基于循环生成对抗网络迁移修正鼻咽癌兆伏级CT图像

黄星武; 傅万凯; 陈传本; 柏朋刚; 陈济鸿; 林蔚林; 杨海松

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基于循环生成对抗网络迁移修正鼻咽癌兆伏级CT图像

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目的观察循环生成对抗网络(CycleGAN)用于对鼻咽癌兆伏级CT(MVCT)图像进行迁移修正的价值。方法纳入101例于自适应放射治疗前接受计划CT(pCT)及MVCT扫描的鼻咽癌患者,随机将其分为训练集(n=80)和测试集(n=21)。基于CycleGAN对训练集图像进行训练并生成模型,再以模型对测试集MVCT进行迁移修正而生成伪CT(sCT);对pCT进行重采样,使其体素及尺寸与MVCT一致,获得重采样CT(RCT)。勾画肿瘤靶区(GTV)和危及器官并计算剂量,比较MVCT与RCT、sCT与RCT图像的CT值平均绝对误差(MAE)和剂量分布。结果测试集MVCT与RCT图像之间、sCT与RCT图像之间CT值的MAE分别为132.67(121.84,138.28)HU及76.77(62.71,86.43)HU,差异有统计学意义(Z=-5.466,P0.05)。结论以CycleGAN修正鼻咽癌MVCT图像可使其与千伏级pCT图像的CT值差距明显缩小并能用于计算剂量。

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来源
《中国医学影像技术》 |2023年第7期|1070-1074|共5页
作者
黄星武; 傅万凯; 陈传本; 柏朋刚; 陈济鸿; 林蔚林; 杨海松;
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作者单位

福建医科大学肿瘤临床医学院;

福建省肿瘤医院放疗中心;

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正文语种 chi
中图分类咽肿瘤;电子计算机扫描;
关键词
鼻咽肿瘤; 循环生成对抗网络; 体层摄影术;

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