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L'imagerie médicale a commencé à tirer parti de la technologie numérique, ouvrant la voie à l'imagerie médicale avancée et à la téléradiologie. Cependant, les images médicales nécessitent de grandes quantités de mémoire. À plus d'un million d'octets par image, un hôpital typique a besoin d'une quantité stupéfiante de mémoire de stockage de plus d'un trillion d'octets par an et la transmission d'une image sur un réseau, même l'autoroute promise, peut prendre des minutes, ce qui est trop lent pour la téléradiologie interactive. Il est donc nécessaire de comprimer les images afin de réduire…mehr

Produktbeschreibung
L'imagerie médicale a commencé à tirer parti de la technologie numérique, ouvrant la voie à l'imagerie médicale avancée et à la téléradiologie. Cependant, les images médicales nécessitent de grandes quantités de mémoire. À plus d'un million d'octets par image, un hôpital typique a besoin d'une quantité stupéfiante de mémoire de stockage de plus d'un trillion d'octets par an et la transmission d'une image sur un réseau, même l'autoroute promise, peut prendre des minutes, ce qui est trop lent pour la téléradiologie interactive. Il est donc nécessaire de comprimer les images afin de réduire considérablement la quantité de données nécessaires pour représenter une image. Pour relever ce défi, nous avons mis au point un schéma de compression hybride qui fournit une compression presque sans perte, facilement réalisable sur le plan matériel grâce à sa simplicité, et qui donne de meilleurs résultats en termes de PSNR, MSE et COC.
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.