論文の概要: A multi-channel cycleGAN for CBCT to CT synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02017v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 16:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:44:22.028452
• Title: A multi-channel cycleGAN for CBCT to CT synthesis
• Title（参考訳）: CBCTからCT合成のための多チャンネルサイクルGAN
• Authors: Chelsea A. H. Sargeant, Edward G. A. Henderson, D\'onal M. McSweeney, Aaron G. Rankin, Denis Page
• Abstract要約: 画像合成は、on-treatment cone-beam CT(CBCTs)から合成CTを生成するために使用される 本研究はCBCT-to-sCT合成という2つ目の課題に焦点をあてる。 画像の特徴を強調するためにマルチチャネル入力を活用することで,CBCT画像に固有の課題を効果的に解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image synthesis is used to generate synthetic CTs (sCTs) from on-treatment cone-beam CTs (CBCTs) with a view to improving image quality and enabling accurate dose computation to facilitate a CBCT-based adaptive radiotherapy workflow. As this area of research gains momentum, developments in sCT generation methods are difficult to compare due to the lack of large public datasets and sizeable variation in training procedures. To compare and assess the latest advancements in sCT generation, the SynthRAD2023 challenge provides a public dataset and evaluation framework for both MR and CBCT to sCT synthesis. Our contribution focuses on the second task, CBCT-to-sCT synthesis. By leveraging a multi-channel input to emphasize specific image features, our approach effectively addresses some of the challenges inherent in CBCT imaging, whilst restoring the contrast necessary for accurate visualisation of patients' anatomy. Additionally, we introduce an auxiliary fusion network to further enhance the fidelity of generated sCT images.
• Abstract（参考訳）: 画像合成は、画像品質を改善し、正確な線量計算を可能にし、CBCTベースの適応放射線治療ワークフローを容易にする、オントリートコーンビームCT(CBCT)から合成CT(sCT)を生成するために用いられる。 この研究領域が勢いを増しているため、sct生成法の発展は、大きな公開データセットの欠如とトレーニング手順のばらつきのため、比較が困難である。 sCT生成の最新の進歩を比較し評価するために、SynthRAD2023 Challengeは、MRとCBCTの両方のための公開データセットと評価フレームワークを提供する。 第2の課題はcbctからsctへの合成である。 画像の特徴を強調するために多チャンネル入力を利用することで, cbctイメージングに固有の課題のいくつかを効果的に解決し, 患者の解剖の正確な可視化に必要なコントラストを復元する。 さらに,生成したsCT画像の忠実度をさらに高めるために,補助核融合ネットワークを導入する。

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