换一批基于循环对抗生成网络的胸部锥形束CT校正及剂量计算准确性
Cycle-GAN-based image correction for chest cone-beam CT and accuracy of dose calculation
摘要目的:采用循环对抗生成网络算法建立胸部锥形束CT(CBCT)校正模型,探讨该模型用于提升CBCT质量的可行性,评估校正的CBCT(CCBCT)用于剂量计算的准确性.方法:选择食管癌或肺癌患者已配准的CBCT和定位CT 70例,随机选取其中60例作为训练集,用来训练循环对抗生成网络,生成CBCT的校正模型.剩余10例作为测试集,对CBCT、CCBCT和定位CT之间的CT值平均绝对误差、峰值信噪比、归一化互相关进行统计学分析.将原调强计划(CT Plan)移植到CCBCT上,生成CCBCT Plan,以CT Plan剂量分布为参考,对CCBCT Plan进行三维剂量γ分析.结果:CBCT经校正后散射伪影显著减少,CT值平均绝对误差降低了52.74％±6.47％,峰值信噪比和归一化互相关分别提高了7.95％±3.56％和1.68％±3.38％,差异均有统计学意义(t=18.47、-7.31、-6.77,P<0.05).在2 mm/2％、2 mm/1％和1 mm/1％条件下,CCBCT Plan三维剂量平均γ通过率分别为99.16％±0.34％、98.01％±0.72％、93.95％±1.62％.结论:基于循环对抗生成网络构建的CBCT影像校正模型用于提升CBCT影像质量是可行的,经校正的胸部CBCT可用于放疗剂量计算,为CBCT用于自适应放疗剂量计算奠定基础.
更多相关知识
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2022.07.004
发布时间
2022-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
蚌埠医学院自然科学重点项目（2020byzd160）
- 浏览0
- 被引4
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
