一个基于变压器的双域网络用于重建FOV扩展圆束CT图像从辐射治疗中截断的阴影图
Liugang Gao1, Kai Xie2, Jiawei Sun2
1School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China; The Affiliated Changzhou NO.2 People's Hospital of Nanjing Medical University, Changzhou, China; Jiangsu Province Engineering Research Center of Medical Physics, Changzhou, China.
一个新的双域网络,dual_swin,从截断的数据中重建了扩展视野圆束计算机断层扫描 (CBCT) 图像. 这种基于变压器的方法显著提高了放射治疗应用的准确性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 放射治疗技术 放射治疗技术
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 圆束计算断层扫描 (CBCT) 在放射治疗中至关重要,但受到其狭小的视野 (sFOV) 的限制.
- 从截断的数据中重建扩展视野 (eFOV) CBCT图像对于全面的治疗计划至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一个基于变压器的双域网络 (dual_swin) 来从截断的协同图中重建eFOV CBCT图像.
- 与现有方法相比,评估 dual_swin 的性能,以精度和工件减少.
主要方法:
- 提出了一个双域网络 (dual_swin),使用Swin变压器块集成sinogram和图像域恢复.
- 培训数据包括从计划CT扫描中生成的合成CBCT (sCBCT) 图像.
- 性能与图像域,sinogram域,基于U-Net的双域和CGLS方法进行了评估,使用HU精度和身体轮精度等指标.
主要成果:
- 双_swin方法显著超过了CGLS,图像域和sinogram域方法.
- dual_swin在HU值和车身轮重建方面取得了卓越的准确性,SSIM和DSC高,HD低.
- 具体来说,在sCBCT图像上,dual_swin实现了MAE为23.0 HU,SSIM为95.7%,DSC为99.6%,HD为4.1毫米.
结论:
- 拟议的 dual_swin 网络有效地从截断的 sinograms 中重建扩展的 FOV CBCT 图像.
- 这一进步通过克服FOV限制,提高了CBCT在放射治疗中的临床实用性.
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