基于物理信息循环GAN的动态 PET 快速体素级动力学建模
计算机视觉与模式识别
2025-10-28 v1 其他定量生物学
摘要
Tracer 动力学建模在诊断、治疗计划、示踪剂开发和肿瘤学中发挥着关键作用，但给临床工作者带来了复杂且侵入性的血管输入函数（AIF）估计的负担。我们采用了在动力学 PET 定量化中显示出前景的物理信息循环GAN。我们的实验表明，该方法能够获得可靠的 AIF 预测，并生成与参考标准高度相似的参数图。
引用
@article{arxiv.2510.23140,
title = {Fast Voxel-Wise Kinetic Modeling in Dynamic PET using a Physics-Informed CycleGAN},
author = {Christian Salomonsen and Samuel Kuttner and Michael Kampffmeyer and Robert Jenssen and Kristoffer Wickstrøm and Jong Chul Ye and Elisabeth Wetzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23140},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 1 figure. Pre-review preprint. Submitted to MedEurIPS 2025 (EurIPS workshop)