Digital Mammogram Medical Image Compress Technology Based on ROI Vector Quantization Using Competitive Neural Network

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題名:	Digital Mammogram Medical Image Compress Technology Based on ROI Vector Quantization Using Competitive Neural Network
作者:	林基源;楊勝智;楊晴雯;李三剛;黃邦瑄
貢獻者:	國立勤益技術學院電子工程系;國立成功大學電機工程研究所;台中榮民總醫院資訊室;台中榮民總醫院放射線部
關鍵詞:	ROI;向量量化;神經網路;乳房X光影像
日期:	2003-09-13
上傳時間:	2009-12-09 05:25:10 (UTC+0)
出版者:	臺中健康暨管理學院
摘要:	數位影像資料量大，為了傳輸上的便利，醫學影像經常需要某種程度的壓縮處理。選擇無失真壓縮處理，雖可確保影像壓縮品質，但其壓縮率低。若經失真壓縮處理，雖可獲致較高壓縮率，然影像重要特徵區域內容將會一併被破壞，導致影像失真造成誤診。因此，本篇論文旨在結合競爭式Hopfield神經網路與ROI (Regions-Of-Interest)向量量化(Vector Quantization)影像壓縮技術，首先由專業醫師來圈選影像中的重要特徵區域，並將所圈選出的重要區域分割出來完整保留不做任何壓縮處理。其他部分，再以分割技術進?步將主體區域與背景區域分開，並以不同壓縮率分別給予壓縮。文中，選擇數位乳房X光醫學影像進行實驗測試，根據實驗結果，本論文使用方案(Scheme)，在不破壞專業醫師指定的重要特徵區域下，能夠有效壓縮影像，同時獲致良好影像重建品質。
關聯:	第六屆工程科技與中西醫學應用研討會 329-335
顯示於類別:	[行動商務與多媒體應用學系] 會議論文

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