李伟光[1]2004年在《基于DICOM标准的医学图像视觉无损压缩的实现》文中提出随着医疗信息技术的进一步发展、数字化医疗的逐渐普及，作为医学图像存储与传输标准的DICOM越来越受到医学界的重视。医学图像数据量巨大，对存储设备和传输设备的性能都提出了极大的挑战，因此有必要对医学图像进行压缩，但是这种压缩不能影响临床诊断。 本文的目的就是应用DICOM标准对医学图像进行视觉无损压缩。它主要包括叁方面的内容，分别是DICOM研究、医学图像压缩研究和医学图像视觉无损压缩的实现，其核心内容是最后一部分，即应用基于DCT的JPEG标准对医学图像进行视觉无损压缩，从而即能获得一个较大的压缩比，又能保证不影响医疗诊断。 本文采用VC++6.0编程，实现了医学图像视觉无损压缩，达到了一个较高的压缩比。
张凯[2]2003年在《基于语义的医学图像数据库系统》文中研究说明医学图像数据库是医学影像信息系统的核心，是实现图像信息应用的基础，可广泛应用在PACS(Picture Archive and Communication System)系统、远程医疗系统、医疗档案系统以及医疗影像设备中。DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)是各种影像设备必须遵循的有关医学影像传输与存储的标准，它使得医疗影像设备能够兼容地交换图像信息。由于DICOM标准在制定时没有对基于语义的图像内容加以定义，使得DICOM标准不能适应基于语义的影像系统智能化的应用。为解决DICOM标准的这种缺陷，本文在分析了医学图像的信息层次组成之后，提出了医学图像的语义模型，对DICOM标准在语义属性及其关系方面进行了扩充，并对医学图像中的语义提取、图像数据库中的语义信息存储和语义信息检索的问题进行探讨。通过使用表象性的视觉信息，对医学图像范畴内的典型图像进行了基于视觉内容的检索实验。通过构造语义网络的方法和在语义网络上的语义匹配过程，进行了使用抽象信息层次信息实现检索的实验。通过实验，我们发现在医学图像范畴内可以使用简单的视觉检测来得到的图像类型，由此作为语义分析的初始集，进行进一步的分析。实验结果也表明对通过抽象语义匹配实现检索的语义网络方法是有效的。以乳腺X片中的微钙化点的语义信息提取作为试验对象，通过使用数据挖掘工具验证了抽象语义的提取过程。用DICOM标准中的私有属性定义了医学图像中的语义属性，并以此属性定义扩充了图像数据库的语义模块。为支持语义模型的实验工作，我们还构造了一个DICOM可视化工作平台。
崔杨[3]2015年在《面向窄带传输环境下的乳腺图像压缩算法研究》文中提出在医疗领域,放射学的迅猛发展,为医疗诊断提供了各种人体成像技术,例如CT、MRI、US、PET等。这些技术为诊断提供了丰富的影像资料,提高了医疗机构的诊断和治疗水平。因为医学影像技术的不断提高,图像的分辨率也随之提升。而分辨率的提高使得图像数据变得越来越大。大量的图像资料所带来的管理、存储和传输等问题也就日益凸显。随着计算机技术日新月异的发展,医院在朝着信息化建设的方向发展,在数字化医院的建设过程中,图像存档与通信系统PACS(Picture Archiving and Communication system)是重要的组成部分。其中,DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)标准的诞生使得PACS系统得以实现和发展。然而系统的存储空间和传输带宽总是有限的,庞大的医学图像数据对于PACS系统的发展带来了一定的困难和挑战。由于医学图像的特殊性即医生对图像的保真度有较高的要求,有效的图像压缩方法研究十分重要。由于乳腺疾病在我国女性群体中有较高的发病率,乳腺图像的分辨率又相对较高,而且因为乳腺图像特点分明,图像之间的相关性高等性质,本文主要针对以DICOM文件格式存储的一组乳腺图像和单幅乳腺图像的压缩方法做了研究。在了解了图像压缩技术原理之后,针对医学图像高保真度的要求,本文主要利用熵编码中的游程编码和Huffman编码的压缩编码方法对乳腺图像作压缩处理。整个压缩方法的程序在MATLAB和Microsoft Visual Studio 2010两个程序软件上实现。在实验中,将六组其他组织的图像利用本文介绍的压缩方法做压缩,通过对比压缩比的结果,可以看出本文的针对乳腺图像的压缩方法比较理想。
