Zero-block Skipping 기반 최대 900배 MRI 데이터 압축 구현

Context

고해상도 MRI .nii 파일의 대용량 데이터 처리를 위한 효율적인 압축 방식 필요. 기존 범용 압축 방식으로는 의료 영상 특유의 희소 데이터 구조를 충분히 활용하지 못하는 한계 존재.

Technical Solution

• Python과 C++ 기반의 하이브리드 언어 설계를 통한 처리 속도 최적화
• 데이터를 일정 크기로 나누어 처리하는 Chunk-based 압축 구조 채택
• Zstd 알고리즘을 적용하여 압축률과 복원 속도의 균형 확보
• 데이터 내 0 값으로 구성된 영역을 건너뛰는 Zero-block Skipping 로직 구현
• Smooth data 특성을 활용한 데이터 중복성 제거 및 저장 효율 극대화

Impact

• 합성 MRI 데이터셋 기준 최대 900배의 압축 성능 달성

Key Takeaway

도메인 특화 데이터(Sparse Data)의 패턴을 분석하여 불필요한 연산을 제거하는 Skipping 전략의 효용성 입증.