論文の概要: Deep Few-view High-resolution Photon-counting Extremity CT at Halved Dose for a Clinical Trial

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12331v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 00:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 15:51:27.224809
• Title: Deep Few-view High-resolution Photon-counting Extremity CT at Halved Dose for a Clinical Trial
• Title（参考訳）: Halved Doseにおける高分解能光子計数CTの臨床的検討
• Authors: Mengzhou Li, Chuang Niu, Ge Wang, Maya R Amma, Krishna M Chapagain, Stefan Gabrielson, Andrew Li, Kevin Jonker, Niels de Ruiter, Jennifer A Clark, Phil Butler, Anthony Butler, Hengyong Yu,
• Abstract要約: ニュージーランドの臨床試験において,PCCT画像の半減量と2倍の速度で再現する深層学習に基づくアプローチを提案する。 本稿では,GPUメモリの制限を緩和するパッチベースのボリュームリファインメントネットワーク,合成データを用いたトレーニングネットワーク,およびモデルベースの反復リファインメントを用いて,合成データと実世界のギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.393536317952085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The latest X-ray photon-counting computed tomography (PCCT) for extremity allows multi-energy high-resolution (HR) imaging for tissue characterization and material decomposition. However, both radiation dose and imaging speed need improvement for contrast-enhanced and other studies. Despite the success of deep learning methods for 2D few-view reconstruction, applying them to HR volumetric reconstruction of extremity scans for clinical diagnosis has been limited due to GPU memory constraints, training data scarcity, and domain gap issues. In this paper, we propose a deep learning-based approach for PCCT image reconstruction at halved dose and doubled speed in a New Zealand clinical trial. Particularly, we present a patch-based volumetric refinement network to alleviate the GPU memory limitation, train network with synthetic data, and use model-based iterative refinement to bridge the gap between synthetic and real-world data. The simulation and phantom experiments demonstrate consistently improved results under different acquisition conditions on both in- and off-domain structures using a fixed network. The image quality of 8 patients from the clinical trial are evaluated by three radiologists in comparison with the standard image reconstruction with a full-view dataset. It is shown that our proposed approach is essentially identical to or better than the clinical benchmark in terms of diagnostic image quality scores. Our approach has a great potential to improve the safety and efficiency of PCCT without compromising image quality.
• Abstract（参考訳）: 最新のX線光子計数計算トモグラフィ(PCCT)は、組織の特徴と材料分解のための多エネルギー高分解能イメージングを可能にする。 しかしながら、放射線線量と撮像速度は、コントラスト強化や他の研究に改善が必要である。 深層学習による2次元少数ビュー再構成の成功にもかかわらず,GPUメモリの制約,データ不足のトレーニング,ドメインギャップの問題などにより,臨床診断のためのHRボリュームスキャンに応用することは限られている。 本稿では,ニュージーランドの臨床試験において,半減量と2倍の速度でPCCT画像再構成を行うための深層学習に基づくアプローチを提案する。 特に,GPUメモリの制限を緩和するパッチベースのボリュームリファインメントネットワーク,合成データを用いたトレーニングネットワーク,およびモデルベースの反復リファインメントを用いて,合成データと実世界のギャップを埋める。 シミュレーションとファントム実験は、固定されたネットワークを用いて、ドメイン内構造とオフドメイン構造の両方の異なる取得条件下で、一貫して改善された結果を示す。 臨床治験患者8人の画像品質を,標準画像再構成とフルビューデータセットと比較し,3人の放射線技師により評価した。 提案手法は, 診断画像の品質スコアの点で, 臨床ベンチマークと基本的に同一かそれ以上であることがわかった。 提案手法は,画像品質を損なうことなく,PCCTの安全性と効率を向上する大きな可能性を秘めている。

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