[論文レビュー] Single Scan Dual-energy Cone-beam CT Using Static Detector Modulation: A Phantom Study

Junbo Peng|arXiv (Cornell University)|May 23, 2022

Advanced X-ray and CT Imaging被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ハードウェアの複雑さを回避するために、検出器の前に静的なビームモジュレータを配置することで、二重エネルギー画像診断を可能にする1スキャンで実行可能な単一スキャン二重エネルギー円錐ビームCT（DECBCT）システムを提案する。深層学習に基づくデータ修復モデルにより完全な二重エネルギーデータが再構成され、電子密度の平均誤差が1.16%未塔、線形減衰係数の再構成誤差が1.41%未塔に達し、材料分解の臨床的妥当性が示された。

ABSTRACT

Cone-beam CT (CBCT) is installed in the treatment room to facilitate online clinical applications, including image guidance in radiation and surgery. Half-fan and short-can are the commonly used modes in clinical applications to expand the imaging volume and reduce radiation exposure. Anatomical structures are faithfully reconstructed using CBCT while deep information including material composition is not feasible in its current form. Dual-energy computed tomography (DECT) is an advanced medical imaging technology with superior capability of material differentiation by scanning the patient using two different energy spectra. Conventional DECT systems require expensive and sophisticated hardware components, significantly limiting DECT applications to cone-beam CT (CBCT) machines. In this work, we propose a dual-energy cone-beam CT (DECBCT) system by placing a dedicatedly designed beam modulator in front of the detector surface to acquire dual-energy projection data in a single scan. A deep learning-based data restoration model is introduced to generate complete dual-energy data from the detector-modulated data for DECT image reconstruction and material decomposition. The performance of the proposed method is evaluated using an electron density phantom and clinical CT. The mean error for electron density calculation is lower than 1.16% in the electron density phantom study. The mean errors for reconstructed linear attenuation coefficient (LAC) are lower than 1.41% and 0.89% in the head and pelvis studies, respectively. The results indicate that the proposed method is a promising solution for single-scan DECBCT in clinical practice.

研究の動機と目的

• コスト効率が良く、ハードウェアの最小限の変更で実現可能な、単一スキャンによる二重エネルギー円錐ビームCTの実現を目的とする。
• 従来のCBCTが材料組成評価において抱える制限を、二重エネルギー機能を統合することで克服することを目的とする。
• モジュレートされた検出器測定値から完全な二重エネルギー投影データを回復するための深層学習ベースのデータ修復モデルの開発を目的とする。
• フォントラムおよび臨床CTデータを用いた電子密度および線形減衰係数再構成の正確性を検証することを目的とする。
• 画像誘導放射線治療および手術支援応用における1スキャンDECBCTの臨床的妥当性を示すこと

提案手法

• X線ビームの異なる部分を遮断することでエネルギー選択的検出を実現するため、CBCT検出器の前に静的なビームモジュレータを配置する。
• モジュレータにより1回のスキャンで二重エネルギー投影データを取得可能となり、複数回の回転やkVスイッチングの必要がなくなる。
• 深層学習に基づくデータ修復モデルを訓練し、モジュレートされた測定値から完全な二重エネルギー投影データを再構成する。
• 再構成されたデータを用いて標準的なDECT技術を用いて材料分解および画像再構成を実施する。
• 評価には電子密度フォントラムおよび頭部および仙骨領域の臨床CTデータを用いる。
• 画像品質および定量的正確性は、電子密度および線形減衰係数（LAC）の平均誤差を用いて評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 静的なビームモジュレータを用いることで、複雑なハードウェア改造を要せず、1スキャンで二重エネルギー円錐ビームCTを実現できるか？
• RQ2 深層学習モデルは、検出器モジュレート信号からの投影データを完全に回復できるか？
• RQ3 標準化されたフォントラムにおいて、提案手法による電子密度推定の正確性はいかほどか？
• RQ4 臨床的解剖学的構造において、再構成された線形減衰係数はゴールドスタンダードCTと比較してどの程度の正確性を示すか？
• RQ5 提案手法は、放射線治療および手術誘導支援における材料分解に臨床的に許容可能な正確性を達成できるか？

主な発見

• 電子密度フォントラム研究において、電子密度計算の平均誤差は1.16%未塔であった。
• 頭部研究では線形減衰係数の平均誤差が1.41%未塔、仙骨研究では0.89%未塔であった。
• 深層学習ベースのデータ修復モデルは、モジュレートされた検出器信号から二重エネルギーデータを効果的に回復した。
• 従来のCBCTシステムへの最小限のハードウェア変更で、高精度な材料分解が実現された。
• 結果として、画像誘導放射線治療などの臨床応用に向けた1スキャンDECBCTの実現可能性が示された。
• 本手法により、CBCTシステムにおける高価な二重kVpまたは二重ソースCTハードウェアの必要性が著しく低減された。