人脑磁共振图像质量评估中信噪比的一致性评估

背景:医学图像的质量评估与质量保证,图像解释和决策高度相关。 对于磁共振(MR)图像,通常将信噪比(SNR)用作质量指标,而对不同观察者的一致性尚知之甚少。方法总共有192、88、76和分别使用T2 *,T1,T2和对比增强的T1(T1C)加权MR成像序列获取55张大脑图像。 对于每种成像协议,在两个观察者之间和之内验证了SNR测量的一致性,并且白质(WM)和脑脊髓液(CSF)交替用作SNR测量的目标组织区域(TOI)。 在30天内的另一天重复该过程。 首先,使用Dice索引对TOI中的重叠体素进行量化。 然后,根据组内相关系数(ICC)评估重测可靠性。 之后,借用了主要用于自然图像质量评估的四个模型(BIQI,BLIINDS-II,BRISQUE和NIQE)来预测MR图像的质量。 最后,分析了SNR值与预测结果之间的相关性。结果:对于每个MR成像序列中相同的TOI,少于6%的体素在手动描绘之间重叠。 在MR图像的质量估计中,统计分析表明观察者之间无显着差异(Wilcoxon秩和检验,pw≥0.11;配对样本t检验,pp≥0.26),并且观察者之间和观察者之间的信度之间差异非常好。 (ICC,p icc≥0.74)。 此外,Pearson相关系数(rp)表明SNRwm与T2 *中的BIQI,BLIINDS-II和BRISQUE(rp≥0.78),T1中的BRISQUE和NIQE(rp≥0.77),T2中的BLIINDS-II(rp≥0.68)密切相关)和T1C(rp≥0.62)加权MR图像中的BRISQUE和NIQE,而SNRcsf与T2 *(rp≥0.63)和T2(rp≥0.64)加权MR图像中的BLIINDS-II密切相关。针对各种观察者和MR成像协议对SNR测量进行了验证。 当SNR测量作为MR图像的质量指标时,可以有条件地将BRISQUE和BLIINDS-II用于人脑MR图像的自动质量估计。