A diszkrét tomográfia új irányzatai és alkalmazása a neutron radiográfiában = New directions in discrete tomography and its application in neutron radiography

A projekt során alapvetően a diszkrét tomográfia alábbi területein végeztük eredményes kutatásokat: rekonstrukcó legyezőnyaláb-vetületekből; geometriai tulajdonságokon alapuló rekonsrukciós és egyértelműségi eredmények kiterjeszthetőségének vizsgálata; újfajta geometriai jellemzők bevezetése; egzisztenica, unicitás és rekonstrukció vizsgálata abszorpciós vetületek esetén; 2D és 3D rekonstrukciós algoritmusok fejlesztése neutron tomográfiás alkalmazásokhoz; bináris rekonstrukciós algoritmusok tesztelése, benchmark halmazok és kiértékelések; a rekonstruálandó kép geometriai és egyéb strukturális információinak kinyerése közvetlenül a vetületekből. A kidolgozott eljárásaink egy részét az általunk fejlesztett DIRECT elnevezésű diszkrét tomográfiai keretrendszerben implementáltuk, így lehetőség nyílt az ismertetett eljárások tesztelésére és a különböző megközelítések hatékonyságának összevetésére is. Kutatási eredményeinket több, mint 40 nemzetközi tudományos közleményben jelentettük meg, a projekt futamideje alatt két résztvevő kutató is doktori fokozatot szerzett a kutatási témából. A projekt során több olyan kutatási irányvonalat fedtünk fel, ahol elképzeléseink szerint további jelentős elméleti eredményeket lehet elérni, és ezzel egyidőben a gyakorlat számára is új jellegű és hatékonyabb diszkrét képalkotó eljárások tervezhetők és kivitelezhetők. | In the project entitled ""New Directions in Discrete Tomography and Its Applications in Neutron Radiography"" we did successful research mainly on the following topics on Discrete Tomography (DT): reconstruction from fan-beam projections; extension of uniqueness and reconstruction results of DT based on geometrical priors, introduction of new geometrical properties to facilitate the reconstruction; uniqueness and reconstruction in case of absorbed projections; 2D and 3D reconstruction algorithms for applications in neutron tomography; testing binary reconstruction algorithms, developing benchmark sets and evaluations; exploiting structural features of images from their projections. As a part of the project we implemented some of our reconstruction methods in the DIRECT framework (also developed at our department), thus making it possible to test and compare our algorithms. We published more than 40 articles in international conference proceedings and journals. Two of our project members obtained PhD degree during the period of the project (mostly based on their contributions to the work). We also discovered several research areas where further work can yield important theoretical results as well as more effective discrete reconstruction methods for the applications

Comprehensive deep learning-based framework for automatic organs-at-risk segmentation in head-and-neck and pelvis for MR-guided radiation therapy planning

Introduction: The excellent soft-tissue contrast of magnetic resonance imaging (MRI) is appealing for delineation of organs-at-risk (OARs) as it is required for radiation therapy planning (RTP). In the last decade there has been an increasing interest in using deep-learning (DL) techniques to shorten the labor-intensive manual work and increase reproducibility. This paper focuses on the automatic segmentation of 27 head-and-neck and 10 male pelvis OARs with deep-learning methods based on T2-weighted MR images.Method: The proposed method uses 2D U-Nets for localization and 3D U-Net for segmentation of the various structures. The models were trained using public and private datasets and evaluated on private datasets only.Results and discussion: Evaluation with ground-truth contours demonstrated that the proposed method can accurately segment the majority of OARs and indicated similar or superior performance to state-of-the-art models. Furthermore, the auto-contours were visually rated by clinicians using Likert score and on average, 81% of them was found clinically acceptable