磁気共鳴画像のための画質評価【JST・京大機械翻訳】

Kastryulin Segrey; Zakirov Jamil; Pezzotti Nicola; Dylov Dmitry V.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214350219310 整理番号：22P0304459

磁気共鳴画像のための画質評価【JST・京大機械翻訳】

Image Quality Assessment for Magnetic Resonance Imaging

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発行年： 2022年03月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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画質評価(IQA)アルゴリズムは,画像品質の人間の知覚を再現することを目的とする。画像強調,生成,および回復モデルの成長人気は,それらの性能を評価する多くの方法の開発を推進した。しかし,ほとんどのIQA解は,一般領域における画像品質を予測するように設計され,医用イメージングのような特定領域への適用性があり,残る疑問がある。さらに,特定のタスクに対するこれらのIQAメトリックの選択は,手動で加えられた雑音や人工ぼけのような意図的に誘導された歪みを含む。しかし,選択した計量を用いて,実際のコンピュータビジョンモデルの出力を判定した。本研究では,磁気共鳴イメージング(MRI)に対する最も広範なIQA評価研究を実施することにより,これらのギャップを埋める。スキャン加速,動き補正,および雑音除去における画像再構成を含む,MRIに関連する問題を解決するために訓練されたニューラルネットワークモデルの出力を使用した。この強調は,再構成画像の放射線科医の認識を反映し,MRIスキャンの品質,信号対雑音比,コントラスト対ノイズ比,およびアーチファクトの存在に対する最も診断的に影響する基準を測ることである。7人の訓練された放射線科医は,これらの歪んだ画像を評価し,次に,35の異なる画像品質計量(全参照,非参照,および分布ベース計量)と相関させた。トップ実行者-DISTS,HaarPSI,VSI,およびFID-VGG16-は,3つの提案品質基準にわたって,全ての考慮された解剖学と目標タスクに対して効率的であることが分かった。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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