論文の概要: A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04500v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 13:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 13:54:00.776381
• Title: A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling
• Title（参考訳）: 逆腫瘍成長モデリングにおける先行学習
• Authors: Jonas Weidner, Ivan Ezhov, Michal Balcerak, Marie-Christin Metz, Sergey Litvinov, Sebastian Kaltenbach, Leonhard Feiner, Laurin Lux, Florian Kofler, Jana Lipkova, Jonas Latz, Daniel Rueckert, Bjoern Menze, Benedikt Wiestler
• Abstract要約: 両アプローチの独特な長所を相乗的に活用する新しい枠組みを提案する。 磁気共鳴画像から脳腫瘍細胞濃度を推定するための高速深層学習アルゴリズムと高精度進化戦略を統合することの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.07695949501293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biophysical modeling, particularly involving partial differential equations (PDEs), offers significant potential for tailoring disease treatment protocols to individual patients. However, the inverse problem-solving aspect of these models presents a substantial challenge, either due to the high computational requirements of model-based approaches or the limited robustness of deep learning (DL) methods. We propose a novel framework that leverages the unique strengths of both approaches in a synergistic manner. Our method incorporates a DL ensemble for initial parameter estimation, facilitating efficient downstream evolutionary sampling initialized with this DL-based prior. We showcase the effectiveness of integrating a rapid deep-learning algorithm with a high-precision evolution strategy in estimating brain tumor cell concentrations from magnetic resonance images. The DL-Prior plays a pivotal role, significantly constraining the effective sampling-parameter space. This reduction results in a fivefold convergence acceleration and a Dice-score of 95%
• Abstract（参考訳）: 生体物理モデリング、特に偏微分方程式(PDE)は、個々の患者に疾患治療プロトコルを調整するための重要な可能性を秘めている。 しかしながら、これらのモデルの逆問題解決の側面は、モデルベースアプローチの高度な計算要件や、ディープラーニング(dl)メソッドの限定的堅牢性によって、大きな課題となっている。 我々は,両アプローチの特異な強みを相乗的に活用する新しい枠組みを提案する。 本手法では, パラメータ推定のためのDLアンサンブルを組み込んで, このDLベースで初期化した下流の進化的サンプリングを効率化する。 磁気共鳴画像から脳腫瘍細胞濃度を推定するための高速深層学習アルゴリズムと高精度進化戦略を統合することの有効性を示す。 DL-Priorは重要な役割を担い、効果的なサンプリングパラメータ空間を著しく制限する。 この減少は5倍収束加速と95%のDiceスコアをもたらす。

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