автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.01, диссертация на тему:Исследование информационной избыточности и разработка методов сжатия магнитно-резонансных томограмм без потерь

Введение.

1. Анализ использования информационных технологий и методов сжатия в клинической практике кабинета МРТ.

1.1. Анализ использования информационных технологий в медицине

1.2. Анализ стандартов хранения и объемов медицинских информационных потоков, получаемых в отделение лучевой диагностики.

1.3. Анализ существующих методов сжатия.

1.4. Обоснование необходимости разработки методов сжатия МР-томограмм без потерь.

1.5. Обоснование и формулировка задач, решаемых в работе.

2. Математические модели MP-томограмм и исследование информационной избыточности.

2.1. Математическая модель MP-томограмм, полученных методами двумерной Фурье томографии.

2.2. Математическая модель MP-томограмм, полученных методами трехмерной Фурье томографии.

2.3. Определение информационной избыточности MP-томограмм.

3. Разработка и оптимизация методов сжатия MP-томограмм без потерь.

3.1. Разработка методов сжатия MP-томограмм без потерь.

3.2. Оптимизация методов сжатия и декомпрессии.

3.2.1. Оптимизация методов кодирования переменной длиной кодового слова.

3.2.2. Оптимизация методов декодирования префиксных кодов.

4. Разработка, внедрение и оценка эффективности программного продукта реализующего методы сжатия.

4.1. Описание структуры и функционирования АРМ врача МР-томографа.

4.2. Описание структуры и функционирования компонента сжатия и декомпрессии медицинских изображений.

4.3. Анализ эффективности функционирования компонента сжатия МР-томограмм.

В процессе лечения различных заболеваний важным аспектом является точность и корректность постановки диагноза, определяемая выполняемыми диагностическими процедурами. В настоящее время одним из перспективных и наиболее информативных методов неинвазивной диагностики является магнитно-резонансная томография (MPT). МРТ включает в себя последние достижения электроники, криогенной техники, новейшие информационные технологии и позволяет за несколько минут получать изображения сравнимые по качеству с анатомическими срезами. При этом врач получает возможность не только исследовать структурные и патологические изменения, но и оценивать физико-химические и патофизиологические процессы, протекающие как в целом организме, так и в отдельных структурах, производить функциональные исследования и магнитно-резонансную ангиографию (MPА) без использования контрастирующих веществ [8, 13, 69,87].

MP-томограф представляет собой функционально объединенную совокупность средств измерений, вспомогательных устройств, ЭВМ и является измерительно-вычислительным комплексом [20], предназначенным для визуализации внутренних структур тела человека и измерения их геометрических параметров. В основе МРТ лежит явление ядерно-магнитного резонанса (ЯМР). Среди отечественных работ, посвященных визуализации изображений на основе явления ЯМР, следует отметить работы В.А. Иванова. Среди зарубежных - работы П. Лаутербура, Р. Дамадьяна, Р. Эрнста и многих других зарубежных ученых.

В процессе обследования пациента помещают в магнитную систему с сильным однородным магнитным полем и облучают серией радиочастотных импульсов (РЧИ). Под воздействием РЧИ протоны переходят на более высокий энергетический уровень. По окончании воздействия РЧИ, протоны возвращаются на более низкий энергетический уровень, излучая фотоны, кото5 рые регистрируются приемной катушкой. Для реконструкции изображения в МРТ применяются селективные методы, которые предполагают использование градиентных полей, накладываемых по трем координатным осям. Полученный сигнал усиливается, оцифровывается и подвергается специальной математической обработке с использованием вычислительных средств. В результате формируется изображение (MP-томограмма), отражающее геометрические свойства и морфологические особенности внутренних структур тела человека.

Процесс постановки диагноза врачом-диагностом сводится к решению задачи распознания образов, сопоставлению полученных данных с собственным опытом и информацией, полученной входе других исследований. В процессе интерпретации MP-томограмм врач проводит анализ распределения яркостей пикселов на изображении и выполняет количественные измерения механических величин, описывающие формы представленных структур на томограмме, их геометрические свойства, размеры, объемы, пощади, пространственные соотношения и т.д. Характерными примерами являются диагностика гетеротопии, при которой приходится определять аномальное расположение серого и белого вещества на томограммах головного мозга и диагностика наружной и внутренней гидроцефалии, когда происходит сравнение на полученных изображениях площадей занимаемых веществом и ли-квором. Особенно важны измерения геометрических параметров при выявлении и дифференцировании очаговых и диффузных поражений. При этом приходится измерять геометрические размеры новообразований, а также вызванные ими смещения отдельных структур. Следует также отметить, что в последние годы МРТ все чаще используется для планирования стереотакси-ческих оперативных вмешательств [3], которые обеспечивают малотравматичный доступ к глубинным образованиям мозга человека. Подобные оперативные вмешательства требуют наведения стереотаксического инструмента на визуально не видимые образования. Система координат, привязанная к 6 полученным MP-томограммам, позволяет с высокой точностью рассчитать целевые точки и выполнить вмешательство.

