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A imagiologia médica começou a tirar partido da tecnologia digital, abrindo o caminho para a imagiologia médica avançada e para a telerradiologia. As imagens médicas, no entanto, requerem grandes quantidades de memória. Com mais de 1 milhão de bytes por imagem, um hospital típico necessita de uma quantidade impressionante de armazenamento de memória de mais de um trilião de bytes por ano e transmitir uma imagem através de uma rede, mesmo a super-estrada prometida poderia demorar minutos, o que é demasiado lento para a telerradiologia interactiva. Isto exige uma compressão da imagem para…mehr

Produktbeschreibung
A imagiologia médica começou a tirar partido da tecnologia digital, abrindo o caminho para a imagiologia médica avançada e para a telerradiologia. As imagens médicas, no entanto, requerem grandes quantidades de memória. Com mais de 1 milhão de bytes por imagem, um hospital típico necessita de uma quantidade impressionante de armazenamento de memória de mais de um trilião de bytes por ano e transmitir uma imagem através de uma rede, mesmo a super-estrada prometida poderia demorar minutos, o que é demasiado lento para a telerradiologia interactiva. Isto exige uma compressão da imagem para reduzir significativamente a quantidade de dados necessários para representar uma imagem. Para responder a este desafio, desenvolvemos um esquema de compressão híbrido que proporciona uma compressão quase sem perdas com hardware facilmente realizável devido à sua simplicidade, tendo os melhores resultados da PSNR, MSE, e 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.