Exact confidence intervals for channelized Hotelling observer performance in image quality studies.
Exact confidence intervals for channelized Hotelling observer performance in image quality studies.
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图像质量研究中通道化霍特林观察者性能的精确置信区间。
DOI：
10.1109/tmi.2014.2360496
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发表时间：
2015
影响因子：
10.6
通讯作者：
Heilbrun,MartaE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wunderlich,Adam;Noo,Frederic;Gallas,BrandonD;Heilbrun,MartaE
基于任务的图像质量评估是评价成像系统性能的一种严格、原则性的方法。为了进行这样的评估，已经认识到数学模型观测器是非常有用的，特别是对于成像系统开发和优化的目的。在医学成像领域中广泛应用的一种类型的模型观测器是信道化霍特林观测器（channelized Hotelling observer，CHO），其非常适合于已知位置辨别任务。在目前的工作中，我们需要可靠的置信区间估计CHO性能。具体而言，我们表明，与CHO性能的点估计值的偏差可以克服使用雷泽提出的马氏距离的置信区间。此外，我们发现这些区间是定义良好的，具有理论上精确的覆盖概率，这是一个雷泽没有证明的新结果.置信区间进行了测试与蒙特卡罗模拟，并证明了两个例子比较X射线CT重建策略。此外，常用的训练/测试方法进行了讨论和比较的确切的置信区间。实现本工作中描述的估计器的MATLAB软件可在http://code.google.com/p/iqmodelo/上公开获得。
Task-based assessments of image quality constitute a rigorous, principled approach to the evaluation of imaging system performance. To conduct such assessments, it has been recognized that mathematical model observers are very useful, particularly for purposes of imaging system development and optimization. One type of model observer that has been widely applied in the medical imaging community is the channelized Hotelling observer (CHO), which is well-suited to known-location discrimination tasks. In the present work, we address the need for reliable confidence interval estimators of CHO performance. Specifically, we show that the bias associated with point estimates of CHO performance can be overcome by using confidence intervals proposed by Reiser for the Mahalanobis distance. In addition, we find that these intervals are well-defined with theoretically-exact coverage probabilities, which is a new result not proved by Reiser. The confidence intervals are tested with Monte Carlo simulation and demonstrated with two examples comparing X-ray CT reconstruction strategies. Moreover, commonly-used training/testing approaches are discussed and compared to the exact confidence intervals. MATLAB software implementing the estimators described in this work is publicly available at http://code.google.com/p/iqmodelo/.
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