近日，深圳大學醫(yī)學部岳廣輝副教授在醫(yī)學圖像處理領域知名期刊IEEE Transactions on Medical Imaging (TOP期刊,中科院一區(qū)，IF=8.9)上發(fā)表題為“Subjective and Objective Quality Assessment of Colonoscopy Videos”的學術論文。深圳大學副教授、青年教師岳廣輝擔任第一作者，研究生張儷馨為第二作者。深圳大學為第一作者單位和通訊單位。

結直腸癌是全球第三大致命癌癥，威脅公共健康。結腸鏡檢查可直接觀察并切除早期病變，預防腫瘤惡化。然而，復雜的成像環(huán)境導致結腸鏡視頻常出現(xiàn)運動模糊、低亮度和曝光異常等失真，增加漏診和誤診的風險。因此，亟需可靠的視頻質量評估（VQA）指標，以便為醫(yī)生提供定量的質量反饋，及時調整操作?，F(xiàn)有的VQA方法主要針對自然場景，無法滿足結腸鏡視頻的實際需求。

本研究構建了首個多屬性視覺感知標注的結腸鏡視頻質量評估數(shù)據(jù)集，包含1000個具有真實失真的結腸鏡視頻，從時空可視性、亮度、鏡面反射、穩(wěn)定性和實用性五個失真屬性及整體質量進行標注，為VQA研究提供了基礎支持。此外，本研究提出了創(chuàng)新的無參考視頻質量評價方法DARNet。如圖所示，DARNet的網(wǎng)絡框架由STFE單元和FIR元組成。STFE單元包含兩個用于提取空間和時間質量失真特征的流，而FIR單元則由MAA模塊和BGR模塊構成。MAA模塊能夠自適應地聚合提取的特征，并預測每個失真屬性的質量分數(shù)；BGR模塊則根據(jù)被試對失真屬性相關性的反饋，在屬性感知特征之間進行交互推理，從而得出整體質量分數(shù)。

DARNet的網(wǎng)絡框架

本研究受到國家自然科學基金項目、廣東省基礎與應用基礎研究基金項目、深圳市自然科學基金項目資助、深圳大學醫(yī)學+計劃和騰訊“犀牛鳥”--深圳大學青年教師科研基金資助。

原文鏈接：https://doi.org/10.1109/TMI.2024.3461737