Sammanfattning -Positron emission tomografi (PET) har använts i stor utsträckning nyligen. För att minimera den potentiella hälsorisk som orsakas av den spårämnesstrålning som är inneboende i PET-skanning är det av stort intresse att syntetisera den högkvalitativa PET-bilden från lågdos en för att minska strålningsexponeringen. I detta dokument föreslår vi en 3D auto-context-baserad lokalitet adaptiv multi-modalitet generarativ adversarial nätverksmodell (LA-GN) för att syntetisera den högkvalitativa FDG PET-avbildningen från lågdos en med tillhörande MRI-bilder som ger anatomisk information. Vårt arbete har fyra bidrag. För det första, skiljer sig från de traditionella metoder som behandlar varje bildmodalitet som en inmatningskanal och tillämpar samma kärna för att konvolvera hela bilden, hävdar vi att bidragen från olika modaliteter kan variera på olika bildplatser, och därför är en enhetlig kärna för en hel bild inte optimal. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en adaptiv lokal strategi för multimodal fusion. För det andra använder vi 1 × 1 × 1 kärna för att lära oss denna lokala adaptiv fusion så att antalet ytterligare parametrar som uppstår genom vår metod hålls så lågt som möjligt. För det tredje, den föreslagna lokala adaptiva fusionsmekanismen lärs in tillsammans med PET-bildsyntesen i en 3D-villkorad GAN-modell, som genererar högkvalitativa PET-bilder genom att använda stora bildlappar och hierarkisk Index Terms-Image syntes, positron emission topografi (PET), generativa kontrariska nätverk (GAN), lokal adaptiv fusion, multimodalitet.
Wang m.fl. REF visade också lovande resultat när man använde en GAN för att uppskatta högdos PET-bilder från lågdosbilder.
3D Auto-Context-Based Locality Adaptive Multi-Modality GANs for PET Synthesis
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}