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 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 ... Ver más
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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 Kohler, T. & Gumerman, G. J. (2000).” Dynamics in human and primate societies: Agent-based modeling of social and spatial processes”. New York: Oxford UniversityPress & Santa Fe Institute. Mansury, Y., Kimura, M., Lobo, J. & Deisboeck, T. S. (2002).”Emerging Patterns in Tumor Systems: Simulating the Dynamics of Multicellular Clusters with an Agentbased Mansury, Y. & Deisboeck, T. S. (2004).”Simulating the time series of a selected gene expression profile in an agent-based tumor model”. Physica D: Nonlinear Phenomena 196(1-2), pp. 193-204. Lyneis, J. M. & Ford, D. N. (2007). “System dynamics applied to project management: A survey, assessment, and directions for future research”. System Dynamics Review 23(2-3), pp. 157-189. López paredes, A. & Hernández Iglesias, C. (2008).” Agent Based Modelling in Natural Resource Management”. Insisoc. España. ISBN 978-84-205-4560-8. Lebaron, B. (2000).”Agent Based Computational Finance: Suggested Readings and Early Research”. Journal of Economic Dynamics & Control 24(5-7), pp. 679-702. Kou, W.(1995).“Digital Image Compression: Algorithms and Standards”, Massachu-setts: Kluwer Academic Publishers. JTC1 Committee.(1990) “Digital compression and coding of continuous-tone still images,” Int. Org. Standardization ISO/IEC, JTC1 Commitee Draft, JPEG 8-R8. Martínez M. A., Jimenez A. J. R., Me-dina B. V., Azpiroz L. J.,(2003). “Los Sistemas PACS”. Universidad Autónoma de México. Joseph K. H. (2001).Health Managemente Information Systems.Editorial: Joan Sesma. Holt, L. & Jamison, M. (2009).” Broadband and contributions to economic growth”: Lessons from the US experience, Telecommunications Policy, 33, 575-581. Hesse, M. B. (1963).” Models and Analogies in Science”. London: Sheed and Ward. Gilbert, N. (2004).”Agent-based social simulation Dealing with complexity”. Centre for Research on Social Simulation, University of Surrey.(2007).” Agent-Based Models. Quantitative Applications in the Social Sciences”. London: SAGE Publications. G. E. Oien,(1993). “L2-optimal attractor image coding with fast decoder convergence,” Ph.D. disserta-tion, Norwegian Univ. Sci. Technol., Trondheim, Norway. Green, Donald and Alan Gerber. (2008). “Field Experiments and Natural Experiments.” In Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady, and David Collier, editors, The Oxford Handbook of Political Methodology New York: Oxford University Press. Spatial Agglomeration Model”. Journal of Theoretical Biology 219(3), pp. 343-370. Martin, M,(2004). “Compresión de Image-nes”, Universidad de Harvard USA. Ferreres, L.A., García Rojo, M. & Puras Gil, A.M. (2001). “Manual de Telepatología”, Pamplona: Club de Informática Aplicada de la Sociedad Española de Anatomía Patológica. info:eu-repo/semantics/article Text http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Whitten, J, Bentley. L.D y K.C. Dittman (2004). “Sistem análisis & design methods citado por Fernández Vicenç, 2006: Desarrollo de sistemas de información: una metodología basada en el modelado”. Y. Fisher,(1992). “A discussion of fractal image compression,” in Chaos and Fractals, Saupe D. H. O. Peitgen, H. Jurgens, Eds. New York: Springer-Verlagpp. 903–919. Norberto, Figuerola (2013).” Gestión Del Conocimiento (Knowledge Management) Pirámide D-I-K-W”. Vicsek, T. (2002). “Complexity: The bigger picture”. Nature 418(6894), pp. 131-131. Salih Burak Gokturk, Carlo Tomasi, Bernd Girod, Chris Beaulieu,(2004). “Compresión de Imágenes Médicas con Base en Regiones de Interés ROI”, Departamento de Radiología Universidad de Stanford USA. Secretaria Distrital de Salud- SDS (2013).”Programa de Reorganización, Rediseño y Modernización de Redes de Prestación de Servicios de Salud”. Sterman, J. D. (2000).” Business Dynamics”, Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill. Programa Regional Políticas Sociales en América Latina (SOPLA, 2012). “Forma parte de una serie de estudios del programa regional de políticas sociales de América Latina”. Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin. (1983). “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects.” Biometrika 70 (1): 41–55. P. Lopez, P. Espeso, J. Medina and J. Drake.(2004).“Aplicaciones automatizadas en tiempo real basada en componentes software”. Organización Panamericana de la Salud/Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS, 2013). “Modelo de salud”. Processing.(2002), New Jersey: Prentice-Hall Inc. Drogoul, a., Vanbergue, D. & Meurisse, T. (2003).”Multi-Agent Based Simulation: Where are the Agents”, En Sichman, J. S., Bousquet, F. & Davidsson, P. (eds.), Lecture Notes in Computer Science 2581. Proceedings of MABS 2002 Multi-Agent- Based Simulation, pp. 1-15. Bologna, Italy: Springer-Verlag. Comisión Europea (2009a).” Directrices comunitarias para la aplicación de las normas sobre ayudas estatales al despliegue rápido de redes de banda ancha”. Diario Oficial de la Unión Europea, 2009/C 235/04. application/pdf 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. Aparicio Pico, Lilia Edith López Sevillano, Alexandra Cardenas, Julian Luciano Compresión de imagen Transformada Discreta del Coseno (DCT) Desarrollo del proceso de Compresión. Radiología infraestructura en el modelo causal componente de infraestructura. 