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L'imaging medico ha iniziato a sfruttare la tecnologia digitale, aprendo la strada all'imaging medico avanzato e alla teleradiologia. Le immagini mediche, tuttavia, richiedono grandi quantità di memoria. Con oltre 1 milione di byte per immagine, un ospedale tipico ha bisogno di una quantità impressionante di memoria di oltre mille miliardi di byte all'anno e la trasmissione di un'immagine su una rete, persino la promessa superstrada, potrebbe richiedere minuti, troppo lenti per la teleradiologia interattiva. Ciò richiede la compressione delle immagini per ridurre in modo significativo la quantità di dati necessari a rappresentare un'immagine. Per rispondere a questa sfida, abbiamo sviluppato uno schema di compressione ibrido che fornisce una compressione quasi priva di perdite e facilmente realizzabile via hardware grazie alla sua semplicità, con risultati migliori di PSNR, MSE e COC.
About the author
Dr. Robinson Paul is a dedicated Electronics Engineering Faculty with 15+ years of experience. Passionate educator in Signal Processing, VLSI - RTL Design, and Machine Learning. Committed to student success with 1000+ guided to excellence. A prolific researcher with numerous publications, adept at securing funding from prestigious organizations.
