CTノイズテクスチャの違いの知覚しきい値

目的：平均（FAV）またはピーク（FPEAK）ノイズパワースペクトル（NPS）周波数は、CTノイズテクスチャの1パラメーター記述子としてよく使用されます。私たちの研究では、CT NPのより完全な2パラメーターモデルを開発し、Human Observersの変化に対する感度を調査しています。 アプローチ：CT NPのモデルは、そのfpeakと半ガウスフィット（σ）に基づいて作成されました。2つの代替強制選択階段の研究を使用して、騒音テクスチャの知覚しきい値を決定しました。5人のイメージング科学者オブザーバーが、FPEAK/σスペースの8つの方向について、2つの参照NPS（体と肺核に対応）について、強制選択研究を実施しました。実験は32人の放射線科医で繰り返され、それぞれがFpeak/σスペースの単一方向を評価しました。NPSの違いは、絶対NPSの違いの積分であるノイズテクスチャコントラスト（CTexture）によって定量化されました。 結果：2パラメーターNPSモデルは、さまざまな臨床CT再構成の適切な表現であることがわかりました。Fpeakのみの知覚閾値は、体で0.2 lp/cm、肺NPSの場合は0.4 lp/cmです。σの場合、これらの値はそれぞれ0.15および2 LP/cmです。他のパラメーターも変更すると、しきい値が変更されます。同じfpeakまたはfavを持つ異なるNPSを差別することができます。非放射線科医のオブザーバーは、放射線科医よりも多くのctextureを必要としませんでした。 結論：FPEAKまたはFAVは、ノイズテクスチャを完全に記述するには不十分です。ノイズテクスチャの識別は、その周波数コンテンツに応じて変化します。放射線科医は、非放射線科医よりも騒音テクスチャの変化を識別しません。

PURPOSE: The average (fav) or peak (fpeak) noise power spectrum (NPS) frequency is often used as a one-parameter descriptor of the CT noise texture. Our study develops a more complete two-parameter model of the CT NPS and investigates the sensitivity of human observers to changes in it. APPROACH: A model of CT NPS was created based on its fpeak and a half-Gaussian fit (σ) to the downslope. Two-alternative forced-choice staircase studies were used to determine perceptual thresholds for noise texture, defined as parameter differences with a predetermined level of discrimination performance (80% correct). Five imaging scientist observers performed the forced-choice studies for eight directions in the fpeak/σ-space, for two reference NPSs (corresponding to body and lung kernels). The experiment was repeated with 32 radiologists, each evaluating a single direction in the fpeak/σ-space. NPS differences were quantified by the noise texture contrast (Ctexture), the integral of the absolute NPS difference. RESULTS: The two-parameter NPS model was found to be a good representation of various clinical CT reconstructions. Perception thresholds for fpeak alone are 0.2  lp/cm for body and 0.4  lp/cm for lung NPSs. For σ, these values are 0.15 and 2  lp/cm, respectively. Thresholds change if the other parameter also changes. Different NPSs with the same fpeak or fav can be discriminated. Nonradiologist observers did not need more Ctexture than radiologists. CONCLUSIONS: fpeak or fav is insufficient to describe noise texture completely. The discrimination of noise texture changes depending on its frequency content. Radiologists do not discriminate noise texture changes better than nonradiologists.