一种医学图像不同区域的编解码算法*

李 静游敏娟岳淑娟赵传华王世刚**

一种医学图像不同区域的编解码算法*

李 静①游敏娟②岳淑娟①赵传华①王世刚**①

目的：探讨一种实现医学图像不同区域的编解码算法，以便能够节约存储空间和传输时间，方便医学图像的管理和运用。方法：分析嵌入式零树小波编码算法的原理，并编程实现医学图像不同区域的不同编码。结果：此方法实现了具有感兴趣区域的医学图像压缩编码。结论：该算法得到了较低的均方误差和较高的峰值信噪比，能够满足诊断要求，是一种有效的医学图像编解码算法。

医学图像；感兴趣区域；嵌入式零树小波

为了实现图像的高效压缩与信息良好保持之间的矛盾，感兴趣区域(Region of Interest, ROI)与背景区域(Background area, BG)往往实行不同的编码方法。感兴趣区域采用无损压缩或近似无损压缩；背景区域采用有损压缩，很多文献对医学不同区域编码方法进行了研究[1-3]。本文提出一种将感兴趣区域采用近似无损压缩的方法——映射，而背景区域根据诊断需要采用具有可以随时结束编解码的嵌入式零树小波编码（Embedded Zerotree Wavelets Encoding，EZW）算法[4]。

1 材料与方法

1.1 材料

胜利油田中心医院SIEMENS Sensation 16CT DICOM图像；GE Gemsow MRI DICOM图像；计算机为联想Intel Pentium(R)4×2 1.9 GHz CPU 2 G内存 Windows XP操作系统；所用软件工具为Matlab 7.5。

1.2 方法

1.2.1 感兴趣区域编码

由于医学图像灰阶深度较大（一般为12位、16位、24位），若进行不失真直接传输或存储则需要大量空间，有文献[5,6]采用感兴趣区域图像无损压缩和近似无损压缩。本文采用线性映射方法，将感兴趣区域像素数据映射到[0,2N-1]，则实现了较少位数N表示近似较大数据，当然N不要太小，否则恢复数据误差过大。为此，选出感兴趣区域图像像素数据的最大值Xmax若编码为每个像素用Nbits表示，则公式为：

其中Xi表示原像素数据，Yi表示编码数据，round ()表示四舍五入。

解码时的像素数据公式（1）的逆运算，公式为：

1.2.2 背景区域编码

1992年，Lewis和Knowles[7]首次提出了零树编码思想，但实际应用是Shapiro1993年提出的嵌入式零树小波编码算法，该算法很好的利用了图像小波变换能量集中在少数部分的小波系数上和不同分辨率小波系数的自相似性的特点，使得输出的码流具有嵌入特性，既实现了很高的压缩比，又保证了重建图像的质量。

内嵌编码是指编码器将待编码的比特流按重要性的不同进行排序，根据目标码率或失真度大小要求随时结束编码；同样，对于给定码流解码器也能随时结束解码，并可以得到相应码流阶段处的目标码率的恢复图像。因此，内嵌编码首先要传输的是最重要的信息，然后传输不重要的信息，直到达到所需码率时停止。所以，内嵌编码算法中排序算法的优劣和排序信息的处理决定了整个编码算法的效率。小波系数的分布特点非常适合于内嵌编码，因为图像小波变换后越往低频子带系数越大，包含的图像信息越多；而越往高频子带系数值越小，包含的图像信息越少。这样对相同数值的系数选择先传递低频带的系数的重要比特，后传输较高频系数的重要比特，就可以实现内嵌编码。

小波系数按“Z”形进行扫描，零树的预测与编码如图1所示，对于给定的阈值T，如果本次量化的该节点小波系数以及其所有子节点小波系数均小于T而且该节点不是处于最高频率上，则称该节点为零树根，编码为ZTR；如果该节点小波系数小于阈值T，但其子节点中有小波系数大于阈值T，则该节点定义为孤立零，编码为IZ。如果该节点小波系数大于阈值T，则称为重要系数，正值编码为POS，负值编码为NEG。零树能够成功地预测小波系数，当一个节点小波系数被编码为ZTR时，其所有子节点系数根本无需传送，而每层的子节点都在成倍数地增长，所以这非常有利于压缩。

