論文の概要: Deformable Image Registration using Unsupervised Deep Learning for CBCT-guided Abdominal Radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13686v1
• Date: Mon, 29 Aug 2022 15:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 14:47:12.834867
• Title: Deformable Image Registration using Unsupervised Deep Learning for CBCT-guided Abdominal Radiotherapy
• Title（参考訳）: CBCTガイド下腹部放射線治療における教師なしディープラーニングによる変形性画像登録
• Authors: Huiqiao Xie, Yang Lei, Yabo Fu, Tonghe Wang, Justin Roper, Jeffrey D. Bradley, Pretesh Patel, Tian Liu and Xiaofeng Yang
• Abstract要約: 本研究の目的は、教師なし深層学習に基づくCBCT-CBCTデフォルマブル画像登録を提案することである。 提案した変形可能な登録ワークフローは、空間変換に基づくネットワーク(STN)を介して、同じフィードフォワードパスを共有するトレーニングと推論段階で構成されている。 実験では20例の腹部癌患者から100例のCBCT, ホールドアウト試験では21例の腹部癌患者のコホートから105例のCBCTを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.142433093974999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CBCTs in image-guided radiotherapy provide crucial anatomy information for patient setup and plan evaluation. Longitudinal CBCT image registration could quantify the inter-fractional anatomic changes. The purpose of this study is to propose an unsupervised deep learning based CBCT-CBCT deformable image registration. The proposed deformable registration workflow consists of training and inference stages that share the same feed-forward path through a spatial transformation-based network (STN). The STN consists of a global generative adversarial network (GlobalGAN) and a local GAN (LocalGAN) to predict the coarse- and fine-scale motions, respectively. The network was trained by minimizing the image similarity loss and the deformable vector field (DVF) regularization loss without the supervision of ground truth DVFs. During the inference stage, patches of local DVF were predicted by the trained LocalGAN and fused to form a whole-image DVF. The local whole-image DVF was subsequently combined with the GlobalGAN generated DVF to obtain final DVF. The proposed method was evaluated using 100 fractional CBCTs from 20 abdominal cancer patients in the experiments and 105 fractional CBCTs from a cohort of 21 different abdominal cancer patients in a holdout test. Qualitatively, the registration results show great alignment between the deformed CBCT images and the target CBCT image. Quantitatively, the average target registration error (TRE) calculated on the fiducial markers and manually identified landmarks was 1.91+-1.11 mm. The average mean absolute error (MAE), normalized cross correlation (NCC) between the deformed CBCT and target CBCT were 33.42+-7.48 HU, 0.94+-0.04, respectively. This promising registration method could provide fast and accurate longitudinal CBCT alignment to facilitate inter-fractional anatomic changes analysis and prediction.
• Abstract（参考訳）: 画像誘導放射線治療におけるCBCTは、患者の設定と計画評価に重要な解剖情報を提供する。 CBCT画像の経時的登録は, 解剖学的変化の定量化に有効であった。 本研究の目的は、教師なし深層学習に基づくCBCT-CBCTデフォルマブル画像登録を提案することである。 提案した変形可能な登録ワークフローは、空間変換に基づくネットワーク(STN)を介して、同じフィードフォワードパスを共有するトレーニングと推論段階で構成される。 stnはグローバル生成逆ネットワーク(globalgan)とローカルgan(localgan)で構成され、それぞれ粗い動きと細かい動きを予測する。 このネットワークは、画像類似性損失と変形可能ベクトル場(DVF)正規化損失を、地上の真理DVFの監督なしに最小化することで訓練された。 推測段階では、ローカルDVFのパッチは訓練されたローカルGANによって予測され、全像DVFを形成する。 その後、局所的な全体像DVFとGlobalGANが生成したDVFを組み合わせて最終DVFを得る。 実験では20例の腹部癌患者から100例のCBCT, ホールドアウト試験では21例の腹部癌患者のコホートから105例のCBCTを用いて検討した。 定性的に、登録結果は変形したcbct画像とターゲットcbct画像との間に大きな整合を示す。 フィデューシャルマーカーで計算された平均目標登録誤差(TRE)は、1.91+-1.11mmである。 平均絶対誤差 (MAE) と標準相関 (NCC) は, それぞれ33.42+-7.48 HU, 0.94+-0.04であった。 この有望な登録方法は、高速で正確なcbctアライメントを提供し、解剖学的変化の分析と予測を容易にする。

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