論文の概要: A study of why we need to reassess full reference image quality assessment with medical images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19097v1
- Date: Wed, 29 May 2024 14:01:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 17:00:54.883147
- Title: A study of why we need to reassess full reference image quality assessment with medical images
- Title（参考訳）: 医用画像による全基準画像品質評価の再評価の必要性に関する研究
- Authors: Anna Breger, Ander Biguri, Malena Sabaté Landman, Ian Selby, Nicole Amberg, Elisabeth Brunner, Janek Gröhl, Sepideh Hatamikia, Clemens Karner, Lipeng Ning, Sören Dittmer, Michael Roberts, AIX-COVNET Collaboration, Carola-Bibiane Schönlieb,
- Abstract要約: 特に、FR-IQA測度PSNRとSSIMは、多くの自然画像処理に成功するために知られ、テストされている。
本稿では、2つの最も一般的なフルレファレンス(FR)画像品質尺度が、新しいアルゴリズムの評価に不適であることを証明した、構造化された総合的な例のコレクションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.018256825895632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Image quality assessment (IQA) is not just indispensable in clinical practice to ensure high standards, but also in the development stage of novel algorithms that operate on medical images with reference data. This paper provides a structured and comprehensive collection of examples where the two most common full reference (FR) image quality measures prove to be unsuitable for the assessment of novel algorithms using different kinds of medical images, including real-world MRI, CT, OCT, X-Ray, digital pathology and photoacoustic imaging data. In particular, the FR-IQA measures PSNR and SSIM are known and tested for working successfully in many natural imaging tasks, but discrepancies in medical scenarios have been noted in the literature. Inconsistencies arising in medical images are not surprising, as they have very different properties than natural images which have not been targeted nor tested in the development of the mentioned measures, and therefore might imply wrong judgement of novel methods for medical images. Therefore, improvement is urgently needed in particular in this era of AI to increase explainability, reproducibility and generalizability in machine learning for medical imaging and beyond. On top of the pitfalls we will provide ideas for future research as well as suggesting guidelines for the usage of FR-IQA measures applied to medical images.
- Abstract（参考訳）: 画像品質評価(IQA)は、高い基準を確保するために臨床実践に欠かせないだけでなく、基準データで医用画像を操作する新しいアルゴリズムの開発段階でも必要である。
本稿では, 実世界のMRI, CT, OCT, X線, デジタル病理学, 光音響画像データなど, 異なる種類の医用画像を用いた新しいアルゴリズムの評価に, 2つの最も一般的なフルリファレンス(FR)画像品質尺度が不適切であることを示す。
特に、FR-IQA測定では、PSNRとSSIMは、多くの自然画像のタスクでうまく機能することが知られ、テストされているが、医学的シナリオの相違は文献で指摘されている。
医用画像に生じる矛盾は、前述の測定方法の開発において標的にされていない自然画像とは全く異なる性質を持ち、医用画像の新しい方法の判断を誤っている可能性があるため、驚くべきことではない。
したがって、医療画像等の機械学習における説明可能性、再現性、一般化性を高めるために、AIのこの時代には、特に改善が急務である。
落とし穴に加えて、医用画像に適用されるFR-IQA対策のガイドラインも提案する。
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