目的:采用循环对抗生成网络算法建立胸部锥形束CT(CBCT)校正模型,探讨该模型用于提升CBCT质量的可行性,评估校正的CBCT(CCBCT)用于剂量计算的准确性.方法:选择食管癌或肺癌患者已配准的CBCT和定位CT 70例,随机选取其中60例作为训练集,用来训练循环对抗生成网络,生成CBCT的校正模型.剩余10例作为测试集,对CBCT、CCBCT和定位CT之间的CT值平均绝对误差、峰值信噪比、归一化互相关进行统计学分析.将原调强计划(CT Plan)移植到CCBCT上,生成CCBCT Plan,以CT Plan剂量分布为参考,对CCBCT Plan进行三维剂量γ分析.结果:CBCT经校正后散射伪影显著减少,CT值平均绝对误差降低了52.74％±6.47％,峰值信噪比和归一化互相关分别提高了7.95％±3.56％和1.68％±3.38％,差异均有统计学意义(t=18.47、-7.31、-6.77,P<0.05).在2 mm/2％、2 mm/1％和1 mm/1％条件下,CCBCT Plan三维剂量平均γ通过率分别为99.16％±0.34％、98.01％±0.72％、93.95％±1.62％.结论:基于循环对抗生成网络构建的CBCT影像校正模型用于提升CBCT影像质量是可行的,经校正的胸部CBCT可用于放疗剂量计算,为CBCT用于自适应放疗剂量计算奠定基础.

循环对抗生成网络;锥形束CT;影像校正;剂量计算;自适应放疗

吴先想;牛振洋;蔡汉飞;方美芳;李威;徐露;崔珍

蚌埠医学院第一附属医院放疗科,安徽蚌埠233004;解放军第901医院放疗科,安徽合肥230031

中国医学物理学杂志

[1]吴先想;牛振洋;蔡汉飞;方美芳;李威;徐露;崔珍-.基于循环对抗生成网络的胸部锥形束CT校正及剂量计算准确性)[J].中国医学物理学杂志,2022(07):811-816

循环对抗生成网络,CCBCT

胸部,锥形束,剂量计算,计算准确性,网络算法,校正模型,择食,食管癌,肺癌患者,配准,训练集,测试集,平均绝对误差,峰值信噪比,归一化互相关,关进,统计学分析,调强计划,Plan,剂量分布,伪影,通过率,网络构建,影像校正,影像质量,放疗剂量,自适应放疗

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