論文の概要: Deep Evidential Learning for Dose Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17126v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 02:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:14:08.111390
• Title: Deep Evidential Learning for Dose Prediction
• Title（参考訳）: 線量予測のためのディープ・エビデンシャル・ラーニング
• Authors: Hai Siong Tan, Kuancheng Wang, Rafe Mcbeth,
• Abstract要約: 本稿では放射線治療用線量予測分野におけるDeep Evidential Learningと呼ばれる不確実性定量化フレームワークの新たな応用法を提案する。 このモデルは,ネットワークトレーニング完了時の予測誤差と相関関係を持つ不確実性推定に有効に活用できることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a novel application of an uncertainty-quantification framework called Deep Evidential Learning in the domain of radiotherapy dose prediction. Using medical images of the Open Knowledge-Based Planning Challenge dataset, we found that this model can be effectively harnessed to yield uncertainty estimates that inherited correlations with prediction errors upon completion of network training. This was achieved only after reformulating the original loss function for a stable implementation. We found that (i)epistemic uncertainty was highly correlated with prediction errors, with various association indices comparable or stronger than those for Monte-Carlo Dropout and Deep Ensemble methods, (ii)the median error varied with uncertainty threshold much more linearly for epistemic uncertainty in Deep Evidential Learning relative to these other two conventional frameworks, indicative of a more uniformly calibrated sensitivity to model errors, (iii)relative to epistemic uncertainty, aleatoric uncertainty demonstrated a more significant shift in its distribution in response to Gaussian noise added to CT intensity, compatible with its interpretation as reflecting data noise. Collectively, our results suggest that Deep Evidential Learning is a promising approach that can endow deep-learning models in radiotherapy dose prediction with statistical robustness. Towards enhancing its clinical relevance, we demonstrate how we can use such a model to construct the predicted Dose-Volume-Histograms' confidence intervals.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,放射線治療用線量予測分野におけるDeep Evidential Learningと呼ばれる不確実性定量化フレームワークの新たな応用法を提案する。 オープン知識ベースプランニングチャレンジデータセットの医用画像を用いて,ネットワークトレーニング完了時の予測誤差と相関する不確実性推定を効果的に活用できることを見出した。 これは、安定した実装のためにオリジナルの損失関数を書き換えた後にのみ達成された。 私たちはそれを発見しました (i)局部的不確実性は予測誤差と高い相関を示し,モンテカルロ・ドロップアウト法やディープ・アンサンブル法と同程度あるいは強い相関指標を示した。 (II) 従来の2つの枠組みと比較して, 深層認知学習において, 不確実性閾値がより線形に変化し, モデル誤差に対するより均一な感度が示唆された。 3) てんかん性不確実性と関連して, 結節性不確実性は, CT強度に付加されたガウス雑音に応答して, より顕著な分布変化を示した。 以上の結果から,ディープ・エビデンシャル・ラーニング(Deep Evidential Learning)は,放射線治療用線量予測において,統計的ロバスト性を伴う深層学習モデルを実現する,有望なアプローチであることが示唆された。 臨床関連性を高めるために,予測されたドセ・ヴォルメ・ヒストグラムの信頼区間を構築するために,そのようなモデルをいかに利用できるかを実証する。

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