マルチソース準定常コーンビームCTにおける幾何学適応型投影領域深部散乱推定

科学分野:

• 医用画像処理
• 計算画像処理
• 放射線物理学

背景:

• 定常または準定常CBCT（sCBCT）は、コンパクトなイメージングシステムに可能性を提供します。
• sCBCTジオメトリは複雑なX線散乱の問題に直面しており、従来の散乱推定方法を妨げています。
• sCBCTにおける再構成アーチファクトは、体積ベースの散乱推定器の効果を制限します。

研究 の 目的:

• sCBCTのための適応型投影領域技術である適応型深部散乱推定（ADSE）を提案します。
• sCBCTにおける既存の投影領域および体積領域散乱推定器の限界を克服します。
• sCBCT構成における散乱推定の適用性を向上させます。

主な方法:

• sCBCT投影をビュー不変の代理ジオメトリに変換します。
• 代理ジオメトリで反復CNNベースの散乱推定器とフルエンス重み付けを適用します。
• 逆変換と重み付けを介して最終的なsCBCT散乱推定値を取得します。

主要な成果:

• ADSEは、非截断投影において投影領域散乱強度で1.88%のMAPEを達成し、iMC（4.42%）およびgDSE（5.13%）を上回りました。物理ファントム実験では、ADSEはコントラストを48.67%、CNRを25.03%回復し、iMCおよびgDSEを大幅に改善しました。ADSEは、カップ状アーチファクトを79%、CT数非均一性を71%削減しました。
• ADSEは、非截断投影において投影領域散乱強度で1.88%のMAPEを達成し、iMC（4.42%）およびgDSE（5.13%）を上回りました。
• 物理ファントム実験では、ADSEはコントラストを48.67%、CNRを25.03%回復し、iMCおよびgDSEを大幅に改善しました。
• ADSEは、カップ状アーチファクトを79%、CT数非均一性を71%削減しました。

結論:

• ADSEは、截断やアンダーサンプリングを含む複雑なsCBCTジオメトリにおける散乱推定の課題に効果的に対処します。
• ADSEは、ジオメトリを認識するgDSEおよび反復モンテカルロ（iMC）法よりも優れたパフォーマンスを示します。
• この結果は、調整されたジオメトリワーピング演算子を使用したsCBCTにおける散乱補償の実現可能性を支持しています。