Análise Comparativa de Técnicas de Compressão Aplicadas a Imagens Médicas Usando Ultrassom

Este trabajo de investigación, desarrollado como requisito parcial para la obtención del grado de Maestro en Ciencias en Ingeniería Biomédica, se centra en la comparación de técnicas de compresión de imágenes médicas, particularmente imágenes de ultrasonido. La compresión de imágenes se presenta como una herramienta crucial en el ámbito médico, ya que permite representar de forma eficiente los datos, reduciendo el espacio de almacenamiento necesario y minimizando la demanda de ancho de banda durante la transmisión a través de redes de comunicación. El documento aborda la importancia de estas tecnologías para el diagnóstico de patologías y la gestión de recursos en entornos hospitalarios.

El documento analiza a fondo las técnicas de compresión JPEG, JPEG2000, SPIHT y EZW, destacando sus características y funcionamiento. El algoritmo JPEG, ampliamente utilizado, emplea la transformada discreta de coseno bidimensional (DCT) para la compresión. En contraposición, JPEG2000, SPIHT y EZW se basan en la transformada wavelet bidimensional (DWT). La investigación se centra en la comparación del rendimiento de estas técnicas en el contexto de la compresión de imágenes médicas, utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE), la relación pico-señal a ruido (PSNR), la correlación cruzada (CC) y la similitud estructural (SSIM). Además, se evalúa el esfuerzo computacional mediante el tiempo de procesamiento.

Se realizan diferentes análisis comparativos para evaluar las técnicas de compresión. Se explora la influencia del tamaño de los bloques en la técnica JPEG, concluyendo que el uso de bloques de 8x8 y 16x16 píxeles ofrece un mejor rendimiento que los bloques más pequeños. También se evalúa el impacto de las matrices de cuantificación alternativas propuestas por Hamamoto, Veraswamy y Abu en la calidad de la imagen reconstruida, observándose mejoras en comparación con la matriz de cuantificación tradicional. Se realiza un análisis exhaustivo del impacto de los filtros utilizados en la transformada wavelet, demostrando su influencia en la calidad de la imagen reconstruida. Finalmente, se llega a la conclusión de que el algoritmo JPEG2000 ofrece el mejor rendimiento en términos de calidad de imagen y tiempo de procesamiento en comparación con los algoritmos JPEG, SPIHT y EZW.

Los resultados de la investigación arrojan conclusiones relevantes para la compresión de imágenes médicas, especialmente en el ámbito del ultrasonido. Se observa una relación entre la cantidad de detalles en la imagen y la tasa de compresión alcanzada por el codificador JPEG. Se identifica que los transductores lineales, con mayor cantidad de elementos y mayor frecuencia central, generan imágenes con mayor detalle y requieren una mayor tasa de compresión que los transductores convexos. El estudio destaca la importancia de la elección de los filtros wavelet y las matrices de cuantificación en la calidad de la imagen reconstruida. La investigación aporta información valiosa para el diseño de codificadores de imágenes médicas basados en técnicas de compresión en el dominio wavelet, contribuyendo al desarrollo de soluciones eficientes y de alta calidad para la gestión y análisis de imágenes médicas.