Ricke, Jens: Über die Optimierung von Waveletalgorithmen für die verlustbehaftete Kompression digitaler Röntgenbilddaten

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Kapitel 1. Einleitung

Für die Implementierung digitaler Krankenhausinfrastrukturen sind insbesondere die Speicherung und Verteilung der durch die bildgebenden Modalitäten generierten extensiven Bilddatenmengen problematisch. So kann die Datenmenge einer digitalen Röntgenaufnahme die Größe des zugehörigen schriftlichen Befundes leicht um den Faktor 1000 übersteigen. Selbst unter der Voraussetzung weiterhin sinkender Kosten für Speichermedien bleiben Kapazitätsprobleme der Netzwerkanbindung bestehen; dies betrifft insbesondere Krankenhäuser, die nicht initial unter Einplanung von Krankenhausnetzwerken gebaut wurden, so daß eine entsprechende Aufrüstung hohe Investitionen verlangt, wenn nutzerfreundliche Datentransferraten geschaffen werden sollen. Eine weitere Schwierigkeit entsteht, wenn Bilddaten beispielsweise im Rahmen einer elektronischen Patientenakte oder bei Nutzung eines telemedizinischen Dienstes krankenhausextern transferiert werden sollen. Die übliche Netzwerktechnik sieht hohe Datenraten in der Regel nur in geschlossenen Nahbereichsnetzen (LAN - Local Area Network) vor, wohingegen Kommunikation außerhalb des Nahbereichs (WAN - Wide Area Network) regelhaft nur über Netze mit beschränkten Kapazitäten wie ISDN, GSM oder Internet möglich ist [ siehe , siehe , siehe , siehe , siehe , siehe ]. Aus den genannten Gründen ist eine effiziente Bilddatenkompression in der Medizin von hohem praktischen Wert.

Außerhalb der Medizin haben insbesondere die Erfordernisse des Internet zu intensiven Forschungsarbeiten an Bildkompressionsalgorithmen geführt. Verlustlose Bildkompressionsalgorithmen bewirken die vollständige Rekonstruktion des Ausgangsbildes, erreichen jedoch auch unter idealen Bedingungen nur eine Kompressionsrate < 1:3 [ siehe ]. Höhere Kompressionsraten werden nur von verlustbehafteten Algorithmen generiert, die für den medizinischen Bereich keine sichere


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Vorhersage hinsichtlich eines möglichen Verlustes diagnostisch relevanter Information erlauben. Prinzipiell ist der Einsatz verlustbehafteter Algorithmen für radiologische Bilder trotzdem möglich [ siehe , siehe , siehe ].

Bisher wurde für den medizinischen Bereich nur JPEG (Joint Photographic Expert Group) durch das DICOM Komitee akzeptiert. Eine Reihe von Arbeitsgruppen haben deutliche Entwicklungspotentiale insbesondere für waveletbasierte und mit Einschränkungen für fraktale Kompression bewiesen [ siehe , siehe , siehe , siehe , siehe , siehe ]. Die diskrete Wavelettransformation (DWT) hat mittlerweile eine zentrale Rolle in der experimentellen Bilddatenkompression eingenommen und unter anderem Eingang in das Projekt „JPEG 2000“ zur Entwicklung eines internationalen Bildkompressionsstandards gefunden. Diese zentrale Rolle wurde auch in einer eigenen Vorstudie zu der hier vorliegenden Arbeit bestätigt (siehe Kap. 2.4). Wavelets haben sich insbesondere bei der Einzelbildtransformation in Verbindung mit speziellen, angepaßten Kodierungstechniken als besonders leistungsfähig erwiesen. Das Bildsignal wird mit Hilfe von Faltungs- und Unterabtastungsoperationen in einen dyadisch strukturierten Baum von Teilbändern zerlegt. Es resultiert eine Dekorellation und Energiekompaktifizierung des Signals. Die Teilbandzerlegung erlaubt unter anderem eine Orts-/Frequenzlokalisierung, die der Charakteristik natürlicher Bilder entspricht und skaleninvariante Eigenschaften der Bildsignale aufdeckt. Wie in der Transformationskodierung üblich wird ein visuell vermeintlich irrelevanter Informationsanteil mit Hilfe einer nachgeschalteten Quantisierung entfernt. Der erzeugte Datenstrom wird abschließend in einer Entropiekodierung verlustfrei von statistischen Redundanzen befreit. Die Bildrekonstruktion wird in umgekehrter Folge durchgeführt.

