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面向医疗文本数据压缩的主流算法及发展趋势
面向医疗文本数据压缩的主流算法及发展趋势
作者:
刘岩
刘洋
张曦
徐桓
高克承
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
医疗卫生数据压缩
医疗文本
Huffman编码
LZW编码
压缩感知
摘要:
随着远程医疗和网络诊断的出现,医疗卫生数据及患者个人信息量呈海量化,为了解决医疗卫生数据存储与传输困难的问题,针对以往经典压缩算法及目前的压缩算法新进展,介绍适用于医疗卫生的文本数据压缩算法.以往经典的压缩算法存在压缩率不足及通常适用于小文件的缺点,对此相关研究提出了适用于海量文本并具有高压缩率的压缩感知算法.通过对机器学习和深度学习用于文本压缩进行相关讨论,为日后文本压缩发展研究提供参考.
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基于FPGA的LZW数据压缩算法实现
数据压缩
LZW算法
VHDL
一种基于算术编码的文本数据压缩算法
算术编码
参数优化
预测编码
文本数据压缩
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文献信息
篇名
面向医疗文本数据压缩的主流算法及发展趋势
来源期刊
中国医学装备
学科
医学
关键词
医疗卫生数据压缩
医疗文本
Huffman编码
LZW编码
压缩感知
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
综述
研究方向
页码范围
195-199
页数
5页
分类号
R-058
字数
语种
中文
DOI
10.3969/J.ISSN.1672-8270.2020.11.048
五维指标
传播情况
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医疗卫生数据压缩
医疗文本
Huffman编码
LZW编码
压缩感知
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医学装备
主办单位:
中国医学装备协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-8270
CN:
11-5211/TH
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区南纬路27号
邮发代号:
80-373
创刊时间:
2004
语种:
chi
出版文献量(篇)
7730
总下载数(次)
12
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