論文の概要: Synthesizing Multi-Tracer PET Images for Alzheimer's Disease Patients using a 3D Unified Anatomy-aware Cyclic Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05491v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 15:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 18:18:28.972994
• Title: Synthesizing Multi-Tracer PET Images for Alzheimer's Disease Patients using a 3D Unified Anatomy-aware Cyclic Adversarial Network
• Title（参考訳）: 3D Anatomy-aware Cyclic Adversarial Network を用いたアルツハイマー病患者用マルチトラッカーPET画像の合成
• Authors: Bo Zhou, Rui Wang, Ming-Kai Chen, Adam P. Mecca, Ryan S. O'Dell, Christopher H. Van Dyck, Richard E. Carson, James S. Duncan, Chi Liu
• Abstract要約: ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)はアルツハイマー病(AD)研究の重要なツールである 医用画像合成の研究は1対1の固定ドメイン翻訳に重点を置いており、マルチトレースドメインから同時にその特徴を学習することはできない。 本稿では,複数経路PETボリュームを1つの統一的生成モデルで翻訳するための3次元統一解剖・循環対向ネットワーク (UCAN) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.406405460188818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Positron Emission Tomography (PET) is an important tool for studying Alzheimer's disease (AD). PET scans can be used as diagnostics tools, and to provide molecular characterization of patients with cognitive disorders. However, multiple tracers are needed to measure glucose metabolism (18F-FDG), synaptic vesicle protein (11C-UCB-J), and $\beta$-amyloid (11C-PiB). Administering multiple tracers to patient will lead to high radiation dose and cost. In addition, access to PET scans using new or less-available tracers with sophisticated production methods and short half-life isotopes may be very limited. Thus, it is desirable to develop an efficient multi-tracer PET synthesis model that can generate multi-tracer PET from single-tracer PET. Previous works on medical image synthesis focus on one-to-one fixed domain translations, and cannot simultaneously learn the feature from multi-tracer domains. Given 3 or more tracers, relying on previous methods will also create a heavy burden on the number of models to be trained. To tackle these issues, we propose a 3D unified anatomy-aware cyclic adversarial network (UCAN) for translating multi-tracer PET volumes with one unified generative model, where MR with anatomical information is incorporated. Evaluations on a multi-tracer PET dataset demonstrate the feasibility that our UCAN can generate high-quality multi-tracer PET volumes, with NMSE less than 15% for all PET tracers.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)はアルツハイマー病(AD)を研究する重要なツールである。 PETスキャンは診断ツールとして使用することができ、認知障害患者の分子的特徴を提供する。 しかし、グルコース代謝(18f-fdg)、シナプス小胞タンパク質(11c-ucb-j)および$\beta$-amyloid(11c-pib)を測定するために複数のトレーサが必要である。 複数のトレーサを患者に投与すると、高い放射線量と費用がかかる。 さらに、高度な製造方法と短い半減期同位体を持つ新規または低可用性トレーサを用いたPETスキャンへのアクセスは、非常に制限される可能性がある。 したがって, シングルトレーサPETからマルチトレーサPETを生成可能な, 効率的なマルチトレーサPET合成モデルを開発することが望ましい。 医用画像合成の研究は1対1の固定ドメイン翻訳に重点を置いており、マルチトレースドメインから機能を同時に学習することはできない。 3つ以上のトレーサが与えられた場合、従来の手法に依存することで、トレーニング対象のモデルの数が大幅に増加します。 これらの課題に対処するため,複数経路PETボリュームを1つの統一生成モデルで翻訳する3次元統合解剖学的巡回対位ネットワーク(UCAN)を提案する。 NMSEは全PETトレーサに対して15%未満であり,マルチトラックPETデータセットによる評価は,UCANが高品質なマルチトラックPETボリュームを生成可能であることを示す。

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