基于感兴趣区域的医学图像压缩

医学图像数据的庞大规模 necessitates高效压缩技术以支持远程医疗服务。本文探索了感兴趣区域（ROI）编码以平衡压缩率与图像质量。通过利用Brats 2020数据集上的UNET分割，我们准确识别肿瘤区域，这些区域对于诊断至关重要。随后对这些区域采用高效视频编码（HEVC）进行压缩，提高压缩比率的同时保持关键诊断信息。该方法确保关键图像区域保持其质量，而非关键区域则获得更高的压缩率。我们的方法优化了存储空间和传输带宽，满足远程医疗和大规模医学影像的需求。通过此技术，我们提供了一种保持关键数据完整性并提高医学图像处理效率的稳健解决方案。