Stratégie de compression d'images IRM volumiques pour des communications sans fil

par Dorra Dhouib

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Soutenue en 2010

à Poitiers en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Tunis (Tunisie) .


  • Résumé

    Face à l'augmentation importante des données en imagerie médicale générées par différents types de modalités, une réduction de la taille des données par compression des images s'est avérée indispensable. Cette dernière permet en effet de minimiser l'espace de stockage ou d'archivage des données et de réduire le temps de transfert des données et la largeur de bande dans le cas du traitement à distance (télémédecine). Dans ces applications, la compression doit évidemment préserver l'information utile. Ceci est possible grâce à la redondance de l'information qui peut être spatiale ou fréquentielle. Dans ce contexte, il est à noter que différentes techniques de compression efficaces ont été développées au cours des dernières décennies. Cependant, de nos jours, dans les services radiologiques, seule la compression sans perte est la plus souvent adoptée. Malgré les améliorations et les efforts fournis par les méthodes de compression sans perte, une compression avec perte s'est montrée envisageable. Mais ce type de compression doit être effectué sous le contrôle d'un médecin compétent, et sans avoir à introduire une certaine distorsion ; ce qui pourrait causer une éventuelle perte de l'information clinique utile et par conséquent influencer de manière significative le diagnostic. De plus, lors de la transmission, le bruit canal peut aussi introduire des erreurs qui risquent d'erroner le diagnostic. C’est pour cette raison qu'il est important de développer une stratégie de compression adéquate afin de réduire ce volume de données, et de résister aux erreurs de transmission par la même occasion. Pour répondre à cette double contrainte une stratégie de codage basée ROI et protection inégale de flux est développée dans cette thèse. Le schéma de compression basé ROI et protection inégale de flux proposé se compose de trois étapes. Dans une première étape, nous proposons d'extraire la région d'intérêt par segmentation hiérarchique de ces régions selon une méthode de segmentation basée sur la technique de lignes de partage des eaux par marqueurs, combinée à la technique des contours actifs par ensembles de niveaux. Dans la deuxième étape, les régions résultantes sont par la suite codées de façon sélective par un codeur 3D basé transformée en ondelettes discrète adaptatif de forme BISK3D, où le taux de compression de chaque région dépend de l'importance de cette région et de son utilité dans le diagnostic. En effet la région d'intérêt qui contient l'information utile au diagnostic est codée avec du "presque sans pertes" et le reste du volume avec perte. La troisième étape de notre schéma de codage est une stratégie de protection inégale (UEP) qui consiste à protéger le ROI avec un code correcteur de type Reed-Solomon avec un rendement très bas de façon à assurer une robustesse aux erreurs et les autres régions avec le même type de code correcteur mais de rendement plus élevé suivant la région. Des tests d’évaluation sont enfin réalisés afin de visualiser l’impact des erreurs de compression et par la suite celui des erreurs canal sur les différents flux. Afin d'étudier les performances de notre stratégie de codage dans le cas d'une transmission canal de type gaussien, une comparaison de cette stratégie avec SPIHT 3D est effectuée.

  • Titre traduit

    ˜A œcoding strategy of volumetric MRI images for wireless communications


  • Résumé

    Given the significant increase in medical imaging data generated by different types of procedures, reducing the size of the data compression of images has become indispensable. It can minimize the data space in the case of archiving (or storage) or in the case of treatment at a distance (telemedicine) in the latter case, to reduce transfer time and bandwidth. In these applications, compression is obviously preserve useful information. This is possible thanks to the redundancy of information which can be either spatial or frequency. In this context, different effective compression techniques have been developed in recent decades. However, currently, in the radiological services, only lossless compression is the preferred way. Despite the improvements and efforts made by the methods of lossless compression, lossy compression has become feasible. But this type of compression must be done under the supervision of a competent physician, and without having to introduce some distortion, which could cause a possible loss of useful clinical information and therefore significantly influence the diagnosis. Also during transmission, the channel noise may also introduce errors that are likely erroneous diagnosis. For this reason it is important to develop a strategy appropriate to compression, both to reduce the volume of data, and to resist transmission errors. To meet this dual requirement of a strategy based ROI coding and unequal protection of streams is developed in this thesis. The compression scheme based ROI and unequal protection of stream proposed consists of three stages. In a first step we propose to extract the region of interest by hierarchical segmentation of these regions using a segmentation method based on the technical guidelines of the watershed by markers, combined with the technique of active contours by level sets. The resulting regions are then selectively encoded by an encoder 3D wavelet transform based adaptive discrete form BISK3D, where the compression ratio of each region depends on the importance of this region and its usefulness in diagnosis. Indeed the region of interest which contains information useful in diagnosis is coded with "almost lossless" and the rest of the volume lost. The third step of our coding scheme is a strategy of unequal protection (UEP), which is to protect the region of interest with a Reed-Solomon error correcting code with a very high efficiency so as to provide robustness to errors and other regions with the same type of correction code but lower yield by region. Evaluation tests were finally carried out to see the impact of compression errors and then the impact of channel errors on the various streams. To study the performance of our coding strategy in the case of a Gaussian transmission channel, this strategy is compared with 3D SPIHT.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (115 p.)
  • Annexes : Bibliogr. 107 réf.

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