論文の概要: RSTAR: Rotational Streak Artifact Reduction in 4D CBCT using Separable and Circular Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16361v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 01:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:17:05.388706
• Title: RSTAR: Rotational Streak Artifact Reduction in 4D CBCT using Separable and Circular Convolutions
• Title（参考訳）: RSTAR:4次元CBCTにおける回転ストリークアーティファクトの分離・循環的畳み込みによる低減
• Authors: Ziheng Deng, Hua Chen, Haibo Hu, Zhiyong Xu, Tianling Lyu, Yan Xi, Yang Chen, Jun Zhao,
• Abstract要約: 動的画像の特徴を符号化し、4次元CBCT画像の復元を容易にするRSTAR-Netを提案する。 ストリークアーティファクトは,患者の呼吸とともに周期的な回転運動を示す。 このユニークなパターンは、時間領域における望ましい解剖学的構造とアーティファクトを区別するきっかけになります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.11070841951523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Four-dimensional cone-beam computed tomography (4D CBCT) provides respiration-resolved images and can be used for image-guided radiation therapy. However, the ability to reveal respiratory motion comes at the cost of image artifacts. As raw projection data are sorted into multiple respiratory phases, there is a limited number of cone-beam projections available for image reconstruction. Consequently, the 4D CBCT images are covered by severe streak artifacts. Although several deep learning-based methods have been proposed to address this issue, most algorithms employ ordinary network models, neglecting the intrinsic structural prior within 4D CBCT images. In this paper, we first explore the origin and appearance of streak artifacts in 4D CBCT images.Specifically, we find that streak artifacts exhibit a periodic rotational motion along with the patient's respiration. This unique motion pattern inspires us to distinguish the artifacts from the desired anatomical structures in the spatiotemporal domain. Thereafter, we propose a spatiotemporal neural network named RSTAR-Net with separable and circular convolutions for Rotational Streak Artifact Reduction. The specially designed model effectively encodes dynamic image features, facilitating the recovery of 4D CBCT images. Moreover, RSTAR-Net is also lightweight and computationally efficient. Extensive experiments substantiate the effectiveness of our proposed method, and RSTAR-Net shows superior performance to comparison methods.
• Abstract（参考訳）: 4次元コーンビームCT(4D CBCT)は呼吸分解画像を提供し、放射線治療に用いられる。 しかし、呼吸運動を明らかにする能力は、イメージアーティファクトのコストがかかる。 生のプロジェクションデータは複数の呼吸段階に分類されるため、画像再構成に利用可能なコーンビームプロジェクションは限られている。 その結果、4D CBCT画像は厳しいストリークアーティファクトで覆われた。 この問題に対処するためにいくつかのディープラーニングに基づく手法が提案されているが、ほとんどのアルゴリズムは通常のネットワークモデルを用いており、4D CBCT画像に先立って固有の構造を無視している。 本稿では,4次元CBCT画像におけるストリークアーティファクトの起源と外観について検討し,ストリークアーティファクトは患者の呼吸とともに周期的な回転運動を示すことを示した。 このユニークな動きパターンは、時空間領域における所望の解剖学的構造とアーティファクトを区別するきっかけとなる。 その後、回転ストリークアーティファクトリダクションのための分離可能な円形畳み込みを用いた時空間ニューラルネットワーク RSTAR-Net を提案する。 この特別設計モデルは動的特徴を効果的に符号化し、4次元CBCT画像の復元を容易にする。 さらに、RSTAR-Netは軽量で計算効率も良い。 大規模な実験により提案手法の有効性が実証され, RSTAR-Netは比較法よりも優れた性能を示した。

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