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Los algoritmos de compresión con pérdidas para imágenes, como JPEG 2000, continúan siendo utilizados para reducir costos de almacenamiento o disminuir los tiempos de transmisión mediante redes de comunicación. Sin embargo, este códec no es capaz de controlar por sí solo el deterioro en la calidad de la imagen que ocurre producto de su acción; al aumentar la tasa de compresión, aumenta el deterioro y disminuye la efectividad del diagnóstico que se hace mediante la imagen. En este trabajo se propone un valor de tasa de compresión para imágenes de Resonancia Magnética de patologías caracterizadas…mehr

Produktbeschreibung
Los algoritmos de compresión con pérdidas para imágenes, como JPEG 2000, continúan siendo utilizados para reducir costos de almacenamiento o disminuir los tiempos de transmisión mediante redes de comunicación. Sin embargo, este códec no es capaz de controlar por sí solo el deterioro en la calidad de la imagen que ocurre producto de su acción; al aumentar la tasa de compresión, aumenta el deterioro y disminuye la efectividad del diagnóstico que se hace mediante la imagen. En este trabajo se propone un valor de tasa de compresión para imágenes de Resonancia Magnética de patologías caracterizadas por pequeños detalles o hallazgos, estimado a partir de experimentos ROC previamente diseñados y simulados, con ayuda de medidas objetivas de calidad y observadores matemáticos respectivamente, e involucrando observadores expertos. La tasa de compresión obtenida para este tipo de imágenes es de 128 veces aproximadamente. La capacidad de los especialistas de detectar las lesiones a este valor de compresión es mayor del 95% con menos del 5% de desviación típica. Para valores de la tasa de compresión mayores que este, las imágenes pierden su utilidad para el diagnóstico.
Autorenporträt
Nació en Placetas, Cuba, en 1969. Licenciado en Física de la Universidad de Oriente (1993), Máster en Ingeniería Biomédica (2002) y Doctor en Ciencias Técnicas de la UCLV (2009). Es investigador del Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Información en la UCLV. Por este trabajo obtuvo el Premio Anual de la Salud en su país en 2010.