无监督深度学习用于CBCT图像的合成CT生成,用于儿科患者的质子和碳离子治疗
Matteo Pepa1, Siavash Taleghani2, Giulia Sellaro1
1Bioengineering Unit, Clinical Department, CNAO National Centre for Oncological Hadrontherapy, 27100 Pavia, Italy.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 17, 2024
概括
CycleGAN成功地从CBCT生成合成CT扫描,用于儿科适应性粒子治疗. 这一进步改善了接受治疗适应的年轻患者的图像质量.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
- 瘤学颗粒治疗疗法
背景情况:
- 图像引导治疗适应在瘤颗粒疗法 (PT) 中至关重要,特别是对于儿科患者.
- 对于自适应性PT (APT),需要从形束CT (CBCT) 生成合成计算机断层扫描 (sCT).
研究的目的:
- 提出一个基于CycleGAN的方法,用于从CBCT生成sCT,用于儿科APT.
- 评估儿童骨盆病例中CycleGAN产生的sCT的可行性和质量.
主要方法:
- 利用了来自15名儿科患者的44个CBCT扫描,预处理以减少工件并注册以验证CT (vCT) 扫描.
- 使用一个CycleGAN网络与Res-Net和U-Net发电机组来合成CBCT的sCT.
- 评估图像质量量 (SSIM,PSNR) 和质量,比较sCT与vCT.
主要成果:
- 尽管CBCT图像质量和视野 (FOV) 有局限性,但合成的sCT扫描在数量和质量上都是令人满意的.
- CycleGAN在为儿科APT生成CT类图像纹理方面表现出有希望的结果.
- 通过对注册的CBCT (rCBCT) 和vCT,以及sCT和vCT进行比较,观察到图像质量的改善.
结论:
- CycleGAN 是一个有前途的工具,用于在适应性粒子治疗的儿科环境中生成可接受的sCT.
- 该方法即使在狭窄的视野CBCT数据中也显示出潜力,为年轻患者提供了治疗适应的便利.
关键词:
在CBCT中,CBCT是CBCT.循环GANAN是一个循环.适应性粒子疗法适应性粒子疗法人工智能的人工智能是人工智能.碳离子疗法是一种碳离子疗法.深度学习是一种深度学习.儿科瘤学 儿科瘤学质子疗法是一种质子疗法.合成CTCT 合成CT更多相关视频
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