安志萍：探讨图像压缩技术在医院固定资产管理中的创新应用

　　在现代医院综合管理体系中，固定资产管理是一个重要的组成部分，它直接关系到医院的资产利用率、经济效益和医疗服务质量。医疗设备和固定资产作为医院运营的重要组成部分，其管理的有效性又直接关系到医院的运营效率和成本控制。因此，随着当前医疗技术的快速发展、医疗需求的不断增长及医院精细化管理和运营发展趋势，医院的固定资产管理面临着新的挑战和机遇。

　　传统的医院固定资产管理模式主要依赖于人工进行资产的登记、记录和追踪，这种管理方式存在的问题不容忽视。首先，手工操作的繁琐与耗时导致管理效率低下，不仅增加了管理成本，同时也影响了资产的使用和维护计划的及时性。其次，医院医疗设备种类繁多、数量庞大，传统管理模式会产生大量的文档记录、纸质档案的归档和各种形式的资产标签，这些不仅增加了档案管理工作量、无法快速响应资产管理所需，还很容易出错。而人为的错误和工作的重复性又会引发额外的时间和经济成本。第三，传统管理模式很难做到信息的即时更新和共享，容易出现信息不准确或信息孤岛，导致医院管理层较难准确掌握固定资产的实际情况，这不仅影响了资产的合理配置和利用，甚至会导致资产重复购买、闲置浪费甚至是流失的情形。

　　针对传统医院固定资产管理模式的低效率、高成本和易出错等问题，本研究提出了一种优化方案。通过整合图像压缩技术，我们旨在提高管理效率，减少存储需求，加快网络传输速度，并确保信息的准确性和实时更新。这种方法不仅能够降低管理成本，还能减少人为错误，提高资产使用和维护的及时性。此外，通过实现信息的即时共享，可以避免信息孤岛，帮助管理层准确掌握资产状况，从而优化资产配置，减少重复购买和资源浪费。本研究将通过具体的算法案例，展示图像压缩技术在医院固定资产管理中的应用效果，为行业提供可行的参考和借鉴，同时也有助于推动医院固定资产管理的现代化进程。

　　一 概述

　　图像压缩技术是一种减少图像文件大小以便于存储和传输的技术。其核心目的是通过减少图像中的冗余信息，以较小的数据量保存图像的关键特征，在保留原始图像质量的前提下，降低文件体积。随着信息时代来临和数字技术发展，图像压缩都扮演着至关重要的角色。高质量的图像压缩技术可以显著减少所需存储空间、提高数据传输效率，同时也为实时传输提供了可能，这在各种实际应用中都非常重要，例如在线视频流、远程医疗、遥感图像分析等。

　　图像压缩技术主要分为两类：有损压缩和无损压缩。在有损压缩过程中，为了减少图像文件大小，某些细节信息可能会被丢弃，这可能导致压缩后的图像出现一些视觉上的变化，也称为图像损失，尽管如此，这些变化对于大多数最终用途或研究目的而言通常是可以接受的。相对来讲，无损压缩技术能够保留所有原始图像的信息，使得图像在解压缩之后能够完全恢复到其原始状态，这种压缩方式适用于对图像质量要求较高的应用场景。每种技术有其独特优势和局限性，选择适当的压缩算法通常取决于所需的图像质量、期望的压缩比和具体应用需求。在实际应用中，为了达到最佳的压缩效果，可能需要综合多种压缩技术。

　　二 图像压缩技术在医院固定资产管理中的作用

　　首先，提高存储效率。由于各类固定资产的使用和维护需要大量的空间来保存各种格式的文档和图像资料，比如设备维护前后的对比照片、使用记录、操作视频等，这些数据的存储需求累积起来是巨大的。通过图像压缩技术，可以实现在尽量不损失信息和不影响资产管理工作前提下，显著减少存储空间，也相应减少网络带宽要求，从而直接降低投入硬件和运营成本。此外，将图像压缩技术与加密技术相结合，可以确保资产图像中的敏感数据在传输过程中的安全性，有效防止未授权的访问和数据泄露。这种综合应用不仅提高了数据的安全性，也为资产管理提供了更为全面和可靠的技术支持。

