論文の概要: Whole-body PET image denoising for reduced acquisition time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16085v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 15:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 14:30:40.073782
• Title: Whole-body PET image denoising for reduced acquisition time
• Title（参考訳）: 取得時間短縮のための全身PET画像
• Authors: Ivan Kruzhilov, Stepan Kudin, Luka Vetoshkin, Elena Sokolova, Vladimir Kokh
• Abstract要約: 本稿では,ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像の復調のための教師付きおよび教師なしディープラーニングモデルの性能評価を行う。 従来の研究とは対照的に、教師なしモデル(ResNet、Unet、SwinIR)は教師なしモデルよりも優れていた。 教師付きCycleGANのハイブリッドアプローチは、復号化画像のSUVmax推定における最良の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06562256987706128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper evaluates the performance of supervised and unsupervised deep learning models for denoising positron emission tomography (PET) images in the presence of reduced acquisition times. Our experiments consider 212 studies (56908 images), and evaluate the models using 2D (RMSE, SSIM) and 3D (SUVpeak and SUVmax error for the regions of interest) metrics. It was shown that, in contrast to previous studies, supervised models (ResNet, Unet, SwinIR) outperform unsupervised models (pix2pix GAN and CycleGAN with ResNet backbone and various auxiliary losses) in the reconstruction of 2D PET images. Moreover, a hybrid approach of supervised CycleGAN shows the best results in SUVmax estimation for denoised images, and the SUVmax estimation error for denoised images is comparable with the PET reproducibility error.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)画像の取得時間削減を前提として, 教師付きおよび教師なしディープラーニングモデルの性能評価を行った。 実験では, 2D (RMSE, SSIM) と 3D (SUVpeak and SUVmax error for the region of interest) を用いて, 212 の研究 (56908 画像) とモデルの評価を行った。 従来の研究とは対照的に,2次元PET画像の再構成において,教師なしモデル(ResNet,Unet,SwinIR)は教師なしモデル(Pix2pix GAN,CycleGAN,ResNetバックボーン,各種補助損失)より優れていた。 さらに、教師付きCycleGANのハイブリッドアプローチは、復号化画像のSUVmax推定における最良の結果を示し、復号化画像のSUVmax推定誤差はPET再現性エラーと同等である。

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