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基于循环生成对抗网络的鼻咽癌CBCT图像修正

         
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目的:利用循环生成对抗网络模型(CycleGAN)进行锥形束CT(CBCT)图像迁移,生成伪CT(sCT)图像,从而实现CBCT图像的HU值矫正.方法:回顾性分析在福建省肿瘤医院行放射治疗的鼻咽癌患者39例,所有患者均接受临床CT与CBCT扫描.以CBCT图像为基准,采用刚性配准算法对临床CT和CBCT进行配准,获得重采样计划CT(pCT).经阈值分割及形态学处理获取配对影像的外轮廓内部区域作为掩膜,对配对影像进行掩膜操作及归一化预处理.建立CycleGAN神经网络,训练sCT生成模型.基于体素点计算平均绝对误差(MAE)和平均误差(ME),用于比较测试集sCT与pCT之间的差异.结果:测试集的sCT图像与pCT图像相比较,在体外轮廓内的MAE和ME分别为(99.00±15.37)HU和(-24.00±12.64)HU;软组织区域的MAE和ME分别为(48.00±7.45)HU和(-7.00±8.96)HU.结论:CycleGAN能修正CBCT图像的HU值,迁移生成的sCT图像具有与pCT图像近似的HU值及平滑性,可用于放射治疗剂量计算.

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