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Siemens Biograph Vision Quadra
Siemens Biograph Vision Quadra
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AI智能体利用VLM和LLM自动进行PET图像去噪
研究人员开发了一种新颖的多智能体系统，该系统利用视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM）来自动化和增强正电子发射断层扫描（PET）图像的去噪。该框架旨在通过动态评估图像质量和病灶状态、自主选择最佳去噪模型和参数，并纳入用于闭环反馈的回滚机制来复制专家工作流程。在西门子Biograph Vision Quadra PET/CT数据上的实验表明，所提出的系统在提高PET图像质量方面优于U-Net、GAN和DDPM等传统方法。
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机器学习分类器用于PET扫描仪背景抑制的评估
研究人员系统地评估了机器学习分类器（包括XGBoost、AdaBoost和神经网络）在LAFOV PET扫描仪中用于背景抑制。该研究侧重于使用西门子Biograph Vision Quadra扫描仪的蒙特卡洛模拟进行逐事件分类。结果表明，一个包含衰减因子、时间差和能量相关变量的4特征模型比更复杂的6特征模型在不同体模几何形状上具有更好的泛化能力。虽然这些机器学习方法优于传统方法，但要进一步提高图像质量，可能需要更大的输入表示或对散射符…