論文の概要: Efficient Radiation Treatment Planning based on Voxel Importance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03880v2
- Date: Fri, 9 Aug 2024 14:49:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 20:10:25.553395
- 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,大規模な最適化問題を削減する手法を提案する。
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: Radiation treatment planning involves optimization over a large number of voxels, many of which carry limited information about the clinical problem. We propose an approach to reduce the large optimization problem by only using a representative subset of informative voxels. This way, we drastically improve planning efficiency while maintaining the plan quality. Within an initial probing step, we pre-solve an easier optimization problem involving a simplified objective from which we derive an importance score per voxel. This importance score is then turned into a sampling distribution, which allows us to subsample a small set of informative voxels using importance sampling. By solving a - now reduced - version of the original optimization problem using this subset, we effectively reduce the problem's size and computational demands while accounting for regions where satisfactory dose deliveries are challenging. In contrast to other stochastic (sub-)sampling methods, our technique only requires a single probing and sampling step to define a reduced optimization problem. This problem can be efficiently solved using established solvers without the need of modifying or adapting them. 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 novel 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 modifying and improving the optimization method. Our efforts are thus complementary to many previous developments.
- Abstract(参考訳): 放射線治療計画には多数のボクセルの最適化が伴い、その多くが臨床上の問題に関する限られた情報を持っている。
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,大規模な最適化問題を削減する手法を提案する。
このようにして、計画品質を維持しながら、計画の効率を大幅に改善します。
最初の探索段階において,ボクセル毎に重要なスコアを導出する簡易な目的を含む簡易な最適化問題を事前に解決する。
この重要度スコアはサンプリング分布に変換され、重要度サンプリングを用いて少数の情報ボクセルをサブサンプリングすることができる。
このサブセットを用いて、元の最適化問題の-reduce-バージョンを解くことにより、満足な線量配達が困難である領域を考慮に入れながら、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)サンプリング手法とは対照的に、我々の手法は最適化問題を解くために1つの探索とサンプリングのステップしか必要としない。
この問題は、修正や適応を必要とせずに、確立された解決器を用いて効率的に解決することができる。
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。
我々の新しいアプローチは、その固有の計算課題に対処することで、放射線治療計画を大幅に加速する可能性がある。
最適化方法の変更や改善よりも、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。
したがって、我々の努力は多くの過去の発展を補完するものである。
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