論文の概要: FlowNet-PET: Unsupervised Learning to Perform Respiratory Motion Correction in PET Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14147v1
• Date: Fri, 27 May 2022 18:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 05:57:24.957732
• Title: FlowNet-PET: Unsupervised Learning to Perform Respiratory Motion Correction in PET Imaging
• Title（参考訳）: FlowNet-PET:PET画像における呼吸運動補正のための教師なし学習
• Authors: Teaghan O'Briain, Carlos Uribe, Kwang Moo Yi, Jonas Teuwen, Ioannis Sechopoulos, and Magdalena Bazalova-Carter
• Abstract要約: FlowNet-PETは、PET画像における呼吸運動を補正するための解釈可能で教師なしのディープラーニング技術である。 概念実証として,FlowNet-PETを擬人化デジタルファントムデータに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.451728125088113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To correct for breathing motion in PET imaging, an interpretable and unsupervised deep learning technique, FlowNet-PET, was constructed. The network was trained to predict the optical flow between two PET frames from different breathing amplitude ranges. As a result, the trained model groups different retrospectively-gated PET images together into a motion-corrected single bin, providing a final image with similar counting statistics as a non-gated image, but without the blurring effects that were initially observed. As a proof-of-concept, FlowNet-PET was applied to anthropomorphic digital phantom data, which provided the possibility to design robust metrics to quantify the corrections. When comparing the predicted optical flows to the ground truths, the median absolute error was found to be smaller than the pixel and slice widths, even for the phantom with a diaphragm movement of 21 mm. The improvements were illustrated by comparing against images without motion and computing the intersection over union (IoU) of the tumors as well as the enclosed activity and coefficient of variation (CoV) within the no-motion tumor volume before and after the corrections were applied. The average relative improvements provided by the network were 54%, 90%, and 76% for the IoU, total activity, and CoV, respectively. The results were then compared against the conventional retrospective phase binning approach. FlowNet-PET achieved similar results as retrospective binning, but only required one sixth of the scan duration. The code and data used for training and analysis has been made publicly available (https://github.com/teaghan/FlowNet_PET).
• Abstract（参考訳）: PET画像における呼吸運動の補正のために,解釈可能で教師なしの深層学習技術であるFlowNet-PETを構築した。 このネットワークは、異なる呼吸振幅範囲から2つのPETフレーム間の光の流れを予測するために訓練された。 その結果、トレーニングされたモデルでは、振り返り式PET画像から動き補正された単一ビンにグループ化され、非ゲート画像と類似のカウント統計を持つ最終画像が得られたが、当初観察されたぼやけた効果は得られなかった。 概念実証として、flownet-petは擬人化されたデジタルファントムデータに適用され、補正を定量化するために堅牢なメトリクスを設計することができた。 予測された光流と地上の真実とを比較すると、中央の絶対誤差は画素やスライス幅よりも小さく、ファントムでは横隔膜運動が21mmであった。 この改善は,運動のない画像と比較し,腫瘍の結合(iou)上の交点を計算し,補正前後の非運動腫瘍容積内における閉鎖活性および変動係数(cov)を算出した。 ネットワークによって提供される平均的な相対的な改善は、iou、total activity、covのそれぞれ54%、90%、および76%であった。 結果は、従来のふりかえりフェーズのバイナリアプローチと比較された。 FlowNet-PETはリフレクションバイニングと同様の結果を得たが、スキャン期間の6分の1しか必要なかった。 トレーニングと分析に使用されるコードとデータが公開されている(https://github.com/teaghan/FlowNet_PET)。

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