一种针对检测任务的深度学习方法以提高稀疏视图心肌灌注SPECT图像的质量

该研究针对心肌灌注成像（MPI）中使用单光子发射计算机断层扫描（SPECT）所面临的扫描时间长、患者不适及图像质量下降等问题，提出了一种针对检测任务的深度学习方法。通过引入观察者损失项，该方法显著提高了心肌灌注缺损的检测性能，尤其在检测心肌灌注缺损任务中，其曲线下面积（AUC）显示出相较于稀疏视图协议的显著提升，且能有效恢复左心室壁的结构，展示了克服稀疏采样伪影的能力。