近日，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 勞特伯生物醫(yī)學(xué)成像研究中心胡戰(zhàn)利研究員團(tuán)隊，與中山大學(xué)腫瘤防治中心以及上海聯(lián)影醫(yī)療公司的“產(chǎn)研醫(yī)合作成果”，發(fā)表在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域頂刊IEEE Transactions on Medical Imaging （IF=10.6）上。

　　現(xiàn)有研究表明，兒童對于輻射劑量的敏感程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于成人，而且兒童在PET掃描時更容易由于運動導(dǎo)致重建圖像出現(xiàn)偽影，因此低劑量快速PET成像在臨床上具有重要意義。基于此，團(tuán)隊研發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的深度泛化PET重建模型（圖1）。該模型通過隱式學(xué)習(xí)來同時優(yōu)化數(shù)據(jù)保真項和正則化項，能夠顯著改善由系統(tǒng)誤差、隨機(jī)散射和背景噪聲等引起的原始信號畸變。實驗結(jié)果表明，該模型在PET重建圖像質(zhì)量上明顯優(yōu)于現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)迭代方法（圖2-圖4）。 

　　中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院助理研究員張其陽博士為論文第一作者，胡戰(zhàn)利研究員、梁棟研究員為論文通訊作者，鄭海榮研究員、楊永峰研究員為論文共同作者。該研究得到了國自然優(yōu)青項目/面上項目、深圳市杰青項目/重點項目等項目的資助。 

圖1：深度泛化PET重建模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖2：不同訓(xùn)練周期下的 CRC-STD 曲線（BrainWeb 數(shù)字模體數(shù)據(jù)）

圖3：兒童患者的冠狀切片和軸視圖切片圖像

圖4：不同方法對不同 ROI 所產(chǎn)生的 CNR 改善率直方圖，ROI標(biāo)注于左側(cè)圖像（活體小鼠數(shù)據(jù)）  

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