为了完成嵌入式编码，使用逐次逼近量化（Successive Approximation Quantization，SAQ）。量化过程中，依次形成主表和副表，对于每一个给定的阈值T，首先进行一遍主扫描，由ZTR、IZ、POS、NEG生成主表。主表中包含的是以Ti为阈值的有效映射，幅度加到副表中。

图1 小波系数零树判断流程

1.2.3 算法流程

感兴趣区域优先编码。首先确定感兴趣区域，方法是确定感兴趣区域的左上角像素坐标和右下角的像素坐标，从而确定了感兴趣区域，该区域进行映射变换，将剩余区域即背景区域进行零树小波编码；解码是编码过程的逆过程，将感兴趣区域编码进行反变换，背景区域进行零树小波解码从而得到解压缩图像。算法的流程图如图2所示：

图2 编解码流程图

2 结果

图3是胸部CT解压缩图像，图4是头部MR解压缩图像，其中（a）、（b）（c）的压缩比为8：1、24：1、40：1，它们的编码结果见表1。

图3 CT解压缩图像

图4 MR解压缩图像

表1 图像压缩的结果

3 讨论

实验结果可以表明，本文所提出的将感兴趣区域与背景区域不同编码的算法，既保证了感兴趣区域图像的重建质量，又兼顾了背景区域图像的相对效果，同时具有较低的均方误差和较高的峰值信噪比，有效地提高了压缩效率，是一种有效的医学图像压缩方法。

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[5]董光，师为礼，赵云隆.一种医学图像压缩方法的研究[J].长春理工大学学报（自然科学版），2009,32(3):475-477.

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[13]李继良,方向忠.一种新的感兴趣区域编码方法[J].计算机工程, 2008(4).

A medical image voding slgorithm in different regions

LI Jing, YOU Minjuan, YUE Shu-juan,et al

Objective: The coding and decoding algorithm of different medica l image regions is presented in order to save storage space and transmission time to facilitate the management and use of medical images. Methods: The embedded zero tree wavelet coding algorithm theory was analyzed and programmed in different regions of different medical image coding. Results This method could compress the medical image of a region of interest. Conclusion: This algorithm has a lower mean square error and a higher peak signal to noise ratio, and can meet the diagnostic requirements. It is an efficient decoding algorithm for medical images.

Medical image; Region of interest; Embedded zero tree wavelet

1672-8270(2010)06-0001-03

TH774

A

李静,女,(1988- ),泰山医学院放射学院2006级生物医学工程本科2班学生。

2010-04-16

山东省泰安市大学生科技创新课题，（2008D2037）

①泰山医学院 山东 泰安 271016

②山东医药技师学院 山东 泰安 271016

**通讯作者：王世刚，泰山医学院放射学院电工与电子技术教研室，讲师，硕士，研究方向：医学图像处理。

China Medical Equipment, 2010, 7(6):1-3.

[First-author's address]Taishan Medical College, Taian 271016, China.

医学影像成像技术随着微电子技术和计算机技术的发展得到了广泛应用，使得医学影像诊断对于医学影像成像技术的依赖性越来越强。医学数字图像必须满足诊断要求，所以数据量很大，例如一幅512×512×12的磁共振（Magnetic Resonance，MR）图像的大小为0.75 MB，如此巨大的图像数据量因受到网络宽带的限制，无法快速的在放射科室和临床科室间传输，对它们的存储也需要大量的空间。所以，图像压缩是一个很有前途的研究领域，这一领域的突破对于图像存档与传输系统（Picture Achieving and Communication System，PACS）、数字化医院、远程医疗放射学具有深远的影响。