CN110270015B - 一种基于多序列MRI的sCT生成方法 - Google Patents

一种基于多序列MRI的sCT生成方法 Download PDF

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Abstract

一种基于多序列MRI的sCT生成方法，包括：S1，基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型；S2，获取n组MRI序列以及相应的CT影像；S3，利用n组MRI序列中的任一MRI序列及CT影像调整sCT生成模型的参数，使得sCT生成模型的损失函数满足预设条件；S4，重复操作S3，调整每一MRI序列对应的sCT生成模型参数，并利用调整后的sCT生成模型生成n组MRI序列对应的n组sCT；S5，根据CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n个权重值，对n个权重值和n组sCT进行乘加计算，得到sCT。通过耦合多组MRI序列特征信息生成符合临床精度和速度要求的sCT，该方法计算速度快、稳定且鲁棒性强。

Description

一种基于多序列MRI的sCT生成方法
技术领域
本公开涉及放射治疗的优化方法领域，具体地，涉及一种基于多序列 MRI的sCT生成方法。
背景技术
电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)是当前获取放疗影响数据的主要方式，但是CT的软组织对比度有限，且存在额外的电离辐射。相比于CT，磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)具有软组织鉴别能力优越、无电离辐射及无骨伪影等优点，目前放疗常采用MRI与CT配准融合，但是会引入配准误差。基于MRI的放疗不仅可以消除该误差，而且还将减少患者接受的CT剂量，但是由于MRI信号强度与电子密度没有直接关系，无法计算放疗计量，因此，需要从MRI中获得 CT的等效数据，通常把该等效数据称为伪CT(Synthetic CT，sCT)。
国内外研究基于MRI生成sCT的方法主要分为：基于组织分割、基于图谱分割和基于学习的方法(分为基于统计学的方法和基于深度学习的方法)。其中，基于组织分割的方法在分割人体复杂器官时，精度难以保证，且几种组织密度类型远远不足以代替CT值；基于图谱分割的方法在存在较大解剖变化或病理差异的情况下，很难精准地配准患者影像，且其配准时间较长，限制其临床应用；基于统计学的方法不能有效地区分结构细节，难以做出可靠的预测；基于深度学习的方法依赖于患者MRI和CT 精确配准的训练数据，并且其基于单个MRI序列(以T1WI居多)，而临床上为了精确诊断通常会采集多组MRI序列(例如T1WI、T2WI、FST1 等)，并不能满足临床需求。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本公开鉴于上述问题，提供了一种基于多序列MRI的sCT生成方法，通过基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型并对模型参数进行调整，并耦合多组MRI序列特征信息生成sCT，以至少解决以上技术问题。
(二)技术方案
本公开提供了一种基于多序列MRI的sCT生成方法，包括：S1，基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型；S2，获取n组MRI序列以及相应的CT影像；S3，利用所述n组MRI序列中的任一MRI序列及所述CT 影像调整所述sCT生成模型的参数，使得所述sCT生成模型的损失函数满足预设条件；S4，重复操作S3，调整每一MRI序列对应的sCT生成模型参数，并利用调整后的所述sCT生成模型生成所述n组MRI序列对应的n 组sCT；S5，根据所述CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n个权重值，对所述n个权重值和n组sCT进行乘加计算，得到所述sCT。
可选地，所述sCT生成模型包括sCT生成器、sMRI生成器、CT判别器和MRI判别器，所述sCT生成模型包括前向循环和后向循环，所述前向循环和后向循环共用所述sCT生成器、sMRI生成器、CT判别器和 MRI判别器。
