Dose calculation in proton therapy using a discovery cross‐domain generative adversarial network (DiscoGAN)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Accurate dose calculation is a critical step in proton therapy. A novel machine learning-based approach was proposed to achieve comparable accuracy to that of Monte Carlo simulation while reducing the computational time. METHODS: Computed tomography-based patient phantoms were used and three treatment sites were selected (thorax, head, and abdomen), comprising different beam pathways and beam energies. The training data were generated using Monte Carlo simulations. A discovery cross-domain generative adversarial network (DiscoGAN) was developed to perform the mapping between two domains: stopping power and dose, with HU values from CT images incorporated as auxiliary features. The accuracy of dose calculation was quantitatively evaluated in terms of mean relative error (MRE) and mean absolute error (MAE). The relationship between the DiscoGAN performance and other factors such as absolute dose, beam energy and location within the beam cross-section (center and off-center lines) was examined. RESULTS: The DiscoGAN model is found to be effective in dose calculation. For the abdominal case, the MRE is found to 1.47% (mean), 3.30% (maximum) and 0.67% (minimum). For the thoracic case, the MRE is found to ~2.43% (mean), 4.80% (maximum) and 0.71% (minimum). For the head case, the MRE is found to ~2.83% (mean), 4.84% (maximum) and 1.01% (minimum). Comparable accuracy is found in the independent validation dataset (different CT images), achieving a mean MRE of ~1.65% (thorax), 4.02% (head) and 1.64% (abdomen). For the energy span between 80 and 130 MeV, no strong dependency of accuracy on beam energy is found. The results imply that no systematic deviation, either over-dose or under-dose, occurs between the predicted dose and raw dose. CONCLUSION: The DiscoGAN framework demonstrates great potential as a tool for dose calculation in proton therapy, achieving comparable accuracy yet being more efficient relative to Monte Carlo simulation. Its comparison with the pencil beam algorithm (PBA) will be the next step of our research. If successful, our proposed approach is expected to find its use in more advanced applications such as inverse planning and adaptive proton therapy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».