在現代醫院綜合管理體系中，固定資產管理是一個重要的組成部分，它直接關系到醫院的資產利用率、經濟效益和醫療服務質量。醫療設備和固定資產作為醫院運營的重要組成部分，其管理的有效性又直接關系到醫院的運營效率和成本控制。因此，隨著當前醫療技術的快速發展、醫療需求的不斷增長及醫院精細化管理和運營發展趨勢，醫院的固定資產管理面臨著新的挑戰和機遇。

　　傳統的醫院固定資產管理模式主要依賴于人工進行資產的登記、記錄和追蹤，這種管理方式存在的問題不容忽視。首先，手工操作的繁瑣與耗時導致管理效率低下，不僅增加了管理成本，同時也影響了資產的使用和維護計劃的及時性。其次，醫院醫療設備種類繁多、數量龐大，傳統管理模式會產生大量的文檔記錄、紙質檔案的歸檔和各種形式的資產標簽，這些不僅增加了檔案管理工作量、無法快速響應資產管理所需，還很容易出錯。而人為的錯誤和工作的重復性又會引發額外的時間和經濟成本。第三，傳統管理模式很難做到信息的即時更新和共享，容易出現信息不準確或信息孤島，導致醫院管理層較難準確掌握固定資產的實際情況，這不僅影響了資產的合理配置和利用，甚至會導致資產重復購買、閑置浪費甚至是流失的情形。

　　針對傳統醫院固定資產管理模式的低效率、高成本和易出錯等問題，本研究提出了一種優化方案。通過整合圖像壓縮技術，我們旨在提高管理效率，減少存儲需求，加快網絡傳輸速度，并確保信息的準確性和實時更新。這種方法不僅能夠降低管理成本，還能減少人為錯誤，提高資產使用和維護的及時性。此外，通過實現信息的即時共享，可以避免信息孤島，幫助管理層準確掌握資產狀況，從而優化資產配置，減少重復購買和資源浪費。本研究將通過具體的算法案例，展示圖像壓縮技術在醫院固定資產管理中的應用效果，為行業提供可行的參考和借鑒，同時也有助于推動醫院固定資產管理的現代化進程。

　　一 概述

　　圖像壓縮技術是一種減少圖像文件大小以便于存儲和傳輸的技術。其核心目的是通過減少圖像中的冗余信息，以較小的數據量保存圖像的關鍵特征，在保留原始圖像質量的前提下，降低文件體積。隨著信息時代來臨和數字技術發展，圖像壓縮都扮演著至關重要的角色。高質量的圖像壓縮技術可以顯著減少所需存儲空間、提高數據傳輸效率，同時也為實時傳輸提供了可能，這在各種實際應用中都非常重要，例如在線視頻流、遠程醫療、遙感圖像分析等。

　　圖像壓縮技術主要分為兩類：有損壓縮和無損壓縮。在有損壓縮過程中，為了減少圖像文件大小，某些細節信息可能會被丟棄，這可能導致壓縮后的圖像出現一些視覺上的變化，也稱為圖像損失，盡管如此，這些變化對于大多數最終用途或研究目的而言通常是可以接受的。相對來講，無損壓縮技術能夠保留所有原始圖像的信息，使得圖像在解壓縮之后能夠完全恢復到其原始狀態，這種壓縮方式適用于對圖像質量要求較高的應用場景。每種技術有其獨特優勢和局限性，選擇適當的壓縮算法通常取決于所需的圖像質量、期望的壓縮比和具體應用需求。在實際應用中，為了達到最佳的壓縮效果，可能需要綜合多種壓縮技術。

　　二 圖像壓縮技術在醫院固定資產管理中的作用

　　首先，提高存儲效率。由于各類固定資產的使用和維護需要大量的空間來保存各種格式的文檔和圖像資料，比如設備維護前后的對比照片、使用記錄、操作視頻等，這些數據的存儲需求累積起來是巨大的。通過圖像壓縮技術，可以實現在盡量不損失信息和不影響資產管理工作前提下，顯著減少存儲空間，也相應減少網絡帶寬要求，從而直接降低投入硬件和運營成本。此外，將圖像壓縮技術與加密技術相結合，可以確保資產圖像中的敏感數據在傳輸過程中的安全性，有效防止未授權的訪問和數據泄露。這種綜合應用不僅提高了數據的安全性，也為資產管理提供了更為全面和可靠的技術支持。

