从结构性MRI图像中删除面部特征会影响视觉质量评估
Céline Provins1, Élodie Savary1, Thomas Sanchez1,2
1Department of Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne, Lausanne, Switzerland.
PLoS biology
|April 30, 2025
概括
破坏人类神经成像数据以保护隐私会改变人类质量评估,但不会改变自动化的MRIQC指标. 这影响了脑成像数据的下游分析和解释.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 数据隐私 数据隐私
- 图像分析 图像分析
背景情况:
- 分享人类神经成像数据需要删除面部特征 (defacing) 以保护隐私.
- 除可能会删除不可识别的信息,可能会影响数据质量和分析.
研究的目的:
- 为了研究破坏如何影响T1加权人脑MRI扫描的质量评估.
- 为了比较破坏对手动 (人类) 和自动化质量评估的影响.
主要方法:
- 由训练有素的评级人员对IXI数据集中的受损和未受损图像进行手动质量评估 (N=185).
- 在一个更大的IXI数据集子集 (N=581) 上使用MRIQC指标进行自动化质量评估.
- 统计建模包括线性混合效应模型和重复测量,多变量ANOVA (rm-MANOVA).
主要成果:
- 人类评级者对图像质量的看法受到破坏的显著影响.
- 通过MRIQC提取的自动化质量指标在很大程度上对破坏过程不敏感.
- 变形引入了手动质量评估中的偏差,但在自动化指标中没有显著的偏差.
结论:
- 虽然对隐私有必要,但对神经成像数据的手动质量评估引入了偏见.
- 像MRIQC这样的自动化质量评估工具显示出对破坏引起的偏见的稳定性.
- 考虑破坏的影响对于可靠的下游分析和共享神经成像数据集的解释至关重要.
