SMART-PET: a Self-SiMilARiTy-aware generative adversarial framework for reconstructing low-count [18F]-FDG-PET brain imaging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Positron Emission Tomography (PET) imaging, the use of tracers increases radioactive exposure for longitudinal evaluations and in radiosensitive populations such as pediatrics. However, reducing injected PET activity potentially leads to an unfavorable compromise between radiation exposure and image quality, causing lower signal-to-noise ratios and degraded images. Deep learning-based denoising approaches can be employed to recover low count PET image signals: nonetheless, most of these methods rely on structural or anatomic guidance from magnetic resonance imaging (MRI) and fails to effectively preserve global spatial features in denoised PET images, without impacting signal-to-noise ratios. Methods: In this study, we developed a novel PET only deep learning framework, the Self-SiMilARiTy-Aware Generative Adversarial Framework (SMART), which leverages Generative Adversarial Networks (GANs) and a self-similarity-aware attention mechanism for denoising [18F]-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET images. This study employs a combination of prospective and retrospective datasets in its design. In total, 114 subjects were included in the study, comprising 34 patients who underwent 18F-Fluorodeoxyglucose PET (FDG) PET imaging for drug-resistant epilepsy, 10 patients for frontotemporal dementia indications, and 70 healthy volunteers. To effectively denoise PET images without anatomical details from MRI, a self-similarity attention mechanism (SSAB) was devised. which learned the distinctive structural and pathological features. These SSAB-enhanced features were subsequently applied to the SMART GAN algorithm and trained to denoise the low-count PET images using the standard dose PET image acquired from each individual participant as reference. The trained GAN algorithm was evaluated using image quality measures including structural similarity index measure (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), normalized root mean square (NRMSE), Fréchet inception distance (FID), signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR). Results: In comparison to the standard-dose, SMART-PET had on average a SSIM of 0.984 ± 0.007, PSNR of 38.126 ± 2.631 dB, NRMSE of 0.091 ± 0.028, FID of 0.455 ± 0.065, SNR of 0.002 ± 0.001, and CNR of 0.011 ± 0.011. Regions of interest measurements obtained with datasets decimated down to 10% of the original counts, showed a deviation of less than 1.4% when compared to the ground-truth values. Discussion: In general, SMART-PET shows promise in reducing noise in PET images and can synthesize diagnostic quality images with a 90% reduction in standard of care injected activity. These results make it a potential candidate for clinical applications in radiosensitive populations and for longitudinal neurological studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».