基于CNN的PET正弦图修复以缓解缺陷块探测器影响
医学物理
2019-10-17 v1 图像与视频处理
摘要
正电子发射断层扫描(PET)扫描仪通过不断增加块探测器的阵列来持续提升灵敏度与轴向覆盖范围。随着设备老化，由于故障或部件失效，一个或多个块探测器可能丧失灵敏度。由此缺失的正弦图数据会导致伪影及其他图像质量下降。我们提出利用深度卷积神经网络进行正弦图修复，以缓解块探测器故障的影响。通过使用不同比例原始数据被剔除的全身患者研究进行实验，结果表明该神经网络在原始正弦图的归一化均方误差、重建图像的多尺度结构相似性度量以及定量准确性方面均显著优于已发表的方法。
引用
@article{arxiv.1908.10252,
title = {CNN-Based PET Sinogram Repair to Mitigate Defective Block Detectors},
author = {William Whiteley and Jens Gregor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10252},
year = {2019}
}
备注
Submitted to the Journal of Physics in Medicine and Biology