Fast temperature optimization of multi-source hyperthermia applicators with reduced-order modeling of ‘virtual sources’
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this work is to build the foundation for facilitating real-time magnetic resonance image guided patient treatment for heating systems with a large number of physical sources (e.g. antennas). Achieving this goal requires knowledge of how the temperature distribution will be affected by changing each source individually, which requires time expenditure on the order of the square of the number of sources. To reduce computation time, we propose a model reduction approach that combines a smaller number of predefined source configurations (fewer than the number of actual sources) that are most likely to heat tumor. The source configurations consist of magnitude and phase source excitation values for each actual source and may be computed from a CT scan based plan or a simplified generic model of the corresponding patient anatomy. Each pre-calculated source configuration is considered a 'virtual source'. We assume that the actual best source settings can be represented effectively as weighted combinations of the virtual sources. In the context of optimization, each source configuration is treated equivalently to one physical source. This model reduction approach is tested on a patient upper-leg tumor model (with and without temperature-dependent perfusion), heated using a 140 MHz ten-antenna cylindrical mini-annular phased array. Numerical simulations demonstrate that using only a few pre-defined source configurations can achieve temperature distributions that are comparable to those from full optimizations using all physical sources. The method yields close to optimal temperature distributions when using source configurations determined from a simplified model of the tumor, even when tumor position is erroneously assumed to be approximately 2.0 cm away from the actual position as often happens in practical clinical application of pre-treatment planning. The method also appears to be robust under conditions of changing, nonlinear, temperature-dependent perfusion. The proposed approach of using virtual sources reduces the number of variables that must be optimized to achieve a tumor-focused temperature distribution, thereby reducing the calculation time required in real-time control applications to about 1/3 to 1/4 of that required for full optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».