NSR投资速递 | “深至科技”与浙江大学联合团队提出面向 MRI 的多维度感知质量评估模型
发布者： 发布于：2025年10月20日 17:00:34 点击量：0
引言：磁共振成像（MRI）作为临床诊断和科研分析的核心手段，其图像质量直接影响医生判断与研究结论。然而，现有图像质量评估方法多面向自然图像设计，难以精准捕捉 MRI 中噪声、伪影、对比度等关键维度的细微变化。针对这一挑战，深至科技与浙江大学联合团队提出 MPQA（Multi-dimensional Perceptual Quality Assessment）——首个面向 MRI 的多维度感知质量评估模型，并同步发布目前规模最大、维度最全、完全开源的专家标注 MRI 质量偏好数据集 MRIQP。相关成果已于 2025 年10月发表于《Health Information Science and Systems》。 论文链接：https://doi.org/10.1007/s13755-025-00382-2 数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1eepha9WBZqi1mI3qlYedsAZq0VX95lRd 代码开源：https://github.com/bymianbao/MPQA 研究背景与挑战 MRI 图像质量受多种因素影响，包括信噪比（SNR）、软组织对比度、空间分辨率以及各类伪影（如运动伪影、条纹伪影等）。传统图像质量评估（IQA）方法，无论是全参考（如 PSNR、SSIM）还是无参考（如 BRISQUE、NIQE），均基于自然图像统计特性设计，无法准确反映 MRI 中与临床诊断密切相关的多维质量特征。而现有 MRI 专用评估方法（如 MRIQC、ENMIQA）通常仅输出单一整体分数，缺乏对各质量维度的细粒度解析，且依赖非公开、小规模数据集，严重限制了模型的泛化性与可解释性。 核心创新 为突破上述瓶颈，研究团队从数据构建、模型架构与优化策略三方面进行系统性创新： 实验结果与优势 在 MRIQP 数据集上，MPQA 以 82.51% 的整体准确率显著优于现有方法： 超越最佳全参考方法 LPIPS（78.19%）4.32%； 超越最强无参考方法 Q-Align（72.29%）10.22%； 远优于传统 MRI 指标 SNR（56.22%）与 CNR（50.43%）。 案例分析显示，MPQA 能准确识别“对比度下降”与“噪声增加”等不同退化类型，并给出符合专家判断的维度化解释。 应用前景 MPQA 不仅可用于： MRI 扫描质量自动筛查，辅助技师实时调整参数； 医学影像 AI 模型训练中的数据过滤与增强； 多中心 MRI 数据质量一致性评估； 更可作为临床试验、设备验收中的客观质量评价标准。 其开源数据集 MRIQP 也将为后续 MRI 质量评估、图像增强、生成模型评估等研究提供重要基准。 深至科技研发副总裁、磁共振首席物理学家肖林芳博士总结道： “MPQA 首次实现了 MRI 图像质量的多维度、可解释、高精度自动评估，填补了医学影像质量感知领域的关键空白。通过构建高质量开源数据集与创新模型架构，该工作为推动医学影像 AI 的可靠性、可复现性与临床落地提供了坚实基础。未来，团队将进一步扩展退化类型覆盖范围，并在真实临床环境中验证 MPQA 的实用价值。” 欢迎科研同行下载数据与代码，共同推动医学影像质量评估标准化！ 关于深至科技 深至科技是一家智能医学影像及健康解决方案公司，成立于2018年，总部位于中国上海。公司秉承“专业影像，人人可及”的使命，专注于小型化影像设备及远程诊断服务的研发及商业化应用。公司致力于开发以人工智能为驱动力的创新智能化影像解决方案，为一线医疗机构提供专业级影像服务及智能化健康管理服务。优质健康，触手可及。 深至科技是“国家高新技术”和“国家级专精特新小巨人”双重认证企业，已成功服务累计超过30,000多家中国基层医疗机构，助力打通医疗服务“最后一公里”。
（问：转自深至科技官微）
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