論文の概要: WebMRIQC: A Web-Based Implementation of MRIQC for Accessible MRI Image Quality Assessment in Resource-Constrained Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24014v1
- Date: Mon, 21 Sep 2026 02:28:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-22 20:29:01.04248
- Title: WebMRIQC: A Web-Based Implementation of MRIQC for Accessible MRI Image Quality Assessment in Resource-Constrained Settings
- Title（参考訳）: WebMRIQC:資源制約設定におけるアクセシブルMRI画像品質評価のためのMRIQCのWebベース実装
- Abstract要約: 我々は、検証済みのMRIQCエンジンをゼロインストールWebインターフェースでラップしたオープンソースのブラウザベースのプラットフォームであるWebMRIQCを紹介する。
WebMRIQCは、分離されたMRIスキャンのDICOM-to-BIDS変換を自動化し、公平なジョブキューによって管理される共有計算ノード上で変更されていないコンテナ化されたMRIQCパイプラインを実行し、インタラクティブなブラウザ内ダッシュボードを返す。
本稿では,BraTS-Africa および BraTS 2021 データセット上の13 IQM における WebMRIQC とネイティブ MRIQC の等価性を評価するためのシステムアーキテクチャと検証フレームワークについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable quality control (QC) of magnetic resonance imaging (MRI) is essential for reliable diagnostic neuroimaging, yet standard manual assessment is subjective and time-consuming. MRIQC has established standardized automated extraction of image-quality metrics (IQMs), but its reliance on local computational imaging skills and capacity including high-performance computing, limits its adoption in resource-constrained settings (RCS). We present WebMRIQC (webmriqc.mailab.io), an open-source browser-based platform that wraps the validated MRIQC engine behind a zero-installation web interface. WebMRIQC automates the DICOM-to-BIDS conversion of de-identified MRI scans, executes the unmodified containerized MRIQC pipeline on a shared compute node governed by a fair-share job queue, and returns an interactive in-browser dashboard. The dashboard grounds every IQM in published quality thresholds, benchmarks each scan against the normative distribution of high-resource open datasets, and supports cross-site multicentre implementation of optimized scan protocols in RCS.We describe the system architecture and a validation framework establishing measurement equivalence between WebMRIQC and native MRIQC across thirteen IQMs on the BraTS-Africa and BraTS 2021 datasets. Preliminary results indicate strong agreement for contrast-, signal and noise-based metrics, demonstrating that web-based implementation lowers the barrier to standardized MRI QC and provides a foundation for harmonized, regionally adapted quality benchmarks across RCS imaging sites. The code is publicly available here https://github.com/CAMERA-MRI/WebMRIqc.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)の信頼性品質制御(QC)は、信頼性の高い診断神経画像撮影には不可欠であるが、標準的な手動評価は主観的で時間を要する。
MRIQCは、画像品質メトリクス(IQMs)の標準化された自動抽出を確立しているが、ローカルな計算画像技術と高性能コンピューティングを含む能力に依存するため、リソース制約設定(RCS)への採用を制限している。
我々は、ブラウザベースのオープンソースのプラットフォームであるWebMRIQC(webmriqc.mailab.io)を紹介し、検証済みのMRIQCエンジンをゼロインストールWebインターフェースでラップする。
WebMRIQCは、分離されたMRIスキャンのDICOM-to-BIDS変換を自動化し、公平なジョブキューによって管理される共有計算ノード上で変更されていないコンテナ化されたMRIQCパイプラインを実行し、インタラクティブなブラウザ内ダッシュボードを返す。
ダッシュボードは、すべてのIQMを公開品質のしきい値に設定し、各スキャンをハイリソースなオープンデータセットの規範的分布と比較し、RCSにおける最適化スキャンプロトコルのクロスサイトマルチセント実装をサポートする。システムアーキテクチャと、BraTS-AfricaおよびBraTS 2021データセット上の13のIQM間でWebMRIQCとネイティブMRIQCの等価性を測定する検証フレームワークについて説明する。
予備的な結果は、コントラスト、信号、ノイズベースのメトリクスに対する強い一致を示し、Webベースの実装が標準化されたMRI QCの障壁を低くし、RCSイメージングサイト全体で調和し、地域的に適応された品質ベンチマークの基盤を提供することを示す。
コードはhttps://github.com/CAMERA-MRI/WebMRIqc.comで公開されている。
関連論文リスト
- CBCT-IQ: A Publicly Available Annotated Cone-Beam CT Dataset for Image Quality Assessment and Benchmarking [13.49893413630687]
