Análise comparativa de técnicas de compressão aplicadas a imagens médicas usando ultrassom
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/820 |
Resumo: | A área de compressão de imagem é de grande importância para aplicações médicas. As técnicas de compressão têm sido muito estudadas por permitirem representar de forma eficiente os dados, reduzindo o espaço necessário para armazenamento e minimizando a demanda na transmissão através de canais de comunicação. A técnica de compressão JPEG usa a transformada discreta de cossenos bidimensional e as técnicas Joint Photographic Experts Group 2000 (JPEG2000), Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) e Embedded Zerotree Wavelet (EZW) usam a Transformada Wavelet bidimensional. Neste trabalho, uma análise comparativa é feita usando as métricas Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Cross Correlation (CC) e Structural Similarity (SSIM) assim como uma avaliação indireta de esforço computacional através do tempo de processamento. A análise usando a técnica de compressão JPEG usando blocos de tamanhos diferentes permite concluir sobre a influência da frequência central dos transdutores ultrassônicos nos detalhes da imagem assim como concluir que o uso de blocos de tamanho 8x8 e 16x16 pixeis tem o melhor desempenho que o uso de blocos de menos tamanho. Adicionalmente, ao avaliar matrizes de quantização alternativas propostas por Hamamoto, Veraswamy e Abu para a técnica de compressão JPEG introduzem melhorias na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída quando comparadas a matriz de quantização tradicional considerada taxa de compressão constante na comparação. Para técnicas usando a transformada wavelet foi possível observar o impacto significativo na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída em função dos filtros utilizados. Finalmente, pode-se concluir que o algoritmo JPEG2000 apresenta o melhor desempenho em relação à qualidade de imagem e ao tempo de processamento quando comparado com os algoritmos JPEG, SPIHT e EZW. |
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2014-05-06T14:15:18Z2014-05-06T14:15:18Z2014-03-18ZIMBICO, Acácio José. Análise comparativa de técnicas de compressão aplicadas a imagens médicas usando ultrassom. 2014. 95 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2014.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/820A área de compressão de imagem é de grande importância para aplicações médicas. As técnicas de compressão têm sido muito estudadas por permitirem representar de forma eficiente os dados, reduzindo o espaço necessário para armazenamento e minimizando a demanda na transmissão através de canais de comunicação. A técnica de compressão JPEG usa a transformada discreta de cossenos bidimensional e as técnicas Joint Photographic Experts Group 2000 (JPEG2000), Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) e Embedded Zerotree Wavelet (EZW) usam a Transformada Wavelet bidimensional. Neste trabalho, uma análise comparativa é feita usando as métricas Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Cross Correlation (CC) e Structural Similarity (SSIM) assim como uma avaliação indireta de esforço computacional através do tempo de processamento. A análise usando a técnica de compressão JPEG usando blocos de tamanhos diferentes permite concluir sobre a influência da frequência central dos transdutores ultrassônicos nos detalhes da imagem assim como concluir que o uso de blocos de tamanho 8x8 e 16x16 pixeis tem o melhor desempenho que o uso de blocos de menos tamanho. Adicionalmente, ao avaliar matrizes de quantização alternativas propostas por Hamamoto, Veraswamy e Abu para a técnica de compressão JPEG introduzem melhorias na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída quando comparadas a matriz de quantização tradicional considerada taxa de compressão constante na comparação. Para técnicas usando a transformada wavelet foi possível observar o impacto significativo na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída em função dos filtros utilizados. Finalmente, pode-se concluir que o algoritmo JPEG2000 apresenta o melhor desempenho em relação à qualidade de imagem e ao tempo de processamento quando comparado com os algoritmos JPEG, SPIHT e EZW.The area of image compression is of great importance for medical applications. Compression techniques have been studied for allowing to efficiently representing the data, reducing the required storage space and minimizing the demand on transmission through communication channels. The JPEG compression technique uses a two-dimensional discrete cosine transform and techniques Joint Photographic Experts Group 2000 (JPEG2000), Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) and Embedded Zerotree Wavelet (EZW) use the two-dimensional wavelet transform. In this work, a comparative analysis is made using the