La compresión irreversible diagnósticamente aceptable ( DAIC ) es la cantidad de compresión con pérdida que se puede utilizar en una imagen médica para producir un resultado que no impida al lector utilizar la imagen para hacer un diagnóstico médico .
El término se introdujo por primera vez en un taller sobre compresión irreversible convocado por la Sociedad Europea de Radiología (ESR) en Palma de Mallorca el 13 de octubre de 2010, cuyos resultados se informaron en un documento de posición posterior. [1]
La "cantidad de compresión" en la compresión irreversible solía determinarse mediante la relación de compresión , donde el mínimo aceptable lo determina el algoritmo (normalmente JPEG o J2K ) y el tipo de datos (parte del cuerpo y método de obtención de imágenes). Esta definición es fácil de seguir y ha sido utilizada por organismos médicos en 2010 en todo el mundo. [1]
Sin embargo, su desventaja es obvia: la relación de compresión no dice nada sobre la calidad real de la imagen, ya que diferentes compresores pueden producir calidades muy diferentes con el mismo tamaño de archivo. [1] Por ejemplo, el formato JPEG de 1992 puede funcionar tan bien como muchos formatos modernos dadas las técnicas más nuevas explotadas en mozjpeg y ISO libjpeg , pero se agruparían con los codificadores heredados en un esquema de este tipo. [2]
La comunidad de compresión de imágenes ha utilizado durante mucho tiempo métricas de calidad objetivas como SSIM para medir los efectos de la compresión. En ausencia de buenos datos sobre SSIM, la revisión de ESR de 2010 concluyó que todavía es difícil establecer un criterio para determinar si un esquema de compresión irreversible particular aplicado con parámetros particulares a una imagen individual particular, o categoría de imágenes, evita la introducción de algún riesgo cuantificable de un error de diagnóstico para cualquier tarea de diagnóstico particular. [1]
Un estudio de 2017 mostró que una variante de SSIM llamada 4-Gr* (4-component, gradient , componente estructural de SSIM) refleja mejor los cambios en las imágenes que afectan la decisión de los radiólogos de 16 variantes de SSIM. [3] Un estudio de 2020 muestra que la fidelidad de la información visual (VIF), el índice de similitud de características (FSIM) y la métrica de calidad del ruido (NQM) reflejan mejor las preferencias de los radiólogos de diez métricas. También menciona que la versión original de SSIM funciona tan mal como una distancia cuadrática media básica (RMSD) para este propósito, un resultado que se hizo eco del estudio de 2017. La modificación 4-Gr* no se prueba en el estudio. [4]