MP-томографы представляют полученную информацию в цифровом виде, что создает предпосылки для внедрения информационных технологий в клиническую практику. Как правило, MP-томографы объединяются в единую информационную сеть с системами архивирования и передачи медицинских изображений (PACS - Picture Archiving and Communication System -система архивирования и передачи изображений). При этом, для обработки изображений используются автоматизированные рабочие места (АРМ) врачей диагностов. В ряде случаев АРМ могут непосредственно подключаться к томографам.

Внедрение информационных технологий носит как экономический, так и социальный характер. Опыт эксплуатации, накопленный в зарубежной и отечественной клинической практике, показывает высокую эффективность использования информационных технологий по сравнению с обычными, традиционными «ручными» методами ведения карт пациентов и использованием пленок, при работе с изображениями [2,17,18,32,93]. При этом повышается достоверность и корректность постановки окончательного диагноза, уменьшается необходимость в дополнительных обследованиях, снижается лучевая нагрузка на пациентов, более эффективно используется диагностическое оборудование и время врачей. Представление информации в цифровом виде способствует проведению различных научно-исследовательских работ, направленных на переход диагностики на новый более высокий качественный уровень.

Работа каждого кабинета МРТ связана с ведением архивов цифровых изображений, что является очень важным в процессе оценки эффективности принимаемых лечебных процедур и контроле состояния пациента в динамике. Учитывая высокую пропускную способность метода и достаточно большое количество изображений, получаемых в ходе одного обследования, объ7 емы хранимой информации значительно увеличиваются, что вызывает значительные затраты, связанные с ведением архивов. Затраты включают в себя стоимость как архива, так и отводимых под него площадей.

Следует также отметить, что в последние годы все большее значение приобретает телемедицина [55]. Основные области использования которой -диагностика, консультация и лечение на расстоянии, обучение, обмен информацией, удаленный доступ к диагностическому оборудованию и т.д. В ходе сеансов телемедицины происходит передача медицинских изображений по глобальным информационным сетям. Применяемые системы коммуникации обладают ограниченной пропускной способностью канала, и передача информации занимает значительное время, а в ряде случаев просто невозможна.

В связи с этим возникает необходимость сжатия медицинских изображений. Важно также отметить, что специфика медицинских изображений исключает какие-либо потери информации при сжатии.

В настоящее время хорошо изучены методы сжатия без потерь алфавитно-цифровой информации, полученной с помощью текстовых и табличных процессоров. Данные методы широко применяются в клинической практике.

В меньшей степени изучены информационная избыточность медицинских изображений и методы их сжатия без потерь. Определение информационной избыточности является ключевым при выборе и разработке методов сжатия, и требует изучение структуры, и вероятностных характеристик широкого спектра МР-томограмм.

Каждая томограмма представляет собой случайное поле, реализация которого зависит от ряда параметров. При этом, основными параметрами являются: напряженность внешнего магнитного поля, конструктивные особенности данного аппарата, тип и параметры выполняемой импульсной последовательности, настройка радиочастотного тракта, диагностические методи8 ки, области исследования, индивидуальные особенности пациента, характер патологического процесса, помехи, шумы и т.д.

С каждым годом количество установленных MP-томографов в мире неуклонно растет. Последний достижения в современной технике позволяют повысить пропускную способность и увеличить разрешение. Указанное ведет к увеличению архивируемой и передаваемой информации. При этом, решение задачи сжатия без потерь медицинских изображений является весьма актуальным.

Данная работа посвящена теоретическим и практическим вопросам сжатия без потерь MP-томограмм, что позволяет снизить себестоимость ведения архивов медицинских изображений и повысить пропускную способность каналов связи в ходе сеансов телемедицины.

Следует отметить, что проблеме оптимального представления информации и разработке методов сжатия посвящено значительное количество работ.

Во-первых, это работы наших российских ученых таких, как А.Н. Колмагоров, A.M. Яглом и И.М. Яглом, Д.А. Новик, P.JI. Добродушии, занимавшихся общими вопросами теории вероятности и теории информации; В.А. Гармаш, Н.Е. Кириллов, Д.С. Лебедев, занимавшиеся исследованием информационной избыточности различных источников информации и телевизионных изображений; A.B. Кодач, H.A. Антонова, H.A. Наумов, исследовавшие различные алгоритмы сжатия информации и многие другие ученые нашей страны.

Среди зарубежных ученых необходимо отметить целый ряд авторов: Д.А. Хаффман, К.Е. Шеннон, P.M. Фано, Э.К. Такер, Т.Ч. Ху, А. Лимпель, Дж. Зив, Н. Амбрамсон, Г.К. Валлак и других.

