Patient-Specific Hyperparameter Optimization of a Deep Learning-Based Tumor Autocontouring Algorithm on 2D Liver, Prostate, and Lung Cine MR Images: A Pilot Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
Linear accelerator–magnetic resonance (linac-MR) hybrid systems allow for real-time magnetic resonance imaging (MRI)-guided radiotherapy for more accurate dose delivery to the tumor and improved sparing of the adjacent healthy tissues. However, for real-time tumor detection, it is unfeasible for a human expert to manually contour (gold standard) the tumor at the fast imaging rate of a linac-MR. This study aims to develop a neural network-based tumor autocontouring algorithm with patient-specific hyperparameter optimization (HPO) and to validate its contouring accuracy using in vivo MR images of cancer patients. Two-dimensional (2D) intrafractional MR images were acquired at 4 frames/s using 3 tesla (T) MRI from 11 liver, 24 prostate, and 12 lung cancer patients. A U-Net architecture was applied for tumor autocontouring and was further enhanced by implementing HPO using the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy. Six hyperparameters were optimized for each patient, for which intrafractional images and experts’ manual contours were input into the algorithm to find the optimal set of hyperparameters. For evaluation, Dice’s coefficient (DC), centroid displacement (CD), and Hausdorff distance (HD) were computed between the manual contours and autocontours. The performance of the algorithm was benchmarked against two standardized autosegmentation methods: non-optimized U-Net and nnU-Net. For the proposed algorithm, the mean (standard deviation) DC, CD, and HD of the 47 patients were 0.92 (0.04), 1.35 (1.03), and 3.63 (2.17) mm, respectively. Compared to the two benchmarking autosegmentation methods, the proposed algorithm achieved the best overall performance in terms of contouring accuracy and speed. This work presents the first tumor autocontouring algorithm applicable to the intrafractional MR images of liver and prostate cancer patients for real-time tumor-tracked radiotherapy. The proposed algorithm performs patient-specific HPO, enabling accurate tumor delineation comparable to that of experts.
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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 | 0,000 |
| 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 découle