목차
Universal Measure for Medical Image Quality Evaluation Based on Gradient Approach
ICCS 2020
Abstract
의료 영상 품질에 대한 새로운 보편적 측정방법 제안
검사된 이미지에서 분리된 피크의 수는 이미지 품질 평가의 기초
더 높은 품질의 이미지에 대해 상기 함수의 그래프의 곡률은 더 낮은 임계값에 대해 더 높은 값을 갖는다
1. Introduction
1) 필요성1
- 이미지는 진단 목적으로, 초기 단계에서 병변을 찾기 위해서는 좋은 이미지 품질 필요
2) 필요성2
- X선 영상은 환자가 유해한 방사선에 노출되됨. 따라서 검진 시간을 최소화하면서 화질을 극대화할 수 있는 방법을 개발하는 것이 중요
2. Medical Imaging Quality in Computer Science
- 영상 매개변수의 제어에 따라 방사선량 또는 획득 시간이 단축됨.
- 의료 분야에서는 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 또는 CNR(Contrast-to-Noise Ratio)과 같은 표준 매개변수는 유용하지 않음
1) reference이미지를 기반으로 하는 방법
- 사람이 의견이 추가된 내용이 reference로 필요함
- ex) SNR[10], PSNR(Peak Signal-to-Noise-Ratio)[17], Contrast-to-NoiseRatio(CNR) 대조도대잡음비[15] 및 SSIM(Structuralsimilarity Index)과 같은 방법이 있음
2) reference가 없는 방법
- 사람의 의견 없이이미지에 대한 블라인드 측정을 지정하는 방법
- 다양한 방식에 대한 이미지의 품질을 비교하는 것이 더 쉬움
- ex) MRI에 다방향 필터를 적용하여 특징 통계를 조사하는 방법
- ex) 엔트로피와 이미지 품질 속성 간의 관계에 bayes 이론 적용
3 Medical Imaging Quality in Clinical Practice
최상의 영상 품질의 조건 ① 최상의 진단 이미지 생성 ② 환자에게 안전하고 편안한 방식 제공
1) X-ray
- x선의 흡수 대비의 충분한 차이
- 각각의 신체 구조를 충분히 구분할 수 있는가 ( tube voltage이 감소하면 구별이 쉬워짐 )
- 인체에 흡수되는 선량을 줄임 ( tube voltage이 상승하면 흡수 선량이 줄어듬 )
2) CT 및 CR
- 광자 양, x선 튜브 전류 감소로 인하여 이미지 생성이 발생
- x선 튜브 전류증가시 이미지 대비향상, 동시에 방사선량 증가 → 적절한 노이즈 타협이 필요
- 스캔시간↑ ⇛ 방사선량↑
3) MRI ( 자기공명 기법)
- 인체에 무해
- 스캔시간에 따라 품질이 상관이 있는데, 의식없는 환자 또는 통증/움직임이 있으면 어려움
- SNR ( 신호대비 잡음비 ) 값으로 이미지 노이즈와 배경 노이즈를 비교하여 품질평가함
MR의 경우 신호의 양과 검사 시간, CR과 CT의 경우 선량량과 화질에 대한 논의와 연구의 주제
4 Impulse Noise Quantification
- 저품질 이미지 등급과 임펄스 노이즈 사이에 약한 상관관계 존재
1) 이미지 0~255로 노말라이즈
2) 임계값 t 이상 만큼 주변에 대한 밝기를 지배하는 픽셀을 카운팅
설정된 임계값이 증가하면 카운트 개수가 줄어듬
5 Description of the Method
그라디언트 방법을 사용
a와 b가 fit되면, R2스코어가 1에 가까워진다.
K는 최대 곡률
6 Results
38명의 환자 MRI 2708장을 이용하여 검증
환자별로 52장 ~ 120장 ( 4가지의 다른 노출시간) 으로 품질이 다름
각환자는 한군데 (관절, 척추, 무릎 등 중 하나 ) 촬영
각 이미지는 임계값 변경으로 피크수의 변화를 설명하는곡선으로표시
그리고 함수를 각 곡선에 맞추고 매계변수와 b를 추정
결정계수 R2는 0.95이상
이미지는 품질이 감소함에 따라 정렬되었습니다
대부분 이미지 품질이 좋을수록 최대곡률 K의 값이 커짐
한 환자에서 얻은 4개의 이미지 그룹 각각에 대한 곡률 계수의 평균은 이미지 품질이 저하됨을 나타냄
분석된 곡선을 관찰한 결과, 고화질 영상의 경우 저화질 영상보다 최대 곡률 κ가 높고 임계값이 낮은 경우 발생함을 알 수 있었다
주어진 환자에 대한 κ 계수의 최대값과 전문가의 배치에 따른 화질은 r = 0.74
7 Concluding Remarks
최대 곡률과 이미지 품질 사이의 강한 관계를 확인
품질로 인해 정렬된 이미지 시퀀스의 경우 얻은 κ 계수 값은 전문가가 주문한 이미지 시퀀스와 통계적으로 일치하는 값의 정렬된 내림차순 시퀀스를 형성
제안된 방법은 조사 중 방사선량을 자동으로 선택하는 중요한 단계
다른 문제는 제안된 방법이 필터링 후 이미지를 평가하는 방법입니다. 무엇보다도 추가 연구 주제로 계획되어 있습니다.