清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

PET image reconstruction with deep progressive learning

人工智能 计算机科学 卷积神经网络 图像质量 成像体模 噪音(视频) 深度学习 计算机视觉 对比度(视觉) 迭代重建 图像噪声 扫描仪 图像复原 图像(数学) 正电子发射断层摄影术 模式识别(心理学) 图像处理 核医学 医学
作者
Yang Lv,Xi Chen
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:66 (10): 105016-105016 被引量:24
标识
DOI:10.1088/1361-6560/abfb17
摘要

Abstract Convolutional neural networks (CNNs) have recently achieved state-of-the-art results for positron emission tomography (PET) imaging problems. However direct learning from input image to target image is challenging if the gap is large between two images. Previous studies have shown that CNN can reduce image noise, but it can also degrade contrast recovery for small lesions. In this work, a deep progressive learning (DPL) method for PET image reconstruction is proposed to reduce background noise and improve image contrast. DPL bridges the gap between low quality image and high quality image through two learning steps. In the iterative reconstruction process, two pre-trained neural networks are introduced to control the image noise and contrast in turn. The feedback structure is adopted in the network design, which greatly reduces the parameters. The training data come from uEXPLORER, the world’s first total-body PET scanner, in which the PET images show high contrast and very low image noise. We conducted extensive phantom and patient studies to test the algorithm for PET image quality improvement. The experimental results show that DPL is promising for reducing noise and improving contrast of PET images. Moreover, the proposed method has sufficient versatility to solve various imaging and image processing problems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
hi_traffic发布了新的文献求助10
3秒前
6秒前
xiaoyi发布了新的文献求助10
13秒前
小蘑菇应助xiaoyi采纳,获得10
22秒前
唠叨的天亦完成签到 ,获得积分10
27秒前
小柯基学从零学起完成签到 ,获得积分10
31秒前
37秒前
1437594843完成签到 ,获得积分10
42秒前
发嗲的慕蕊完成签到 ,获得积分10
48秒前
Jasmineyfz完成签到 ,获得积分10
54秒前
陶醉的烤鸡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大椒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
QiaoHL完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研小螃蟹完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
asdwind完成签到,获得积分10
1分钟前
cdercder应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
Tina酱完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
xiaoyi发布了新的文献求助10
2分钟前
廖天佑完成签到,获得积分0
2分钟前
情怀应助xiaoyi采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
迅速的幻雪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Suttier完成签到 ,获得积分10
2分钟前
jameslee04完成签到 ,获得积分10
2分钟前
鲸鱼打滚完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
无悔完成签到 ,获得积分10
3分钟前
tjxhtj完成签到,获得积分10
3分钟前
mike发布了新的文献求助10
3分钟前
舒服的月饼完成签到 ,获得积分10
3分钟前
领导范儿应助yanqing采纳,获得10
3分钟前
bkagyin应助mike采纳,获得10
3分钟前
幽默书白完成签到,获得积分10
3分钟前
蜘蛛道理完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI5应助丁丁采纳,获得80
3分钟前
3分钟前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
ISCN 2024 – An International System for Human Cytogenomic Nomenclature (2024) 3000
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
105th Edition CRC Handbook of Chemistry and Physics 1600
T/CAB 0344-2024 重组人源化胶原蛋白内毒素去除方法 1000
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3776014
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3321534
关于积分的说明 10206239
捐赠科研通 3036609
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1666392
邀请新用户注册赠送积分活动 797395
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 757805