特許
J-GLOBAL ID：202103015607433800
深層学習を使用した低線量PETイメージングからの全線量PET画像の推定
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人M&Sパートナーズ
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-536840
公開番号（公開出願番号）：特表2021-509953
出願日： 2018年12月26日
公開日（公表日）： 2021年04月08日
要約：
放射イメージングデータを再構成して、低線量再構成画像を生成する。標準取り込み値(SUV)30を適用して、低線量再構成画像を低線量SUV画像に変換する。低線量SUV画像にニューラルネットワーク46、48を適用して、推定全線量SUV画像を生成する。ニューラルネットワークを適用する前に、低線量SUV画像又は低線量SUV画像は、ローパスフィルタ32を使用してフィルタ処理される。ニューラルネットワークは、平均二乗誤差損失コンポーネント34と、画像テクスチャの損失にペナルティを課す損失コンポーネント36及び/又はエッジ保存を促す損失コンポーネント38とを有する損失関数を使用して、訓練用低線量SUV画像を、対応する訓練用全線量SUV画像に一致させて変形するように、訓練用低線量SUV画像と対応する訓練用全線量SUV画像とのセットで訓練される。
請求項（抜粋）：
電子プロセッサと、
画像再構成及び強調プロセスを行うために前記電子プロセッサにより読取り及び実行可能な命令を記憶した非一時的記憶媒体と、を備え、前記画像再構成及び強調プロセスが、
放射イメージングデータを再構成して低線量再構成画像を生成することと、
標準取り込み値(SUV)変換を適用して、前記低線量再構成画像を低線量SUV画像に変換することと、
前記低線量SUV画像にニューラルネットワークを適用して推定全線量SUV画像を生成することと
を含む、放射イメージングデータ再構成デバイス。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G01T1/161 C
, G06T7/00 350C
4C188EE02
, 4C188FF04
, 4C188KK33
, 4C188LL30
, 5L096AA03
, 5L096AA06
, 5L096AA09
, 5L096BA06
, 5L096BA13
, 5L096CA18
, 5L096DA01
, 5L096HA11
, 5L096KA04
