論文の概要: CG-3DSRGAN: A classification guided 3D generative adversarial network
for image quality recovery from low-dose PET images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00725v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 05:39:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 16:35:07.631886
- Title: CG-3DSRGAN: A classification guided 3D generative adversarial network
for image quality recovery from low-dose PET images
- Title（参考訳）: CG-3DSRGAN:低線量PET画像からの画質回復のための分類ガイド付き3次元生成対向ネットワーク
- Authors: Yuxin Xue, Yige Peng, Lei Bi, and Dagan Feng, Jinman Kim
- Abstract要約: PET画像では, トレーサー線量による高放射能が主な関心事である。
投与量を減少させると、画像の質が不十分になる。
CNNを用いた低線量PET合成法が開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.994223928445589
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Positron emission tomography (PET) is the most sensitive molecular imaging
modality routinely applied in our modern healthcare. High radioactivity caused
by the injected tracer dose is a major concern in PET imaging and limits its
clinical applications. However, reducing the dose leads to inadequate image
quality for diagnostic practice. Motivated by the need to produce high quality
images with minimum low-dose, Convolutional Neural Networks (CNNs) based
methods have been developed for high quality PET synthesis from its low-dose
counterparts. Previous CNNs-based studies usually directly map low-dose PET
into features space without consideration of different dose reduction level. In
this study, a novel approach named CG-3DSRGAN (Classification-Guided Generative
Adversarial Network with Super Resolution Refinement) is presented.
Specifically, a multi-tasking coarse generator, guided by a classification
head, allows for a more comprehensive understanding of the noise-level features
present in the low-dose data, resulting in improved image synthesis. Moreover,
to recover spatial details of standard PET, an auxiliary super resolution
network - Contextual-Net - is proposed as a second-stage training to narrow the
gap between coarse prediction and standard PET. We compared our method to the
state-of-the-art methods on whole-body PET with different dose reduction
factors (DRFs). Experiments demonstrate our method can outperform others on all
DRF.
- Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィー (PET) は, 現代医療において, 最も感度の高い分子イメージング法である。
注入トレーサー線量による高放射能はPET画像における主要な関心事であり、臨床応用を制限している。
しかし、投与量を減少させると、画像品質が不適切な診断に繋がる。
低線量で高画質な画像を作成する必要性から、低線量で高画質なPET合成のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの手法が開発されている。
従来のCNNによる研究は通常、低用量PETを異なる線量還元レベルを考慮せずに特徴空間に直接マッピングする。
本研究では,CG-3DSRGAN (Classification-Guided Generative Adversarial Network with Super Resolution Refinement) という新しい手法を提案する。
具体的には、分類ヘッドによって誘導されるマルチタスク粗いジェネレータにより、低線量データに存在するノイズレベルの特徴をより包括的に理解し、画像合成を改善することができる。
さらに,標準PETの空間的詳細を回復するために,第2段階のトレーニングとして補助的な超解像ネットワークであるContextual-Netを提案し,粗い予測と標準PETのギャップを狭める。
本手法を全身PETにおける各線量低減因子 (DRF) の経時的変化と比較した。
実験により、我々の手法は全てのDRFにおいて他よりも優れることを示した。
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