자기 지도 학습훈련 기반의 Noise2Void 네트워크를 이용한 PET 영상의 잡음 제거 평가: 팬텀 실험

윤석환; 박찬록

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤석환 (서울대학교병원 핵의학과) 박찬록 (전주대학교)

저널정보: 대한방사선과학회 방사선기술과학 방사선기술과학 제44권 제6호

발행연도: 2021.12

수록면: 655 - 661 (7page)

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Positron emission tomography (PET) images is affected by acquisition time, short acquisition times results in low gamma counts leading to degradation of image quality by statistical noise. Noise2Void(N2V) is self supervised denoising model that is convolutional neural network (CNN) based deep learning. The purpose of this study is to evaluate denoising performance of N2V for PET image with a short acquisition time. The phantom was scanned as a list mode for 10 min using Biograph mCT40 of PET/CT (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany). We compared PET images using NEMA image-quality phantom for standard acquisition time (10 min), short acquisition time (2min) and simulated PET image (S2 min). To evaluate performance of N2V, the peak signal to noise ratio (PSNR), normalized root mean square error (NRMSE), structural similarity index (SSIM) and radio-activity recovery coefficient (RC) were used. The PSNR, NRMSE and SSIM for 2 min and S2 min PET images compared to 10min PET image were 30.983, 33.936, 9.954, 7.609 and 0.916, 0.934 respectively. The RC for spheres with S2 min PET image also met European Association of Nuclear Medicine Research Ltd. (EARL) FDG PET accreditation program. We confirmed generated S2 min PET image from N2V deep learning showed improvement results compared to 2 min PET image and The PET images on visual analysis were also comparable between 10 min and S2 min PET images. In conclusion, noisy PET image by means of short acquisition time using N2V denoising network model can be improved image quality without underestimation of radioactivity.

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참고문헌 (24)

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LeCun Y / 1998 / Gradientbased learning applied to document recognition / Proceeding of the IEEE 86(11):2278~2324

Buades A / 2005 / A Non-local algorithm for image denoising / Proceedings Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :60~65

정의환 / 2020 / 핵의학 감마카메라 정도관리의 딥러닝 적용 / 방사선기술과학 43(6):461~467

Chen J / 2017 / An ensemble of convolution neural networks for image classification based on LSTM / Proceedings of International Conference on Green Informatics(ICGI) :217~222

Tajbakhsh N / 2016 / Convolution neural networks for medical image analysis: Full training or fine tuning? / IEEE Trans Med Imaging 35:1299~1312

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이 논문의 저자 정보

윤석환

소속기관 서울대학교병원 핵의학과

주요연구분야 의약학 > 임상의학 > 방사선과학

논문수 2 이용수 10

박찬록

소속기관 을지대학교 방사선학과

주요연구분야 의약학 > 임상의학 > 방사선과학

논문수 8 이용수 65

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