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J-GLOBAL ID：202202260306392398   整理番号：22A0862706

畳込みニューラルネットワークによるメガボルト計算機トモグラフィー(MVCT)イメージング品質改善【JST・京大機械翻訳】

Megavoltage Computed Tomography (MVCT) Imaging Quality Improvement via Convolutional Neural Network

著者 (9件)： Zhao Zengjing (School of Information Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Zhao Zengjing (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, Jinan, China) ,  Zhao Zengjing (Department of Radiation Oncology Physics and Technology, Shandong Cancer Hospital affiliated to Shandong First Medical University, Jinan, China) ,  Dong Jiwen (School of Information Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Dong Jiwen (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, Jinan, China) ,  Niu Sijie (School of Information Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Niu Sijie (Shandong Provincial Key Laboratory of Network-Based Intelligent Computing, Jinan, China) ,  Zhang Yan (Department of Radiation Oncology Physics and Technology, Shandong Cancer Hospital affiliated to Shandong First Medical University, Jinan, China) ,  Zhu Jian (Department of Radiation Oncology Physics and Technology, Shandong Cancer Hospital affiliated to Shandong First Medical University, Jinan, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 813  ページ： 143-150  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メガ電圧コンピュータ断層撮影(MVCT)の臨床応用は,患者の三次元可視化と位置に限定される。MVCTのノイズと低軟組織コントラストは,画像誘導放射線療法のための適応放射線療法と正確な画像記録のための正確なターゲットボリューム描写を提供するのを困難にし,MVCTのより少ない臨床応用展望をもたらす。本研究では,MVCT画像品質を改善するための深層学習ベースアプローチを開発し,MVCT画像と対計画キロ電圧CT(KVCT)画像間のマッピングを学習した。二乗平均平方根誤差(RMSE),構造類似性(SSIM),およびピーク信号対雑音比(PSNR)を用いて定量化した。特に,処理画像のPSNRおよびSSIMは,元のMVCT画像において24.67±1.16dBおよび0.88±0.02と比較して27.94±1.64dBおよび0.93±0.01に改善し,RMSEは23.5±3.14HUから16.34±3.39HUに減少した。処理画像は,機械学習ベースの方法と比較して,より少ないノイズとより高い軟組織コントラストによって,提案した方法を使用して得た。処理したMVCTは,リスクで腫瘍と臓器の解剖学的描写を描写する実現可能性を増加させ,従って,画像誘導および適応ヘリカルTomotherapyの有望な応用を可能にする。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  コントラスト ,  雑音 ,  電圧 ,  腫瘍 ,  *改良 ,  *画像処理 ,  画像 ,  画質 ,  患者 ,  解剖学 ,  軟部組織 ,  機械学習
準シソーラス用語： *品質改善 ,  ピーク信号対雑音比 ,  臨床応用 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： MVCT ,  KVCT ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN)

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ボルト ,  計算機トモグラフィー ,  MVCT ,  イメージング ,  品質改善