論文の概要: Continuous sPatial-Temporal Deformable Image Registration (CPT-DIR) for motion modelling in radiotherapy: beyond classic voxel-based methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00430v1
• Date: Wed, 1 May 2024 10:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:57:39.051800
• Title: Continuous sPatial-Temporal Deformable Image Registration (CPT-DIR) for motion modelling in radiotherapy: beyond classic voxel-based methods
• Title（参考訳）: 放射線治療における運動モデリングのための連続sPatial-Temporal Deformable Image Registration(CPT-DIR)
• Authors: Xia Li, Muheng Li, Antony Lomax, Joachim Buhmann, Ye Zhang,
• Abstract要約: CPT-DIR(Continuous-sPatial-Temporal DIR)という,空間と時間の両方で連続的に動きをモデル化する暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくアプローチを提案する。 DIRは,10例の肺4DCTのDIR-Labデータセットを用いて,ランドマーク精度(TRE),輪郭適合度(Dice),画像類似度(MAE)の測定を行った。 提案したCPT-DIRは、ランドマークTREを2.79mmから0.99mmに減らし、すべてのケースにおいてBスプラインの結果より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.17207334278678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background and purpose: Deformable image registration (DIR) is a crucial tool in radiotherapy for extracting and modelling organ motion. However, when significant changes and sliding boundaries are present, it faces compromised accuracy and uncertainty, determining the subsequential contour propagation and dose accumulation procedures. Materials and methods: We propose an implicit neural representation (INR)-based approach modelling motion continuously in both space and time, named Continues-sPatial-Temporal DIR (CPT-DIR). This method uses a multilayer perception (MLP) network to map 3D coordinate (x,y,z) to its corresponding velocity vector (vx,vy,vz). The displacement vectors (dx,dy,dz) are then calculated by integrating velocity vectors over time. The MLP's parameters can rapidly adapt to new cases without pre-training, enhancing optimisation. The DIR's performance was tested on the DIR-Lab dataset of 10 lung 4DCT cases, using metrics of landmark accuracy (TRE), contour conformity (Dice) and image similarity (MAE). Results: The proposed CPT-DIR can reduce landmark TRE from 2.79mm to 0.99mm, outperforming B-splines' results for all cases. The MAE of the whole-body region improves from 35.46HU to 28.99HU. Furthermore, CPT-DIR surpasses B-splines for accuracy in the sliding boundary region, lowering MAE and increasing Dice coefficients for the ribcage from 65.65HU and 90.41% to 42.04HU and 90.56%, versus 75.40HU and 89.30% without registration. Meanwhile, CPT-DIR offers significant speed advantages, completing in under 15 seconds compared to a few minutes with the conventional B-splines method. Conclusion: Leveraging the continuous representations, the CPT-DIR method significantly enhances registration accuracy, automation and speed, outperforming traditional B-splines in landmark and contour precision, particularly in the challenging areas.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的: 変形性画像登録(DIR)は臓器運動の抽出とモデル化のための放射線治療において重要なツールである。 しかし, 重要な変化やすべり境界が存在する場合, 精度と不確かさが損なわれ, その後の輪郭伝播と線量蓄積の手順が決定される。 材料と方法:我々は空間と時間の両方で動きを連続的にモデル化する暗黙的ニューラル表現(INR)に基づくアプローチ、Continues-sPatial-Temporal DIR (CPT-DIR)を提案する。 この方法はMLPネットワークを用いて3次元座標(x,y,z)を対応する速度ベクトル(vx,vy,vz)にマッピングする。 変位ベクトル(dx,dy,dz)は、時間とともに速度ベクトルを統合することによって計算される。 MLPのパラメータは、事前トレーニングなしで新しいケースに迅速に適応でき、最適化が向上する。 DIRは,10例の肺4DCTのDIR-Labデータセットを用いて,ランドマーク精度(TRE),輪郭適合度(Dice),画像類似度(MAE)の測定を行った。 結果: 提案したCPT-DIRは, ランドマークTREを2.79mmから0.99mmに低減し, 全症例においてBスプラインの成績を上回った。 全身領域のMAEは35.46HUから28.99HUに改善されている。 さらに、CPT-DIRはスライディング境界領域の精度をBスプラインを超え、MAEを低下させ、リブケージのジス係数を65.65HU、90.41%から42.04HU、90.56%に増加させ、登録無しでは75.40HU、89.30%とした。 一方、CPT-DIRは、従来のB-スプライン方式に比べて15秒未満で完了する。 結論: CPT-DIR法は, 連続表現の活用により, 登録精度, 自動化, 速度を著しく向上し, ランドマークおよび輪郭精度において, 特に困難な領域において, 従来のB-スプラインよりも優れていた。

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