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数字X线摄影（Digital Radiography，DR）设备是各级医疗机构的最基本、最常用的医疗诊断设备之一，目前越来越多的DR设备开始在基层医疗机构广泛投入使用，而DR的影像作为最终呈现在医生面前的图像，其影像质量是一台DR最为重要的指标。因此如何对DR数字影像质量做出客观、正确的评价成为一项有意义的课题。目前主流的评价设备成像质量的方法有物理评价和心理评价[1]，其中物理评价属于客观评价法，心理评价是主观评价法。

影像的主观评价就是以人作为影像的观察者：其中一种是根据事先规定的评价尺度或自己的经验对影像作出质量判断，并给出质量分数，然后对所有观察者给出的分数进行加权平均，所得的结果即为影像的主观质量评价，具有代表性的评价方法是MOS（主观质量评分）[2]；另外一种是事先规定某种尺度，采用可以体现该尺度模体，在获取图片后利用人眼观看读数来确定设备成像质量的好坏，其中比较具有代表性的方法是DIGI-13模体。通过观察模体影像可以判断设备影像的空间分辨率、对比度分辨率、光野和射野一致性及是否存在伪影（图1）。主观评价方法会受观察者行为和感知能力影响，没有数据模型，不便于计算机后续监控计算。

经典的客观质量评价方法主要有信息熵、方差法、平均梯度法等[3-4]，其实质就是分别通过计算影像的方差、平均梯度和信息熵的数值来评价影像的质量。但是这些方法往往只体现了图像质量的某一个参数，不能对图像质量做出综合评价。

本文根据研究课题要求，通过对量子检出效率与影像质量因子评价两种客观影像质量综合评价方法的基本思想、原理、算法及性能评价的对比，确定一种适合DR实证评价、可行性高，便于实地操作测量的DR影像质量客观评价方法。

1 数字X线机影像质量综合客观评价方法

1.1 量子检出效率评价

量子检出效率（Detective Quantum Efficiency，DQE）这一物理参数是对探测器效率值，即探测器系统对X射线量子探测效率的描述，它是表示X线转换为输出图像能力的一个指标[5]。由于入射的X光子并非完全转化为有效的图像信息，因此DQE的大小与噪声有关，它可使用输入信号与输出信号的信噪比的比之来表达[6]：

式中：sNRin为输入信号信噪比，sNRout为输出信号信噪比；

，Q为X射线量子数。

由于DQE和调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）等属于平板探测器的自身属性，虽然不能对图像本身做出质量评判，但是可以从探测器角度来描述成像真实特性[7]。MTF定义为输出图像对比度与输入对比度之间的比值，是空间分辨率与对比灵敏度的综合反映。因此可以使用DQE-MTF函数来评价探测器的成像能力，其数学表达如下[8]：

式中：MTF(u,v)—数字X射线成像装置的预采样的调制传递函数；

win(u,v)—在探测器表面辐射野的噪声功率谱；

wout_LD(u,v)—数字X射线成像装置输出的噪声功率谱。

输入噪声功率谱win(u,v)可以按(3)式计算：

式中：Ka—检测到空气比释动能。测定噪声功率谱wout_LD(u,v)的公式为：

式中：ΔxΔy—水平和垂直方向的像素间距的乘积；M—感兴趣区域的数量；I(xi,yi)—线性化数据；s(xi,yi)—可选的拟合二维多项式。

式(2)中的DQE函数综合考虑了对比度、空间分辨率、曝光量和噪声等多个因素。

1.2 影像质量因子评价

图像质量因子是《医用数字X射线摄影（DR）系统质量控制检测规范》[9]推荐的一种客观评价DR影像质量综合性参数的方法。它是通过分析在一定的曝光条件下照射标准测量模体CDRAD 2.0获取原始的DR影像，并在评价软件CDRAD Analyser（V2.1.15）计算获得。

CDRAD 2.0模体如图2所示为265 mm×265 mm×10 mm的丙烯酸平板，上面具有多个不同深度和直径的洞孔。每列洞孔的直径按指数规律从8～0.3 mm变化，每行洞孔的直径同样按指数规律从8～0.3 mm变化。整个模体划分成15个×15个方格，在每个方格里，除了最上面的3行，每格中间有一个洞孔，在一个角上也随机排列着一个洞孔。

