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。現有的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據集，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；BGR模塊則根據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。

DARNet的網絡框架

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