Quantification vectorielles des images DICOM

Abstract

Dans notre projet, nous avons réalisé une implémentation de deux algorithmes de compression de fichiers issus de la norme en imagerie médicale DICOM. Le premier est un algorithme quasiment sans pertes basé sur la méthode RLE. Le second est un algorithme avec pertes dans lequel nous avons effectué un prétraitement à l’aide de la transformée en ondelettes dont les résultats ont été injectés dans un réseau neuronal de Kohonen pour la création de dictionnaires servant à des quantifications scalaire et vectorielle. L’implémentation a été réalisée avec Matlab. Les chapitres abordés dans ce document sont les suivants: Le premier est une introduction à la compression en général et à la compression des images médicales en particulier. Nous y aborderons les différentes techniques utilisées et définirons les critères d’évaluation objectifs. Le second est consacré à la norme DICOM. Nous la définiront, expliquerons ses spécificités, les raisons qui ont mené à son élaboration et ses apports dans les systèmes d’information de la santé. Dans le troisième, nous expliquerons les algorithmes que nous avons mis au point ainsi que leurs spécificités. Dans le dernier, nous exposeront les résultats obtenus lors des principaux tests effectués et justifiant nos choix pour les méthodes finales adoptées. Nous donnerons aussi un aperçu de l’interface graphique que nous avons élaboré.