【摘 要】
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图像质量评估（Image Quality Assessment,IQA）在计算机断层成像（Computed Tomography,CT）硬件设计、扫描协议优化、图像重建及后处理算法改良等应用中发挥重要的作用。鉴于高/低质量CT图像对在临床实际中难以获取,如何实现无参考IQA（No-reference IQA,NR-IQA）成为该领域的研究重点。然而,因CT图像存在统计特性复杂的噪声以及结构性伪影,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1708261，61871208）； 国家重点研发计划课题（2020YF0712201）；
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图像质量评估（Image Quality Assessment,IQA）在计算机断层成像（Computed Tomography,CT）硬件设计、扫描协议优化、图像重建及后处理算法改良等应用中发挥重要的作用。鉴于高/低质量CT图像对在临床实际中难以获取,如何实现无参考IQA（No-reference IQA,NR-IQA）成为该领域的研究重点。然而,因CT图像存在统计特性复杂的噪声以及结构性伪影,基于手动提取统计特征的经典NR-IQA方法难以用于CT图像质量评估任务。近年来,一些研究尝试将深度学习（Deep learning,DL）技术与CT图像质量评估研究结合,尽管基于DL的IQA方法相比经典算法取得一定的性能提升,但其仍面临三大难题:（1）多数方法只从输入图像本身提取特征,信息来源单一,网络提取特征不充分;（2）DL模型需要大量主观评分标签数据进行训练。然而专家之间的临床经验存在差异,评分结果存在观察者变异性,易造成噪声标签问题;（3）CT成像的最终目的是服务于疾病诊断等临床任务,现有IQA方法结果无法很好反映CT图像在临床任务上的性能。故本文着眼于当前CT图像质量评估研究的难点,就如何利用DL技术实现CT图像质量的精准快速评估进行深入研究。本文的主要研究内容有:（1）为充分提取CT图像质量特征,本文提出一种基于预恢复图像先验信息的CT图像质量评估策略（Pre-Restored Image based IQA,PR-IQA）。该策略首先对测试图像进行预恢复以提取经典图像恢复算法中的质量特征先验信息,并通过恢复前后差值图像的形式将其与测试图像信息结合,利用多信息融合输入提升网络的特征提取能力。同时,为平衡预恢复图像本身质量缺陷带来的偏差,该策略将其输入另一网络中以预测预恢复图像质量,最终综合两个网络输出得到测试图像质量分数。实验证明PR-IQA模型能充分提取CT图像质量特征,有效预测CT图像质量。（2）针对深度学习技术应用于CT图像质量评估任务面临的两大难题:（a）观察者变异性造成的噪声标签问题;（b）IQA结果无法很好反映CT图像的任务性能,本文提出一种全局与局部结合的CT图像质量评估策略（Global and local IQA,GL-IQA）。该策略首先利用深度神经网络从训练数据中学习全局图像质量特征。为降低观察者变异性的影响,该策略将客观IQA指标融入主观评分标签进行网络训练,网络输出结果为全局图像质量分数。其次,针对胸腹部CT图像的临床诊断任务,该策略对低对比度可检测性和边缘清晰度两个局部诊断相关特征进行量化评估得到局部区域评估分数。最终融合两部分评估结果作为最终的图像质量分数。实验证明GL-IQA方法能有效抑制观察者变异性的影响,其预测结果与专家对图像诊断质量的感知高度相关。
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