В области обработки и анализа видеоинформации известны работы A.A. Безрук, В.М. Новикова. Интересна фундаментальная работа Д.С. Лебедева. 9

Среди работ, посвященных сжатию медицинских изображений с потерями информации, следует отметить работу Кочетковского С.М. и ряд работ зарубежных авторов Х.К. Хуанга, П.С. Космана, Х.К. Девидсон, P.A. Лерски А Мандука и др.

Целью данной работы является исследование информационной избыточности и разработка методов сжатия без потерь МР-томограмм, направленных на повышение эффективности работы диагностического оборудования и медицинского персонала, правильность и корректность постановки диагноза; увеличение пропускной способности каналов связи и снижение себестоимости ведения архивов цифровых изображений, в том числе:

- анализ использования методов сжатия медицинских изображений в клинической практике;

- анализ статистических данных распределений значений пикселов на МР-томограммах;

- разработка и исследование методов оценки информационной избыточности широкого спектра МР-томограмм, с использованием математических моделей;

- синтез алгоритмов сжатия без потерь и их оптимизация с целью достижения максимального значения коэффициента сжатия;

- практическая реализация и апробация предлагаемых моделей и методов сжатия, внедрение разработок в клиническую практику.

В работе используются следующие методы исследований:

- алгоритмы и методы анализа изображений, основанные на статистических моделях;

- методы теории вероятностей и математической статистики, используемые при разработке математических моделей и обработке экспериментальных данных;

- методы теории информации, используемые при разработке методов сжатия;

10 методы цифрового кодирования и цифровой обработки изображений, предполагающие использование современной вычислительной техники; методы математического программирования, включающие в свой состав — задачи оптимизации в области дискретных переменных.

Научные результаты полученные в работе включают в свой состав: разработку математических моделей представления широкого спектра МР-томограмм; теоретическое и экспериментальное определение информационной избыточности для реальных представителей данного класса изображений; теоретическое обоснование и разработку алгоритмов сжатия томограмм без потерь; разработку параметрических и структурных методов оптимизации алгоритмов сжатия.

•Практическая ценность полученных в работе результатов состоит: в разработке методики и методических рекомендаций, по разработке и исследованию математических моделей МР-томограмм; в разработке методики и методических рекомендаций, позволяющих использовать предложенные модели для оценки информационной избыточности; в разработке методики и методических рекомендаций, позволяющих разрабатывать оптимальные методы сжатия без потерь МР-томограмм; в разработке программного комплекса, представляющего собой АРМ врача MP-томографа, одной из составных частей которого является компонент сжатия медицинских изображений без потерь. Компонент разработан в соответствии с технологией «Active X» и может быть использован при разработке таких систем как PACS.

Положения и результаты, выносимые на защиту: анализ статистических данных распределений значений пикселов на МР-томограммах;

11

- разработка и исследования математических моделей адекватно характеризующих MP-томограммы, полученные методами двумерной и трехмерной Фурье томографии;

- разработка и исследование методов оценки информационной избыточности MP-томограмм, с использованием математических моделей ;

- синтез алгоритмов сжатия без потерь и их оптимизация с целью достижения максимального значения коэффициента сжатия;

- практическая реализация и апробация предлагаемых моделей и методов сжатия, внедрение разработок в клиническую практику.

Внедрение разработок в кабинете МРТ медицинского центра позволило повысить эффективность работы медицинского персонала, правильность и корректность диагностики, снизить себестоимость ведения архива цифровых изображений 4,2 раза. Использование методов сжатия, позволило передавать полученные изображения по глобальным информационным сетям лечащим специалистам, находящимся в других медицинских учреждениях, что позволяет своевременно и эффективно планировать лечебные процедуры (см. акты внедрения приложение 1.).

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

- всероссийской научно-технической конференции «Диагностика веществ, изделий и устройств» (Орел 1999 г.);

- XXXIV научно-практических конференциях врачей Ульяновской области «Вопросы теоретической и практической медицины» (Ульяновск 1999 г.);

- VI международной научной конференции «Проблемы пространства, времени, движения» (Санкт-Петербург 2000 г.).

- межвузовской научной конференции «XXIX неделя науки СПб ГТУ» (Санкт-Петербург, 2001 г.)

12

Основное содержание диссертации отражено в 8 печатных работах и 2 методических пособиях изданных на кафедре рентгенологии с курсом детской рентгенологии СПб Медицинской Академии Последипломного Образования.

Настоящая работа является результатом теоретических разработок и экспериментальных исследований, проводимых в медицинском центре ГУП «Адмиралтейские верфи» совместно с кафедрой измерительные технологии и компьютерная томография СПб ГИТМО и кафедрой рентгенологии с курсом детской рентгенологии СПб МАПО. проводимых с 1998 года в рамках комплексного плана разработки информационного обеспечения отделений лучевой диагностики.

