Cross-Task Feedback Fusion GAN for Joint MR-CT Synthesis and Segmentation of Target and Organs-at-Risk

分割 融合 接头(建筑物) 人工智能 任务(项目管理) 计算机科学 医学 生物医学工程 工程类 结构工程 系统工程 语言学 哲学
作者
Yiwen Zhang,Liming Zhong,Hai Shu,Zhenhui Dai,Kaiyi Zheng,Zefeiyun Chen,Qianjin Feng,Xuetao Wang,Wei Yang
出处
期刊:IEEE transactions on artificial intelligence [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:4 (5): 1246-1257 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tai.2022.3187388
摘要

The synthesis of computed tomography (CT) images from magnetic resonance imaging (MR) images and segmentation of target and organs-at-risk (OARs) are two important tasks in MR-only radiotherapy treatment planning (RTP). Some methods have been proposed to utilize the paired MR and CT images for MR-CT synthesis or target and OARs segmentation. However, these methods usually handle synthesis and segmentation as two separate tasks, and ignore the inevitable registration errors in paired images after standard registration. In this article, we propose a cross-task feedback fusion generative adversarial network (CTFF-GAN) for joint MR-CT synthesis and segmentation of target and OARs to enhance each task's performance. Specifically, we propose a cross-task feedback fusion (CTFF) module to feedback the semantic information from the segmentation task to the synthesis task for the anatomical structure correction in synthetic CT images. Besides, we use CT images synthesized from MR images for multimodal segmentation to eliminate the registration errors. Moreover, we develop a multitask discriminator to urge the generator to devote more attention to the organ boundaries. Experiments on our nasopharyngeal carcinoma dataset show that CTFF-GAN achieves impressive performance with MAE of 70.69 $\pm$ 10.50 HU, SSIM of 0.755 $\pm$ 0.03, and PSNR of 27.44 $\pm$ 1.20 dB in synthetic CT, and the mean dice of 0.783 $\pm$ 0.075 in target and OARs segmentation. Our CTFF-GAN outperforms state-of-the-art methods in both the synthesis and segmentation tasks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
帅气的藏鸟完成签到,获得积分10
5秒前
加油完成签到 ,获得积分10
6秒前
健康的宛菡完成签到 ,获得积分10
7秒前
橙果果发布了新的文献求助20
7秒前
晚晚完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
听闻韬声依旧完成签到 ,获得积分10
8秒前
ZHZ完成签到,获得积分10
9秒前
啊哈啊哈额完成签到,获得积分10
9秒前
yyy完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
xiaoputaor完成签到 ,获得积分10
11秒前
Camus发布了新的文献求助10
11秒前
paper reader完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
八八九九九1完成签到,获得积分10
13秒前
tigger完成签到 ,获得积分10
14秒前
16秒前
18秒前
优雅的千雁完成签到,获得积分10
20秒前
2316690509完成签到 ,获得积分10
20秒前
没用的三轮完成签到,获得积分10
20秒前
fancy完成签到 ,获得积分10
20秒前
mayberichard完成签到,获得积分10
24秒前
LINDENG2004完成签到 ,获得积分10
30秒前
wz完成签到,获得积分10
31秒前
简奥斯汀完成签到 ,获得积分10
38秒前
五本笔记完成签到 ,获得积分10
38秒前
41秒前
花花发布了新的文献求助20
41秒前
asd113发布了新的文献求助10
45秒前
美满的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
45秒前
自然白安完成签到 ,获得积分10
51秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
54秒前
等待小鸽子完成签到 ,获得积分10
56秒前
龙虾发票完成签到,获得积分10
1分钟前
小康学弟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
了0完成签到 ,获得积分10
1分钟前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022