SU‐E‐T‐653: Predicting Objective Function Weights for IMRT Prostate Treatment Planning Using Patient Anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a prediction model for objective function weights for intensity‐modulated radiation therapy (IMRT) prostate treatment planning with multiple objectives using geometry information from patient anatomy. Methods: A previously developed inverse optimization method (IOM) was used to reverse‐engineer optimal objective function weights (inverse weights) from an observed treatment plan. We developed a regression model to predict the weights for IMRT prostate treatment planning using patient anatomy from 25 patients. The ratio of the overlap volumes of the rectum and bladder with the planning target volume expanded by 1cm was used to predict the bladder and rectum weights. The femoral head weights were included in the model as a small fixed weight (1%). The model was validated using leave‐one‐out cross‐validation. We evaluated the model by comparing the treatment plans generated through inverse planning using the inverse weights from IOM and the predicted weights from the regression model. Results: On average, V54Gy for the bladder was 36.1% using the inverse weights and 36.6% using the predicted weights. V70Gy for the bladder was 23.2% (inverse) and 23.5% (predicted). For the rectum, V54Gy was 34.6% (inverse) and 33.9% (predicted), and V70Gy was 22.6% (inverse) and 22.3% (predicted). For each criterion, the difference between the inverse and predicted metrics was not statistically significant. All treatment plans from the predicted weights satisfied the clinical criteria. Conclusion: Our results show that objective function weights are well‐predicted by the regression model. This approach may support the genesis of personalized weights in IMRT treatment planning. This research was supported in part by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) and Ontario Graduate Scholarship (OGS).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».