一个隐性神经可变形射线模型,用于基于有限和稀疏视图的时空重建
Yuanwei He1, Dan Ruan1,2
1Department of Radiation Oncology, University of California Los Angeles, Los Angeles, California, USA.
Medical physics
|March 4, 2025
概括
这项研究引入了一种用于放射治疗中连续4D成像的新方法,可实现精确的解剖监测. INDeR模型从稀疏的X射线视图中重建了详细的患者体积,改进了治疗分析.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算解剖学的计算解剖学
- 辐射瘤学 辐射瘤学
背景情况:
- 持续的时空体积重建对于放射治疗来分析治疗结果至关重要.
- 目前的方法面临由于辐射暴露和硬件的限制,通常依赖间歇性成像.
- 在治疗期间准确跟踪患者解剖学对于剂量计算和结果预测至关重要.
研究的目的:
- 从有限的X射线视图开发一个时空空间重建的方法.
- 使用最小的输入投影实现连续时间动态体积重建.
- 为了使患者特定的体积重建只需要20个视图和两个直角视图的实时跟踪.
主要方法:
- 介绍了隐性神经可变形射线 (INDeR) 模型.
- 利用射线束坐标系统,并将稀疏视图测量嵌入到隐式神经场中.
- 通过低维调节对可变形光束进行估计的实时运动.
主要成果:
- INDeR模型实现了强大的图像重建和运动跟踪.
- 已证明高峰信号噪声比 (PSNR) 为30.13dB,具有20个视图,性能优于现有方法.
- 实时保持PSNR>27.41dB,仅使用两个直角投影.
结论:
- INDeR框架成功地从稀疏的视图中重建连续的时空表示.
- 以最小的投影和有效的实时跟踪实现了高度准确的重建.
- 在放射治疗中显示出对解剖学监测的显著潜力.