可选地，所述步骤S3还包括：计算所述sCT生成器的图像损失函数；为所述图像损失函数设定一预设权重。
可选地，所述图像损失函数为LCycle， LCycle＝||SynMRI(SynCT(IMRI))-IMRI||1+||SynCT(SynMRI(ICT))-ICT||1，其中，IMRI为所述任一MRI序列，ICT为所述CT影像。
可选地，所述步骤S3还包括：计算所述CT判别器的第一损失函数；调整所述sCT生成器和CT判别器的参数，当所述CT判别器的参数相同时，所述sCT生成器的参数使得所述第一损失函数最小，且当所述sCT 生成器的参数相同时，所述CT判别器的参数使得所述第一损失函数最大。
可选地，所述步骤S3还包括：将所述图像损失函数与预设权重相乘后与所述第一损失函数相加，得到所述sCT生成器的第二损失函数；调整所述sCT生成器和CT判别器的参数，使得所述第二损失函数小于第一预设值。
可选地，所述步骤S3还包括：计算所述MRI判别器的第三损失函数；调整所述sMRI生成器和MRI判别器的参数，当所述MRI判别器的参数相同时，所述sMRI生成器的参数使得所述第三损失函数最小，且当所述 sMRI生成器的参数相同时，所述MRI判别器的参数使得所述第三损失函数最大。
可选地，所述步骤S3还包括：将所述图像损失函数与预设权重相乘后与所述第三损失函数相加，得到所述sMRI生成器的第四损失函数；调整所述sMRI生成器和MRI判别器的参数，使得所述第四损失函数小于第二预设值。
可选地，所述根据所述CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n 个权重值包括：在所述CT影像中选取坐标点，并获取其在该CT影像中的HU值；获取所述坐标点在所述n组sCT中的HU值；根据所述n组sCT 中的HU值及所述CT影像中的HU值计算所述n个权重值；其中，HU值表示所述坐标点对X射线的吸收程度。
可选地，所述坐标点的数量为k，k≥n，
Figure GDA0002499717290000031
其中，j＝1， 2，……k，i＝1，2，……n，HUj为所述CT中第j个坐标点的HU值，HUi，j为第i组sCT中第j个坐标点的HU值，ωi为第i组sCT对应的权重值。
(三)有益效果
本公开提供的基于多序列MRI的sCT生成方法，具有以下有益效果：
(1)通过基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型，使得其适用于非配对数据，克服了现有技术依赖配对数据所带来的配准误差，从而具有更高的精度，并且更容易获取sCT生成模型的训练数据；
(2)通过采用多组MRI序列，并且合理地把多组MRI序列作为sCT 生成模型的多通道输入，从而利用多组MRI序列信息得到高精度的sCT。
附图说明
图1示意性示出了本公开实施例提供的基于多序列MRI的sCT生成方法的流程图。
图2示意性示出了本公开实施例提供的基于多序列MRI的sCT生成方法的操作流程图。
图3A示意性示出了本公开实施例提供的前向循环网络的示意图。
图3B示意性示出了本公开实施例提供的后向循环网络的示意图。
图4A示意性示出了本公开实施例提供的前向循环网络的训练结果图。
图4B示意性示出了本公开实施例提供的后向循环网络的训练结果图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
本实施例提供了一种基于多序列MRI的sCT生成方法，参阅图1，结合图2、图3A、图3B、图4A和图4B，对图1所示方法进行详细说明，该方法包括以下操作。
S1，基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)包括生成器和判别器，循环生成对抗网络(CycleGAN)是两个镜像对称的GAN。
本实施例中，基于循环生成对抗网络构建的sCT生成模型包括前向循环和后向循环，前向循环网络如图3A所示，后向循环网络如图3B所示。 sCT生成模型包含四个独立的神经网络，分别为：MRI生成sCT的sCT 生成器SynCT、CT生成sMRI的sMRI生成器SynMRI、CT判别器DisCT和MRI 判别器DisMRI，前向循环和后向循环共用这四个神经网络。前向循环用于将原始MRI序列转换为sCT，再转换为sMRI；为了提高sCT生成模型训练的稳定性，还设置有后向循环，用于将CT影像转换为sMRI，再转换为 sCT。
