Please use this identifier to cite or link to this item: https://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/9180
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСтупак, А.Г.-
dc.contributor.authorПодчашинський, Ю.О.-
dc.contributor.authorStupak, A.G.-
dc.contributor.authorPodchashynskyi, Yu.O.-
dc.date.accessioned2026-07-24T12:06:25Z-
dc.date.available2026-07-24T12:06:25Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.urihttps://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/9180-
dc.description.abstractОцінювання якості медичних діагностичних зображень, відновлених після стиснення, є критично важливим завданням при розробці та валідації методів та алгоритмів стиснення, передачі, архівації та попередньої обробки інформації в медичних інформаційних системах. Під час аналізу методів та алгоритмів стиснення з втратами інформації для статичних і динамічних медичних зображень потрібно визначити, наскільки суттєвим є вплив процедури стиснення на відновлене зображення. Методи та алгоритми стиснення на основі вейвлет-перетворення дають можливість зменшити обсяг цифрових даних медичних діагностичних зображень без втрати критично важливої інформації для даного застосування зображень. Тому у статті детально розглянуто структурні та вейвлетні метрики, які краще описують збереження контурів, структур та текстур медичних діагностичних зображень. Досліджено чисельні метрики оцінки якості медичних діагностичних зображень, відновлених після стиснення за методом JPEG2000, в інформаційних системах медичного застосування. Розглянуто різні види метрик. Проведено експериментальні дослідження вейвлет-стиснення цифрових медичних відеозображень. Отримані результати показали, що метод JPEG2000 є найбільш ефективним форматом для стиснення медичних діагностичних зображень. Цей метод та алгоритм забезпечує збереження критично важливої діагностичної інформації. Метод та алгоритм стиснення та кодування JPEG2000 добре узгоджується з вейвлетним підходом до аналізу медичної діагностичної інформацією та чисельними метриками оцінки якості. Класична метрика на основі пікового відношення сигнал/шум має обмежену інформативність та слабку кореляцію з візуальною якістю. Чисельна метрика на основі комплексних вейвлетів, реалізована за допомогою алгоритму дискретного вейвлет-перетворення, є найбільш стійкою до геометричних та фазових спотворень під час стиснення зображень за методом JPEG2000. Найкращі результати показала адаптована структурна метрика метрика, що забезпечує оптимальний баланс і стабільна для всіх типів зображень, та її швидкий обчислювальний варіант. Вказані чисельні метрики зберігають точність, значно швидші і краще підходить для оцінки якості медичних діагностичних зображень, наприклад отриманих в ході МРТ діагностики.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДержавний університет "Житомирська політехніка"uk_UA
dc.relation.ispartofseriesТехнічна інженерія;1(97)-
dc.subjectстиснення зображенняuk_UA
dc.subjectметод стиснення JPEG2000uk_UA
dc.subjectмедичні діагностичні зображенняuk_UA
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk_UA
dc.subjectоцінка якості зображенняuk_UA
dc.subjectimage compressionuk_UA
dc.subjectJPEG2000 compression methoduk_UA
dc.subjectmedical diagnostic imagesuk_UA
dc.subjectwavelet transformuk_UA
dc.subjectimage quality assessmentuk_UA
dc.titleОцінка якості відновлених після стиснення за методом JPEG2000 медичних діагностичних зображеньuk_UA
dc.title.alternativeQuality assessment of medical diagnostic images restored after compression using the JPEG2000 methoduk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractenEvaluation of the quality of medical diagnostic images restored after compression is a critically important task in the development and validation of methods and algorithms for compression, transmission, archiving and preprocessing of information in medical information systems. When analyzing lossy compression methods and algorithms for static and dynamic medical images, it is necessary to determine how significant the impact of the compression procedure is on the restored image. Compression methods and algorithms based on wavelet transform make it possible to reduce the volume of digital data of medical diagnostic images without losing critical information for a given image application. Therefore, the article examines in detail structural and wavelet metrics that better describe the preservation of contours, structures and textures of medical diagnostic images. Numerical metrics for assessing the quality of medical diagnostic images restored after compression using the JPEG2000 method in medical information systems are investigated. Different types of metrics are considered. Experimental studies of wavelet compression of digital medical video images were conducted. The results obtained showed that the JPEG2000 method is the most effective format for compressing medical diagnostic images. This method and algorithm ensure the preservation of critically important diagnostic information. The JPEG2000 compression and coding method and algorithm are well consistent with the wavelet approach to the analysis of medical diagnostic information and numerical quality assessment metrics. The classical metric based on the peak signal-to-noise ratio has limited informativeness and weak correlation with visual quality. The numerical metric based on complex wavelets, implemented using the discrete wavelet transform algorithm, is the most resistant to geometric and phase distortions during image compression using the JPEG2000 method. The best results were shown by the adapted structural metric, a metric that provides an optimal balance and is stable for all types of images, and its fast computational version. These numerical metrics retain accuracy, are significantly faster, and are better suited for assessing the quality of medical diagnostic images, such as those obtained during MRI diagnostics.uk_UA
Appears in Collections:Технічна інженерія

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
48. Ступак.pdf1.29 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.