Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dose Prediction Driven Radiotherapy Paramters Regression via Intra- and Inter-Relation Modeling

論文の概要: Dose Prediction Driven Radiotherapy Paramters Regression via Intra- and Inter-Relation Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18879v1
Date: Thu, 29 Feb 2024 05:57:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-01 15:52:10.794729
Title: Dose Prediction Driven Radiotherapy Paramters Regression via Intra- and Inter-Relation Modeling
Title（参考訳）: 線量予測による放射線治療パラメータの回帰
Authors: Jiaqi Cui, Yuanyuan Xu, Jianghong Xiao, Yuchen Fei, Jiliu Zhou, Xingcheng Peng, Yan Wang
Abstract要約: 線量マップ予測段階と放射線治療パラメータ回帰段階を含む放射線治療パラメータを直接回帰する新しい2段階フレームワークを提案する。ステージ1では、トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせて、豊かなグローバルおよびローカル情報で現実的な線量マップを予測する。ステージ2では、イントラ・リレーショナル・モデリング(Intra-RM)モジュールとインター・リレーショナル・モデリング(Inter-RM)モジュール(Inter-RM)モジュールの2つの精巧なモジュールが、正確なパラメータ回帰のために臓器特異的および臓器共有の特徴を利用するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.31243292970232
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Deep learning has facilitated the automation of radiotherapy by predicting accurate dose distribution maps. However, existing methods fail to derive the desirable radiotherapy parameters that can be directly input into the treatment planning system (TPS), impeding the full automation of radiotherapy. To enable more thorough automatic radiotherapy, in this paper, we propose a novel two-stage framework to directly regress the radiotherapy parameters, including a dose map prediction stage and a radiotherapy parameters regression stage. In stage one, we combine transformer and convolutional neural network (CNN) to predict realistic dose maps with rich global and local information, providing accurate dosimetric knowledge for the subsequent parameters regression. In stage two, two elaborate modules, i.e., an intra-relation modeling (Intra-RM) module and an inter-relation modeling (Inter-RM) module, are designed to exploit the organ-specific and organ-shared features for precise parameters regression. Experimental results on a rectal cancer dataset demonstrate the effectiveness of our method.
Abstract（参考訳）: 深層学習は正確な線量分布の予測によって放射線治療の自動化を促進する。しかし、既存の方法は、治療計画システム(tps)に直接入力できる望ましい放射線治療パラメータを導出できず、放射線治療の完全な自動化を妨げる。本稿では,線量マップ予測段階と放射線治療パラメータ回帰段階を含む放射線治療パラメータを直接回帰する新たな2段階フレームワークを提案する。ステージ1では、トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせて、リアルな線量マップをリッチなグローバルおよびローカルな情報で予測し、その後のパラメータ回帰の正確なドシメトリック知識を提供する。ステージ2では、2つの精巧なモジュール、すなわちintra-rm(intra-rm)モジュールとinter-rm(inter-relation modeling)モジュールが、正確なパラメータ回帰のために臓器特異的および臓器共有の特徴を利用するように設計されている。直腸癌データセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。

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