前立腺癌患者におけるT2強調磁気共鳴画像の参照なし画像品質評価

磁気共鳴（MR）画像における参照なし画像品質評価は、これらの画像の変動する性質と標準的な定量化方法の欠如により困難な作業であり、解釈がほぼ常に主観的になる。この研究では、私たちは以下のアーキテクチャを提案する：(i) MRIの参照なし画像品質評価問題を非対になった生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いて完全な参照画像品質評価に拡張し、(ii) 弱く監視された深層分類器を使用して、各画像を合成された高品質の参照画像と比較することでMR画像の品質を決定した。このアプローチを用いることで、独立したデータテストにおけるMR画像品質評価アルゴリズムの精度が11.28％向上し、低品質画像を検出する際のFPRが13％から9.6％に減少した。