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Voxel-Wise Analysis for Spatial Characterisation of Pseudo-CT Errors in MRI-Only Radiotherapy Planning

机译：唯一放射治疗计划中伪CT误差的空间表征的体素 - 明智分析

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Several approaches have been proposed to generate pseudo computed tomography (pCT) from MR images for radiotherapy dose calculation. Quantification of errors in pCT has been reported using global scores disregarding spatial heterogeneity. The aim of this work was to propose a population voxel-based workflow allowing the local assessment of errors in the generation of pCTs from MRI. For the voxel-wise analysis to be anatomically meaningful, a robust customized inter-patient non-rigid registration method brought the population images to the same coordinate system. To illustrate the use of this methodology, four pCT generation methods were compared: atlas-based, patch-based, and two deep learning methods. Considering global and local scores, deep learning appeared widely superior. Main source of errors were found in the cortical bones. The proposed workflow paves the way for quality control procedures within the clinical workflow.
机译：已经提出了几种方法来产生来自MR图像的伪计算断层扫描（PCT）以进行放射治疗剂量计算。 据报道，使用忽视空间异质性的全局评分，据报道了PCT错误的量化。 这项工作的目的是提出一种基于体素的工作流程，允许局部评估来自MRI的PCT的产生。 对于Voxel-Wise分析是解剖学上有意义的，鲁棒定制的患者间非刚性登记方法将人口图像带到相同的坐标系。 为了说明这种方法的使用，比较了四种PCT生成方法：基于地图集，基于补丁和两个深度学习方法。 考虑到全球和地方分数，深入学习出现广泛优越。 皮质骨骼中发现了主要的错误来源。 建议的工作流程为临床工作流程中的质量控制程序铺平了道路。

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