Resumen

El sector sanitario está experimentando actualmente una gran transformación debido a los recientes avances en aprendizaje profundo e inteligencia artificial. A pesar de los importantes avances en la obtención de imágenes médicas y el diagnóstico, aún quedan muchas cuestiones pendientes y aplicaciones sin desarrollar en el ámbito de la atención sanitaria. En particular, la transmisión de un gran volumen de imágenes médicas resulta ser un problema desafiante y que consume mucho tiempo, y sin embargo ningún estudio previo ha investigado el uso de redes neuronales profundas para esta tarea. El objetivo de este artículo es presentar y desarrollar un enfoque de aprendizaje profundo para la transmisión eficiente de imágenes médicas, con especial interés en la codificación progresiva de planos binarios. Establecemos una conexión entre la síntesis de planos de bits y la traducción de imagen a imagen y proponemos un proceso de dos pasos para la transmisión progresiva de imágenes. En primer lugar, se entrena un banco de redes generativas adversariales para predecir planos de bits de forma descendente y, a continuación, se codifican los residuos de la predicción con un algoritmo de compresión adaptable sin pérdidas. Los resultados experimentales validan la eficacia del banco de redes para generar un plano de bits de bajo orden preciso a partir de planos de bits de alto orden y demuestran la ventaja del algoritmo de compresión adaptado sobre la codificación aritmética convencional para este tipo especial de residuos de predicción en términos de relación de compresión.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:planos, imágenes médicas, bit de orden, residuos de predicción, algoritmo de compresión adaptativa sin pérdidas, codificación aritmética convencional, redes neuronales profundas, redes generativas adversariales, muchas cuestiones pendientes, transmisión progresiva de imágenes
• Keywords:planes, medical images, order bit, prediction residuals, adaptive lossless compression algorithm, conventional arithmetic coding, deep neural networks, generative adversarial networks, many open issues, progressive image transmission