論文の概要: Clinically Translatable Direct Patlak Reconstruction from Dynamic PET
with Motion Correction Using Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05901v1
- Date: Sun, 13 Sep 2020 02:51:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 03:23:56.453150
- Title: Clinically Translatable Direct Patlak Reconstruction from Dynamic PET
with Motion Correction Using Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットを用いた動的PETからの直接膝蓋骨再建術
- Authors: Nuobei Xie, Kuang Gong, Ning Guo, Zhixing Qin, Jianan Cui, Zhifang Wu,
Huafeng Liu, Quanzheng Li
- Abstract要約: パトラクモデルは18F-FDGダイナミックポジトロン放射トモグラフィ(PET)イメージングで広く用いられている。
本研究では,動的PET画像から高品質な運動補正型直接パトラク画像にマッピングする,データ駆動型フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.949523630885261
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Patlak model is widely used in 18F-FDG dynamic positron emission tomography
(PET) imaging, where the estimated parametric images reveal important
biochemical and physiology information. Because of better noise modeling and
more information extracted from raw sinogram, direct Patlak reconstruction
gains its popularity over the indirect approach which utilizes reconstructed
dynamic PET images alone. As the prerequisite of direct Patlak methods, raw
data from dynamic PET are rarely stored in clinics and difficult to obtain. In
addition, the direct reconstruction is time-consuming due to the bottleneck of
multiple-frame reconstruction. All of these impede the clinical adoption of
direct Patlak reconstruction.In this work, we proposed a data-driven framework
which maps the dynamic PET images to the high-quality motion-corrected direct
Patlak images through a convolutional neural network. For the patient motion
during the long period of dynamic PET scan, we combined the correction with the
backward/forward projection in direct reconstruction to better fit the
statistical model. Results based on fifteen clinical 18F-FDG dynamic brain PET
datasets demonstrates the superiority of the proposed framework over Gaussian,
nonlocal mean and BM4D denoising, regarding the image bias and
contrast-to-noise ratio.
- Abstract（参考訳）: パトラクモデルは18F-FDGダイナミックポジトロン断層撮影(PET)において広く用いられており、推定パラメトリック画像は重要な生化学的および生理的情報を示す。
より優れたノイズモデリングと生のシノグラムから抽出された情報により、直接パトラク再構成は、動的PET画像のみを再構成する間接的アプローチよりも人気を得る。
直接Patlak法の前提条件として, 動的PETからの生データを臨床に保管することは稀であり, 入手が困難である。
また,マルチフレーム・リコンストラクションのボトルネックにより,直接復元には時間を要する。
本研究では, 動的PET画像から畳み込みニューラルネットワークを用いて, 高品質な運動補正型直接パトラク画像にマッピングする, データ駆動型フレームワークを提案する。
ダイナミックPETスキャンの長期における患者の動きについて, 後方投射と後方投射を併用して直接再建を行い, 統計モデルに適合した。
臨床18F-FDGダイナミック脳内PETデータセットを用いて,画像バイアスとコントラスト・ツー・ノイズ比に関して,ガウス平均,非局所平均,BM4Dよりも優れた傾向を示した。
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