить работы В.А. Иванова. Среди зарубежных - работы П. Лаутербура, Р. Дамадьяна, Р. Эрнста и многих других зарубежных ученых.
В процессе обследования пациента помещают в магнитную систему с сильным однородным магнитным полем и облучают серией радиочастотных импульсов (РЧИ). Под воздействием РЧИ протоны переходят на более высокий энергетический уровень. По окончании воздействия РЧИ, протоны возвращаются на более низкий энергетический уровень, излучая фотоны, кото-

Алгоритм распаковки представлен на рис. 1.12. В процессе декомпрессии дополнительно используются две переменные OCODE и NCODE предназначенные для хранения кодовых слов. Значение NCODE постоянно сверяется с содержанием таблицы кодирования и если код не найден, то в таблицу добавляется новая строка и выводится значение для OCODE, иначе значение для NCODE.
В основе арифметического сжатия [110,122] лежит замена информационного потока вещественными числами в интервале от 0 до 1. По мере перекодирования информационного потока отображающий его интервал уменьшается, а количество битов для его представления растет.
Методы арифметического сжатия мог быть статическими и динамическими. При статическом сжатии с начала выполняется анализ информационного потока, определяется вероятность появления каждого элемента и составляется карта кодирования. В карте кодирования каждому элементу указывается некоторый интервал в диапазоне от 0 до 1. Ширина интервала соответствует вероятности появления, того или иного символа. При чтении элемента из информационного потока определяется новый интервал [Low; High}. Последовательность расчета следующая: с начала вычисляется ширина текущего диапазона Range Range = High - Low, [и]
а затем вычисляются верхний и нижний предел нового интервала Low = Low + Range * Cur _ High; [1.2]
High = Low + Range * Cur _ Low, [1.3]
где Cur Low и Cur High - значения интервала для текущего элемента в соответствии с картой кодирования.
По окончании сжатия информационного потока записывается число Value в интервале [low;High].
При декодировании на каждом шаге происходит поиск элемента с интервалом удовлетворяющим следующему неравенству: