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.
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
TP完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
guozao发布了新的文献求助10
1秒前
CYY发布了新的文献求助10
1秒前
张达发布了新的文献求助10
2秒前
领导范儿应助上官又莲采纳,获得10
3秒前
Lucas应助Vv采纳,获得10
3秒前
仙笛童神完成签到,获得积分10
3秒前
上官若男应助张达采纳,获得10
6秒前
6秒前
wkx完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
Wenson发布了新的文献求助10
9秒前
柏炳完成签到,获得积分10
9秒前
保卫时光完成签到,获得积分10
9秒前
鱼丸发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
萝肆夕完成签到,获得积分10
13秒前
wenhao发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
17秒前
18秒前
柏炳发布了新的文献求助10
19秒前
标致谷菱完成签到,获得积分10
19秒前
33应助Vv采纳,获得10
21秒前
感动的广缘关注了科研通微信公众号
21秒前
21秒前
21秒前
范冰冰发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
23秒前
loey发布了新的文献求助10
23秒前
传奇3应助Trends采纳,获得10
23秒前
24秒前
沐沐完成签到,获得积分10
26秒前
28秒前
28秒前
Hexagram发布了新的文献求助10
28秒前
海盐完成签到,获得积分10
29秒前
天天快乐应助肯瑞恩哭哭采纳,获得10
29秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
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 3976107
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520330
关于积分的说明 11202435
捐赠科研通 3256819
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798504
邀请新用户注册赠送积分活动 877642
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806496