Результаты работы частично внедрены в медицинском центре ГУП «Адмиралтейские верфи», СПб Медицинской Академии Последипломного Образования, Институте мозга человека РАН, и продолжают внедряться в медицинских учреждениях Санкт-Петербурга.

13

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ПО РАБОТЕ

На основе теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в настоящей работе, направленных на разработку и исследование методов сжатия без потерь MP-томограмм, получены следующие научные и практические результаты:

- на основе исследования реальных медицинских изображений разработаны трехуровневые иерархические математические модели, адекватно характеризующие MP-томограммы, и показана возможность их использования для оценки информационной избыточности;

131 произведена теоретическая оценка информационной избыточности, с использованием предложенных математических моделей, которая экспериментально подтверждена для широкого спектра МР-томограмм; произведен синтез алгоритмов сжатия без потерь MP-томограмм и их оптимизация, с целью достижения максимального коэффициент сжатия; разработаны методики и методические рекомендации, позволяющие осуществлять разработку и исследование математических моделей МР-томограмм; разработаны методики и методические рекомендации, позволяющие использовать предложенные модели для оценки информационной избыточности МР-томограмм; разработаны методики и методические рекомендации, позволяющие разрабатывать оптимальные методы сжатия без потерь МР-томограмм; на основе технологии «Active X» разработан программный продукт, осуществляющий сжатие без потерь МР-томограмм, который может входить как в состав программного обеспечения АРМ врача-диагноста, так и в состав PACS; разработано программное обеспечение АРМ врача MP-томографа, позволяющее получать MP-томограммы в стандарте DICOM по локальной информационной сети, вести архив цифровых изображений, обеспечивающее врача инструментарием необходимым для эффективного анализа и интерпретации результатов обследований. Внедрение АРМ врача-диагноста позволило повысить пропускную способность МРТ кабинета, сделать работу врача более эффективной, снизить себестоимость ведения архива цифровых изображений 4,2 раза; повысить пропускную способность каналов связи и осуществлять сеансы телемедицины; результаты разработок внедрены в медицинских учреждениях г. Санкт-Петербурга: МЦ ГУП «Адмиралтейские верфи», Медицинская Академия последипломного образования, Институт Мозга человека Российская Академия Наук.

132

1. Аверинцев М.Б. Об одном способе описания случайных полей с дискретным аргументом// Проблемы передачи информации 1970 - № 6-С. 100-108.

2. Автоматизированные медико-технические системы в лечебно-профилактических учреждениях здравоохранения Кишинев: МолГМИ, 1986.- 193с.

3. Аничков А.Д. Полонский Ю.З., Камбарова Д.К. Стереотаксическое наведение,-Л.: Наука, 1985.- 160с.

4. Антонова H.A. Наумов H.A. Методы сжатия данных в вычислительных системах. Метод группового сжатия данных М.: Ин-т прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 1995 - 66с.

5. Антонова H.A. Наумов H.A. Методы сжатия данных в вычислительных системах. Метод поэлементного сжатия М.: Ин-т прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 1994,- 39с.

6. Барфилд Э. Программирование «клиент-сервер» в локальных вычислительных сетях М.: Филин, 1997 - 423с.

7. Бауэр Ф.А., Гооз Г. Информатика. Вводный курс М.: Мир, 1976 - 484с.

8. Беликов Ю.Н., Терновой С.К., Синицын В.Е. Магнитно-резонансная томография сердца и сосудов М.: Видар, 1997 - 144с.

9. Беликова Т.П. Автоматизированные рабочие места для анализа медицинских изображений российских производителей// Компьютерные технологии в медицине .- 1997, № 3 С. 38-43.

10. Беликова Т.П. Автоматизированные рабочие места для анализа рентге-норадиологических изображений// Компьютерные технологии в медицине- 1998, № 1-С. 35-41.

11. Беликова Т.П. Автоматизированные рабочие места для радиологии -предложения западноевропейских и американских компаний// Компью133терные технологии в медицине.- 1998, № 1С. 41-48.

12. Беликова Т.П. PACS: системы архивирования и передачи медицинских изображений// Компьютерные технологии в медицине.- 1997, № 3.— С. 27-33.

13. Беличенко О.И., Дадвани С.А., Абрамова H.H. и др. Магнитно-резонансная томография в диагностике цереброваскулярных заболеваний,- М.: Видар, 1998,- 112с.

14. Биологическая и медицинская кибернетика К.: Наукова Думка, 1986-374с.

15. Бриллюен JI. Наука и теория информации.— М.: Физматгиз, I960.- 392с.

16. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие.-М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1999,- 79с.

