实时CBCT成像和运动跟踪通过单个任意角度的X射线投影通过联合动态重建和运动估计 (DREME) 框架
Hua-Chieh Shao1, Tielige Mengke1, Tinsu Pan2
1The Medical Artificial Intelligence and Automation (MAIA) Laboratory, Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390, United States of America.
Physics in medicine and biology
|January 2, 2025
概括
一个新的动态重建和运动估计 (DREME) 框架使得实时圆束计算机断层扫描 (CBCT) 成像和运动跟踪无需患者特定数据. 这种方法准确地估计了解剖运动,以改善放射治疗指导.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 放射治疗技术 放射治疗技术
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 实时圆束计算断层扫描 (CBCT) 对于放射治疗图像指导和运动管理至关重要.
- 现有的方法通常依赖于过时的患者特定的先前信息,可能会损害准确性.
- 需要实时成像和运动跟踪,而不依赖于先前的解剖学知识.
研究的目的:
- 开发和评估一个新的框架,动态重建和运动估计 (DREME),用于实时CBCT成像和运动估计.
- 为了实现准确的运动跟踪,而不需要患者特定的先前信息,解决当前技术的局限性.
- 为了实现适应性放射治疗的实时解剖视觉化和运动分析.
主要方法:
- 在动态重建框架内,DREME集成了基于深度学习的实时CBCT成像和运动估计的方法.
- 它从预处理扫描中以数据驱动的方式重建动态CBCT序列,消除了对先前知识的需求.
- 一个基于卷积神经网络的运动编码器被联合训练用于从单个X射线投影中提取运动特征.
主要成果:
- DREME实现了实时3D呼吸诱导的解剖运动估计,每次投影的推断时间约为1.5毫秒.
- 数字幻影研究显示,平均肺瘤质量中心定位误差为1.2 ± 0.9毫米.
- 患者研究表明,在投射域中的实时瘤定位精度为1.6±1.6毫米.
结论:
- DREME成功地从任意角度的单个X射线投影中执行实时CBCT和体积运动估计.
- 该框架显示了在分数内运动管理中的临床应用的巨大潜力.
- 当与剂量计算方法集成时,DREME可以扩展到实时剂量跟踪和治疗评估.
