Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep-Motion-Net: GNN-based volumetric organ shape reconstruction from single-view 2D projections

論文の概要: Deep-Motion-Net: GNN-based volumetric organ shape reconstruction from single-view 2D projections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06692v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 09:07:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 18:36:32.240514
Title: Deep-Motion-Net: GNN-based volumetric organ shape reconstruction from single-view 2D projections
Title（参考訳）: Deep-Motion-Net:シングルビュー2次元投影によるGNNを用いた体積臓器形状再構成
Authors: Isuru Wijesinghe, Michael Nix, Arezoo Zakeri, Alireza Hokmabadi, Bashar Al-Qaisieh, Ali Gooya, Zeike A. Taylor,
Abstract要約: 放射線治療中に3次元臓器形状を再構成できるエンドツーエンドのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。提案モデルは、患者固有のテンプレートと、任意の投影角度でkV画像から抽出した深い特徴からメッシュ回帰を学習する。総合的枠組みは, 合成呼吸運動のシナリオを定量的に検討し, 肝癌患者に対するフルスキャンで得られた内処理画像について質的に検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8189671456038365
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We propose Deep-Motion-Net: an end-to-end graph neural network (GNN) architecture that enables 3D (volumetric) organ shape reconstruction from a single in-treatment kV planar X-ray image acquired at any arbitrary projection angle. Estimating and compensating for true anatomical motion during radiotherapy is essential for improving the delivery of planned radiation dose to target volumes while sparing organs-at-risk, and thereby improving the therapeutic ratio. Achieving this using only limited imaging available during irradiation and without the use of surrogate signals or invasive fiducial markers is attractive. The proposed model learns the mesh regression from a patient-specific template and deep features extracted from kV images at arbitrary projection angles. A 2D-CNN encoder extracts image features, and four feature pooling networks fuse these features to the 3D template organ mesh. A ResNet-based graph attention network then deforms the feature-encoded mesh. The model is trained using synthetically generated organ motion instances and corresponding kV images. The latter is generated by deforming a reference CT volume aligned with the template mesh, creating digitally reconstructed radiographs (DRRs) at required projection angles, and DRR-to-kV style transferring with a conditional CycleGAN model. The overall framework was tested quantitatively on synthetic respiratory motion scenarios and qualitatively on in-treatment images acquired over full scan series for liver cancer patients. Overall mean prediction errors for synthetic motion test datasets were 0.16$\pm$0.13 mm, 0.18$\pm$0.19 mm, 0.22$\pm$0.34 mm, and 0.12$\pm$0.11 mm. Mean peak prediction errors were 1.39 mm, 1.99 mm, 3.29 mm, and 1.16 mm.
Abstract（参考訳）: In-treatment kV Planar X-ray image from a single in-treatment kV Planar X-ray image acquired at any arbitrary projection angle。放射線治療中の真の解剖学的運動を推定・補正することは、臓器のリスクを分散させながら、目標体積への予定放射線線量の増加と治療率の向上に不可欠である。放射線中、または代理信号や侵襲的画像マーカーを使わずに、限られた画像のみを用いてこれを達成することは、魅力的である。提案モデルは、患者固有のテンプレートと、任意の投影角度でkV画像から抽出した深い特徴からメッシュ回帰を学習する。 2D-CNNエンコーダは画像の特徴を抽出し、4つの機能プーリングネットワークはこれらの特徴を3Dテンプレートオルガンメッシュに融合させる。 ResNetベースのグラフアテンションネットワークが特徴符号化メッシュを変形する。このモデルは合成された臓器運動インスタンスと対応するkV画像を用いて訓練される。後者は、テンプレートメッシュに整列した基準CTボリュームを変形させ、必要な投影角度でデジタル再構成されたラジオグラフ(DRR)を作成し、条件付きCycleGANモデルでDRR-to-kVスタイルの転送を行う。総合的な枠組みは, 合成呼吸運動のシナリオを定量的に検討し, 肝癌患者に対するフルスキャンで得られた内処理画像について定性的に検討した。総合的な予測誤差は0.16$\pm$0.13 mm, 0.18$\pm$0.19 mm, 0.22$\pm$0.34 mm, 0.12$\pm$0.11 mmであった。平均ピーク予測誤差は 1.39 mm, 1.99 mm, 3.29 mm, 1.16 mm であった。

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