前向循环中，DisCT用于预测sCT影像和真实CT影像；SynCT则试图根据原始MRI生成与真实CT影像接近的sCT影像，以降低DisCT判断的正确性；SynMRI用于将生成的sCT转换生成sMRI，以尽可能准确地从sCT重建原始MRI；DisMRI用于预测sMRI和真实MRI(即原始MRI)。MRI经过 SynCT得到sCT，然后在经过SynMRI得到sMRI。
后向循环中，DisMRI用于预测sMRI和真实MRI；SynMRI则试图根据原始CT影像生成与真实MRI接近的sMRI，以降低DisMRI判断的正确性；SynCT用于将生成的sMRI转换生成sCT影像，以尽可能准确地从sMRI重建原始CT影像；DisCT用于预测sCT影像和真实CT影像(即原始CT影像)。 CT经过SynMRI得到sMRI，然后在经过SynCT得到sCT。
生成器和判别器的网络结构采用二维卷积神经网络，基于“pix2pix”框架，使用循环生成对抗网络学习从输入到输出影像的映射。SynCT和SynMRI的神经网络结构相同且参数不同，均具有三个卷积层、九个残差块和两个反卷积层，二维卷积神经网络获取大小为512×512像素的输入影像，并预测相同大小的输出影像，采用批量归一化(BatchNormalization，BN) 层加快网络学习速率，激励层采用修正线性单元(Rectified LinearUnit， ReLU)，第一个卷积层的输入为网络的输入影像，输出作为第二个卷积层的输入影像，第二个卷积层的输入传入到残差块，每个残差块的输入信息直接加到其输出上，这样只需学习输入和输出的残差部分，降低网络训练的复杂度，残差块内部采用2个卷积层和BN层以及ReLU，两个反卷积层起到类似解码器的作用，将特征图像恢复到高分辨率，最后采用一个卷积层使输出图像与输入图像的大小保持一致。
DisCT的目标是预测真实CT影像标签为1，sCT影像标签为0。DisMRI的目标是预测真实MRI影像标签为1，sMRI影像标签为0，因此，判别器网络DisCT和DisMRI的网络结构与生成器大致相同，区别点在于判别器的最后一层更改为全连接层，其输出为1或0，以判断生成影像的真假。
CycleGAN中的生成器和判别器经过对抗(即操作S3中的参数调整) 达到一个动态平衡，使得生成器的伪造技术越来越厉害，判别器的判别技术也越来越厉害，直至判别器再也分辨不出是真实数据还是生成器生成数据。
S2，获取n组MRI序列以及相应的CT影像。
获取同一患者的MRI影像和CT影像，MRI影像中包含有n组MRI 序列(例如T1WI、T2WI、T1压脂、T2压脂、DWI等序列)，其中n≥1。在获取患者MRI影像和CT影像时，应尽量保持患者体位和扫描参数一致，两次扫描间隔时间应尽量短，以减少患者浮肿消瘦带来的影响。
本实施例中，为了提高sCT生成模型的精度，采用不同患者的MRI 影像和CT影像对sCT生成模型进行训练和测试。例如，获取不同患者的 150套MRI影像和CT影像，并且排除有金属植入物的患者CT，所有MRI 序列的视场角包含人体整个断层，其中，110套MRI影像和CT影像作为训练集，用于调整sCT生成模型的参数，其余40套MRI影像和CT影像作为测试集，用于确定每一MRI序列对应的权重值，每套MRI影像和CT 影像来自同一患者。
CT影像的分辨率为1.00×0.943×0.943mm3，重新采样至CT影像与 MRI影像具有相同大小的体素，即1.00×0.87×0.87mm3，每套影像中包含有200×512×512个体素。
此外，与CT不同的是，即使在相同的场强和扫描仪下，MRI的信号强度和影像对比度可能会有较大的差异，为了解决这一问题，需要对相同 MRI序列的所有数据进行直方图匹配，以便在训练和应用深度学习模型 (即sCT生成模型)之前标准化MRI。
S3，利用n组MRI序列中的任一MRI序列及CT影像调整sCT生成模型的参数，使得sCT生成模型的损失函数满足预设条件。
任一MRI序列为上述n组MRI序列中的某一序列，例如为T1 WI序列，利用T1WI序列作为训练数据，通过不断调整sCT生成模型的参数使得sCT生成模型稳定，即使得sCT生成模型的损失函数满足预设条件，损失参数包括CT判别器的第一损失函数、sCT生成器的第二损失函数、MRI 判别器的第三损失函数、MRI生成器的第四损失函数。具体地，包括以下训练：
计算CT判别器的第一损失函数LCT，
LCT＝(1-DisCT(ICT))2+DisCT(SynCT(IMRI))2
