Tomografia komputerowa CBCT oparta na CycleGAN z korekcją HU w adaptacyjnej radioterapii raka nosogardzieli

Akwizycja i przetwarzanie obrazu

Do badania włączono 52 pacjentów z NPC otrzymujących radioterapię w Fujian Cancer Hospital w latach 2020-2021. Badanie to zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki Fujian Cancer Hospital (nr etyki: SQ2020-043-01), a wszyscy pacjenci wyrazili pisemną świadomą zgodę przed włączeniem do badania. Wszystkie metody wykonano zgodnie z Deklaracją Helsińską oraz odpowiednimi wytycznymi i przepisami. Podczas symulacji planowania leczenia obrazy CT zostały uzyskane na aparacie Brilliance CT Big Bore (Philips Medical Systems Inc., Cleveland, OH, USA) z protokołem głowa-szyja (120 kV, 225 mA). Wycinek tomogramu ma wymiary 512 x 512 pikseli, a rozdzielczość woksela to 1,14 x 1,14 x 3 mm.³. Wszystkie obrazy CBCT wykonano przed pierwszą radioterapią pacjentów w dniu XVI dla akceleratora Elekta Axesse, z napięciem lampy 120 kV i prądem ekspozycji 25 mA. Wymiary wycinka obrazu CBCT wynosiły 410 x 410 pikseli przy rozdzielczości 1 x 1 x 1 mm³.

Obrazy CT i CBCT rejestrowano ściśle według standardu dla obrazów CBCT, używając oprogramowania open source 3D-Slicer.²⁵. Obrazy tomografii osiowej dopasowane do wokseli CBCT i obrazów objętościowych, zwanych RCT, zostały następnie ponownie próbkowane jako wzorzec odniesienia do oceny obrazu. Maski binarne zostały stworzone w oparciu o segmentację progową i metody przetwarzania morfologicznego, aby uniknąć szkodliwego wpływu struktur nieanatomicznych podczas procesu szkolenia. Wartości wokseli obrazów zostały przycięte do zakresu [− 1000, 2000]podczas gdy wartości wokseli regionów poza maskami zostały ustawione na −1000 HU.

Przed treningiem modelu CycleGAN wszystkie obrazy RCT i CBCT zostały przycięte od środka obrazu do rozmiaru 256 × 256, a wartość CT znormalizowano do [− 1, 1]. Do zestawu szkoleniowego wybrano losowo 41 pacjentów, a 11 pacjentów wykorzystano do walidacji. Z zestawu danych każdego pacjenta pobrano 264 wycinki. Zestaw danych szkoleniowych i walidacyjnych składał się zatem odpowiednio z 10 824 i 2 904 wycinków CT i CBCT. Ze względu na ograniczenia pamięci GPU, w tym badaniu przyjęto model 2D CycleGAN.

Kalibracja HU przez Phantom

Model CIRS 062 (CIRS Tissue Simulation Technology, Norfolk, VA, USA) został zeskanowany przy użyciu tego samego Big Bore CT i tego samego CBCT na akceleratorze liniowym, z tymi samymi parametrami akwizycji. Dla każdego skanu średnia liczba HU każdego materiału wejściowego (gęstość elektronów w stosunku do wody 1,00, 0,20, 0,50, 0,97, 0,99, 1,06, 1,07, 1,16 i 1,61) została odczytana w centralnym wycinku fantomu. Średnią liczbę HU w skanie CT i skanie mikro-CT wykreślono następnie odpowiednio w stosunku do znanej gęstości elektronów. HU zostało skorygowane na podstawie obrazów CBCT opartych na tych dwóch krzywych za pomocą wewnętrznego oprogramowania do tworzenia poprawionych obrazów CBCT (CBCT_cor).