　　其次，優化資產管理工作流程。在日常固定資產管理活動中，如盤點、維護、移位和報廢等環節，圖像壓縮技術能夠實現圖像數據的快速傳輸和存儲。這不僅加快了資產重要資料的訪問和共享速度，而且提高了固定資產管理的整體靈活性和響應速度，同時也促進了固定資產生命周期管理的透明化和規范化。例如，在資產盤點過程中，可以利用配備圖像捕捉功能的RFID設備快速拍攝資產照片并上傳至系統。管理人員能夠在圖像管理系統中迅速檢索這些圖像，以核實每項資產的屬性信息，從而顯著提升盤點工作的效率和準確性。

　　第三，提高資產管理精確度。通過對固定資產管理過程中的關鍵圖像資料進行合理壓縮，以確保重要信息的完整性和可用性。相關各部門通過訪問統一資產管理平臺，均可方便地獲取所需資產信息，實現信息高效共享和多部門協同工作。這對未來的資產追蹤與監控、維護歷史記錄的查詢和追溯變得非常便利，也便于增強管理決策的信息支持能力。

　　第四，降低管理成本。通過應用圖像壓縮技術，可以將固定資產的圖像（例如照片或掃描件）與一個獨特的識別代碼相結合，從而創建虛擬的資產標簽，以實現對資產的高效管理和追蹤。與傳統的資產管理方法相比，后者通常需要為每件資產配備條形碼或二維碼，而這種數字化的標識方式可以顯著減少物理標簽的打印和維護成本。虛擬標簽易于更新和修改，且不受物理標簽常見的損壞、褪色或撕裂等問題的影響，從而提高了資產管理的靈活性和可靠性。

　　第五，資產使用效益。通過將圖像資料與財務數據相結合，可以更準確地追蹤醫療設備的使用壽命周期和價值變動，從而為財務報表的編制提供有效數據支持。為減少資產閑置、空置時間，提升資產的使用率和周轉速度，可通過智能分析資產數據，預測資產維護需求、優化資產配置等，以最大化發揮固定資產的使用價值。

　　此外，圖像壓縮技術還可以實現和加強遠程資產管理。對于分布在醫院不同位置的資產，可以通過網絡接收壓縮后的資產圖像以實現遠程的資產監控和管理，實時了解資產的使用狀況和環境變化。不僅提高了資產監管的效率，也有助于降低資產丟失和盜竊的風險。

　　綜上所述，圖像壓縮技術在醫院的固定資產管理實踐中具有重要的應用價值。它不僅提高了固定資產管理的效率和準確性，還有助于醫院更好地執行內控管理，提升財務整體管理水平。隨著技術的不斷進步，未來這種技術的應用場景將更加廣泛，有望進一步優化醫院的資產管理模式。

　　三 顏色量化算法

　　本研究旨在通過應用圖像壓縮技術，實現醫院固定資產圖像數據的快速傳輸和存儲空間的有效縮減，同時確保圖像視覺質量滿足資產管理中對圖像識別需求?；诖送扑]基于顏色量化的圖像壓縮算法，它通過減少圖像中的顏色數量來降低圖像文件的大小，這種方法為資產管理領域提供了一個高效、經濟的解決方案。

　　1.主要算法介紹

　　基于K-均值聚類（K-means）是一種基于中心的聚類算法，屬于無監督學習。該算法是通過迭代選擇簇中心和分配數據點到最近的簇中心，直到滿足停止條件。K-means在圖像壓縮中可以用于顏色量化，通過將像素點聚類成不同的顏色區域，實現圖像的顏色量化和區域分割。計算過程中可將圖像中的顏色數量減少到指定數量，每個簇中心代表一種顏色，并用聚類中心（代表顏色）來近似原始顏色，從而減少圖像的顏色深度，即減少圖像數據的復雜性。

　　2.圖像壓縮質量評估指標

　?。?）均方誤差MSE（Mean Squared Error） 衡量圖像壓縮質量的基本指標，計算了原始圖像與壓縮后圖像之間的平均平方差。MSE值越小，表示圖像質量損失越少。

　?。?）峰值信噪比PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio） 用于量化圖像的峰值信噪比即圖像的清晰度，通常以分貝（dB）表示。PSNR值取值范圍是[0,+∞)，值越高，表示圖像質量越好。

