Pacs Data Compression의 혁신은 스토리지 비용을 절감합니다.

의료영상 데이터의 성장 버덴

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PACS 데이터 압축의 기초

Data Compression는 이미지, 직접 저장 필요 및 전송 시간을 낮추는 이미지를 나타내는 데 필요한 비트 수를 감소시킵니다. 의료 이미징에서 압축 기술은 손실이나 손실이 크게 분류됩니다.

Lossless Compression는 모든 픽셀을 정확히 보존하며, 원본 이미지의 완벽한 재구성을 가능하게 합니다. 전형적인 알고리즘에는 런 길이 인코딩(RLE), Lempel-Ziv-Welch (LZW), lossless JPEG가 포함됩니다. 무손실한 방법의 압축 비율은 모로, 보통 2:1과 3:1 사이의 라디오 이미지입니다.
Lossy Compression는 허용한 이미지 품질을 유지하면서 매우 높은 비율 (10:1에서 50:1 이상)을 달성하는 영구적으로 또는 진단적 인 비만 정보를 버리는 것입니다. 도전은 반복 가능한 압축이 진단 정확도를 손상시키지 않는 것을 보증하는 것입니다.

DICOM 표준은 두 가지 접근법을 지원하며 American College of Radiology (ACR)는 특정 변성 및 임상 목적으로 손실 압축을 사용하는 지침을 발표했습니다. 최근 혁신은 진단 유틸리티를 희생하지 않고 달성 할 수있는 경계를 밀어줍니다.

압축 기술에 대한 최근 혁신

딥러닝 & 8211;기본 압축

인공 신경 네트워크, 특히 복잡한 신경 네트워크 (CNNs) 및 유전적인 adversarial 네트워크 (GANs)는 의학 이미지의 끝 최후 압축을 수행하는 훈련되었습니다. 이 모델은 임상적으로 관련 기능을 보존하면서 공간과 구조적 중복성을 식별하고 제거하는 것을 배우는 것을 배웠습니다. 예를 들어, ules]Radiology에서 출판된 연구는 GLT-graphreative Images]에 비해 10가지의 실험을 통해 해석할 수 없는 값이 없는 것을 보여주었습니다. ules]Radiology]]]

적응 및 콘텐츠 인식 압축

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Hybrid Lossless/Lossy 전략

단일 모드를 선택하면 하이브리드 기술은 동일한 워크플로우 내에서 무손실 및 손실 압축을 결합합니다. 예를 들어, 기본 이미지는 아카이브 및 medicolegal 목적으로 손실이 없는 압축 형식으로 저장 될 수 있으며, 손실 버전은 모바일 장치에서 사전 검토를 위해 즉시 전송됩니다. JPEG 2000 및 HEVC (H.265)와 같은 고급 코덱은 기본적으로이 이중 레이어 아키텍처를 지원하며, 전체 원본 데이터를 다운로드하지 않고 클라우드 스토리지에서 효율적인 리 트리밍을 가능하게합니다.

Wavelet 기반 및 학습된 Codecs

Wavelet 압축 (JPE 2000에서 사용)은 높은 압축 비율에 매끄럽고, artifact 자유로운 이미지를 생성하는 능력 때문에 년 동안 의학 화상 진찰에 있는 요소가 되었습니다. 더 최근 배운 코덱 (예를들면, 하이퍼프리머 오토엔코더에 근거하여) outperform JPEG 2000는 비율 왜곡 성과와 계산 효율성에서. 이 분야는 급속하게 진화하고 있습니다; 배운 이미지 압축에 포괄적인 기술적인 검토 at IEEE[FLT]:1].

의료기관의 실제적 혜택

PACS 배포에서 고급 압축을 구현하는 것은 하드 드라이브 공간을 절약하는 데 도움이되는 tangible 장점을 제공합니다.

감소된 저장 비용

8 : 1의 비율에서 15 : 1의 비율로 손실 압축을 채택하는 병원은 80 & 8211; 90 %의 총 저장 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 이 직접적으로 SAN / NAS 시스템, 클라우드 객체 저장 및 백업 인프라를 중단하는 비용을 낮춥니 다. 5 년 수평선 이상, 저축은 중형 기관을위한 수천 달러의 수백을 양 할 수 있습니다.

빠른 이미지 전송

네트워크의 전체를 빠르게 변환하는 압축 이미지는 몇 분 이내에 초에 연구에로드 할 수 있습니다. 이것은 특히 원격 상담 및 긴급 부서에 대한 귀중한 시간이 중요시합니다. 단축 대역폭 소비는 또한 농촌 클리닉 또는 모바일 이미징 장치와 같은 제한된 인터넷 연결 기능을 돕습니다.

Data Lifecycle Management를 통한 향상된 데이터 수명

PACS 관리자는 더 효율적으로 저장 할 수 있습니다. 고속 플래시 스토리지에 대한 최근 연구에 자주 액세스하고, 더 느리고, 더 저렴한 미디어에 더 많은 액세스 된 시험. 압축은 또한 장기 보관, 재난 복구 및 클라우드 마이그레이션을 단순화하고, 더 적은 바이트가 이동하거나 복제해야합니다.

진단 Confidence 유지

엑소시비션 임상 검증 연구는 권장 비율 내에서 사용되는 현대 압축 알고리즘이, 골절, 폐 노다법, 또는 인트랜치의 폐 질환을 검출하는 일반적인 작업에 대한 진단 성능을 향상하지 않는다는 것을 보여주었습니다. 이 연구의 유럽 사회와 같은기구는 modality에 의해 허용 가능한 압축 수준을 정기적으로 업데이트 가이드라인을 업데이트합니다.

규제 및 품질 고려

방사선 조사는 새로운 압축 코덱을 채택하기 전에 사이트 별 검증 연구를 수행해야하며 이미지 품질이 임상 사례 혼합에 충분하다는 것을 문서화합니다. 많은 PACS 시스템은 이제 압축 및 원본 이미지 통계를 비교하고 추가 안전 그물을 제공하는 내장 품질 보증 도구를 포함합니다.

미래 압축 시스템의 AI 역할

인공지능은 압축 알고리즘을 자체적으로 개선하고 있지만, 더 넓은 PACS 워크플로우를 개선하는 것은 아닙니다. 기계 학습 모델은 최고의 재건축을 필요로 할 가능성이 있으며, 이에 따라 사전 캐시를 필요로 할 수 있습니다. 미래 시스템은 CT 및 MRI 스캐너의 재구성 파이프라인에 직접 압축을 통합하여 이미지 형성 중에 맞춤 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 취득 장치에 대한 Edge 컴퓨팅은 PACS 아카이브에 도달하기 전에 실시간 압축을 가능하게 할 수 있으며, 소스에서 저장 풋프를 줄입니다.

도전자 Ahead

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