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구성원
Article|
인용수 18
·2021
Restoration of amyloid PET images obtained with short-time data using a generative adversarial networks framework
Young Jin Jeong, Hyoung Suk Park, Ji Eun Jeong, Hyun Jin Yoon, Kiwan Jeon, Kook Cho, Do‐Young Kang
IF 4.996 (2021) Scientific Reports
초록

의학자가 생성된 PET 이미지와 실제 PET 이미지를 구별하지 못하는 것으로 나타났으며, 튜링 테스트를 통해 이를 확인하였다. 세 명의 핵의학과 전문의가 생성된 PET 이미지를 판독하였고, 높은 정확도와 일치도를 보였다. 우리는 시간적 및 외부 검증을 통해 유사한 정량적 결과를 얻었다. 딥러닝 기법을 사용하고 짧은 촬영 시간으로 인해, 저품질 PET 이미지로부터 해석 가능한 PET 이미지를 생성할 수 있다. 임상적 검증은 추가로 필요하지만, 딥러닝 기법을 활용한 단축 촬영 프로토콜이 임상 적용에 사용될 수 있음을 확인하였다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Generative grammarComputer scienceAdversarial systemGenerative adversarial networkAmyloid (mycology)Artificial intelligencePattern recognition (psychology)Image (mathematics)PathologyMedicine
타입
Article
IF / 인용수
4.996 / 18
게재 연도
2021