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PET图像去噪与肿瘤SUV定量准确性提升研究采用SwinUNETR架构结合肿瘤敏感损失函数，在90例患者数据中验证标准Charbonnier损失模型（std_char）和两种肿瘤加权模型（x19w1.5/x14w3）的去噪效果，发现std_char在全局质量指标（MSE降低28.97%，PSNR提升1.50dB）上最优，而肿瘤加权模型在SUVmax/SUVmean偏移（-0.28至+0.04）控制上更优，并开发了3D Slicer开源模块实现临床部署。
正电子发射断层扫描（PET）在代谢性肿瘤成像中不可或缺，但临床上为缩短扫描时间或降低注射剂量的压力往往会导致图像质量下降，从而掩盖病变并影响定量参数（如标准化摄取值（SUV）的准确性。最近，基于变压器的架构在捕捉长距离三维图像方面表现出更强的能力；然而，这些架构在PET去噪中的应用以及与免费临床软件的整合仍然有限。本研究旨在开发并评估一种基于变压器的去噪模型，用于F-18 FDG PET图像，采用SwinUNETR架构，并结合了对肿瘤敏感的损失函数。此外，另一个目标是实现一个开源模块，以便将训练好的模型应用于3D Slicer平台，实现临床应用。
这项回顾性研究包括了90名接受全身F-18 FDG PET/CT检查的患者。从30秒的列表模式数据中重建了噪声较大的PET图像，而从90秒的数据中重建了全计数参考图像。基于SwinUNETR的残差学习模型有三种配置：标准Charbonnier损失函数（std_char）和两种肿瘤加权损失函数（x19w1.5和x14w3），后者对肿瘤区域的SUV低估情况进行了更严格的惩罚。模型在64×64×64体素的数据块上进行训练，并使用MSE、MAE、逆SSIM（I-SSIM）、PSNR以及肿瘤SUVmax和SUVmean的Bland–Altman图进行评估。
与噪声较大的输入数据相比，所有模型都显著降低了图像噪声。其中，std_char模型在整体图像质量指标上提升最为明显，MSE降低了28.97%，MAE降低了18.61%，I-SSIM提高了37.83%，PSNR提高了1.50 dB。相比之下，肿瘤加权模型x19w1.5和x14w3在保持肿瘤量化准确性方面表现更佳。x19w1.5模型的肿瘤SUVmax偏差为-0.28 g/mL，SUVmean偏差为-0.03 g/mL；而x14w3模型的肿瘤SUVmax偏差为-0.11 g/mL，SUVmean偏差为+0.04 g/mL。
结合肿瘤敏感损失函数的基于变压器的去噪方法显著提高了PET图像质量，同时保留了肿瘤的SUV值。所提出的模型，尤其是x14w3，在去噪性能和定量准确性之间取得了临床可行的平衡。开源的3D Slicer模块使得这些模型能够方便地应用于临床实践和未来的研究。
正电子发射断层扫描（PET）在代谢性肿瘤成像中至关重要，但临床上为缩短扫描时间或降低注射剂量的压力常常会导致图像质量下降，从而掩盖病变并影响定量参数（如标准化摄取值（SUV）的准确性。最近，基于变压器的架构在捕捉长距离三维图像方面表现出更强的能力；然而，这些架构在PET去噪中的应用以及与免费临床软件的整合仍然有限。本研究旨在开发并评估一种基于变压器的去噪模型，用于F-18 FDG PET图像，采用SwinUNETR架构，并结合了对肿瘤敏感的损失函数。此外，另一个目标是实现一个开源模块，以便将训练好的模型应用于3D Slicer平台，实现临床应用。
这项回顾性研究包括了90名接受全身F-18 FDG PET/CT检查的患者。从30秒的列表模式数据中重建了噪声较大的PET图像，而从90秒的数据中重建了全计数参考图像。基于SwinUNETR的残差学习模型有三种配置：标准Charbonnier损失函数（std_char）和两种肿瘤加权损失函数（x19w1.5和x14w3），后者对肿瘤区域的SUV低估情况进行了更严格的惩罚。模型在64×64×64体素的数据块上进行训练，并使用MSE、MAE、逆SSIM（I-SSIM）、PSNR以及肿瘤SUVmax和SUVmean的Bland–Altman图进行评估。
与噪声较大的输入数据相比，所有模型都显著降低了图像噪声。其中，std_char模型在整体图像质量指标上提升最为明显，MSE降低了28.97%，MAE降低了18.61%，I-SSIM提高了37.83%，PSNR提高了1.50 dB。相比之下，肿瘤加权模型x19w1.5和x14w3在保持肿瘤量化准确性方面表现更佳。x19w1.5模型的肿瘤SUVmax偏差为-0.28 g/mL，SUVmean偏差为-0.03 g/mL；而x14w3模型的肿瘤SUVmax偏差为-0.11 g/mL，SUVmean偏差为+0.04 g/mL。
结合肿瘤敏感损失函数的基于变压器的去噪方法显著提高了PET图像质量，同时保留了肿瘤的SUV值。所提出的模型，尤其是x14w3，在去噪性能和定量准确性之间取得了临床可行的平衡。开源的3D Slicer模块使得这些模型能够方便地应用于临床实践和未来的研究。
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