positron emission tomography
PulseAugur coverage of positron emission tomography — every cluster mentioning positron emission tomography across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
4 天有情绪数据
-
AI系统ProMUSE通过自适应成像降低阿尔茨海默病诊断成本
研究人员开发了ProMUSE，一个新颖的AI系统，旨在通过自适应地整合多模态数据来改善阿尔茨海默病的早期诊断。该系统最初使用低成本的临床评估并量化诊断不确定性。如果存在高不确定性，ProMUSE会逐步整合更昂贵的数据，如MRI和PET扫描，并利用Dempster-Shafer理论融合信息，减少对昂贵成像的依赖。在基准数据集上的实验表明，ProMUSE可以达到与全模态方法相当的准确性，同时显著减少对MRI/PET扫描的需求，为广泛筛查提…
-
京东旅行上线中国首个一站式宠物旅行预订平台
京东旅行上线了宠物旅行专区，成为中国首个为宠物提供机票、酒店和门票综合预订的平台。此举旨在满足日益增长的宠物友好旅行需求。该平台将为计划出行的宠物主人提供一站式解决方案。
-
新的PETS框架优化AI测试时自洽性
研究人员开发了PETS，一个用于优化AI模型测试时自洽性的新框架。该方法旨在通过有效分配随机推理轨迹的资源来提高模型性能。PETS引入了“自洽率”以理论上支持样本高效分配，并为离线和在线设置提供了算法，在实验中优于均匀分配。
-
深度学习解锁探测器中的皮秒光子计时
研究人员开发了一种新颖的深度学习方法，能够精确测量闪烁探测器中单个光子的到达时间，这在以前受限于多个光子的集体响应。该技术无需修改探测器硬件，并使用无监督学习，实现了皮秒级的时间分辨率，这对于PET扫描等先进的医学成像至关重要。该方法已通过模拟和实验得到验证，展示了改进的时间分辨率，并为光子传输和分类提供了见解。
-
扩散模型从均匀活动图生成逼真的PET图像
研究人员开发了一种新颖的扩散模型，称为PAD，能够从均匀器官活动图生成逼真的异质PET图像。该模型将自然图像文本到图像解码器应用于医学成像，并采用两阶段训练策略来优化图像细节。评估表明，PAD生成的图像在定量准确性、噪声和纹理特征方面与真实PET扫描相当，并在肿瘤分割任务中产生相似的性能。人类观察者发现合成图像在视觉上与实际PET扫描无法区分，凸显了PAD在数据增强和支持各种成像研究方面的潜力。
-
PET-Adapter通过测试时域自适应改进PET图像重建
研究人员开发了PET-Adapter，一个旨在改进正电子发射断层扫描（PET）图像重建的新框架，特别是在有限角度扫描方面。该方法允许预训练的深度学习模型适应新的临床数据集，而无需重新训练或配对的真实数据。通过结合层级解剖学条件和物理信息热启动，PET-Adapter显著减少了重建所需的扩散步数，同时在各种临床场景中保持了高质量的图像。