[ca] Avui dia, gràcies als avanços en la ciència mèdica, existeixen diverses tècniques d'imatges mèdiques destinades a tractar de revelar, diagnosticar o examinar una malaltia. Moltes d'aquestes tècniques produeixen grans quantitats de dades, especialment les modalitats de tomografia com- putada (CT), imatges per ressonància magnètica (MRI) i tomografia per emissió de positrons (PET). Per gestionar aquestes dades, els centres mèdics utilitzen PACS i l'estàndard DICOM per emmagatzemar, recuperar, distribuir i visualitzar imatges mèdiques. Com a resultat de l'alt cost d'emmagatzematge i transmissió d'imatges mèdiques digitals, la compressió de dades juga un paper clau. JPEG2000 és l'estat de l'art en tècniques de compressió d'imatges per a l'emmagatzematge i transmissió d'imatges mèdiques. És el més recent sistema de codificació inclòs en DICOM i propor- ciona algunes característiques que són interessants per a la codificació d'aquestes imatges. JPEG2000 permet l'ús de finestres d'interès, accés a diferents grandàries de la imatge o la decodificació una regió específica d'ella. Aquesta tesi aborda tres problemes diferents detectats en la codificació de CT. El primer prob- lema de la codificació d'aquestes imatges, és el soroll que tenen. Aquest soroll és produït per l'ús d'unes dosis baixes de radiació durant l'exploració, produint imatges de baixa qualitat i penalitzant el rendiment de la codificació. L'ús de diferents filtres de soroll, fa millorar la qualitat i també augmentar el rendiment de codificació. La segona qüestió que s'aborda en aquesta tesi, és l'ús de transformacions multi-component en la codificació de les CT. Depenent de la correlació entre les diferents imatges que formen una CT, el rendiment en la codificació usant aquestes transformacions pot variar, fins i tot disminuir pel que fa a JPEG2000. Finalment, l'última contribució d'aquesta tesi tracta sobre el paradigma de la codificació diagnòstica sense pèrdua, i proposa un nou mètode ivde segmentació. A través de la utilització de mètodes de segmentació, per detectar l'àrea biològica i descartar la zona no-biològica, JPEG2000 pot aconseguir millores de rendiment de més de 2 bpp.

[es] Hoy en día, gracias a los avances en la ciencia médica, existen diversas técnicas de imágenes médicas destinadas a tratar de revelar, diagnosticar o examinar una enfermedad. Muchas de estas técnicas producen grandes cantidades de datos, en especial las modalidades de tomografía com- putarizada (CT), imágenes por resonancia magnética (MRI) y tomografía por emisión de positrones (PET). Para gestionar estos datos, los centros médicos utilizan PACS y el estándar DICOM para almacenar, recuperar, distribuir y visualizar imágenes médicas. Como resultado del alto coste de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas digitales, la compresión de datos juega un papel clave. JPEG2000 es el estado del arte en técnicas de compresión de imágenes para el almacenamiento y transmisión de imágenes médicas. Es el más reciente sistema de codificación incluido en DICOM y proporciona algunas características que son interesantes para la codificación de estas imágenes. JPEG2000 permite el uso de ventanas de interés, acceso a diferentes tamaños de la imagen o decodificar una región específica de ella. Esta tesis aborda tres problemas diferentes detectados en la codificación de CT. El primer problema de la codificación de estas imágenes, es el ruido que tienen. Este ruido es producido por el uso de unas dosis bajas de radiación durante la exploración, lo cual produce imágenes de baja calidad y penaliza el rendimiento de la codificación. El uso de diferentes filtros de ruido, hace mejorar la calidad y también aumentar el rendimiento de codificación. La segunda cuestión que se aborda en esta tesis, es el uso de transformaciones multicomponente en la codificación de las CT. Dependiendo de la correlación entre las diferentes imágenes que forman una CT, el rendimiento en la codificación usando estas transformaciones puede variar, incluso disminuir con respecto a JPEG2000. Final- mente, la última contribución de esta tesis trata sobre el paradigma de la codificación diagnóstica sin pérdida, y propone un nuevo método de segmentación. A través de la utilización de métodos de segmentación, para detectar el área biológica y descartar la zona no-biológica, JPEG2000 puede lograr mejoras de rendimiento de más de 2bpp.