Automatic plan selection using deep network—A prostate study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recently, high‐dose‐rate (HDR) brachytherapy treatment plans generation was improved with the development of multicriteria optimization (MCO) algorithms that can generate thousands of pareto optimal plans within seconds. This brings a shift, from the objective of generating an acceptable plan to choosing the best plans out of thousands. Purpose In order to choose the best plans, new criteria beyond usual dosimetrics volumes histogram (DVH) metrics are introduced and a deep learning (DL) framework is added as an automatic plan selection algorithm. Methods The new criteria are visual‐like criteria implemented for the bladder, rectum, and urethra. One criterion also takes into account the cold spot in the prostate. Those criteria, along with commonly used DVH criteria, are used to form classes on which to train the algorithm. The algorithm is trained with an input of two 3D images, dose and mask of the anatomy, in order to rank and automatically select a plan. The confidence in the output is used for ranking and the automatic plan selection. The algorithm is trained on 835 previously treated prostate cancer patients and evaluated on a separated 20 patients cohort previously evaluated by two experts (clinical medical physicists) in an inter‐observer MCO study. Results The deep network takes 10 s to rank 2000 plans (vs. 5–10 min for experts to rank 4 preferred plans). A total of four different networks are trained which offer different trade‐offs. The key trade‐offs are the target coverage or the organs at risk (OAR) sparing. The algorithm with the best network achieves no statistical difference with the plans chosen by the two experts for 6 and 9 criteria, respectively, out of 13 criteria (paired t ‐test with p 0.05) while the two experts have no statistical difference between them for 7 criteria. Conclusions The developed approach is flexible since it allows the modification or addition of criteria to obtain different trade‐offs in plan quality, per the institution standard. The approach is fast and robust while adding negligible time to MCO planning. These results demonstrate potential for clinical use.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».