Use of machine learning in CARNA proton imager
Use of machine learning in CARNA proton imager
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机器学习在 CARNA 质子成像仪中的应用
DOI：
10.1117/12.2512565
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gilat Schmidt, Taly
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Akgun, Ugur;Varney, Gabriel C.;Dema, Catherine;Gul, Burak E.;Wilkinson, Collin J.;Bosmans, Hilde;Chen, Guang-Hong;Gilat Schmidt, Taly
质子治疗具有高精度给药的潜力，前提是在成像中实现高精度。目前，在质子治疗之前，基于x射线的成像技术是首选，并且停止功率转换表导致不可减少的不确定性。所提出的质子成像方法旨在减少这种误差来源，以及减少患者的辐射暴露。CARNA是一种均匀紧凑的量热计，利用一种新型高密度闪烁玻璃作为有效介质。紧凑的设计和独特的几何形状的量热计消除了跟踪系统的需要，并允许它直接连接到一个龙门。因此，将CARNA电位用于强子治疗期间的原位成像，可能用于检测提示伽马。新的玻璃发展和传统的图像重建研究进行了CARNA之前的报道。然而，为了改善图像重建，报告了一种基于CARNA的机器学习实现。一个概念验证的人工神经网络，被证明可以有效地预测肿瘤的密度和形状。
Proton therapy has potential for high precision dose delivery, provided that high accuracy is achieved in imaging. Currently, X-ray based techniques are preferred for imaging prior to proton therapy, and the stopping power conversion tables cause irreducible uncertainty. The proposed proton imaging methods aim to reduce this source of error, as well as lessen the radiation exposure of the patient. CARNA is a homogeneous compact calorimeter that utilizes a novel high density scintillating glass as an active medium. The compact design and unique geometry of the calorimeter eliminate the need for a tracker system and allow it to be directly attached to a gantry. Thus, giving CARNA potential to be used for insitu imaging during the hadron therapy, possibly to detect the prompt gammas. The novel glass development and the traditional image reconstruction studies performed with CARNA have been reported before. However, to improve the image reconstruction, a machine learning implementation with CARNA is reported. A proof-of-concept Artificial Neural Network, is shown to efficiently predict the density and the shape of the tumors.
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CARNA - 紧凑型玻璃质子成像仪
DOI：
10.1109/nssmic.2017.8533076
发表时间：
2017
期刊：
2017 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC)
影响因子：
--
作者：
C. J. Wilkinson;L. Ruane;W. Miller;A. Gunsch;A. Zieser;I. Tillman;Z. Thune;D. Wang;U. Akgun
通讯作者：
U. Akgun
影响因子：
3.5
作者：
PARKER, RP;HOBDAY, PA;CASSELL, KJ
通讯作者：
CASSELL, KJ
影响因子：
3.5
作者：
Mumot, M.;Algranati, C.;Lomax, A. J.
通讯作者：
Lomax, A. J.
使用原型质子 CT 扫描仪通过手模进行 200 MeV 质子射线照相研究
DOI：
10.1109/nssmic.2012.6551940
发表时间：
2012
期刊：
2012 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record (NSS/MIC)
影响因子：
--
作者：
T. Plautz;V. Bashkirov;V. Feng;F. Hurley;Robert P Johnson;C. Leary;S. Macafee;A. Plumb;H. Sadrozinski;K. Schubert;R. Schultze;D. Steinberg;M. Witt;A. Zatserkiyaniy
通讯作者：
A. Zatserkiyaniy
DOI：
10.1016/j.nima.2010.06.182
发表时间：
2011-05-01
影响因子：
1.4
作者：
Martisikova, M.;Hesse, B. M.;Jaekel, O.
通讯作者：
Jaekel, O.