Avanços na Compressão de Imagens para Pesquisa Biomédica

Hoje, as câmeras usadas em pesquisas modernas conseguem coletar uma quantidade enorme de dados. Isso é verdade para técnicas que capturam imagens de estruturas minúsculas, como células, para observar os detalhes. Como resultado, a quantidade de dados gerados pode chegar a terabytes ou até petabytes, o que faz o custo de armazenamento e transferência ser bem alto, especialmente quando se compartilham imagens pela internet. Os pesquisadores precisam muitas vezes enviar grandes quantidades de dados para colaborar, mesmo que estejam longe uns dos outros. Essa situação pede métodos para reduzir o tamanho dessas imagens sem perder muitos detalhes importantes.

#Métodos de Compressão de Dados

Uma maneira de deixar os dados menores é através de um processo chamado Compressão Sem Perdas. Com esse método, todos os detalhes são mantidos, mas geralmente só se consegue uma redução de tamanho modesta, especialmente para imagens médicas complexas. Por exemplo, mesmo com métodos sem perdas, as imagens costumam ter uma redução de tamanho de apenas quatro vezes. Por outro lado, uma abordagem diferente chamada Compressão com perdas permite sacrificar algumas informações, resultando em um arquivo muito menor. No entanto, essa técnica pode criar artefatos - pixels mal colocados que podem distorcer a imagem, tornando-a menos confiável para análise.

Apesar desse ponto negativo, estudos recentes descobriram que a compressão com perdas ainda pode ser eficaz para análises quantitativas em certas situações, como na microscopia avançada. Por exemplo, os cientistas precisavam enviar muitos dados rapidamente de um microscópio de super-resolução. Para atender a essa necessidade, primeiro reduziram a qualidade da imagem de alta profundidade de bits para uma profundidade de bits menor, permitindo uma transferência mais rápida, mas ainda possibilitando algum nível de análise.

#Técnicas de Compressão 2D e 3D

Ao comprimir imagens biomédicas 2D, os métodos comuns incluem JPEG e JPEG2000, que são amplamente usados e eficazes. No caso de imagens 3D, métodos de compressão de vídeo como H.264, H.265 e AV1 podem ser adotados tratando uma dimensão como uma sequência de imagens. Essa abordagem conseguiu comprimir imagens 3D de neurônios em cérebros de camundongos para facilitar o armazenamento e o compartilhamento. Trabalhos recentes que combinaram aprendizado de máquina para remoção de ruído e AV1 para compressão mostraram que os cientistas conseguiram uma redução dramática no tamanho dos dados enquanto mantinham os detalhes da imagem.

Enquanto esses avanços são significativos, muitos desafios ainda existem. Há uma necessidade constante de melhores técnicas para controlar como as informações são perdidas durante a compressão. Além disso, as configurações usadas nos codecs de vídeo têm um forte impacto tanto no tamanho da imagem comprimida quanto em sua qualidade, e prever as melhores configurações pode ser complicado. Automatizar a seleção dessas configurações é crucial para tornar o processo mais rápido e eficiente para os pesquisadores.

#O Novo Método de Quantização

Em resposta a esses desafios, um novo método de quantização foi desenvolvido. Esse método visa manter informações cruciais intactas enquanto ainda comprime o tamanho da imagem. Comparando várias técnicas de compressão de vídeo, foi descoberto que o AV1 é o codec mais eficaz quando combinado com métodos de quantização ótimos. Uma nova métrica foi introduzida para avaliar os artefatos produzidos durante a compressão com perdas, e um algoritmo foi criado para determinar as melhores configurações de compressão para o AV1. Essa combinação permite uma redução notável no tamanho das imagens da microscopia, mantendo os erros no mínimo em análises como a localização de moléculas únicas.

#Quantização Não Linear

Câmeras de microscópio modernas costumam capturar imagens em formato de 16 bits para preservar detalhes. No entanto, para compressão, essas imagens precisam ser transformadas em formatos de menor profundidade de bits, o que pode levar à perda de informações importantes, principalmente nas áreas de baixa intensidade das imagens. Métodos de quantização tradicionais podem ignorar detalhes sutis que são cruciais para análise, especialmente quando as imagens são capturadas sob baixa luminosidade para evitar danos às amostras.

Para contornar isso, uma nova abordagem chamada quantização beta foi proposta. Esse método ajusta como a informação é embalada em imagens de menor bit e pode melhorar significativamente a retenção de detalhes vitais durante o processo de compressão. O objetivo é garantir que as imagens possam ser comprimidas sem perder contraste e detalhe importantes, especialmente em áreas escuras.

#AV1 como Codec Líder

Entre os codecs de vídeo disponíveis, o AV1 mostrou a maior eficiência para comprimir vídeo em alta definição. Quando testado contra outros codecs como H.264 e H.265, o AV1 proporcionou melhor preservação dos dados enquanto ainda alcança altas taxas de compressão. Em testes práticos, o AV1 teve desempenho excepcional, especialmente na área de alta compressão sem perder detalhes vitais.

