Use of a Tracer-Specific Deep Artificial Neural Net to Denoise Dynamic PET Images
Notice bibliographique
Résumé
Application of kinetic modeling (KM) on a voxel level in dynamic PET images frequently suffers from high levels of noise, drastically reducing the precision of parametric image analysis. In this paper, we investigate the use of machine learning and artificial neural networks to denoise dynamic PET images. We train a deep denoising autoencoder (DAE) using noisy and noise-free spatiotemporal image patches, extracted from the simulated images of [11C]raclopride, a dopamine D2 receptor agonist. The DAE-processed dynamic and corresponding parametric images (simulated and acquired) are compared with those obtained with conventional denoising techniques, including temporal and spatial Gaussian smoothing, iterative spatiotemporal smoothing/deconvolution, and the highly constrained backprojection processing (HYPR). The simulated (acquired) parametric image non-uniformity was 7.75% (19.49%) with temporal and 5.90% (14.50%) with spatial smoothing, 5.82% (16.21%) with smoothing/deconvolution, 5.49% (13.38%) with HYPR, and 3.52% (11.41%) with DAE. The DAE also produced the best results in terms of the coefficient of variation of voxel values and structural similarity index. Denoising-induced bias in the regional mean binding potential was 7.8% with temporal and 26.31% with spatial smoothing, 28.61% with smoothing/deconvolution, 27.63% with HYPR, and 14.8% with DAE. When the test data did not match the training data, erroneous outcomes were obtained. Our results demonstrate that a deep DAE can provide a substantial reduction in the voxel-level noise compared with the conventional spatiotemporal denoising methods while introducing a similar or lower amount of bias. The better DAE performance comes at the cost of lower generality and requiring appropriate training data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».