利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 從低劑量PET演算全劑量影像

需接受多次正電子斷層掃描(Positron Emission Tomography Scan；PET scan)的人，特別是兒童，都會想減少所接受的劑量，以盡量減少輻射誘發(fā)癌癥的長期風(fēng)險(xiǎn)。但低劑量掃描因雜訊水平較高，較缺乏診斷能力。為解決此問題，目前有跨國研究小組正在使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network)作為潛在解決方案。

據(jù)報(bào)導(dǎo)，該研究共同作者、悉尼大學(xué)(University of Sydney)的Luping Zhou表示，他們使用稱為3D條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(3D c-GANS)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來從低劑量的PET影像預(yù)估高質(zhì)量全劑量PET影像的結(jié)果。

這項(xiàng)新技術(shù)是由論文主筆、四川大學(xué)的王燕(Yan Wang)以及大陸、美國、韓國和澳洲的合作者共同開發(fā)，較其它用于合成全劑量PET影像的方法效果更佳。

GAN模型使用兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)偽資料產(chǎn)生器(Generator)及一個(gè)資料辨識器(Discriminator)，它們通過相互競爭獲得最佳結(jié)果。在此新應(yīng)用中，產(chǎn)生器的目標(biāo)是合成足夠高質(zhì)量的全劑量PET影像，以說服辨識器那些影象是真的。辨識器的目標(biāo)則是發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生器的輸出并非真正的全劑量影像。

這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會分別用來自同個(gè)人的低劑量和全劑量PET影像資料庫進(jìn)行訓(xùn)練。一旦訓(xùn)練好，就會向產(chǎn)生器輸入一個(gè)新的低劑量PET影像，好合成相應(yīng)的全劑量、更高質(zhì)量的PET影像。

該技術(shù)的關(guān)鍵功能為能處理3D影像數(shù)據(jù)集，許多其它技術(shù)可以獨(dú)立處理2D軸向切片。這些切片盡管數(shù)據(jù)密集程度較低，但會導(dǎo)致冠狀面和矢狀面中信息的丟失。研究人員發(fā)現(xiàn)，使用3D c-GANS實(shí)現(xiàn)的影像質(zhì)量與用于合成全劑量PET影像的三種現(xiàn)有方法相比有利。

在研究的幾個(gè)路線中，作者計(jì)劃研究全劑量PET合成的多模式方法，其中包含與PET掃描一起采集的臨床CT或MRI掃描。他們還計(jì)劃增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫的規(guī)模，以提高3D c-GANS的普遍性。

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2018-03-29 16:45:25

【人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)】為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇了“深度”？

由 Demi 于星期四, 2018-09-06 09:33 發(fā)表現(xiàn)在提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，會覺得兩者沒有什么區(qū)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能不是“深度”（deep）的嗎？我們常用

2018-09-06 20:48:01

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淺談深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程

焦李成教授在報(bào)告中回顧了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程，闡述了復(fù)雜影像的智能解譯與識別問題，并激勵(lì)大家在人工智能領(lǐng)域勇攀學(xué)術(shù)高峰。

2018-11-26 11:16:21

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如何使用平穩(wěn)小波域深度殘差CNN進(jìn)行低劑量CT圖像估計(jì)

針對低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描（ LDCT）重建圖像中存在大量噪聲的問題，提出了一種平穩(wěn)小波的深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ SWT-CNN）模型，可以從LDCT圖像估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描（NDCT）圖像

2018-12-19 10:39:22

快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載

本文檔的詳細(xì)介紹的是快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的教程資料免費(fèi)下載主要內(nèi)容包括了：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，線性模型，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與正則化，記憶與注意力機(jī)制，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，概率圖模型，玻爾茲曼機(jī)，深度信念網(wǎng)絡(luò)，深度生成模型，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2019-02-11 08:00:00

深圳先進(jìn)院等提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低劑量光聲成像方法

近日，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所生物醫(yī)學(xué)光學(xué)與分子影像中心研究員劉成波團(tuán)隊(duì)、醫(yī)學(xué)人工智能研究中心研究員梁棟團(tuán)隊(duì)，與武漢協(xié)和醫(yī)院放射科教授鄭傳勝團(tuán)隊(duì)合作，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2020-12-28 16:06:13

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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類分析

　　隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者嘗試利用深度學(xué)習(xí)來解決文本分類問題，特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，出現(xiàn)了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類問題進(jìn)行分析，介紹

2021-03-10 16:56:56

OP27S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-14 17:29:33

REF05S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-14 19:16:40

AD844S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-16 08:15:06

REF02S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-18 18:00:28

AD8210S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-20 16:43:37

ADA4096-2S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-23 21:24:30

ADF4108S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-24 12:42:37

ADA4084-2S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-24 14:20:24

OP270S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-24 15:41:51

ADCLK925S低劑量率輻射報(bào)告

2021-04-24 16:53:17

OP400S低劑量輻射試驗(yàn)報(bào)告

2021-04-27 15:16:22

ADL5513S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-07 14:43:30

ADA4084-4S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-08 13:48:00

RH5596低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-12 15:59:05

AD8212S低劑量率通用報(bào)告

2021-05-13 21:35:11

AD8138S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-13 21:39:02

AD8001S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-13 21:44:03

AD8346S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-14 15:28:44

AD8367S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-14 16:37:20

AD6645S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-14 16:50:30

AD8041S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-14 18:07:06

ADL5501S：低劑量率通用報(bào)告

ADL5501S：低劑量率通用報(bào)告

2021-05-17 18:30:39

AD9042S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-17 20:35:49

AD8182S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-17 20:49:57

DAC08S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-17 20:56:28

AD8351S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-17 20:58:44

AD8561S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-18 12:16:16

AD590S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-19 10:37:59

ADA4610-2S低劑量輻射報(bào)告

2021-05-21 09:13:07

OP470S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-22 20:16:06

OP484S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-23 09:02:51

OP471S低劑量輻射試驗(yàn)報(bào)告

2021-05-23 11:26:22

PM139S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-23 16:48:32

REF10S低劑量率通用輻射報(bào)告

2021-05-24 10:40:01

REF43S低劑量率輻射報(bào)告

2021-05-24 16:38:42

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2023-02-23 09:14:44

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淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層

2023-05-15 14:20:01

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淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2023-05-17 09:59:19

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之

2023-08-17 16:30:30

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。

2023-08-21 17:07:36

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淺析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架，它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似

2023-10-11 09:14:33

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利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 從低劑量PET演算全劑量影像

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