17. Видюков В.И. Автоматизированная диагностическая система анализа медицинских сцинтиграфических изображений- М.: РМАПО, 1997-84с.

18. Воробьев Е.И. Автоматизированная обработка информации и управление в здравоохранение М.: Советское Радио, 1976 - 271с.

19. Гармаш В.А., Кириллов Н.Е., Лебедев Д.С. Экспериментальное исследование статистических свойств источников сообщений// Проблемы передачи информации 1960.-№ 5-С. 112-122.

20. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения. РГМ 29-99.- М.: Изд-во стандартов, 2000,- 50 с.

21. Джамса К. Программирование для Internet в среде Windows СПб.: Питер, 1996,-659с.

22. Емелин И.В. Стандарт электронного обмена медицинскими изображениями DICOM// Компьютерные технологии в медицине 1996.- № 3-С. 56-59.

23. Зубарев A.B. Методы медицинской визуализации УЗИ, KT и МРТ - в134диагностике опухолей и кист печени.- М.: Видар, 1995 112с.

24. Иванов В.А. Внутривидения (ЯМР-томография).- Л.: Знание, 1989 32с.

25. Иванов В.А., Суворов A.C. Марковская вероятностная модель медицинского изображения/ Современные технологии. Труды молодых ученых ИТМО.-СПб.: СПбИТМО, 2001. .-Часть 1,-С.144-150.

26. Иванов В.А., Суворов A.C., Полонский Ю.З., Трофимова Т.Н. Методы лучевой диагностики и информационные технологии в клинической практике. Компьютерная томография и информационные технологии. Учебное пособие,- СПб.: Изд-во СПб МАПО, 2001г.- 26с.

27. Иванов В.А., Суворов A.C., Полонский Ю.З., Трофимова Т.Н. Методы лучевой диагностики и информационные технологии в клинической практике. Магнитно-резонансная томография. Учебное пособие СПб.: Изд-во СПб МАПО, 2001г.- 41с.

28. Иконика. Пространственная фильтрация изображений. - Фотографические системы/ Под редакцией Д.С. Лебедева.-М.: АН СССР, 1970,- 135с.

29. Иконика. Сборник статей/ Под редакцией Д.С. Лебедева и В.А. Гарма-ша.-М.: Наука, 1968,- 135с.

30. Иконика. Цифровая обработка и фильтрация изображений/ Под редакцией Д.С. Лебедева.-М.: АН СССР 1978.- 186с.

31. Информационные системы в службах здравоохранения М.: Медицина, 1984,- 174с.

32. Кадач A.B. Свойство кодов Хаффмана и эффективные методы декодирования префиксных кодов Новосибирск: РАН Сибирское отделение, институт систем информатики им. А.П. Ершова, 1997 - 44с.

33. Кадач A.B. Эффективные методы создания и передачи префиксных ко135дов Новосибирск: РАН Сибирское отделение, институт систем информатики им. А.П. Ершова, 1997.- 27с.

34. Казначеев В.П. Клинический диагноз- Новосибирск: Новосибирский Университет, 1992.-97с.

35. Касперович Л.В. Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений.- М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 1994.- 18с.

36. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. т. 3 М.: Мир, 1976.-844с.

37. Кодирование и обработка изображений.- М.: Наука 1988.- 180с.

38. Коновалов А.Н. Корниенко В.Н. Компьютерная томография в нейрохирургической клинике М.: Медицина, 1985 - 423 с.

39. Коновалов А.Н., Корниенко В.Н., Пронин И.Н. Магнитно-резонансная томография в нейрохирургии М.: Видар, 1997.- 472 с.

40. Коряков Л.В. Вычислительная техника в здравоохранение: Опыт создания экспериментальных информационно-поисковых систем М.: Медицина, 1979,- 166с.

41. Кочетковский С.М. Методы сжатия томографических изображений// Магнитно-резонансная томография в клинической практике. СПб.: ЦНИРРИ, 1996,-С. 13-14.

42. Лебедев Д.С. Исследование возможности применения статистического кодирования в телевиденье.-М.: МЭИС, 1958.- 8с.

43. Лебедев Д.С. Обработка изображений при помощи цифровых вычислительных машин,-М.: Мир, 1973.-203с.

44. Лебедев Д.С. Статистическая теория обработки видеоинформации М.: МФТИ, 1988,-80с.

45. Лебедев Д.С. Безрук A.A., Новиков В.М. Марковская вероятностная модель изображения и рисунка М.:ВИНИТИ, 1983 - 40с.

46. Лебедев Д.С. Милюкова О.П. Восстановление изображения на основе марковской вероятностной модели// Иконика. Теория и методы обработ136ки изображений,- M.: Наука, 1983 С. 21-31.

