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科學家們使用人工智能技術改進傳統PET成像方法

  近日,來自美國紀念斯隆凱特靈癌癥中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)的科學家們開發出一種名為“DeepPET”的新技術,該技術是使用深度學習(deep learning)將正電子放射斷層造影術(PET)成像數據轉換為高質量圖像,并在Medical Image Analysis雜志上發表題為“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絡技術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,與其他傳統圖像重建方法相比,其成像質量更高,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技術盡快應用于臨床。

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