0% Complete
فارسی
Home
/
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
Authors :
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
Keywords :
Attenuation Correction،PET/CT،PSMA،Deep Learning،U-Net،Pix2Pix
Abstract :
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.
Papers List
List of archived papers
نقش مدیران مستقل در بهبود حاکمیت شرکتی
رعنا شهدآور - آیسان صدقی - المیرا ناصری
طراحی مدل استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال در صنعت بیمه با روش داده بنیاد
مهناز ذابح غازانی - رویا مصطفوی
The Technological Pillars of Smart Hospitals: A 2022–2025 Review of IoMT, Wearables/RTLS/RFID, Robotics (IoRT), and VR/AR
Ali Karaminejad - Naeme Kadkhodai Eliaderani - Sahar Jafari - Mahdi Jafari Asl
مروری بر روشهای هوشمند مدیریت فرسودگی لینکهای عمودی در شبکههای روی تراشه سهبعدی
سید محمد آذرشین - رضا فرشیدی - امین مهرانزاده
نوآوری در امنیت هوشمند: طراحی سیستمهای AI با مقاومت ذاتی در برابر تهدیدات سایبری
علی غلام نتاج - محمد عرفان رحمانیان کوشککی - امیدرضا حمیدی نیا - محمد مهدی افتخاری
Evaluating and Comparing Artificial Intelligence Tools in Solving Mathematical Problems
Marziyeh Felahat - Hossein Gholamalinejad
Comparative Evaluation of Two Keratin Extraction Methods from Kurdish Sheep Wool and Their Application in the Fabrication of Biocompatible Hydrogels with Gelation Time Analysis
Sajjad Pourabdal Nergi - Fatemeh Bagheri - Abbas Sheikh
روش نرمافزاری برای پیشبینی انتشار آلاینده اکسید نیتروژن با استفاده از معماری شبکه عصبی کانولوشنی عمیق
فرناز حسینی
بررسی ابزارهای حسابداری در بازار ارزهای دیجیتال و شبکه بلاکچین
میلاد هاشم زاده
ارزیابی تأثیر اندازه موجودیها و کیفیت سود بر توان واریز بدهی ها در بین شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
سمانه یاقوتی آذری - مهسا ریخته گری نظامی - نادر رضایی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2