9IEC算法：低对比度非均匀光照胸片成像中曝光区域精准判定的创新方法

针对胸片(CXR)因非均匀光照和低对比度导致的曝光区域误分类问题，研究人员提出整合强度、熵和对比度的9IEC算法，通过定义九个子区域实现精准分类。该方法显著提升图像增强效果，经专家评估验证其优于现有技术，为医学影像诊断提供新工具。

　　

论文解读

在医学影像诊断领域，胸片(CXR)因其低成本、低辐射和快速成像的特点成为筛查肺炎、COVID-19等疾病的重要手段。然而，非均匀光照和低对比度问题常导致曝光区域误判——未曝光(UE)、适度曝光(WE)和过度曝光(OE)区域混杂，掩盖关键病灶特征。传统方法依赖单一强度分类，而自适应直方图均衡化(CLAHE)等增强技术可能引入噪声或丢失细节，影响AI模型诊断准确性。这一瓶颈促使研究人员探索更精准的曝光区域判定方法。

由印度科学与工业研究理事会(AISTDF)资助的团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表研究，提出名为9IEC的创新算法。该方法从Kaggle COVID-19放射影像数据库获取CXR数据，通过整合局部强度、熵（信息复杂度）和对比度三个属性，将图像划分为九个子区域，再经规则映射最终判定UE/WE/OE区域。关键技术包括基于滑动窗口的局部特征计算、三分位数分类法划分属性层级，以及多属性融合决策规则。

研究结果
局部属性计算
通过16×16像素滑动窗口计算每个区块的强度均值、熵值（反映纹理复杂性）和对比度（相邻像素差异），形成三组特征矩阵。

子区域分类
将强度、熵和对比度分别按三分位数划分为低、中、高三级，组合生成九类子区域（如低强度-中熵-高对比度）。

规则集成
设计优先级规则：首先筛选强度极低或极高的区块直接归为UE/OE，其余区块结合熵与对比度权重综合判定，最终输出三色标注图（蓝/绿/红对应UE/WE/OE）。

专家验证
针对COVID-19、病毒性肺炎和正常胸片的测试显示，9IEC的曝光区域判定与放射科医生标注一致性达89%，显著优于传统强度二分法（72%）和三分法（81%）。

结论与意义
该研究突破传统单参数分类局限，首次实现多属性协同的曝光区域精准判定。9IEC不仅提升CXR增强效果，其通用性还适用于安检、工业检测等非均匀光照场景。局限性在于未涉及动态曝光调整，未来可结合扩散模型(SynDiff)优化实时处理。这项成果为AI辅助诊断提供了更可靠的预处理基础，尤其对COVID-19等肺部疾病的早期筛查具有临床价值。

（注：全文数据与结论均基于原文所述，未引用具体文献标识及图示；专业术语如"三分位数"等保留原文描述规范。）