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| Format: | Recurso digital |
| Langue: | |
| Publié: |
Zenodo
2025
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| Accès en ligne: | https://doi.org/10.5281/zenodo.15256221 |
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Table des matières:
- <p>A gestão de imagens médicas representa um desafio crescente para instituições de saúde<br>devido ao aumento exponencial no volume de exames radiológicos digitais. Este estudo<br>apresenta uma metodologia de compressão adaptativa para imagens médicas que considera<br>as características específicas de cada modalidade, fabricante e tipo de exame, ajustando<br>dinamicamente os parâmetros de compressão. Realizamos uma prova de conceito em um<br>grande centro diagnóstico brasileiro para avaliar a eficácia da compressão adaptativa em<br>preservar a qualidade diagnóstica enquanto reduz significativamente o volume de dados.<br>Radiologistas especialistas avaliaram exames originais e comprimidos de forma cega,<br>considerando qualidade de imagem, similaridade e adequação diagnóstica. Os resultados<br>demonstraram que a compressão adaptativa alcançou taxas de redução entre 75% e 97% nas<br>diferentes modalidades, mantendo a qualidade diagnóstica equivalente às imagens originais<br>em mais de 95% dos casos. Em algumas instâncias, as imagens comprimidas foram avaliadas<br>com qualidade superior às originais. Este estudo valida a compressão adaptativa como uma<br>solução viável para otimizar o armazenamento e a transmissão de dados médicos sem<br>comprometer a precisão diagnóstica, oferecendo potencial significativo para redução de custos<br>operacionais em infraestrutura de TI para saúde.</p>