A Deep ADMM-net for iterative low-count PET reconstruction

迭代重建 卷积神经网络 残余物 图像质量 计算机科学 人工智能 降噪 基本事实 还原(数学) 图像(数学) 噪音(视频) 均方误差 算法 迭代法 深度学习 模式识别(心理学) 数学 统计 几何学
作者
Yingying Li,Jun Li,Huafeng Liu
标识
DOI:10.1117/12.2573412
摘要

In clinical, researchers have shown an increasing effort in low-dose PET (LdPET) which reduces the risk of radiotracer while maintaining an acceptable image quality and is challenging in practice. To address this issue, regularized model-based image reconstruction (MBIR) is widely applied and the convolutional neural network (CNN) has been demonstrated the efficiency of noise reduction. In this study, we proposed a deep Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) network with residual CNNs. Human brain data pairs of Poisson sampled sinogram and full-dose MLEM reconstructed image was used as the input and ground truth in training phase respectively.Results showed that ADMM-TV-Net outperformed the traditional EM reconstruction and existing algorithms for LdPET, such as nonlocal mean (NLM) and TV in terms of normalized mean square error (NMSE) and reconstruction speed.
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