MRI-guided PET Reconstruction with Adaptive Prior Strength: Study on Image Quality at Different Levels of Statistics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThe combination of magnetic resonance imaging (MRI)-anatomical information with positron emission tomography (PET) image reconstruction has been shown to improve PET image quality in terms of spatial resolution and image noise, especially in brain PET imaging. There are different approaches to combine MRI and PET available, being the use of a Bayesian framework the most extended. Generally, the strength of the prior is controlled by a hyperparameter that needs to be tuned depending on the acquired statistics/counts and the desired image quality in the resulting PET image. However, comparisons between methods is scant, and it is not clear how sensitive they are to the different levels of statistics that can be measured in a PET scan. MethodsIn this work we employed maximum a posteriori (MAP) reconstruction with MRI information to guide the PET reconstruction, and evaluated the performance of several prior models and optimization methods with a fixed and adaptive hyperparameter. Different simulated scenarios, and measured data using different radiotracers at different levels of statistics were employed for the evaluation. Comparisons in image quality and quanti cation between methods were performed in different brain cortical and sub-cortical regions. ResultsSimulated data showed that an adaptive hyperparameter consistently outperformed a fixed hyperparameter for every image reconstruction algorithm implemented. The best performance was achieved with a model combining the Bowsher prior weighted by similarity coefficients based on joint entropy between PET and MRI. One-step-late (OSL) and preconditioned gradient ascent (PGA) optimization methods performed similarly at any level of statistics and number of iterations, so long as the hyperparameter was adaptive. ConclusionsResults with simulated and measured data agreed that MAP reconstruction outperformed OSEM reconstruction, especially at low level of statistics, without any need of tuning. High resolution and low noise images were obtained using MAP reconstruction for 5{30 minutes scan times, showing negligible image quality difference for different radiotracers.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».