本研究では、PET画像からMRI画像を生成するディフュージョンモデルを開発した。このモデルを用いて生成したMRI画像(deep-MRI)を使って、PET画像の解剖学的ガイド再構成を行った。
まず、25人分のPET-MRI画像ペアを用いてディフュージョンモデルを訓練し、8人分の検証データに適用した。生成したdeep-MRI画像は、実際のMRI画像と比べて軟部組織コントラストが低下しているものの、PET画像の再構成に使用した場合、実MRI画像を使った場合とほぼ同等の画質改善が得られた。
さらに、PET画像の計数を25%、5%に減らした低カウントデータでも検証を行った。定量的な解析と2人の核医学医師による主観的評価の両方で、deep-MRIを使った再構成画像は実MRIを使った場合と同等の性能を示した。
一方で、MRI画像にアーチファクトが存在する場合でも、deep-MRIを使うことで、アーチファクトの影響を受けずにPET画像の改善が得られることが示された。
本手法は、PET/CT検査やPET専用装置においても、MRI画像がない場合や、MRI画像にアーチファクトがある場合に適用できる可能性がある。
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