モーションマップ制約画像再構成（MCIR）：4次元コーンビームコンピューター断層撮影への適用

目的：呼吸相関4次元コーンビームコンピューター断層撮影（4DCBCT）の利用により、治療の直前に内部標的運動と体積の検証が可能になりました。ただし、現在の標準のCBCTスキャンでは、4DCBCTは再構築のために課題をもたらします。複数の相ビンが再構築するための投影データの数が不十分であり、したがってストリーキングアーティファクトを引き起こすためです。この研究の目的は、モーションマップ制約画像再構成（MCIR）と呼ばれる新しい4DCBCT再構成アルゴリズムフレームワークを開発することです。標準の自由呼吸3DCBCT（FB-3DCBCT）スキャン。 方法：各フェーズでの未知の4DCBCTボリュームは、関連するモーションマップマトリックスを持つFB-3DCBCTと位相固有の更新ベクターの組み合わせとして数学的にモデル化されました。MCIRアルゴリズムの重要な革新であるモーションマップマトリックスは、静止したボクセルから動いているボクセルを区別するマトリックスとして定義されました。次に、この4DCBCTモデルを圧縮センシング（CS）再構築フレームワークで再構築し、高動きのボクセルが位相ごとのソートされた投影によって積極的に更新され、モーションが少ないボクセルがFB-3DCBCTを保存するために最小限に抑えられます。提案されているMCIRアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、数値ファントムと肺がん患者の両方を評価しました。その結果、FDKを使用して再構築された（1）臨床FB-3DCBCT、（2）FDKを使用して再構築された4DCBCT、および（3）4DCBCTがよく知られている以前の画像制約の圧縮センシング（PICC）を使用して再構築された（PICC）と比較されました。 結果：MCIRアルゴリズムの検査により、典型的なFB-3DCBCTスキャンを使用して最大20位相のセットを備えた高位相分解4DCBCTが、画質を損なうことなく再構築できることが示されました。さらに、他の公開されているアルゴリズムと比較して、MCIRアルゴリズムの画質は優れていることが示されています。 結論：この研究は、イメージング用量を増やすことなく、オンライン画像誘導放射線療法（IGRT）中に高品質の4DCBCTを提供する可能性を示しています。結果は、（少なくとも）20位の予測データを使用して（少なくとも）20の位相画像を再構築できることを示しました。同じ投影データを使用して、プロジェクションが不十分なストリークアーティファクトなしに、単一のFB-3DCBCTを再構築することです。

PURPOSE: Utilization of respiratory correlated four-dimensional cone-beam computed tomography (4DCBCT) has enabled verification of internal target motion and volume immediately prior to treatment. However, with current standard CBCT scan, 4DCBCT poses challenge for reconstruction due to the fact that multiple phase binning leads to insufficient number of projection data to reconstruct and thus cause streaking artifacts. The purpose of this study is to develop a novel 4DCBCT reconstruction algorithm framework called motion-map constrained image reconstruction (MCIR), that allows reconstruction of high quality and high phase resolution 4DCBCT images with no more than the imaging dose as well as projections used in a standard free breathing 3DCBCT (FB-3DCBCT) scan. METHODS: The unknown 4DCBCT volume at each phase was mathematically modeled as a combination of FB-3DCBCT and phase-specific update vector which has an associated motion-map matrix. The motion-map matrix, which is the key innovation of the MCIR algorithm, was defined as the matrix that distinguishes voxels that are moving from stationary ones. This 4DCBCT model was then reconstructed with compressed sensing (CS) reconstruction framework such that the voxels with high motion would be aggressively updated by the phase-wise sorted projections and the voxels with less motion would be minimally updated to preserve the FB-3DCBCT. To evaluate the performance of our proposed MCIR algorithm, we evaluated both numerical phantoms and a lung cancer patient. The results were then compared with the (1) clinical FB-3DCBCT reconstructed using the FDK, (2) 4DCBCT reconstructed using the FDK, and (3) 4DCBCT reconstructed using the well-known prior image constrained compressed sensing (PICCS). RESULTS: Examination of the MCIR algorithm showed that high phase-resolved 4DCBCT with sets of up to 20 phases using a typical FB-3DCBCT scan could be reconstructed without compromising the image quality. Moreover, in comparison with other published algorithms, the image quality of the MCIR algorithm is shown to be excellent. CONCLUSIONS: This work demonstrates the potential for providing high-quality 4DCBCT during on-line image-guided radiation therapy (IGRT), without increasing the imaging dose. The results showed that (at least) 20 phase images could be reconstructed using the same projections data, used to reconstruct a single FB-3DCBCT, without streak artifacts that are caused by insufficient projections.