metrics Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Cross Correlation (CC) and Structural Similarity (SSIM) as well as an indirect assessment of computational effort through time processing. The analysis using the JPEG compression technique using blocks of different sizes allows us to conclude on the influence of the center frequency of the ultrasonic transducers in the details of the image so as to conclude that the use of blocks of size 8x8 and 16x16 pixels has better performance than the use of note less size. Additionally, in evaluating alternative quantization matrices proposed by Hamamoto, Veraswamy and Abu for JPEG compression technique is concluded that these introduce improvements in the quality of reconstructed ultrasound image when compared to traditional matrix quantization considered that given compression rate in comparison. Techniques for using the wavelet transform have been possible to observe a significant impact on the quality of the ultrasound image reconstructed on the basis of the filters used. Finally, it was concluded that the JPEG2000 algorithm has the best performance with respect to image quality and processing time compared with JPEG, EZW and SPIHT algorithms.CAPESporUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUltrassomDiagnóstico por ultrassomMétodos de simulaçãoEngenharia elétricaUltrasonicsDiagnostic ultrasonic imagingSimulation methodsElectric engineeringAnálise comparativa de técnicas de compressão aplicadas a imagens médicas usando ultrassominfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCuritibaMestradoSchneider, Fábio KurtZimbico, Acácio Joséreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessTHUMBNAILCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdf.jpgCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1217http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/820/4/CT_CPGEI_M_Zimbico%2c%20Ac%c3%a1cio%20Jos%c3%a9_2014.pdf.jpg178ffbf3c9b23fb54cb7877ed3f35192MD54ORIGINALCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdfCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdfapplication/pdf5589096http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/820/1/CT_CPGEI_M_Zimbico%2c%20Ac%c3%a1cio%20Jos%c3%a9_2014.pdf92e7d6b0ffc19a32ffe66c0c55327e67MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81220http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/820/2/license.txt3cbdb04c3d289deb9dca129a3870a6e1MD52TEXTCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdf.txtCT_CPGEI_M_Zimbico, Acácio José_2014.pdf.txtExtracted texttext/plain156520http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/820/3/CT_CPGEI_M_Zimbico%2c%20Ac%c3%a1cio%20Jos%c3%a9_2014.pdf.txt75b9b61c4b9bbc344b64e151eb69c1b1MD531/8202015-03-07 03:16:32.581oai:repositorio.utfpr.edu.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2015-03-07T06:16:32Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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A área de compressão de imagem é de grande importância para aplicações médicas. As técnicas de compressão têm sido muito estudadas por permitirem representar de forma eficiente os dados, reduzindo o espaço necessário para armazenamento e minimizando a demanda na transmissão através de canais de comunicação. A técnica de compressão JPEG usa a transformada discreta de cossenos bidimensional e as técnicas Joint Photographic Experts Group 2000 (JPEG2000), Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) e Embedded Zerotree Wavelet (EZW) usam a Transformada Wavelet bidimensional. Neste trabalho, uma análise comparativa é feita usando as métricas Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Cross Correlation (CC) e Structural Similarity (SSIM) assim como uma avaliação indireta de esforço computacional através do tempo de processamento. A análise usando a técnica de compressão JPEG usando blocos de tamanhos diferentes permite concluir sobre a influência da frequência central dos transdutores ultrassônicos nos detalhes da imagem assim como concluir que o uso de blocos de tamanho 8x8 e 16x16 pixeis tem o melhor desempenho que o uso de blocos de menos tamanho. Adicionalmente, ao avaliar matrizes de quantização alternativas propostas por Hamamoto, Veraswamy e Abu para a técnica de compressão JPEG introduzem melhorias na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída quando comparadas a matriz de quantização tradicional considerada taxa de compressão constante na comparação. Para técnicas usando a transformada wavelet foi possível observar o impacto significativo na qualidade da imagem de ultrassom reconstruída em função dos filtros utilizados. Finalmente, pode-se concluir que o algoritmo JPEG2000 apresenta o melhor desempenho em relação à qualidade de imagem e ao tempo de processamento quando comparado com os algoritmos JPEG, SPIHT e EZW. |
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