論文の概要: DEMIST: A deep-learning-based task-specific denoising approach for
myocardial perfusion SPECT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04249v2
- Date: Wed, 14 Jun 2023 15:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-17 00:00:01.903907
- Title: DEMIST: A deep-learning-based task-specific denoising approach for
myocardial perfusion SPECT
- Title（参考訳）: DEMIST : 深層学習に基づく心筋灌流SPECTのためのタスク特異的 denoising アプローチ
- Authors: Md Ashequr Rahman, Zitong Yu, Richard Laforest, Craig K. Abbey, Barry
A. Siegel, Abhinav K. Jha
- Abstract要約: MPI SPECT画像(DEMIST)を識別するタスク固有深層学習手法を提案する。
この手法は、デノゲーションを行う一方で、検出タスクにおけるオブザーバのパフォーマンスに影響を与える特徴を保存するように設計されている。
以上の結果から,MPI SPECTで低位像を呈示するDEMISTのさらなる臨床評価が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.726871876745818
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is an important need for methods to process myocardial perfusion
imaging (MPI) SPECT images acquired at lower radiation dose and/or acquisition
time such that the processed images improve observer performance on the
clinical task of detecting perfusion defects. To address this need, we build
upon concepts from model-observer theory and our understanding of the human
visual system to propose a Detection task-specific deep-learning-based approach
for denoising MPI SPECT images (DEMIST). The approach, while performing
denoising, is designed to preserve features that influence observer performance
on detection tasks. We objectively evaluated DEMIST on the task of detecting
perfusion defects using a retrospective study with anonymized clinical data in
patients who underwent MPI studies across two scanners (N = 338). The
evaluation was performed at low-dose levels of 6.25%, 12.5% and 25% and using
an anthropomorphic channelized Hotelling observer. Performance was quantified
using area under the receiver operating characteristics curve (AUC). Images
denoised with DEMIST yielded significantly higher AUC compared to corresponding
low-dose images and images denoised with a commonly used task-agnostic DL-based
denoising method. Similar results were observed with stratified analysis based
on patient sex and defect type. Additionally, DEMIST improved visual fidelity
of the low-dose images as quantified using root mean squared error and
structural similarity index metric. A mathematical analysis revealed that
DEMIST preserved features that assist in detection tasks while improving the
noise properties, resulting in improved observer performance. The results
provide strong evidence for further clinical evaluation of DEMIST to denoise
low-count images in MPI SPECT.
- Abstract（参考訳）: 低放射線量で取得した心筋血流イメージング(mpi)spect画像および/または取得時間を処理する方法が必要であり、この処理画像は灌流欠陥の検出に関する臨床課題において観察者性能を向上させる。
このニーズに対処するために、モデル・オブザーバ理論と人間の視覚システムの理解に基づいて、MPI SPECT画像(DEMIST)を識別するタスク固有の深層学習に基づくアプローチを提案する。
この手法は、遮音性能が検出タスクに影響を及ぼす特徴を保存するために設計されている。
2台のスキャナー(N=338)でMPIを施行した患者を対象に,匿名臨床データを用いた再検討を行い,DEMISTを客観的に評価した。
評価は低線量率6.25%, 12.5%, 25%で行われ, 人為的チャネル化ホテルリング観測者を用いて行った。
受信動作特性曲線 (AUC) 下での性能を定量化した。
DEMISTで認識された画像は、対応する低用量画像や、一般的に使われているタスク非依存のDLベースの画像と比較してAUCが有意に高かった。
同様の結果は, 性差と欠陥タイプに基づく成層分析で観察された。
さらに、DEMISTはルート平均二乗誤差と構造類似度指標を用いて定量化され、低線量画像の視覚的忠実度を改善した。
数学的解析により、DEMISTはノイズ特性を改善しながら検出タスクを補助する機能を保存し、観測性能を向上した。
以上の結果から,MPI SPECTで低位像を呈示するDEMISTのさらなる臨床評価が示唆された。
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