論文の概要: Beyond Pixels: Medical Image Quality Assessment with Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05168v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 09:00:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.775305
• Title: Beyond Pixels: Medical Image Quality Assessment with Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: Beyond Pixels: 暗黙の神経表現による医用画像品質評価
• Authors: Caner Özer, Patryk Rygiel, Bram de Wilde, İlkay Öksüz, Jelmer M. Wolterink,
• Abstract要約: アーティファクトは、診断精度と下流分析に影響を及ぼす医療画像において重要な課題となる。 画像品質評価に暗黙的ニューラル表現(INR)を用いることを提案する。 本手法は合成人工物パターンを用いてACDCデータセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0934875997852096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artifacts pose a significant challenge in medical imaging, impacting diagnostic accuracy and downstream analysis. While image-based approaches for detecting artifacts can be effective, they often rely on preprocessing methods that can lead to information loss and high-memory-demand medical images, thereby limiting the scalability of classification models. In this work, we propose the use of implicit neural representations (INRs) for image quality assessment. INRs provide a compact and continuous representation of medical images, naturally handling variations in resolution and image size while reducing memory overhead. We develop deep weight space networks, graph neural networks, and relational attention transformers that operate on INRs to achieve image quality assessment. Our method is evaluated on the ACDC dataset with synthetically generated artifact patterns, demonstrating its effectiveness in assessing image quality while achieving similar performance with fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: アーティファクトは、診断精度と下流分析に影響を及ぼす医療画像において重要な課題となる。 アーティファクトを検出するためのイメージベースのアプローチは効果的であるが、情報損失や高メモリ要求の医療画像につながる事前処理手法に頼り、分類モデルのスケーラビリティを制限していることが多い。 本研究では,画像品質評価に暗黙的ニューラル表現(INR)を用いることを提案する。 INRは医療画像のコンパクトかつ連続的な表現を提供し、メモリオーバーヘッドを低減しつつ、解像度と画像サイズの変化を自然に扱う。 我々は、画像品質評価を実現するために、INRで動作する重み付き空間ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、およびリレーショナルアテンショントランスフォーマを開発する。 提案手法は合成人工物パターンを用いてACDCデータセット上で評価し,画像品質を評価する上での有効性を示した。

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