医療用眼底およびマンモグラフィ画像の強調のための定量的指標。

医療画像の視認性を向上させることは、コンピュータビジョンシステムにおける初期または前処理段階の一部です。この画像準備は、セグメンテーションや分類など、その後のシステムタスクに不可欠です。したがって、医療画像前処理の定量的検証は重要です。本研究では、コントラスト改善指数（CII）、強調測定推定（EME）、エントロピーEME（EMEE）、およびエントロピーの4つの指標を研究しています。目的は、各指標の最適なパラメータを見つけることです。この研究は、5つの医療画像データセットで実施され、3つの網膜眼底セット（DRIVE、ROPFI、HRF-POORQ）と2つのマンモグラフィ画像セット（MIAS、DDSM）を対象としています。指標は、背景を除外するためにバイナリマスク画像を使用して計算されます。眼底およびマスクデータセットを使用すると、EMEEおよびEMEE指標で最高の結果が得られ、それぞれ最大186％および75％の平均改善が達成されました。マンモグラフィデータセットでは、関心領域のマスクを使用して、CIIおよびEMEEがそれぞれ最大396％および129％の平均改善を達成しました。提供された実験結果に基づいて、EMEE、EME、およびCII指標がこの種の医療画像においてより良い強調評価を達成できることが結論付けられます。