　?。?）結構相似性指數SSIM（Structural Similarity Index） 用于衡量圖像的結構信息保留程度。SSIM值介于0到1之間，值越接近1，表示圖像的結構信息保留得越好，即圖像相似度極高。

　　四 實驗案例

　　本實驗主要采用灰度化、K-means顏色量化、像素縮減、像素縮減后再壓縮等四種圖像壓縮算法，對某醫療設備圖像進行操作，并對輸出圖像進行客觀指標評估，包括像素大小、文件大小、圖像質量等進行對比。圖像處理庫采用SKimage。

　　1.技術工具

　　Python 3.7 + PyCharm2022.2（Community Edition）。

　　2.原始圖像屬性

　　左圖：原始圖像為float64類型、3通道（即彩色圖像），文件大小2552391字節。

　　右圖：原始圖像從浮點類型轉換為unit8類型，圖像尺寸相同，但文件大小減少了約60%。原理是uint8類型圖像每個像素只需要一個字節，而浮點類型圖像每個像素要8個字節，故占用內存空間不同。

　　3.原始圖像顏色數據

　　4.圖像輸出

　　本文主要展示原始圖像與Kmeans算法壓縮后圖像

　　根據圖像輸出屬性分析可知：

　　（1）灰度化壓縮：是將彩色圖像轉換為灰度圖，每個像素只有一個亮度值，沒有顏色信息，因此文件大小顯著減少，相比原始文件減少了約65.6%。

　?。?）K-Means壓縮：使用K-means算法進行顏色量化。盡管像素總數沒有變化，但由于該算法將原始圖像中的多種顏色（262837）減少到較少（K=16）的顏色集，因此文件大小減少約47.8%。這種壓縮過程是有損的，如圖可見顏色有失真。本次實驗中K取值8、16時的運行結果差異不顯著。

　　（3）像素縮減：減少圖像分辨率，且保留每個像素顏色信息。由于像素總數減少，文件大小也相應減少，相比原始文件大小減少了約86.6%。

　　（4）二次壓縮：在像素縮減基礎上進一步使用K-Means算法進行顏色量化，相比原始文件大小減少了約83.2%。同理輸出圖像顏色有失真。

　　5.圖像質量評估

　　在進行圖像質量評估時，基本前提是比較的兩幅圖像具有相同的維度和顏色通道。該分析結果顯示，K-means壓縮方法所得圖像的均方誤差（MSE）值數值相對較低，這表明在壓縮過程中較好地保持圖像質量。此外，峰值信噪比（PSNR）值很高，而結構相似性指數（SSIM）值也接近1。這些結果進一步證實了K-means算法在圖像壓縮應用中能有效地維持圖像的視覺質量，并且在保留原始圖像的結構信息方面表現良好。

　　6.結論

　　本實驗通過應用多種圖像壓縮技術，與原始圖像相比，文件大小均顯著減少，其中K-means算法在顏色量化方面表現突出，但是壓縮后圖像的視覺效果不太理想，這主要是因為實驗中采用了高分辨率圖像，導致處理的數據量非常大，從而增加了K-Means算法的計算復雜度，并降低了其可擴展性。未來在實驗環境具備情況下，可采用肘部法則、輪廓系數法進行最優K選擇。

　　在實際工作中可以根據具體需求選擇合適的壓縮方法。如果更關注峰值信噪比，可能會傾向于選擇先進行像素縮減再進行壓縮的方法；而如果更注重結構相似性，可能會選擇基于K-means算法的壓縮方法。同時還需要綜合考慮其他因素，如壓縮后的文件大小、處理時間等。未來可以在此研究基礎上，繼續探索無損圖像的壓縮與恢復技術在更多場景下的應用，及對不同算法進行建模研究和參數優化，以實現更高的圖像壓縮率和更優的圖像質量。

　　作者簡介

　　安志萍，高級工程師，在職博士學歷，專業技術上校退役。CHIMA委員，中國研究型醫院學會醫療信息化分會理事，中國醫療保健國際交流促進會醫學工程與信息學分會委員，中國醫學裝備協會醫院物聯網分會委員。長期從事醫院信息化建設工作。作者觀點純屬與同行做技術交流，歡迎批評指正。