第二讲 数字化医疗影像临床质量评价

锐珂医疗集团 冯庆宇

第二讲 数字化医疗影像临床质量评价

锐珂医疗集团 冯庆宇

编者按：评价医疗影像质量时，应同时从临床特点和设备成像能力两方面进行评价。本系列将用两篇文章分别对临床影像质量评价和设备成像能力质量评价的理论与方法进行总结和分析。

本篇文章主要结合数字化医疗影像的特点，从临床的角度介绍影像质量评价的理论与方法，包括进行临床评价时的主观性和客观性、应注意的问题、评价角度与方法、图像的临床影像特点、噪声的识别与评价、受试者工作特征（ROC）等，并初步介绍了人类视觉特性的基本知识。

0 前言

医疗影像质量评价包括多方面的主观和客观因素。影像质量评价的最根本标准是对诊断信息的提供，最终目的也是为了诊断正确率的提高。DQE、MTF等参数反映了成像系统的图像生成能力，但不足以全面地评价影像质量，因此更要从临床实际需求进行图像质量的评价。

1 数字化医疗影像质量评价的主观性与客观性

医疗影像的生成涉及到生物工程学、物理学、化学、生理学、光学、数学等许多学科，又受到诸多临床实践经验的影响，同时具有主观性与客观性，也需要从这两方面进行质量评价。

主观评价主要从临床和人的角度来描绘数字化医疗影像的质量，如人的心理、生理因素与临床需求等。客观评价主要从设备的基本性能角度来描绘数字化医疗影像的质量。

客观评价近年来研究的比较广泛，如经常使用的模量传递函数(MTF)、量子获取效率(DQE)等[1]。从纯技术的角度来评判，MTF的高低对影像质量的评价更具有决定性，因为它反映了图像对解剖结构的还原情况。从管理的角度来评判，影像质量管理要达到最佳影像质量与最低曝光剂量的平衡，这样DQE更加具有优势，因为它反映了成像客观影响因素的整体情况。

2 数字化医疗影像主观评价的分类

在主观评价中，根据对人的依赖情况，可以分为绝对主观评价和相对主观评价。 绝对主观评价指医护人员的个人观片习惯和诊断经验。在临床医疗工作中，每位医生对图像的认识均有所不同，都有自己的评价标准，而这方面很难进行有规律的评判。

相对主观评价主要指人的生理与心理因素同图像质量的相关性，这些方面既有一定的客观基础，也有很强的主观因素，其中最典型的是人类视觉特性(HVS)[2]和人类组织行为学对影像质量评价的影响。

人类视觉系统对具有不同光学特性图像的反映是有区别的。在医疗影像中，医护人员通过眼睛进行图像识别并经过一系列的生理变化而完成医疗活动，因此人类视觉特性是图像质量评价中非常关键的因素，本文将在后续的文章中对人类视觉特性在医疗影像诊断中的应用进行介绍。

近年来，由于各种研究和技术的发展，人类在观察图像时的心理变化因素也被逐渐揭示，这方面反映了人的组织行为能力和认知能力，但还需要进行更深层次的探讨。

3 医疗影像与普通影像的评价目的差异

医疗图像的最终的目的和需求是为诊断提供信息并提高医疗质量，因此在影像质量的评价方面也必然要增加新的因素，在评价目的上与普通影像领域也有着很大的差别，体现了不同的应用文化。

普通影像领域，图像是用作欣赏的，对视觉的冲击感有着更高的要求。它的最根本目的是为了可以使观察者在视觉上得到美的享受，以达到对文化的体现。

医疗影像领域，图像的最基本要求是真实地反映出人体的生理和病理变化，因此对被成像物体的成像真实性与还原性具有更高的要求。

例如，一幅数字化胸部正位像，分别用8英寸×10英寸和14英寸×17英寸的胶片进行成像。如果以普通影像领域的角度来评价，那么毫无疑问8英寸×10英寸图像的影像视觉效果会更好，因为它的图像更佳细腻，视觉的冲击感更佳。但在医疗影像领域，当然14英寸×17英寸图像的影像质量更佳，因为它将更多的解剖细节和病变信息展现在我们眼前，可以据此做出更正确的诊断结果。同样，如果存在更大尺寸的胶片，可以将图像的真实信息更完整地显现出来，还会进一步提高影像质量。

