論文の概要: Rapid treatment planning for low-dose-rate prostate brachytherapy with TP-GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09996v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 03:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 13:55:03.811659
• Title: Rapid treatment planning for low-dose-rate prostate brachytherapy with TP-GAN
• Title（参考訳）: TP-GANによる低用量前立腺切断療法の迅速治療計画
• Authors: Tajwar Abrar Aleef, Ingrid T. Spadinger, Michael D. Peacock, Septimiu E. Salcudean, S. Sara Mahdavi
• Abstract要約: 低用量前立腺切断療法 (LDR-PB) の治療計画では, 前立腺に最小限の所定の用量を与える埋込み可能な放射性種子の配置を目標としている。 医師の視点からインプラントを「受け入れ可能」とみなすのではなく、この線量基準を満たす複数の種子の配置があります。 LDR-PBデータの大規模プールから学習するモデルをトレーニングすることで、このばらつきを低減する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.064664319018064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Treatment planning in low-dose-rate prostate brachytherapy (LDR-PB) aims to produce arrangement of implantable radioactive seeds that deliver a minimum prescribed dose to the prostate whilst minimizing toxicity to healthy tissues. There can be multiple seed arrangements that satisfy this dosimetric criterion, not all deemed 'acceptable' for implant from a physician's perspective. This leads to plans that are subjective to the physician's/centre's preference, planning style, and expertise. We propose a method that aims to reduce this variability by training a model to learn from a large pool of successful retrospective LDR-PB data (961 patients) and create consistent plans that mimic the high-quality manual plans. Our model is based on conditional generative adversarial networks that use a novel loss function for penalizing the model on spatial constraints of the seeds. An optional optimizer based on a simulated annealing (SA) algorithm can be used to further fine-tune the plans if necessary (determined by the treating physician). Performance analysis was conducted on 150 test cases demonstrating comparable results to that of the manual prehistorical plans. On average, the clinical target volume covering 100% of the prescribed dose was 98.9% for our method compared to 99.4% for manual plans. Moreover, using our model, the planning time was significantly reduced to an average of 2.5 mins/plan with SA, and less than 3 seconds without SA. Compared to this, manual planning at our centre takes around 20 mins/plan.
• Abstract（参考訳）: 低用量前立腺ブラキセラピー(ldr-pb)の治療計画では、健康な組織への毒性を最小限に抑えながら、最小限の投与量で前立腺に投与可能な放射性種を配置することを目的としている。 このドシメトリックな基準を満たす複数のシードアレンジメントは、すべて医師の視点からは「許容できる」とはみなされない。 これにより、医師やセンターの好み、計画スタイル、専門知識に基づく計画が導かれる。 本稿では,ldr-pbデータの大規模プール(961名)から学ぶためのモデルをトレーニングし,高品質なマニュアルプランを模倣した一貫した計画を作成することにより,この変動を低減しようとする。 本モデルは,種子の空間的制約に対してモデルにペナルティを付与する新たな損失関数を用いた条件付き生成対向ネットワークに基づいている。 シミュレーションアニーリング(sa)アルゴリズムに基づくオプションオプティマイザを使用して、必要に応じて計画をさらに微調整することができる(治療医によって決定される)。 手動の先史学的な計画に匹敵する結果を示す150の試験ケースで性能解析を行った。 平均的に, 処方用量の100%をカバーする臨床対象容積は98.9%であり, マニュアルプランでは99.4%であった。 さらに,本モデルを用いた場合,計画時間は平均2.5分/計画となり,SAなしでは3秒未満であった。 これと比較すると、私たちのセンターでのマニュアルプランニングは約20分/プランです。

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