論文の概要: The study of non-complete-ring positron emission tomography (PET) detection method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00816v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 14:05:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:09.12019
• Title: The study of non-complete-ring positron emission tomography (PET) detection method
• Title（参考訳）: 非完全リングポジトロン放射トモグラフィ(PET)検出法の研究
• Authors: Yeqi Fang, Rong Zhou,
• Abstract要約: 本論文では,不完全リングPETスキャナのための粗大な再構成フレームワークを提案する。 パブリックおよびインハウスの脳PETデータセットに対する実験結果から,提案手法が既存手法より有意に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6478690173421426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Positron Emission Tomography (PET) is a vital molecular imaging tool widely used in medical diagnosis and treatment evaluation. Traditional PET systems typically rely on complete detector rings to achieve full angular coverage for uniform and statistically robust sampling of coincidence events. However, incomplete-ring PET scanners have emerged in various scenarios due to hardware failures, cost constraints, or specific clinical needs. In such cases, conventional reconstruction algorithms often suffer from performance degradation due to reduced data completeness and geometric inconsistencies. This thesis proposes a coarse-to-fine reconstruction framework for incomplete-ring PET scanners. The framework first employs an Attention U-Net model to recover complete sinograms from incomplete ones, then uses the OSEM algorithm for preliminary reconstruction, and finally applies a two-stage architecture comprising a Coarse Prediction Module (CPM) and an Iterative Refinement Module (IRM) for fine reconstruction. Our approach utilizes neighboring axial slices and spectral transform features as auxiliary guidance at the input level to ensure spatial and frequency domain consistency, and integrates a contrastive diffusion strategy at the output level to improve correspondence between low-quality PET inputs and refined PET outputs. Experimental results on public and in-house brain PET datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms existing approaches in metrics such as PSNR (35.6421 dB) and SSIM (0.9588), successfully preserving key anatomical structures and tracer distribution features, thus providing an effective solution for incomplete-ring PET imaging.
• Abstract（参考訳）: PET(Positron Emission Tomography)は、医学的診断と治療評価に広く用いられている分子イメージングツールである。 従来のPETシステムは、一致した事象の均一で統計的に堅牢なサンプリングのために完全な角のカバレッジを達成するために、一般的に完全な検出器環に依存している。 しかし、ハードウェアの故障、コストの制約、特定の臨床ニーズのために、不完全なPETスキャナーが様々なシナリオで出現している。 このような場合、従来の再構成アルゴリズムは、データの完全性や幾何学的不整合の低減による性能劣化に悩まされることが多い。 本論文では,不完全リングPETスキャナのための粗大な再構成フレームワークを提案する。 このフレームワークは、まず意図的U-Netモデルを用いて、未完成のものから完全なサイノグラムを復元し、次にOSEMアルゴリズムを用いて予備的な再構築を行い、最後に、粗い予測モジュール(CPM)と反復リファインメントモジュール(IRM)からなる2段階のアーキテクチャを適用した。 提案手法では, 隣接する軸方向スライスとスペクトル変換特性を入力レベルで補助的ガイダンスとして利用し, 空間領域と周波数領域の整合性を確保するとともに, 低品質PET入力と改良PET出力との対応性を改善するために, 出力レベルでのコントラスト拡散戦略を統合する。 提案手法はPSNR (35.6421 dB) やSSIM (0.9588) などの既存の手法よりも優れており, キー解剖学的構造とトレーサー分布特性の保存に成功した。

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