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Modified kernel MLAA using autoencoder for PET-enabled dual-energy CT
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences ( IF 5 ) Pub Date : 2021-07-05 , DOI: 10.1098/rsta.2020.0204
Siqi Li 1 , Guobao Wang 1
Affiliation  

Combined use of PET and dual-energy CT provides complementary information for multi-parametric imaging. PET-enabled dual-energy CT combines a low-energy X-ray CT image with a high-energy γ-ray CT (GCT) image reconstructed from time-of-flight PET emission data to enable dual-energy CT material decomposition on a PET/CT scanner. The maximum-likelihood attenuation and activity (MLAA) algorithm has been used for GCT reconstruction but suffers from noise. Kernel MLAA exploits an X-ray CT image prior through the kernel framework to guide GCT reconstruction and has demonstrated substantial improvements in noise suppression. However, similar to other kernel methods for image reconstruction, the existing kernel MLAA uses image intensity-based features to construct the kernel representation, which is not always robust and may lead to suboptimal reconstruction with artefacts. In this paper, we propose a modified kernel method by using an autoencoder convolutional neural network (CNN) to extract an intrinsic feature set from the X-ray CT image prior. A computer simulation study was conducted to compare the autoencoder CNN-derived feature representation with raw image patches for evaluation of kernel MLAA for GCT image reconstruction and dual-energy multi-material decomposition. The results show that the autoencoder kernel MLAA method can achieve a significant image quality improvement for GCT and material decomposition as compared to the existing kernel MLAA algorithm. A weakness of the proposed method is its potential over-smoothness in a bone region, indicating the importance of further optimization in future work.

This article is part of the theme issue ‘Synergistic tomographic image reconstruction: part 2’.



中文翻译:

使用自动编码器的修改内核 MLAA 用于支持 PET 的双能 CT

PET 和双能 CT 的组合使用为多参数成像提供了补充信息。启用 PET 的双能 CT 将低能 X 射线 CT 图像与高能γ从飞行时间 PET 发射数据重建的射线 CT (GCT) 图像,以在 PET/CT 扫描仪上实现双能 CT 材料分解。最大似然衰减和活动 (MLAA) 算法已用于 GCT 重建,但存在噪声。内核 MLAA 通过内核框架利用先验 X 射线 CT 图像来指导 GCT 重建,并在噪声抑制方面取得了显着改进。然而,与其他用于图像重建的核方法类似,现有的核 MLAA 使用基于图像强度的特征来构建核表示,这并不总是鲁棒的,并且可能导致带有伪影的次优重建。在本文中,我们提出了一种改进的核方法,通过使用自动编码器卷积神经网络 (CNN) 从 X 射线 CT 图像先验中提取内在特征集。进行了一项计算机模拟研究,将自动编码器 CNN 派生的特征表示与原始图像块进行比较,以评估用于 GCT 图像重建和双能多材料分解的内核 MLAA。结果表明,与现有的内核 MLAA 算法相比,自编码器内核 MLAA 方法可以实现 GCT 和材料分解的显着图像质量改进。所提出的方法的一个缺点是它在骨骼区域的潜在过度平滑,表明在未来工作中进一步优化的重要性。进行了一项计算机模拟研究,将自动编码器 CNN 派生的特征表示与原始图像块进行比较,以评估用于 GCT 图像重建和双能多材料分解的内核 MLAA。结果表明,与现有的内核 MLAA 算法相比,自编码器内核 MLAA 方法可以实现 GCT 和材料分解的显着图像质量改进。所提出的方法的一个缺点是它在骨骼区域的潜在过度平滑,表明在未来工作中进一步优化的重要性。进行了一项计算机模拟研究,将自动编码器 CNN 派生的特征表示与原始图像块进行比较,以评估用于 GCT 图像重建和双能多材料分解的内核 MLAA。结果表明,与现有的内核 MLAA 算法相比,自编码器内核 MLAA 方法可以实现 GCT 和材料分解的显着图像质量改进。所提出的方法的一个缺点是它在骨骼区域的潜在过度平滑,表明在未来工作中进一步优化的重要性。结果表明,与现有的内核 MLAA 算法相比,自编码器内核 MLAA 方法可以实现 GCT 和材料分解的显着图像质量改进。所提出的方法的一个缺点是它在骨骼区域的潜在过度平滑,表明在未来工作中进一步优化的重要性。结果表明,与现有的内核 MLAA 算法相比,自编码器内核 MLAA 方法可以实现 GCT 和材料分解的显着图像质量改进。所提出的方法的一个缺点是它在骨骼区域的潜在过度平滑,表明在未来工作中进一步优化的重要性。

本文是主题问题“协同断层图像重建:第 2 部分”的一部分。

更新日期:2021-07-05
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