Novel JPEG 2000 compression for faster medical image streaming and diagnostically lossless quality

Pambrun, Jean-François (2016). Novel JPEG 2000 compression for faster medical image streaming and diagnostically lossless quality. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Electronic health records can significantly improve productivity for clinicians as well as quality of care for patients. However, implementing highly available and universally accessible electric health records can be very challenging. This is in part due to the tremendous amount of data produced every day by modern diagnostic imaging devices. This data must be instantly available for remote consultation and must be archived for very long periods, at least until the patient’s death. Image compression can be used to mitigate this issue by reducing both network and storage requirements. Lossless compression can reduce file sizes by up to two thirds. Further improvements require the use of lossy compression where the original signal cannot be perfectly reconstructed. In that case, great care must be taken as to not alter the diagnostic properties of the acquired image. The current standard practice is to rely on compression ratio guidelines published by professional associations. However, image compressibility is known to vary significantly based on image content. Therefore, in order to be consistently safe, recommendations based on compression ratios have to be very conservative. At the same time, medical images are usually displayed after a value of interest (VOI) transform that can mask some of the image content leading to needless data transfers. Our objective is to improve medical image compression and streaming to achieve better efficiency while ensuring adequate diagnostic quality. To achieve this, 1- we have highlighted the limitations of compression ratio based guidelines by analyzing the effects of acquisition parameters and image content on the compressibility of more than 23 thousand computed tomography slices of a thoracic phantom, 2- we have proposed a streaming scheme that leverages the masking effect of the VOI transform and can scale from lossy to near-lossless and lossless levels and 3- we have proposed an alternative to compression scheme tailored especially for diagnostic imaging by leveraging the beneficial denoising effect of compression while preserving important structures. Our results showed significant compression variability, up to 66%, between series. Furthermore, 15% of the images compressed at 15:1, the maximum recommended ratio, had lower fidelity than the median of those compressed at 30:1. With our VOI-based streaming, we have shown a reduction in network transfers of up to 54% for near-lossless levels depending on the targeted VOI. Our solution is also capable of streaming between 20 and 36 slices per second with the first slice displayed in less than a second. Finally, our new compression constraint showed drastic reduction in structure degradations and the performances of the derived metric were on par with other leading metrics for compression distortions.

Titre traduit

Nouvelle méthode de compression pour un téléversement en continu plus rapide et une qualité diagnostique sans perte

Résumé traduit

Les dossiers santé électroniques (DSE) peuvent significativement améliorer la productivité des cliniciens ainsi que la qualité des soins pour les patients. Par contre, implémenter un tel DSE robuste et universellement accessible peut être très difficile. Ceci est dû en partie à la quantité phénoménale de données générées chaque jour par les appareils d’imagerie médicaux. Une fois acquises, ces données doivent être disponibles à distance instantanément et doivent être archivées pour de longues périodes, au moins jusqu’à la mort du patient. La compression d’image peut être utilisée pour atténuer ce problème en réduisant à la fois les requis de transmission et de stockage. La compression sans perte peut réduire la taille des fichiers par près des deux tiers. Par contre, pour réduire davantage, il faut avoir recours à la compression avec perte où le signal original ne peut plus être récupéré. Dans ce cas, une grande attention doit être portée afin de ne pas altérer la qualité du diagnostic. En ce moment, la pratique usuelle implique le recours à des barèmes de compression basés sur les taux de compression. Pourtant, l’existence de variation du niveau de compressibilité en fonction du contenu de l’image est bien connu. Conséquemment, pour être sûres dans tous les cas, les recommandations doivent être conservatrices. Au même moment, les images médicales sont habituellement affichées après une transformation de niveau de gris qui peut masquer certaines données de l’image et engendrer des transferts de données inutiles. Notre objectif est d’améliorer la compression et le transfert en continu d’images médicales pour obtenir une meilleure efficacité tout en conservant la qualité diagnostique. Pour y arriver, nous avons 1- mis en évidence les limitations des recommandations basées sur les taux de compression, 2- proposé une méthode de transfert en continu qui tient compte de la transformation des niveaux de gris et 3- proposé une mesure de qualité alternative spécialement conçue pour l’imagerie médicale qui exploite l’effet bénéfique du débruitage tout en préservant les structures de l’image. Nos résultats montrent une variabilité significative de la compressibilité, jusqu’à 66%, entre les séries et que 15% des images compressées à 15:1, le maximum recommandé, étaient de moins bonne qualité que la médiane des images compressées à 30:1. Lors de la transmission en continu, nous avons montré une réduction des transferts de l’ordre de 54% pour les images en mode presque sans perte dépendamment de la plage des valeurs d’intérêts (VOI) examinée. Notre solution est également capable de transférer et afficher entre 20 et 36 images par seconde avec la première image affichée en moins d’une seconde. Enfin, notre nouvelle contrainte de compression a montré une réduction drastique des dégradations structurelles et les performances de la métrique qui en découle sont similaires à celle des autres métriques modernes.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of the requirements for the degree of doctor of philosophy". Bibliographie : pages 121-132.
Mots-clés libres:	Imagerie médicale Qualité de l'image. Compression d'images. JPEG (Norme de codage d'images) En continu (Télécommunications) Imagerie pour le diagnostic Techniques numériques. JPEG 2000, téléversement d’images en continu, évaluation objective de la qualité d’image, codage basé sur le VOI
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Noumeir, Rita
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	26 août 2016 20:48
Dernière modification:	10 déc. 2016 17:26
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1717

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