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J-GLOBAL ID：202002291211705002   整理番号：20A2448590

4D-AirNet:深層学習による解析的および反復的方法をシナジーする時間分解CBCTスライス再構成法【JST・京大機械翻訳】

4D-AirNet: a temporally-resolved CBCT slice reconstruction method synergizing analytical and iterative method with deep learning

著者 (7件)： Chen Gaoyu (Department of Nuclear Medicine, Ruijin Hospital, School of Medcine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Chen Gaoyu (School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Chen Gaoyu (Department of Radiation Oncology, Winship Cancer Institute of Emory University, Atlanta, United States of America) ,  Zhao Yunsong (School of Mathematical Sciences, Capital Normal University, Beijing, People’s Republic of China) ,  Huang Qiu (Department of Nuclear Medicine, Ruijin Hospital, School of Medcine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Huang Qiu (School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Gao Hao (Department of Radiation Oncology, Winship Cancer Institute of Emory University, Atlanta, United States of America)
資料名： Physics in Medicine and Biology  (Physics in Medicine and Biology)
巻： 65  号： 17  ページ： 175020 (13pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0324A  ISSN： 0031-9155  CODEN： PHMBA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 4次元(4D)円錐ビームCT(CBCT)は,単一3D体積を再構成するのに平均である同じ量の投影データで,しばしば3D体積の時間分解位相を再構成する。4D CBCTは,高品質4D CBCT画像再構成にとって非常に挑戦的なスパースデータ問題である。ここでは,高品質時間分解CBCTスライス再構成のための深層学習と解析的および反復的方法を統合する,新しい方法,すなわち4D-AirNetを開発した。4D-AirNetは,近位前方後方分割(PFBS)に基づく融合解析及び反復再構成(AIR)の最適化フレームワークを用いた非回転法である。4D-AirNet:ランダム位相(RP),事前誘導(PG),および全相(AP)の3つの異なる戦略を開発した。RP-AirNetとPG-AirNetは位相ごとの訓練と再構成を利用するが,PG-AirNetは,全位相投影データで再構成された事前画像も使用する。再構成品質の改善のために,高密度連結性を4D-AirNetネットワークに構築した。対照的に,AP-AirNet列は,同時にすべての相を再構成する。さらに,DLと従来の時空間全変動(TV)の結合正則化法を研究した。4D-AirNet法を,従来の反復(TV)および深層学習(LEARN)法と比較して評価し,種々のスパースデータレベルを有する肺データセットからの模擬2D-t CBCTスキャンを用いた。再構成結果は,4D-AirNet法がTVとLEARNより優れていることを示唆し,AP-AirNetは全体的に最良の再構成品質を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ネットワーク ,  *再構成 ,  位相 ,  二次元 ,  正則化 ,  三次元 ,  連結性 ,  四次元 ,  画像再構成
準シソーラス用語： 高密度 ,  *コーンビームCT ,  高品質 ,  投影画像 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  解析 ,  反復 ,  分解 ,  CBCT ,  スライス