二者之间还存在着观片距离不同的差异。在普通影像学领域，人眼与图像的距离是不固定的，必须同时考虑眼睛的视觉分辨率和观察距离两个因素，因此对不同观片距离和不同大小的影像要采取不同的评价标准。但在医疗影像学领域，我们的观片距离一般是30～50cm，这样观片距离的因素就相对固定，所以在进行影像质量评价时的评价标准也更加具有针对性。

4 数字化医疗影像的临床评价

4.1 数字化医疗影像质量的基本要求

医疗影像必须满足临床医疗活动的基本要求，因此可以从图像的还原性、干扰性、可视性三方面来评价影像质量。

4.1.1 还原性

图像的还原性主要指对人体组织解剖结构空间和密度差(对比度)的还原。医疗影像的应用目的决定了图像必须最真实的表现出人体内的组织结构变化，这也是评判成像系统成像能力的基本因素。成像设备在不同的空间分辨率下对比度的还原能力是不同的，一般可用MTF(模量传递函数)来评价。

4.1.2 干扰性

所有可以影响诊断的非感兴趣影像信息均会干扰正确诊断的做出，可以将这些影响因素统称干扰因素。它有两方面的因素，即系统固定干扰和人为可变干扰。系统固定干扰存在于成像前（如探测器的制造工艺、设备的基本情况等）、成像中（如曝光时产生的量子噪声、数据采集和量化过程中产生的量化噪声等）和成像后（如胶片的片基密度、显示色温、Dmin、显示器状态等）。人为可变干扰则主要与患者的配合程度、医护人员的操作技巧等人为因素密切相关。

4.1.3 可视性

图像要具有一定的可视范围和敏感性与特异性。从目前的观点来看，可视范围要越广越好。与传统屏片体系相比较，数字化影像的可视范围要大得多，可以观察到更多的影像信息，降低漏诊率。

所有的医疗诊断图像既要使医生可以最清晰确切地观察到，还要具有一定的特点以做出正确的诊断。前者与人类的视觉特性密切相关，图像处理的基本原则之一就是要保证观察者可以对图像有最大的敏感性。后者与诊断经验和诊断习惯有很密切的联系，图像处理的另一基本原则就是所有的图像都要最特异地将医疗信息展现给医护人员，以此来得到正确的诊断。

4.2 数字化医疗影像的组织细节显示(以胸部后前位为例并附评价准则)

数字化医疗影像的成像原理发生了根本性的变化，对组织结构的细节显示也更加丰富清晰，图像质量也有了很大的提高。

作为一幅优秀的数字化医疗影像，所能显示的解剖细节的清晰度和信息的丰富量要远远超过传统模拟医疗影像。例如，在普通胸部后前位数字化图像中(如图1)，可以非常清晰准确地观察到：① 肺野外缘与肋膈角的肺纹理；②膈肌下肺纹理与膈肌下11与12肋；③ 心影后重叠处的左侧肺动脉；④ 纵隔区后的全部椎间隙、椎弓根以及棘突；⑤ 主气管以及双侧左、右主支气管，还有左主支气管下缘和气管隆凸角；⑥ 肺野外的肋弓应与肩胛骨有良好的对比，腋下区肌肉脂肪间隙；⑦ 锁骨中部骨小梁结构。

图1 普通胸部后前位数字化图像

在上面所描述中，①②③④方面所显示的组织结构是传统模拟医疗影像所无法显示的，而在数字化医疗影像却可以清晰显示；而在⑤⑥⑦方面，数字化医疗影像所显示的组织清晰度也远远超出了传统模拟医疗影像。

4.3 数字化医疗影像的临床医疗感兴趣区

人眼观看一幅图像时，一般会对其中的某些区域感兴趣，这些区域可以称为图像的感兴趣区。感兴趣区的特点受到人的心理、视觉兴趣、文化背景、周围环境、不同应用场合等多种因素的影响。

