通过实时容积X射线成像实现肺癌放射治疗中的3D肿瘤定位
医学物理
2015-05-27 v1
摘要
近期我们开发了一种算法，可从单张X射线投影重建容积图像并提取3D肿瘤运动信息。我们已使用具有规律呼吸模式的数字呼吸体模验证了其可行性。在本工作中，我们给出了改进算法的详细描述与全面评估。该算法通过引入呼吸运动预测得到改进。随后在1）数字呼吸体模、2）物理呼吸体模和3）五例肺癌患者上评估了其精度与效率。这些评估案例包含与训练数据集不同的规律和不规律呼吸模式。对于具有规律和不规律呼吸的数字呼吸体模，平均3D肿瘤定位误差小于1 mm。在NVIDIA Tesla C1060 GPU卡上，针对规律和不规律呼吸，每次投影进行3D肿瘤定位的平均计算时间在0.19至0.26秒之间，较先前报道的结果有约10%的提升。对于物理呼吸体模，在同一GPU卡上，规律和不规律呼吸的平均肿瘤定位误差均低于1 mm，平均计算时间分别为0.13和0.16秒。对于五例肺癌患者，在轴向和切向的平均肿瘤定位误差均低于2 mm。在同一GPU卡上的平均计算时间在0.26至0.34秒之间。
引用
@article{arxiv.1102.1712,
title = {3D tumor localization through real-time volumetric x-ray imaging for lung cancer radiotherapy},
author = {Ruijiang Li and John H. Lewis and Xun Jia and Xuejun Gu and Michael Folkerts and Chunhua Men and William Y. Song and Steve B. Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.1712},
year = {2015}
}