医療画像圧縮 - AIデータ前処理ソリューション

単回のCT/MRI検査で数百枚のDICOMスライスが生成され、総サイズは数百MBからGBレベルに達します。病理スライスTIFF全走査ファイルは数GBに及び、海量の画像データがストレージに巨大な負荷をもたらします。

PACS画像アーカイブシステムは数年から数十年の画像データを保存する必要があり、ストレージ容量が継続的に逼迫し、ハードウェア拡張周期が短くコストが高く、古い画像の閲覧速度がデータ量の増加に伴い低下します。

医療画像は臨床診断に使用され、画質の忠実度要件が極めて高く、いかなる情報損失も病変識別と診断精度に影響可能性があり、従来の非可逆圧縮ソリューションでは医療コンプライアンス要件を満たすことが困難です。

DICOM画像メタデータには患者名、身分証番号、検査情報などの機密プライバシーデータが含まれ、画像アーカイブ、転送、研究共有の過程でプライバシー漏洩リスクがあり、厳格なマスキング処理が必要です。

DICOM画像に可逆圧縮を実行し、圧縮後のピクセルデータは元のデータと完全に一致し、いかなる診断情報にも影響せず、医療画像可逆アーカイブコンプライアンス要件を満たします。

病理全走査TIFFファイルの多層ピラミッド構造に対してインテリジェントな最適化を行い、診断キーエリアの画質を維持した上でファイルサイズを大幅に縮小し、品質とストレージ効率を両立します。

圧縮プロセスで画像の診断級画質を厳格に維持し、可逆モードはゼロ情報損失を保証し、近可逆モードは制御可能な誤差範囲内でより高い圧縮率を実現し、臨床診断判読に影響しません。

圧縮プロセス中にDICOMメタデータの患者プライバシーフィールドに対して自動マスキング処理をオプションで実行し、機密情報をクリアまたは置換し、医療データ研究共有とプライバシー保護コンプライアンス要件を満たします。

CT、MRI、超音波、病理スキャンなどの画像機器からDICOM/TIFF原始画像を収集し、APIまたはファイルキュー方式で圧縮サービスにアクセスします。

DICOM、TIFFなどの画像フォーマットとその内部構造を自動識別し、メタデータタグを解析し、ピクセルデータと患者情報を区分し、後続の圧縮戦略の根拠を提供します。

画像タイプと使用シナリオに基づき可逆または近可逆圧縮戦略を選定し、DICOMはデフォルトで可逆圧縮により診断精度を保証し、TIFF病理スライスは近可逆モードで圧縮率を向上させます。

圧縮プロセス中にDICOMメタデータ構造を完全に維持し、オプションでプライバシーフィールドのマスキングを実行し、圧縮後の画像メタデータが完全に利用可能でプライバシー保護要件に準拠することを保証します。

圧縮後の画像をPACSシステムまたは画像アーカイブストレージに書き戻し、標準DICOMフォーマットで出力し、既存のPACS閲覧と診断ワークフローと互換します。

DICOM可逆圧縮率

TIFF 圧縮率

サポート標準

ピクセルデータ零损失

CT、MRIなどの断層スキャン画像に可逆圧縮アーカイブを実行し、診断級画質を保証した上でPACSストレージ占有率を削減し、アーカイブハードウェアのライフサイクルを延長します。

デジタル病理全走査TIFFファイルにインテリジェント圧縮を実行し、診断キーエリアの画質を維持しながら多層ピラミッドデータサイズを大幅に削減し、病理データベースのストレージコストを削減します。

圧縮後の画像ファイルサイズが顕著に縮小し、遠隔診断と地域画像連携のデータ転送を加速し、帯域幅占有率率を削減し、基層医療機関の画像閲覧効率を向上させます。

API Keyを申請し、curl/Python/Java/Node.jsで初回の画像圧縮リクエストを送信

完全なOpenAPI 3.0仕様ドキュメント、オンラインデバッガー、エラーコードリファレンス

Rust SDKダイナミックライブラリ、C FFIヘッダファイル、Pythonバインディングパッケージ、多言語サンプルコード