Limited-Angle CBCT Reconstruction via Geometry-Integrated Cycle-domain Denoising Diffusion Probabilistic Models

要約

コーンビームCT（CBCT）は、画像誘導治療のために臨床放射線療法で広く使用されており、セットアップの精度、適応計画、およびモーション管理の改善があります。
ただし、ガントリーの回転が遅いことで、モーションアーティファクト、ぼやけ、および増加する用量を導入することにより、性能が制限されます。
この作業の目的は、連続した限定角度取得から高品質のCBCTボリュームを再構築するための臨床的に実行可能な方法を開発し、時間または用量の制約のある設定でのイメージングの課題に対処することを目的としています。
CBCT再構成のための限定角度（LA）ジオメトリ統合サイクルドメイン（LA-GICD）フレームワークを提案します。
Projection-DDPMは、欠落している投影を完了し、その後バックプロジェクションが続き、Image-DDPMがボリュームを改良します。
このデュアルドメイン設計は、投影および画像スペースからの補完的な事前を活用して、限られた角度（<= 90度）スキャンから高品質の再構築を実現します。 パフォーマンスは、全角再構成に対して評価されました。 4人の理事会認定医療物理学者が評価を実施しました。 一般的なCBCT形状の合計78の計画CTがトレーニングと評価に使用されました。 この方法は、35.5 hu、0.84のSSIM、および29.8 dBのPSNRの平均絶対誤差を達成し、目に見えて軟部組織の透明度が目に見えて減少しました。 LA-GICDのジオメトリ認識デュアルドメイン学習は、分析的フォワード/バックワードオペレーターに組み込まれており、1つの90度スキャンからのアーティファクトフリーの高コントラスト再構成を可能にし、取得時間を短縮し、4倍にします。 LA-GICDは、強力なデータの忠実度と解剖学的リアリズムを備えた限定角CBCT再構成を改善します。 これは、ショートARCの獲得のための実用的なソリューションを提供し、より正確でパーソナライズされた治療のためにスキャン時間と用量を短縮した臨床的に適用可能な画像を提供することにより、放射線療法でのCBCTの使用を強化します。

要約(オリジナル)

Cone-beam CT (CBCT) is widely used in clinical radiotherapy for image-guided treatment, improving setup accuracy, adaptive planning, and motion management. However, slow gantry rotation limits performance by introducing motion artifacts, blurring, and increased dose. This work aims to develop a clinically feasible method for reconstructing high-quality CBCT volumes from consecutive limited-angle acquisitions, addressing imaging challenges in time- or dose-constrained settings. We propose a limited-angle (LA) geometry-integrated cycle-domain (LA-GICD) framework for CBCT reconstruction, comprising two denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) connected via analytic cone-beam forward and back projectors. A Projection-DDPM completes missing projections, followed by back-projection, and an Image-DDPM refines the volume. This dual-domain design leverages complementary priors from projection and image spaces to achieve high-quality reconstructions from limited-angle (<= 90 degrees) scans. Performance was evaluated against full-angle reconstruction. Four board-certified medical physicists conducted assessments. A total of 78 planning CTs in common CBCT geometries were used for training and evaluation. The method achieved a mean absolute error of 35.5 HU, SSIM of 0.84, and PSNR of 29.8 dB, with visibly reduced artifacts and improved soft-tissue clarity. LA-GICD's geometry-aware dual-domain learning, embedded in analytic forward/backward operators, enabled artifact-free, high-contrast reconstructions from a single 90-degree scan, reducing acquisition time and dose four-fold. LA-GICD improves limited-angle CBCT reconstruction with strong data fidelity and anatomical realism. It offers a practical solution for short-arc acquisitions, enhancing CBCT use in radiotherapy by providing clinically applicable images with reduced scan time and dose for more accurate, personalized treatments.

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