每幅图像所执行的功能特点不尽相同，因此必然出现图像质量的不均匀性，即允许某些人们感兴趣区域的质量要相对高于非感兴趣区。也就是说，人类在观察图像的时候，对于图像中某些部分的误差关注程度要明显高于其它周围区域。

医疗影像中，感兴趣区与临床工作密切相关，它必须由实际的临床需要来决定。一幅数字化图像所呈现的信息量非常多，每个患者具有不同的疾病特点与情况。因此医疗影像必须将这些医护人员所感兴趣的，对疾病的诊断和治疗具有重要价值的组织结构清晰显示出来。

举例说明，在颈椎侧位图像(如图2)中，上下两幅图像在寰椎到胸一椎体间的显示情况具有很大的不同。相比较而言，上面一幅图像对颈椎的组织结构显示要明显高于下面一幅，而下面一幅图像对各个区域组织结构均有较良好的显示。如果以普通影像领域的角度进行评价，则要求整幅图像的细节均要良好的显示，那么下面一幅图像的影像质量较佳。但在医疗领域，由于颈椎侧位的摄影目的主要是对椎体的显示，对于颅底和肩关节部位的显示则不那么重要，如果要进行这些部位的摄影，也有更为准确的其它摆位方法，因此上面一幅图像的影像质量更好。

图2 颈椎侧位图像

4.4 数字化医疗影像的临床工作需求

即使在同一解剖部位，病理生理变化也是千变万化的，所以在临床影像学工作中的需求具有很大的差异性。进行临床影像学检查时，必须清晰了解患者的基本疾病情况和执行此次摄影工作的临床目的。

例如一幅胸部正位像(如图3)，当患者仅以比较普通的临床表现（如胸疼）来就诊时，那么患者则可能患有肺炎、肋骨骨折、胸椎骨折等各种疾病，因此就要更加仔细的根据最有价值的临床信息来判断患者的可能疾病情况以及应执行的影像学检查。在下面四幅胸部正位像中，根据不同的临床检查目的，通过图像处理方法，对一幅胸部正位的原始图像，在窗宽和窗位均为4096与2048情况下，将所需要的临床感兴趣区的信息突出放大，得到分别以标准普通胸片、肺纹理增强为主、肋骨增强为主、胸椎增强为主的四种具有明显不同临床诊断价值的图像，为临床医疗工作提供了更精确的医疗诊断信息。

图3 胸部正位像

同样，在另一幅乳腺图像中(如图4)，也根据临床上的不同目的和需求，通过一系列的图像处理技术（保持窗宽与窗位为4096与2048）来生成具有不同临床诊断价值的图像。在第一幅图中，该乳腺图像具有丰富的信息量；第二幅图则将乳腺组织的边缘进行了图像增强处理，使不同组织结构的边缘可以清晰地观察到；第三幅图将乳腺图像的对比度进行了最大化处理，由于乳腺组织是由大量软组织所构成，组织间密度差非常小，不易观察，通过这种处理手段，可以将组织间的密度差异最大化地体现出来，提高临床医疗质量。

图4 乳腺图像

5 图像噪声与图像噪声评价

图像噪声是指与被成像物体无关的像素值波动，在图像上主要表现为斑点、细纹或者雪花状的异常形状，它们的存在模糊了影像细节观察，易造成误诊和漏诊。

在临床影像阅读中，要求图像噪声在程度上以不干扰正常的临床医疗工作为基本要求；区域上，诊断图像的临床医疗感兴趣区内不可出现影响临床医疗活动的图像噪声。

5.1 图像噪声的分类

图像噪声的分类既可以从产生的原因，也可以根据图像噪声本身的特性进行分类。

5.1.1 图像噪声的图像学分类

从图像学来看，图像噪声可以分为：① 加性噪声：与图像的信号强度不相关，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”、数字化成像系统获取图像时的系统噪声；② 乘性噪声：与图像信号相关，随图像信号的变化而变化，如数字化成像系统扫描时所产生的噪声、图像显示设备的颗粒噪声；③ 量化噪声：其大小显示出数字图像和原始图像的差异，减少这种噪声的最好办法就是按照灰度等级的概率密度函数来选择量化等级；④“椒盐”噪声：由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。“椒盐”噪声为脉冲噪声，往往由图像切割、图像后处理（如变换域中引入的误差，使图像反变换后造成的变换噪声等）引起。

