基于自监督学习的噪声感知动态图像去噪与氢-82心肌PET成像中的正电子范围校正
图像与视频处理
2024-09-19 v1
摘要
氢-82是心肌PET成像中广泛使用的放射性同位素。尽管氢-82具有诸多优势，但其图像质量和定量准确性仍受多重因素限制。首先，氢-82的短半衰期导致动态帧噪声较大。低信噪比会导致图像定量不准确且产生偏差。噪声动态帧也会导致参数图像高度噪声化。由于放射性Tracer衰减和短半衰期，噪声水平在不同动态帧间差异显著。现有去噪方法由于缺乏配对的训练输入/标签以及无法在不同噪声水平下泛化，无法适用于此任务。其次，氢-82发射高能正电子。与其他示踪剂如18-F相比，氢-82在湮灭前行走距离更长，这会负面影响图像的空间分辨率。本研究的目标是提出一种自监督方法，用于同时实现（1）基于噪声感知的动态图像去噪和（2）氢-82心肌PET成像中的正电子范围校正。我们在一组正常志愿者的PET扫描数据上进行测试，结果表明该方法生成的图像视觉质量优于现有方法。为证明图像定量改进效果，我们将图像导出的输入函数（IDIF）与来自连续动脉血样本的动脉输入函数（AIF）进行比较。与原始动态帧相比，采用本方法导出的IDIF平均AUC差值从11.09%降低至7.58%。该方法还改善了心肌血流（MBF）的定量评估，与15-O水扫描结果对比验证，平均MBF差值从0.43降低至0.09。我们还对37例来自不同国家、使用不同扫描仪的患者扫描数据进行了可塑性实验。
引用
@article{arxiv.2409.11543,
title = {Noise-aware Dynamic Image Denoising and Positron Range Correction for Rubidium-82 Cardiac PET Imaging via Self-supervision},
author = {Huidong Xie and Liang Guo and Alexandre Velo and Zhao Liu and Qiong Liu and Xueqi Guo and Bo Zhou and Xiongchao Chen and Yu-Jung Tsai and Tianshun Miao and Menghua Xia and Yi-Hwa Liu and Ian S. Armstrong and Ge Wang and Richard E. Carson and Albert J. Sinusas and Chi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11543},
year = {2024}
}
备注
15 Pages, 10 Figures, 5 tables. Paper Under review. Oral Presentation at IEEE MIC 2023