Resumen de Algoritmos de compresión basados en transformada wavelet: aplicación en mamografía digital
Mónica Penedo Ojea
INTRODUCCIÓN En ciertas modalidades de imagen médica, como es el caso de la mamografía, son esenciales una buena resolución espacial y de contraste para no perder estructuras de pequeño tamaño o poco contrastadas, como las microcalcificaciones o las masas, El elevado coste asociado al almacenamiento y transmisión de estas imágenes de gran formato provoca un retardo en la total implantación de la tecnología digital en mamografía. La transformada wavelet surge como una técnica eficaz para el desarrollo de métodos de comprensión de imágenes que aporten una posible solución a esta situación. Con la aparición de las técnicas de comprensión en regiones, existe la posibilidad de comprimir la región mamaria en una mamografía, despreciando la información asociada al fondo mamográfico, carente de interés diagnóstico.
OBJETIVO Desarrollar un método de comprensión irreversible para mamografías digitales utilizando transformada wavelet que comprima únicamente la región mamaria, y evaluar la detección de cúmulos de microcalcificaciones y masas en mamografías comprimidas con dicho método. Evaluar el nuevo estándar de comprensión de imágenes digitales, JPEG 2000, en la compresión con pérdidas de mamografías digitales y compararlo con los resultados obtenidos con el método desarrollado.
MÉTODOS Mediante un método de segmentación de la mama, se ha podido determinar un contorno cerrado que delimite pefectamente la región a comprimir. En los píxeles pertenecientes a la mama se ha aplicado la Transformada Wavelet Discreta en Regiones (TWDR) 2-D. Realizando las extensiones correctas en los extremos de los segmentos 1-D dentro de la mama y el submuestreo apropiado tras el filtrado, es posible mantener la propiedad de reconstrucción perfecta y preservar la correlación espacial entre coeficientes dentro de la mama.
Para la codificación de los coeficientes se ha realizado una extensión de los algoritmos
