Supervised Diffusion-Model-Based PET Image Reconstruction

George Webber

doi:10.1007/978-3-032-04965-0_53

2026-01-01

PRE

DOI：10.1007/978-3-032-04965-0_53

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摘要

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扩散模型（DMs）最近被引入作为PET图像重建的正则化先验，将基于高质量PET图像训练的DMs与以测量数据为条件的无监督方案相结合。尽管这些方法由于独立于扫描仪几何形状和注入活度水平而具有潜在的泛化优势，但它们放弃了显式建模DM先验与噪声测量数据之间相互作用的机会，这可能会限制重建精度。为解决此问题，我们提出了一种基于监督DM的PET重建算法。我们的方法强制执行PET的泊松似然模型的非负性，并适应PET图像的广泛强度范围。通过在真实脑PET体模上的实验，我们证明我们的方法在多种剂量水平下在定量方面优于或匹配当前最先进的基于深度学习的方法。我们进一步进行了消融研究，以证明我们模型中提出组件的好处，以及其对训练数据、参数数量和扩散步数的依赖性。此外，我们表明我们的方法比无监督DM基方法能够实现更准确的后验采样，表明不确定性估计得到改善。最后，我们将我们的方法扩展到一种实用的全3D PET方法，并展示了来自真实[18F]FDG脑PET数据的示例结果。

Keyword:

PET Image Reconstruction

Diffusion Models

Inverse Problems

Score-Based Generative Modeling

期刊

MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2025, PT IV

IF:

论文数:

被引数:

机构

University of London

学者数:

1.7K

论文数: 724

被引数: 1.8W

引用论文

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