临床放射学杂志

作者：申珊珊, 邹建军, 李春泉, 范耀华, 吕亚慧, 李艳

单位：314000 嘉兴市第二医院肿瘤内科（申珊珊、范耀华、吕亚慧、李 艳）; 330031 南昌大学信息工程学院（邹建军、李春泉）

关键词：CBCT到CT合成,高频引导,小波扩散模型,无监督学习,放射治疗

基金：本研究系浙江省医药卫生科技计划项目（编号：2024KY444）

<b>目的</b> 探讨基于无监督扩散模型的锥形束CT（CBCT）到CT图像合成技术在放疗中的应用价值,以降低患者辐射暴露并提升自适应放疗精度。<b>方法</b> 构建小波高频引导扩散模型（WHGD）。基于Daubechies-4小波频域框架实现CBCT图像四级解耦,精确分离其低频结构和高频细节,确保合成CT的解剖完整性;创新设计Sobel算子-变分自编码器-生成对抗网络（Sobel-VAE-GAN）引导机制,通过梯度特征映射和共享潜在空间,在反向扩散中恢复CBCT的高频解剖细节;实现无监督条件下的跨域泛化,增强模型在临床放疗场景中的鲁棒性。模型选用公开和内部数据集（头部/盆腔/胸部合计231对）进行训练和验证,并按照7&#x02236; 1&#x02236; 2的比例划分为训练集、验证集和测试集。采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和均方误差（MSE）评估图像质量,并与6种先进的基线模型进行对比。<b>结果</b> 头部数据集,WHGD模型的PSNR为29.975,SSIM为0.939,MSE与最佳基线相当。相较于CycleGAN,PSNR提升6.1%,SSIM提升2.1%;相较于MUNIT,PSNR提升8.1%,SSIM提升2.4%;相较于扩散模型TPDM,PSNR提升42.0%,SSIM提升12.9%。盆腔数据集,WHGD的PSNR为28.171,SSIM为0.947,MSE为0.00136,相较于次优FGDM方法的PSNR提升5.7%,MSE下降24.0%。胸部数据集,WHGD的PSNR为25.175,SSIM为0.932,MSE为0.00222,优于所有对比方法。视觉评估显示,WHGD在金属置入物伪影抑制和软组织结构保真度方面表现优异。消融实验进一步证实了各模块的有效性和高性能特性。<b>结论</b> 该方法为无监督CBCT到CT合成提供了高效范式,有望显著减少患者辐射风险并推进精准放疗的临床应用。

来源：2026年第4期

《临床放射学》期刊编辑部

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