論文の概要: Multi-Task Learning for Integrated Automated Contouring and Voxel-Based Dose Prediction in Radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18767v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 21:45:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:23.640207
• Title: Multi-Task Learning for Integrated Automated Contouring and Voxel-Based Dose Prediction in Radiotherapy
• Title（参考訳）: 放射線治療における統合的コントゥーリングとボクセルによる線量予測のためのマルチタスク学習
• Authors: Sangwook Kim, Aly Khalifa, Thomas G. Purdie, Chris McIntosh,
• Abstract要約: 従来の放射線治療計画プロセスでは、個別のタスクとして自動コントゥーリングと治療計画がある。 本研究では,マルチタスク学習(MTL)アプローチを適用し,自動コントゥーリングとボクセルベースの線量予測タスクをシームレスに統合する。 自動コントゥーリングおよび線量予測タスクのためのMTLモデルは、コントゥーリング精度を維持しつつ、時には改善した線量予測性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.461358266632814
• License:
• Abstract: Deep learning-based automated contouring and treatment planning has been proven to improve the efficiency and accuracy of radiotherapy. However, conventional radiotherapy treatment planning process has the automated contouring and treatment planning as separate tasks. Moreover in deep learning (DL), the contouring and dose prediction tasks for automated treatment planning are done independently. In this study, we applied the multi-task learning (MTL) approach in order to seamlessly integrate automated contouring and voxel-based dose prediction tasks, as MTL can leverage common information between the two tasks and be able able to increase the efficiency of the automated tasks. We developed our MTL framework using the two datasets: in-house prostate cancer dataset and the publicly available head and neck cancer dataset, OpenKBP. Compared to the sequential DL contouring and treatment planning tasks, our proposed method using MTL improved the mean absolute difference of dose volume histogram metrics of prostate and head and neck sites by 19.82% and 16.33%, respectively. Our MTL model for automated contouring and dose prediction tasks demonstrated enhanced dose prediction performance while maintaining or sometimes even improving the contouring accuracy. Compared to the baseline automated contouring model with the dice score coefficients of 0.818 for prostate and 0.674 for head and neck datasets, our MTL approach achieved average scores of 0.824 and 0.716 for these datasets, respectively. Our study highlights the potential of the proposed automated contouring and planning using MTL to support the development of efficient and accurate automated treatment planning for radiotherapy.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく自動コントゥーリングと治療計画は、放射線治療の効率と精度を向上させることが証明されている。 しかし、従来の放射線治療治療計画プロセスでは、個別のタスクとして自動コントゥーリングと治療計画が実施されている。 さらに、ディープラーニング(DL)では、自動治療計画のためのコンツーリングおよび線量予測タスクを独立して行う。 本研究では,マルチタスク学習(MTL)手法を用いて,自動コントゥーリングとボクセルベースの線量予測タスクをシームレスに統合する。 前立腺癌データセットと頭頸部癌データセットOpenKBPの2つのデータセットを用いてMTLフレームワークを開発した。 前立腺と頭頸部の線量ヒストグラムの絶対値差をそれぞれ19.82%と16.33%改善した。 自動コントゥーリングおよび線量予測タスクのためのMTLモデルは、コントゥーリング精度を維持しつつ、時には改善した線量予測性能を示した。 前立腺に0.818点,頭頸部に0.674点,頭頸部に0.824点,頭頸部に0.716点,前立腺に0.716点,前立腺に0.818点,前立腺に0.674点,前立腺に0.716点,前立腺に0.824点,前立腺に0。 本研究は, 放射線治療のための効率的かつ正確な自動治療計画の開発を支援するため, MTLを用いた自動検査・計画の可能性を明らかにするものである。

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