0% Complete
English
☰
صفحه اصلی
کنفرانسهای فعال
مدیریت منابع انسانی پایدار
حسابداری
بازاریابی و برندینگ در عصر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی:نوآوری، کسبوکار و آموزش
ارشیو کنفرانسها
اولین کنفرانس ملی هوش مصنوعی
دومین کنفرانس ملی هوش مصنوعی
اولین کنگره ملی حسابداری، مالی و مالیاتی
32کنفرانس بین المللی زیست پزشکی
راهنمای شرکت
نحوه ثبتنام
ثبت نام مدیریت منابع انسانی پایدار
ثبت نام دومین کنگره ملی حسابداری
ثبت نام سومین کنفرانس ملی هوش مصنوعی
ثیت نام بازاریابی و برندینگ در عصر هوش مصنوعی
ثبت نام زنجیره ارزش نفت گاز و پتروشیمی
ارسال مقاله
فرمت مقالات مدیریت منابع انسانی پایدار
فرمت مقالات سیستم های هوشمند حسابداری
فرمت مقالات ملی بازاریابی و برندینگ در عصر هوش مصنوعی
فرمت مقالات سومین کنفرانس هوش مصنوعی
سوالات متداول
اخبار و رویدادها
درباره ما
تماس با ما
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
طراحی چارچوب شخصیسازیشده درمان بیماری MS مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق SAC
مریم سبزه یان - محبوبه سبزه یان - امین نوری - ماندانا سادات غفوریان
Freeze-Dried Oxidized Alginate–Gelatin Scaffold Coated with Reduced Graphene Oxide for Bone Tissue Engineering
Mohsen Aghababaei Tafreshi - Sameereh Hashemi-Najafabadi - Nafiseh Baheiraei
مروری بر ابزارهای نوین تأمین مالی اسلامی
مهدی زینالی
Anastomosis Angle Effects in Beating-Heart Coronary Bypass Grafts: A Fluid–Structure Interaction Study
Mohammad Saleh Kazemi - Nasser Fatouraee - Aisa Rassoli
تاثیر هوش مصنوعی بر مدیریت زنجیره تامین در صنایع
افشین محمدی - پریا بخشیان
Application of machine learning approach for prediction the heat capacity of amine
Aboozar Khajeh
نقش هوش مصنوعی در تشخیص و پیشگیری از تقلب در خدمات مالی
مهدی محمدی امین - مهدی فرساد - هادی محمدی امین
Goniometry and Electromyography Data Analysis for Knee Health Diagnosis using Machine Learning
Mohammad-Reza Sayyed Noorani - Zahra Mahmoudi Anzabi - Sara Sharifi
Preparation of pH sensitive Carboxymethyl cellulose / Polyvinylpyrrolidone based hydrogels for drug delivery applications
Masoumeh Olad Mazraeh - Hanieh Shokrkar - Nilufar Nasirpur
Comparative Analysis of Time-Frequency Representations for Pediatric Respiratory Sound Classification Using Deep Learning
Ghazaleh Shiri - Hanieh Bahrami - Alireza Fallahi
بیشتر
19 اردیبهشت 1405
راهنمای انتخاب کنفرانس معتبر برای چاپ مقاله علمی
19 اردیبهشت 1405
چرا شرکت در کنفرانسهای علمی برای مصاحبه دکتری اهمیت دارد؟
21 اردیبهشت 1405
پذیرش سریع مقاله در کنفرانسهای علمی مهندسی و فناوری آغاز شد
21 اردیبهشت 1405
آغاز ثبتنام در همایشهای بینالمللی مدیریت و حسابداری
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.5.0