影像质量因子（Image Quality Figure，IQF）定义为模体影像上能看到的最小洞孔的深度与直径乘积的总和，公式为：

式(5)中，Ci为第i列的洞孔直径，Di,th为第i列体模图像可分辨的最小孔深度，因此IQF值越小，代表图像的质量越高。而在实际测量的使用中为了方便比较，采用的是图像质量因子反数值（Image Quality Figure inverse，IQF inv）[10-11]，公式为：

从式(6)中可以看到IQF inv参数随着图像质量的提高而增大，因而得到的数值越大，图像质量越好[12]。

2 DR影像质量客观评价的测量方法

2.1 DQE的测量

国际电工委员会公布的IEC62220-1文件中公布了一种受到国际认可的DQE测量方法[8]。其采用的模体为1.0 mm厚、至少100 mm长及至少75 mm宽的高纯度（95%以上）钨板，并将钨板固定在一个3 mm厚的铅板上（图3）。该模体适合从一个方向测量数字X射线成像装置的调制传递函数MTF。

其几何位置如图4所示，在光阑下插槽内放置21 mm铝板作为附加过滤器，并同时使用铅版光阑减少闪射的X射线对于测量的影响。

首先测定噪声功率，不放置测量模体，X线光野范围为160 mm×160 mm，取中心125 mm×125 mm内数据来计算噪声功率谱。计算获得噪声功率谱，见图5。

测定MTF函数，将模体摆放在探测器表面，其边缘需要与探测器像素矩阵的行或列有1.5°到3°之间的夹角。连续旋转约90°获得4个方向的影像，来进行MTF测量，测量结果如图6所示。

通过以上的结果，从不同的空间频率0.5、1.0、1.5 mm-1，到低于Nyquist采样频率的最高空间频率来记录DQE的值，并用数据表格来表达。

2.2 IQF的测量

在CDRAD2.0对比度细节模体上下各放置三块30 cm×30 cm×1 cm的有机玻璃板，放置在平板探测器表面。统一设置条件为：SID=110 cm，有滤线栅（栅焦距对应于SID因选择在100～130 cm），X线球管焦点为1.2 mm（大焦点），半质层控制在3.0 mm Al，X线曝光参数选用80 kV，2 mAs（表面照射野中心点的空气比势动能控制在100 μGy左右）。在该测试参数下，连续多次曝光，得到多幅DICOM图像。由配套的评价软件CDRAD Analyser（V2.1.15）分析每幅图像，软件分析的过程如下。

（1）识别模体位置，通过模体区域比背景区域亮，用搜索算法检测四个方向最外侧的含铅刻线来确定模体的外轮廓。

（2）识别模体中225个点的对比度-细节组合的中心位置，模体板上雕刻的直线用含铅的漆料进行了处理，X线图像中显示15行、15列的225个小方格，利用模体的四个角来确定每个小方格中心的大致位置，再通过投影校正与3×3像素里找最大值进行微调确认中心位置。

（3）确认背景信号，为了能够更好的评价模体的图像，软件需要计算每个小方格中的背景信号，在每个小方格周围固定模式取样，通过取样的像素(约250～350个像素点)，分别计算出平均值μ背景和标准差σ背景。

（4）确认圆点信号，在确定中心圆点的中心后，对于那些标称直径小于3个像素的点，使用一个3×3像素的区域来确定圆点的信号强度。而其他的点则使用位于实际直径范围内的所有像素。根据中心点和第二点的所有像素，计算出平均像素值μ信号和标准差σ信号。

（5）分配真/假判定，通过以上分析得到的μ背景、σ背景、μ信号、σ信号程序会自动检测某个小方格中的平均信号水平是否会高于背景信号的平均值加上“预设均值差”，若某个小方格的信号和背景之间存在显著差异，程序就判定信号可见，方格用红点标出。

