MedGAN: Medical Image Translation using GANs

Image-to-image translation is considered a new frontier in the field of medical image analysis, with numerous potential applications. However, a large portion of recent approaches offers individualized solutions based on specialized task-specific architectures or require refinement through non-end-to-end training. In this paper, we propose a new framework, named MedGAN, for medical image-to-image translation which operates on the image level in an end-to-end manner. MedGAN builds upon recent advances in the field of generative adversarial networks (GANs) by merging the adversarial framework with a new combination of non-adversarial losses. We utilize a discriminator network as a trainable feature extractor which penalizes the discrepancy between the translated medical images and the desired modalities. Moreover, style-transfer losses are utilized to match the textures and fine-structures of the desired target images to the translated images. Additionally, we present a new generator architecture, titled CasNet, which enhances the sharpness of the translated medical outputs through progressive refinement via encoder-decoder pairs. Without any application-specific modifications, we apply MedGAN on three different tasks: PET-CT translation, correction of MR motion artefacts and PET image denoising. Perceptual analysis by radiologists and quantitative evaluations illustrate that the MedGAN outperforms other existing translation approaches.Comment: 16 pages, 8 figure

Transmission-based attenuation correction for time-of-flight positron emission tomography

Positronemissietomografie (PET) is een beeldvormingstechniek binnen de nucleaire geneeskunde waarbij met behulp van een radioactieve speurstof fysiologische processen in het lichaam in beeld gebracht worden. De techniek speelt een belangrijke rol in de diagnose van verschillende aandoeningen. Het verkrijgen van kwantitatieve PET beelden wordt echter bemoeilijkt door een aantal fysische effecten. Eén van de voornaamste effecten is de attenuatie van de fotonen uitgezonden door de speurstof. Om hiervoor te corrigeren, dient de verdeling van attenuatiecoëfficiënten binnen het beeldvolume gekend te zijn. PET beeldvorming is gedurende de laatste tien jaar geëvolueerd tot multimodale beeldvorming, waarbij functionele PET gecombineerd wordt met magnetische resonantiebeeldvorming (MRI). Het corrigeren voor attenuatie in een PET/MRI-studie is echter niet zo eenvoudig aangezien er geen rechtstreeks verband bestaat tussen de MRI-signalen en de attenuatiecoëfficiënten van weefsels. In dit onderzoek werd een nieuwe MR-compatibele methode ontwikkeld om de verdeling van de attenuatiecoëfficiënten van weefsels in een 'Time-Of-Flight' (TOF) PET-opname te bepalen. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van een transmissiebron die binnen het beeldvolume wordt gebracht. Tevens laat de TOF-informatie toe de transmissie- en emissiedata simultaan op te meten. De methode werd getest met een simulatie-studie, experimentele studies en humane beeldvorming