Диагностически приемлемая необратимая компрессия
Диагностически приемлемое необратимое сжатие ( DAIC ) — это степень сжатия с потерями , которую можно использовать в медицинском изображении для получения результата, который не помешает читателю использовать изображение для постановки медицинского диагноза .
Этот термин был впервые представлен на семинаре по необратимой компрессии, созванном Европейским обществом радиологии (ESR) в Пальма-де-Майорка 13 октября 2010 г., результаты которого были представлены в последующем позиционном документе. [1]
Определение
[ редактировать ]«Степень сжатия» при необратимом сжатии раньше определялась коэффициентом сжатия , где приемлемый минимум определяется алгоритмом (обычно JPEG или J2K ) и типом данных (часть тела и метод визуализации). За таким определением легко следовать, и с 2010 года оно использовалось медицинскими организациями по всему миру. [1]
Однако его обратная сторона очевидна: степень сжатия ничего не говорит о реальном качестве изображения, поскольку разные компрессоры могут создавать совершенно разные качества при одном и том же размере файла. [1] Например, формат JPEG 1992 года может работать так же хорошо, как и многие современные форматы, благодаря новым технологиям, используемым в mozjpeg и ISO libjpeg , однако в такой схеме они будут объединены с устаревшими кодировщиками. [2]
Сообщество специалистов по сжатию изображений уже давно использует объективные показатели качества, такие как SSIM, для измерения эффекта сжатия. Ввиду отсутствия надежных данных относительно SSIM, обзор ESR 2010 года пришел к выводу, что все еще трудно установить критерий того, позволяет ли конкретная схема необратимого сжатия , применяемая с определенными параметрами к конкретному отдельному изображению или категории изображений, избежать введения некоторый измеримый риск диагностической ошибки для любой конкретной диагностической задачи. [1]
Исследование 2017 года показало, что вариант SSIM под названием 4-Gr* (4-компонентный, градиентный , структурный компонент SSIM) лучше всего отражает изменения в изображениях, влияющие на решение рентгенологов, из 16 вариантов SSIM. [3] Исследование 2020 года показывает, что точность визуальной информации (VIF), индекс сходства признаков (FSIM) и показатель качества шума (NQM) лучше всего отражают предпочтения рентгенологов из десяти показателей. В нем также упоминается, что исходная версия SSIM работает для этой цели так же плохо, как базовое среднеквадратичное расстояние (RMSD), и этот результат подтверждается исследованием 2017 года. Модификация 4-Гр* в исследовании не тестировалась. [4]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с д Европейское общество радиологии (апрель 2011 г.). «Применение необратимого сжатия изображений в радиологической визуализации. Документ с изложением позиции Европейского общества радиологии (ESR)» . Взгляды на визуализацию . 2 (2): 103–115. дои : 10.1007/s13244-011-0071-x . ПМК 3259360 . ПМИД 22347940 .
- ^ Рихтер, Томас (сентябрь 2016 г.). «JPEG на стероидах: общие методы оптимизации сжатия изображений JPEG». Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP) , 2016 г. стр. 61–65. дои : 10.1109/ICIP.2016.7532319 . ISBN 978-1-4673-9961-6 . S2CID 14922251 .
- ^ РЭниеблас, Габриэль Прието; Ногес, Агустин Турреро; Гонсалес, Альберто Муньос; Гомес-Леон, Ньевес; дель Кастильо, Эдуардо Гибелальде (26 июля 2017 г.). «Семейство индексов структурного сходства для оценки качества изображений на радиологических изображениях» . Журнал медицинской визуализации . 4 (3): 035501. doi : 10.1117/1.JMI.4.3.035501 . ПМЦ 5527267 . ПМИД 28924574 .
- ^ Мейсон, А; Риу, Дж; Кларк, SE; Коста, А; Шмидт, М; Кио, В.; Хюинь, Т; Бейя, С. (апрель 2020 г.). «Сравнение объективных показателей качества изображения с оценкой диагностического качества МР-изображений, полученной экспертами-рентгенологами» . Транзакции IEEE по медицинской визуализации . 39 (4): 1064–1072. дои : 10.1109/TMI.2019.2930338 . ПМИД 31535985 .
 | Эта статья, посвященная медицинской визуализации незавершена , . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |