近日，深圳大学医学部岳广辉副教授在医学图像处理领域知名期刊IEEE Transactions on Medical Imaging (TOP期刊, 中科院一区，IF=8.9)上发表题为“Subjective and Objective Quality Assessment of Colonoscopy Videos”的学术论文。青年教师岳广辉副教授担任第一作者，研究生张俪馨为第二作者。深圳大学为第一作者单位和通讯单位。

结直肠癌是全球第三大致命癌症，威胁公共健康。结肠镜检查可直接观察并切除早期病变，预防肿瘤恶化。然而，复杂的成像环境导致结肠镜视频常出现运动模糊、低亮度和曝光异常等失真，增加漏诊和误诊的风险。因此，亟需可靠的视频质量评估（VQA）指标，以便为医生提供定量的质量反馈，及时调整操作。现有的VQA方法主要针对自然场景，无法满足结肠镜视频的实际需求。

本研究构建了首个多属性视觉感知标注的结肠镜视频质量评估数据集，包含1000个具有真实失真的结肠镜视频，从时空可视性、亮度、镜面反射、稳定性和实用性五个失真属性及整体质量进行标注，为VQA研究提供了基础支持。此外，本研究提出了创新的无参考视频质量评价方法DARNet。如图所示，DARNet的网络框架由STFE单元和FIR元组成。STFE单元包含两个用于提取空间和时间质量失真特征的流，而FIR单元则由MAA模块和BGR模块构成。MAA模块能够自适应地聚合提取的特征，并预测每个失真属性的质量分数；BGR模块则根据被试对失真属性相关性的反馈，在属性感知特征之间进行交互推理，从而得出整体质量分数。

DARNet的网络框架

本研究受到国家自然科学基金项目、广东省基础与应用基础研究基金项目、深圳市自然科学基金项目资助、深圳大学医学+计划和腾讯“犀牛鸟”--深圳大学青年教师科研基金资助。

原文链接：https://doi.org/10.1109/TMI.2024.3461737