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科學家們使用人工智能技術(shù)改進傳統(tǒng)PET成像方法[圖]

    近日,來自美國紀念斯隆凱特靈癌癥中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)的科學家們開發(fā)出一種名為“DeepPET”的新技術(shù),該技術(shù)是使用深度學習(deep learning)將正電子放射斷層造影術(shù)(PET)成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量圖像,并在Medical Image Analysis雜志上發(fā)表題為“DeepPET: A deep encoder-decoder network for directly solving the PET image reconstruction inverse problem”的文章。

    該項研究的主要目的是通過深度學習網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以克服目前存在的臨床PET圖像重建的兩個主要瓶頸,即缺乏用于優(yōu)化高級圖像重建算法的自動化手段,以及與以上先進方法相關(guān)的計算成本。

    DeepPET是通過學習PET典型圖像及特定PET掃描儀的特性來加速圖像重建過程,與其他傳統(tǒng)圖像重建方法相比,其成像質(zhì)量更高,成像速度更快。目前科學家們正在進行DeepPET的臨床試驗,擬將DeepPET技術(shù)盡快應(yīng)用于臨床。

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