DRMC: A Generalist Model with Dynamic Routing for Multi-Center PET Image Synthesis

要約

多中心陽電子放射断層撮影 (PET) 画像合成は、複数の異なる中心から低線量 PET 画像を回復することを目的としています。
既存の方法の一般化可能性は、異なるイメージング システム/プロトコルを備えたセンター間でのデータ分布が同一でないことに起因するドメイン シフトのため、多施設研究にとって依然として最適ではない可能性があります。
いくつかのアプローチは、センターごとに特化したモデルをトレーニングすることでドメインのシフトに対処しますが、パラメータの効率が悪く、センター間で共有された知識を十分に活用できません。
これに対処するために、センター間でアーキテクチャとパラメータを共有し、共有された知識を利用するジェネラリスト モデルを開発します。
ただし、ジェネラリスト モデルは中心干渉の問題に悩まされる可能性があります。\textit{つまり、データ分布が同一ではないため、異なる中心の勾配方向が一貫性がなかったり、逆になったりする可能性があります。
このような干渉を軽減するために、異なるセンターから異なる専門家にデータをルーティングするクロスレイヤー接続を備えた新しい動的ルーティング戦略を導入します。
実験の結果、ダイナミック ルーティング (DRMC) を備えたジェネラリスト モデルは、センター間で優れた汎用性を示すことがわかりました。
コードとデータは、https://github.com/Yaziwel/Multi-Center-PET-Image-Synthesis から入手できます。

要約(オリジナル)

Multi-center positron emission tomography (PET) image synthesis aims at recovering low-dose PET images from multiple different centers. The generalizability of existing methods can still be suboptimal for a multi-center study due to domain shifts, which result from non-identical data distribution among centers with different imaging systems/protocols. While some approaches address domain shifts by training specialized models for each center, they are parameter inefficient and do not well exploit the shared knowledge across centers. To address this, we develop a generalist model that shares architecture and parameters across centers to utilize the shared knowledge. However, the generalist model can suffer from the center interference issue, \textit{i.e.} the gradient directions of different centers can be inconsistent or even opposite owing to the non-identical data distribution. To mitigate such interference, we introduce a novel dynamic routing strategy with cross-layer connections that routes data from different centers to different experts. Experiments show that our generalist model with dynamic routing (DRMC) exhibits excellent generalizability across centers. Code and data are available at: https://github.com/Yaziwel/Multi-Center-PET-Image-Synthesis.

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