0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Comparative Assessment of U-Net and Pix2Pix for Applying Direct Attenuation Correction in the Image Domain in 68Ga-PSMA PET/CT Imaging
نویسندگان :
Negin Hamidiyan
1
Hadi Taleshi Ahangari
2
Pardis Ghafarian
3
Hossein Arabi
4
Mohammad Reza Ay
5
1- دانشگاه علوم پزشکی سمنان
2- دانشگاه علوم پزشکی سمنان
3- دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی
4- Geneva University Hospital
5- دانشگاه علوم پزشکی تهران
کلمات کلیدی :
Attenuation Correction،PET/CT،PSMA،Deep Learning،U-Net،Pix2Pix
چکیده :
Attenuation correction (AC) is crucial for achieving accurate quantitative positron emission tomography (PET) imaging; however, it remains a challenge in dedicated PET systems that lack simultaneous computed tomography (CT) imaging. In recent years, deep learning (DL) approaches have been explored for this purpose, though direct comparisons between models are still limited. In this study, we directly compared the performance of two widely applied DL architectures, U-Net and Pix2Pix, for direct AC of whole-body 68Ga-PSMA PET images using the same set of 95 patient data sets. For each data set, CT-based attenuation-corrected PET (PET-CTAC) was used as the reference. Quantitative evaluation included mean error (ME) of mean of standardized uptake value (SUVmean), normalized root mean square error (NRMSE), structural similarity index (SSIM), and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Both U-Net and Pix2Pix generated PET images of comparable quality to those from PET-CTAC, but Pix2Pix generally showed better quantitative metrics. Specifically, U-Net achieved ME, NRMSE, SSIM, and PSNR values of 0.037 ± 0.02, 0.006 ± 0.005, 12.88 ± 2.73, and 0.98 ± 0.14, respectively, whereas Pix2Pix achieved 0.015 ± 0.015, 0.005 ± 0.004, 13.93 ± 2.48, and 0.99 ± 0.004. Statistical analysis, using paired t-tests or Wilcoxon signed-rank tests depending on data normality, demonstrated that Pix2Pix produced SUV estimates closer to those of PET-CTAC, with lower bias and variability than U-Net. In conclusion, both DL models enabled direct AC of whole-body 68Ga-PSMA PET, but Pix2Pix provided more accurate and reliable AC when the two models were directly compared, indicating Pix2Pix is the stronger candidate for clinical use in dedicated PET systems without CT imaging.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تأثیر حسابداری رفتاری و روانشناسی مالی بر تصمیم گیریهای مالی و اقتصادی
یاسر رضایی - مینا قنبری
بررسی نقش رایانش ابری در توسعه اینترنت اشیا: فرصتها و چالشهای ادغام فناوریها
سعیده نادری - سید حمید غفوری مهدی آباد
Finite Element Analysis of Spine ProDisc-L Using Titanium, CFR-PEEK and CoCr Endplates with UHMWPE-GUR1020 75kGy RM Core
Amirali Kashani - Siavash Kazemirad
نوآوری در مدیریت ترافیک: راهبندهای هوشمند برای مسیرهای اختصاصی اتوبوسها
رضا حبیب زاده
نقش یادگیری عمیق در توسعه هوش مصنوعی و کاربردهای آن در صنعت، تجارت و زنجیره تأمین
آیدا مهرنیا
چیستی و چگونگی شناسایی انجمنها در شبکههای اجتماعی
غزاله حاجی آبادی - مجید عبدالرزاق نژاد
طراحی سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری فدراسیونی در شبکههای توزیعشده اینترنت اشیا
سیدکاظم سیدولیلو - امین بابازاده سنگر
تقویت عضلات چهار سر ران و اصلاح الگوهای حرکتی با استفاده از بیوفیدبک الکترومایوگرافی در بیماران مبتلا به مالتیپل اسکلروزیس (MS)
مهدی میری - احسان تهامی - گلاره ویسی
استفاده از هوش مصنوعی جهت تولید یک مقاله تحقیقاتی حسابداری: بررسی پیامدها
رعنا شهدآور - حسین قشلاق سفلائی - حسین عبداله زاده خانقاه
استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی و تشخیص بیماری
مهیار زهرابی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 43.3.0