論文の概要: ASL to PET Translation by a Semi-supervised Residual-based Attention-guided Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05116v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 22:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 02:15:02.635221
• Title: ASL to PET Translation by a Semi-supervised Residual-based Attention-guided Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 半監視型残存型注意誘導畳み込みニューラルネットワークによるASL-PET翻訳
• Authors: Sahar Yousefi, Hessam Sokooti, Wouter M. Teeuwisse, Dennis F.R. Heijtel, Aart J. Nederveen, Marius Staring, Matthias J.P. van Osch
• Abstract要約: 動脈スピンラベリング(ASL)MRIは、脳の血液力学的測定のための非侵襲的、非放射能的、および比較的安価なイメージング技術です。 本稿では,ASLをPET画像に変換する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2480194378336464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Positron Emission Tomography (PET) is an imaging method that can assess physiological function rather than structural disturbances by measuring cerebral perfusion or glucose consumption. However, this imaging technique relies on injection of radioactive tracers and is expensive. On the contrary, Arterial Spin Labeling (ASL) MRI is a non-invasive, non-radioactive, and relatively cheap imaging technique for brain hemodynamic measurements, which allows quantification to some extent. In this paper we propose a convolutional neural network (CNN) based model for translating ASL to PET images, which could benefit patients as well as the healthcare system in terms of expenses and adverse side effects. However, acquiring a sufficient number of paired ASL-PET scans for training a CNN is prohibitive for many reasons. To tackle this problem, we present a new semi-supervised multitask CNN which is trained on both paired data, i.e. ASL and PET scans, and unpaired data, i.e. only ASL scans, which alleviates the problem of training a network on limited paired data. Moreover, we present a new residual-based-attention guided mechanism to improve the contextual features during the training process. Also, we show that incorporating T1-weighted scans as an input, due to its high resolution and availability of anatomical information, improves the results. We performed a two-stage evaluation based on quantitative image metrics by conducting a 7-fold cross validation followed by a double-blind observer study. The proposed network achieved structural similarity index measure (SSIM), mean squared error (MSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) values of $0.85\pm0.08$, $0.01\pm0.01$, and $21.8\pm4.5$ respectively, for translating from 2D ASL and T1-weighted images to PET data. The proposed model is publicly available via https://github.com/yousefis/ASL2PET.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン放出トモグラフィ(PET)は、脳灌流やグルコース摂取を測定することで、構造的障害ではなく生理機能を評価することができるイメージング方法です。 しかし、このイメージング技術は放射性トレーサの注入に依存し、高価です。 それとは対照的に、Arterial Spin Labeling (ASL) MRIは、脳血行動態測定のための非侵襲的、非放射能的、比較的安価なイメージング技術であり、ある程度の定量化を可能にする。 本稿では,ASLをPET画像に変換する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモデルを提案する。 しかし、CNNを訓練するために十分な数のASL-PETスキャンを取得することは、多くの理由から禁止されている。 この問題に対処するために、我々は、両方のペアデータ、すなわち、訓練されている新しい半教師付きマルチタスクCNNを提示する。 ASLとPETはスキャンし、無対数データ、すなわち。 限られたペアデータでネットワークをトレーニングする問題を緩和するaslスキャンのみである。 さらに、トレーニングプロセス中にコンテキスト機能を改善するための新しい残余ベースの注意ガイドメカニズムを紹介します。 また,T1重み付きスキャンを入力として組み込むことにより,その高解像度化と解剖学的情報の提供により,結果が向上することを示した。 7倍のクロス検証を行い, 定量的画像計測に基づく2段階評価を行い, 二重盲検実験を行った。 提案ネットワークは,2次元ASLおよびT1重み付き画像からPETデータへの変換において,構造類似度指数(SSIM),平均二乗誤差(MSE),ピーク信号-雑音比(PSNR)の値が0.85\pm0.08$,$0.01\pm0.01$,$1.8\pm4.5$を達成した。 提案モデルはhttps://github.com/yousefis/asl2petで公開されている。

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