Predicting radiation treatment planning evaluation parameter using artificial intelligence and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose : This study suggested a new method predicting the dose-volume parameter for radiation treatment planning evaluation using machine learning, and to evaluate the performance of different learning algorithms in the parameter prediction. Methods: Dose distribution index (DDI) for fifty prostate volumetric modulated arc therapy plans were calculated, and compared to results predicted by machine learning using algorithms, namely, linear regression, tree regression, support vector machine (SVM) and Gaussian process regression (GPR). Root mean square error (RMSE), prediction speed and training time were determined to evaluate the performance of each algorithm. Results : From the results, it is found that the square exponential GPR algorithm had the smallest RMSE, relatively high prediction speed and short training time of 0.0038, 4,100 observation/s and 0.18 s, respectively. All linear regression, SVM and GPR algorithms performed well according to their RMSE in the range of 0.0038–0.0193. However, RMSE of the medium and coarse tree regression algorithms were found larger than 0.03, showing that they are not suitable for predicting DDI in this study. Conclusion : Machine learning can be used to predict dose-volume parameter such as DDI in radiation treatment planning QA. Selection of a suitable machine learning algorithm is important to determine the parameter effectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».