Acceso a los efectos de resolución de imagen y velocidad de fotogramas en radiología: un punto de vista humano y de la máquina
Introducción
Para no perder rendimiento por bajas frecuencias de un cuadro, se sugiere reducir la resolución del contenido. No obstante, es necesario buscar la forma de optimizarlo trabajando en conjunto con la velocidad de los fotogramas y la resolución. Por lo general, para alcanzar una velocidad de fotogramas adecuada en aplicaciones de teleradiología, se suele disminuir la resolución de las imágenes. En el caso de las tomografías computarizadas, cuando esta última es baja, se puede obtener menos ruido pero afecta la capacidad de detección de patologías orgánicas.
En este artículo se hace un análisis de dos casos para obtener una visión inicial de los efectos de la velocidad de fotogramas y la resolución en el trabajo de los radiólogos.
Metodología
Para el primer caso, se diagnosticaron tumores hepáticos con 10 radiólogos. Durante el análisis se pusieron a prueba diversas resoluciones y velocidades de fotogramas, calculando el rendimiento y la precisión. En el segundo caso, se segmentaron tumores con un algoritmo semiautomático común de segmentación de puntos semilla.
En general, la metodología aplicada fue:
- Selección del DICOM viewer (ClearCanvas)
- Selección del algoritmo de procesamiento de imágenes
- Selección de los casos de prueba
- Construcción del arnés de pruebas
- Creación de un filtro de selección
- Selección del ambiente
Análisis
Con los datos obtenidos, se mostró que de los 90 diagnósticos realizados, 23 tumores se clasificaron de forma errónea. Asimismo, la tasa de error no tuvo un incremento significativo con frecuencias de cuadro o resoluciones más bajas. Las discusiones con los radiólogos indican que la raíz de los errores se debe a los artefactos de la imagen.
Para la medición del rendimiento en el diagnóstico de los tumores con distintas velocidades de fotogramas y resoluciones, se contabilizó el tiempo tardado para hacer clic en el tumor. El tiempo en segundos se puso en el eje y, y las velocidades en el eje x. El gráfico tuvo una disminución casi lineal al aumentar la velocidad. Es decir, mientras mayor fue la velocidad de los fotogramas, menor fue el tiempo en dar clic.
Por otro lado, un análisis de potencia con el conjunto de imágenes de alta y baja resolución, con la misma resolución, sugiere que el rendimiento de diagnóstico del HCC depende en su mayoría de la velocidad de los fotogramas, en tanto que el efecto de la resolución es despreciable.
Conclusiones
Se concluye que el efecto de las imágenes de baja de resolución es pequeño con respecto a la tasa de error en el diagnóstico. Cabe decir que esto podría variar para otro tipo de enfermedad o tumores de menor magnitud. De igual forma, el tiempo en el que se detectó el tumor no crece de manera proporcional al disminuir la frecuencia de la imagen. La causa de esto puede deberse a que el análisis del fotograma se realiza en un tiempo mayor. Finalmente, el procesamiento de imágenes con resoluciones bajas puede mejorar la eficacia y precisión del algoritmo, además, al reducir la resolución incrementa el error de forma significativa.
Traducido y adaptado de: R. Ellerweg, P. Voigt, T. Alhonnoro, M. Pollari and P. Weir, «Accessing image resolution and frame rate effects in radiology from a human and a machine point of view,» 2016 IEEE 18th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services (Healthcom), 2016, pp. 1-6, doi: 10.1109/HealthCom.2016.7749523
