iPhantom：个体化计算体模自动构建框架及其在 CT 器官剂量学中的应用
医学物理
2020-08-21 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
目的：本研究旨在开发并验证一种新颖框架 iPhantom，用于利用患者医学图像自动创建患者特异性体模或数字孪生（DT）。该框架被应用于评估个体患者 CT 成像中对辐射敏感器官的辐射剂量。方法：从患者 CT 图像中，iPhantom 使用为多器官 CT 分割开发的基于学习的模型分割选定的锚定器官（如肝脏、骨骼、胰腺）。难以分割的器官（如肠道）通过匹配体模模板并入，使用为多器官体模体素开发的微分同胚配准模型。所得的全患者体模被用于评估常规 CT 检查中的器官剂量。结果：iPhantom 在 XCAT（n=50）和独立临床（n=10）数据集上均得到验证且精度相似。iPhantom 精确预测所有器官位置，锚定器官的 Dice 相似系数（DSC）>0.6，所有其他器官的 DSC 为 0.3-0.9。iPhantom 对大多数器官的剂量误差小于 10%，明显优于最先进基线方法（20-35% 剂量误差）。结论：iPhantom 实现了患者特异性体模的自动且准确创建，并首次为 CT 剂量学提供了充分且自动化的患者特异性剂量估计。意义：新框架通过自动化将计算人体体模（CHP）的创建和应用提升到个体化 CHP 水平，实现了更广泛和精确的器官定位，为临床监测、个性化优化和大规模研究铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2008.08730,
title = {iPhantom: a framework for automated creation of individualized computational phantoms and its application to CT organ dosimetry},
author = {Wanyi Fu and Shobhit Sharma and Ehsan Abadi and Alexandros-Stavros Iliopoulos and Qi Wang and Joseph Y. Lo and Xiaobai Sun and William P. Segars and Ehsan Samei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08730},
year = {2020}
}
备注
Main text: 11 pages, 8 figures; Supplement material: 7 pages, 5 figures, 7 tables