47. Лебедев Д.С., Цукерман И.И. Телевиденье и теория информации- М.: Энергия, 1965,-219с.

48. Магнитный резонанс в медицине. Основной учебник Европейского форума по магнитному резонансу/ Под редакцией проф. П.А. Ринка. Пер. проф. Э.И. Федина.- Oxford: Blackwell Scientific Publications, 1995.- 2281. P

49. Методы передачи изображений. Сокращение избыточности/ У.К. Прэтт, Д.Д. Сакрисон, Г.Д. Мусманн и др. Под ред. У.К. Прэтта- М.: Радио и связь, 1983,-264с.

50. Нурмаганбетова М.О. Разработка информационно-технологических методов диагностики и создание на их основе автоматизированных систем- Алма-Ата: КГНУ им. Аль-Фабри, 1995 20с.

51. Пьюполо Д. OLE: создание элементов управления К.: BHV, 1997 — 432с.

52. Роджерсон Д. Основы КОМ М.: Русская редакция, 1997 - 376с.

53. Сай C.B. Четкость цветного изображения в системах со сжатием визуальных данных Хабаровск: ХГТУ, 1999,- 143с.

54. Синицын В.Е., Тимонина Е.А. Интернет для врача. WWW: медицинская визуализация и кардиология М.: Видар, 1998. - 64 с.

55. Сороко Л.М. Интроскопия на основе ядерного магнитного резонанса,-М.: Энергоатомиздат, 1986 169 с.

56. Справочник по формулировке диагнозов внутренних болезней и наиболее распространенным анамнезам,-Л.: BMA 1986,- 92с.

57. Столяр В.Л. Современные медицинские информационные системы// Компьютерные технологии в медицине 1997.- № 3.- С. 54-61.

58. Столяр В.Л. HIMSS 96 впечатления очевидца// Компьютерные технологии в медицине - 1996 - № 2 - С. 54-62.

59. Суворов A.C. Использование технологии ActiveX в передаче медицин137ских изображений в стандарте DICOM / Сборник научных трудов молодых ученых и специалистов- СПб.: Изд-во СПб ГИТМО (ТУ), 2000.-Выпуск 1. Часть 1.-С.99-103.

60. Суворов А. С. Сжатие медицинских изображений// Сборник статей, посвященный 80-летию кафедры рентгенологии СПб МАПО: Лучевая диагностика на рубеже столетий. СПб.: Изд-во СПб МАПО. 1999г.С.214 -217.

61. Суворов A.C. Эффективный метод сжатия медицинских изображений без потерь/ Материалы VI международной научной конференции: Проблемы пространства, времени, движения. СПб.: Изд-во СПбГИТМО (ТУ), 2000- С.34.

62. Суворов A.C. Иванов В.А. Вероятностная иерархическая модель медицинских изображений/ XXIX Неделя науки СПб ГТУ. Материалы межвузовской научной конференции СПб.: Изд-во СПб ГТУ, 2001 - Часть 4,- С.82.

63. Технические средства медицинской интроскопии- М.: Медицина, 1989.-303с.

64. Фано P.M. Передача информации. Статистическая теория связи.- М.:1381. Мир, 1965,-438с.

65. Фролов А.В. Разработка приложений для Internet. Microsoft Visual С++ и MFC: В среде Windows 95 и Windows NT.- М.: Диалог МИФИ, 1997.-286с.

66. Холин А.В. Магнитно-резонансная томография при заболеваниях центральной нервной системы.- СПб.: Гиппократ, 1999.- 192с.

67. Цымбал В.П. Теория информации и кодирование.- К.: Виша школа, 1977.-301с.

68. Чеппел Д. Active X и OLE.- М.: Русская редакция, 1997 320с.

69. Чернецкий В.И. Математическое моделирование стохастических систем,-Петрозаводск: ПТУ, 1994,-485с.

70. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетики М.: Иностранная литература, 1963- 829с.

71. Яглом A.M. Яглом И.М. Вероятность и информация М.: Наука. 1973 -511с.

72. Abramson D.M. An adaptive dependency source model for data compression// Commun.ACM- 1989.- v. 32, № 1,- P. 77-83.

73. Arenson R.L., Chakraborty D.P., Seshadri S.B. et all. Digital image workstation// Radiology.- 1990,- v. 176, № 2,- P. 303-315.

74. Bhaskaran V., Konstantinides K. Image and Video Compression Standards: Algorithms and Architectures NY.: Kluwer Academic Publishers, 1997-454p.

75. Brown J.J., vanSonnenberg E., Gerber K.H. et all Magnetic resonance relaxation times of percutaneously obtained normal and abnormal body fluids// Radiology.- 1985,- v. 154, № 3. P. 727-731.

76. Bidgood W.D., Horii S.C. Introduction to the ACR-NEMA DICOM standard// Radiographics.- 1992.- v. 12, № 2,- P. 345-355.

