Ces dernières années, le besoin de télémédecine a émergé, en raison de l'augmentation significative du nombre de patients, où l'utilisation de la compression d'images est l'une des techniques les plus importantes dans le domaine de la recherche en traitement, ainsi que dans de multiples applications telles que la médecine, la reconnaissance, la surveillance aérienne, et l'espace. La compression d'images est nécessaire pour réduire les coûts de transport en raison de l'augmentation des prix et des distances de transport

Dans cet article, nous prenons l'image originale et la divisons ensuite en deux sous-sections distinctes (ROI et non-ROI), une zone de ??d'importance dans l'imagerie médicale, qui est très importante. Cette zone doit être diagnostiquée avec une précision extrême car elle fait référence à la maladie et dépend du diagnostic. Ici, dans notre technologie, l'algorithme de propagation du spectre, qui contient des signes binaires utilisés dans la conversion DCT, a été utilisé pour non-ROI.

La compressiond'une image numérique peut faciliter sa transmission, son stockage, et son traitement. À mesure que l'imagerie médicale devient de plus en plus numérique, les quantités de données d'images obligent à considérer la compression dans les systèmes d'archivage et de communication d'images (PACS) et les systèmes de télémédecine en évolution. Les HIS (Systèmes d'Information Hospitalière) et les PACS basés sur les normes DICOM ouvrent la voie au stockage d'images médicales et facilitent les traitements médicaux à distance

Télémédecine

La demande croissante aujourd'hui pour la télémédecine dépasse les distances géographiques, en raison du développement des technologies de l'information et des télécommunications, ce qui a permis d'utiliser cette technologie pour fournir des soins de santé et des essais cliniques et l'échange d'informations d'un endroit à un autre par le biais de messages électroniques, qui utilisent une gamme d'applications utilisant la vidéo avec des directions, des dispositifs intelligents, des e-mails, et pour faciliter le processus de télémédecine. Parfois, un entretien direct entre le patient et les experts de la santé est très essentiel, donc le patient est sur le site et l'expert sur un autre site où l'utilisation de directions à deux plans est nécessaire pour l'entretien. Le nombre de patients atteints de diverses maladies de la colonne vertébrale constitue un grand segment de la société (fracture, glissement, traumatisme de la colonne lombaire, etc.), donc la télémédecine a contribué à résoudre une partie de ces problèmes.

Les avantages de la télémédecine peuvent être envisagés à travers les points suivants :

a)   Amélioration de l'accès à l'information grâce aux technologies de l'information.

b)   La fourniture de soins de santé par la transmission d'informations

c)   Services de santé.

d)   Éducation professionnelle pour faciliter les services.

e)   Le développement de techniques pour l'examen et la réduction des coûts des soins sociaux.

En télémédecine, les images médicales sont très importantes dans le domaine de la médecine, avec le temps et les données générées, un très grand nombre d'images médicales sont produites en stockant les données de maladie générées par des techniques d'imagerie, tomodensitométrie (CT), angiographie par soustraction numérique (DSA), tomographie par émission de positons (PET), et imagerie par résonance magnétique (IRM), etc. techniques d'imagerie médicale.

En conséquence de ce qui précède, il serait utile de compresser les images médicales en stockant les informations de l'image de base pour restructurer l'image.

Le processus de compression des images se compose de deux étapes :

1.   Recherche sur les caractéristiques des données d'image, histogramme de niveaux de gris, photos d'entropie, liens, et fonctions.

2.   Recherche de techniques de compression appropriées pour obtenir une image de ces caractéristiques.

Compression d'images fractales

Le codage fractal: Technique mathématique pour coder une certaine image médicale en un ensemble de données mathématiques qui montrent les caractéristiques géométriques typiques répétées de l'image codée(image fractale). La vérité est que le codage fractal fiable que toutes les créatures se composent d'informations sous forme de résolutions pertinentes, et le processus de réplication de motifs est appelé un attracteur, le codage fractal est utilisé pour convertir l'image en un symbole souvent fractionnaire. Le processus de codage extrême est soit IFS (Systèmes de Fonctions Itérées) soit par PIFS (Systèmes de Fonctions Itérées Partitionnées) utilisés pour réaliser FIC. La raison en est le grand nombre d'opérations nécessaires pour déterminer un motif fractal de lignes dans l'image.

Les Systèmes de Fonctions Itérées représentent brièvement les étapes mathématiques du processus d' image fractale selon la théorie de l'IFS.  Un IFS est une série de transitions qui ont les propriétés suivantes

a.  

b.   , où w mappe un espace métrique, {: point, , également pour choisir une image initiale 

En fonction des caractéristiques de cette théorie, il mappe l'attracteur de W à l'image originale à compresser qui peut être obtenue par n'importe quelle forme d'image initiale conformément à l'application de la carte W.

Speck sans liste

Speck sans liste fait référence à la partition de blocs intégrés. Notez que les mêmes règles de division de blocs utilisées par LSK sont également utilisées par Speck, à travers le marquage de tous les pixels initiaux de chaque sous-bande de plages. Pour illustrer le travail de Speck sans liste, nous suivons ce qui suit : -

a.   Stockage

b.   Initialisation

c.   Algorithme de codage

Dans cette méthode, l'algorithme principal de codage est effectué sur chaque plan de bits, b, un début avec B, et diminué à 0. Ici dans l'algorithme, il y a trois pistes comme suit :

1.   Passer les petits pixels

2.   Passer un petit ensemble

3.   Passer le raffinement. Où chaque plan de bits, le niveau d'importance est donné par

De plus, nous pouvons commencer par passer les petits pixels, et identifier de nouveaux éléments importants et les marquer comme MNP. Lorsque vous passez à l'élément suivant, cela peut être décrit comme un marque [i]=MIP Lorsque la marque est MNP sur les éléments dans le tableau d'état

Notez ici l'augmentation des exigences en mémoire et l'objectif principal de cela réside dans l'utilisation des signes des marqueurs de tableau

Processus de décompression

Après l'achèvement du processus de compression d'images médicales et son accomplissement, l'objectif de compression nous oblige à inverser le processus pour retirer la compression des images médicales, un processus très facile. Par conséquent, nous devons nous débarrasser du paramètre fractal et obtenir l'image, à travers ce processus l'image originale est obtenue, par décodage LSK nous obtenons décompressée à travers la transmission de l'approximation fractale et l'image différente.

L'application des images médicales, le codage dans le domaine de la télémédecine dans cette recherche avec le système de compression. Lorsque l'utilisateur commence à sélectionner le ROI, le codage ROI commence, en utilisant le codage fractal pour sélectionner des groupes similaires dans l'image médicale d'entrée, Eh bien, lorsque nous utilisons le codeur LSK. Nous obtenons des ROIs différents qui sont codés, À la fin, toutes les données codées sont rassemblées par l'intégration de toutes les données d'image médicale ROI qui sont codées, ainsi que des blocs similaires différents blocs. L'accent doit être mis sur le fait que les images médicales utilisées dans la compression ne sont pas déformées après compression. Les méthodes proposées dans cet article ont un taux de compression élevé par rapport aux techniques utilisées dans le passé, en plus de la technologie Fractale, LSK et l'arbre de contexte plus rapides et plus précises que les techniques précédentes.