科學(xué)家們使用人工智能技術(shù)改進(jìn)傳統(tǒng)PET成像方法[圖]

    近日，來自美國紀(jì)念斯隆凱特靈癌癥中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）的科學(xué)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(xué)習(xí)（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(xiàng)研究的主要目的是通過深度學(xué)習(xí)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(gè)主要瓶頸，即缺乏用于優(yōu)化高級圖像重建算法的自動(dòng)化手段，以及與以上先進(jìn)方法相關(guān)的計(jì)算成本。

    DeepPET是通過學(xué)習(xí)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(xué)家們正在進(jìn)行DeepPET的臨床試驗(yàn)，擬將DeepPET技術(shù)盡快應(yīng)用于臨床。