翁银[4]2008年在《基于JPEG2000的医学图像压缩的研究与应用》文中研究表明医学影像是临床诊断的重要依据。如何针对医学图像的特点进行高效压缩,一直是图像压缩领域的热点问题之一。医学图像压缩要求在保证图像质量的前提下,尽量提高压缩比。新一代图像压缩标准JPEG2000有优越的压缩性能,它具有感兴趣区域编码、码流率控制和渐进传输等功能,非常适合用于医学图像压缩。随着DICOM3.0标准对JPEG2000的支持,更加促进了JPEG2000在医学图像压缩中的应用。本文主要结合JPEG2000标准研究医学图像压缩。首先,介绍医学图像压缩的基础理论;其次,着重研究JPEG2000标准中的关键技术——小波变换,并用实验证明其性能的优越性;再次,深入研究了JPEG2000标准,通过介绍JPEG2000标准的特点,说明其适合于医学图像压缩,研究JPEG2000的编码过程,并针对感兴趣区域编码提出了一种改进方法;最后,在医学影像处理软件中实现了DICOM文件的压缩和解码功能,这个软件还支持多种图像格式。
吴云[5]2006年在《PACS系统图像处理和通讯设计方法的研究》文中研究说明随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，面向医疗的新一代信息系统已由过去单纯的医院信息系统(Hospital Information System，HIS)、放射信息系统(Radiological Information System，RIS)等事务管理的模式，发展成为面向医疗服务、集成病人信息、医学影像信息和医疗管理信息的综合化医院管理信息系统。医学影像存档和通讯系统(Picture Archiving and Communication System；PACS)是综合化医院管理信息中的一个重要组成部分，代表着目前医疗信息系统应用的最高水平，也是今后医院信息化发展的必然趋势。 本论文分析并研究了建立PACS系统过程中涉及到的若干关键技术。通过研究国际医学影像通信标准—DICOM(Digital imaging and Communications in Medicine)标准，详细讨论了通讯设计方法的研究；论述了医学影像压缩在PACS中的重要性及图像压缩的原理，并着重介绍了小波变化压缩及JPEG压缩等算法：最后，对系统所采用的一些医学影像的其他处理也作了一定的介绍。 本论文所描述的关键技术已应用于实际的PACS应用示范系统中，并取得了良好的运行效果。
赵良[6]2008年在《基于DICOM的信息对象与通信模型的设计与实现》文中研究表明随着数字可视化和网络技术的不断发展,医学图像信息在现代医学中的临床诊断、教学科研等方面的作用日益突现,相关技术和系统的研究已经成为当前数字图像研究领域中的一个热点。医学图像存储与通信系统(PACS,Picture Archiving and Communication Systems)作为实现医学图像信息管理的重要组成,其核心组件能够实现对医学图像的采集、显示、存储、交换以及输出等多种数字化处理,最终实现医学图像的数字化存储和传送。PACS必需解决的技术问题之一是统一各种数字化影像设备的图像数据格式和数据传输标准。为此,诞生了新的医学数字成像及通信标准(DICOM,Digital Imaging and Communication in Medicine)。它提供了一种用于医学信息的开放性的数据交换标准,使得不同厂商生产的设备所形成的图像的统一存档与通信成为可能。最新版本的DICOM标准内容复杂。本文在各章研究的基础之上,详细的分析了DICOM的结构分布,剖析了所采用的核心技术,提出了从两个大的方面来认识掌握该标准。在信息对象定义方面,包括医学影像文件的信息内容,格式,编码等规范,它们是DICOM操作的主要内容,也是临床诊断中重要的依据。其次是基于TCP/IP协议的医学影像文件的网络通信服务,在DICOM通讯规范的基础上,实现了Windows/Linux版本的DICOM C-STORE,C-FIND,C-MOVE,C-GET服务。另外,本文开发并应用了对DICOM标准文件的信息获取、压缩、格式转化等实用程序,并应用于实验室的项目中,取得了令人满意的效果。
