研究者提出了直接PET图像重建网络
正电子发射断层扫描(PET)是一种先进的医学成像技术，已广泛应用于各种临床应用，包括肿瘤检测和神经疾病。
减少放射性示踪剂剂量可以减少患者在PET成像中的辐射暴露。然而，它也可能增加噪音，然后影响图像质量．
中国科学院深圳先进技术研究院(SIAT)的研究人员提出了一种直接PET图像重建网络(DPIR-Net)，使用改进的Wasserstein生成对抗网络(WGAN)框架来提高图像质量。
该网络采用正弦图数据直接输入和输出高质量PET图像，与传统网络相比，缩短了重建时间传统模式基于重建网络。
研究者将感知损失、均方误差和Wasserstein距离作为损失函数，解决了传统算法过于平滑和细节信息丢失的问题网络图像重建。
他们将提出的DPIR-Net方法与目前流行的方法进行了比较。结果表明，与其他方法相比，该方法能够快速地从低剂量PET正弦图数据中重建并获得高质量的图像，并能产生更精细的图像细节。
这项研究发表在放射和等离子医学科学汇刊5月19日。
更多信息:胡战利等。DPIR-Net:基于Wasserstein生成对抗网络的直接PET图像重建放射和等离子医学科学汇刊(2020)。DOI: 10.1109 / TRPMS.2020.2995717
所提供的中国科学院
引用:研究人员提出了直接PET图像重建网络(2020,5月26日)，检索自2022年6月15日//www.pyrotek-europe.com/news/2020-05-pet-image-reconstruction-network.html
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