Three-Dimensional Amyloid-Beta PET Synthesis from Structural MRI with Conditional Generative Adversarial Networks

要約

動機アルツハイマー病の特徴として、アミロイドβの沈着と脳の萎縮があり、それぞれPET検査とMRI検査で検出可能である。PETは高価で、侵襲的で、患者に電離放射線を浴びせる。MRIは安価で、非侵襲的であり、電離放射線を必要としないが、脳の萎縮を測定するのに限定される。 目的：T1強調MRIからアミロイドベータPET画像を合成する3D画像変換モデルを開発し、アミロイドベータと脳萎縮の既知の関係を利用する。 アプローチモデルは616組のPET/MRIで学習され、264組で検証された。 結果このモデルはT1強調MRIからアミロイドベータPET画像を高い類似度で合成し、高いSSIMとPSNRを示した（SSIM>0.95&PSNR=28）。 インパクト我々のモデルは、構造MRI画像からアミロイドベータPET画像を合成することが可能であることを証明し、大規模コホート研究や認知症の早期発見のためのアクセシビリティを大幅に向上させるとともに、コスト、侵襲性、放射線被ばくを低減する。

要約(オリジナル)

Motivation: Alzheimer’s Disease hallmarks include amyloid-beta deposits and brain atrophy, detectable via PET and MRI scans, respectively. PET is expensive, invasive and exposes patients to ionizing radiation. MRI is cheaper, non-invasive, and free from ionizing radiation but limited to measuring brain atrophy. Goal: To develop an 3D image translation model that synthesizes amyloid-beta PET images from T1-weighted MRI, exploiting the known relationship between amyloid-beta and brain atrophy. Approach: The model was trained on 616 PET/MRI pairs and validated with 264 pairs. Results: The model synthesized amyloid-beta PET images from T1-weighted MRI with high-degree of similarity showing high SSIM and PSNR metrics (SSIM>0.95&PSNR=28). Impact: Our model proves the feasibility of synthesizing amyloid-beta PET images from structural MRI ones, significantly enhancing accessibility for large-cohort studies and early dementia detection, while also reducing cost, invasiveness, and radiation exposure.

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