Mesmo que o AV1 possa produzir resultados excelentes, ele traz alguns desafios. Por exemplo, ao usar seu recurso de grão de filme, pode ocorrer um suavização extra, o que pode não ser ideal para aplicações que exigem detalhes precisos. Contudo, de maneira geral, o AV1 se mostrou uma boa escolha para compressão de imagens biomédicas, especialmente quando altas taxas de compressão são necessárias.

#Desafios na Localização de Moléculas Únicas

A Microscopia de Localização de Moléculas Únicas (SMLM) é uma técnica que produz imagens de altíssima resolução observando moléculas individuais. No entanto, isso requer capturar grandes quantidades de dados, frequentemente levando a imagens ruidosas. Essas imagens ruidosas são difíceis de comprimir usando métodos tradicionais, já que uma estimativa precisa do ruído de fundo é essencial para obter resultados de qualidade.

Uma plataforma recente para SMLM de alto rendimento usou um método de quantização básico e adicionou compressão sem perdas para atender à necessidade de transferência de dados em tempo real. A nova técnica de quantização beta preserva mais informações nas regiões de baixa intensidade, levando a uma melhor precisão na determinação da localização das moléculas.

Em experimentos, foi mostrado que usar o AV1 junto com a nova abordagem de quantização resulta em menos erros durante a análise de localização. As comparações demonstraram que imagens de alta qualidade ainda podiam ser obtidas mesmo sob compressão de dados significativa.

#Modelagem de Ruído Otimizada

Todos os métodos de compressão com perdas enfrentam artefatos que podem impactar a clareza e qualidade das imagens. O artefato de bloco, por exemplo, cria uma aparência semelhante a um mosaico nas imagens, especialmente em altas taxas de compressão. Para lidar com esse problema, o codec AV1 inclui um recurso chamado síntese de grão de filme, que ajuda a minimizar os artefatos de bloco enquanto mantém a integridade visual da imagem.

No entanto, determinar as melhores configurações para modelagem de ruído pode levar tempo e ser subjetivo. Para melhorar esse processo, um novo método foi desenvolvido para encontrar automaticamente o melhor parâmetro de modelagem de ruído. Esse método envolve amostrar partes da imagem e medir como elas aparecem mais blocadas após a compressão. O objetivo é usar o menor fator de modelagem de ruído necessário para manter a imagem nítida sem introduzir borrões excessivos.

#Segmentação de Imagens 3D

A segmentação de imagens é crucial para analisar as estruturas capturadas na microscopia 3D. Isso envolve classificar partes de uma imagem em diferentes componentes, o que é sensível às transições na intensidade dos pixels. Usar o codec AV1 com a nova abordagem de quantização mostra potencial em manter segmentações precisas mesmo após uma compressão significativa da imagem.

Testes com conjuntos de dados rotulados demonstraram que imagens de alta compressão ainda mantêm uma alta concordância com as segmentações originais. A técnica beta-AV1 fornece uma maneira robusta para segmentar imagens enquanto lida com taxas de compressão extremamente altas.

#Desempenho na Microscopia Eletrônica

A microscopia eletrônica apresenta desafios únicos devido ao seu alto conteúdo de dados e às dimensões das imagens. Os pesquisadores queriam ver como o novo método de compressão poderia se sair nessas condições, comprimindo imagens de uma amostra do córtex humano que tinha muito ruído.

Os resultados foram promissores. A técnica beta-AV1 conseguiu comprimir os dados enquanto preservava detalhes e minimizava artefatos, provando ser um método valioso para gerenciar grandes conjuntos de dados típicos da microscopia eletrônica.

#Conclusão

A busca contínua por métodos de compressão de imagem eficazes na pesquisa biomédica levou ao desenvolvimento de novas técnicas que equilibram a redução do tamanho dos dados com a qualidade dos dados. Ao empregar métodos de quantização avançados ao lado de codecs de vídeo de ponta como o AV1, os pesquisadores conseguem gerenciar efetivamente a avalanche de dados de imagens sem sacrificar a capacidade de analisar e interpretar detalhes biológicos críticos obtidos de suas observações.

Esses avanços destacam o potencial para otimizar o processamento de dados na microscopia, facilitando para os cientistas compartilharem, analisarem e construírem sobre suas descobertas nesse campo dinâmico. O desenvolvimento de ferramentas automatizadas para determinar as melhores configurações ainda agiliza o processamento, permitindo uma adoção mais ampla desses métodos eficientes em ambientes acadêmicos e clínicos. À medida que a pesquisa nessa área evolui, o foco provavelmente se deslocará para a melhoria das técnicas de redução de ruído e a exploração de outras estratégias inovadoras para aprimorar a compressão e a análise de conjuntos de dados complexos.