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

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Applicant, Patent owner：
Agent (1)：特許業務法人M&Sパートナーズ
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：2020536840
Publication number (International publication number)：2021509953
Application date： Dec. 26, 2018
Publication date： Apr. 08, 2021
Summary：

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。

Claim (excerpt)：

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)：

G01T 1/161 , G06T 7/00

FI (2)：

G01T1/161 C , G06T7/00 350C

F-Term (13)：

4C188EE02 , 4C188FF04 , 4C188KK33 , 4C188LL30 , 5L096AA03 , 5L096AA06 , 5L096AA09 , 5L096BA06 , 5L096BA13 , 5L096CA18 , 5L096DA01 , 5L096HA11 , 5L096KA04

Patent cited by the Patent：

Cited by applicant (5)

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Gazette classification：公表公報 Application number：特願2012-521121 Applicant：コーニンクレッカフィリップスエレクトロニクスエヌヴィ
自己進化型パターン認識システム
Gazette classification：公開公報 Application number：特願2004-261281 Applicant：独立行政法人理化学研究所
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Gazette classification：公開公報 Application number：特願2014-214758 Applicant：三星電子株式会社

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Cited by applicant (1)

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