（6）计算获得对比度细节曲线，在进行检验之后，程序会将那些检测到的有显著性差异的对比度-细节组合用圆点标记出来。在同一个图中，可显示出CD曲线。检测结果以图形的方式显示，图中的横轴和纵轴分别为小孔深度和小孔直径。穿过阈值区域的曲线就称为对比度-细节曲线。为了计算对比度-细节曲线，程序使用了一个基于插值算法的模型对阈值数据进行曲线的拟合。对于每个深度，都使用最小二乘法进行曲线拟合。阈值为50%的可探测对比度-细节组合用直径于计算对比度细节曲线，计算获得曲线如图7所示。

（7）计算并获取该IQF inv值。最后计算多次测量的平均值，来作为该设备的最终的IQF inv值，作为评价依据。

3 两种测量方法的对比

从上文的DQE原理可以看出，DQE的大小取决于许多因素，主要包括探测器本身的性能、入射X线剂量、曝光量以及成像物体的空间频率MTF的大小，它是对设备影像对比度、空间分辨率、曝光量和噪声等多个因素的综合反映，是X线数字成像探测器较全面且完整的评价参数。DQE不仅可以描述成像设备将辐射野转变为数字化影像维持信噪比的能力即平板的本身对于信噪比的处理能力，也可以描述该设备的剂量检出效率。在最新的医用电气设备YYT/T 0590.1-2018提出了更加明确的DQE实际计算及测量方法，规范了DQE值的获取。但实际的DQE测量中，计算DQE需要未处理的图像原始数据，而实际安装在医院中用于临床诊断的DR已经将探测器获取的原始图像数据集成在整个系统的处理流程中，用户需想要获得该图像数据需要与厂家合作，难度较大。为了使不同测试者之间的测量结果具有一定可比性，不仅要明确测试所用的曝光条件同时也要对测试设备的组成进行明确说明[13]，但不同设备间很难得到相同的测量条件，而且其测量过程非常复杂影响结果的因素比较多，在测量过程中极有可能产生相当可观的误差，导致结果不具有可比性。因此DQE的测量方法具有明确的目标用户，就是制造商或装备精良的检测实验室[14]。而且DQE的测量不涉及影响图像质量的五个成像系统的关键参数：采集形状，散射分数，滤线栅，放大器和焦点模糊，在实际测量中具有局限性，并不能很好的反应设备的完整的成像性能[15]。目前DQE主要用于研究在相同实验条件下不同探测器的成像性能[16-18]。

IQF评价采用了CDRAD2.0对比度-细节体模，通过计算所获取影像可显示的最小对比度分辨力及可分辨的最高空间分辨力来判断该成像设备对于组织细微结构的解析能力，进而表述该系统成像能力。它跳过了系统成像原理环节，直接获取数字图像，利用软件来判断所获取图像的图像质量。该方法具有操作简单，可操作性强的优点，且和人眼判断模式相近，以人类观察作为原始模型[19]。但它过渡依赖软件算法的可靠性，对于同一图像，该算法里面的显著水平Alpha不同值对计算结果有较大的影响，因此如果作为单台设备系统成像评价方法是有所欠缺的。但是如果将显著水平设置为同一合理值，对于多台设备的成像对比或者单台设备用不同后处理算法的成像对比，其结果有很高的参考价值。不仅如此也可用于同种探测器在不同剂量下图像质量变更曲线用于寻找对于该种材料最佳的剂量范围[20]。

4 讨论

DQE虽然作为国际认可的评价方式，可以综合的反应一个，但因其测试条件严格，误差影响变量多，该方法仅适用于制造商或装备精良的检测实验室[13]，无法作为一个实地可测量的评价方法。IQF因其可操作性强，在相同的测试条件下，可以客观的反应DR的影像质量等优点，可以用于多台设备的横向对比评价，而且国家卫生行业标准WS521-2017[9]也认为该方法是用于评价DR影像质量的一个新发展的先进方法。虽然本文比较两种方法，但因两种方法从本质上属于两种不同类型的图像评价的方式，DQE是面向成像过程的评价方式，而IQF是直接面向最终成像的评价方式，从算法对比上并不能很好的解释它们优劣。下一步在相同实验环境下在相同设备上实地测量DQE与IQF数值，比较其相关性，用于后续研究。

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DR性能客观评价方法DQE和IQF的对比探讨

引言