Сжатие фМРТ-данных с помощью WTT-преобразования

Рассмотрено применение Wavelet Tensor Train (WTT) разложения к наборам данных функциональной магнитно-резонасной томографии (фМРТ) для их сжатия. В отличие от популярных вейвлет-преобразований, это WTT-разложение обладает свойством адаптивности и, в то же время, необходимостью хранения фильтров разложения для каждого отдельного массива. Проведено сравнение с преобразованиями Добеши в применении к реальным фМРТ-данным. Полученные результаты свидетельствуют о возможности успешного использования WTT-преобразования для сжатия с потерями.