要約
背景と目的: MRI 誘導放射線治療 (MRIgRT) における正確な動作追跡は、効果的な治療を行うために不可欠です。
この研究は、自動セグメンテーションを備えた強化された追跡学習検出（ETLD）フレームワークを使用した自動リアルタイムマーカーレス追跡方法を通じて、MRIgRT における動作追跡精度を向上させることを目的としていました。
材料と方法: ETLD フレームワークと ETLD+ICV という名前の改良された Chan-Vese モデル (ICV) を統合することにより、新しい MRIgRT 動作追跡およびセグメンテーション方法を開発しました。
ETLD フレームワークは、高度な画像前処理、非参照画質評価、強化された中央値フロー トラッカー、動的検索領域調整を備えた洗練された検出器など、リアルタイム シネ MRI 用にアップグレードされました。
ICV はターゲット ボリュームを正確にカバーするために使用され、主要なパラメーターが最適化され、トラッキング結果を使用してセグメント化された領域をフレームごとに調整します。
この方法は、肝転移のある患者 10 人の 3.5D MRI スキャンでテストされました。
結果: 77 の治療分割にわたる 106,000 フレームの評価では、ビーム アイ ビュー (BEV)/ビーム パス ビュー (BPV) 方向のすべての被験者について 99% 以上の精度と 98% 以上の再現率で、0.8 mm 未満のサブミリメートル追跡エラーが示されました。
。
ETLD+ICV メソッドは、すべての被験者で 82% 以上のダイス グローバル スコアを達成し、このメソッドの拡張性と正確なターゲット ボリューム カバレッジを実証しました。
結論: この研究は、現在の方法を大幅に上回る MRIgRT 用の自動リアルタイム マーカーレス動作追跡方法の開発に成功しました。
この新しい方法は、追跡とセグメンテーションにおいて優れた精度を実現するだけでなく、臨床上の要求への適応性も強化されており、放射線療法治療の有効性を向上させる上で不可欠な資産となっています。
要約(オリジナル)
Background and Purpose: Accurate motion tracking in MRI-guided Radiotherapy (MRIgRT) is essential for effective treatment delivery. This study aimed to enhance motion tracking precision in MRIgRT through an automatic real-time markerless tracking method using an enhanced Tracking-Learning-Detection (ETLD) framework with automatic segmentation. Materials and Methods: We developed a novel MRIgRT motion tracking and segmentation method by integrating the ETLD framework with an improved Chan-Vese model (ICV), named ETLD+ICV. The ETLD framework was upgraded for real-time cine MRI, including advanced image preprocessing, no-reference image quality assessment, an enhanced median-flow tracker, and a refined detector with dynamic search region adjustments. ICV was used for precise target volume coverage, refining the segmented region frame by frame using tracking results, with key parameters optimized. The method was tested on 3.5D MRI scans from 10 patients with liver metastases. Results: Evaluation of 106,000 frames across 77 treatment fractions showed sub-millimeter tracking errors of less than 0.8mm, with over 99% precision and 98% recall for all subjects in the Beam Eye View(BEV)/Beam Path View(BPV) orientation. The ETLD+ICV method achieved a dice global score of more than 82% for all subjects, demonstrating the method’s extensibility and precise target volume coverage. Conclusion: This study successfully developed an automatic real-time markerless motion tracking method for MRIgRT that significantly outperforms current methods. The novel method not only delivers exceptional precision in tracking and segmentation but also shows enhanced adaptability to clinical demands, making it an indispensable asset in improving the efficacy of radiotherapy treatments.
arxiv情報
| 著者 | Shengqi Chen,Zilin Wang,Jianrong Dai,Shirui Qin,Ying Cao,Ruiao Zhao,Jiayun Chen,Guohua Wu,Yuan Tang |
| 発行日 | 2025-01-06 12:40:59+00:00 |
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