論文の概要: Self is the Best Learner: CT-free Ultra-Low-Dose PET Organ Segmentation via Collaborating Denoising and Segmentation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03786v2
• Date: Fri, 27 Jun 2025 02:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 15:06:57.949588
• Title: Self is the Best Learner: CT-free Ultra-Low-Dose PET Organ Segmentation via Collaborating Denoising and Segmentation Learning
• Title（参考訳）: 自己は最高の学習者である:CTのない超低線量PETオルガニストセグメンテーションと協調的認知とセグメンテーション学習
• Authors: Zanting Ye, Xiaolong Niu, Xu Han, Xuanbin Wu, Wantong Lu, Yijun Lu, Hao Sun, Yanchao Huang, Hubing Wu, Lijun Lu,
• Abstract要約: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)における臓器の分画は、がんの定量化において重要な役割を担っている。 低線量PET(LDPET)は、放射線被曝を減らすことでより安全な代替手段を提供する。 既存のPET臓器分割法はコアギスタードCT(Computerd Tomography)アノテーションに依存している。 我々は,新しいCTフリー超LDPET臓器分割パイプラインであるLDOSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.001379538150655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organ segmentation in Positron Emission Tomography (PET) plays a vital role in cancer quantification. Low-dose PET (LDPET) provides a safer alternative by reducing radiation exposure. However, the inherent noise and blurred boundaries make organ segmentation more challenging. Additionally, existing PET organ segmentation methods rely on coregistered Computed Tomography (CT) annotations, overlooking the problem of modality mismatch. In this study, we propose LDOS, a novel CT-free ultra-LDPET organ segmentation pipeline. Inspired by Masked Autoencoders (MAE), we reinterpret LDPET as a naturally masked version of Full-Dose PET (FDPET). LDOS adopts a simple yet effective architecture: a shared encoder extracts generalized features, while task-specific decoders independently refine outputs for denoising and segmentation. By integrating CT-derived organ annotations into the denoising process, LDOS improves anatomical boundary recognition and alleviates the PET/CT misalignments. Experiments demonstrate that LDOS achieves state-of-the-art performance with mean Dice scores of 73.11% (18F-FDG) and 73.97% (68Ga-FAPI) across 18 organs in 5% dose PET. Our code will be available at https://github.com/yezanting/LDOS.
• Abstract（参考訳）: ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)における臓器の分画は、がんの定量化において重要な役割を担っている。 低線量PET(LDPET)は、放射線被曝を減らすことでより安全な代替手段を提供する。 しかし、固有のノイズとぼやけた境界により、器官のセグメンテーションはより困難になる。 さらに、既存のPETオルガンセグメンテーション法は、モダリティミスマッチの問題を見越して、コアギスタードCT(Computerd Tomography)アノテーションに依存している。 本研究では,新しいCTフリー超LDPET臓器分割パイプラインであるLDOSを提案する。 Masked Autoencoders (MAE) に触発されて, LDPET をFull-Dose PET (FDPET) のマスク付きバージョンとして再解釈した。 共有エンコーダは一般化された特徴を抽出し、タスク固有のデコーダは独立してデノナイズとセグメンテーションのために出力を洗練する。 CT由来の臓器アノテーションをデノナイジングプロセスに統合することにより、LDOSは解剖学的境界認識を改善し、PET/CTのミスアライメントを緩和する。 実験により、LDOSは平均Diceスコアが73.11% (18F-FDG)、73.97% (68Ga-FAPI) の最先端のパフォーマンスを5%のPETで達成した。 私たちのコードはhttps://github.com/yezanting/LDOS.comで公開されます。

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