A multi-criteria optimization approach for HDR prostate brachytherapy: II. Benchmark against clinical plans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current iterative approach to inverse planning of high dose rate treatment planning can be time consuming. The purpose of this two-part study is to streamline the planning process while maintaining plan quality. In this second part, a multi-criteria optimization (MCO) planning algorithm is proposed and benchmarked against a standard planning algorithm. With a set of previously established regression models, a patient-specific valid solution space on the Pareto surface was predicted based on the anchor plans results. Alternative plans generated alongside the partial Pareto front were presented to the planner, and one plan was selected as the MCO plan. The dosimetric parameters results as well as the planning time were compared between the MCO plans and the physician-approved standard plans for 236 prostate cases. Results show that the urethra is better spared with MCO planning than with standard planning (a lower mean urethral D 10 value of 2.25%). The overall MCO plan quality also outperforms the standard plan quality, since MCO planning is able to increase the frequency of clinically acceptable plans meeting all of RTOG criteria simultaneously without any human intervention (from 83.05% to 97.46%). Finally, the average MCO planning time is without any interventions of treatment planners. The presented MCO planning algorithm constitutes a robust and automated way to improve treatment quality in brachytherapy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».