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日本語AIでPubMedを検索

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Sci Rep.2020 Jun;10(1):10253. 10.1038/s41598-020-67331-9. doi: 10.1038/s41598-020-67331-9.Epub 2020-06-24.

放射線治療中の骨エッジの自動検出に基づく電子ポータルイメージングデバイス画像の新しいレジストレーションアルゴリズム

A new registration algorithm of electronic portal imaging devices images based on the automatic detection of bone edges during radiotherapy.

  • Cheng Chen
  • Chaoyan Wu
  • Yahua Zhong
  • Conghua Xie
  • Yunfeng Zhou
  • Hui Liu
  • Jun Zhang
  • Jiuling Sheng
  • Dazheng Jiang
  • Hongli Zhao
  • Haijun Yu
PMID: 32581340 PMCID: PMC7314748. DOI: 10.1038/s41598-020-67331-9.

抄録

メガボルトレベルの電子ポータル画像装置(EPID)画像を肉眼で直交窓に登録する際の精度と効率が低下している。本研究では、精度と効率を高めた新しいレジストレーションアルゴリズムを開発することを目的としている。並進と回転を変えた10のセットアップエラーをファントムを用いてシミュレーションした。各エラーに対して、1セットの模擬コンピュータ断層撮影画像とEPID画像を取得し、従来法と新法で登録した。従来法は、2人の上級物理学者がVarian Offline Reviewソフトウェアを用いて行った。新手法は、デジタル再構成ラジオグラフィ画像とEPID画像の同一骨構造の精密な輪郭を比較し、勾配画像に基づく自動エッジ検出アルゴリズムを用いて輪郭をフィットさせた。新手法の平均誤差は、X軸、Y軸、Z軸の並進で44.44%、28.33%、49.09%減少した(従来対新手法:X軸、0.45mm対0.25mm、Y軸、0.75mm対0.35mm、Z軸、0.55mm対0.55mm、0.55mm対0.25mm、0.55mm対0.25mm)。35mm、Z軸は0.55mm対0.28mm)、X軸、Z軸の回転ではそれぞれ42.86%、40.48%(従来対新:X軸は0.49°対0.28°、Z軸は0.42°対0.25°)となっている。また、新方式では、平均経過時間が11.14%短縮された(従来方式対新方式:44秒対39.1秒)。このことから、従来法と比較して、精度や効率性の面で大きなメリットがあることがわかった。

The precision and efficiency of the registration of megavolt-level electronic portal imaging devices (EPID) images with the naked eye in the orthogonal window are reduced. This study aims to develop a new registration algorithm with enhanced accuracy and efficiency. Ten setup errors with different translation and rotation were simulated with the phantom. For each error, one set of simulated computer tomography images and EPID images were acquired and registered with the traditional and the new method. The traditional method was performed by two senior physicists with the Varian Offline Review software. The new method is basing on the comparison of the precise contours of the same bone structure in the digital reconstruction radiography images and the EPID images, and the contours were fitted with an automatic edge detection algorithm based on gradient images. The average error of the new method was decreased by 44.44%, 28.33%, 49.09% in the translation of X, Y, and Z axes (The traditional vs. the new: X axes, 0.45 mm vs. 0.25 mm; Y axes, 0.75 mm vs. 0.35 mm; Z axes, 0.55 mm vs. 0.28 mm), 42.86% and 40.48% in the rotation of X and Z axes (The traditional vs. the new: X axes, 0.49° vs. 0.28°; Z axes, 0.42° vs. 0.25°), respectively. The average elapsed time in the new method was reduced by 11.14% (The traditional vs. the new: 44 s vs. 39.1 s). The new registration method has significant advantages of accuracy and efficiency compared with the traditional method.