研究基于模拟的度量以表征数字乳腺断层合成中的线性迭代重建

采用并研究了基于模拟的图像质量度量，以表征数字乳腺断层合成（DBT）中线性迭代图像重建的参数依赖性。研究了三种基于2D DBT模拟的度量：（1）测试体模与重建图像之间的均方根误差（RMSE），（2）对图像和体模均取空间梯度后进行比较的梯度RMSE，以及（3）用于信号确切已知/背景确切已知（SKE/BKE）和信号确切已知/背景统计已知（SKE/BKS）检测任务的感兴趣区域（ROI）Hotelling观察者（HO）。使用上述度量进行了两项模拟研究，针对两种Tikhonov正则化最小二乘优化形式，改变体素纵横比和正则化强度。RMSE度量应用于2D测试体模，ROI-HO度量应用于与DBT相关的两个任务：大尺寸低对比度病灶检测和小尺寸高对比度微钙化检测。将RMSE度量趋势与重建测试体模的视觉评估进行比较。将ROI-HO度量趋势与使用Hologic Selenia Dimensions DBT系统采集的ACR体模数据的3D重建图像进行比较。发现图像RMSE对平均像素值的敏感性限制了其在DBT图像重建评估中的适用性。图像梯度RMSE对平均像素值不敏感，并且似乎与重建条形图案体模的主观可视化更一致。对于两种形式的Tikhonov正则化最小二乘，ROI-HO度量均显示出随正则化强度增加的趋势；然而，该度量在中等正则化强度时饱和，表明信号检测的收益递减点。重建的ACR体模图像可视化似乎显示出与正则化强度类似的依赖性。