論文の概要: Self-Supervised Learning for Physiologically-Based Pharmacokinetic Modeling in Dynamic PET

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10569v1
• Date: Wed, 17 May 2023 21:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:57:59.813244
• Title: Self-Supervised Learning for Physiologically-Based Pharmacokinetic Modeling in Dynamic PET
• Title（参考訳）: 動的PETにおける生理的薬物動態モデリングのための自己教師付き学習
• Authors: Francesca De Benetti, Walter Simson, Magdalini Paschali, Hasan Sari, Axel Romiger, Kuangyu Shi, Nassir Navab and Thomas Wendler
• Abstract要約: Voxel-wise physiologically based of the Time Activity curves (TAC) は、臨床ワークフローに関連性のある診断情報を提供することができる。 本研究は、測定されたTACと学習された運動パラメータで生成されたものとの類似性を強制する自己教師付きPET損失定式化を導入する。 我々の知る限りでは、これは非線形の運動モデルと整合した運動パラメータのエルボックスワイズ計算を可能にする最初の自己教師ネットワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.28565007063204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic positron emission tomography imaging (dPET) provides temporally resolved images of a tracer enabling a quantitative measure of physiological processes. Voxel-wise physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) modeling of the time activity curves (TAC) can provide relevant diagnostic information for clinical workflow. Conventional fitting strategies for TACs are slow and ignore the spatial relation between neighboring voxels. We train a spatio-temporal UNet to estimate the kinetic parameters given TAC from F-18-fluorodeoxyglucose (FDG) dPET. This work introduces a self-supervised loss formulation to enforce the similarity between the measured TAC and those generated with the learned kinetic parameters. Our method provides quantitatively comparable results at organ-level to the significantly slower conventional approaches, while generating pixel-wise parametric images which are consistent with expected physiology. To the best of our knowledge, this is the first self-supervised network that allows voxel-wise computation of kinetic parameters consistent with a non-linear kinetic model. The code will become publicly available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックポジトロン放射トモグラフィー(dPET)は、生理過程の定量的測定を可能にするトレーサーの時間分解画像を提供する。 Voxel-wise physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model of the time activity curves (TAC)は、臨床ワークフローに関連のある診断情報を提供する。 従来のTACのフィッティング戦略は遅く、隣接するボクセル間の空間的関係を無視する。 F-18-フルオロデオキシグルコース(FDG)dPETからTACの運動パラメータを推定するために、時空間UNetを訓練する。 この研究は、測定されたTACと学習された運動パラメータで生成されたものとの類似性を強制する自己教師付き損失定式化を導入する。 本手法は,期待する生理学と一致した画素方向のパラメトリック画像を生成すると同時に,従来の手法に比べて臓器レベルでの定量的比較結果を提供する。 我々の知る限りでは、これは非線形運動モデルと整合した運動パラメータのボクセルワイズ計算を可能にする最初の自己教師付きネットワークである。 コードは受理次第公開される予定だ。

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