Neben Modifikationen der Quantisierung oder der Kodierung ist die Modifikation der zur


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Dekorrelation und Rekonstruktion des Signals eingesetzten Filter ein Ansatzpunkt für Bemühungen, die Effizienz von Waveletalgorithmen zu steigern. Als Standardfilter haben sich im Multimediabereich biorthogonale Filter durchgesetzt. Verbesserungsansätze zielen unter anderem auf Analysen der Stetigkeit der Wavelets sowie die Anzahl verschwindender Momente, wobei eine Verbesserung beider Faktoren mit einer zunehmenden Komplexität der Filter erkauft wird.

Üblicherweise wird die Leistungsfähigkeit eines Kompressionsalgorithmus mit mathematischen Methoden gemessen. Hier hat sich in der modernen Bildverarbeitung aufgrund ihrer einfachen Handhabung insbesondere die PSNR (pixel-signal-to-noise-ratio) durchgesetzt. Nachteil eines mathematischen Verfahrens zu Bewertung einer erzielten Bildqualität nach Kompression ist, daß weder die besonderen Eigenschaften der individuellen „analogen“ menschlichen Wahrnehmung noch spezielle medizinische Erfordernisse wie die Konzentration auf wenige, schwellenwertnahe Befunde Berücksichtigung finden [ siehe , siehe ]. Darüber hinaus werden in der Regel Farbbilder wie Porträts oder Landschaften zur Evaluation von Kompressionsergebnissen eingesetzt, die sich in ihren Eigenschaften erheblich von radiologischen Bildern unterscheiden. Natürliche Bilder weisen ein überwiegend niedrigfrequentes Spektrum auf, in dem hochfrequente Information in der Regel eine nachgeordnete Rolle spielt. Bei Röntgenbildern kann sich dieses Verhältnis umkehren; in anderen Fällen wie z.B. beim Pneumothorax kann sich die kritische Detailinformation in einem überwiegend aus niedrigfrequenten Signalen bestehenden Bild auf wenige Signalamplituden beschränken.

Zur Durchführung einer Studie zur Bildverarbeitung von radiologischen Bildern sind eine Reihe von Vorarbeiten notwendig, die insbesondere die Entwicklungsumgebung betreffen. In Vorläuferprojekten wurde die notwendige Infrastruktur geschaffen, die die Akquisition


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und Zwischenspeicherung der Originalbilddaten aus den bildgebenden Systemen der Radiologie im medizinischen Bildstandard DICOM ermöglicht. Neben den entsprechenden Kommunikations- und Archivapplikationen wurde Software entwickelt, die sowohl die Visualisierung als auch die radiologische Nachverarbeitung von DICOM Dateien beherrscht. In einer Vorstudie zur Infrastruktur wurden abschließend unterschiedliche Monitorkonzepte anhand klinischer Kriterien miteinander verglichen.

In Vorbereitung der Hauptstudie zur Optimierung von Kompressionsalgorithmen für radiologische Anforderungen wurde in einer weiteren Vorstudie ein Waveletalgorithmus mit einem fraktalen Algorithmus und JPEG verglichen. Ziel war es, typische Effekte verlustbehafteter Bildkompression gemessen an radiologischen Kriterien zu definieren. Darüber hinaus sollten Rückschlüsse auf sinnvolle Modifikationen der Algorithmen ermöglicht werden. Im Ergebnis wurde unter anderem ein hohes Entwicklungspotential der Wavelettransformation deutlich, das die Anpassung der eingesetzten Filter an die besonderen Anforderungen radiologischer Bilder nahelegte.

Ziel der Hauptstudie war die Analyse potentieller Verbesserungen der Transformationsqualität eines Wavelet-Kompressionsalgorithmus bei Einsatz unterschiedlicher Filter. Vorrangig war insbesondere die Frage, ob zur Verbesserung der Rekonstruktionsqualität von radiologischen Bildern eine höhere Komplexität der Filter sinnvoll ist und welche visuellen Effekte hierdurch erzielt werden können. Die Erarbeitung der Ergebnisse sollte dabei nicht in erster Linie mathematischen Prinzipien folgen, sondern durch die Auswahl geeigneten Bildmaterials und geeigneter statistischer Methoden insbesondere medizinische und spezielle radiologische Erfordernisse berücksichtigen.


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Fri Feb 7 16:27:58 2003