17 33 Núm. 33 , Año 2016 : INGENIUM Artículo de revista Publication Universidad San Buenaventura - USB (Colombia) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Comisión Económica para América Latina (CEPAL, 2012).” Equipamiento y tecnología”. Bronzino, J.D.(2000). “The Biomedical Engi-neering Handbook”, Boca Raton: CRC Press LLC. Avedis Donabedian.(2001).”Calidad Asistencial”. Alan N. Steinberg; Bowman, Christopher L.; Blanco, Franklin E. (1999).”Revisions to the JDL Data Fusion Model”. Ingenium - 2016 Español Ingenium https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/view/2151 Journal article 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 10.21500/01247492.2151 https://doi.org/10.21500/01247492.2151 2016-01-27 https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/2151/1883 0124-7492 11 28 2016-01-27T00:00:00Z 2016-01-27T00:00:00Z |
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Journal of Economic Dynamics & Control 24(5-7), pp. 679-702. Kou, W.(1995).“Digital Image Compression: Algorithms and Standards”, Massachu-setts: Kluwer Academic Publishers. JTC1 Committee.(1990) “Digital compression and coding of continuous-tone still images,” Int. Org. Standardization ISO/IEC, JTC1 Commitee Draft, JPEG 8-R8. Martínez M. A., Jimenez A. J. R., Me-dina B. V., Azpiroz L. J.,(2003). “Los Sistemas PACS”. Universidad Autónoma de México. Joseph K. H. (2001).Health Managemente Information Systems.Editorial: Joan Sesma. Holt, L. & Jamison, M. (2009).” Broadband and contributions to economic growth”: Lessons from the US experience, Telecommunications Policy, 33, 575-581. Hesse, M. B. (1963).” Models and Analogies in Science”. London: Sheed and Ward. Gilbert, N. (2004).”Agent-based social simulation Dealing with complexity”. Centre for Research on Social Simulation, University of Surrey.(2007).” Agent-Based Models. Quantitative Applications in the Social Sciences”. London: SAGE Publications. G. E. Oien,(1993). “L2-optimal attractor image coding with fast decoder convergence,” Ph.D. disserta-tion, Norwegian Univ. Sci. Technol., Trondheim, Norway. Green, Donald and Alan Gerber. (2008). “Field Experiments and Natural Experiments.” In Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady, and David Collier, editors, The Oxford Handbook of Political Methodology New York: Oxford University Press. Spatial Agglomeration Model”. Journal of Theoretical Biology 219(3), pp. 343-370. Martin, M,(2004). “Compresión de Image-nes”, Universidad de Harvard USA. Ferreres, L.A., García Rojo, M. & Puras Gil, A.M. (2001). “Manual de Telepatología”, Pamplona: Club de Informática Aplicada de la Sociedad Española de Anatomía Patológica. Whitten, J, Bentley. L.D y K.C. Dittman (2004). “Sistem análisis & design methods citado por Fernández Vicenç, 2006: Desarrollo de sistemas de información: una metodología basada en el modelado”. Y. Fisher,(1992). “A discussion of fractal image compression,” in Chaos and Fractals, Saupe D. H. O. Peitgen, H. Jurgens, Eds. New York: Springer-Verlagpp. 903–919. Norberto, Figuerola (2013).” Gestión Del Conocimiento (Knowledge Management) Pirámide D-I-K-W”. Vicsek, T. (2002). “Complexity: The bigger picture”. Nature 418(6894), pp. 131-131. Salih Burak Gokturk, Carlo Tomasi, Bernd Girod, Chris Beaulieu,(2004). “Compresión de Imágenes Médicas con Base en Regiones de Interés ROI”, Departamento de Radiología Universidad de Stanford USA. Secretaria Distrital de Salud- SDS (2013).”Programa de Reorganización, Rediseño y Modernización de Redes de Prestación de Servicios de Salud”. Sterman, J. D. (2000).” Business Dynamics”, Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill. Programa Regional Políticas Sociales en América Latina (SOPLA, 2012). “Forma parte de una serie de estudios del programa regional de políticas sociales de América Latina”. Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin. (1983). “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects.” Biometrika 70 (1): 41–55. P. Lopez, P. Espeso, J. Medina and J. Drake.(2004).“Aplicaciones automatizadas en tiempo real basada en componentes software”. Organización Panamericana de la Salud/Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS, 2013). “Modelo de salud”. Processing.(2002), New Jersey: Prentice-Hall Inc. Drogoul, a., Vanbergue, D. & Meurisse, T. (2003).”Multi-Agent Based Simulation: Where are the Agents”, En Sichman, J. S., Bousquet, F. & Davidsson, P. (eds.), Lecture Notes in Computer Science 2581. Proceedings of MABS 2002 Multi-Agent- Based Simulation, pp. 1-15. Bologna, Italy: Springer-Verlag. Comisión Europea (2009a).” Directrices comunitarias para la aplicación de las normas sobre ayudas estatales al despliegue rápido de redes de banda ancha”. Diario Oficial de la Unión Europea, 2009/C 235/04. Comisión Económica para América Latina (CEPAL, 2012).” Equipamiento y tecnología”. 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