Fugu-MT 論文翻訳(概要): 2.5D Multi-view Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: Application to Low-count PET Reconstruction with CT-less Attenuation Correction

論文の概要: 2.5D Multi-view Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: Application to Low-count PET Reconstruction with CT-less Attenuation Correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08374v2
Date: Sat, 15 Jun 2024 15:36:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 01:41:06.351409
Title: 2.5D Multi-view Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: Application to Low-count PET Reconstruction with CT-less Attenuation Correction
Title（参考訳）: 2.5D Multi-view Averaging Diffusion Model for 3D Medical Image Translation: for Low-count PET Reconstruction with CTless Attenuation Correction
Authors: Tianqi Chen, Jun Hou, Yinchi Zhou, Huidong Xie, Xiongchao Chen, Qiong Liu, Xueqi Guo, Menghua Xia, James S. Duncan, Chi Liu, Bo Zhou,
Abstract要約: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は重要な臨床画像診断ツールであるが、患者や医療機関に必然的に放射線障害をもたらす。非減衰補正低線量PETを減衰補正標準線量PETに変換する3D法の開発が望ましい。近年の拡散モデルは、従来のCNNベースの手法よりも優れた画像から画像への翻訳のための最先端のディープラーニング手法として登場した。 NACを用いた3次元画像から画像への変換のための新しい2.5次元マルチビュー平均拡散モデル(MADM)を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.897681480967087
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Positron Emission Tomography (PET) is an important clinical imaging tool but inevitably introduces radiation hazards to patients and healthcare providers. Reducing the tracer injection dose and eliminating the CT acquisition for attenuation correction can reduce the overall radiation dose, but often results in PET with high noise and bias. Thus, it is desirable to develop 3D methods to translate the non-attenuation-corrected low-dose PET (NAC-LDPET) into attenuation-corrected standard-dose PET (AC-SDPET). Recently, diffusion models have emerged as a new state-of-the-art deep learning method for image-to-image translation, better than traditional CNN-based methods. However, due to the high computation cost and memory burden, it is largely limited to 2D applications. To address these challenges, we developed a novel 2.5D Multi-view Averaging Diffusion Model (MADM) for 3D image-to-image translation with application on NAC-LDPET to AC-SDPET translation. Specifically, MADM employs separate diffusion models for axial, coronal, and sagittal views, whose outputs are averaged in each sampling step to ensure the 3D generation quality from multiple views. To accelerate the 3D sampling process, we also proposed a strategy to use the CNN-based 3D generation as a prior for the diffusion model. Our experimental results on human patient studies suggested that MADM can generate high-quality 3D translation images, outperforming previous CNN-based and Diffusion-based baseline methods.
Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は重要な臨床画像診断ツールであるが、患者や医療機関に必然的に放射線障害をもたらす。トレーサー注入量を減らすことと、減衰補正のためのCTの取得をなくすことは、全体的な放射線線量を減らすことができるが、しばしば高ノイズと偏りを伴うPETが生じる。したがって、非減衰補正低線量PET(NAC-LDPET)を減衰補正標準線量PET(AC-SDPET)に変換する3D法を開発することが望ましい。近年、拡散モデルは従来のCNN方式よりも優れた画像から画像への翻訳のための最先端のディープラーニング手法として登場した。しかし、高い計算コストとメモリ負荷のため、主に2Dアプリケーションに限られる。これらの課題に対処するため,我々は,NAC-LDPETとAC-SDPETを用いた3次元画像合成のための新しい2.5D多視点平均拡散モデル(MADM)を開発した。特に、MADMは、複数のビューから3D生成品質を確保するために、各サンプリングステップで出力が平均される軸方向、コロナ方向、矢状方向のビューに対して別々の拡散モデルを採用している。また,3次元サンプリングプロセスの高速化を目的として,拡散モデルの先行としてCNNを用いた3次元生成手法を提案する。以上の結果から,MADMは従来のCNNベースおよび拡散ベースライン法よりも優れた高画質な3次元翻訳画像を生成可能であることが示唆された。

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