扩散桥接网络模拟临床水平 PET 用于痴呆诊断
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v1
摘要
肿瘤正电子断层扫描（PET）以 18F-FDG（葡萄糖）为示踪剂，是疑似痴呆患者诊断工作up 中的成熟工具。然而，与常规可获得的磁共振成像（MRI）相比，FDG-PET 可获得性更低，成本更高。本文提出 SiM2P，一种基于 3D 扩散桥接的框架，学习从 MRI 和辅助患者信息到模拟 FDG-PET 图像的概率映射，以实现诊断水平的生成。在盲法临床读者研究中，两位神经放射学家和两位核医学家对原 MRI 和 SiM2P 模拟的 PET 图像进行评估，针对阿尔弑尔斯病、行为型前额体前端痴呆和认知正常对照患者。SiM2P 将三组诊断准确率从 75.0% 提升至 84.7%（p<0.05）。值得注意的是，模拟的 PET 图像获得了更高的诊断确定性评级，并在与 MRI 图像相比实现了更好的读者间一致性。最后，我们开发了一种针对本地部署 SiM2P 框架的实用工作流程。该方法仅需 20 例站点特定病例和基本人口学信息。该方法使 FDG-PET imaging 的既定诊断优势更易于患者及其疑似痴呆病例获取，从而有可能在资源有限的环境中提高早期检测和差别诊断的能力。我们的代码已公开于 https://github.com/Yiiitong/SiM2P。
引用
@article{arxiv.2510.15556,
title = {Diffusion Bridge Networks Simulate Clinical-grade PET from MRI for Dementia Diagnostics},
author = {Yitong Li and Ralph Buchert and Benita Schmitz-Koep and Timo Grimmer and Björn Ommer and Dennis M. Hedderich and Igor Yakushev and Christian Wachinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15556},
year = {2025}
}