Design of HIFU Treatment Plans Using Thermodynamic Equilibrium Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity focused ultrasound (HIFU) is a non-invasive medical procedure, which is mainly used to ablate tumors externally by focusing on them with high-frequency ultrasound. Because a single ablation can process only a small volume of tissue, a succession of ablations is required to treat a large volume of cancerous tissue. In order to maximize the therapeutic effect and reduce side effects such as skin burns, careful preoperative treatment planning must be performed to determine the focal location and sonication time for each ablation. This paper proposes a novel optimization algorithm, called the thermodynamic equilibrium algorithm (TEA), inspired by the behavior of thermodynamic systems reaching their equilibrium states. Like other evolutionary algorithms, TEA starts with an initial population. Gas chambers at various thermodynamic states are employed as representatives of the population individuals, and the equilibrium state is regarded as the global minimum. The movement of thermodynamic parameters in the direction of reducing the temperature gradient forms the basis of the proposed evolutionary algorithm. During this movement, the second law of thermodynamics is checked to ensure that entropy will increase in each process. This movement leads to the state where most of the systems are at equilibrium. In this state, the systems are localized at the same position and have the same cost as the global minimum. The TEA was applied to several well-known unconstrained and constrained benchmark cost functions, and the performance was compared with other well-known optimization algorithms. The results showed that the TEA has high potential to handle various types of optimization problems with a good convergence rate and high precision. Finally, the suggested evolutionary approach is applied to HIFU treatment regimens adopting a map of patient-specific material properties and an accurate thermal model. High-quality treatment plans could be created using the suggested method, and the average amount of tissue that is over- or under-treated was less than 0.08 percent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».