論文の概要: Actor Critic with Experience Replay-based automatic treatment planning for prostate cancer intensity modulated radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00346v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 07:09:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:27.209821
• Title: Actor Critic with Experience Replay-based automatic treatment planning for prostate cancer intensity modulated radiotherapy
• Title（参考訳）: 前立腺癌強度変調放射線治療における経験的リプレイに基づく自動治療計画を用いたアクター批判
• Authors: Md Mainul Abrar, Parvat Sapkota, Damon Sprouts, Xun Jia, Yujie Chi,
• Abstract要約: 既存のモデルは大規模で高品質なデータセットを必要とし、普遍的な適用性に欠ける。 我々は、効率的な訓練、広範囲な適用性、および敵対的攻撃に対する自動治療計画のためのポリシーベースのDRLエージェントを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5798514473558434
• License:
• Abstract: Background: Real-time treatment planning in IMRT is challenging due to complex beam interactions. AI has improved automation, but existing models require large, high-quality datasets and lack universal applicability. Deep reinforcement learning (DRL) offers a promising alternative by mimicking human trial-and-error planning. Purpose: Develop a stochastic policy-based DRL agent for automatic treatment planning with efficient training, broad applicability, and robustness against adversarial attacks using Fast Gradient Sign Method (FGSM). Methods: Using the Actor-Critic with Experience Replay (ACER) architecture, the agent tunes treatment planning parameters (TPPs) in inverse planning. Training is based on prostate cancer IMRT cases, using dose-volume histograms (DVHs) as input. The model is trained on a single patient case, validated on two independent cases, and tested on 300+ plans across three datasets. Plan quality is assessed using ProKnow scores, and robustness is tested against adversarial attacks. Results: Despite training on a single case, the model generalizes well. Before ACER-based planning, the mean plan score was 6.20$\pm$1.84; after, 93.09% of cases achieved a perfect score of 9, with a mean of 8.93$\pm$0.27. The agent effectively prioritizes optimal TPP tuning and remains robust against adversarial attacks. Conclusions: The ACER-based DRL agent enables efficient, high-quality treatment planning in prostate cancer IMRT, demonstrating strong generalizability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 背景: IMRTにおけるリアルタイム処理計画は, 複雑なビーム相互作用のため困難である。 AIは自動化を改善したが、既存のモデルは大規模で高品質なデータセットを必要とし、普遍的な適用性に欠ける。 深層強化学習(DRL)は、人間の試行錯誤計画を模倣することで、有望な代替手段を提供する。 目的:FGSM(Fast Gradient Sign Method)を用いて,効率的なトレーニング,広範な適用性,敵攻撃に対する堅牢性を備えた,確率的ポリシーに基づくDRLエージェントの開発。 メソッド: Actor-Critic with Experience Replay (ACER)アーキテクチャを使用して、エージェントは、逆計画における治療計画パラメータ(TPP)を調整する。 トレーニングは前立腺癌IMRT症例に基づいており、DVHを入力として使用する。 このモデルは、単一のケースでトレーニングされ、2つの独立したケースで検証され、3つのデータセットで300以上のプランでテストされる。 計画品質はProKnowスコアを用いて評価され、敵の攻撃に対して堅牢性がテストされる。 結果: 1つのケースでのトレーニングにもかかわらず、モデルはうまく一般化される。 ACERが計画する前の平均プランスコアは6.20$\pm$1.84で、その後93.09%の患者が9点、平均は8.93$\pm$0.27点に達した。 エージェントは最適なTPPチューニングを効果的に優先順位付けし、敵攻撃に対して堅牢である。 結論: ACER-based DRL agent は前立腺癌 IMRT の効率的で高品質な治療計画を可能にし, 高い一般化性と堅牢性を示す。

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