ECG和MRI数据无损压缩算法的初步研究

论文摘要

近些年来,随着现代化医疗设备的增加和医院网络信息化的发展壮大,数字化医学数据量激增并逐渐成为临床医生诊断的依据。随着医学数据量的增加,海量的医学数据使得其在存档和通讯传输中极其不便。解决这一问题的关键在于如何实现医学数据的有效压缩。同时由于医学数据的特殊性,以及医生在临床诊断的需要和医学数据后处理的要求,需要对医学数据进行无损压缩。本文通过对医学心电数据和医学MRI图像数据的分析,采用相应的无损压缩算法对其进行压缩。在此我们主要研究了以下两个方面的内容:1.目前对心电数据压缩的研究主要集中在对低采样率心电数据的压缩,本文提出了一种基于BW（Burrows-Wheeler）算法对高采样率心电数据的无损压缩算法.首先对原始心电数据进行差分变换,将部分16位二进制差值表示为8位,然后对差分结果进行前移编码,使得相同字符集中于某一段区域,最后通过算术编码得到高压缩比.结果表明,本文算法不仅适用于高采样率体表心电数据的压缩,而且也适用于心内心电数据的压缩,平均压缩比分别达到3.547和3.608.同现有的心电无损压缩算法相比,本文算法在压缩效果上获得了较大改进.另外针对高采样率心电数据,使用本文算法进行无损压缩也可以得到较好的压缩效果。2.针对医学图像所具有的特殊性,本文在对哈佛大学医学MRI图像数据库提供的医学MRI图像深入分析基础上,应用一种基于像素间相关性的医学MRI图像压缩算法对其进行无损压缩。该方法首先根据原始医学MRI图像数据中像素间的相关性生成四个相应的数组,然后对每个生成的数组进行相应的算术编码,并且进行保存或传输。实验结果表明,与现有医学MRI图像压缩算法比较,在相同条件下本文算法的压缩效果有一定提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 医学数据压缩的目的和意义
• 1.1.1 医学数据压缩的必要性
• 1.1.2 医学数据压缩的可行性
• 1.2 国内外发展现状
• 1.3 研究内容与创新
• 1.4 论文结构及安排
• 第二章 数据无损压缩的原理和方法
• 2.1 数据压缩
• 2.2 信息论基础
• 2.3 数据无损压缩方法分类
• 2.3.1 统计编码
• 2.3.2 字典方法
• 2.4 数据无损压缩方法的评价与要求
• 2.4.1 压缩效率
• 2.4.2 计算复杂度
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于BW 算法的高采样率心电数据无损压缩算法
• 3.1 医学心电数据的特点及压缩原理
• 3.2 基于BW （BURROWS-WHEELER）算法的医学心电数据无损压缩
• 3.2.18 W 算法简介
• 3.2.2 算法步骤
• 3.2.3 实验结果及分析
• 3.3 本章小结
• 第四章 医学MRI 图像无损压缩算法的研究与改进
• 4.1 医学图像数据的特点
• 4.2 图像无损压缩相关国际标准
• 4.2.1 JBIG 图像压缩标准
• 4.2.2 JPEG 图像压缩标准
• 4.2.3 JPEG-LS 图像压缩标准
• 4.2.4 JPEG2000 标准
• 4.3 医学MRI 图像无损压缩算法的研究与改进
• 4.3.1 医学MRI 图像无损压缩算法研究
• 4.3.2 算法步骤
• 4.3.3 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历及研究生期间的研究成果