Poster — Thur Eve — 58: Beam Orientation Optimization for IMRT Treatment Planning Using PARETO
Notice bibliographique
Résumé
Intensity‐modulated radiation therapy (IMRT) treatment planning requires tradeoffs to be made between delivering a prescribed dose to the planning target volume (PTV) and sparing the organ's‐at‐risk (OARs). Traditionally in clinical practice, treatment planners manually optimize beam orientations, objectives, and/or weights in a time‐consuming, trial‐and‐error process to find some acceptable compromise, with no guarantee that this solution is actually optimal. We propose a novel and powerful fluence and beam orientation optimization package for radiotherapy optimization, called PARETO (Pareto‐Aware Radiotherapy Evolutionary Treatment Optimization), which consists of a multi‐objective genetic algorithm capable of optimizing several objective functions simultaneously and mapping the structure of their trade‐off surface efficiently and in detail. Fitness functions, based on mean dose for the OARs and PTV, as well as fluence gradients are optimized. PARETO intelligently varies all beam orientations and beam fluence to simultaneously optimize all objectives. Over many generations, the entire family of Pareto‐optimal treatment plans, spanning a multi‐dimensional trade‐off surface, is mapped out. Pareto‐optimal solutions are stored in a database and trade‐offs between the competing objectives can be visualized graphically and explored. The efficacy of the solutions provided by PARETO was evaluated using a commercial treatment planning system with five coplanar IMRT treatment plans for a homogenous phantom consisting of three OARs surrounding a central PTV. This work demonstrated that the fitness functions within PARETO have a strong correlation to the dose distribution. Thus, from many Pareto‐optimal plans, the clinician may select the plan which they decide is the most appropriate multi‐objective compromise for a patient.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».