77. Bobrow, L. S., Hakimi S. L. Graph Theoretic Prefix Codes and Their Synchronizing Properties // Inform. Contr- 1969 v. 15 - P. 70-94.139

78. Bramble J.M. Comparison of information-preserving and information-losing data- compression algorithms for CT images// Radiology.- 1989,- v. 170, № 2.- P. 453-455.

79. Chan K.K., Lou S.L., Huang H.K. Radiological image compression using full-frame cosine transform with adaptive bit-allocation //Com. Med. Imaging Graphics.- 1989.-v. 13,-P. 153-159.

80. Choueka Y., Klein S.T., Perl Y. Huffman coding without bit manipulation// Proc. 8-th ACM-SIGIR Conf.- 1985,- P. 122-130.

81. Cicconi P. Ruisens E. Dufaux F. New trends in image data compression// Comput. Med. Imag. Graph.- 1994.-v. 18,-P. 107-112.

82. Cosman P.C., Davidson H.C., Bergin C.J. et all. Thoracic CT images: effect of lossy image compression on diagnostic accuracy// Radiology.- 1994,- v. 190, №2,-P. 517-524.

83. Digital imaging and communications in medicine (DICOM).- Washington DC: National Electrical Manufacturers' Association, 1993 1758p.

84. Edelman R. R., Hesselink J.R. Clinical magnetic resonance imaging Philadelphia.: W.B. Saunders Company, 1990 - 1216p.

85. Erickson B.J., Manduca A., Palisson P. et all. Wavelet compression of medical images// Radiology.- 1998.- v. 206 № 3.- P. 599-607.

86. Fishman E.K., Ney D.R. Advanced computer applications in radiology: clinical applications// Radiographics.- 1993.- v. 133, № 13 P. 463-475.

87. Frost M.M., Honeyman J.C., Staab E.V. Image archival technologies// Radiographics. 1992,-v. 12, №2.-P. 339-343.

88. Fullerton G.D., Cameron I.L., Ord V.A. Frequency dependence of magnetic resonance spin-lattice relaxation of protons in biological materials// Radiology.- 1984,-v. 151, № i.p. 135-138.

89. Gallager, R. G. Variations on a Theme by Huffman// IEEE Trans. Inform. Theory.- 1978,-v. 24,-P. 668-674.

90. Gur D., Fuhrman C.R., Thaete F.L. Requirements for PACS: users'140perspective// Radiographics 1993 -v. 13, № 1-P. 457-460.

91. Haacke E.M., Brown R.W., Thompson M.R. et all. Magnetic Resonance Imaging: Physical Principles and Sequence Philadelphia: John Wiley & Sons Ltd, 1999,-914p.

92. Hankersson D., Harris G.A., Johnson P.D. Introduction of information theory and data compression New York: CRC Press, 1997,- 352p.

93. Held G., Marshall T.R. Data and Image compression: tools and techniques-Philadelphia: John Wiley & Sons Ltd. 1996.- 450p.

94. Hirschberg D.S. Lelewer D.A. Efficient decoding of prefix codes Irvine, 1989,- (Tech. Rep./ Dept. Of Inform, and Comp. Sci., Univ. Of California, № ICS-TR-89-09).

95. Horii S.C. Primer on computers and information technology. Part four: A nontechnical introduction to DICOM// Radiographics.- 1997 v. 17, № 5-P. 1297-1309.

96. Horii S.C., Bidgood W.D.PACS mini refresher course. Network and ACR-NEMA protocols// Radiographics.- 1992.-v. 12, № 3,- P. 537-548.

97. Horii S. Huang H.K. et al. Picture Archiving and Communication System (PACS) in Medicine. //NATO ASI Series, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1990. P. 119-140.

98. Huang H.K. PACS: Basical principles and applications NY.: Willey Publish Since, 1998,- 416p.

99. Huffman D.A. A method for the construction of mimimum redundancy codes//Proc. IRE.- 1952,-v. 40, №9.-P. 1098-1101.

100. Ishigaki T., Sakuma S., Ikeda M. et all. Clinical evalution of irreversible image compression: Analysis of chest imaging with computed radiography// Radiology.- 1990,-v. 175, №3.-p. 739-743.

101. Johnson G.A., Herfkens R.J., Brown M.A. Tissue relaxation time: in vivo field dependence// Radiology.- 1985.- v. 156, № 3. p. 805-810.

102. Kalyanpur A., Neklesa V.P., Taylor C.R. et all. Evaluation of JPEG and141

103. Wavelet Compression of Body CT Images for Direct Digital Teleradiologic Transmission// Radiology.- 2000.- v. 217, № 3,- P. 772-779.

104. Klein S.T. Space- and time efficient decoding with canonical Huffman trees// Lect. Notes Computer Sci 1997,- v. 1027.- P. 65-75.