5.1.2 图像噪声的来源因素分类

从图像噪声的来源来看，图像噪声可以分为量子噪声和固有噪声。

量子噪声包括X射线光量子噪声和成像过程中的其它光量子噪声，如激励光量子噪声、发射光量子噪声。量子噪声与技师选择的X射线曝光剂量水平和X射线闪烁体物质的发光特性密切相关。

固有噪声包括探测器固有噪声、电气系统噪声、量化噪声和其它干扰因素所引起的噪声，如显示噪声、环境因素、设备机械误差噪声等。固有噪声中与成像设备结构功能相关的噪声因素无法避免，但应尽可能降低环境因素等干扰因素所引起的固有噪声。

5.1.3 图像噪声的分布特性分类

数字化医疗影像设备中，典型的图像噪声有高斯型、均布型和脉冲型噪声等，其中最主要的是呈高斯分布的电子噪声、量子噪声和固有噪声以及呈脉冲分布的椒盐噪声，此外，还有可能出现周期噪声。

高斯噪声也称正态噪声，函数呈正态分布，如电子噪声、白噪声、固定噪声等。量子噪声服从泊松分布，信号处理上也可以将泊松噪声作为高斯噪声来处理。

脉冲噪声即“椒盐”噪声，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。被“椒盐”噪声污染的图像，噪声点只取图像动态范围内的最大值或最小值，即在图像中出现一些灰度值很小(接近黑色)或灰度值很大(接近白色)的污染点，在图像上呈现一个个暗点和亮点，类似于胡椒末和盐粉的微粒，因此称为“椒盐”噪声。

周期噪声是在图像获取中的干扰因素产生，如电力或机电干扰，以及外界有固定周期变化的干扰因素。周期噪声是唯一的一种空间依赖型噪声，通过频率域滤波可以有效的减少。

5.2 图像噪声的识别

图像噪声的识别，前提要了解图像的输入源与输出源的图像特征。图像的输入与输出中，所有图像噪声均来自于图像信息的传递与转换过程。对于图像噪声，根据不同的临床要求和临床目的，可以从不同的角度来进行识别与评判。

举一个例子可以帮助我们更好的理解，在数字化钼靶乳腺摄影中，如果一个患有乳腺病症的患者进行从摄影到计算机辅助探测（CAD）的数字信息处理全过程，必然要依据下面的处理流程。

图像信息传递与转换的第一阶段的输入源是穿过乳腺后衰减的X射线光量子影像，输出源是反映在人类视觉系统中的影像。在这个阶段，经历了模拟/数字转换与数字/模拟转换，还包括了图像的视觉处理过程，该阶段的图像噪声就是所有与被成像物体无关的图像信息。也就是说，如果患者乳腺上有一个金属异物，那么这个异物在此不被认为是图像噪声，因为它仍旧属于被成像物体。

图像信息传递与转换的第二阶段的输入源是存储在记忆体中的数字信息，输出源是经过特定的图像处理算法所得到的乳腺图像的特征信息，如腺体的大小、像素值、轮廓等。这个阶段是对数字图像信息的处理，输入源与输出源均为数字信息，图像噪声就是所有与图像特征无关的图像信息。

图像信息传递与转换的第三阶段的输入源是包含图像特征的数字信息，输出源是经过对此图像特征信息进行特定的图像处理算法分析理解所得到的乳腺病症的分析信息。在这个特定的图像处理算法中，图像信息处理技术与乳腺病症的临床分析相结合，进而以图像输出结果的形式表现了乳腺病症的特征。在这个阶段中，所有与乳腺病症临床特征无关的图像特征均可以认为是图像噪声。

数字化医疗影像设备作为影像的捕获设备，它处在图像信息传递与转换的第一阶段，因此所有与被成像物体（人体组织）无关的图像信息均可以认为是图像噪声。这些图像噪声降低了图像质量，影响了临床诊断医生识别图像细微结构的能力，降低了诊断的正确率。

