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J-GLOBAL ID：202202263168694778   整理番号：22A0462529

MRIによる低計数PETブラインド雑音除去のための空間適応および変圧器融合ネットワーク(STFNet)【JST・京大機械翻訳】

Spatial adaptive and transformer fusion network (STFNet) for low-count PET blind denoising with MRI

著者 (18件)： Zhang Lipei (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Zhang Lipei (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China) ,  Xiao Zizheng (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhou Chao (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Yuan Jianmin (Central Research Institute, Shanghai United Imaging Healthcare, Shanghai, China) ,  He Qiang (Central Research Institute, Shanghai United Imaging Healthcare, Shanghai, China) ,  Yang Yongfeng (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Yang Yongfeng (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China) ,  Liu Xin (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Liu Xin (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China) ,  Liang Dong (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Liang Dong (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China) ,  Zheng Hairong (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Zheng Hairong (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China) ,  Fan Wei (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Zhang Xu (Department of Nuclear Medicine, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China) ,  Hu Zhanli (Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Hu Zhanli (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Health Informatics, Shenzhen, China)
資料名： Medical Physics  (Medical Physics)
巻： 49  号： 1  ページ： 343-356  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1258A  ISSN： 0094-2405  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PURPOSE:陽電子放出断層撮影(PET)は,様々な臨床応用で広く使用されている。PETは,一種の発光コンピュータ断層撮影であり,陽電子消滅放射によって動作する。解剖学的情報を提供する磁気共鳴イメージング(MRI)により,関節PET/MRIは患者の放射線曝露リスクを低減する。改善されたハードウェアとイメージングアルゴリズムは,放射性トレーサまたはベッド持続時間からの線量をさらに減少させるために提案されているが,MRI入力による低カウントPETの雑音除去に焦点を当てた方法はほとんどない。既存の方法は,固定従来型畳込みと局所注意に基づき,マルチモーダル入力から文脈的および相補的情報を十分に抽出および融合しない。改善には,まだ多くの余地がある。従って,空間適応ブロック(SA-ブロック)と変圧器融合符号器(TFE)を有するSiamese符号器から成る,空間適応と変圧器融合ネットワーク(STFNet)と呼ばれる低カウントPET/MRI雑音除去のための新しい深層学習法を提案した。方法:提案したSTFNetは,SA-ブロック,TFE,および復号器の2つの分岐を有するSiamese符号器から成る。最初に,符号器において,著者らは,Siamese符号器においてSA-ブロックを適応した。SAブロックは,融合変調(DCFM)と2つの畳み込み演算による変形可能畳込みから成り,それは,より相対的で長距離の文脈特徴のネットワーク抽出を促進できる。第2に,ピクセル対ピクセルTFEは,ネットワークがPETとMRIの高レベル特徴マップの間の局所と全体的関係を確立するのを助ける。復号器部分では,PET雑音除去とMRI変換のための2つの分岐を設計し,予測を訓練可能な加重加算によって得る。この提案アルゴリズムは,低カウント首PET画像とMRIから合成標準線量頚部PET画像を予測するために実行される。さらに,この方法を,既存のU-Netおよび残留U-Net法と比較した。【結果】著者らの方法の利点を実証するために,著者らはTFE,アブレーション研究,および経験的比較研究に関する構成研究を紹介する。定量分析は,二乗平均平方根誤差(RSME),ピーク信号対雑音比(PSNR),構造類似性(SSIM),およびピアソン相関係数(PCC)に基づいている。さらに,定性的結果は,提案した方法と他の既存の方法との比較を示した。すべての実験結果と可視化は,著者らの方法が定量化と資格において最先端の性能を達成することを示した。結論:著者らの実験に基づいて,STFNetは測定および可視化において既存の方法よりも良好に機能した。しかしながら,著者らのデータセットを訓練するためにL1損失だけを適用するので,著者らの提案方法は,まだ準最適であり,そして,データセットは,異なる低カウントで崩壊したPETを含む。将来,このSTFNetにおいて,視覚品質をさらに改善するために,生成敵対ネットワーク(GAN)ベースのパラダイムを利用する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  畳込み ,  *変圧器 ,  *ネットワーク ,  定量分析 ,  可視化 ,  画像処理 ,  画素 ,  符号器 ,  ハードウェア ,  多モード ,  加算 ,  NMRイメージング ,  PET【トモグラフィー】 ,  *雑音除去

著者キーワード (7件)： 深層学習 ,  低計数PET ,  磁気共鳴イメージング(MRI) ,  ポジトロンエミッショントモグラフィー(PET) ,  残存U-Net ,  STFNet ,  U-Net

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (8件)： MRI ,  計数 ,  PET ,  ブラインド ,  雑音除去 ,  適応 ,  変圧器 ,  融合