論文の概要: Unsupervised inter-frame motion correction for whole-body dynamic PET
using convolutional long short-term memory in a convolutional neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06341v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 17:38:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 14:54:29.957793
- Title: Unsupervised inter-frame motion correction for whole-body dynamic PET
using convolutional long short-term memory in a convolutional neural network
- Title（参考訳）: 畳み込み型長期記憶を用いた畳み込み型ニューラルネットワークを用いた全身動的PETのフレーム間運動補正
- Authors: Xueqi Guo, Bo Zhou, David Pigg, Bruce Spottiswoode, Michael E. Casey,
Chi Liu, Nicha C. Dvornek
- Abstract要約: 我々は、フレーム間の身体の動きを補正するための教師なしのディープラーニングベースのフレームワークを開発する。
運動推定ネットワークは、畳み込み長短期記憶層を組み合わせた畳み込みニューラルネットワークである。
トレーニング後,提案したネットワークの動作推定時間は,従来の登録ベースラインの約460倍の速度であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.349668170221975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Subject motion in whole-body dynamic PET introduces inter-frame mismatch and
seriously impacts parametric imaging. Traditional non-rigid registration
methods are generally computationally intense and time-consuming. Deep learning
approaches are promising in achieving high accuracy with fast speed, but have
yet been investigated with consideration for tracer distribution changes or in
the whole-body scope. In this work, we developed an unsupervised automatic deep
learning-based framework to correct inter-frame body motion. The motion
estimation network is a convolutional neural network with a combined
convolutional long short-term memory layer, fully utilizing dynamic temporal
features and spatial information. Our dataset contains 27 subjects each under a
90-min FDG whole-body dynamic PET scan. With 9-fold cross-validation, compared
with both traditional and deep learning baselines, we demonstrated that the
proposed network obtained superior performance in enhanced qualitative and
quantitative spatial alignment between parametric $K_{i}$ and $V_{b}$ images
and in significantly reduced parametric fitting error. We also showed the
potential of the proposed motion correction method for impacting downstream
analysis of the estimated parametric images, improving the ability to
distinguish malignant from benign hypermetabolic regions of interest. Once
trained, the motion estimation inference time of our proposed network was
around 460 times faster than the conventional registration baseline, showing
its potential to be easily applied in clinical settings.
- Abstract（参考訳）: 全身動的PETにおける被写体運動は、フレーム間ミスマッチを導入し、パラメトリックイメージングに深刻な影響を及ぼす。
従来の非厳密な登録手法は一般に計算量が多く、時間がかかる。
ディープラーニングアプローチは,高速で高精度な学習を実現する上で有望だが,トレーサ分布の変化や全身範囲についてはまだ検討されていない。
本研究では,フレーム間体の動きを補正するための教師なし自動ディープラーニングフレームワークを開発した。
運動推定ネットワークは、動的時間的特徴と空間的情報を完全に活用した畳み込み長短期記憶層を組み合わせた畳み込みニューラルネットワークである。
本データセットは90分FDGフルボディPETスキャンで27名の被験者を抽出した。
従来の学習ベースラインと深層学習ベースラインの両方と比較して,9倍のクロスバリデーションでは,パラメトリック$K_{i}$と$V_{b}$の画像の質的,定量的な空間的アライメントが向上し,パラメトリックフィッティング誤差が大幅に低減された。
また,提案手法が推定したパラメトリック画像の下流解析に影響を及ぼす可能性を示し,良質な代謝異常領域と悪性度を区別する能力を向上した。
一旦トレーニングすると,提案ネットワークの動作推定時間は,従来の登録ベースラインの約460倍高速となり,臨床応用が容易になる可能性が示唆された。
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