論文の概要: Anatomical-Guided Attention Enhances Unsupervised PET Image Denoising Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00802v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 09:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 13:59:04.241053
• Title: Anatomical-Guided Attention Enhances Unsupervised PET Image Denoising Performance
• Title（参考訳）: anatomical-Guided Attention は教師なしPET画像認識性能を高める
• Authors: Yuya Onishi, Fumio Hashimoto, Kibo Ote, Hiroyuki Ohba, Ryosuke Ota, Etsuji Yoshikawa, Yasuomi Ouchi
• Abstract要約: 解剖学的情報誘導型注意機構に基づく教師なし3次元PET画像復調手法を提案する。 MR-GDD(MR-GDD)はMR-Guidance画像の空間的詳細と意味的特徴をより効果的に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although supervised convolutional neural networks (CNNs) often outperform conventional alternatives for denoising positron emission tomography (PET) images, they require many low- and high-quality reference PET image pairs. Herein, we propose an unsupervised 3D PET image denoising method based on anatomical information-guided attention mechanism. Our proposed magnetic resonance-guided deep decoder (MR-GDD) utilizes the spatial details and semantic features of MR-guidance image more effectively by introducing encoder-decoder and deep decoder subnetworks. Moreover, the specific shapes and patterns of the guidance image do not affect the denoised PET image, because the guidance image is input to the network through an attention gate. Monte Carlo simulation using the [$^{18}$F]fluoro-2-deoxy-D-glucose (FDG) shows that the proposed method outperforms other denoising algorithms in terms of the highest peak signal-to-noise ratio and structural similarity (28.33 dB/0.886). Furthermore, we experimentally visualized the behavior of the optimization process, which is often unknown in unsupervised CNN-based restoration problems. For preclinical (using [$^{18}$F]FDG and [$^{11}$C]raclopride) and clinical (using [$^{18}$F]florbetapir) studies, the proposed method demonstrates state-of-the-art denoising performance while retaining spatial resolution and quantitative accuracy, despite using only a single architecture for various noisy PET images with 1/10th of the full counts. These results suggest that the proposed MR-GDD can reduce PET scan times and PET tracer doses considerably without impacting patients.
• Abstract（参考訳）: 教師付き畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像のノイズ化において、従来の代替手段よりも優れていることが多いが、低品質かつ高品質のPET画像対を必要とする。 本稿では,解剖情報誘導型注意機構に基づく非教師なし3次元PET画像復調手法を提案する。 磁気共鳴誘導型ディープデコーダ(MR-GDD)は,エンコーダデコーダとディープデコーダサブネットワークを導入することにより,MR誘導画像の空間的詳細と意味的特徴をより効果的に活用する。 また、誘導画像は注意ゲートを介してネットワークに入力されるため、誘導画像の特定の形状やパターンが識別PET画像に影響を与えることはない。 The Monte Carlo Simulation using the [$^{18}$F]fluoro-2-deoxy-D-glucose (FDG) shows that this proposed improves other denoising algorithm with the highest peak signal-to-noise ratio and structure similarity (28.33 dB/0.886)。 さらに, 教師なしcnnに基づく復元問題ではよく知られていない最適化プロセスの挙動を実験的に可視化した。 プリクリニカル ([$^{18}$F]FDG と [$^{11}$C]raclopride を用いた) および臨床 ([$^{18}$F]florbetapir を用いた) 研究に対して, 提案手法は, 各種ノイズPET画像の1/10のアーキテクチャのみを使用しながら, 空間分解能と定量的精度を維持しながら, 最先端のノイズ発生性能を示す。 以上の結果から,MR-GDDは患者に影響を与えずにPETスキャン時間とPETトレーサー線量を大幅に減少させる可能性が示唆された。

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