Heuristics for the direct aperture optimisation in intensity modulated radiotion therapy: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) is an advanced technique for cancer treatment that uses a computer-controlled linear accelerator to customise beams’ radiation intensities for patients, optimising the treatment effectiveness. The complexity of IMRT planning requires sophisticated algorithms to solve the different optimisation problems that arise in the context of IMRT treatment planning. One of those optimisation problems is the Direct Aperture Optimisation (DAO). The DAO problem aims to find a set of aperture shapes for each beam angle to enhance precision and improve clinical outcomes. However, this process is computationally intensive and thus, heuristic approaches have been proposed to balance computational efficiency and solution quality, offering nearly optimal solutions within clinically acceptable times. This systematic literature review aims to trace the development and application of heuristic algorithms for the DAO problem in the context of IMRT over the past two decades. We synthesised 41 studies published between 2002 and 2023, sourced from seven major databases (ACM, IEEE Xplore, PubMed, ScienceDirect, Springer, Scopus, and Web of Science). The review highlights key trends, innovations, and future directions in using heuristic methods for DAO, providing valuable insights for researchers and practitioners in radiotherapy optimisation.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».