論文の概要: Image Quality Assessment for Magnetic Resonance Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07809v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 11:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 15:39:47.719329
• Title: Image Quality Assessment for Magnetic Resonance Imaging
• Title（参考訳）: 磁気共鳴画像の画質評価
• Authors: Segrey Kastryulin and Jamil Zakirov and Nicola Pezzotti and Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: 画像品質評価(IQA)アルゴリズムは、画像品質に対する人間の認識を再現することを目的としている。 我々は、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する。 7人の訓練された放射線学者が歪んだ画像を評価し、その判断は35の異なる画像品質指標と相関した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.05136808278614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image quality assessment (IQA) algorithms aim to reproduce the human's perception of the image quality. The growing popularity of image enhancement, generation, and recovery models instigated the development of many methods to assess their performance. However, most IQA solutions are designed to predict image quality in the general domain, with the applicability to specific areas, such as medical imaging, remaining questionable. Moreover, the selection of these IQA metrics for a specific task typically involves intentionally induced distortions, such as manually added noise or artificial blurring; yet, the chosen metrics are then used to judge the output of real-life computer vision models. In this work, we aspire to fill these gaps by carrying out the most extensive IQA evaluation study for Magnetic Resonance Imaging (MRI) to date (14,700 subjective scores). We use outputs of neural network models trained to solve problems relevant to MRI, including image reconstruction in the scan acceleration, motion correction, and denoising. Seven trained radiologists assess these distorted images, with their verdicts then correlated with 35 different image quality metrics (full-reference, no-reference, and distribution-based metrics considered). Our emphasis is on reflecting the radiologist's perception of the reconstructed images, gauging the most diagnostically influential criteria for the quality of MRI scans: signal-to-noise ratio, contrast-to-noise ratio, and the presence of artifacts.
• Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)アルゴリズムは、画像品質に対する人間の認識を再現することを目的としている。 画像の強化、生成、回復モデルの人気が高まり、その性能を評価する多くの方法の開発が進められた。 しかし、ほとんどのiqaソリューションは、医用画像など特定の領域に適用可能なため、一般的なドメインで画像品質を予測するように設計されている。 さらに、特定のタスクに対するこれらのIQAメトリクスの選択は、通常、手動によるノイズや人工的ぼかしなどの意図的に引き起こされる歪みを伴うが、選択されたメトリクスは実際のコンピュータビジョンモデルの出力を判断するために使用される。 本研究では,これまで最も広範囲にわたる磁気共鳴イメージング(mri)のiqa評価研究(主観スコア14,700)を行い,これらのギャップを埋めようとしている。 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い、スキャン加速度における画像再構成、動きの補正、ノイズ除去などを行う。 7人の放射線学者がこれらの歪んだ画像を評価し、その判定は35の異なる画像品質指標(フル参照、ノン参照、分布ベースメトリクス)と相関した。 我々は,再建画像に対する放射線技師の認識を反映し,MRIスキャンの品質に関する最も診断に影響を及ぼす基準である,信号対雑音比,コントラスト対雑音比,人工物の存在について考察した。

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