A multi-criteria optimization approach for HDR prostate brachytherapy: I. Pareto surface approximation
Notice bibliographique
Résumé
High dose rate (HDR) brachytherapy planning usually involves an iterative process of refining planning objectives until a clinically acceptable plan is produced. The purpose of this two-part study is to improve current planning practice by designing a novel inverse planning algorithm based on multi-criteria optimization (MCO). In the first part, complete Pareto surfaces were approximated and studied for prostate cases. A Pareto surface approximation algorithm was implemented within the framework of Inverse Planning Simulated Annealing. The Pareto surfaces of 140 prostate cases were approximated with the proposed MCO algorithm. For each case, the Pareto surface was represented by automatically generating 300 Pareto optimal plans, and the clinically acceptable region was identified. Thus, 42 000 Pareto optimal plans were created to characterize Pareto surfaces for all the cases. In addition, the relationship between the clinically acceptable region and four anchor plans was studied. As a result, a set of polynomial regression models was extracted to rapidly predict the clinically acceptable region on the Pareto surface based on anchor plans. Pareto surfaces for HDR brachytherapy prostate cases were well characterized in this study. The proposed regression models may help define the most relevant solution phase space.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».