Fugu-MT 論文翻訳(概要): Triplet-constraint Transformer with Multi-scale Refinement for Dose Prediction in Radiotherapy

論文の概要: Triplet-constraint Transformer with Multi-scale Refinement for Dose Prediction in Radiotherapy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04566v1
Date: Wed, 7 Feb 2024 04:05:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 16:54:26.911365
Title: Triplet-constraint Transformer with Multi-scale Refinement for Dose Prediction in Radiotherapy
Title（参考訳）: 放射線治療における線量予測のためのマルチスケール微細化トリプレットコンストラントトランスフォーマ
Authors: Lu Wen, Qihun Zhang, Zhenghao Feng, Yuanyuan Xu, Xiao Chen, Jiliu Zhou, Yan Wang
Abstract要約: CNNは線量マップを予測して放射線治療計画を自動化する。現在のCNNベースの方法は、線量マップにおける顕著な線量差を無視している。高品質な線量分布を予測するために, マルチスケール改良による三重項制約変換器 (TCtrans) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.232397630125886
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Radiotherapy is a primary treatment for cancers with the aim of applying sufficient radiation dose to the planning target volume (PTV) while minimizing dose hazards to the organs at risk (OARs). Convolutional neural networks (CNNs) have automated the radiotherapy plan-making by predicting the dose maps. However, current CNN-based methods ignore the remarkable dose difference in the dose map, i.e., high dose value in the interior PTV while low value in the exterior PTV, leading to a suboptimal prediction. In this paper, we propose a triplet-constraint transformer (TCtrans) with multi-scale refinement to predict the high-quality dose distribution. Concretely, a novel PTV-guided triplet constraint is designed to refine dose feature representations in the interior and exterior PTV by utilizing the explicit geometry of PTV. Furthermore, we introduce a multi-scale refinement (MSR) module to effectively fulfill the triplet constraint in different decoding layers with multiple scales. Besides, a transformer encoder is devised to learn the important global dosimetric knowledge. Experiments on a clinical cervical cancer dataset demonstrate the superiority of our method.
Abstract（参考訳）: 放射線療法は、計画目標体積(PTV)に十分な放射線線量を適用しつつ、危険臓器(OAR)への線量障害を最小化することを目的とした、がんの主要な治療である。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、線量マップを予測して放射線治療計画を自動化する。しかしながら、現在のCNNベースの手法では、線量マップにおける顕著な線量差、すなわち、内部のPTVにおける高線量値と外部のPTVにおける低線量差を無視し、準最適予測をもたらす。本稿では,高品質な線量分布を予測するために,マルチスケール精細化による三重項制約変換器(TCtrans)を提案する。具体的には、新しいPTV誘導三重項制約は、PTVの明示的な形状を利用して、内部および外部のPTVにおける線量特徴表現を洗練させるように設計されている。さらに、複数のスケールで異なる復号層における三重項制約を効果的に満たすマルチスケールリファインメント(MSR)モジュールを導入する。また、グローバルドシメトリの重要な知識を学ぶためにトランスフォーマエンコーダが考案されている。臨床頸部癌データセットの実験は,本手法の優位性を示した。

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