近日,明升中国app院深圳先进技术研究院医工所微创中心副研究员梁晓坤、研究员谢耀钦团队与华中科技大学合作的CT金属伪影矫正的研究成果发表于《IEEE明升手机版影像汇刊》上。
在CT扫描中,金属植入物(如牙科填充物、关节置换和外科固定器械)会在成像过程中产生显著的金属伪影。这些伪影是由于金属物体对X射线的高度吸收而造成的,导致图像重建时出现失真和条纹。
在放射治疗中,这些伪影会对剂量计算造成严重影响,因为它们可能会导致治疗区域内剂量分布的错误估计,从而影响治疗的精度和安全性。例如,在头颈部肿瘤的放射治疗中,金属牙科填充物可能会导致关键组织(如唾液腺和食道)周围的剂量分布被错误估计。
在CT诊断领域,金属伪影同样造成了重大挑战,它们可以掩盖或模糊关键解剖结构,从而降低对疾病的诊断准确性和及时性。例如,在神经外科手术中,金属固定器可能会干扰对周围脑组织的准确评估。在心脏和血管成像中,金属支架或人工瓣膜可能会导致诊断性图像严重退化,影响病变的评估和随后的治疗决策。
近年来,许多基于监督深度学习的方法已经被提出用于金属伪影去除。然而,这些方法在很大程度上依赖于使用成对的模拟数据进行训练,而这种数据往往难以获取。
在该研究中,合作团队提出了一种基于扩散模型先验的无监督金属伪影去除方法,扩散模型是一种具有数据分布表示能力的生成模型。具体地,先使用不含金属伪影的CT图像训练扩散模型;随后,在投影域和图像领域中迭代地引入扩散模型先验,以恢复由金属伪影引起的退化部分。据介绍,该方法在性能上胜过现有的无监督金属伪影去除方法。
相关论文信息:http://doi.org/10.48550/arXiv.2308.16742
版权声明:凡本网注明“来源:明升中国app报、明升手机版(明升中国)、app手机版杂志”的所有作品,网站转载,请在正文上方注明来源和作者,且不得对内容作实质性改动;微信公众号、明升头条号等新媒体平台,转载请联系授权。邮箱:shouquan@stimes.cn。