論文の概要: Efficient Radiation Treatment Planning based on Voxel Importance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03880v1
• Date: Mon, 6 May 2024 21:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 15:57:58.625981
• Title: Efficient Radiation Treatment Planning based on Voxel Importance
• Title（参考訳）: ボクセル重要度に基づく効率的な放射線処理計画
• Authors: Sebastian Mair, Anqi Fu, Jens Sjölund,
• Abstract要約: 本稿では,情報ボクセルの代表的な部分集合のみを用いることで,最適化問題を削減することを提案する。 このサブセットを用いて、元の最適化問題の縮小版を解くことにより、問題の規模と計算要求を効果的に削減する。 オープンベンチマークデータに関する実証実験では、最適化時間が大幅に短縮され、オリジナルのものよりも最大50倍速くなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9712632719704106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimization is a time-consuming part of radiation treatment planning. We propose to reduce the optimization problem by only using a representative subset of informative voxels. This way, we improve planning efficiency while maintaining or enhancing the plan quality. To reduce the computational complexity of the optimization problem, we propose to subsample the set of voxels via importance sampling. We derive a sampling distribution based on an importance score that we obtain from pre-solving an easy optimization problem involving a simplified probing objective. By solving a reduced version of the original optimization problem using this subset, we effectively reduce the problem's size and computational demands while accounting for regions in which satisfactory dose deliveries are challenging. In contrast to other stochastic (sub-)sampling methods, our technique only requires a single sampling step to define a reduced optimization problem. This problem can be efficiently solved using established solvers. Empirical experiments on open benchmark data highlight substantially reduced optimization times, up to 50 times faster than the original ones, for intensity-modulated radiation therapy (IMRT), all while upholding plan quality comparable to traditional methods. Our approach has the potential to significantly accelerate radiation treatment planning by addressing its inherent computational challenges. We reduce the treatment planning time by reducing the size of the optimization problem rather than improving the optimization method. Our efforts are thus complementary to much of the previous developments.
• Abstract（参考訳）: 最適化は放射線治療計画の時間を要する部分である。 本稿では,情報ボクセルの代表的な部分集合のみを用いることで,最適化問題を削減することを提案する。 このようにして、計画品質を維持したり、強化したりしながら、計画の効率を改善します。 最適化問題の計算複雑性を低減するため,重大サンプリングによるボクセルの集合のサブサンプリングを提案する。 簡易な探索対象を含む簡単な最適化問題の事前解決から得られる重要度スコアに基づくサンプリング分布を導出する。 このサブセットを用いて、元の最適化問題の縮小版を解くことにより、良好な線量供給が困難である領域を考慮しつつ、問題の規模と計算要求を効果的に削減する。 他の確率的(部分)サンプリング法とは対照的に,本手法では,最適化問題を最小化するために,単一のサンプリングステップしか必要としない。 この問題は、確立された解法を用いて効率的に解ける。 オープンベンチマークデータに関する実証実験では、従来の手法に匹敵する計画品質を維持しつつ、従来のものよりも最大50倍の最適化時間を著しく短縮した。 提案手法は,本質的な計算課題に対処することで,放射線治療計画の大幅な高速化を図っている。 最適化法を改善するのではなく、最適化問題のサイズを小さくすることで、治療計画時間を短縮する。 私たちの努力は、これまでの開発の多くを補完するものです。

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