論文の概要: Synthetic CT Generation from MRI using 3D Transformer-based Denoising
Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19467v1
- Date: Wed, 31 May 2023 00:32:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 19:20:01.351308
- Title: Synthetic CT Generation from MRI using 3D Transformer-based Denoising
Diffusion Model
- Title(参考訳): 3次元トランスを用いたデノイング拡散モデルを用いたMRIからの合成CT生成
- Authors: Shaoyan Pan, Elham Abouei, Jacob Wynne, Tonghe Wang, Richard L.J. Qiu,
Yuheng Li, Chih-Wei Chang, Junbo Peng, Justin Roper, Pretesh Patel, David S.
Yu, Hui Mao and Xiaofeng Yang
- Abstract要約: 磁気共鳴イメージング(MRI)を用いたシンセティックCT(sCT)は放射線治療計画を簡単にする。
本稿では,MRIを高品質なsCTに変換するためのMRI-to-CT変換器を用いた denoising diffusion probabilistic model (MC-DDPM)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.232713445482175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI)-based synthetic computed tomography (sCT)
simplifies radiation therapy treatment planning by eliminating the need for CT
simulation and error-prone image registration, ultimately reducing patient
radiation dose and setup uncertainty. We propose an MRI-to-CT transformer-based
denoising diffusion probabilistic model (MC-DDPM) to transform MRI into
high-quality sCT to facilitate radiation treatment planning. MC-DDPM implements
diffusion processes with a shifted-window transformer network to generate sCT
from MRI. The proposed model consists of two processes: a forward process which
adds Gaussian noise to real CT scans, and a reverse process in which a
shifted-window transformer V-net (Swin-Vnet) denoises the noisy CT scans
conditioned on the MRI from the same patient to produce noise-free CT scans.
With an optimally trained Swin-Vnet, the reverse diffusion process was used to
generate sCT scans matching MRI anatomy. We evaluated the proposed method by
generating sCT from MRI on a brain dataset and a prostate dataset. Qualitative
evaluation was performed using the mean absolute error (MAE) of Hounsfield unit
(HU), peak signal to noise ratio (PSNR), multi-scale Structure Similarity index
(MS-SSIM) and normalized cross correlation (NCC) indexes between ground truth
CTs and sCTs. MC-DDPM generated brain sCTs with state-of-the-art quantitative
results with MAE 43.317 HU, PSNR 27.046 dB, SSIM 0.965, and NCC 0.983. For the
prostate dataset, MC-DDPM achieved MAE 59.953 HU, PSNR 26.920 dB, SSIM 0.849,
and NCC 0.948. In conclusion, we have developed and validated a novel approach
for generating CT images from routine MRIs using a transformer-based DDPM. This
model effectively captures the complex relationship between CT and MRI images,
allowing for robust and high-quality synthetic CT (sCT) images to be generated
in minutes.
- Abstract(参考訳): mri(mri)ベースの合成ct(sct)は、ctシミュレーションや画像登録の誤りをなくし、最終的に患者の放射線線量と設定の不確かさを低減し、放射線治療の治療計画を単純化する。
本稿では,MRIからCTへの拡散確率モデル(MC-DDPM)を提案し,MRIを高品質なsCTに変換し,放射線治療計画を容易にする。
mc-ddpmはmriからsctを生成するためにシフトウィンドウトランスフォーマネットワークで拡散プロセスを実装する。
提案手法は, 現実のCTスキャンにガウスノイズを付加する前処理と, シフトウインドウトランスフォーマーV-ネット(Swin-Vnet)が同一患者からMRIに条件付きノイズCTスキャンを分解してノイズのないCTスキャンを生成する逆処理の2つのプロセスからなる。
最適なトレーニングを施したSwin-Vnetを用いて,MRI解剖に適合するsCTスキャンを逆拡散法で生成した。
脳データセットと前立腺データセットからmriからsctを生成することにより,提案手法を評価した。
hounsfield unit (hu) の平均絶対誤差 (mae) , peak signal to noise ratio (psnr), multi-scale structure similarity index (ms-ssim) および normalized cross correlation (ncc) index を用いて定性評価を行った。
MC-DDPMは、MAE 43.317 HU、PSNR 27.046 dB、SSIM 0.965、NCC 0.983による最先端の定量的結果を持つ脳sCTを生成する。
前立腺のデータセットでは、MC-DDPMはMAE 59.953 HU、PSNR 26.920 dB、SSIM 0.849、NCC 0.948を達成した。
そこで本研究では,変圧器を用いたDDPMを用いたMRI画像からCT画像を生成する手法を開発した。
このモデルは、CTとMRIの複雑な関係を効果的に捉え、堅牢で高品質な合成CT(sCT)画像を数分で生成することができる。
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