Scharf und Gut! - Vergleich von Qualitätsmaßen für die digitale Koloskopie

Durch die Möglichkeit, endoskopische Untersuchungen und Eingriffe digital zu erfassen und speichern, können die damit erzeugten und archivierten Videosequenzen zunehmend auch fu&r eine Computer-Assistierte Diagnose genutzt werden. Da die interaktive Auswertung solcher Endoskopieaufnahmen durch Experten zeitintensiv und ermu&dend ist, existiert der Bedarf an automatisierten Verfahren zur Unterstu&tzung der klinischen Experten bei deren Auswertung. Allerdings ist bekannt, dass sich viele Teilsequenzen einer Aufnahme nicht fu&r diagnostische Zwecke eignen, da deren Bildinhalte keine geeigneten diagnostischen Informationen aufweisen, d.h. sie sind vollständig oder partiell unscharf, falsch belichtet, verrauscht oder verdeckt. Es ist daher sinnvoll, solche nicht-informativen Teilsequenzen zu finden und auszublenden, um die nachfolgenden (interaktiven oder automatischen) Auswertungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Im Rahmen dieses Beitrags werden am Beispiel der Koloskopie mehrere Qualitätsmaße zur Unterscheidung von ""informativen"" und ""nicht-informativen"" endoskopischen Teilsequenzen untersucht und miteinander verglichen. Eine Evaluierung der Qualitätsmaße wurde auf 13 koloskopischen Sequenzen mit jeweils 200 Teilbildern durchgefu&hrt, wobei als Referenz jedes der 2600 Vollbilder von 5 unabhängigen Nutzern vorab mit Werten zwischen 1 (""sehr informativ"") bis 5 (""informationslos"") kategorisiert wurde. Von den untersuchten Qualitätsmaßen liefern der "Frequency Selective Weighted Median" als auch ""Sum Modulus Difference"" die besten Ergebnisse gegenu&ber der manuell ermittelten Grundwahrheit. Die erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse lassen sich in nachfolgenden Arbeiten sowohl auf Teil- oder Subbilder von endoskopischen Sequenzen als auch auf andere Anwendungen wie z.B. Aufnahmen der Blase oder Lunge u&bertragen.