Войти
Логин:
Пароль:
Забыли пароль?
научная деятельность
структура институтаобразовательные проектыпериодические изданиясотрудники институтапресс-центрконтакты
русский | english
Лаборатория № 2 >> Основные направления исследований >> Сжатие данных компьютерной томографии

Сжатие данных компьютерной томографии

В настоящее время созданы и очень быстро пополняются многочисленные банки данных томографических исследований, широко используемых в медицине для диагностики, планирования лечения и т.д. Одним из наиболее распространенных видов томографических данных являются данные компьютерной томографии, т.е. данные, полученные в результате исследований, проводимых на рентгеновском томографе. В типичном случае такие данные представляют собой набор томограмм (слайсов) общим числом до нескольких сотен, при этом каждая томограмма является полутоновым изображением размерами 512x512 и глубиной 12 bpp, целочисленные значения яркости которого соответствуют относительным плотностям тканей в плоскости сканирования (в единицах Хаунсфилда). Таким образом, объем данных, отвечающих всего лишь одному томографическому исследованию, может доходить до 100 MB. Необходимость обеспечить долгосрочное хранение (архивацию) томографических данных, обмен данными и удаленный доступ к ним обусловливают исключительную важность задач сжатия томографических данных. Однако имеющиеся алгоритмы и реализованные на их основе программы сжатия изображений ориентированы в первую очередь и главным образом на сжатие изображений типа цветных фотографий и не могут быть эффективно использованы для сжатия изображений типа томограмм. Наибольшее распространение получили алгоритмы сжатия цветных изображений с потерями (стандарт JPEG); эта группа алгоритмов в принципе не применима в том случае, когда необходимо обеспечить сжатие без потерь. Сжатие без потерь может быть осуществлено в рамках стандарта JPEG 2000, однако имеющиеся здесь алгоритмы не являются томографически-ориентированными, не учитывают специфику томографических данных и, как следствие, не могут обеспечить высокий коэффициент сжатия и необходимые функциональные свойства. Все сказанное означает, что задача разработки эффективных методов и алгоритмов сжатия томографических данных является в высшей степени актуальной. По имеющейся информации вопросы развертывания соответствующих научно-технических программ активно обсуждаются, например, в ЕЭС (Ирландия), Канаде и США. Начиная с 2005 г. исследования по данной тематике проводятся в Институте проблем передачи информации РАН. Институт обладает необходимым потенциалом для успешного проведения работ: в институте имеются высококвалифицированные специалисты в области передачи информации, сжатия информации, обработки изображений и томографии.

В рамках проводимых работ успешно решена задача сжатия для обеспечения удаленного доступа к томографическим данным по медленному каналу связи. Простой подсчет показывает, что на передачу одной томограммы по сравнительно медленному каналу (со скоростью передачи около 1 МБт/с) затрачивается около 3.2 с, а на весь набор данных — в десятки раз больше. Такие задержки обмена данными неудобны для пользователя: известно, что работа в интерактивном режиме перестает быть комфортной, если время отклика на простые действия типа Open превышает 0.5 с. Один из основных способов уменьшения задержек — сжатие данных. Однако на практике, оставаясь в рамках требования сжатия данных без искажений, редко удается обеспечить коэффициент сжатия, превышающий 3. Тем самым время доступа не может быть сделано меньше 1 с. Это означает, что для решения поставленной задачи необходимо, помимо сжатия, использовать разумную стратегию доступа, которая позволила бы сократить субъективное время отклика (время доступа к неискаженным данным, разумеется, не может быть сокращено). При этом используемый метод сжатия должен обеспечить возможность реализации выбранной стратегии.

Искомая стратегии доступа была разработана: она основана на принципе порционной передачи данных и учитывает потребности пользователя при работе с томографическими данными. Разработан и реализован согласованный с этой стратегией метод сжатия томограмм, обеспечивающий сжатие данных не менее чем в полтора раза. В алгоритме сжатия используется двумерное дискретное обратимое вейвлет-преобразование (по системе вейвлетов Легалла–Табатабаи) и неравномерное кодирование Хаффмана. Алгоритм сжатия реализован в виде кодека (динамически присоединяемой библиотеки) для операционной системы WINDOWS.

Полученные результаты могут быть использованы при создании систем для обеспечения удаленного доступа к томографическим данным. Система, построенная на основе разработанного кодека, обеспечит субъективное время отклика порядка 0.5 с для доступа к первой томограмме из области интереса и почти мгновенный доступ ко всем последующим томограммам из той же области и, таким образом, гарантирует пользователю комфортную работу с удаленными томографическими данными. Это, в свою очередь, открывает широкие возможности по использованию данных томографических исследований при проведении медицинских консультаций «на расстоянии», видеоконференций, организации сетевых семинаров повышения квалификации медицинского персонала и т.д.

В настоящий момент активно ведутся работы по разработке методов и алгоритмов сжатия без потерь, которые обеспечили бы максимально возможный коэффициент сжатия, для архивации томографических данных. (Разработанный для задачи обеспечения удаленного доступа метод сжатия не является таковым.) Работы ведутся в следующем основном направлении. В качестве декоррелирующих преобразований используются различные виды предсказаний и обратимые вейвлет-преобразования, а затем полученные после таких преобразований данные кодируются с использованием методов универсального кодирования сообщений с неизвестной статистикой. Полученные нижние оценки для скорости кода при использовании предсказания в качестве декоррелирующего преобразования показывают, что можно рассчитывать на построение алгоритмов с коэффициентами сжатия 1.9–3.0 в зависимости от типа томограмм. По предварительным оценкам использование вейвлет-преобразований позволит достигнуть несколько меньшей степени сжатия, однако алгоритмы, основанные на этих преобразованиях, будут обладать рядом привлекательных дополнительных свойств (такие алгоритмы, например, могут обеспечить порционную передачу данных).

НОВОСТИ И ОБЪЯВЛЕНИЯ
Заведующий Лабораторией №12 "Изучение информационных процессов на клеточном и молекулярном уровнях" ...
13 декабря (вторник) в Сколково состоится совместный воркшоп Сколтеха и крупнейшей международной кол...
Семинар <<Глобус>> Независимого Московского Университета: 15 декабря в 15.40 в НМУ, конференц-зал. V...
Биоинформатики ИППИ РАН Егор Базыкин и Дмитрий Родионов вошли в список лучших молодых ученых России ...
Семинар лаборатории № 8: 8 декабря в 14:30 в ИПЭЭ РАН. Е.М. Максимова. Уточнение стратификации оконч...
Сотрудники сектора молекулярной эволюции №4 Егор Базыкин и Александр Панчин в программе "Один Вадим"...
Заведующий Сектором геоинформационных технологий и систем ИППИ РАН Валерий Гитис в программе "Черны...
Открытый семинар Сектора анализа данных в нейронауках №10.3: 7.12.2016 (понедельник), 11:00, ауд. 61...
Все новости   
 

 

  © Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук, 2016
Об институте  |  Контакты  |  Старая версия сайта