論文の概要: Efficient Deep Learning-based Forward Solvers for Brain Tumor Growth Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08226v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 16:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:24.677442
• Title: Efficient Deep Learning-based Forward Solvers for Brain Tumor Growth Models
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく脳腫瘍進展モデルのためのフォワード解法
• Authors: Zeineb Haouari, Jonas Weidner, Ivan Ezhov, Aswathi Varma, Daniel Rueckert, Bjoern Menze, Benedikt Wiestler,
• Abstract要約: 非常に攻撃的な脳腫瘍であるグリオ芽腫は、予後不良と高い死亡率のために大きな課題となる。 偏微分方程式に基づくモデルは、治療効果を高める有望なポテンシャルを提供する。 本稿では,勾配に基づく最適化とニューラルフォワード解法を併用してキャリブレーション時間を大幅に短縮する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.509686888976905
• License:
• Abstract: Glioblastoma, a highly aggressive brain tumor, poses major challenges due to its poor prognosis and high morbidity rates. Partial differential equation-based models offer promising potential to enhance therapeutic outcomes by simulating patient-specific tumor behavior for improved radiotherapy planning. However, model calibration remains a bottleneck due to the high computational demands of optimization methods like Monte Carlo sampling and evolutionary algorithms. To address this, we recently introduced an approach leveraging a neural forward solver with gradient-based optimization to significantly reduce calibration time. This approach requires a highly accurate and fully differentiable forward model. We investigate multiple architectures, including (i) an enhanced TumorSurrogate, (ii) a modified nnU-Net, and (iii) a 3D Vision Transformer (ViT). The optimized TumorSurrogate achieved the best overall results, excelling in both tumor outline matching and voxel-level prediction of tumor cell concentration. It halved the MSE relative to the baseline model and achieved the highest Dice score across all tumor cell concentration thresholds. Our study demonstrates significant enhancement in forward solver performance and outlines important future research directions.
• Abstract（参考訳）: 非常に攻撃的な脳腫瘍であるグリオ芽腫は、予後不良と高い死亡率のために大きな課題となる。 偏微分方程式に基づくモデルは、放射線治療計画の改善のために患者固有の腫瘍の挙動をシミュレートすることで治療効果を高める有望なポテンシャルを提供する。 しかし、モンテカルロサンプリングや進化的アルゴリズムのような最適化手法の計算要求が高いため、モデルキャリブレーションは依然としてボトルネックとなっている。 この問題に対処するために、我々は最近、勾配に基づく最適化によるニューラルフォワードソルバを活用して、キャリブレーション時間を大幅に短縮するアプローチを導入しました。 このアプローチには、非常に正確で完全に微分可能なフォワードモデルが必要です。 複数のアーキテクチャについて検討する。 (i)増強された腫瘍Surrogate。 (ii)修正nnU-Net、及び (iii) 3D Vision Transformer (ViT)。 最適化された腫瘍Surrogateは、腫瘍のアウトラインマッチングとボキセルレベルの腫瘍細胞濃度予測の両方において優れた成績を収めた。 MSEはベースラインモデルと比較して半減し、腫瘍細胞濃度の閾値で最高Diceスコアを達成した。 本研究は,フォワードソルバ性能の大幅な向上を示すとともに,今後の重要な研究方向性を概説する。

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