X射线解剖摄影术赋能立体摄影术以提升诊断性能
医学物理
2021-12-01 v1 人工智能
摘要
X射线成像是目前最普及的医学成像技术。尽管X射线摄影具有极高的性价比，但组织结构会沿X射线路径发生重叠。另一方面，计算机断层扫描（CT）能够重建内部结构，但会增加辐射剂量，且过程复杂、价格昂贵。在此，我们提出“X射线解剖摄影术”，在深度学习框架下从少量摄影投影中数字提取目标器官/组织，以进行立体和断层分析。作为示例性实现，我们提出了一种通用的X射线解剖摄影网络、一种专用的X射线立体摄影网络，以及实现这些功能的X射线成像系统。我们的实验表明，在本例中可以对肺部等孤立器官实现X射线立体摄影，这表明将常规摄影阅片转化为对孤立器官的立体检查是可行的，从而有望实现更高的敏感性和特异性，甚至实现目标的断层可视化。随着进一步的改进，X射线解剖摄影术有望成为一种新的X射线成像模态，在辐射剂量和系统成本与摄影或断层融合成像相当的情况下实现CT级别的诊断。
引用
@article{arxiv.2111.15040,
title = {X-ray Dissectography Enables Stereotography to Improve Diagnostic Performance},
author = {Chuang Niu and Ge Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.15040},
year = {2021}
}