何晓彤[7]2015年在《基于JPEG的16比特CT图像无损压缩的研究与实现》文中进行了进一步梳理在目前应用广泛的医学图像存储和传输系统中,医学图像的传输与保存仍是需要研究关注的重点。庞大的数据量使得医学图像必须进行编码压缩处理,才能达到存储和快速传输的要求。同时,医学图像的特殊性决定了编码压缩时需保留细节信息,以保证不影响医学诊断的精确性。所以目前对医学图像编码算法的研究集中在无损压缩、近无损压缩和感兴趣区域的无损压缩,其中,核心的编码器是霍夫曼编码器。霍夫曼编码压缩图像时,需要扫描两遍图像信源符号才能建立该图像的霍夫曼编码表,扫描数据过程大大地降低了编码速度。JPEG标准给出了8比特图像霍夫曼编码表的典型表例,可以在编码过程中省略扫描图像数据的过程。但是JPEG标准没有给出12比特和16比特图像的典型霍夫曼编码表,目前对16比特医学图像霍夫曼编码的研究,也都需要扫描图像数据。为了解决上述问题,本文设计方案生成16比特DICOM医学图像的通用霍夫曼编码简表,可以提高霍夫曼编码速度。本文研究DICOM图像文件格式,读取出DICOM图像的像素数据信息。然后统计大量16比特DICOM图像,获得16比特图像信源符号的概率模型：对统计概率模型过程中出现零概率的符号,采用古德-图灵估计重新计算信源符号的概率,平滑概率模型,解决统计样本不足带来的零概率问题,提高统计数据的可靠性。最后研究霍夫曼编码表的简表生成方法,由上述概率模型创建可以通用的数据量较少的霍夫曼编码简表。在编码和解码时,可直接由该简表生成编码表,而不需再扫描图像数据,节省编码时间,提高编码速度。设计对照实验,C语言编程实现无损预测霍夫曼编码和解码过程,将本文方案的通用编码简表与扫描图像生成的最优码表作编码性能对比。实验结果表明,本文创建的16比特DICOM图像的通用霍夫曼编码简表,可以在与最优码表的压缩率相差无几的情况下,将编码速度提高40%。
何艳敏[8]2004年在《基于DICOM标准的医学图像通信与处理》文中研究指明随着计算机技术及网络技术的突飞猛进, 医学数字图像通信成为医学和计算机网络的交叉新型学科。ACR和NEMA联合制定的DICOM标准就是新型学科的典型代表。它是计算机、网络通讯、数字信号处理和存储技术的综合应用。最新版本的DICOM标准内容复杂。本文从信息结构和通讯协议两个方面分析了复杂的标准技术文档,并将其具体实现。在满足国内医学图像领域需求的同时跟上了国际发展水平。本文将面向对象技术应用于DICOM标准的实现中,定义并封装DICOM类和函数,使软件结构上有很大优化。在DICOM通讯规范的基础上,实现了Windows版本的DICOM C-FIND,C-MOVE,C-GET服务。而在此之前,这叁种重要的服务在国内文献和相关领域中还没有得到规范的实现和应用。另外,本文开发并应用了对DICOM标准文件的信息获取、压缩、格式转化等实用程序,并将其与通讯软件相结合,成功地应用于PACS系统,取得了良好的效果。
伍瑞卿[9]2002年在《基于DICOM标准的图像传输和处理》文中提出从医学诊断和科学研究的完备性来讲，病人检查得到的诊断图像大多数都是依靠计算机得到的数字图像，图像应该详细的包括病人，检查和及其相关的信息，这些信息应该以通用的规范的一致的术语和格式来编码和存储。 随着计算机网络互联在全球的高速发展，可以通过网络完成信息的传输，快速、高效。医学图像(还包括声音)作为临床诊断和医学科研的重要依据和资源能通过网络进行传输将对整个医学的发展有个飞跃的促进，它是互联网络的深入发展和新的应用。基于特殊要求的医学数字图像和互联网络的应用而发展起来的医学数字图像通信成为两个学科交叉的新型学科。ACR和NEMA联合制定的ICOM标准就是新型学科的典型代表。它是计算机，网络通讯，数字信号处理，存储技术的综合应用。 最新版本的DICOM标准内容复杂。本文在分章研究的基础之上，详细的分析了DICOM的体系结构，剖析了所采用的核心技术，提出了从两个大的方面来认识掌握该标准。一 研究对象的定义，包括医学图像的信息内容，格式，编码等规范，他们是DICOM操作的主要内容，也是临床诊断中重要的依据。二 对象的通讯传输，包括依靠计算机网络和可移动媒质存储进行图像传输的两种方式。前者定义了在TCP／IP之上的DICOM UL应用层协议，规范了信息格式，状态转换，连接协商等内容，后者规范了图像的存储服务类，包括文件操作方式，格式以及媒质规格等内容。本文勾画出了DICOM标准的整体结构。 本文立足国内目前网络医学的发展，以DICOM标准中一致性声明为准则，采用面向对象的方法实现了图像存储传输服务类通讯、高灰阶图像的重现，JPEG—LS和编码进程1的Baseline算法压缩和解压处理，并对打印通讯进行一步的研究。
