Syfte: Intresset har snabbt ökat inom strålbehandling för att ersätta CT med magnetisk resonanstomografi (MRT), på grund av överlägsen mjukvävnadskontrast som erbjuds av MRT och önskan att minska onödig strålningsdos. MR-baserad strålbehandling förenklar också det kliniska arbetsflödet och undviker osäkerheter i anpassningen av MR till CT. Metoder behövs dock för att härleda CT-ekvivalenta representationer, ofta kallade syntetiska CT (sCT), från patient MR-bilder för dosberäkning och DRR-baserad patientpositionering. Syntetisk CT-uppskattning är också viktig för korrigering av PET-dämpning i hybrida PET-MR-system. Vi föreslår i detta arbete en ny djup convolutional neural network (DCNN) metod för sCT generation och utvärdera dess prestanda på en uppsättning av hjärntumör patientbilder. Metoder: Den föreslagna metoden bygger på den senaste utvecklingen av djupinlärning och konvolutionella neurala nätverk i datorns vision litteratur. Den föreslagna DCNN-modellen har 27 konvolutionslager mellanbladiga med poolande och opoolande skikt och 35 miljoner fria parametrar, som kan tränas att lära sig en direkt end-to-end-kartläggning från MR-bilder till motsvarande CT. Utbildning av en så stor modell på våra begränsade data möjliggörs genom principen om överföring av lärande och genom att initiera modellvikter från en förskolad modell. Arton hjärntumörpatienter med både CT- och T1-viktade MR-bilder används som experimentella data och en sexfaldig korsvalideringsstudie utförs. Varje sCT som genereras jämförs mot den verkliga CT-bilden av samma patient på voxel-för-voxel-basis. Jämförelse görs också med avseende på en atlasbaserad metod som innebär deformerbar atlasregistrering och patchbaserad atlasfusion. Resultat: Den föreslagna DCNN-metoden gav upphov till ett genomsnittligt absolut fel (MAE) under 85 HU för 13 av de 18 försökspersonerna. Den totala genomsnittliga MAE var 84,8 AE 17,3 HU för alla försökspersoner, vilket konstaterades vara signifikant bättre än den genomsnittliga MAE på 94,5 AE 17,8 HU för den atlasbaserade metoden. DCNN-metoden gav också signifikant bättre noggrannhet när den utvärderades med hjälp av två andra mätvärden: det genomsnittliga kvadratfelet (188.6 AE 33,7 mot 198,3 AE 33,0) och Pearson korrelationskoefficienten (0,906 AE 0,03 mot 0,896 AE 0,03). Även om det kan gå långsamt att träna en DCNN-modell, behöver träningen bara göras en gång. Att tillämpa en tränad modell för att generera en komplett sCT volym för varje ny patient MR-bild tog bara 9 s, vilket var mycket snabbare än den atlas-baserade metoden. Slutsatser: En DCNN-modellmetod utvecklades och visade sig kunna producera mycket exakta SCT-uppskattningar från konventionella, enkelsekvens MR-bilder i nära realtid. Kvantitativa resultat visade också att den föreslagna metoden konkurrerade gynnsamt med en atlasbaserad metod, både vad gäller noggrannhet och beräkningshastighet vid provningstidpunkten. Ytterligare validering av dosberäkningsnoggrannheten och en större patientkohort är motiverad. Utökningar av metoden är också möjliga för att ytterligare förbättra noggrannheten eller för att hantera multi-sekvens MR-bilder.
Den MR-baserade syntetiska CT-genereringsmetoden REF använde djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) med parade data, som var strikt i linje med minimeringen av voxel-wise skillnader mellan CT och MR-bilder.
MR‐based synthetic CT generation using a deep convolutional neural network method
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}