6 医学数字化影像质量的ROC评价

ROC 是受试者工作特征或相对工作特征的缩写，起源于统计决策理论，后来应用于雷达信号观察能力的评价。20世纪60年代中期大量成功地用于实验心理学和心理物理学研究，20世纪80年代起该方法广泛用于医学诊断性能的评价，如用于诊断放射学实验室医学癌症的筛选和精神病的诊断，尤其是医学影像诊断准确性的评价。

6.1 ROC 分析资料收集与整理

一个诊断系统获得的原始资料可记录成连续性和离散性两种形式。连续性资料常见于临床检验，它是利用仪器设备等测量的数据。离散性资料常见于医学影像诊断和心理学评价。通常可将诊断结果划分为5或6类，如果分5类，可将受试对象按肯定正常、可能正常、异常可疑、可能异常、肯定异常进行分类。

6.2 ROC 曲线的构建

以假阳性率FPF为横轴，真阳性率TPF为纵轴，横轴与纵轴长度相等形成正方形。在图中将ROC工作点标出，用直线连接各相邻两点构建未光滑ROC曲线。构建光滑曲线需要假设对照组和病例组服从某种分布，用一曲线拟合技术估计参数。构建光滑曲线要注意，无论资料类型如何，曲线一定通过(0,0)和(1,1)这两点，这两点分别相当于灵敏度为0，而特异度为1和灵敏度为1而特异度为0。理论上，完善的诊断有TPF=1，FPF=0。图中表现为ROC 曲线从原点垂直上升到图的左上角然后水平到达右上角。完全无价值的诊断有TPF=FPF ，是一条从原点到右上角的对角线，一般ROC 曲线位于正方形的上三角。

ROC 曲线对诊断的准确性提供了直观的视觉印象，描述了相反两种状态间诊断系统的判别能力。曲线上的每一点代表了随着病例诊断阈值或置信阈变化的灵敏度与特异度的折衷。ROC 曲线以临床诊断的统计学分析为依据，它可以最确实地反映一种诊断方法或诊断设备的医疗质量问题。因此，它反映的影像质量评价结果与我们图像质量控制的最终目的紧密相关[3]。

7 结束语

数字化医学影像设备已经广泛应用于临床，但还没有明确的影像质量评价体系，评价方法也有很多分歧，因此很有必要进一步完善和发展，以适应目前飞速发展的技术进步。临床评价作为影像质量评价中最重要的评价手段，必须结合数字化成像设备的基本原理和图像特点，这样才能更科学、合理地完成对数字化医疗影像质量的综合评判。

一些思考：

1.数字化医疗影像的主观性与客观性？

本文认为数字化医疗影像不应仅仅用MTF、DQE等参数进行评价，而必须同时考虑图像评价的主观性与客观性，即应同时进行设备成像能力和临床评价。

2.数字化医疗影像质量的基本要求？

本文认为数字化医疗影像必须满足临床医疗活动的基本要求，可以从图像的还原性、干扰性、可视性三方面来评价影像质量。

3.数字化胸部后前位的临床影像质量评价准则？

本文根据数字化影像的基本特点和实际经验，总结了数字化胸部后前位影像质量的临床评价方法，描述了评价的基本原则。

4.数字化医疗影像图像噪声的分类与识别？

本文从图像噪声的图像学、来源、分布特性进行了分类，并提出了根据不同的临床要求和目的，对于图像噪声应有不同的认识和识别方法。

5.人类视觉特性特性的提出？

本文认为人类视觉特性在影像质量评价中具有非常重要的地位，一方面所有图像的处理和显示要符合人类视觉特性；另一方面在诊断阅片时也要考虑光学与人类视觉特性对医疗诊断工作的影响。

[1] Doi K.Diagnostic imaging over the last 50 years: research and development in medical imaging science and technology[J].Phys Med Biol,2006,51(13):R5-27.

[2] A M Eskiciogln,P S Fisher.Image quality measures and their performance[J].IEEE Trans.On Communication,1995,43(12):2959-2965.

[3] Klein R,Sabel M.Use of the ROC method in image quality problems in roentgen mammography. I. ROC analysis as image quality test procedure[J].Rontgenpraxis,2000,53(1):29-42.

2010-07-01

作者邮箱：fqyu@yahoo.com.cn