105. Lauterbur P. C. Image formation by induced local interactions: examples employing nuclear magnetic resonance.- Nature (Lond.).- 1973, v. 242,- P. 190191.

106. Lauterbur P.C. Magnetic resonance zeugmatography. Pure Appl. Chem-1974, v. 40,- 149-157.

107. Lauterbur P.C. Medical imaging by nuclear magnetic resonance zeugmatography.- IEEE Tranc.- 1979, v. NS-26.- P. 2808-2811.

108. Langdon G.G. An introduction to arithmetic coding. IBM J.Res.Dev- 1984-v. 28, №2,-P. 135-149.

109. Lo S.C., Huang H.K. Compression of radiological images with 512, 1,024, and 2,048 matrices// Radiology.- 1986. v. 161, № 2,- P. 519-525.

110. Lo S.C., Huang H.K. Radiological image compression: full-frame bit-allocation technique//Radiology. 1985,-v. 155, №3,-P. 811-817

111. MacMahon H., Doi K., Sanada S. et all. Data compression: effect on diagnostic accuracy in digital chest radiography// Radiology 1991- v. 178, № l.-P. 175-181.

112. Manduca A. Interactive wavelet-based 2-D and 3-D image compression// Digital Imaging.- 1994,-v. 7,- P. 1-12.

113. Miano J. Compressed Image File Formats: JPEG, PNG, GIF, XBM, BMP-Boston.: ACM Press, 1999,- 264p.

114. Nelson M. The data compression book NY.: M & Tbooks, 1992- 557p.

115. Pavone P., Marsella M., Panebianco V. et all. Radiology information and image management system: new approach to PACS with hypermedia capabilities of personal computers// Radiographics 1996 - v. 16, № 2 - P. 421-427.142

116. Prior F.W. Specifying DICOM compliance for modality interfaces// Radiographics.- 1993.-v. 13, №6.-P. 1381-1388.

117. Ratib O., Ligier Y., Mascarini C. et all. Multimedia image and data navigation workstation// Radiographics 1997 - v. 17, № 2 - P. 515-521.

118. Rhodes M., Quinn J., Silvester J. Locally optimal run-lenght compression applied to CT images// IEEE Trans. Med. Imageind.- 1985,- v. 4.- P. 84-90.

119. Rissanen J.J., Langdon G.G. Arithmetic coding// IBM J.Res.Dev 1979- v. 23, №2,- P. 149-162.

120. Sayre J.W., Ho B.K., Boechat M.I. et all. Subperiosteal resorption: effect of full-frame image compression of hand radiographs on diagnostic accuracy// Radiology. 1992. - v. 185, № 2,- P. 599-603.

121. Schwartz E.S., Kallick B. Generating a canonical prefix encoding// Communs. ACM.- 1964,- v. 7, № 3.- P. 166-169.

122. Seidler A.J.Information Systems and Data Compression- Philadelphia: Kluwer Academic Pub, 1997,-496p.

123. Seshadri S.B., Kishore S., Arenson R.L. Software suite for image archiving and retrieval// Radiographics.- 1992,- v. 12, № 2,- P. 357-363.

124. Sieminski A. Fast decoding of the Huffman codes// Inform. Proc. Letters-1988,- 26, №5,- P. 237-241.

125. Slone R.M., Foos D.H., Whiting B.R. et all. Assessment of Visually Lossless Irreversible Image Compression: Comparison of Three Methods by Using an Image-Comparison Workstation// Radiology 2000 - v. 215, № 2 - P. 543553.

126. Stark D. D. Bradley W.G. Magnetic resonance imaging St. Louise: Mosby-Year Book Inc., 1992. v. 1.- 1336p.143

127. Varn, B. 1971. Optimal Variable Length Codes (Arbitrary Symbol Cost and Equal Code Word Probability). Inform. Contr. 19, 4 (Nov.), 289-301.

128. Vitter, J. S. Design and Analysis of Dynamic Huffman Codes// ACM — 1987,- v. 34, № 4,- P 825-845.

129. Wallace G.K. The JPEG still picture compression standard// ACM 1991-v. 34,- P. 30-44.

130. Welch, T. A. Technique for High-Performance Data Compression// Computer.- 1984,-v. 17,-P. 8-19.

131. Woodward P. MRI for Technologists. McGraw-Hill House: McGraw-Hill Professional Publishing, 2000.- 408p.

132. Ziv J., Lempel A. Universal Algorithm for Sequential Data Compression// IEEE Trans. Inform. Theory.- 1977.- v. 23,- P. 337-343.

133. Ziv J., Lempel A. Compression of Individual Sequences via Variable-Rate Coding// IEEE Trans. Inform. Theory.- 1978.- v. 24.- P. 530-536.144