医疗成像数据的负担日益加重

现代医疗系统依靠图片档案和通信系统(PACS)来存储、检索和分发X光、MRI、CT扫描和超声波等数字医疗图像。 成像数据量继续以前所未有的速度扩张 — — 8212;由分辨率更高的模式、更多的筛选利用率和老龄化人口所驱动。 单一的CT研究可以包含数百个图像;完整的数字乳房X光检查可能超过1GB;平均医院每年生成多个成像数据。 如果没有有效的压缩策略,存储基础设施的成本可以消耗一个部门 — — 8217的很大一部分;信息技术预算可以将资源从病人护理中转移出去。

PACS 数据压缩的基本原理

数据压缩可以减少代表图像所需的位数,直接降低存储需求和传输时间. 在医学成像中,压缩技术被大致归类为无损或无损.

  • Lossless 压缩[ 保存每个像素的准确性,允许对原始图像进行完美的重建. 典型的算法包括运行长度编码(RLE),Lempel-Ziv-Welch(LZW),以及无损失的JPEG. 无损失方法的压缩比是微小的,通常在2:1到3:1之间,对于射线图像来说.
  • 失态压缩 感知或诊断不重要的信息,在保持可接受的图像质量的同时,实现更高比例(10:1至50:1或以上)的弃置. 挑战在于确保不可逆压缩不会损害诊断准确性.

DICOM标准支持这两种方法,美国放射学学院(ACR)发布了关于将损失压缩用于特定方式和临床目的的准则。 最近的创新推动了可以实现的界限,同时又不牺牲诊断效用。

压缩技术的最新创新

深层学习 QQ8211; 基于压缩

人工神经网络,特别是神经神经神经网络和基因对抗网络,已经接受了医学图像端到端压缩的培训,这些模型学习识别和消除空间和结构冗余,同时保留临床相关特征,例如,在Radiology[中发表的一项研究显示,基于GAN的压缩算法可以在胸腔射电图上达到10:1的压缩比,与原始图像相比,在检测肺结核的诊断准确性方面没有统计上的重大差异。探索该研究 此处。

适应性和内容-软件压缩

并非所有医学图像内的区域都具有同等的诊断权重。适应性压缩算法分析图像内容,并按区域调整压缩比率:临界区域(如肺结核、断裂线或脑出血)得到几乎无损失的治疗,而同质背景区域则受到更高的压缩。这种方法可以最大限度地节省总体费用,而不会降低诊断性能。一些现代的PACS平台现在将适应性压缩嵌入成像摄入时的可配置参数。

无损/失常混合战略

混合技术不是选择单一模式,而是在同一工作流程中将无损和损耗压缩结合起来。例如,主图像可以被存储在无损压缩格式中,用于存档和医疗目的,而失耗版本则立即传送到移动设备上进行初步审查。像JPEG 2000和HEVC(H.265)这样的高级编码器在本地支持这种双层架构,从而能够在不下载完整原始数据的情况下从云存储中高效检索。

以波浪为基础和学习的编解码器

光波压缩(在JPEG 2000中使用)多年来一直是医学成像的主干,因为它能够以高压缩率产生光滑的,无文物的图像. 更近的学习的编码器(例如基于超前自动编码器)在速率扭曲性能和计算效率上都超过了JPEG 2000. 字段正在迅速发展;见IEEEE上对所学图像压缩的综合技术评论.

保健组织的实际福利

在PACS部署中实施高级压缩,不仅可以节省硬盘空间,还能够提供实际好处。

减少储存费用

医院在档案研究中采用8:1比15:1的亏损压缩率,可以将其总存储需求减少80~8211;90%。 这直接降低了SAN/NAS系统、云体存储和备份基础设施的成本。 在五年内,中规模机构可以节省数十万美元。

更快的图像传输

压缩图像在网络间行驶更快,让放射学家能够以秒而不是分钟的速度载入研究。 这对远程放射学、远程咨询和时间紧迫的应急部门来说尤其有价值。 减少带宽消耗也有助于互联网连接有限的设施,如农村诊所或移动成像单位。

改进数据生命周期管理

使用较小的文件大小,PACS管理员可以更有效地进行存储:经常访问最近关于高速闪存的研究,以及较慢、更便宜的媒体上较旧或较少的考试。 压缩还简化了长期存档、灾后恢复和云移,因为必须移动或复制的字节较少。

诊断信任得到维持

广泛的临床验证研究表明,在推荐比率范围内使用的现代压缩算法不会降低检测断裂、肺结核或颅内出血等常见任务的诊断性能。 欧洲放射学会等组织定期更新按方式可接受压缩水平的准则。

法规和质量考虑

在临床环境中部署亏损压缩需要认真关注监管合规性. 在美国,食品和药品管理局(FDA)将PACS和压缩算法作为医疗器械来规范. 任何引入不可逆变化的压缩方法都必须通过严格的测试来证明非强制性. 健康保险可携带性和问责法(HIPAA)也规定压缩数据在与原始数据相同的保留期内仍可访问. DICOM Part 14规定了控制压缩参数的转移语法,确保了各供应商之间的互操作性.

放射学实践在采用新的压缩编码器之前,应该进行针对特定地点的验证研究,记录图像质量仍然足以满足临床病例组合。 许多PACS系统现在都包含内置质量保证工具,可以比较压缩和原始图像统计数据,并提供额外的安全网。

AI在未来的压缩系统中的作用

人工智能不仅在改进压缩算法本身,而且在更广泛的PACS工作流程中也有所改进. 机器学习模型可以预测哪些研究可能需要最高质量的重建,并相应预切. 未来系统可以直接将压缩整合到CT和MRI扫描仪的重建管道中,在图像形成过程中应用定制的算法. 获取设备上的边际计算可以在图像到达PACS档案之前实现实时压缩,减少源头的存储足迹.

挑战

尽管取得了进展,但仍存在若干障碍。 高级AI压缩的计算成本可能很高,特别是在每天处理数千项现有硬件研究时。 标准化机构必须更新DICOM配置,以适应新的编码器,而不会出现分裂。 此外,放射学家必须警惕可能对某些病人群体或解剖产生不成比例影响的算法偏差的可能性。 学术界、工业界和专业协会之间正在开展的研究合作,旨在协同解决这些问题。

结论

医疗系统数据压缩的创新正在改变医疗保健组织如何管理成像数据不断增长的洪流。 通过将关键地区的无损失完整性与积极减少非基本背景损失相结合,现代技术可以节省大量存储成本、加快工作流程并保持诊断准确性。 随着深入学习和适应战略的成熟,未来十年有可能出现一度被认为不可能实现的压缩比率,同时简化合规性并改善病人护理。 今天投资有效、符合标准的压缩解决方案的医疗保健信息技术领导人将完全有能力处理明天的XX8217;成像需求高效、高成本效益。