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Die medizinische Bildgebung hat begonnen, die Vorteile der digitalen Technologie zu nutzen, was den Weg für fortschrittliche medizinische Bildgebung und Teleradiologie geebnet hat. Medizinische Bilder erfordern jedoch große Mengen an Speicherplatz. Mit mehr als 1 Million Byte pro Bild benötigt ein typisches Krankenhaus eine schwindelerregende Menge an Speicherplatz von über einer Billion Byte pro Jahr, und die Übertragung eines Bildes über ein Netz, selbst über die versprochene Autobahn, kann Minuten dauern, was für die interaktive Teleradiologie zu langsam ist. Daher ist eine…mehr

Produktbeschreibung
Die medizinische Bildgebung hat begonnen, die Vorteile der digitalen Technologie zu nutzen, was den Weg für fortschrittliche medizinische Bildgebung und Teleradiologie geebnet hat. Medizinische Bilder erfordern jedoch große Mengen an Speicherplatz. Mit mehr als 1 Million Byte pro Bild benötigt ein typisches Krankenhaus eine schwindelerregende Menge an Speicherplatz von über einer Billion Byte pro Jahr, und die Übertragung eines Bildes über ein Netz, selbst über die versprochene Autobahn, kann Minuten dauern, was für die interaktive Teleradiologie zu langsam ist. Daher ist eine Bildkomprimierung erforderlich, um die für die Darstellung eines Bildes erforderliche Datenmenge erheblich zu reduzieren. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben wir ein hybrides Komprimierungsverfahren entwickelt, das eine nahezu verlustfreie Komprimierung bietet und aufgrund seiner Einfachheit mit besseren Ergebnissen bei PSNR, MSE und COC leicht in Hardware realisierbar ist.
Autorenporträt
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.