Beam field guided diffusion model for liver cancer radiotherapy dose distribution prediction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep learning has been widely applied to the design of cancer radiotherapy treatment planning for dose distribution prediction. However, the significant variability in tumor size, quantity, and location poses substantial challenges for accurate dose distribution prediction in liver cancer radiotherapy. PURPOSE: Given that the clinical effectiveness and accuracy of the predicted dose distribution directly impact the quality of treatment plans generated by automatic radiotherapy planning methods, this study aims to develop a novel and precise dose prediction method based on diffusion models. METHODS: We propose a beam field (BF) guided diffusion model (BeamDiff) consisting of a forward and a reverse process for liver cancer radiotherapy dose distribution prediction. In the forward process, noise is progressively added to the actual dose distribution map until it transforms into a standard Gaussian noise map. In the reverse process, a noise predictor is used to estimate the noise and iteratively generate the desired dose distribution map. To effectively leverage patient-specific clinical features, we design a multi-branch hybrid encoder to extract features from BF and clinical structural information, with their relationships captured by a designed multi-condition aggregation module (MAM). Given that our inputs consist solely of 2D slices, which inherently lack inter-slice dependencies and similarity features, we integrate the multi-head attention (MHA) module into the encoder to re-establish connections between slices. In the decoder, we design an asymmetric fusion module (AFM) to integrate high-level feature maps from the encoder with low-level ones from the decoder, mitigating information loss caused by downsampling while preserving fine details and contextual information. RESULTS: We evaluate the proposed method on a clinical liver cancer radiotherapy dataset. In terms of prediction accuracy, our model achieves an average Dose score of 1.27 Gy and a DVH score of 0.28 Gy. The mean absolute error (MAE) is 1.97 Gy for the planning target volume (PTV), 2.21 Gy for the liver, 1.14 Gy for the spinal cord, and 1.16 Gy for the stomach. Regarding clinical effectiveness, the predicted results of our method are the closest to meeting clinical requirements across the evaluated metrics. CONCLUSIONS: We develop a method specifically tailored for liver cancer radiotherapy dose prediction. The proposed model demonstrates competitive performance in terms of both prediction accuracy and clinical effectiveness. These results suggest that the method has considerable potential to enhance the efficiency of the radiotherapy workflow.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».