基于 3D 相机的自动化 CT 肺癌筛查流程
图像与视频处理
2023-09-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
尽管近期 CT 规划的发展实现了患者摆位的自动化，但仍需耗时的定位扫描来计算剂量分布并确保患者摆位正确。在本文中，我们提出了一种新方法，通过从 3D 相机图像估计患者扫描范围、等中心和等效水直径（WED），消除了 CT 肺癌筛查中对定位扫描的需求。我们通过在超过 60,000 例 CT 扫描上训练隐式生成模型来实现该任务，并引入了一种利用实时扫描数据更新预测的新方法。我们在 110 对深度数据与 CT 扫描的测试集上证明了我们方法的有效性，等中心估计平均误差为 5mm，扫描范围确定误差为 13mm，AP 和侧向 WED 估计误差分别为 10mm 和 16mm。我们方法的相对 WED 误差为 4%，远在国际电工委员会（IEC）10% 的验收标准之内。
引用
@article{arxiv.2309.15750,
title = {Automated CT Lung Cancer Screening Workflow using 3D Camera},
author = {Brian Teixeira and Vivek Singh and Birgi Tamersoy and Andreas Prokein and Ankur Kapoor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.15750},
year = {2023}
}
备注
Accepted at MICCAI 2023