Compresión de imágenes, en el servicio radiológico como un componente de infraestructura en el modelo de salud colombiano - Images Compression Process in the Radiological Service Unit as an Infrastructure Component in the Colombian Health Model
El artículo muestra el proceso de compresión de imágenes para la Transformada Discreta del Coseno (DCT). Siendo una de las transformaciones más importantes en el área de la compresión de imágenes digitales. La DCT transforma un bloque de datos en un nuevo conjunto de valores. Se expone un estudio ...
- Autores:
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Aparicio Pico, Lilia Edith
López Sevillano, Alexandra
Cardenas, Julian Luciano
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/28699
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/28699
https://doi.org/10.21500/01247492.2151
- Palabra clave:
- Compresión de imagen
Transformada Discreta del Coseno (DCT)
Desarrollo del proceso de Compresión.
Radiología
infraestructura en el modelo causal
componente de infraestructura.
- Rights
- openAccess
- License
- Ingenium - 2016
| Summary: | El artículo muestra el proceso de compresión de imágenes para la Transformada Discreta del Coseno (DCT). Siendo una de las transformaciones más importantes en el área de la compresión de imágenes digitales. La DCT transforma un bloque de datos en un nuevo conjunto de valores. Se expone un estudio de compresión de imágenes aplicada al campo de la salud específicamente para el servicio de radiología, donde se utiliza el proceso de la Transformada Discreta del Coseno (DCT) como la Transformada Inversa Discreta del Coseno (IDCT). En este caso, un algoritmo rápido es usado para la DCT, el cual es realizado empleando aritmética paralela permitiendo que la arquitectura diseñada alcance un mejor desempeño de las implementaciones en software. Primero se muestra las diferentes modalidades de imagen que se introducen al sistema de compresión, para obtener los resultados mediante simulaciones en Mathlab. Posteriormente, con base en los resultados se observa la aplicación del servicio de radiología dentro del componente de infraestructura en el sector salud y finalmente un análisis de producción desde el año 2011 hasta el 2014 de las instituciones hospitalarias. |
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