論文の概要: DoseGNN: Improving the Performance of Deep Learning Models in Adaptive Dose-Volume Histogram Prediction through Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01076v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 00:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 17:14:38.992970
• Title: DoseGNN: Improving the Performance of Deep Learning Models in Adaptive Dose-Volume Histogram Prediction through Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: DoseGNN:グラフニューラルネットワークによる適応的線量ヒストグラム予測におけるディープラーニングモデルの性能向上
• Authors: Zehao Dong, Yixin Chen, Tianyu Zhao
• Abstract要約: AAPM (AAPM 65th Annual Meeting $&$ Exhibition) に発表された最近の研究成果を拡張した。 本研究の目的は,高性能CBCTシステムを備えた一般放射線治療プラットフォーム上でのDVH予測のための効率的なディープラーニングモデルを設計することである。 DVH予測タスクで広く採用されている深層学習モデルを,新しい放射線治療プラットフォーム上で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.101256852252936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dose-Volume Histogram (DVH) prediction is fundamental in radiation therapy that facilitate treatment planning, dose evaluation, plan comparison and etc. It helps to increase the ability to deliver precise and effective radiation treatments while managing potential toxicities to healthy tissues as needed to reduce the risk of complications. This paper extends recently disclosed research findings presented on AAPM (AAPM 65th Annual Meeting $\&$ Exhibition) and includes necessary technique details. The objective is to design efficient deep learning models for DVH prediction on general radiotherapy platform equipped with high performance CBCT system, where input CT images and target dose images to predict may have different origins, spacing and sizes. Deep learning models widely-adopted in DVH prediction task are evaluated on the novel radiotherapy platform, and graph neural networks (GNNs) are shown to be the ideal architecture to construct a plug-and-play framework to improve predictive performance of base deep learning models in the adaptive setting.
• Abstract（参考訳）: DVH(Dose-Volume Histogram)予測は、治療計画、線量評価、計画比較などを容易にする放射線治療において基礎となる。 合併症のリスクを減らすために必要な健康な組織に対する潜在的な毒性を管理しながら、正確で効果的な放射線治療を提供する能力を高めるのに役立つ。 本稿では,AAPM (AAPM 65th Annual Meeting $\&$ Exhibition) で発表された研究成果を拡張し,必要な技術の詳細を紹介する。 本研究の目的は、ct画像と目標線量画像の入力が起源、間隔、サイズが異なる可能性のある、高性能なcbctシステムを備えた一般放射線治療プラットフォーム上でのdvh予測のための効率的なディープラーニングモデルを設計することである。 DVH予測タスクで広く採用されているディープラーニングモデルを,新しい放射線治療プラットフォーム上で評価し,グラフニューラルネットワーク(GNN)が適応環境におけるベースディープラーニングモデルの予測性能を向上させるためのプラグアンドプレイフレームワークを構築する上で理想的なアーキテクチャであることを示した。

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