論文の概要: Automated SSIM Regression for Detection and Quantification of Motion
Artefacts in Brain MR Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06725v1
- Date: Tue, 14 Jun 2022 10:16:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-15 14:03:58.816852
- Title: Automated SSIM Regression for Detection and Quantification of Motion
Artefacts in Brain MR Images
- Title（参考訳）: 脳MRI画像における動きアーチファクトの検出と定量化のための自動SSIM回帰
- Authors: Alessandro Sciarra, Soumick Chatterjee, Max D\"unnwald, Giuseppe
Placidi, Andreas N\"urnberger, Oliver Speck and Steffen Oeltze-Jafra
- Abstract要約: 磁気共鳴脳画像における運動アーチファクトは重要な問題である。
MR画像の画質評価は,臨床診断に先立って基本的である。
構造類似度指数(SSIM)回帰に基づく自動画像品質評価法が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.739076152240024
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motion artefacts in magnetic resonance brain images are a crucial issue. The
assessment of MR image quality is fundamental before proceeding with the
clinical diagnosis. If the motion artefacts alter a correct delineation of
structure and substructures of the brain, lesions, tumours and so on, the
patients need to be re-scanned. Otherwise, neuro-radiologists could report an
inaccurate or incorrect diagnosis. The first step right after scanning a
patient is the "\textit{image quality assessment}" in order to decide if the
acquired images are diagnostically acceptable. An automated image quality
assessment based on the structural similarity index (SSIM) regression through a
residual neural network has been proposed here, with the possibility to perform
also the classification in different groups - by subdividing with SSIM ranges.
This method predicts SSIM values of an input image in the absence of a
reference ground truth image. The networks were able to detect motion
artefacts, and the best performance for the regression and classification task
has always been achieved with ResNet-18 with contrast augmentation. Mean and
standard deviation of residuals' distribution were $\mu=-0.0009$ and
$\sigma=0.0139$, respectively. Whilst for the classification task in 3, 5 and
10 classes, the best accuracies were 97, 95 and 89\%, respectively. The
obtained results show that the proposed method could be a tool in supporting
neuro-radiologists and radiographers in evaluating the image quality before the
diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴脳画像における運動アーティファクトは重要な問題である。
MR画像の画質評価は,臨床診断に先立って基本的である。
運動アーチファクトが脳、病変、腫瘍などの構造やサブ構造を正しく変化させる場合、患者は再スキャンされる必要がある。
そうでなければ、神経放射線科医は不正確な診断や誤診を報告できる。
患者をスキャンした直後の最初のステップは「\textit{image quality Assessment}」であり、取得した画像が診断的に許容されるかどうかを決定する。
本稿では,構造的類似度指標(ssim)回帰に基づく画像品質の自動評価手法を提案し,ssim範囲を分割することにより,異なるグループで分類を行うことが可能となった。
本手法は、基準基底真理画像がない場合に入力画像のSSIM値を予測する。
ネットワークはモーションアーティファクトを検出することができ、レグレッションと分類タスクの最高の性能は常にresnet-18でコントラスト拡張によって達成されている。
残留物の平均偏差と標準偏差はそれぞれ$\mu=-0.0009$と$\sigma=0.0139$であった。
3級,5級,10級の分類課題では,それぞれ97,95,89\%であった。
以上の結果から, 提案手法は, 診断前の画像品質を評価する上で, 神経放射線科医やラジオグラフィーを支援できる可能性が示唆された。
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