論文の概要: Parameter choices in HaarPSI for IQA with medical images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24098v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 15:40:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.514067
• Title: Parameter choices in HaarPSI for IQA with medical images
• Title（参考訳）: 医療画像を用いたIQAにおけるHaarPSIのパラメータ選択
• Authors: Clemens Karner, Janek Gröhl, Ian Selby, Judith Babar, Jake Beckford, Thomas R Else, Timothy J Sadler, Shahab Shahipasand, Arthikkaa Thavakumar, Michael Roberts, James H. F. Rudd, Carola-Bibiane Schönlieb, Jonathan R Weir-McCall, Anna Breger,
• Abstract要約: 我々は,2つの医用画像データセット,フォトアコースティックと胸部X線データセットのパラメータをIQAの専門家評価で最適化する。 本稿では,HaarPSI$_MED$として,新規に最適化された設定について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.133660772208096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When developing machine learning models, image quality assessment (IQA) measures are a crucial component for the evaluation of obtained output images. However, commonly used full-reference IQA (FR-IQA) measures have been primarily developed and optimized for natural images. In many specialized settings, such as medical images, this poses an often overlooked problem regarding suitability. In previous studies, the FR-IQA measure HaarPSI showed promising behavior regarding generalizability. The measure is based on Haar wavelet representations and the framework allows optimization of two parameters. So far, these parameters have been aligned for natural images. Here, we optimize these parameters for two medical image data sets, a photoacoustic and a chest X-ray data set, with IQA expert ratings. We observe that they lead to similar parameter values, different to the natural image data, and are more sensitive to parameter changes. We denote the novel optimized setting as HaarPSI$_{MED}$, which improves the performance of the employed medical images significantly (p<0.05). Additionally, we include an independent CT test data set that illustrates the generalizability of HaarPSI$_{MED}$, as well as visual examples that qualitatively demonstrate the improvement. The results suggest that adapting common IQA measures within their frameworks for medical images can provide a valuable, generalizable addition to employment of more specific task-based measures.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルを開発する際、画像品質評価(IQA)尺度は得られた出力画像を評価する上で重要な要素である。 しかし、一般的に使用される全参照IQA(FR-IQA)は、主に自然画像に対して開発され最適化されている。 医用画像などの多くの特殊設定において、これは適合性に関してしばしば見過ごされる問題を引き起こす。 以前の研究では、FR-IQA測度HaarPSIは一般化可能性に関する有望な振舞いを示した。 この測度はハールウェーブレット表現に基づいており、フレームワークは2つのパラメータの最適化を可能にする。 これまでのところ、これらのパラメータは自然画像に一致している。 ここでは,これらのパラメータを2つの医用画像データセット,フォトアコースティックと胸部X線データセットに最適化し,IQAの専門家による評価を行った。 自然画像データと異なり,パラメータ変化に敏感である。 本稿では,医療画像の性能を著しく向上させる新しい最適化設定をHaarPSI$_{MED}$と表現する(p<0.05)。 さらに、HaarPSI$_{MED}$の一般化可能性を示す独立したCTテストデータセットや、その改善を質的に示す視覚的な例も含んでいる。 その結果, 一般的なIQA尺度を医療画像に適応させることは, より具体的なタスクベース尺度の活用に価値ある, 一般化可能な付加効果をもたらすことが示唆された。

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