外媒 | 医学成像中基于人工智能的“去噪”可能需要进一步评估-普瑞纯证

华盛顿大学的研究人员正在调查深度学习（DL）工具如何影响医学图像的临床实用性。近年来，随着这些技术的不断进步，围绕着人工智能（AI）如何改变医学成像的讨论变得越来越普遍。其中AI在医学成像中的一个潜在应用是去噪图像。然而，这些工具在临床环境中不能部署而不经过严格的临床实用性测试，这包括评估去噪方法在临床相关任务上的表现。

为了评估这个工具的表现，研究人员要求一个常用的DL工具去噪心脏单光子发射计算机断层扫描（SPECT）图像。为了评估工具的表现，研究小组查看去噪后的图像与正常图像的视觉相似性，并评估去噪对检测心脏缺陷等临床相关任务的影响。研究表明，去噪工具具有平滑心脏SPECT图像的倾向，这确实降低了噪声。然而，这种平滑也导致了图像中捕获的心脏缺陷对比度降低，这会影响医生做出准确诊断的能力。

“令人震惊的是，虽然基于视觉相似性的指标表明AI去噪技术提高了性能，但实际上在临床任务上没有显著影响，有时甚至会降低性能，” 华盛顿大学麦凯尔维工程学院和医学院的生物医学工程助理教授、放射学教授阿比纳夫·贾（Abhinav Jha）博士解释道。“这强调了在临床任务上对AI算法进行评估的重要性，而不仅仅依赖于视觉相似性作为性能指标。”

研究人员指出，工具的去噪也导致对比度降低，这正是这类研究试图在临床环境中避免发生的事情。为此，研究团队建议使用任务为基础的评估方法来评估基于AI的去噪方法的临床实用性，从而产生高质量的图像，为患者节省时间。

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