DWT+SPIHT

5.3 Métodos Descartados . . . 101

5.4 Conclusão do Capítulo . . . 103

6 Resultados 104

6.1 Resultados das Estratégias de Compressão Lossless . . . 105 6.2 Resultados da Estratégia de Compressão DCT+MinLag . . . 109

6.3 Comparação Entre as Estratégias de Compressão Lossy . . . 116 6.4 Conclusão do Capítulo . . . 125

Sumário xxxii

7 Discussão e Conclusões 126

7.1 Discussão dos MétodosLossless . . . 126 7.2 Discussão do Método DCT+MinLag . . . 128

7.3 Comparação dos Métodos DWT+SPIHT, DCT+MinLag e DCT+KMinLag132

7.4 Trabalhos Futuros . . . 134

7.5 Considerações Finais . . . 135

Referências Bibliográficas 137

A Funções de Distribuição Cumulativas de Sinais Biomédicos 147

B Reconstruções de Seções dos Sinais Biomédicos 151

C Resultados de Comparação Entre DWT+SPIHT e DCT+MinLag 160

Capítulo 1

Introdução

Os avanços nas tecnologias de transmissão de dados tornaram a capacidade de se

co-municar um dos alicerces da sociedade atual. A rede mundial de computadores é um exemplo de uma fonte de informações democrática e completa, provendo oportunidades

de negócios, cultura e entretenimento aos seus usuários. Porém, o acesso à Internet em

banda larga, apesar dos recentes avanços tecnológicos, ainda continua a ser um serviço

acessível a poucos, principalmente em países de terceiro mundo. Da mesma forma, uma

grande quantidade de espaço em certos meios de armazenamento ou uma transmissão

intensiva de dados podem ter custos elevados. Todos esses modos de armazenamento

ou transmissão de dados são referidos como canais de dados pela Teoria de Informação.

Uma forma de amenizar a sobrecarga sobre os canais de comunicação é diminuir a

ne-cessidade do espaço de armazenamento e/ou de transmissão de dados, mas preservando a informação que se deseja passar.

O conjunto de métodos utilizado numa mensagem visando a diminuição do espaço

necessário para seu armazenamento é um processo chamado de compressão de dados,

e esse tipo especial de processamento de dados é dividido em compressão com perdas

e compressão sem perdas. Um processo de compressão e descompressão sem perdas

Capítulo 1. Introdução 2

do sinal original. Por sua vez, a compressão com perdas resulta numa aproximação do

sinal original que pode ser satisfatoriamente fiel, dependendo da escolha das técnicas

de compressão utilizadas e dos parâmetros passados para essas técnicas. Normalmente

as técnicas de compressão com perdas resultam numa maior eficácia de compressão,

embora não possam ser usadas em todos os casos. A Seção 3.1.1 detalha melhor os

tipos de compressores de dados de acordo com a perda de informação.

Os termos compactação de dados e compressão de dados podem ser definidos de forma diferente, dependendo do material bibliográfico que seja seguido. Neste trabalho,

esses termos serão tratados como equivalentes, indicando qualquer tipo de operação de

codificação de informações que tenha como objetivo reduzir a quantidade de dados.

Dentre os vários tipos de sinais sobre os quais podem ser aplicadas técnicas de

compressão com perdas estão os sinais biológicos. Existem diversos tipos desses sinais,

cada um responsável por capturar uma ou mais características do ser vivo que está

sendo analisado. A maioria dos sinais biológicos são usados para auxílio no diagnóstico

médico ou biometria e, em ambos os casos, uma quantidade muito pequena de erros –

ou até nenhuma quantidade – é aceitável após a compressão desses sinais.

A coleta de sinais biológicos através de polígrafos permite a realização de uma série

de exames e experimentos fisiológicos e farmacológicos. Os polígrafos são analógicos

por natureza e, tipicamente, registram em papel os dados coletados. Estes registros são posteriormente analisados por um profissional, que se encarrega de extrair parâmetros

importantes para o experimento em questão, o que frequentemente constitui uma tarefa

árdua, repetitiva e propensa a erros (Batista, 2002). Para eletroencefalogramas (EEGs),

por exemplo, longos registros em papel, de até 55 e 60 metros de comprimento, são

comuns (Pradhan e Dutt, 1994). Dessa forma, a digitalização desse tipo de exame é

algo necessário para o armazenamento a longo prazo dos sinais de pacientes e para a

garantia de fidelidade dos resultados em possíveis consultas futuras ao conteúdo dos

3 1.1. Trabalhos Relacionados

espaço quanto de suscetibilidade a umidade, traças, ratos e outras intempéries físicas e

químicas. A digitalização também pode tornar possível a criação de bancos de dados

que centralizem o armazenamento de exames de hospitais de uma região, por exemplo,

tornando os sinais acessíveis a qualquer estabelecimento de saúde de uma área.

A digitalização desse tipo de sinal, no entanto, não é computacionalmente barata.

Um típico sinal de EEG normalmente usa 12 dígitos binários (binary digits –bits) por amostra e tem uma amostragem de 250 amostras por segundo (Ichimaru e Moody, 1999),

o que resulta em 3000 bits/s – ou 375 bytes/s. Para armazenar uma hora de exames dessa natureza são necessários 1,29 MB, aproximadamente. Normalmente, além do EEG, também se deseja capturar sinais fisiológicos de outras naturezas e, unidos, esses exames

baseados em polígrafos podem consumir até 9 MB/h. Os conjuntos de sinais capturados

por polígrafos é denominado como o conjunto de sinais Polissonográficos (PSGs), os

quais serão explicados em detalhes no Capítulo 2. A longo prazo, tais exames se tornam

onerosos em demasia para se manter em computadores com poder de armazenamento

comum. Para amenizar esse problema, técnicas de compressão de dados podem ser usadas nos sinais, conseguindo comprimi-los ao custo de pouca ou nenhuma eliminação

de informação.