論文の概要: Pseudo-MRI-Guided PET Image Reconstruction Method Based on a Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18139v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 22:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:55:29.786979
• Title: Pseudo-MRI-Guided PET Image Reconstruction Method Based on a Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルに基づく擬似MRI誘導PET画像再構成法
• Authors: Weijie Gan, Huidong Xie, Carl von Gall, Günther Platsch, Michael T. Jurkiewicz, Andrea Andrade, Udunna C. Anazodo, Ulugbek S. Kamilov, Hongyu An, Jorge Cabello,
• Abstract要約: MRI情報を用いて解剖学的にPET再建を行ったところ,PET画像の画質が向上する可能性が示唆された。 本研究では,FDG-PET脳画像からT1強調MRI(deep-MRI)画像を推定するために拡散確率モデル(DPM)を用いた。 次にDPM生成T1w-MRIを用いてPET再建を誘導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2903848642045626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anatomically guided PET reconstruction using MRI information has been shown to have the potential to improve PET image quality. However, these improvements are limited to PET scans with paired MRI information. In this work we employed a diffusion probabilistic model (DPM) to infer T1-weighted-MRI (deep-MRI) images from FDG-PET brain images. We then use the DPM-generated T1w-MRI to guide the PET reconstruction. The model was trained with brain FDG scans, and tested in datasets containing multiple levels of counts. Deep-MRI images appeared somewhat degraded than the acquired MRI images. Regarding PET image quality, volume of interest analysis in different brain regions showed that both PET reconstructed images using the acquired and the deep-MRI images improved image quality compared to OSEM. Same conclusions were found analysing the decimated datasets. A subjective evaluation performed by two physicians confirmed that OSEM scored consistently worse than the MRI-guided PET images and no significant differences were observed between the MRI-guided PET images. This proof of concept shows that it is possible to infer DPM-based MRI imagery to guide the PET reconstruction, enabling the possibility of changing reconstruction parameters such as the strength of the prior on anatomically guided PET reconstruction in the absence of MRI.
• Abstract（参考訳）: MRI情報を用いて解剖学的にPET再建を行ったところ,PET画像の画質が向上する可能性が示唆された。 しかし、これらの改善は、ペアMRI情報によるPETスキャンに限られている。 本研究では,FDG-PET脳画像からT1強調MRI(deep-MRI)画像を推定するために拡散確率モデル(DPM)を用いた。 次にDPM生成T1w-MRIを用いてPET再建を誘導する。 このモデルは脳のFDGスキャンでトレーニングされ、複数のレベルのカウントを含むデータセットでテストされた。 深部MRI像は取得したMRI像よりやや劣化していた。 PET画像の画質について、異なる脳領域における関心度分析の結果、PET画像は、取得した画像と深部MRI画像の両方を用いて再構成され、OSEMと比較して画質が向上した。 決定されたデータセットを分析して、同じ結論が得られた。 2人の医師が行った主観的評価では、OSEMはMRI誘導PET画像よりも一貫して悪化しており、MRI誘導PET画像と有意差は認められなかった。 この概念の証明は、DPMベースのMRI画像からPET再構成を誘導することが可能であり、MRIのない解剖学的にガイドされたPET再構成において、前者の強度などの再構成パラメータを変更することが可能であることを示している。

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