論文の概要: Machine learning for prediction of dose-volume histograms of organs-at-risk in prostate cancer from simple structure volume parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05378v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 07:19:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:07.389852
• Title: Machine learning for prediction of dose-volume histograms of organs-at-risk in prostate cancer from simple structure volume parameters
• Title（参考訳）: 簡単な構造容積パラメータを用いた前立腺癌における臓器の量容積ヒストグラムの予測のための機械学習
• Authors: Saheli Saha, Debasmita Banerjee, Rishi Ram, Gowtham Reddy, Debashree Guha, Arnab Sarkar, Bapi Dutta, Moses ArunSingh S, Suman Chakraborty, Indranil Mallick,
• Abstract要約: 本研究は, 対象臓器, リスク構造臓器および重複部位から, 直腸および膀胱の線量量を予測することを目的とした。 いくつかの統計的モデリング、機械学習、新しいファジィルールに基づく予測モデルについて検討し、検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.08257604678684
• License:
• Abstract: Dose prediction is an area of ongoing research that facilitates radiotherapy planning. Most commercial models utilise imaging data and intense computing resources. This study aimed to predict the dose-volume of rectum and bladder from volumes of target, at-risk structure organs and their overlap regions using machine learning. Dose-volume information of 94 patients with prostate cancer planned for 6000cGy in 20 fractions was exported from the treatment planning system as text files and mined to create a training dataset. Several statistical modelling, machine learning methods, and a new fuzzy rule-based prediction (FRBP) model were explored and validated on an independent dataset of 39 patients. The median absolute error was 2.0%-3.7% for bladder and 1.7-2.4% for rectum in the 4000-6420cGy range. For 5300cGy, 5600cGy and 6000cGy, the median difference was less than 2.5% for rectum and 3.8% for bladder. The FRBP model produced errors of 1.2%, 1.3%, 0.9% and 1.6%, 1.2%, 0.1% for the rectum and bladder respectively at these dose levels. These findings indicate feasibility of obtaining accurate predictions of the clinically important dose-volume parameters for rectum and bladder using just the volumes of these structures.
• Abstract（参考訳）: 線量予測は放射線治療計画を促進する研究の分野である。 ほとんどの商用モデルは画像データと激しい計算資源を利用する。 本研究は, 対象臓器, リスク構造臓器および重複部位から, 直腸および膀胱の線量量を予測することを目的とした。 前立腺癌94例を対象に,20分で6000cGyを予定した症例をテキストファイルとして抽出し,トレーニングデータセットを作成する。 統計モデリング,機械学習,ファジィルールに基づく新しい予測(FRBP)モデルを39名の患者から独立したデータセットを用いて検討,検証した。 絶対誤差の平均値は膀胱が2.0%-3.7%、直腸が1.7-2.4%であった。 5300cGy,5600cGy,6000cGyでは,直腸では2.5%,膀胱では3.8%であった。 FRBPモデルの誤差は1.2%, 1.3%, 0.9%, 1.6%, 1.2%, 0.1%であった。 以上の結果より, 直腸および膀胱の臨床的に重要な線量パラメータの正確な予測が可能であることが示唆された。

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