論文の概要: ARTInp: CBCT-to-CT Image Inpainting and Image Translation in Radiotherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04898v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 13:04:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:57:24.660375
- Title: ARTInp: CBCT-to-CT Image Inpainting and Image Translation in Radiotherapy
- Title（参考訳）: ARTInp:CBCT-to-CT画像の塗布と放射線治療における画像翻訳
- Authors: Ricardo Coimbra Brioso, Leonardo Crespi, Andrea Seghetto, Damiano Dei, Nicola Lambri, Pietro Mancosu, Marta Scorsetti, Daniele Loiacono,
- Abstract要約: ARTInpは画像インペイントとCBCT-to-CT翻訳を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークである。
ARTInpをSynthRad 2023チャレンジのCBCTとCTのペア画像のデータセットでトレーニングした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.70645147263353
- License:
- Abstract: A key step in Adaptive Radiation Therapy (ART) workflows is the evaluation of the patient's anatomy at treatment time to ensure the accuracy of the delivery. To this end, Cone Beam Computerized Tomography (CBCT) is widely used being cost-effective and easy to integrate into the treatment process. Nonetheless, CBCT images have lower resolution and more artifacts than CT scans, making them less reliable for precise treatment validation. Moreover, in complex treatments such as Total Marrow and Lymph Node Irradiation (TMLI), where full-body visualization of the patient is critical for accurate dose delivery, the CBCT images are often discontinuous, leaving gaps that could contain relevant anatomical information. To address these limitations, we propose ARTInp (Adaptive Radiation Therapy Inpainting), a novel deep-learning framework combining image inpainting and CBCT-to-CT translation. ARTInp employs a dual-network approach: a completion network that fills anatomical gaps in CBCT volumes and a custom Generative Adversarial Network (GAN) to generate high-quality synthetic CT (sCT) images. We trained ARTInp on a dataset of paired CBCT and CT images from the SynthRad 2023 challenge, and the performance achieved on a test set of 18 patients demonstrates its potential for enhancing CBCT-based workflows in radiotherapy.
- Abstract（参考訳）: アダプティブ放射線療法(ART)のワークフローにおける重要なステップは、患者が治療時に解剖学を評価して、デリバリーの正確性を保証することである。
この目的のために、Cone Beam Computerized Tomography (CBCT) はコスト効率が高く、処理プロセスへの統合が容易である。
それでも、CBCT画像はCTスキャンよりも解像度が低く、アーティファクトも大きいため、正確な治療精度の検証には信頼性が低い。
さらに、患者の全身の可視化が正確な線量測定に重要であるTotal MarrowやLymph Node Irradiation (TMLI)のような複雑な治療では、CBCT画像はしばしば不連続であり、関連する解剖学的情報を含むギャップを残している。
これらの制約に対処するため,画像インペインティングとCBCT-to-CT翻訳を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークARTInp(Adaptive Radiation Therapy Inpainting)を提案する。
ARTInpは、CBCTボリュームの解剖学的ギャップを埋める補完ネットワークと、高品質な合成CT(sCT)画像を生成するためのGAN(Generative Adversarial Network)という、デュアルネットワークのアプローチを採用している。
ARTInpはSynthRad 2023の課題から, CBCTとCTのペア画像のデータセットを用いて訓練し, 放射線治療におけるCBCTベースのワークフローの強化の可能性を示した。
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