論文の概要: Cycle-Constrained Adversarial Denoising Convolutional Network for PET Image Denoising: Multi-Dimensional Validation on Large Datasets with Reader Study and Real Low-Dose Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23628v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 04:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:42.149896
• Title: Cycle-Constrained Adversarial Denoising Convolutional Network for PET Image Denoising: Multi-Dimensional Validation on Large Datasets with Reader Study and Real Low-Dose Data
• Title（参考訳）: PET画像復調のための周期的制約付き逆流畳み込み畳み込みネットワーク:読取データと実低線量データを用いた大規模データセットの多次元検証
• Authors: Yucun Hou, Fenglin Zhan, Xin Cheng, Chenxi Li, Ziquan Yuan, Runze Liao, Haihao Wang, Jianlang Hua, Jing Wu, Jianyong Jiang,
• Abstract要約: 低線量スキャンから高画質画像を再構成するためのCycle-DCN(Cycle-versa Adrial Denoising Convolutional Network)を提案する。 1,224名の患者から得られた生のPET脳データからなる大規模なデータセットを用いて実験を行った。 サイクルDCNは平均ピーク信号対雑音比(PSNR)、SSIM、正規化ルート平均角誤差(NRMSE)を3つの線量レベルで改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.160782425067712
• License:
• Abstract: Positron emission tomography (PET) is a critical tool for diagnosing tumors and neurological disorders but poses radiation risks to patients, particularly to sensitive populations. While reducing injected radiation dose mitigates this risk, it often compromises image quality. To reconstruct full-dose-quality images from low-dose scans, we propose a Cycle-constrained Adversarial Denoising Convolutional Network (Cycle-DCN). This model integrates a noise predictor, two discriminators, and a consistency network, and is optimized using a combination of supervised loss, adversarial loss, cycle consistency loss, identity loss, and neighboring Structural Similarity Index (SSIM) loss. Experiments were conducted on a large dataset consisting of raw PET brain data from 1,224 patients, acquired using a Siemens Biograph Vision PET/CT scanner. Each patient underwent a 120-seconds brain scan. To simulate low-dose PET conditions, images were reconstructed from shortened scan durations of 30, 12, and 5 seconds, corresponding to 1/4, 1/10, and 1/24 of the full-dose acquisition, respectively, using a custom-developed GPU-based image reconstruction software. The results show that Cycle-DCN significantly improves average Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), SSIM, and Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) across three dose levels, with improvements of up to 56%, 35%, and 71%, respectively. Additionally, it achieves contrast-to-noise ratio (CNR) and Edge Preservation Index (EPI) values that closely align with full-dose images, effectively preserving image details, tumor shape, and contrast, while resolving issues with blurred edges. The results of reader studies indicated that the images restored by Cycle-DCN consistently received the highest ratings from nuclear medicine physicians, highlighting their strong clinical relevance.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は、腫瘍や神経疾患を診断するための重要なツールであるが、患者、特に敏感な集団に放射線リスクをもたらす。 照射線量を減らすことでこのリスクは軽減されるが、画像の品質を損なうことがしばしばある。 低線量スキャンから完全線量画質の画像を再構成するために,Cycle-DCN(Cycle-DCN)を提案する。 このモデルはノイズ予測器と2つの識別器、一貫性ネットワークを統合し、教師付き損失、敵対的損失、サイクル一貫性損失、アイデンティティ損失、隣接する構造類似度指数(SSIM)損失の組み合わせを用いて最適化される。 Siemens Biograph Vision PET/CTスキャナーを用いて1224人の患者から得られた生のPET脳データからなる大規模なデータセットを用いて実験を行った。 いずれの患者も120秒の脳スキャンを施行した。 低線量PET条件をシミュレートするため,GPUベースの画像再構成ソフトウェアを用いて,1/4,1/10,1/24に対応して,スキャン期間を短縮した30,12,5秒の画像を再構成した。 その結果,Cycle-DCNは平均ピーク信号対雑音比(PSNR),SSIM,正規化ルート平均角誤差(NRMSE)を最大56%,35%,71%改善した。 さらにコントラスト・ツー・ノイズ比(CNR)とエッジ保存指数(EPI)の値を達成し、画像の詳細、腫瘍の形状、コントラストを効果的に保存し、ぼやけたエッジで問題を解消する。 その結果,Cycle-DCNにより復元された画像は核医学者から常に高い評価を受けており,その臨床的意義が強調された。

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