医学图像压缩在医院临床中的应用研究

医学图像压缩在医院临床中的应用研究张宝性畅亦杰（解放军第305医院放射科，北京100017）摘要目的：当今PACS系统在医院中已经有了很高的普及度，但是受网络带宽的限制，医学图像无法快速的在检查科室和临床科室之间传输。而临床医生和放射科诊断医生对图像的要求是不一样的，放射科诊断医生可以选择较低的压缩比以保证图像的高质量，而临床医生则可以在满足诊断的前提下选择较高的压缩比以降低网络流量。方法：本文研究了JPEG2000并将其应用于医学临床实践。结果：经过对比研究，JPEG2000在较高的压缩比下可以保持好的图像质量。具备有损压缩和无损压缩的可选择性，可以同时满足各种临床需求。结论：JPEG2000压缩方法非常值得临床推广应用。关键词医学影像，压缩，JPEG2000ImageCompressionandItsApplicationinMedicalImageZhangbao-xingChangyi-jie（PLA305Hospital,Beijing100017,China）AbstractObjectiveTheamountofmedicalimageinhospitalareveryhuge.Differentpeoplehasdifferentdemandforthemedicalimage.JPEG2000isthelatestinternationalstandardforcompressionofstillimageandcanbeusedinlossyandlosslesscompression.ThegoalofthispaperistodescribetheJPEG2000andItsapplicationinMedicalImage.MethodsweillustratehowaJPEG2000canbeusedtocompressMedicalImage.ResultsandconclusionWecanconcludethatinlosslesscompressionthecompressionratecanbeupto3.2andinlossycompressionwhenthecompressionrateis20themedicalimagelooksverywellandmaynotleadtoerrorsindiagnosis.Keywords:JPEG2000,medicalimage,compression1目的鉴于医学影像数据量巨大，PACS系统中又必须对医学影像进行存取，远程医学中也有对医学影像进行远距离传输的需求，然而当前的网络带宽又无法满足日益增长的需求，因而将庞大的医学影像数据进行压缩是势在必行的。本文研究了国际标准组织最新的以离散小波变换为基础的JPEG2000压缩算法，并将其应用于临床医学影像的压缩，压缩算法采用WINDOWS2000环境下可视化语言VisualC++6.0编程实现。材料与方法1常见的医学图像压缩方法图像压缩方法可以分为无损压缩和有损压缩及有损－无损压缩。有损压缩与无损压缩算法在设计与实现上通常有很大的出入，JPEG2000的出现解决了这一难题，它采用嵌入式码流，提供无损和有损两种压缩方式,允许从有损到无损的渐进解压。所谓的渐进传输就是先传输图像轮廓数据，然后再逐步传输其他数据来不断提高图像质量。这就允许图像按照所需的分辨率或像素精度进行重构,用户根据需要,对图像传输进行控制,在获得所需的图像分辨率或质量要求后,便可终止解码,而不必接收整个图像的压缩码流。2JPEG2000压缩法则其方框图如图所示：JPEG2000压缩算法框图正向分量变换正向小波变换量化第一阶段编码第二阶段编码反向分量变换反向小波变换反量化第一阶段解码第二阶段解码原始图象重建图象存储或传输23使用JPEG2000压缩医学图像3.1算法实现和滤波器的选择本文压缩算法采用VC++6.0语言下编程实现。在压缩算法中，有损压缩使用的小波变换滤波器组为Daubechies9/7滤波器，无损压缩使用的小波变换滤波器组为LeGall5/3滤波器。3.2医学图像的选择压缩实验中我们选择了MR、CT、DR、DSA、RF等有代表性的临床图像，分别对其进行无损压缩和有损压缩压缩。结果1无损压缩表1JPEG2000及WINZIP无损压缩结果图像DRRFMRCTDSA原始图像大小(KB)809035465235162061JPEG2000无损压缩(KB)35421453154105606WINZIP无损压缩(KB)41221836235128675JPEG2000压缩比(CR)2.32.43.34.93.4WINZIP压缩比(CR)1.91.92.24.03.0可以看出使用JPEG2000对所选医学图像进行无损编码，最高压缩比为CT图像的4.9,最低压缩比为DR图像的2.3，平均压缩比大约为3.2。而使用WINZIP对相同图像的压缩比分别为4.0和1.9，平均压缩比为2.6。JPEG2000比WINZIP大约提高了23%的压缩效率。2有损压缩本文采用峰值信噪比（PSNR）来测量医学图像的压缩质量。以下为所选择的医学图像分别使用JPEG2000及JPEG有损压缩算法在不同压缩比下的图像及PSNR值(dB)：3表2医学图像经过有损压缩后的不同压缩比时的PSNR值(dB)CR10203050100CTJPEG200048.1841.8237.8635.7133.90JPEG45.2238.3633.1429.8726.11DRJPEG200048.0046.6745.6544.5343.08JPEG46.9141.8938.8535.7631.85DSAJPEG200047.4145.9244.7942.5140.67JPEG46.3542.1439.2334.5829.33MRJPEG200047.4343.1939.2936.2734.45JPEG46.9940.1134.7829.6625.74RFJPEG200041.6239.4938.2436.8934.63JPEG39.9837.6534.4430.5426.88讨论通过对上述有损压缩和无损压缩的实验结果我们可以看出，使用JPEG2000对医学图像进行无损编码，其平均压缩比大约为3.2，而使用WINZIP对相同图像的平均压缩比为2.6，JPEG2000比WINZIP大约提高了23%的压缩效率。在所选择的图像中我们发现CT图像最适合使用JPEG2000进行无损压缩，其压缩比达到了4.9。在有损压缩的情况下，当压缩比达到30：1时，经过JPEG2000算法压缩的图像经过医学专家观察，基本无法分辨原始图像和压缩后图像的差别，图像保留了完整的诊断特征。而压缩比达到50：1至100：1时图像有较明显失真，但病变特征仍然清晰可辩。而使用JPEG压缩的图像在压缩比为30：1时已经可以发现明显失真。从上表中两种压缩方法在不同压缩比时的PNSR比较中可以看到这一点。此外，在压缩比越高时使用JPEG压缩后图像的PSNR衰减更为明显，可见在高压缩比时JPEG2000的优势更为突出。可见使用JPEG2000算法进行医学图像的压缩时，可以实现医学图像的4由无损到有损压缩，在压缩比非常高的情况下也可以保持好的图象质量，非常适合于临床推广应用。