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随着医疗技术的不断发展，医学图像的应用愈加广泛，其数据量也随之增大。为了解决医学图像数据管理和传输方面的问题，无损压缩技术逐渐得到了广泛的应用。而基于神经网络的医学图像无损压缩方法因其在保证质量的同时实现更高的压缩比而备受瞩目。本文将对基于神经网络的医学图像无损压缩研究现状进行综述。
一、神经网络及其在医学图像压缩中的应用
神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间相互作用,实现信息处理的模型。在医学图像应用中，神经网络通常被用于图像无损压缩、图像分类和分割等方面。神经网络具有自适应能力，能够处理具有复杂多变性的医学图像数据，并且非常适合欠定问题的求解。
基于神经网络的医学图像无损压缩方法主要有两大类：预测编码和端到端编码。预测编码方法利用神经网络模型对医学图像数据进行预测，然后将原始图像数据与预测误差进行无损压缩；而端到端编码则是一种完全基于神经网络的方法，用神经网络提取特征并将其编码为压缩数据。通常情况下，端到端编码的压缩效果更好，但需要更多的计算资源和时间。以下将对这两种方法进行分别介绍。
二、预测编码
预测编码方法通过利用神经网络对图像数据进行预测，将原始图像数据与预测误差进行无损压缩。预测编码方法最早被应用于图像编码领域，后来被应用于医学图像无损压缩领域。其中代表性研究之一是Laudio等人[1]提出的一种基于快速拉普拉斯变换的预测编码方法，通过将之前的像素与残差进行预测，并根据像素值的不同特征对残差进行压缩。Gachici等人[2]提出一种基于二维小波变换和时域预测的方法来对医学图像进行无损压缩，该方法将预测编码和小波变换相结合，提高了压缩效率和图像质量。
三、端到端编码
端到端编码的主要思想是将医学图像数据输入到神经网络中，在神经网络中提取特征并对特征进行编码，最终生成压缩数据。与预测编码方法相比，端到端编码在压缩效率和压缩质量方面更为有效，并且不需要事先对图像进行分块或预处理。在医学图像领域，代表性研究之一是Shen等人[3]提出的一种基于3D Vollumentric Encoder-Decoder的方法，通过训练神经网络提取特征并进行编码，可以压缩3D医学图像并保持其质量。Pedrosa等人[4]则利用深度学习提取和解码长序列，使得其在对医学图像的压缩和无数据传输方面能够更加有效。
四、总结
基于神经网络的医学图像无损压缩技术是一个新兴的研究领域，在医学领域中具有重要的应用意义。预测编码方法和端到端编码方法都具有其优缺点，研究者需要根据实际情况选择最适合的方法。近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的医学图像无损压缩技术将会得到更广泛的应用和发展。