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Enregistrement W4295249529 · doi:10.1088/1361-6560/ac8044

OpenKBP-Opt: an international and reproducible evaluation of 76 knowledge-based planning pipelines

2022· article· en· W4295249529 sur OpenAlex
Aaron Babier, Rafid Mahmood, Binghao Zhang, Ana María Barragán Montero, Joel Beaudry, Carlos Cárdenas, Yankui Chang, Zijie Chen, Jaehee Chun, Kelly E. Diaz, Harold David Eraso, Erik Faustmann, Sibaji Gaj, Skylar Gay, Mary Gronberg, Bingqi Guo, Junjun He, Gerd Heilemann, Sanchit Hira, Yuliang Huang, Fuxin Ji, Dashan Jiang, Jean Carlo Jimenez Giraldo, Hoyeon Lee, Jun Lian, Shuolin Liu, Keng‐Chi Liu, José Marrugo, K. Miki, Kunio Nakamura, Tucker Netherton, Dan Nguyen, Hamidreza Nourzadeh, Alexander F. I. Osman, Zhao Peng, José Darío Quinto Muñoz, Christian Ramsl, Dong Joo Rhee, Juan David Rodriguez, Hongming Shan, Jeffrey V. Siebers, Mumtaz Hussain Soomro, Kay Sun, Andrés Hoyos, Carlos Eduardo Valderrama, Rob Verbeek, Enpei Wang, Siri Willems, Qi Wu, Xuanang Xu, Sen Yang, Simeng Zhu, Lukas Zimmermann, Kevin L. Moore, Thomas G. Purdie, Andrea McNiven, Timothy C. Y. Chan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueYUHSpace (Yonsei University Medical Library) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreVector InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésWilcoxon signed-rank testRadiation treatment planningReference doseVoxelComputer scienceTest planNuclear medicinePipeline (software)ContouringSet (abstract data type)MathematicsRadiation therapyMedicineStatisticsArtificial intelligenceSurgeryWeibull distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective.To establish an open framework for developing plan optimization models for knowledge-based planning (KBP).Approach.Our framework includes radiotherapy treatment data (i.e. reference plans) for 100 patients with head-and-neck cancer who were treated with intensity-modulated radiotherapy. That data also includes high-quality dose predictions from 19 KBP models that were developed by different research groups using out-of-sample data during the OpenKBP Grand Challenge. The dose predictions were input to four fluence-based dose mimicking models to form 76 unique KBP pipelines that generated 7600 plans (76 pipelines × 100 patients). The predictions and KBP-generated plans were compared to the reference plans via: the dose score, which is the average mean absolute voxel-by-voxel difference in dose; the deviation in dose-volume histogram (DVH) points; and the frequency of clinical planning criteria satisfaction. We also performed a theoretical investigation to justify our dose mimicking models.Main results.The range in rank order correlation of the dose score between predictions and their KBP pipelines was 0.50-0.62, which indicates that the quality of the predictions was generally positively correlated with the quality of the plans. Additionally, compared to the input predictions, the KBP-generated plans performed significantly better (P< 0.05; one-sided Wilcoxon test) on 18 of 23 DVH points. Similarly, each optimization model generated plans that satisfied a higher percentage of criteria than the reference plans, which satisfied 3.5% more criteria than the set of all dose predictions. Lastly, our theoretical investigation demonstrated that the dose mimicking models generated plans that are also optimal for an inverse planning model.Significance.This was the largest international effort to date for evaluating the combination of KBP prediction and optimization models. We found that the best performing models significantly outperformed the reference dose and dose predictions. In the interest of reproducibility, our data and code is freely available.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle