論文の概要: Oriented histogram-based vector field embedding for characterizing 4D CT data sets in radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16314v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 12:05:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:58.595286
• Title: Oriented histogram-based vector field embedding for characterizing 4D CT data sets in radiotherapy
• Title（参考訳）: 放射線治療における4次元CTデータセットの特徴付けのための向き付けヒストグラムによるベクトル場埋め込み
• Authors: Frederic Madesta, Lukas Wimmert, Tobias Gauer, René Werner, Thilo Sentker,
• Abstract要約: 肺放射線療法の第一の目的は、標的体積に所定の用量を与えながら、健康な組織への曝露を最小限に抑えて治療結果を最適化することである。 この課題は、呼吸による肺組織の動きを考慮に入れ、正確な治療アライメントに影響を及ぼす。 本稿では,CTスキャンの計画や,変形可能な画像登録から得られるベクトル場などの導出データなど,前処理情報のみに依存する先進的アプローチを提案する。
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• Abstract: In lung radiotherapy, the primary objective is to optimize treatment outcomes by minimizing exposure to healthy tissues while delivering the prescribed dose to the target volume. The challenge lies in accounting for lung tissue motion due to breathing, which impacts precise treatment alignment. To address this, the paper proposes a prospective approach that relies solely on pre-treatment information, such as planning CT scans and derived data like vector fields from deformable image registration. This data is compared to analogous patient data to tailor treatment strategies, i.e., to be able to review treatment parameters and success for similar patients. To allow for such a comparison, an embedding and clustering strategy of prospective patient data is needed. Therefore, the main focus of this study lies on reducing the dimensionality of deformable registration-based vector fields by employing a voxel-wise spherical coordinate transformation and a low-dimensional 2D oriented histogram representation. Afterwards, a fully unsupervised UMAP embedding of the encoded vector fields (i.e., patient-specific motion information) becomes applicable. The functionality of the proposed method is demonstrated with 71 in-house acquired 4D CT data sets and 33 external 4D CT data sets. A comprehensive analysis of the patient clusters is conducted, focusing on the similarity of breathing patterns of clustered patients. The proposed general approach of reducing the dimensionality of registration vector fields by encoding the inherent information into oriented histograms is, however, applicable to other tasks.
• Abstract（参考訳）: 肺放射線療法の第一の目的は、標的体積に所定の用量を与えながら、健康な組織への曝露を最小限に抑えて治療結果を最適化することである。 この課題は、呼吸による肺組織の動きを考慮に入れ、正確な治療アライメントに影響を及ぼす。 そこで本稿では,CTスキャンの計画や,変形可能な画像登録から得られるベクトル場などの導出データなど,前処理情報にのみ依存する先進的アプローチを提案する。 このデータは、類似の患者データと比較され、治療パラメータをレビューし、類似した患者に成功させることができるように仕向けられた治療戦略と比較される。 このような比較を可能にするためには、将来的な患者データの埋め込みとクラスタリング戦略が必要である。 したがって、この研究の主な焦点は、ボクセルの球面座標変換と低次元2次元配向ヒストグラム表現を用いて、変形可能な登録型ベクトル場の次元性を低減することである。 その後、符号化ベクターフィールド(つまり患者固有の動作情報)を完全に教師なしのUMAP埋め込みが適用される。 提案手法は, 社内で取得した4D CTデータセット71と外部の4D CTデータセット33で実証された。 クラスタ化患者の呼吸パターンの類似性に着目し,患者クラスターの包括的解析を行った。 固有情報を向きのヒストグラムに符号化することで、登録ベクトル場の次元性を減少させる一般的な手法は、他のタスクにも適用可能である。

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