我々は1,764個の注釈付き画像スライスを含む最初のオープンアクセスCBCT IQAデータセットを提供する。
専門家のアノテーションに対する参照ベースのIQA尺度を26の基準でベンチマークし、調査的なIQA尺度に基づくランキングを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-31T10:24:20Z) - PrISM-IQA: Image Quality Assessment Made Practical for Smartphone Photography [31.119279600828282]
本稿では,スマートフォン IQA を多問題順序診断問題として再検討する IQA 用の ISP 対応構造化モデルを提案する。
PrISM-IQAは、ISPに関連する各問題に対して、テキストの順序付けされた重大度レベル(欠落、マイナー、深刻、クリティカル)を予測する。
我々は,ISP関連品質問題に53ドルをかけた再構成SPAQベンチマークと,エキスパートアノテート実世界の小規模データセットを用いてPrISM-IQAを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-30T13:10:29Z) - Efficient, Validation-Free Intrinsic Quality Estimation for Large-Scale Face Recognition Datasets [11.287672019347646]
Intrinsic Quality (IQ) は、顔認識(FR)データセットの固有ポテンシャルを推定するための検証不要な指標である。
IQは2つのコンポーネントを統合している: (i) 隣人によるローカルIDラベルの合意を定量化するNeighbor-Consistency Score、 (ii) グローバル表現部分空間複雑性 (Effective Rank, ER)。
本稿では, クリーニング, ノイズ, 混合品質のFRデータセットに適した実験用プロトコルについて述べるとともに, 下流性能に対するIQの予測能力を評価するための評価手法について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-28T10:15:46Z) - Enhancing Image Quality Assessment Ability of LMMs via Retrieval-Augmented Generation [102.10193318526137]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)は近年,低レベルの視覚知覚タスクにおいて顕著な将来性を示している。
我々は,LMMの画像品質評価(IQA)能力を向上させるトレーニングフリーフレームワークであるIQARAGを紹介する。
IQARAGはRetrieval-Augmented Generation (RAG)を利用して、意味論的に類似しているが品質の異なる参照画像と対応する平均オピニオンスコア(MOS)を入力画像として取得する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-13T08:00:02Z) - MMRQA: Signal-Enhanced Multimodal Large Language Models for MRI Quality Assessment [13.830308086211067]
本稿では,MMRQA(Multimodal MRI Quality Assessment)フレームワークを導入し,MLLM(Multimodal Large Language Model)と取得対応信号処理を統合した。
MMRQAは、MRQyによるロバストなメトリック抽出と、シミュレーションされたアーティファクト、Qwenを用いてメトリクスを問合せペアに構造化した変換、LLaVA-OneVisionのローランク適応(LoRA)によるパラメータ効率の融合を組み合わせた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T15:00:19Z) - Adaptive Feature Selection for No-Reference Image Quality Assessment by Mitigating Semantic Noise Sensitivity [55.399230250413986]
上流タスクから有害なセマンティックノイズを除去するためのQFM-IQM(Quality-Aware Feature Matching IQA Metric)を提案する。
提案手法は,8つの標準IQAデータセット上での最先端NR-IQA法よりも優れた性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T06:50:27Z) - Blind Multimodal Quality Assessment: A Brief Survey and A Case Study of
Low-light Images [73.27643795557778]
ブラインド画像品質評価(BIQA)は、視覚信号の客観的スコアを自動的に正確に予測することを目的としている。
この分野での最近の発展は、ヒトの主観的評価パターンと矛盾しない一助的解によって支配されている。
主観的評価から客観的スコアへの低照度画像の一意なブラインドマルチモーダル品質評価(BMQA)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-18T09:04:55Z) - CADyQ: Content-Aware Dynamic Quantization for Image Super-Resolution [55.50793823060282]
本稿では,画像超解像(SR)ネットワークのための新しいコンテント・アウェア・ダイナミック量子化(CADyQ)手法を提案する。
CADyQは、入力画像のローカル内容に基づいて、局所領域と層に最適なビットを適応的に割り当てる。
パイプラインは様々なSRネットワークでテストされ、いくつかの標準ベンチマークで評価されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T07:50:50Z) - Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.51379676690971]
本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。
提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:23:00Z) - MRQy: An Open-Source Tool for Quality Control of MR Imaging Data [1.5172095934925576]
このツールは、(a)画像解像度、視野、画像コントラスト、または(b)ノイズ、運動、不均一性、リング、エイリアスなどの画像アーティファクトにおけるサイトまたはスキャナー固有のバリエーションの存在を定量化することを目的としている。
MRQyは、MRIコホートにサイトベースや機器ベースの違いを問うためのオープンソースの品質管理ツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T01:30:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。