Método de Compressão e Descompressão de Imagens DICOM Utilizando Duplo Cone

• Autor(a) principal: Piauilino, Aratã Andrade Saraiva Elvas
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032021-124110/
• topic: Codecs; Codecs; Compressão; Compression; Decompression; Descompressão; DICOM; DICOM; Double cone; Duplo cone

O crescente volume de dados gerados por diversas modalidades de imagens médicas, tais como Tomografia Computadorizada (TC), Ressonância Magnética (RM) e Ultrassonografia (US), dentre outras, tem fomentado discussões relativas ao armazenamento. Este, quando prolongado e contínuo, possibilita estudos clínicos robustos, capazes de identificar alterações ao longo de um período e propor ações futuras de tratamento ou diagnósticos. No entanto, armazenar dados médicos em padrão DICOM gera elevados custos que tendem a aumentar, uma vez que a geração de dados médicos cresce a uma taxa bem maior que a redução no custo da infraestrutura de armazenamento. Tais desafios e expectativas podem ser mitigados por meio de técnicas de compressão e descompressão de imagens que sejam capazes de preservar informações clinicamente relevantes. Essas técnicas influenciam na transmissão de imagens mais rápida, aprimorando a telemedicina. No entanto, a eficácia dos métodos de compressão está relacionada a características intrínsecas da modalidade de imageamento. Em Tomografia Computadorizada, por exemplo, a compressão em imagens de espessuras muito finas gera mais artefatos se comparada às obtidas em imagens de maior espessura. Esta tese propõe um novo método de compressão e descompressão para arquivos DICOM, intitulado Duplo Cone (DC), que combina uma função bijetora, responsável por realizar a conversão de arquivos DICOM de 16 bits para canais de cores RGB, com codecs de vídeo tradicionais. Três codecs foram empregados: H.264, H.265 e FFV1. Estes deram origem, respectivamente, a 3 variações do método proposto DC: DC1, DC2 e DC3. Os resultados mostraram que a compressão, embora com perda, tem uma taxa de similaridade bem próxima da imagem original (SSIM = 0;99), e razão de compressão igual a 69;51, no melhor caso. A versão de melhor desempenho foi a DC2, pois produziu resultados em arquivos DICOM com melhores taxas de compressão, sinal ruído e similaridade, se considerarmos que a combinação de tais métricas é indispensável para aplicação em ambiente clínico.