随着医学影像存档与通信系统(Picture Archiving & Communication System 简称PACS系统)的发展，越来越多的数字化医学图像被应用于医学诊断。然而，诊断级的医学图像对图像质量要求高，对存储空间要求大，这导致其与有限的存储空间和传输带宽的矛盾日益突出。因此，对数字化医学图像进行有效压缩并且不使其失去诊断价值是目前国内外研究的热门课题之一。本文使用DICOM[1] (Digital Imaging and Communications in Medicine)标准中所规定的有损算法，对单帧胸部CT 图像进行不同比例的压缩，并且对实验结果采用ROC 分析方法，研究有损压缩对胸部静态图像诊断质量的影响。

1 材料与方法

在临床诊疗中所涉及到的医学图像的种类有很多，例如CT、CR、MR 等等。对这些不同种类的图像利用同一种算法进行相同比例的压缩后，其中一种图像或者某些图像就会失去诊断价值，也就是带有病灶的图像已经无法辨别，令医生无法进行临床诊断。例如同时对胸部CR 图像和MR 图像利用基于JPEG2000 的有损压缩算法进行压缩比为20:1 的压缩后，胸部CR 图像依然可以进行临床诊断，但是MR 图像上的病灶已无法让医生识别[2]。

对于医学图像的压缩可以采用的方法一般可分为两类，分别是有损压缩和无损压缩。在DICOM 标准中规定了JPEG 和JPEG-2000 以及RLE 允许被应用于医学图像的压缩[2]。有损压缩通过以较小的数据损失换来更大的空间和时间节省。由于医学图像的特殊性，所以医学图像并不能像其他图像一样一味追求高压缩比，一旦图像失去了诊断意义，那这样的医学图像就毫无价值可言[3]。在JPEG 标准中包含了有损和无损两类方法，并且前者更多应用于医学图像应用[4]。

因此本文只针对单帧CT 图像利用基于离散余弦变换的JPEG 有损压缩算法进行压缩比分别为10:1、20:1、30:1 三种情况下的实验。实验采用50 幅单帧胸部CT 图像，大小为512×512，所有图像全部来源于南京某医院PACS 系统，均为DICOM3.0 标准格式，其中30幅为正常图像，20 幅为有病灶图像。

使用基于离散余弦变换的JPEG 有损压缩算法对CT 图像进行压缩的基本步骤是：首先将单帧CT 图像分成8×8 的图像块，对分成的图像块使用DCT 将空间域表示的图变换成频率域表示的图。然后使用均匀量化器对DCT 系数进行量化。对量化之后的系数要重新编排，目的是为了增加连续的“0”的系数的个数。方法是按照Z 字形的式样编排。这样就使一个8×8 的矩阵变成了一个1×64 的矢量，频率较低的系数放在矢量的顶部，放在最顶部的就是直流系数。接着是对直流系数与交流系数进行编码。对直流系数进行差分脉冲编码，也就是对相邻的图像块之间的直流系数的差值进行编码。对交流系数采用游程长度编码。经过这次编码后，对直流和交流系数进行霍夫曼编码，可以对图像数据进一步进行压缩。

对于压缩后的图像质量以及是否具有诊断价值，3 位放射科专家将对压缩后的图像和原始图像进行阅片。由于胸部病变的清晰程度及图像质量的好坏都是主观上的判断，结果可能要受到放射科专家的态度、疲劳程度、经验、观察时间的影响;另外在阅片时放射科专家也许可以很容易的就记住了病变的位置和形状或者其他特征，因此完全排除这些因素是非常困难的[5]。因此通过控制环境、阅片条件的一致性及所有图像的随机编号来减少上述因素的影响[5]。阅片评分总共分4 次且在1 个月之内完成，每隔7 天进行1 次，每次评片时间不超过5 个小时，即单张CT 图像评片时间不超过3 分钟。在评片时，显示器采用专业医用竖屏3台(分辨率为2048*2560)。原始图像与压缩过的图像被打乱后随机出现，专家并不知道此张CT 图像是否是原始图像或者是压缩后的图像。每位专家按照ROC 分析5 分法独立评片并打分。5 分表示肯定无病灶，4 分与2 分表示可能无病灶与可能有病灶，3 分表示不确定，1 分表示肯定有病灶。评分等级如表1 所示。将3 位专家评分结果的平均值进行ROC 曲线分析，计算ROC 曲线下面积。将原始图像组下面积与各压缩比下图像组下面积做配对t 检验。本文所使用的统计软件为SPSS13.0。

2 结果与分析

ROC 分析主要用于评价原始图像和压缩图像对胸部病变诊断准确度方面的相关特性。采用ROC 分析方法可以判断有损压缩导致的数据损失是否会引起图像诊断质量的降低[6]。以ROC 曲线下的面积大小来比较图像质量的优劣。根据3 位专家打分结果做出的ROC 曲线如图1 所示。利用ROC 曲线可以计算出ROC 曲线下面积。

ROC 曲线下面积Az 的范围从0-1，该值越大表示做出正确诊断的可能性更大[7]。表2为不同压缩等级下的ROC 下面积Az 值。三位专家评分后在压缩比为10:1，20:1，30:1 下的Az 值分别为0.986±0.007，0.969±0.014，0.939±0.034。与未经压缩的图像的Az 值相比，当压缩比达到30:1 时，Az 值下降明显(P=.014)。当压缩比达到20:1 时，Az 值存在明显的下降的趋势(P=.051)。在压缩比为10:1 的情况下，无显著性差异。从压缩比10:1 至30:1，三个专家的Az 值均不断减小，表明图像质量越来越差。

配对 t 检验用于评价压缩图像和原始图像质量以及用于估算压缩图像和原始图像质量平均值的差异[8]。为配对t 检验的结果。结果表明在压缩比为10:1 情况下，t 值(≈1.07)与原始图像下的t 值基本无差异。但是当压缩比达到20:1 甚至30:1 时，t 值已经远远超过原始图像的t 值。从以上情况我们可以看出，当压缩比在10:1 以下时，单帧胸部CT 图像的失真和变形并没有影响到诊断的准确度。图2 为不同压缩等级下的单帧胸部CT 医学图像的比较。

3 结论

在 PACS 系统中，使用图像压缩技术可以通过减少医学图像的精度来获取更大的存储空间，也使得图像在医院PACS 系统中传递的速度更快，大图像显示的时间更短。尤其在如今的区域医疗中，同一病人在各个医院之间的图像需要相互传递调阅时，医学图像的压缩就显得更加关键。

本文研究结果表明当采用基于DCT 的JPEG 有损压缩算法，压缩比在10:1 以下且置信区间为99%时，压缩后的单帧胸部CT 图像与原始图像视觉上无明显差异，可以用来进行医学诊断。