[論文レビュー] Full-reference image quality assessment-based B-mode ultrasound image similarity measure

Kele Xu, Xi Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2017

Image and Video Quality Assessment参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、構造的類似性インデックスを活用して動き追跡のロバスト性を向上させる、フルレファレンス画像品質評価（IQA）に基づくBモード超音波画像用類似性測定法を提案する。超音波肝臓連続画像の追跡に一般的な再初期化フレームワークを統合することで、実データおよび合成データにおいてランドマーク追跡誤差を2 mmから約1.5 mmに低減し、ノイズが多く、スペーケル雑音が混入した環境下でも高い精度を示す。

ABSTRACT

During the last decades, the number of new full-reference image quality assessment algorithms has been increasing drastically. Yet, despite of the remarkable progress that has been made, the medical ultrasound image similarity measurement remains largely unsolved due to a high level of speckle noise contamination. Potential applications of the ultrasound image similarity measurement seem evident in several aspects. To name a few, ultrasound imaging quality assessment, abnormal function region detection, etc. In this paper, a comparative study was made on full-reference image quality assessment methods for ultrasound image visual structural similarity measure. Moreover, based on the image similarity index, a generic ultrasound motion tracking re-initialization framework is given in this work. The experiments are conducted on synthetic data and real-ultrasound liver data and the results demonstrate that, with proposed similarity-based tracking re-initialization, the mean error of landmarks tracking can be decreased from 2 mm to about 1.5 mm in the ultrasound liver sequence.

研究の動機と目的

• Bモード超音波画像に高いスペーケル雑音が存在するという課題に対処し、正確な画像類似性測定を困難にしている要因を解消すること。
• フルレファレンス画像品質評価手法を、超音波画像の構造的類似性に適応・評価すること。
• IQAに基づく類似性指標を用いた、一般的な再初期化フレームワークを、超音波画像の動き追跡に開発すること。
• ノイズの多い環境下でも、超音波肝臓連続画像におけるランドマーク追跡の精度とロバスト性を向上させること。

提案手法

• 著者らは、特に構造的類似性インデックス（SSIM）を含むフルレファレンス画像品質評価（IQA）指標を用い、超音波画像間の視覚的類似性を定量化する。
• 高スペーケル雑音を伴う超音波画像に対して、最も効果的な類似性測定法を同定するために、複数のIQA手法の比較分析を実施する。
• IQAに基づく類似性を用いて追跡障害を検出し、リアルタイムの追跡パイプラインで再初期化をトリガーする、一般的な再初期化フレームワークを提案する。
• 粒子フィルターベースの追跡システムにこのフレームワークを統合し、安定性と正確性を向上させる。
• 本手法の有効性を検証するため、合成データおよび実際のBモード超音波肝臓連続画像を用いた実験を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高スペーケル雑音下において、Bモード超音波画像の類似性測定に最もロバストなフルレファレンスIQA手法は何か？
• RQ2 IQAに基づく類似性指標を、超音波連続画像の動き追跡の再初期化に効果的に活用する方法は何か？
• RQ3 IQAベースの再初期化は、超音波肝臓画像におけるランドマーク追跡誤差をどの程度低減するか？
• RQ4 提案手法は、ベースラインの追跡手法と比較して、合成データおよび実データの両方でどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 提案されたIQAに基づく類似性測定法は、スペーケル雑音が混入した超音波画像における追跡のロバスト性を顕著に向上させる。
• 再初期化フレームワークにより、実際の超音波肝臓連続画像における平均ランドマーク追跡誤差が2 mmから約1.5 mmに低減された。
• 本手法は合成データおよび実データの両方で一貫した性能を示し、一般化能力の有効性が検証された。
• スペーケル雑音の高い環境下でも、構造的類似性を捉える能力において、SSIMに基づく類似性指標が他のIQA手法を上回った。