論文の概要: Synthesizing PET images from High-field and Ultra-high-field MR images
Using Joint Diffusion Attention Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03901v1
- Date: Sat, 6 May 2023 02:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 18:56:23.983449
- Title: Synthesizing PET images from High-field and Ultra-high-field MR images
Using Joint Diffusion Attention Model
- Title（参考訳）: 関節拡散注意モデルを用いた高磁場・超高磁場MR画像からのPET画像の合成
- Authors: Taofeng Xie, Chentao Cao, Zhuoxu Cui, Yu Guo, Caiying Wu, Xuemei Wang,
Qingneng Li, Zhanli Hu, Tao Sun, Ziru Sang, Yihang Zhou, Yanjie Zhu, Dong
Liang, Qiyu Jin, Guoqing Chen, Haifeng Wang
- Abstract要約: PETスキャンはコストが高く、放射性曝露を伴うため、PETが欠如する。
超高磁場イメージングは臨床と学術の両方で有用であることが証明されている。
高速MRIと超高磁場MRIの合成PET法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.67282361664074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: MRI and PET are crucial diagnostic tools for brain diseases, as they provide
complementary information on brain structure and function. However, PET
scanning is costly and involves radioactive exposure, resulting in a lack of
PET. Moreover, simultaneous PET and MRI at ultra-high-field are currently
hardly infeasible. Ultra-high-field imaging has unquestionably proven valuable
in both clinical and academic settings, especially in the field of cognitive
neuroimaging. These motivate us to propose a method for synthetic PET from
high-filed MRI and ultra-high-field MRI. From a statistical perspective, the
joint probability distribution (JPD) is the most direct and fundamental means
of portraying the correlation between PET and MRI. This paper proposes a novel
joint diffusion attention model which has the joint probability distribution
and attention strategy, named JDAM. JDAM has a diffusion process and a sampling
process. The diffusion process involves the gradual diffusion of PET to
Gaussian noise by adding Gaussian noise, while MRI remains fixed. JPD of MRI
and noise-added PET was learned in the diffusion process. The sampling process
is a predictor-corrector. PET images were generated from MRI by JPD of MRI and
noise-added PET. The predictor is a reverse diffusion process and the corrector
is Langevin dynamics. Experimental results on the public Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset demonstrate that the proposed method
outperforms state-of-the-art CycleGAN for high-field MRI (3T MRI). Finally,
synthetic PET images from the ultra-high-field (5T MRI and 7T MRI) be
attempted, providing a possibility for ultra-high-field PET-MRI imaging.
- Abstract（参考訳）: mriとpetは脳疾患の重要な診断ツールであり、脳の構造と機能に関する補完的な情報を提供する。
しかし、PETスキャンは高価であり、放射性曝露を伴うため、PETが欠如している。
また,超高磁場におけるPETとMRIの同時投与は,現在ではほとんど実現不可能である。
超高磁場イメージングは、臨床と学術の両方で、特に認知神経画像学の分野で、間違いなく有益であることが証明されている。
これらのことから,高フィルターMRIと超高磁場MRIの合成PET法を提案する。
統計学的観点から見ると、関節確率分布(JPD)はPETとMRIの相関を示す最も直接的かつ基本的な手段である。
本稿では,JDAMという共同確率分布と注意戦略を有する新しい共同拡散注意モデルを提案する。
JDAMは拡散過程とサンプリング過程を有する。
拡散過程はガウス雑音を付加することによりPETのガウス雑音への段階的な拡散を伴うが、MRIは固定されている。
拡散過程においてMRIとノイズ付加PETのJPDが得られた。
サンプリングプロセスは予測子補正器である。
PET画像はMRIのJSDとノイズ付加PETで生成した。
予測子は逆拡散過程であり、補正子はランゲヴィン力学である。
The public Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) データセットの実験結果は、提案手法が高磁場MRI(3T MRI)に対して最先端のCycleGANより優れていることを示している。
最後に,超高磁場(5T MRIと7T MRI)からのPET画像の合成を試みた。
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