Métodos de compresión sin pérdidas de imágenes de resonancia magnética utilizando transformada wavelet: Revisión sistemática
En medicina la información de las imágenes diagnósticas es vital e imprescindible, por este motivo es necesario procesarlas sin que existan márgenes de error que interfieran con su lectura y análisis. En términos generales: las imágenes presentan redundancia entre píxeles lo cual hace que ocupen un...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/27645
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/27645
- Palabra clave:
- Región de Interés
Segmentación
Compresión sin pérdidas
Imagen de resonancia magnética
Transformada wavelet
Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Resonancia magnética en imágenes
Procesamiento digital de imágenes
Comprensión de datos (Computadores)
Capacidad de almacenamiento
Segmentation
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En medicina la información de las imágenes diagnósticas es vital e imprescindible, por este motivo es necesario procesarlas sin que existan márgenes de error que interfieran con su lectura y análisis. En términos generales: las imágenes presentan redundancia entre píxeles lo cual hace que ocupen un tamaño considerable que va desde los Megabytes (MB) hasta los Gigabytes (GB); el proceso de transmitirlas a través de la red se dificulta en términos de almacenamiento y coste por ende se deben aplicar procesos de compresión sin pérdidas útiles para reducir el ancho de banda, mejorar la capacidad de almacenamiento e incrementar la velocidad de transmisión sin afectar la calidad de la imagen diagnóstica. |
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Aparicio Pico, Lilia EdithPérez Cubillos, Wilson Nicolás AndrésFerreira Mejía, Paula Andrea2021-10-28T14:10:07Z2021-10-28T14:10:07Z2021-08-18http://hdl.handle.net/11349/27645En medicina la información de las imágenes diagnósticas es vital e imprescindible, por este motivo es necesario procesarlas sin que existan márgenes de error que interfieran con su lectura y análisis. En términos generales: las imágenes presentan redundancia entre píxeles lo cual hace que ocupen un tamaño considerable que va desde los Megabytes (MB) hasta los Gigabytes (GB); el proceso de transmitirlas a través de la red se dificulta en términos de almacenamiento y coste por ende se deben aplicar procesos de compresión sin pérdidas útiles para reducir el ancho de banda, mejorar la capacidad de almacenamiento e incrementar la velocidad de transmisión sin afectar la calidad de la imagen diagnóstica.In medicine, the information from diagnostic images is vital and essential, for this reason, it’s necessary to process them without error margins that could interfere with their reading and analysis. In general terms: images present redundancy between pixels causing them occupy a considerable size ranging from Megabytes (MB) to Gigabytes (GB); the process of transmit them through the network is difficult in terms of storage and computational cost, therefore lossless compression processes must be applied to reduce bandwidth, improve storage capacity and increase transmission speed without affecting the quality of the diagnostic image.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Región de InterésSegmentaciónCompresión sin pérdidasImagen de resonancia magnéticaTransformada waveletIngeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicasResonancia magnética en imágenesProcesamiento digital de imágenesComprensión de datos (Computadores)Capacidad de almacenamientoSegmentationLossless compressionRegion of interestWavelet transformMétodos de compresión sin pérdidas de imágenes de resonancia magnética utilizando transformada wavelet: Revisión sistemáticaLossless compression methods for magnetic resonance imaging using wavelet transform a systematic reviewProducción Académicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27645/3/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD53open accessORIGINALdocument (2).pdfdocument (2).pdfArticulo principalapplication/pdf2268421http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27645/1/document%20%282%29.pdf7b51896bd9eb4970272f41a7914e6d5aMD51open accessLicencia de uso y publicacion editable (1).pdfLicencia de uso y publicacion editable (1).pdfapplication/pdf395903http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27645/2/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion%20editable%20%281%29.pdf34b546311f29ff8fd2b7c314cbdbc179MD52metadata only 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