其中，ICT为CT影像数据，IMRI为任一MRI序列(本实施例中为T1WI 序列)数据。根据LCT的值调整sCT生成器和CT判别器的参数，使得sCT 生成器和CT判别器满足：当CT判别器的参数相同时，sCT生成器的参数使得LCT的值最小，即DisCT尽量从真实CT中区分出sCT；并且当sCT 生成器的参数相同时，CT判别器的参数使得LCT的值最大，即SynCT尽量让DisCT不能从真实CT中区分出sCT。
同理，计算MRI判别器的第三损失函数LMRI，
LMRI＝(1-DisMRI(IMRI))2+DisMRI(SynMRI(ICT))2
其中，IMRI为任一MRI序列(本实施例中为T1WI序列)数据，ICT为 CT影像数据。根据LMRI的值调整sMRI生成器和MRI判别器的参数，使得sMRI生成器和MRI判别器满足：当MRI判别器的参数相同时，sMRI 生成器的参数使得LMRI的值最小，即DisMRI尽量从真实MRI中区分出sMRI；并且当sMRI生成器的参数相同时，MRI判别器的参数使得LMRI的值最大，即SynMRI尽量让DisMRI不能从真实MRI中区分出sMRI。
此外，为了加强训练期间双向循环的一致性，为sCT生成器定义一图像损失函数LCycle，用于表示原始影像和伪影像之间的差异：
LCycle＝||SynMRI(SynCT(IMRI))-IMRI||1+||SynCT(SynMRI(ICT))-ICT||1
其中，IMRI为T1WI序列数据，ICT为CT影像数据。
LCycle与预设权重α相乘后加上LCT，得到sCT生成器的第二损失函数，根据第二损失函数的值调整sCT生成器和CT判别器的参数，使得第二损失函数小于第一预设值。
LCycle与预设权重α相乘后加上LMRI，得到sMRI生成器的第四损失函数，根据第四损失函数的值调整sMRI生成器和MRI判别器的参数，使得第四损失函数小于第二预设值。
理论上，第二损失函数和第四损失函数均应调整至0，但是考虑到计算速度等问题，仅需小于某一预设值即可。
S4，重复操作S3，调整每一MRI序列对应的sCT生成模型参数，并利用调整后的sCT生成模型生成n组MRI序列对应的n组sCT。
利用上述建立的基于T1WI的sCT生成模型，保持该sCT生成模型架构一致，同理于操作S3，分别对T2WI、T1压脂、T2压脂、DWI等n-1 组序列进行训练，得到各个MRI序列对应的sCT生成模型参数，并利用参数调整后的sCT生成模型生成该n组MRI序列对应的n组sCT。并分析对比各个MRI序列生成sCT的精度和误差分布。
S5，根据CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n个权重值，对 n个权重值和n组sCT进行乘加计算，得到sCT。
基于测试集执行操作S5，具体地，包括以下子操作：
S51，在CT影像中选取k个坐标点，k≥n，并获取其在CT影像中的 HU值，其中，HU值表示坐标点对X射线的吸收程度。
本实施例中，分别在m(例如m＝40)个测试集中选取CT上代表空气、脂肪、软组织和骨骼的四个坐标点，一共选取4×m个坐标点，此时k＝4×m，并在测试集的CT影像中获取其HU值。
S52，调整后的sCT生成模型根据测试集中的n组MRI序列生成n组 sCT，获取上述坐标点在根据测试集得到的n组sCT中的HU值。
S53，根据n组sCT中的HU值及CT影像中的HU值计算n个权重值。具体地，假设每组sCT的权重为ωi，其中i＝1，2，……n，建立HU 值的多项式：
Figure GDA0002499717290000081
其中，j＝1，2，……k，HUj为CT影像中第j个坐标点的HU值，HUi，j为第i组sCT中第j个坐标点的HU值，ωi为第i组sCT对应的权重值。然后通过线性多项式拟合得到每组sCT对应的权重ωi，实际应用中k的值应远远大于n的值，以获得精确地权重ωi。
S54，根据计算得到的权重ωi，对得到的n组sCT进行加权计算(即乘加计算)得到最终的sCT。
前向循环网络的训练结果如图4A所示，图4A中从左到右依次为原始MRI、基于原始MRI生成的sCT、基于sCT生成的sMRI。后向循环网络的训练结果如图4B所示，图4B中从左到右依次为原始CT、基于原始 CT生成的sMRI、基于sMRI生成的sCT。由图4A和4B可以看出，训练后的sCT生成模型可以实现高精度的影像转换。
以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多序列MRI的sCT生成方法，包括：
S1，基于循环生成对抗网络构建sCT生成模型；
