ダウンサンプリング不変変形可能レジストレーション(D2R)モデルを用いた実時間応用のための超高速マルチパラメトリック4D-MRI画像再構成。

原題
Ultra-fast multi-parametric 4D-MRI image reconstruction for real-time applications using a Downsampling-Invariant Deformable Registration (D2R) model.
背景:ダウンサンプリング不変変形可能レジストレーション(D2R)モデルと呼ばれる新しいディープラーニングモデルが、リアルタイムイメージングと腫瘍追跡における同時MR画像再構成と動き検出のために開発された。
方法:D2Rモデルは、4D-MRIスキャンおよびダウンサンプリングされた3D MRIスキャンを用いて、肝臓放射線療法患者で訓練された。このモデルの精度とロバスト性を、Demons、Elastix、pTVアルゴリズム、VoxelMorphなどの他の方法と比較した。
結果:D2Rモデルはすべてのベースライン方法よりも優れており、500までのダウンサンプリング率で有意に良好な結果を示した。このモデルはまた、顕著な運動誤差改善と実時間効率を持つ高品質の4D-MR画像を構築した。
結論:ダウンサンプリングされた4D-MR画像の変形を優れて推定するD2Rモデルは、肝癌治療中の実時間運動管理における4D-MRIの使用を容易にする。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2023.109948
PMID: 37832790