面向中央凹模型观察者的医学图像质量度量

一种近期提出的模型观察者通过以变化的空间细节处理整幅图像、执行眼动并在切片间滚动，来模拟人类视觉系统的中央凹特性。该模型能够预测人类搜索性能如何随信号类型和模态（2D 与 3D）变化，但其实现计算代价高且耗时。在此，我们利用经典可探测性指数表达式的扩展来评估各种图像质量度量，并针对精确已知位置任务评估中央凹模型观察者。我们评估了带眼滤波的信道化 Hotelling 模型和非预白化模型的中央凹扩展。所提出的方法涉及为每个视网膜偏心率计算模型可探测性指数（d'），并将这些与加权函数组合为单一可探测性度量。我们评估了不同版本的加权函数，其在所需人类观察者搜索测量方面有所不同（无测量、眼动模式、图像尺寸与中位搜索时间）。我们表明，使用观察者的眼动模式加权的跨偏心率可探测性指数，最好地预测了人类在 2D 与 3D 搜索中对小型微钙化样信号和较大肿块样信号的性能。基于中位搜索时间的加权函数度量在预测人类结果方面位居第二。这些发现提供了一组模型观察者工具，可在成像系统评估或设计的早期阶段评估图像质量，而无需实现计算更复杂的中央凹搜索模型。