Metoda CycleGAN

Jak pokazano na rysunku 1, model CycleGAN obejmuje dwa generatory i dwa dyskryminatory. W cyklu do przodu Generator-RCT (G_RCT) generuje sCT z CBCT, a następnie Generator-CBCT (G_CBCT) generuje cykl CBCT (CCBCT) z sCT. Będąc w cyklu wstecznym, użyj G_CBCT Złożona CBCT (sCBCT) generuje z RCT, a następnie G_RCT Generuje cykl CT (CCT) z sCBCT. Wytrawny, D_RCT przyjaźń_CBCT, aby określić, czy sCT i sCBCT są prawdziwymi obrazami. Funkcja utraty CycleGAN składała się z utraty antagonizmu i utraty spójności cyklu. Antagonistyczne straty dla dwóch cykli są

I

Straty spójności sesji dla dwóch sesji wynoszą

I

Tak więc, łącząc te dwa rodzaje strat, chodzi o to, aby:

Struktura i parametry sieci

Generator zawiera warstwę kodera, warstwę konwersji i warstwę dekodera. Koder redukuje liczbę wymiarów przestrzennych i definiuje cechy obrazu wejściowego. Warstwa transformacji, na którą składa się dziewięć warstw modułu ResNet²⁶, zmienią się następnie na ich wektory własne. Dekoder ustala wymiary przestrzenne obiektu i generuje złożony obraz. Dyskryminator jest siecią binarną z wyjściami pomiędzy [0, 1]. Tryb jest trenowany za pomocą optymalizatora Adam²⁷ z tensorflow²⁸. Szybkość uczenia spada liniowo po 20 epokach z początkową wartością 0,0002, podczas gdy człon pędu β1 i 2 są ustawione na 0,5. Inne parametry są ustawione w następujący sposób: λ = 10, wielkość partii = 2, epoka = 100. Oryginalne obrazy CBCT i obrazy CBCT_cor są używane odpowiednio do uczenia modelu. W poniższym tekście SCT1 jest generowany przez model CycleGAN z oryginalnych obrazów CBCT, podczas gdy SCT2 jest generowany z CBCT_cor.

ocena

W tym badaniu pacjentów z grupy walidacyjnej wykorzystano do oceny poprawy jakości obrazu. Średni błąd bezwzględny (MAE) i średni błąd (ME) obliczono odpowiednio dla CBCT, CBCT_cor, SCT1 i SCT2 względem RCT w obszarze masek binarnych. W międzyczasie porównano również profile HU dla tego typu obrazów, przeprowadzając porównanie side-by-side.

Plany terapii łukiem zmodyfikowanym wolumetrycznie (VMAT) dla pacjentów w grupie walidacyjnej zostały utworzone na podstawie obrazów RCT. Przepisana dawka wynosiła 69,96 Gy, 60,06 Gy i 56,1 Gy w celu wykreślenia docelowej objętości guza pierwotnego nosogardzieli, obustronnych końcowych węzłów chłonnych (PTV6996), regionu wysokiego ryzyka (PTV6006), regionu niskiego ryzyka i obustronnych obszarów węzłowych niskiego ryzyka (PTV5610) odpowiednio w 33 frakcjach. Punkty orientacyjne zostały przepisane z obrazów RCT na obrazy CBCT, CBCT_cor, SCT1 i SCT2 poprzez ścisłą rejestrację. Obliczenia dawki przeprowadzono przy użyciu Pinnacle³ (Wersja 16.2, Philips Radiation Oncology Systems, Madison, WI).

Porównanie dystrybucji dawki przeprowadzono między obrazami CBCT_cor, RCT, SCT1 i SCT2. Zebrano kilka parametrów dozymetrycznych do porównań ilościowych. Dla PTV, D₂ (dawka odpowiadająca 2% objętości) d_{mieć na myśli} (średnia dawka) i dr₉₈ (dawka odpowiadająca 98% objętości). Lamjadaw, zm_{mieć na myśli} lub dr_powyższe (maksymalna dawka) została porównana. Globalne wskaźniki gamma pass 3D zostały również obliczone przez moduł radioterapii 3D-Slicer z parametrami odpowiednio 3%/3mm i 2%/2mm, z dawką graniczną 10%.

Test klasyfikacji miejsc Wilcoxona (pomiędzy SCT2 i CBCT, SCT2 i CBCT_cor, SCT2 i SCT1) przeprowadzono dla MAE, ME, współczynnika przepuszczania promieniowania gamma i parametrów dozymetrycznych opisanych wcześniej. Do wykonania tych testów wykorzystano Statistical Package for the Social Sciences (SPSS 21.0; SPSS Inc., Chicago, IL, USA). S<0,05 uznano za istotne statystycznie.