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基于得分的生成模型已证明了磁共振成像或计算机断层扫描中的医疗图像重建任务的高度有希望的结果。然而，它们与正电子发射断层扫描（PET）的外观仍然没有探索。PET图像重新冲突涉及各种挑战，包括具有较高差异和广泛动态范围的泊松噪声。为了应对这些挑战，我们提出了基于评分的生成模型的几种特定于PET的适应。为2D和3D PET开发了所提出的框架。此外，我们还使用磁共振图像为指导重建提供了扩展。我们通过广泛的2D和3D内部实验来验证该方法，该实验的模型在没有病变的情况下对患者现实数据进行培训，并评估没有病变的数据以及带有病变的分布数据。这证明了拟议方法的鲁棒性和改善PET重建的重要潜力。
基于分数的生成模型用于PET图像重建
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