論文の概要: DeepDoseNet: A Deep Learning model for 3D Dose Prediction in Radiation Therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00077v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 20:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 13:24:32.528011
• Title: DeepDoseNet: A Deep Learning model for 3D Dose Prediction in Radiation Therapy
• Title（参考訳）: DeepDoseNet:放射線治療における3次元線量予測のためのディープラーニングモデル
• Authors: Mumtaz Hussain Soomro, Victor Gabriel Leandro Alves, Hamidreza Nourzadeh, Jeffrey V. Siebers
• Abstract要約: ResNetとDilatedNetに基づくDeepDoseNetの3次元線量予測モデルを提案する。 2020 AAPM OpenKBPチャレンジの340のヘッド・アンド・ネックデータセットが利用された。 MAEとDVHに基づく損失関数を持つDeepDoseNetは、OpenKBPエントリの最高線量スコア性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The DeepDoseNet 3D dose prediction model based on ResNet and Dilated DenseNet is proposed. The 340 head-and-neck datasets from the 2020 AAPM OpenKBP challenge were utilized, with 200 for training, 40 for validation, and 100 for testing. Structures include 56Gy, 63Gy, 70Gy PTVs, and brainstem, spinal cord, right parotid, left parotid, larynx, esophagus, and mandible OARs. Mean squared error (MSE) loss, mean absolute error (MAE) loss, and MAE plus dose-volume histogram (DVH) based loss functions were investigated. Each model's performance was compared using a 3D dose score, $\bar{S_{D}}$, (mean absolute difference between ground truth and predicted 3D dose distributions) and a DVH score, $\bar{S_{DVH}}$ (mean absolute difference between ground truth and predicted dose-volume metrics).Furthermore, DVH metrics Mean[Gy] and D0.1cc [Gy] for OARs and D99%, D95%, D1% for PTVs were computed. DeepDoseNet with the MAE plus DVH-based loss function had the best dose score performance of the OpenKBP entries. MAE+DVH model had the lowest prediction error (P<0.0001, Wilcoxon test) on validation and test datasets (validation: $\bar{S_{D}}$=2.3Gy, $\bar{S_{DVH}}$=1.9Gy; test: $\bar{S_{D}}$=2.0Gy, $\bar{S_{DVH}}$=1.6Gy) followed by the MAE model (validation: $\bar{S_{D}}$=3.6Gy, $\bar{S_{DVH}}$=2.4Gy; test: $\bar{S_{D}}$=3.5Gy, $\bar{S_{DVH}}$=2.3Gy). The MSE model had the highest prediction error (validation: $\bar{S_{D}}$=3.7Gy, $\bar{S_{DVH}}$=3.2Gy; test: $\bar{S_{D}}$=3.6Gy, $\bar{S_{DVH}}$=3.0Gy). No significant difference was found among models in terms of Mean [Gy], but the MAE+DVH model significantly outperformed the MAE and MSE models in terms of D0.1cc[Gy], particularly for mandible and parotids on both validation (P<0.01) and test (P<0.0001) datasets. MAE+DVH outperformed (P<0.0001) in terms of D99%, D95%, D1% for targets. MAE+DVH reduced $\bar{S_{D}}$ by ~60% and $\bar{S_{DVH}}$ by ~70%.
• Abstract（参考訳）: ResNetとDilated DenseNetに基づくDeepDoseNetの3次元線量予測モデルを提案する。 2020 AAPM OpenKBPチャレンジの340のヘッド・アンド・ネックデータセットが利用され、200のトレーニング、40のバリデーション、100のテストが行われた。 組織には56Gy、63Gy、70Gy PTV、脳幹、脊髄、右耳下腺、左耳下腺、喉頭、食道、下顎OARが含まれる。 平均二乗誤差 (mse) 損失, 平均絶対誤差 (mae) 損失, および mae plus dose-volume histogram (dvh) に基づく損失関数について検討した。 各モデルのパフォーマンスは、3d線量スコアである$\bar{s_{d}}$(基底真理と予測された3d線量分布の絶対差)と、dvhスコアである$\bar{s_{dvh}}$(基底真理と予測線量容積の絶対差)を用いて比較された。 さらに,OARではDVH測定値がMean[Gy],D0.1cc[Gy],D99%,D95%,D1%,PTVではD1%であった。 MAEとDVHに基づく損失関数を持つDeepDoseNetは、OpenKBPエントリの最高線量スコア性能を示した。 mae+dvhモデルが最も低い予測誤差(p<0.0001, wilcoxon test)は検証とテストデータセット(validation: $\bar{s_{d}}$=2.3gy, $\bar{s_{dvh}}$=1.9gy; test: $\bar{s_{d}}$=2.0gy, $\bar{s_{dvh}}$=1.6gy)であり、maeモデル(validation: $\bar{s_{d}}$=3.6gy, $\bar{s_{dvh}}$=2.4gy; test: $\bar{s_{d}}$3.5gy, $\bar{s_{dvh}}$2.3gy)であった。 MSEモデルは最も高い予測誤差を持っていた(検証: $\bar{S_{D}}$=3.7Gy, $\bar{S_{DVH}}$=3.2Gy; test: $\bar{S_{D}}$=3.6Gy, $\bar{S_{DVH}}$=3.0Gy)。 平均[Gy]モデルでは有意差は認められなかったが,D0.1cc[Gy]モデルではMAE+DVHモデルがMAEモデルとMSEモデルより有意に優れており,特に下顎骨と耳下腺はP<0.01)データセットとテスト(P<0.0001)データセットの両方で有意差が認められた。 mae+dvh は d99%, d95%, d1% で (p<0.0001) を上回った。 MAE+DVHは$\bar{S_{D}}$を60%、$\bar{S_{DVH}}$を~70%削減した。

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