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CT synthesis from CBCT using a sequence-aware contrastive generative network

计算机科学 人工智能 双射 发电机(电路理论) 生成语法 特征(语言学) 锥束ct 序列(生物学) 模式识别(心理学) 计算机断层摄影术 放射科 数学 医学 哲学 组合数学 量子力学 生物 物理 语言学 功率(物理) 遗传学
作者
Yanxia Liu,Anni Chen,Yuhong Li,Haoyu Lai,Sijuan Huang,Xin Yang
出处
期刊:Computerized Medical Imaging and Graphics [Elsevier BV]
卷期号:109: 102300-102300 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.compmedimag.2023.102300
摘要

Computerized tomography (CT) synthesis from cone-beam computerized tomography (CBCT) is a key step in adaptive radiotherapy. It uses a synthetic CT to calculate the dose to correct and adjust the radiotherapy plan in a timely manner. The cycle-consistent adversarial network (Cycle GAN) is commonly used in CT synthesis tasks but it has some defects: (a) the premise of the cycle consistency loss is that the conversion between domains is bijective, but the CBCT and CT conversion does not fully satisfy the bijective relationship, and (b) it does not take advantage of the complementary information between multiple sets of CBCTs for the same patient. To address these problems, we propose a novel framework named the sequence-aware contrastive generative network (SCGN) that introduces an attention sequence fusion module to improve the CBCT quality. In addition, it not only applies contrastive learning to the generative adversarial networks (GANs) to pay more attention to the anatomical structure of CBCT in feature extraction but also uses a new generator to improve the accuracy of the anatomical details. Experimental results on our datasets show that our method significantly outperforms the existing unsupervised CT synthesis methods.
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