興味領域を考慮した医用画像可逆圧縮法(次世代医用画像技術論文特集)

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概要

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• 近年の医用画像分野でのモダリティの多様・高度化に伴い, 医用画像情報の削減と生成画像の品質維持が問題となっている.医用画像にとってデータ圧縮工程は膨大な画像情報の保存・伝達に不可避のものであるといえるが, 電子的に生成された医用画像の保存には, 診療上及び法律上の理由からひずみを極力生じさせない圧縮法が必要とされている.中でも興味領域(ROI:Region Of Interest)と呼ばれる領域は、診療上必要な領域とされており, とりわけ重要である.そこで本論文では, ブロック化した階層的領域分割法(HS:Hierarchical Segmentation)を用いて, ROIの処理に適応した符号化法(ROI-HS)を提案した.各ブロックで生成されるセグメントの分割情報はContextに基づいてContext-Categoryに分類・符号化され, 輝度値情報は隣接セグメントとの相関を考慮した予測符号化によって符号化される.これによりニアロスレス性やプログレッシブ性を維持したままROIへの柔軟な対応を可能にし, かつ符号化効率の改善を実現した.

• 2000-01-25

著者

• 山内 真樹

  松下電器産業(株)AVコア技術開発センター

• 若谷 彰良

  松下電器産業株式会社

• 若谷 彰良

  松下電器産業

• 若谷 彰良

  松下電器産業株式会社健康医療開発推進室

• 山内 真樹

  松下電器産業株式会社健康医療開発推進室

• 山内 真樹

  松下電器産業株式会社

• 山内 真樹

  松下電器産業

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