論文の概要: Swin UNETR++: Advancing Transformer-Based Dense Dose Prediction Towards
Fully Automated Radiation Oncology Treatments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06572v1
- Date: Sat, 11 Nov 2023 13:52:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 17:57:54.832599
- Title: Swin UNETR++: Advancing Transformer-Based Dense Dose Prediction Towards
Fully Automated Radiation Oncology Treatments
- Title（参考訳）: Swin UNETR++: 完全自動放射線腫瘍治療に向けたトランスフォーマーベースの高線量予測
- Authors: Kuancheng Wang, Hai Siong Tan, Rafe Mcbeth
- Abstract要約: 本稿では,DCAモジュールを内蔵したSwin UNETR++を提案する。
私たちのモデルは、Open Knowledge-Based Planningデータセットでトレーニングされ、検証され、テストされました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of Radiation Oncology is uniquely positioned to benefit from the
use of artificial intelligence to fully automate the creation of radiation
treatment plans for cancer therapy. This time-consuming and specialized task
combines patient imaging with organ and tumor segmentation to generate a 3D
radiation dose distribution to meet clinical treatment goals, similar to
voxel-level dense prediction. In this work, we propose Swin UNETR++, that
contains a lightweight 3D Dual Cross-Attention (DCA) module to capture the
intra and inter-volume relationships of each patient's unique anatomy, which
fully convolutional neural networks lack. Our model was trained, validated, and
tested on the Open Knowledge-Based Planning dataset. In addition to metrics of
Dose Score $\overline{S_{\text{Dose}}}$ and DVH Score
$\overline{S_{\text{DVH}}}$ that quantitatively measure the difference between
the predicted and ground-truth 3D radiation dose distribution, we propose the
qualitative metrics of average volume-wise acceptance rate
$\overline{R_{\text{VA}}}$ and average patient-wise clinical acceptance rate
$\overline{R_{\text{PA}}}$ to assess the clinical reliability of the
predictions. Swin UNETR++ demonstrates near-state-of-the-art performance on
validation and test dataset (validation: $\overline{S_{\text{DVH}}}$=1.492 Gy,
$\overline{S_{\text{Dose}}}$=2.649 Gy, $\overline{R_{\text{VA}}}$=88.58%,
$\overline{R_{\text{PA}}}$=100.0%; test: $\overline{S_{\text{DVH}}}$=1.634 Gy,
$\overline{S_{\text{Dose}}}$=2.757 Gy, $\overline{R_{\text{VA}}}$=90.50%,
$\overline{R_{\text{PA}}}$=98.0%), establishing a basis for future studies to
translate 3D dose predictions into a deliverable treatment plan, facilitating
full automation.
- Abstract（参考訳）: 放射線腫瘍学の分野は、がん治療のための放射線治療計画の作成を完全自動化するために人工知能を使用する利点がある。
この時間的および専門的なタスクは、患者の画像と臓器と腫瘍のセグメンテーションを組み合わせて、3次元放射線線量分布を生成して臨床治療目標を満たす。
そこで本研究では,swain unetr++を提案する。swain unetr++では,dcaモジュールを軽量化することにより,畳み込みニューラルネットワークが欠如している各患者固有の解剖学のボリューム内およびボリューム間関係をキャプチャする。
私たちのモデルは、Open Knowledge-Based Planningデータセットでトレーニングされ、検証され、テストされました。
Dose Score $\overline{S_{\text{Dose}}}$およびDVH Score $\overline{S_{\text{DVH}}}$の計測値に加えて、予測された3D線量分布と地上の3D線量分布の差を定量的に測定する指標として、平均容積受入率$\overline{R_{\text{VA}}}$と平均臨床受入率$\overline{R_{\text{PA}}}$の定性測定値を提案し、予測の臨床的信頼性を評価する。
Swin UNETR++ demonstrates near-state-of-the-art performance on validation and test dataset (validation: $\overline{S_{\text{DVH}}}$=1.492 Gy, $\overline{S_{\text{Dose}}}$=2.649 Gy, $\overline{R_{\text{VA}}}$=88.58%, $\overline{R_{\text{PA}}}$=100.0%; test: $\overline{S_{\text{DVH}}}$=1.634 Gy, $\overline{S_{\text{Dose}}}$=2.757 Gy, $\overline{R_{\text{VA}}}$=90.50%, $\overline{R_{\text{PA}}}$=98.0%), establishing a basis for future studies to translate 3D dose predictions into a deliverable treatment plan, facilitating full automation.
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