{"title":"体积和压缩图像","authors":"J-F Lerallut","doi":"10.1016/S0222-0776(00)88256-5","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><h3>Objectifs</h3><p>Les développements dans le domaine de l'imagerie médicale numérisée ces dernières années entraîne le traitement, le stockage et la transmission de quantités importantes de données numériques. La compression des images est une technique importante dans ce contexte, tant pour diminuer les coûts de stockage que les temps de transferts sur réseaux.</p></div><div><h3>Matériels et méthodes</h3><p>Il y a deux grandes familles de compression: les techniques exactes, sans perte d'information, et les techniques irréversibles. Dans le premier cas, les algorithmes permettent d'obtenir des taux de compression de l'ordre de 31. Les techniques de compression avec perte d'information conduisent à des taux bien plus importants, de l'ordre de 201 à 501, en supprimant les détails de l'image qui ne sont pas perceptibles à notre système psycho-visuel.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Selon les modalités, la qualité des images reconstruites après compression avec perte est variable selon l'algorithme utilisé, à taux identique. Les méthodes couramment utilisées, à titre expérimental, sont l'algorithme JPEG, les transformées en ondelettes et le codage fractal.</p></div><div><h3>Conclusion</h3><p>La qualité de l'image reconstruite est une notion subjective en terme de pertinence diagnostique, et l'application de ces méthodes aux images médicales, toutes modalités confondues, doit s'envisager avec la plus extrême prudence.</p></div>","PeriodicalId":101059,"journal":{"name":"RBM-News","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1999-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1016/S0222-0776(00)88256-5","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Volume et compression des images médicales\",\"authors\":\"J-F Lerallut\",\"doi\":\"10.1016/S0222-0776(00)88256-5\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"<div><h3>Objectifs</h3><p>Les développements dans le domaine de l'imagerie médicale numérisée ces dernières années entraîne le traitement, le stockage et la transmission de quantités importantes de données numériques. La compression des images est une technique importante dans ce contexte, tant pour diminuer les coûts de stockage que les temps de transferts sur réseaux.</p></div><div><h3>Matériels et méthodes</h3><p>Il y a deux grandes familles de compression: les techniques exactes, sans perte d'information, et les techniques irréversibles. Dans le premier cas, les algorithmes permettent d'obtenir des taux de compression de l'ordre de 31. Les techniques de compression avec perte d'information conduisent à des taux bien plus importants, de l'ordre de 201 à 501, en supprimant les détails de l'image qui ne sont pas perceptibles à notre système psycho-visuel.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Selon les modalités, la qualité des images reconstruites après compression avec perte est variable selon l'algorithme utilisé, à taux identique. Les méthodes couramment utilisées, à titre expérimental, sont l'algorithme JPEG, les transformées en ondelettes et le codage fractal.</p></div><div><h3>Conclusion</h3><p>La qualité de l'image reconstruite est une notion subjective en terme de pertinence diagnostique, et l'application de ces méthodes aux images médicales, toutes modalités confondues, doit s'envisager avec la plus extrême prudence.</p></div>\",\"PeriodicalId\":101059,\"journal\":{\"name\":\"RBM-News\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"1999-10-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"https://sci-hub-pdf.com/10.1016/S0222-0776(00)88256-5\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"RBM-News\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0222077600882565\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"RBM-News","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0222077600882565","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Les développements dans le domaine de l'imagerie médicale numérisée ces dernières années entraîne le traitement, le stockage et la transmission de quantités importantes de données numériques. La compression des images est une technique importante dans ce contexte, tant pour diminuer les coûts de stockage que les temps de transferts sur réseaux.
Matériels et méthodes
Il y a deux grandes familles de compression: les techniques exactes, sans perte d'information, et les techniques irréversibles. Dans le premier cas, les algorithmes permettent d'obtenir des taux de compression de l'ordre de 31. Les techniques de compression avec perte d'information conduisent à des taux bien plus importants, de l'ordre de 201 à 501, en supprimant les détails de l'image qui ne sont pas perceptibles à notre système psycho-visuel.
Résultats
Selon les modalités, la qualité des images reconstruites après compression avec perte est variable selon l'algorithme utilisé, à taux identique. Les méthodes couramment utilisées, à titre expérimental, sont l'algorithme JPEG, les transformées en ondelettes et le codage fractal.
Conclusion
La qualité de l'image reconstruite est une notion subjective en terme de pertinence diagnostique, et l'application de ces méthodes aux images médicales, toutes modalités confondues, doit s'envisager avec la plus extrême prudence.