近日，深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部岳廣輝副教授在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)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(xué)術(shù)論文。深圳大學(xué)副教授、青年教師岳廣輝擔(dān)任第一作者，研究生張儷馨為第二作者。深圳大學(xué)為第一作者單位和通訊單位。

結(jié)直腸癌是全球第三大致命癌癥，威脅公共健康。結(jié)腸鏡檢查可直接觀察并切除早期病變，預(yù)防腫瘤惡化。然而，復(fù)雜的成像環(huán)境導(dǎo)致結(jié)腸鏡視頻常出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊、低亮度和曝光異常等失真，增加漏診和誤診的風(fēng)險(xiǎn)。因此，亟需可靠的視頻質(zhì)量評(píng)估（VQA）指標(biāo)，以便為醫(yī)生提供定量的質(zhì)量反饋，及時(shí)調(diào)整操作?，F(xiàn)有的VQA方法主要針對(duì)自然場景，無法滿足結(jié)腸鏡視頻的實(shí)際需求。

本研究構(gòu)建了首個(gè)多屬性視覺感知標(biāo)注的結(jié)腸鏡視頻質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)集，包含1000個(gè)具有真實(shí)失真的結(jié)腸鏡視頻，從時(shí)空可視性、亮度、鏡面反射、穩(wěn)定性和實(shí)用性五個(gè)失真屬性及整體質(zhì)量進(jìn)行標(biāo)注，為VQA研究提供了基礎(chǔ)支持。此外，本研究提出了創(chuàng)新的無參考視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法DARNet。如圖所示，DARNet的網(wǎng)絡(luò)框架由STFE單元和FIR元組成。STFE單元包含兩個(gè)用于提取空間和時(shí)間質(zhì)量失真特征的流，而FIR單元?jiǎng)t由MAA模塊和BGR模塊構(gòu)成。MAA模塊能夠自適應(yīng)地聚合提取的特征，并預(yù)測每個(gè)失真屬性的質(zhì)量分?jǐn)?shù)；BGR模塊則根據(jù)被試對(duì)失真屬性相關(guān)性的反饋，在屬性感知特征之間進(jìn)行交互推理，從而得出整體質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

DARNet的網(wǎng)絡(luò)框架

本研究受到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金項(xiàng)目、深圳市自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助、深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)+計(jì)劃和騰訊“犀牛鳥”--深圳大學(xué)青年教師科研基金資助。

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