基于3D深度卷积神经网络依据MRI生成伪CT的研究.pdf

"基于3D深度卷积神经网络依据MRI生成伪CT的研究" 本研究旨在提出一种基于3D深度卷积神经网络（DCNN）的方法，以生成伪CT图像，减少放疗过程中的额外CT使用，降低患者辐射剂量，提高放疗精准度。 深度卷积神经网络（DCNN） 深度卷积神经网络（DCNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像处理、机器学习等领域。DCNN的核心思想是使用多层卷积神经网络来学习图像的特征表示，从而实现图像分类、目标检测、图像生成等任务。在本研究中，我们使用DCNN来生成伪CT图像，从MRI图像中提取特征，实现MRI到CT的端到端转换。 U-net网络结构 U-net是一种常用的深度学习网络结构，广泛应用于图像分割、图像生成等任务。U-net网络结构由两个部分组成：编码部分和解码部分。编码部分使用卷积层和池化层来提取图像特征，而解码部分使用上采样层和卷积层来恢复图像。U-net网络结构可以有效地提取图像特征，并生成高质量的图像。 MRI到CT的端到端转换 在本研究中，我们使用U-net网络结构来实现MRI到CT的端到端转换。我们首先使用卷积层和池化层来提取MRI图像的特征，然后使用上采样层和卷积层来生成伪CT图像。这种方法可以有效地生成高质量的伪CT图像，并减少放疗过程中的额外CT使用。 实验结果 我们对13例患者的图像数据进行了实验，使用留一交叉验证的方法来评估算法的性能。实验结果表明，基于DCNN的伪CT生成算法可以生成高质量的伪CT图像，平均绝对误差（MAE）为86 HU，远小于传统的2D DCNN算法的136 HU。 结论 本研究提出了一种基于DCNN的伪CT生成算法，能够生成高质量的伪CT图像，减少放疗过程中的额外CT使用，降低患者辐射剂量，提高放疗精准度。该算法可以应用于临床实践，提高放疗的效果和安全性。 Key words MRI; 伪CT; 深度卷积神经网络; U-net; 平均绝对误差