TauPETGen：基于潜在扩散模型的文本条件 Tau PET 图像合成
图像与视频处理
2023-06-22 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
在本工作中，我们开发了一种新颖的文本引导图像合成技术，可根据文本描述和受试者的 MR 图像生成逼真的 tau PET 图像。生成的 tau PET 图像有潜力用于考察不同测量指标之间的关系，并增加 tau PET 数据集的公开可用性。该方法基于潜在扩散模型。在图像生成过程中，文本描述和受试者的 MR 先验图像均被用作条件。受试者的 MR 图像可提供解剖细节，而文本描述（如性别、扫描时间、认知测试分数和淀粉样蛋白状态）可就 tau 神经原纤维缠结可能沉积的位置提供进一步指导。基于临床 [18F]MK-6240 数据集的初步实验结果证明了所提方法在不同临床阶段生成逼真 tau PET 图像的可行性。
引用
@article{arxiv.2306.11984,
title = {TauPETGen: Text-Conditional Tau PET Image Synthesis Based on Latent Diffusion Models},
author = {Se-In Jang and Cristina Lois and Emma Thibault and J. Alex Becker and Yafei Dong and Marc D. Normandin and Julie C. Price and Keith A. Johnson and Georges El Fakhri and Kuang Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11984},
year = {2023}
}