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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12331v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 16:10:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.394444
• Title: Deep Few-view High-resolution Photon-counting CT at Halved Dose for Extremity Imaging
• Title（参考訳）: 極端イメージングのためのHalved Doseにおける高分解能光子計数CT
• 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。 具体的には、GPUメモリ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を設計し、合成データを用いたトレーニングネットワークを構築し、モデルベースの反復リファインメントを使用して合成データと臨床データのギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.900942764883789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: X-ray photon-counting computed tomography (PCCT) for extremity allows multi-energy high-resolution (HR) imaging but its radiation dose can be further improved. Despite the great potential of deep learning techniques, their application in HR volumetric PCCT reconstruction has been challenged by the large memory burden, 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 validated in a New Zealand clinical trial. Specifically, we design 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 clinical data. Our results in a reader study of 8 patients from the clinical trial demonstrate a great potential to cut the radiation dose to half that of the clinical PCCT standard without compromising image quality and diagnostic value.
• Abstract（参考訳）: X線光子計数計算トモグラフィ(PCCT)は多エネルギー高分解能(HR)イメージングを可能にするが、その放射線線量はさらに改善できる。 ディープラーニング技術の大きな可能性にもかかわらず、HRボリュームPCCT再構成への応用は、大きなメモリ負荷、データ不足のトレーニング、ドメインギャップの問題によって困難になってきた。 本稿では,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。 具体的には、GPUメモリの制限を軽減するために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を設計し、合成データを用いたトレーニングネットワークを設計し、モデルベースの反復リファインメントを使用して合成データと臨床データのギャップを埋める。 臨床治験患者8名を対象に, 画像品質と診断価値を損なうことなく, 臨床PCCT基準の半分に放射線線量削減の可能性を示した。

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