科學家們使用人工智能技術改進傳統(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，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(shù)據(jù)轉換為高質量圖像，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(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。