Shading correction algorithm for cone-beam CT in radiotherapy: extensive clinical validation of image quality improvement
Shading correction algorithm for cone-beam CT in radiotherapy: extensive clinical validation of image quality improvement
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放射治疗中锥束CT的阴影校正算法：图像质量改善的广泛临床验证
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
C. Moore
中科院分区：
文献类型：
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作者：
K. Joshi;T. Marchant;C. Moore
使用 135 幅接受骨盆、肺部和头颈部放射治疗的患者的临床 CBCT 图像，进一步开发、优化和广泛验证了用于改进锥束 CT (CBCT) 图像的阴影校正算法 (Phys. Med. Biol. 53 5719{33)。已经开发出一种自动化技术来有效分析大量临床图像。使用 CT 图像自动识别相似组织（例如脂肪组织）的小区域。对相应 CBCT 图像上的相同区域进行分析，以确保它们不包含代表多种类型组织的像素。计算所有选定像素的平均值和不均匀性（定义为每个小区域中平均值的中值绝对偏差）。然后对 CT 与原始和校正的 CBCT 图像进行比较。对骨盆图像中脂肪区域的分析显示，原始 CBCT 图像中 CT 和 CBCT 之间的平均像素值平均差异为 136:0 HU，在应用阴影校正算法后，该差异减少到 2:0 HU。脂肪像素不均匀性的平均差异从原始 CBCT 中的 33:7 减少到阴影校正 CBCT 图像中的 2:8。在肺部和头颈部图像的分析中也得到了类似的结果。
A shading correction algorithm for the improvement of cone-beam CT (CBCT) images (Phys. Med. Biol. 53 5719{33) has been further developed, optimised and validated extensively using 135 clinical CBCT images of patients undergoing radiotherapy treatment of the pelvis, lungs and head and neck. An automated technique has been developed to efficiently analyse the large number of clinical images. Small regions of similar tissue (for example fat tissue) are automatically identified using CT images. The same regions on the corresponding CBCT image are analysed to ensure that they do not contain pixels representing multiple types of tissue. The mean value of all selected pixels and the non-uniformity, defined as the median absolute deviation of the mean values in each small region, are calculated. Comparisons between CT and raw and corrected CBCT images are then made. Analysis of fat regions in pelvis images shows an average difference in mean pixel value between CT and CBCT of 136:0 HU in raw CBCT images, which is reduced to 2:0 HU after the application of the shading correction algorithm. The average difference in non-uniformity of fat pixels is reduced from 33:7 in raw CBCT to 2:8 in shading-corrected CBCT images. Similar results are obtained in the analysis of lung and head and neck images.
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DOI：
10.1016/s0360-3016(02)02884-5
发表时间：
2002-08-01
影响因子：
7
作者：
Jaffray, DA;Siewerdsen, JH;Martinez, AA
通讯作者：
Martinez, AA
影响因子：
3.8
作者：
Siewerdsen, JH;Daly, MJ;Jaffray, DA
通讯作者：
Jaffray, DA
快速处理 CBCT 以改进交付的剂量评估
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
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影响因子：
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作者：
Joshi, K
通讯作者：
Joshi, K
影响因子：
5.7
作者：
Létourneau, D;Wong, JW;Martinez, AA
通讯作者：
Martinez, AA
影响因子：
3.8
作者：
Siewerdsen, JH;Moseley, DJ;Jaffray, DA
通讯作者：
Jaffray, DA