매개변수 모델링을 통한 엣지 선명도 평가: 자기 공명 영상에의 적용

생체 의학 이미징에서 엣지 선명도는 중요하지만 종종 간과되는 이미지 품질 지표입니다. 본 연구에서는 유의미한 노이즈가 있는 상황에서도 엣지 선명도를 정량화하는 반자동 방법을 제시하며, 자기 공명 영상(MRI)에 적용합니다. 이 방법은 이미지 엣지의 매개변수 모델링을 기반으로 합니다. 먼저, 엣지 맵이 자동으로 생성되고, 하나 이상의 관심 엣지(EOI)가 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 수동으로 선택됩니다. 그런 다음 선명도 평가에 적합하지 않을 수 있는 엣지 픽셀을 제거하기 위해 여러 제외 기준이 적용됩니다. 둘째, EOI의 각 픽셀에서, 이미지 강도 프로필이 EOI에 대해 지역적으로 법선으로 작동하는 작은 선 분할을 따라 읽힙니다. 셋째, 모든 EOI 픽셀에 해당하는 프로필은 엣지 선명도를 나타내는 하나를 포함하여 네 개의 매개변수로 특징지어진 시그모이드 함수로 개별적으로 적합됩니다. 마지막으로, 선명도 매개변수의 분포가 엣지 선명도를 정량화하는 데 사용됩니다. 검증을 위해, 이 방법은 시뮬레이션 데이터뿐만 아니라 팬텀 이미징 및 시네 이미징 실험으로부터 얻은 MRI 데이터에 적용됩니다. 이 방법은 신호 대 잡음 비율이 낮은 이미지에서도 빠르고 정량적인 엣지 선명도 평가를 가능하게 합니다. 이 방법의 유용성은 MRI에 대해 입증되었지만, 다른 의료 이미징 응용 프로그램에도 적합하게 조정할 수 있습니다.