HYPR4D Kernel Method with an Unsupervised 2.5SD+0.5TD Deep Learning Assisted Kernel Matrix
Notice bibliographique
Résumé
We describe a deep learning (DL) assisted HYPR4D kernelized reconstruction which produces nearly noise-free voxel level time-activity-curves (TACs) while preserving quantification within small structures as well as consistent spatiotemporal patterns/features within measured data. A series of iteration specific unsupervised DL networks was trained to minimize the inconsistency between the 4D kernelized OSEM subset estimates so that the network output would contain the most consistent features over the subsets for single subject training. We then construct the proposed DL HYPR4D kernel matrix based on the 4D high frequency features extracted from the network output for each reconstruction iteration. Moreover, inspired by the standard 2.5D de-noising models which use 3 slice input, we further include the corresponding slices one time frame before and after the frame of interest to provide spatiotemporal noise reduction (i.e. 2.5SD+0.5TD). Finally, we introduce a final tuning step within the reconstruction to mitigate the typical over-smoothing observed from the network output to preserve the quantification within small target structures. Contrast phantom and human [18F]FDG data acquired on GE SIGNA PET/MR were used for evaluation. The proposed DL HYPR4D kernel method outperformed the standard HYPR4D kernel method as well as TOF-OSEM and TOF-BSREM (Q.Clear) in terms contrast recovery vs noise. The proposed final tuning reduced the underestimation bias due to over-smoothing within a 4mm target structure from ~15% to < 2% while maintaining nearly noise-free voxel level TACs. In addition, the proposed unsupervised DL assisted reconstruction also outperformed the supervised DL version in terms of minimizing biased patterns along the TACs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».