可產生光譜圖像的方法

在今天發表在Patterns上的研究中，由Wang領導的工程師團隊展示了如何將深度學習算法應用于常規的計算機斷層掃描(CT)掃描，以便生成通常需要更高水平的成像技術(稱為雙重成像)的圖像。能量CT。

紐約州特洛伊市-生物成像技術是一種眼睛，可讓醫生看到人體內部以診斷，治療和監測疾病。Rensselaer理工學院生物醫學工程系特聘教授Ge Wang因致力于將這些成像技術與人工智能相結合以改善醫師的“視野”而獲得了廣泛認可。

Rensselaer的研究科學家Congxiang Cong是本文的第-一作者。Wang和Cong也參加了上海第-一影像技術公司的合著者和GE Research的研究人員。

Wang表示：“我們希望這項技術將有助于從常規的單光譜X射線CT掃描中提取更多信息，使其更加定量，并改善診斷。”倫斯勒的生物技術和跨學科研究(CBIS)。

傳統的CT掃描所產生的圖像可以顯示出人體內部組織的形狀，但無法為醫生提供有關這些組織組成的足夠信息。即使使用碘和其他造影劑來幫助醫生區分軟組織和脈管系統，也很難區分微妙的結構。

一種稱為雙能CT的高級技術會收集兩個數據集，以生成顯示組織形狀和有關組織成分信息的圖像。但是，這種成像方法通常需要更高劑量的輻射，并且由于需要額外的硬件而更加昂貴。

在這項研究中，Wang和他的團隊展示了他們的神經網絡如何能夠使用單光譜CT數據生成那些更復雜的圖像。研究人員使用雙能CT產生的圖像來訓練他們的模型，發現它能夠產生高質量的近似值，相對誤差小于2%。

Wang說：“使用傳統CT可以拍攝灰度圖像，而使用雙能CT則可以拍攝兩種顏色的圖像。”“通過深度學習，我們嘗試使用標準機器完成雙能CT成像工作。”