评估合成医学图像时的五个陷阱

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本研究针对合成医学图像评估中的参考指标存在的差距,指出直接将这些指标应用于医学图像生成模型时可能遇到的五个主要陷阱。研究提出了新的见解,强调不同失真类型下参考指标与人类质量感知的相关性差异,并提出避免这些负面影响的策略。这项工作有助于提升合成医学图像的评估准确性,从而推动该领域的研究进展。

图像协调是处理医学图像中不同机器和扫描协议引起的领域转变的重要预处理策略。研究者提出了三个评估协调技术有效性的指标,与已建立的图像质量评估指标相关。建议采用这些定量协调指标作为评估图像协调技术性能的标准。

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