基于循環(huán)一致性生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的盆腔偽CT生成方法

吳香奕，曹鋒，曹瑞芬，吳茜，董江寧，徐榭，裴曦，5

前言

磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）具有優(yōu)良的軟組織對(duì)比度，在現(xiàn)代放射治療中起著至關(guān)重要的作用。目前，臨床上常采用MRI 和計(jì)算機(jī)斷層掃描（Computer Tomography,CT）圖像進(jìn)行多模態(tài)圖像配準(zhǔn)，用于勾畫靶區(qū)和危及器官。然而，MRI-CT 圖像配準(zhǔn)帶來很大的不確定性，會(huì)影響整個(gè)治療過程。例如，對(duì)于頭部和前列腺，該配準(zhǔn)不確定性能達(dá)到0.5～3.5 mm［1-2］。而在MRI-only 放療計(jì)劃中，由于不需要CT 圖像以及MRI-CT 圖像配準(zhǔn)，因此就不存在配準(zhǔn)導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差，同時(shí)還能簡化放射治療工作流程，減少患者CT 成像導(dǎo)致的劑量［3］。此外，MRI-only 放療過程中，可以根據(jù)實(shí)時(shí)MRI圖像調(diào)整放療計(jì)劃，為在線自適應(yīng)放射治療的臨床實(shí)施提供一種新的解決方案，避免MRI 與計(jì)劃CT 配準(zhǔn)帶來的不確定性。然而，在MRI-only 放療臨床實(shí)施中，MRI 圖像的體素強(qiáng)度與放療計(jì)劃中計(jì)算劑量所需的電子密度信息之間缺乏直接關(guān)聯(lián)，因此需要將MRI圖像轉(zhuǎn)換成含有電子密度信息的偽CT（Synthetic CT,sCT）圖像。目前，已有方法包括體積密度分配方法［4-6］、基于體素方法［6-12］和基于圖譜方法［13-22］，以及最近發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法。研究顯示使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）［23-24］或生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network,GAN）［25-26］的模型優(yōu)于使用體素和圖譜的方法，但這些深度學(xué)習(xí)方法都設(shè)置了基于sCT與其對(duì)應(yīng)真實(shí)CT之間體素級(jí)比較的損失項(xiàng)，因此必須采用同一患者的配對(duì)MRI 和CT 圖像進(jìn)行訓(xùn)練。然而利用配對(duì)圖像訓(xùn)練主要存在以下兩個(gè)問題：一方面，同一患者的配對(duì)MRI 和CT 圖像在臨床實(shí)踐中難以獲取；另一方面，基于體素級(jí)比較的損失項(xiàng)，容易受到MRI-CT 圖像配準(zhǔn)誤差的影響［27］。……