論文の概要: Energy-Guided Diffusion Model for CBCT-to-CT Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03354v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 07:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 14:54:06.914738
- Title: Energy-Guided Diffusion Model for CBCT-to-CT Synthesis
- Title（参考訳）: CBCT-to-CT合成のためのエネルギー誘導拡散モデル
- Authors: Linjie Fu, Xia Li, Xiuding Cai, Dong Miao, Yu Yao and Yali Shen
- Abstract要約: コーンビームCT(CBCT)は、臓器解剖が変化した場合の放射線治療を正確に行うことにより、適応放射線療法(ART)において重要な役割を担っている。
CBCT画像は散乱ノイズやアーティファクトに悩まされ、CBCTのみに依存して正確な線量計算と正確な組織局在を困難にしている。
本稿では,エネルギー誘導拡散モデル(EGDiff)を提案し,胸部腫瘍データセットを用いてCBCTから合成CT(sCT)を生成する実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.888473799320593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cone Beam CT (CBCT) plays a crucial role in Adaptive Radiation Therapy (ART)
by accurately providing radiation treatment when organ anatomy changes occur.
However, CBCT images suffer from scatter noise and artifacts, making relying
solely on CBCT for precise dose calculation and accurate tissue localization
challenging. Therefore, there is a need to improve CBCT image quality and
Hounsfield Unit (HU) accuracy while preserving anatomical structures. To
enhance the role and application value of CBCT in ART, we propose an
energy-guided diffusion model (EGDiff) and conduct experiments on a chest tumor
dataset to generate synthetic CT (sCT) from CBCT. The experimental results
demonstrate impressive performance with an average absolute error of
26.87$\pm$6.14 HU, a structural similarity index measurement of 0.850$\pm$0.03,
a peak signal-to-noise ratio of the sCT of 19.83$\pm$1.39 dB, and a normalized
cross-correlation of the sCT of 0.874$\pm$0.04. These results indicate that our
method outperforms state-of-the-art unsupervised synthesis methods in accuracy
and visual quality, producing superior sCT images.
- Abstract（参考訳）: コーンビームCT(CBCT)は、臓器解剖が変化した場合の放射線治療を正確に行うことにより、適応放射線療法(ART)において重要な役割を担っている。
しかし,CBCT画像は散乱ノイズやアーティファクトに悩まされており,正確な線量計算や組織局在の精度にCBCTのみを頼っている。
したがって、解剖学的構造を保ちながらCBCT画質とハウンズフィールドユニット(HU)の精度を向上させる必要がある。
ARTにおけるCBCTの役割と応用価値を高めるために,エネルギー誘導拡散モデル(EGDiff)を提案し,胸部腫瘍データセットを用いてCBCTから合成CT(sCT)を生成する実験を行った。
実験結果は、平均絶対誤差26.87$\pm$6.14 HU、構造類似度指数0.850$\pm$0.03、ピーク信号対雑音比19.83$\pm$1.39 dB、正規化相互相関0.874$\pm$0.04で印象的な性能を示した。
これらの結果から,本手法は精度と画質において最先端の教師なし合成法よりも優れており,優れたsct画像が得られた。
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