Submitted by NATALIA CAROLINE LOPES TRAVASSOS null (nataliacaroline2006@yahoo.com.br) on 2017-02-15T14:56:05Z No. of bitstreams: 1 natalia_dissertação.pdf: 3422187 bytes, checksum: 73f8b94c641709f43b16401694318651 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-02-21T17:52:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 travassos_ncl_me_ilha.pdf: 3422187 bytes, checksum: 73f8b94c641709f43b16401694318651 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T17:52:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 travassos_ncl_me_ilha.pdf: 3422187 bytes, checksum: 73f8b94c641709f43b16401694318651 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta um algoritmo de codificação para imagens comprimidas que representa cada pixel de uma imagem e suas coordenadas por um único valor. Para cada pixel e suas coordenadas, esse valor único é armazenado em um vetor que é usado na reconstrução da imagem sem que sua qualidade seja comprometida. O método proposto apresenta melhorias em relação a dois outros algoritmos propostos anteriormente, sendo que um deles já é uma melhoria do primeiro. O algoritmo apresentado neste trabalho difere dos outros dois algoritmos estudados na diminuição significativa do espaço necessário para armazenamento das imagens, na determinação de uma taxa de compressão exata e na redução do tempo de processamento de decodificação. Um outro avanço apresentado foi a compressão de imagens coloridas utilizando a ferramenta wavemenu em conjunto com o algoritmo que determina a taxa de compressão. / This work presents an encoding algorithm for compressed images that represents each pixel of an image and its coordinates by a single value. For each pixel and its coordinates, this unique value is stored in a vector that is used in the reconstruction of the image without its quality being compromised. The proposed method presents improvements in relation to two other algorithms previously proposed, one of which is already an improvement for the first one. The algorithm presented in this work differs from the other ones in the foollowing characteristcs: by the significant reduction of the space required for image storage, the determination of an exact compression rate and the reduction of the decoding processing time. Another advancement was the compression of colored images using the tool wavemenu in improvement with the algorithm that determines the compression ratio.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000418705-Texto+Completo-0.pdf: 3134300 bytes, checksum: eabc088b0c0c9d9dbf8f313588a9e825 (MD5) Previous issue date: 2007 / Several techniques for image processing have been developed for diagnosis aid support. However, in some cases these techniques are not applied to the images stored in PACS servers (Picture Archiving and Communication Systems). This scene establishes the viability to build a new storage and recovery indexing architecture having the capability of identifing the need for executing certain types of imaging processing for examinations of patients with features defined by user. It can be explained as a result of the intrinsic difficulty related to the integration of these techniques to the hospital production environment. A possible solution for this problem would be a virtual environment to make different processing features available to be executed directly in the PACS. This environment would have as goal to stimulate the medical support application. The proposed indexing architecture uses information from images stored in PACS, relating them to the pre-defined processing class, establishing an execution context. The information associated to each processing class is based on ontologies representing the formalization of the knowledge applied to each group of images or study. A case study has been developed in a PACS. / Apesar de existirem diversas técnicas de processamento de imagens, estas técnicas não constumam ser aplicadas nas imagens armazenadas nos servidores PACS (Picture Archiving and Communication Systems) pela dificuldade de sua extensibilidade a ambientes de hospitalares. Este cenário mostra a viabilidade de construir uma nova arquitetura de indexação para armazenamento e recuperação, com a capacidade de identificar a necessidade de executar determinados tipos de processamentos em imagens médicas com características específicas. A criação de um ambiente virtual para inclusão de diferentes tipos de processamento a serem executados diretamente nos servidores PACS, tem como objetivo estimular a aplicação de sistemas de apoio a diagnóstico nos setores de radiologia dos hospitais. A arquitetura proposta agrega informações às imagens armazenadas no PACS em um índice, que identifica as informações associadas a cada tipo de análise, estabelecendo uma relação entre as imagens e as diversas técnicas de processamento para apoio ao diagnóstico. Uma das características desta arquitetura está baseada na definição de ontologias que representam a formalização do conhecimento aplicado a cada conjunto de imagens ou estudo. Como estudo de caso, a arquitetura proposta foi desenvolvida e integrada a um servidor PACS. Nesta implementação, a arquitetura identifica o contexto das informações associadas às imagens e indica possibilidade de execução de um determinado tipo de processamento disponibilizado diretamente no servidor.

Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Resumo: Este trabalho apresenta um algoritmo de codificação para imagens comprimidas que representacada pixel de uma imagem e suas coordenadas por um único valor. Para cadapixel e suas coordenadas, esse valor único é armazenado em um vetor que é usado nareconstrução da imagem sem que sua qualidade seja comprometida. O método propostoapresenta melhorias em relação a dois outros algoritmos propostos anteriormente, sendoque um deles já é uma melhoria do primeiro. O algoritmo apresentado neste trabalho diferedos outros dois algoritmos estudados na diminuição significativa do espaço necessáriopara armazenamento das imagens, na determinação de uma taxa de compressão exata ena redução do tempo de processamento de decodificação. Um outro avanço apresentadofoi a compressão de imagens coloridas utilizando a ferramenta wavemenu em conjuntocom o algoritmo que determina a taxa de compressão. / Mestre

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 418705.pdf: 3134300 bytes, checksum: eabc088b0c0c9d9dbf8f313588a9e825 (MD5) Previous issue date: 2007-08-15 / Apesar de existirem diversas t?cnicas de processamento de imagens, estas t?cnicas n?o constumam ser aplicadas nas imagens armazenadas nos servidores PACS (Picture Archiving and Communication Systems) pela dificuldade de sua extensibilidade a ambientes de hospitalares. Este cen?rio mostra a viabilidade de construir uma nova arquitetura de indexa??o para armazenamento e recupera??o, com a capacidade de identificar a necessidade de executar determinados tipos de processamentos em imagens m?dicas com caracter?sticas espec?ficas. A cria??o de um ambiente virtual para inclus?o de diferentes tipos de processamento a serem executados diretamente nos servidores PACS, tem como objetivo estimular a aplica??o de sistemas de apoio a diagn?stico nos setores de radiologia dos hospitais. A arquitetura proposta agrega informa??es ?s imagens armazenadas no PACS em um ?ndice, que identifica as informa??es associadas a cada tipo de an?lise, estabelecendo uma rela??o entre as imagens e as diversas t?cnicas de processamento para apoio ao diagn?stico. Uma das caracter?sticas desta arquitetura est? baseada na defini??o de ontologias que representam a formaliza??o do conhecimento aplicado a cada conjunto de imagens ou estudo. Como estudo de caso, a arquitetura proposta foi desenvolvida e integrada a um servidor PACS. Nesta implementa??o, a arquitetura identifica o contexto das informa??es associadas ?s imagens e indica possibilidade de execu??o de um determinado tipo de processamento disponibilizado diretamente no servidor.