使用 2.5D 深度神经网络从 MRI 或 CBCT 合成 3D 计算机断层扫描
图像与视频处理
2023-08-29 v1
摘要
深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在从磁共振成像（MRI）、锥形束计算机断层扫描（CBCT）和 PET 生成合成计算机断层扫描（sCT）方面已获得关注。在本报告中，我们介绍了一种从 MRI 或 CBCT 合成 CT 的方法。我们的方法基于多切片（2.5D）CNNs。在处理体数据时，2.5D CNNs 相比 3D CNNs 具有明显优势。在实验中，我们评估了我们的方法在两项任务上的性能：MRI 到 sCT 与 CBCT 到 sCT 生成。两项任务的目标器官均为脑与骨盆。
引用
@article{arxiv.2308.13553,
title = {Synthesizing 3D computed tomography from MRI or CBCT using 2.5D deep neural networks},
author = {Satoshi Kondo and Satoshi Kasai and Kousuke Hirasawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13553},
year = {2023}
}