• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Compression temps réel de séquences d'images médicales sur les systèmes embarqués ; Real time medical image compression in embedded System
  • Contributor: Bai, Yuhui [Author]
  • Published: theses.fr, 2014-11-18
  • Language: French
  • Keywords: Embedded System ; Fpga ; Imagerie médicale ; Image compression ; Medical imaging ; Hardware acceleration ; Compression d'image ; Systèmes embarqués ; Accélération matérielle ; Waaves
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Dans le domaine des soins de santé, l'imagerie médicale a rapidement progressé et est aujourd'hui largement utilisés pour le diagnostic médical et le traitement du patient. La santé mobile devient une tendance émergente qui fournit des soins de santé et de diagnostic à distance. de plus, à l'aide des télécommunications, les données médicale incluant l'imagerie médicale et les informations du patient peuvent être facilement et rapidement partagées entre les hôpitaux et les services de soins de santé. En raison de la grande capacité de stockage et de la bande passante de transmission limitée, une technique de compression efficace est nécessaire. En tant que technique de compression d'image certifiée médicale, WAAVES fournit des taux de compression élevé, tout en assurant une qualité d'image exceptionnelle pour le diagnostic médical. Le défi consiste à transmettre à distance l'image médicale de l'appareil mobile au centre de soins de santé via un réseau à faible bande passante. Nos objectifs sont de proposer une solution de compression d'image intégrée à une vitesse de compression de 10 Mo/s, tout en maintenant la qualité de compression. Nous examinons d'abord l'algorithme WAAVES et évaluons sa complexité logicielle, basée sur un profilage précis du logiciel qui indique un complexité de l'algorithme WAAVES très élevée et très difficile à optimiser de contraintes très sévères en terme de surface, de temps d'exécution ou de consommation d'énergie. L'un des principaux défis est que les modules Adaptative Scanning et Hierarchical Enumerative Coding de WAAVES prennent plus de 90% du temps d'exécution. Par conséquent, nous avons exploité plusieurs possibilités d'optimisation de l'algorithme WAAVES pour simplifier sa mise en œuvre matérielle. Nous avons proposé des méthodologies de mise en œuvre possible de WAAVES, en premier lieu une mise en œuvre logiciel sur plateforme DSP. En suite, nous avons réalisé notre implémentation matérielle de WAAVES. Comme les FPGAs sont largement utilisés pour le prototypage ou la mise en ...