論文の概要: Robustness Investigation on Deep Learning CT Reconstruction for
Real-Time Dose Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03579v1
- Date: Mon, 7 Dec 2020 10:55:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-21 01:38:46.287997
- Title: Robustness Investigation on Deep Learning CT Reconstruction for
Real-Time Dose Optimization
- Title（参考訳）: リアルタイム線量最適化のためのディープラーニングct再構成のロバスト性の検討
- Authors: Chang Liu, Yixing Huang, Joscha Maier, Laura Klein, Marc
Kachelrie{\ss}, Andreas Maier
- Abstract要約: 線量最適化のための臓器形状を推定するには、予備CT再建が必要です。
本研究では,このようなアプリケーションにおける多様体近似(AUTOMAP)による自動変換の性能を検討する。
2つのプロジェクションまたは4つのプロジェクションから直接画像再構築のためのAUTOMAPモデルをトレーニングします。
テスト画像は平均根平均二乗誤差290huに達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.036721491921218
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In computed tomography (CT), automatic exposure control (AEC) is frequently
used to reduce radiation dose exposure to patients. For organ-specific AEC, a
preliminary CT reconstruction is necessary to estimate organ shapes for dose
optimization, where only a few projections are allowed for real-time
reconstruction. In this work, we investigate the performance of automated
transform by manifold approximation (AUTOMAP) in such applications. For proof
of concept, we investigate its performance on the MNIST dataset first, where
the dataset containing all the 10 digits are randomly split into a training set
and a test set. We train the AUTOMAP model for image reconstruction from 2
projections or 4 projections directly. The test results demonstrate that
AUTOMAP is able to reconstruct most digits well with a false rate of 1.6% and
6.8% respectively. In our subsequent experiment, the MNIST dataset is split in
a way that the training set contains 9 digits only while the test set contains
the excluded digit only, for instance "2". In the test results, the digit "2"s
are falsely predicted as "3" or "5" when using 2 projections for
reconstruction, reaching a false rate of 94.4%. For the application in medical
images, AUTOMAP is also trained on patients' CT images. The test images reach
an average root-mean-square error of 290 HU. Although the coarse body outlines
are well reconstructed, some organs are misshaped.
- Abstract（参考訳）: CTでは、患者への放射線照射を減らすために自動被曝制御(AEC)が頻繁に用いられる。
臓器特異的aecでは,線量最適化のための臓器形状の推定には予備的ct再構成が必要である。
本研究では,多様体近似(AUTOMAP)による自動変換の性能について検討する。
概念実証のために、まずMNISTデータセットの性能を検証し、10桁を含むデータセットをランダムにトレーニングセットとテストセットに分割する。
2つのプロジェクションまたは4つのプロジェクションから直接画像再構成するために、AUTOMAPモデルを訓練する。
テストの結果、AUTOMAPは、それぞれ1.6%と6.8%の偽率で、ほとんどの桁をよく再構築できることを示した。
続く実験では、MNISTデータセットは、例えば「2」のように、テストセットが除外された桁のみを含む間のみ、トレーニングセットが9桁を含むように分割される。
試験結果では、再建に2つの投影を用いた場合、桁「2」を「3」または「5」と誤予測し、虚偽率94.4%に達する。
医用画像に応用するために、AUTOMAPは患者のCT画像でも訓練されている。
テスト画像は平均根平均二乗誤差290huに達する。
粗い体の輪郭はよく再建されているが、一部の臓器は誤造されている。
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