WASABI：用于评估合成脑 MRI 形态学合理性的指标
计算机视觉与模式识别
2025-07-15 v3
摘要
生成模型通过数据增强、质量提升和罕见疾病研究等方式来增强神经影像学。尽管在逼真的合成 MRI 上取得了进展，但评估仍聚焦于纹理和感知，缺乏对关键解剖学忠实度的敏感性。本研究提出一种新指标，称为 WASABI（Wasserstein-Based Anatomical Brain Index），用于评估合成脑 MRI 的解剖学真实性。WASABI 利用基于深度学习的脑区分割工具 SynthSeg 从每幅 MRI 中导出脑区体积测量值，并使用多变量 Wasserstein 距离比较真实与合成解剖之间的分布。基于两个真实数据集和来自五个生成模型的合成 MRI 的受控实验表明，WASABI 在量化解剖差异方面比传统图像级指标具有更高灵敏度，即使合成图像实现近乎完美的视觉质量。我们的发现主张超越视觉检查和常规指标的评估范式，强调解剖学忠实度是临床有意义的脑 MRI 合成的关键基准。我们的代码可在 https://github.com/BahramJafrasteh/wasabi-mri 上获取。
引用
@article{arxiv.2504.21771,
title = {WASABI: A Metric for Evaluating Morphometric Plausibility of Synthetic Brain MRIs},
author = {Bahram Jafrasteh and Wei Peng and Cheng Wan and Yimin Luo and Ehsan Adeli and Qingyu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21771},
year = {2025}
}