論文の概要: BEAM3R: Beam's-eye-view architecture with Mamba-3 for implicit dose reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04747v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 05:26:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.919245
• Title: BEAM3R: Beam's-eye-view architecture with Mamba-3 for implicit dose reconstruction
• Title（参考訳）: BEAM3R: 暗黙の線量再構成のためのMamba-3を用いたビームアイビューアーキテクチャ
• Abstract要約: ビームアイビュー(BEV)で動作する線量推定フレームワークBEAM3Rを提案する。 我々の中心となるイノベーションは、状態空間の深さシーケンスコアと物理ベースの輸送条件を組み合わせることである。 ビームレットは、ブラッグピーク位置を符号化した水等価厚さ残留範囲で条件付けされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7188935512614005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To enable accurate and rapid photon control point and proton beamlet dose calculation in the DoseRAD2026 challenge, we present BEAM3R, a dose estimation framework operating in beam's-eye-view (BEV). Our core innovation combines a Mamba-3 state-space depth-sequence core with physics-based transport conditioning to model long-range depth transport without expensive 3D convolutions. BEAM3R shares a 2D CNN encoder-decoder architecture for photon and proton dose tasks, processing per-plane BEV slices. Proton beamlets are conditioned on water equivalent thickness and remaining range, encoding the parameters determining Bragg peak position. Photon models use a bidirectional Mamba-3 core to capture dose contributions from materials downstream of the calculation point, while the proton model uses a forward core with learned energy-prefix tokens and a Bragg-peak refinement module. To reduce interpolation artifacts and support high spatial resolution, we introduce axial grid alignment of BEV lattices with CT slices and an implicit super-resolution representation via sub-pixel phase packing, evaluated by a differentiable Triton-accelerated resampler that reconstructs packed cubic B-spline coefficients directly in CT space. For MRI-based tasks, synthetic CTs (sCT) are generated by a patch-based conditional GAN with a SwinUNETR backbone. On the preliminary DoseRAD2026 test set, CT-to-photon and CT-to-proton models achieved 1%/1 mm local gamma pass rates of 96.8% and 96.0%, with stratified plan-level MAEs of 0.0041 and 0.0079. Substituting sCT reduced gamma pass rates to 89.7% for photon and 75.4% proton plan level doses, with stratified plan-level MAEs of 0.0093 and 0.0336. Standardised runtimes were 23.4 s and 18.4 s for CT-to-photon and CT-to-proton prediction, increasing to 39.7 s and 42.8 s for the corresponding MRI-based pipelines.
• Abstract（参考訳）: DoseRAD2026チャレンジにおける光子制御点と陽子ビームレット線量計算の高精度化を目的として,ビームアイビュー(BEV)で動作する線量推定フレームワークBEAM3Rを提案する。 我々の中心となるイノベーションは、Mamba-3状態空間深度シーケンスコアと物理ベースの輸送条件を組み合わせることで、高価な3D畳み込みを伴わずに長距離の深度輸送をモデル化する。 BEAM3Rは光子および陽子線量処理のための2次元CNNエンコーダデコーダアーキテクチャを共有し、平面BEVスライスを処理している。 プロトンビームレットは、ブラッグのピーク位置を決定するパラメータを符号化し、水と同等の厚さと残留範囲で条件付けされる。 光子モデルは双方向のマンバ3コアを用いて計算点下流の物質からの線量寄与を捉え、陽子モデルは学習されたエネルギー固定トークンとブラッグピーク精製モジュールを備えた前方コアを使用する。 補間アーティファクトの低減と高空間分解能の維持を目的として,CT空間に直接立方体B-スプライン係数を再構成するトリトン加速リサンプラーを用いて,BEV格子の軸方向格子アライメントとサブピクセル位相パッキングによる暗黙の超解像表現を導入する。 MRIベースのタスクでは、SwinUNETRバックボーンを備えたパッチベースの条件付きGANによって合成CT(sCT)が生成される。 予備的なDoseRAD2026テストセットでは、CT-to- PhotonとCT-to-Protonのモデルが、96.8%と96.0%の局所ガンマパスレートを1%/1mm達成し、プランレベルのMAEは0.0041と0.0079である。 sCTの置換により、ガンマ線通過率は89.7%、陽子線量75.4%に減少し、層状化プランレベルのMAEは0.0093と0.0336となった。 標準ランタイムは、CT-to-photonとCT-to-protonの予測で23.4 sと18.4 sであり、対応するMRIベースのパイプラインでは39.7 sと42.8 sに増加した。

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