Сжатие медицинских изображений - решение для ИИ-предобработки данных

Одно обследование КТ/МРТ создаёт сотни срезов DICOM с общим размером от сотен МБ до нескольких ГБ; файлы сканирования гистологических препаратов TIFF могут легко достигать нескольких ГБ, создавая огромное давление на хранение от массивов данных изображений.

Системы архивирования изображений PACS должны сохранять данные изображений годами или даже десятилетиями, с постоянным достижением критических пределов ёмкости хранилища, короткими циклами расширения оборудования, высокими затратами и снижением скорости извлечения старых изображений по мере роста объёма данных.

Медицинские изображения используются для клинической диагностики, требуя крайне высокой точности изображений. Любая потеря информации может повлиять на идентификацию поражений и точность диагностики. Традиционные решения сжатия с потерями с трудом удовлетворяют медицинским требованиям соответствия.

Метаданные DICOM изображений содержат конфиденциальные данные пациентов, такие как имена, номера удостоверений личности и информацию об обследованиях. Существуют риски утечки конфиденциальности при архивировании, передаче и обмене для исследований, требующие строгой десенсибилизации.

Выполняет сжатие DICOM изображений без потерь, обеспечивая полное совпадение сжатых пиксельных данных с исходными данными без влияния на диагностическую информацию, удовлетворяя требованиям соответствия безупречного архивирования медицинских изображений.

Интеллектуально оптимизирует многоуровневую пирамидальную структуру гистологических TIFF файлов, значительно уменьшая размер файла при сохранении качества изображений в диагностически критических областях, балансируя качество и эффективность хранения.

Процесс сжатия строго поддерживает качество изображений диагностического уровня. Режим без потерь обеспечивает нулевую потерю информации, в то время как почти без потерь режим достигает более высоких коэффициентов сжатия в контролируемых пределах погрешности без влияния на клиническую диагностическую интерпретацию.

Опционально выполняет автоматическую десенсибилизацию полей конфиденциальности пациентов в метаданных DICOM во время сжатия, очищая или заменяя конфиденциальную информацию для удовлетворения требований обмена данными для исследований и защиты конфиденциальности.

Получение исходных DICOM/TIFF изображений от КТ, МРТ, ультразвука, сканеров гистологических препаратов и другого оборудования визуализации, подключение к сервису сжатия через API или файловую очередь.

Автоматически распознаёт DICOM, TIFF и другие форматы изображений и их внутренние структуры, анализирует теги метаданных, различает пиксельные данные и информацию о пациентах, обеспечивая основу для последующих стратегий сжатия.

Выбирает стратегии сжатия без потерь или почти без потерь на основе типа изображения и сценария использования. DICOM по умолчанию использует сжатие без потерь для обеспечения диагностической точности, в то время как TIFF гистологические препараты поддерживают почти без потерь режим для улучшения коэффициентов сжатия.

Полностью сохраняет структуру метаданных DICOM во время сжатия, с опциональной десенсибилизацией полей конфиденциальности, обеспечивая полноту и пригодность метаданных сжатых изображений при соблюдении требований защиты конфиденциальности.

Сжатые изображения записываются обратно в систему PACS или архивное хранилище изображений, с выводом в стандартном формате DICOM, совместимым с существующими рабочими процессами извлечения и диагностики PACS.

Коэффициент сжатия DICOM без потерь

Коэффициент сжатия TIFF

Поддерживаемый стандарт

Нулевая потеря пиксельных данных

Выполняет архивирование со сжатием без потерь изображений КТ, МРТ и других томографических сканов, сокращая объём хранения PACS при обеспечении качества изображений диагностического уровня, продлевая срок службы архивного оборудования.

Интеллектуально сжимает цифровые TIFF файлы гистологических препаратов, значительно уменьшая объём многоуровневых пирамидальных данных при сохранении качества изображений в диагностически критических областях, снижая затраты на хранение базы данных гистологии.

Сжатые файлы изображений значительно меньше, ускоряя передачу данных при удалённой диагностике и региональном сотрудничестве в области визуализации, снижая использование полосы пропускания и повышая эффективность извлечения изображений для первичных медицинских учреждений.

Получите API Key и выполните первый запрос на сжатие изображений с помощью curl/Python/Java/Node.js

Полная спецификация OpenAPI 3.0, онлайн-отладчик, справочник кодов ошибок

Динамическая библиотека Rust SDK, заголовочные файлы C FFI, привязки Python, примеры кода на нескольких языках