　　其次，优化资产管理工作流程。在日常固定资产管理活动中，如盘点、维护、移位和报废等环节，图像压缩技术能够实现图像数据的快速传输和存储。这不仅加快了资产重要资料的访问和共享速度，而且提高了固定资产管理的整体灵活性和响应速度，同时也促进了固定资产生命周期管理的透明化和规范化。例如，在资产盘点过程中，可以利用配备图像捕捉功能的RFID设备快速拍摄资产照片并上传至系统。管理人员能够在图像管理系统中迅速检索这些图像，以核实每项资产的属性信息，从而显著提升盘点工作的效率和准确性。

　　第三，提高资产管理精确度。通过对固定资产管理过程中的关键图像资料进行合理压缩，以确保重要信息的完整性和可用性。相关各部门通过访问统一资产管理平台，均可方便地获取所需资产信息，实现信息高效共享和多部门协同工作。这对未来的资产追踪与监控、维护历史记录的查询和追溯变得非常便利，也便于增强管理决策的信息支持能力。

　　第四，降低管理成本。通过应用图像压缩技术，可以将固定资产的图像（例如照片或扫描件）与一个独特的识别代码相结合，从而创建虚拟的资产标签，以实现对资产的高效管理和追踪。与传统的资产管理方法相比，后者通常需要为每件资产配备条形码或二维码，而这种数字化的标识方式可以显著减少物理标签的打印和维护成本。虚拟标签易于更新和修改，且不受物理标签常见的损坏、褪色或撕裂等问题的影响，从而提高了资产管理的灵活性和可靠性。

　　第五，资产使用效益。通过将图像资料与财务数据相结合，可以更准确地追踪医疗设备的使用寿命周期和价值变动，从而为财务报表的编制提供有效数据支持。为减少资产闲置、空置时间，提升资产的使用率和周转速度，可通过智能分析资产数据，预测资产维护需求、优化资产配置等，以最大化发挥固定资产的使用价值。

　　此外，图像压缩技术还可以实现和加强远程资产管理。对于分布在医院不同位置的资产，可以通过网络接收压缩后的资产图像以实现远程的资产监控和管理，实时了解资产的使用状况和环境变化。不仅提高了资产监管的效率，也有助于降低资产丢失和盗窃的风险。

　　综上所述，图像压缩技术在医院的固定资产管理实践中具有重要的应用价值。它不仅提高了固定资产管理的效率和准确性，还有助于医院更好地执行内控管理，提升财务整体管理水平。随着技术的不断进步，未来这种技术的应用场景将更加广泛，有望进一步优化医院的资产管理模式。

　　三 颜色量化算法

　　本研究旨在通过应用图像压缩技术，实现医院固定资产图像数据的快速传输和存储空间的有效缩减，同时确保图像视觉质量满足资产管理中对图像识别需求。基于此推荐基于颜色量化的图像压缩算法，它通过减少图像中的颜色数量来降低图像文件的大小，这种方法为资产管理领域提供了一个高效、经济的解决方案。

　　1.主要算法介绍

　　基于K-均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，属于无监督学习。该算法是通过迭代选择簇中心和分配数据点到最近的簇中心，直到满足停止条件。K-means在图像压缩中可以用于颜色量化，通过将像素点聚类成不同的颜色区域，实现图像的颜色量化和区域分割。计算过程中可将图像中的颜色数量减少到指定数量，每个簇中心代表一种颜色，并用聚类中心（代表颜色）来近似原始颜色，从而减少图像的颜色深度，即减少图像数据的复杂性。

　　2.图像压缩质量评估指标

　　（1）均方误差MSE（Mean Squared Error） 衡量图像压缩质量的基本指标，计算了原始图像与压缩后图像之间的平均平方差。MSE值越小，表示图像质量损失越少。