S2，获取n组MRI序列以及相应的CT影像；
S3，利用所述n组MRI序列中的任一MRI序列及所述CT影像调整所述sCT生成模型的参数，使得所述sCT生成模型的损失函数满足预设条件；
S4，重复操作S3，调整每一MRI序列对应的sCT生成模型参数，并利用调整后的所述sCT生成模型生成所述n组MRI序列对应的n组sCT；
S5，根据所述CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n个权重值，对所述n个权重值和n组sCT进行乘加计算，得到所述sCT；
其中，所述根据所述CT影像和n组sCT计算该n组sCT对应的n个权重值包括：
在所述CT影像中选取坐标点，并获取其在该CT影像中的HU值；
获取所述坐标点在所述n组sCT中的HU值；
根据所述n组sCT中的HU值及所述CT影像中的HU值计算所述n个权重值；
其中，HU值表示所述坐标点对X射线的吸收程度；
其中，所述坐标点的数量为k，k≥n，
Figure FDA0002705768180000011
其中，j＝1，2，……k，i＝1，2，……n，HUj为所述CT影像中第j个坐标点对X射线的吸收程度，HUi，j为第i组sCT中第j个坐标点对X射线的吸收程度，ωi为第i组sCT对应的权重值。
2.根据权利要求1所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述sCT生成模型包括sCT生成器、sMRI生成器、CT判别器和MRI判别器，所述sCT生成模型包括前向循环和后向循环，所述前向循环和后向循环共用所述sCT生成器、sMRI生成器、CT判别器和MRI判别器。
3.根据权利要求2所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述步骤S3还包括：
计算所述sCT生成器的图像损失函数；
为所述图像损失函数设定一预设权重。
4.根据权利要求3所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述图像损失函数为LCycle，
LCycle＝||SynMRI(SynCT(IMRI))-IMRI||1+||SynCT(SynMRI(ICT))-ICT||1
其中，IMRI为所述任一MRI序列，ICT为所述CT影像，SynCT(IMRI)表示所述sCT生成器根据IMRI生成的sCT影像，SynMRI(SynCT(IMRI))表示所述sMRI生成器根据SynCT(IMRI)生成的sMRI影像，SynMRI(ICT)表示所述sMRI生成器根据ICT生成的sMRI影像，SynCT(SynMRI(ICT))表示所述sCT生成器根据SynMRI(ICT)生成的sCT影像。
5.根据权利要求3所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述步骤S3还包括：
计算所述CT判别器的第一损失函数；
调整所述sCT生成器和CT判别器的参数，当所述CT判别器的参数相同时，所述sCT生成器的参数使得所述第一损失函数最小，且当所述sCT生成器的参数相同时，所述CT判别器的参数使得所述第一损失函数最大。
6.根据权利要求5所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述步骤S3还包括：
将所述图像损失函数与预设权重相乘后与所述第一损失函数相加，得到所述sCT生成器的第二损失函数；
调整所述sCT生成器和CT判别器的参数，使得所述第二损失函数小于第一预设值。
7.根据权利要求3所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述步骤S3还包括：
计算所述MRI判别器的第三损失函数；
调整所述sMRI生成器和MRI判别器的参数，当所述MRI判别器的参数相同时，所述sMRI生成器的参数使得所述第三损失函数最小，且当所述sMRI生成器的参数相同时，所述MRI判别器的参数使得所述第三损失函数最大。
8.根据权利要求7所述的基于多序列MRI的sCT生成方法，其中，所述步骤S3还包括：
将所述图像损失函数与预设权重相乘后与所述第三损失函数相加，得到所述sMRI生成器的第四损失函数；
调整所述sMRI生成器和MRI判别器的参数，使得所述第四损失函数小于第二预设值。
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