原題
Comprehensive evaluation of similarity between synthetic and real CT images for nasopharyngeal carcinoma.
背景:深層学習はMRIからCTへの合成を進歩させたが、合成(sCT)と実際のCT(rCT)の間の類似性は画像品質指標(IQM)を用いてのみ評価されてきた。本研究は、IQMと放射線学的特徴の両方を評価した最初の研究である。
方法:127人の鼻咽頭癌患者のCTスキャンとMRI検査からなるMRI検査合成モデルを、教師あり学習(Unet)と教師なし学習(CycleGAN)法を用いて構築した。各ROIに対するIQMと837の放射線学的特徴を調べた。
結果:Unetは、MAE、RMSEが低く、SSIM、PSNRが高いIQMにおいてCycleGANより優れていることが証明された。しかし、いずれの方法も、放射線学的特徴においてrCTに匹敵するものではない。
結論:Unet-sCTはIQMにおいてCycleGAN-sCTよりも優れていたが、いずれもrCTとの顕著な放射線学的類似性を示さず、MRIからCTへの合成をさらに改善する必要があった。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-023-02349-7
PMID: 37936196
Open Access
コメント