A method of reducing radiation dose for radioimaging modalities and nuclear medicine applications, the method comprising: (a) generating a standard dose nuclear medicine image from a low dose nuclear medicine image using a convolution network； The network includes N convolutional neural network (CNN) stages, each of the CNN stages includes M convolutional layers with K×K kernels, and the convolutional network is symmetrically connected between corresponding CNN stages. Further comprising an encoder-decoder structure having: and (b) performing downsampling with pooling and upsampling with bilinear interpolation between the CNN stages, the CNN having a low dose kernel. Simulating a high-dose image by extracting multiscale and high-level features from the medical image, and (c) a low-dose nuclear medical image to preserve local information and resolution of the high-dose image. The step of adding a coupling connection, wherein the high-dose image has a dose reduction factor (DRF) equal to 1 time the radiotracer in the patient, and the low-dose nuclear medicine image is at least 4 of the radiotracer in the patient. And a step of including a DRF equal to double. [Selection diagram] Fig. 2B放射線画像化モダリティ及び核医学用途のための放射線量を低減させる方法であって、（ａ）畳み込みネットワークを使用して低線量核医学画像から標準線量核医学画像を生成するステップであって、畳み込みネットワークがＮ個の畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）ステージを含み、ＣＮＮステージの各々が、Ｋ×Ｋのカーネルを有するＭ個の畳み込み層を含み、畳み込みネットワークが、互いに対応するＣＮＮステージ間に対称連結接続を有するエンコーダ－デコーダ構造をさらに含む、該ステップと、（ｂ）ＣＮＮステージ間で、プーリングを用いたダウンサンプリング、及び双線形補間を用いたアップサンプリングを行うステップであって、ＣＮＮにより低線量核医学画像からマルチスケール及び高レベルのフィーチャを抽出して高線量画像をシミュレートする、該ステップと、（ｃ）高線量画像の局所的な情報及び解像度を保持するために低線量核医学画像に連結接続を追加するステップであって、高線量画像が、患者体内の放射性トレーサの１倍に等しい線量低減係数（ＤＲＦ）を有し、低線量核医学画像が、患者体内の放射性トレーサの少なくとも４倍に等しいＤＲＦを含む、該ステップと、を含む方法が提供される。【選択図】図２Ｂ
