Краткое содержание

arXiv:2410.22674v2 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Динамические изображения позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) позволяют выявлять распределение метки в организме и динамические процессы, связанные с биохимическими реакциями, и широко применяются в клинической практике. Несмотря на высокую эффективность динамической ПЭТ-визуализации при изучении кинетики и метаболических процессов радиометок, длительные времена сканирования могут вызывать дискомфорт как у пациентов, так и у медицинского персонала. В данной работе предлагается метод предсказания динамических кадров для динамической ПЭТ-визуализации, позволяющий сократить время сканирования за счет применения многофункциональной глубокой нейронной сети, состоящей из обратимых и необратимых модулей. Сеть может предсказывать изображения параметров кинетики на основе ранних кадров динамических ПЭТ-изображений и затем генерировать полные динамические ПЭТ-изображения. В экспериментах с использованием симулированных данных наша сеть продемонстрировала хорошую предсказательную производительность для параметров кинетики и способна восстанавливать высококачественные динамические ПЭТ-изображения.