　　（2）峰值信噪比PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio） 用于量化图像的峰值信噪比即图像的清晰度，通常以分贝（dB）表示。PSNR值取值范围是[0,+∞)，值越高，表示图像质量越好。

　　（3）结构相似性指数SSIM（Structural Similarity Index） 用于衡量图像的结构信息保留程度。SSIM值介于0到1之间，值越接近1，表示图像的结构信息保留得越好，即图像相似度极高。

　　四 实验案例

　　本实验主要采用灰度化、K-means颜色量化、像素缩减、像素缩减后再压缩等四种图像压缩算法，对某医疗设备图像进行操作，并对输出图像进行客观指标评估，包括像素大小、文件大小、图像质量等进行对比。图像处理库采用SKimage。

　　1.技术工具

　　Python 3.7 + PyCharm2022.2（Community Edition）。

　　2.原始图像属性

　　左图：原始图像为float64类型、3通道（即彩色图像），文件大小2552391字节。

　　右图：原始图像从浮点类型转换为unit8类型，图像尺寸相同，但文件大小减少了约60%。原理是uint8类型图像每个像素只需要一个字节，而浮点类型图像每个像素要8个字节，故占用内存空间不同。

　　3.原始图像颜色数据

　　4.图像输出

　　本文主要展示原始图像与Kmeans算法压缩后图像

　　根据图像输出属性分析可知：

　　（1）灰度化压缩：是将彩色图像转换为灰度图，每个像素只有一个亮度值，没有颜色信息，因此文件大小显著减少，相比原始文件减少了约65.6%。

　　（2）K-Means压缩：使用K-means算法进行颜色量化。尽管像素总数没有变化，但由于该算法将原始图像中的多种颜色（262837）减少到较少（K=16）的颜色集，因此文件大小减少约47.8%。这种压缩过程是有损的，如图可见颜色有失真。本次实验中K取值8、16时的运行结果差异不显著。

　　（3）像素缩减：减少图像分辨率，且保留每个像素颜色信息。由于像素总数减少，文件大小也相应减少，相比原始文件大小减少了约86.6%。

　　（4）二次压缩：在像素缩减基础上进一步使用K-Means算法进行颜色量化，相比原始文件大小减少了约83.2%。同理输出图像颜色有失真。

　　5.图像质量评估

　　在进行图像质量评估时，基本前提是比较的两幅图像具有相同的维度和颜色通道。该分析结果显示，K-means压缩方法所得图像的均方误差（MSE）值数值相对较低，这表明在压缩过程中较好地保持图像质量。此外，峰值信噪比（PSNR）值很高，而结构相似性指数（SSIM）值也接近1。这些结果进一步证实了K-means算法在图像压缩应用中能有效地维持图像的视觉质量，并且在保留原始图像的结构信息方面表现良好。

　　6.结论

　　本实验通过应用多种图像压缩技术，与原始图像相比，文件大小均显著减少，其中K-means算法在颜色量化方面表现突出，但是压缩后图像的视觉效果不太理想，这主要是因为实验中采用了高分辨率图像，导致处理的数据量非常大，从而增加了K-Means算法的计算复杂度，并降低了其可扩展性。未来在实验环境具备情况下，可采用肘部法则、轮廓系数法进行最优K选择。

　　在实际工作中可以根据具体需求选择合适的压缩方法。如果更关注峰值信噪比，可能会倾向于选择先进行像素缩减再进行压缩的方法；而如果更注重结构相似性，可能会选择基于K-means算法的压缩方法。同时还需要综合考虑其他因素，如压缩后的文件大小、处理时间等。未来可以在此研究基础上，继续探索无损图像的压缩与恢复技术在更多场景下的应用，及对不同算法进行建模研究和参数优化，以实现更高的图像压缩率和更优的图像质量。

　　作者简介

　　安志萍，高级工程师，在职博士学历，专业技术上校退役。CHIMA委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会理事，中国医疗保健国际交流促进会医学工程与信息学分会委员，中国医学装备协会医院物联网分会委员。长期从事医院信息化建设工作。作者观点纯属与同行做技术交流，欢迎批评指正。