李卓[10]2006年在《分布式PACS若干关键技术研究》文中研究指明随着信息技术的发展,传统的PACS(医学影像存档与通信系统)两层C/S体系结构已不适用目前大型化、复杂化以及分布化的发展趋势,严重制约了PACS效能的发挥和推广应用,迫切需要建立一种新的分布式PACS(DPACS)体系结构。本文以DPACS作为研究对象,重点对DPACS的体系结构、面向PACS的ORB扩展通信框架、DICOM互联互操作方法以及PACS应用服务技术几项关键技术进行了研究,建立了一个可移植、可扩展、可配置和高性能的开放DPACS体系。具体来说,论文的主要贡献包括以下几个方面:(1)提出了一个基于CORBA的DPACS叁层体系结构。本文基于对传统PACS体系结构的深入分析,通过引入CORBA分布式对象计算技术,以及对CORBA和DICOM标准结合方法的研究,提出了基于CORBA的DPACS叁层体系结构。并在此基础上,进一步提出由设计模式层、CORBA服务层、DICOM互联互操作服务层和PACS应用服务层组成的DPACS中间层结构。(2)提出了由多个DPACS相互协作的Inter-DPACS系统概念。出于满足跨区域、跨国家的DPACS之间互联互操作的需要,使得多个DPACS能够在一个分布式大环境中进行合作,本文提出并设计了Center/Regional/Local叁级DPACS协作的Inter-DPACS系统概念。(3)提出了基于设计模式改造的面向PACS的ORB扩展通信框架。DPACS通信框架的构造基于标准的CORBA分布式对象技术,并应用包装外观、反应堆、接受器/连接器、主动对象和服务配置器等设计模式对ORB核心进行扩展设计,不仅改善了DPACS的可移植、可扩展、可配置等性能,还满足了DPACS大吞吐量、低响应时间的QoS需求。(4)提出了分布式环境中的DICOM互联互操作方法。首先提出了由TCP SOCKET层,DICOM上层协议层,DIMSE消息交换层,SCP/SCU层构成的DICOM网络通讯模型;其次提出一套分布式环境中DICOM医学图像存取访问接口和机制;最后提出了Inter-DPACS中的DICOM工作流的控制管理机制,设计了Case-Manager服务组件及一系列智能的控制管理算法。(5)设计和实现了若干PACS应用服务技术。首先提出了一种针对DICOM医学图像的基于图像内容的窗宽、窗位调节方法;其次对JPEG-LS无损压缩算法进行了研究并加以实现,并给出了算法实现流程和实验结果;最后通过HIS/RIS与PACS工作流的集成,以及HL7和DICOM之间的数据元素、协议事件映射方法的研究,设计和实现了HL7数据交换服务用于PACS和HIS/RIS之间的数据融合。(6)设计和实现了原型系统,对DPACS体系结构等若干关键技术进行了应用和验证。综上所述,本文研究了DPACS包括体系结构在内的若干关键技术,并通过设计实现原型系统,验证了本文的思路。这些研究为DPACS的发展奠定了坚实的基础,其关键技术的不断发展和完善将有效提高医学图像信息的应用管理水平,并将促进整合医疗企业(IHE)的建立以及多个医院PACS在区域、国家甚至全球范围内的集成。
参考文献：
[1]. 基于DICOM标准的医学图像视觉无损压缩的实现[D]. 李伟光. 长春理工大学. 2004
[2]. 基于语义的医学图像数据库系统[D]. 张凯. 天津大学. 2003
[3]. 面向窄带传输环境下的乳腺图像压缩算法研究[D]. 崔杨. 东北大学. 2015
[4]. 基于JPEG2000的医学图像压缩的研究与应用[D]. 翁银. 西安电子科技大学. 2008
[5]. PACS系统图像处理和通讯设计方法的研究[D]. 吴云. 贵州大学. 2006
[6]. 基于DICOM的信息对象与通信模型的设计与实现[D]. 赵良. 东北大学. 2008
[7]. 基于JPEG的16比特CT图像无损压缩的研究与实现[D]. 何晓彤. 天津工业大学. 2015
[8]. 基于DICOM标准的医学图像通信与处理[D]. 何艳敏. 电子科技大学. 2004
[9]. 基于DICOM标准的图像传输和处理[D]. 伍瑞卿. 电子科技大学. 2002
[10]. 分布式PACS若干关键技术研究[D]. 李卓. 国防科学技术大学. 2006
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