Deep Active Learning Model for Adaptive PET Attenuation and Scatter Correction in Multi-Centric Studies
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative PET imaging requires multiple steps including attenuation and scatter correction (ASC), commonly carried out using anatomical images (CT, MRI). Clinical centers are equipped with different scanners and use different acquisition/reconstruction protocols, and these may vary over time in a given center. As new scanners and protocols emerge, deep learning model performance may deteriorate significantly, even for models built using large datasets, hence the need to update the models. The aim of the current study was to apply a deep active learning model for adaptive PET attenuation and scatter correction in multi-centric studies. We enrolled 1110 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">18</sup> F-FDG and 950 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">68</sup> Ga-PSMA PET/CT images from 3 and 4 different centers, respectively. We implemented a deep residual network architecture with 20 blocks for different-level feature extractions. First, the deep neural network was trained on <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">18</sup> F-FDG PET images. Since the radiotracer distribution is different from <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">68</sup> Ga-PSMA PET, we used body fine tuning transfer learning to transfer ASC knowledge between radiotracers. We build deep learning-based ASC models on <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">68</sup> Ga-PSMA and then applied active learning approaches to build center-specific ASC model. We trained a 2D deep neural network for direct generation of CT-based attenuation corrected PET images from non-attenuation-scatter corrected (NAC) images of <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">68</sup> Ga-PSMA patients. For model evaluation, voxel-wise mean error (ME), mean absolute error (MAE), relative error (RE%), absolute relative error (ARE%) and structural similarity index (SSIM) were calculated between ground truth CT-based attenuation/scatter corrected and predicted PET images using the deep learning algorithm.We achieved a ME of 0.22±0.05, MAE of 0.80±0.05, RE of 2.72±7.5%, ARE of 10.0±4.5% and SSIM of 0. 98±0.02 in the test set. Overall, we applied transfer learning to transfer knowledge between different PET radiotracers and built specific models for each center separately using active learning approaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».