【摘 要】
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目的:本研究应用基于配准对抗神经网络的Reg GAN模型将CBCT图像转换为伪CT图像,并在伪CT图像上进行放疗剂量分布对照分析,探究伪CT在鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma,NPC）自适应放疗（adaptive radiation therapy,ART）中的可行性。方法:（1）采集78例鼻咽癌患者第1次用于图像引导放疗的CBCT图像和计划CT图像,其中47例作为训练集,
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目的:本研究应用基于配准对抗神经网络的Reg GAN模型将CBCT图像转换为伪CT图像,并在伪CT图像上进行放疗剂量分布对照分析,探究伪CT在鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma,NPC）自适应放疗（adaptive radiation therapy,ART）中的可行性。方法:（1）采集78例鼻咽癌患者第1次用于图像引导放疗的CBCT图像和计划CT图像,其中47例作为训练集,13例作为测试集,18例用于剂量评估。建立基于配准对抗神经网络的Reg GAN模型,将CBCT图像转换为伪CT图像。选用Pix2Pix模型和Cycle-consistency模型作为参考模型,在相同训练集上进行模型训练后使用同组测试集进行图像转换。比较利用3种模型转换的CT图像的平均绝对误差（MAE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIN）,评估基于配准对抗神经网络的Reg GAN模型产生的伪CT图像质量,（2）将18例患者的计划CT勾画的靶区及剂量映射到CBCT图像和伪CT图像,通过剂量-体积直方图（dose-volume histogram,DVH）,观察靶区及危及器官（organs at risk,,OARs）剂量学差异。结果:（1）在测试集上Reg GAN模型转换图像具有更多的纹理信息。与Pix2Pix模型和Cycle-consistency模型想对比,Reg GAN模型MAE最小,PSNR和SSIM最大（均P＜0.05）。（2）与真实CT对比,CBCT和伪CT平均DVH剂量度量差异分别是（0.50%±2.61%）和（0.33%±1.38%）,在靶区及危及器官剂量学差异上也具有优势,鼻咽癌放疗过程中原计划CT剂量与伪CT形成的合成计划剂量基本相似。结论:在鼻咽癌的放射治疗中,采用Reg GAN模型将CBCT图像生成的伪CT图像具有较高的图像质量,可以作为鼻咽癌自适应放疗的参考图像并且初步可用于剂量评估。应用Reg GAN模型转换伪CT图像的鼻咽癌自适应放疗,既保证了可以更好的控制靶区的放射剂量,同时降低了危及器官的累积照射剂量,在自适应放疗中具有可行性。
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