論文の概要: Two-Phase Multi-Dose-Level PET Image Reconstruction with Dose Level Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01563v2
• Date: Wed, 10 Apr 2024 13:02:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:38:14.449076
• Title: Two-Phase Multi-Dose-Level PET Image Reconstruction with Dose Level Awareness
• Title（参考訳）: 線量認識を伴う2相多段PET画像再構成
• Authors: Yuchen Fei, Yanmei Luo, Yan Wang, Jiaqi Cui, Yuanyuan Xu, Jiliu Zhou, Dinggang Shen,
• Abstract要約: 線量レベルの認識が可能な新しい二相多段PET再構成アルゴリズムを設計する。 事前学習フェーズは、きめ細かい識別特徴と効果的な意味表現の両方を探索するために考案された。 SPET予測フェーズは、事前学習した線量レベルを利用した粗い予測ネットワークを採用して予備結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.45142393436787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To obtain high-quality positron emission tomography (PET) while minimizing radiation exposure, a range of methods have been designed to reconstruct standard-dose PET (SPET) from corresponding low-dose PET (LPET) images. However, most current methods merely learn the mapping between single-dose-level LPET and SPET images, but omit the dose disparity of LPET images in clinical scenarios. In this paper, to reconstruct high-quality SPET images from multi-dose-level LPET images, we design a novel two-phase multi-dose-level PET reconstruction algorithm with dose level awareness, containing a pre-training phase and a SPET prediction phase. Specifically, the pre-training phase is devised to explore both fine-grained discriminative features and effective semantic representation. The SPET prediction phase adopts a coarse prediction network utilizing pre-learned dose level prior to generate preliminary result, and a refinement network to precisely preserve the details. Experiments on MICCAI 2022 Ultra-low Dose PET Imaging Challenge Dataset have demonstrated the superiority of our method.
• Abstract（参考訳）: 放射線被曝を最小限に抑えつつ、高画質のポジトロンエミッショントモグラフィ(PET)を得るために、対応する低線量PET(LPET)画像から標準線量PET(SPET)を再構成する様々な方法が考案されている。 しかしながら、現在のほとんどの方法は、単線量レベルのPET画像とSPET画像のマッピングを単に学習するだけであるが、臨床シナリオにおけるLPET画像の線量差を省略する。 本稿では,多線量レベルのPET画像から高品質なSPET画像を再構成するために,前訓練フェーズとSPET予測フェーズを含む,線量レベルの認識が可能な2相多線量レベルのPET再構成アルゴリズムを設計する。 特に、事前学習フェーズは、きめ細かい識別特徴と効果的な意味表現の両方を探索するために考案された。 SPET予測フェーズは、事前学習した線量レベルを利用して予備結果を生成する粗い予測ネットワークと、詳細を正確に保存する精細化ネットワークとを採用する。 MICCAI 2022 Ultra-low Dose PET Imaging Challenge Dataset 実験により,本手法の優位性を実証した。

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