論文の概要: RSTAR4D: Rotational Streak Artifact Reduction in 4D CBCT using a Separable 4D CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16361v4
• Date: Sun, 29 Sep 2024 05:50:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:00.684935
• Title: RSTAR4D: Rotational Streak Artifact Reduction in 4D CBCT using a Separable 4D CNN
• Title（参考訳）: RSTAR4D: 分離4次元CNNを用いた4次元CBCTの回転ストリークアーティファクト低減
• Authors: Ziheng Deng, Hua Chen, Yongzheng Zhou, Haibo Hu, Zhiyong Xu, Jiayuan Sun, Tianling Lyu, Yan Xi, Yang Chen, Jun Zhao,
• Abstract要約: 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。 本稿では,ローテーションSTreakアーチファクトリダクションに対処するために,新しい4次元ニューラルネットワークモデル RSTAR4D-Net を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.596931860186013
• License:
• 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, the cone-beam projections become much sparser and the reconstructed 4D CBCT images will be covered by severe streak artifacts. Although several deep learning-based methods have been proposed to address this issue, most algorithms employ 2D network models as backbones, neglecting the intrinsic structural priors within 4D CBCT images. In this paper, we first explore the origin and appearance of streak artifacts in 4D CBCT images. We find that streak artifacts exhibit a unique rotational motion along with the patient's respiration, distinguishable from diaphragm-driven respiratory motion in the spatiotemporal domain. Therefore, we propose a novel 4D neural network model, RSTAR4D-Net, designed to address Rotational STreak Artifact Reduction by integrating the spatial and temporal information within 4D CBCT images. Specifically, we overcome the computational and training difficulties of a 4D neural network. The specially designed model adopts an efficient implementation of 4D convolutions to reduce computational costs and thus can process the whole 4D image in one pass. Additionally, a Tetris training strategy pertinent to the separable 4D convolutions is proposed to effectively train the model using limited 4D training samples. Extensive experiments substantiate the effectiveness of our proposed method, and the RSTAR4D-Net shows superior performance compared to other methods. The source code and dynamic demos are available at https://github.com/ivy9092111111/RSTAR.
• 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を複数の呼吸相に分類すると、コーンビームプロジェクションはよりスペーサーになり、再構成された4D CBCT画像は厳しいストリークアーティファクトで被覆される。 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ベースの手法が提案されているが、ほとんどのアルゴリズムは2Dネットワークモデルをバックボーンとして採用しており、4D CBCT画像内の固有の構造的先行性を無視している。 本稿では,まず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する。 時空間領域における横隔膜駆動呼吸運動と区別し, ストリークアーティファクトは呼吸とともに独特の回転運動を示すことがわかった。 そこで本研究では、4次元CBCT画像に空間情報と時間情報を統合することにより、回転STreakアーチファクト削減に対処する新しい4次元ニューラルネットワークモデルRSTAR4D-Netを提案する。 具体的には、4Dニューラルネットワークの計算とトレーニングの難しさを克服する。 特別に設計されたモデルは、4D畳み込みの効率的な実装を採用し、計算コストを削減し、4D画像全体を1パスで処理することができる。 さらに,分離可能な4Dコンボリューションに関連するテトリストレーニング戦略を提案し,限られた4Dトレーニングサンプルを用いてモデルを効果的にトレーニングする。 大規模な実験により提案手法の有効性が実証され,RSTAR4D-Netは他の手法と比較して優れた性能を示した。 ソースコードと動的デモはhttps://github.com/ivy90921111/RSTARで公開されている。

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