論文の概要: Improving Image Quality of Sparse-view Lung Cancer CT Images with a Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15506v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 12:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 12:33:00.797964
• Title: Improving Image Quality of Sparse-view Lung Cancer CT Images with a Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた肺がんCT画像のスパースビュー画質の向上
• Authors: Annika Ries, Tina Dorosti, Johannes Thalhammer, Daniel Sasse, Andreas Sauter, Felix Meurer, Ashley Benne, Franz Pfeiffer, Daniela Pfeiffer
• Abstract要約: 肺がん検出用U-Netを用いて、スパースビューCT画像の画質を向上させる。 ビュー数、画質、診断信頼性の最良のトレードオフを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3015486217195233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To improve the image quality of sparse-view computed tomography (CT) images with a U-Net for lung cancer detection and to determine the best trade-off between number of views, image quality, and diagnostic confidence. Methods: CT images from 41 subjects (34 with lung cancer, seven healthy) were retrospectively selected (01.2016-12.2018) and forward projected onto 2048-view sinograms. Six corresponding sparse-view CT data subsets at varying levels of undersampling were reconstructed from sinograms using filtered backprojection with 16, 32, 64, 128, 256, and 512 views, respectively. A dual-frame U-Net was trained and evaluated for each subsampling level on 8,658 images from 22 diseased subjects. A representative image per scan was selected from 19 subjects (12 diseased, seven healthy) for a single-blinded reader study. The selected slices, for all levels of subsampling, with and without post-processing by the U-Net model, were presented to three readers. Image quality and diagnostic confidence were ranked using pre-defined scales. Subjective nodule segmentation was evaluated utilizing sensitivity (Se) and Dice Similarity Coefficient (DSC) with 95% confidence intervals (CI). Results: The 64-projection sparse-view images resulted in Se = 0.89 and DSC = 0.81 [0.75,0.86] while their counterparts, post-processed with the U-Net, had improved metrics (Se = 0.94, DSC = 0.85 [0.82,0.87]). Fewer views lead to insufficient quality for diagnostic purposes. For increased views, no substantial discrepancies were noted between the sparse-view and post-processed images. Conclusion: Projection views can be reduced from 2048 to 64 while maintaining image quality and the confidence of the radiologists on a satisfactory level.
• Abstract（参考訳）: 目的: 肺癌検出用u-netを用いたsparse-view ct(ct)画像の画質向上と, 画像数, 画像品質, 診断信頼度との間の最善のトレードオフを判定すること。 方法:41名(肺癌34名,健康7名)のct画像の振り返り(01.2016-12.2018)を2048ビューシンノグラムに投影した。 16, 32, 64, 18, 256, 512 ビューのフィルターバックプロジェクションを用いて, 種々のアンダーサンプリングレベルの6つのスパルスビューCTデータサブセットをシノグラムから再構成した。 2フレームのU-Netを訓練し,22名の疾患患者の8,658枚の画像から各サブサンプリングレベルについて評価した。 19名 (病型12名, 健康7名) を対象に, 単一盲検者調査を行った。 選択されたスライスは、u-netモデルによる後処理を伴う全てのレベルのサブサンプリングに対して、3つの読者に提示された。 画像品質と診断信頼度は予め定義されたスケールでランク付けされた。 主観的結節分節は95%信頼区間(ci)の感度(se)とdice類似度係数(dsc)を用いて評価した。 結果: 64射影のスパースビュー画像はSe = 0.89, DSC = 0.81 [0.75,0.86] となり, U-Netで処理した画像は改善された(Se = 0.94, DSC = 0.85 [0.82,0.87])。 低い視点は診断の目的に不十分な品質をもたらす。 視野の増大については、スパースビューと後処理画像の間にはかなりの差はなかった。 結論: プロジェクションビューは, 画像品質と放射線科医の信頼を満足のいくレベルで維持しながら, 2048 から 64 に削減できる。

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