Clinical experience of automated QC for homogeneous image analysis

像素 计算机科学 计算机视觉 人工智能 软件 质量保证 感兴趣区域 标准差 图像质量 乳腺摄影术 可视化 图像(数学) 同种类的 图像处理 控制软件 图像分辨率 软件系统 再现性 模式识别(心理学) 图像分析 软件工具 核医学
作者
Tanny Visanuyanont,Tomas Moberg,Emanuel Hillberg,Angelica Svalkvist
出处
期刊:Radiation Protection Dosimetry [Oxford University Press]
卷期号:202 (3–4): 371-380
标识
DOI:10.1093/rpd/ncaf194
摘要

DOSESTAT-QC® is a stand-alone automated quality control (QC) system used for daily quality assurance of X-ray equipment in Jönköping Region, Sweden. The software has been implemented for all mammography systems and interventional systems in the region. One of the image analysis included in the DOSESTAT-QC® software is performed in homogenous images and focuses on the standard deviations in mean pixel value (MV) and signal-to-noise ratio (SNR) in the images. Initially, the analyses were performed in 1 cm2 regions of interest (ROIs) and the obtained values in each ROI were compared to the corresponding values for the entire image. While MV remained relatively stable over time, fluctuations in SNR together with imprecise localization of pixel errors, especially in the automatic exposure control (AEC) area, highlighted limitations. In this paper, an improved method for image evaluation is presented, which enables precise SNR baseline settings and clear visualization of deviations and dead pixels. Additionally, the adaption and clinical implementation of DOSESTAT-QC® to conventional X-ray systems in the region are described.
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