SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

L773:0094 2405 OR L773:2473 4209
 

Sökning: L773:0094 2405 OR L773:2473 4209 > Robust automated ra...

Robust automated radiation therapy treatment planning using scenario-specific dose prediction and robust dose mimicking

Eriksson, O. (författare)
Zhang, Tianfang (författare)
KTH,Matematisk statistik
 (creator_code:org_t)
2022-03-30
2022
Engelska.
Ingår i: Medical physics (Lancaster). - : Wiley. - 0094-2405 .- 2473-4209. ; 49:6, s. 3564-3573
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Purpose: We present a framework for robust automated treatment planning using machine learning, comprising scenario-specific dose prediction and robust dose mimicking. Methods: The scenario dose prediction pipeline is divided into the prediction of nominal dose from input image and the prediction of scenario dose from nominal dose, each using a deep learning model with U-net architecture. By using a specially developed dose–volume histogram–based loss function, the predicted scenario doses are ensured sufficient target coverage despite the possibility of the training data being non-robust. Deliverable plans may then be created by solving a robust dose mimicking problem with the predictions as scenario-specific reference doses. Results: Numerical experiments are performed using a data set of 52 intensity-modulated proton therapy plans for prostate patients. We show that the predicted scenario doses resemble their respective ground truth well, in particular while having target coverage comparable to that of the nominal scenario. The deliverable plans produced by the subsequent robust dose mimicking were showed to be robust against the same scenario set considered for prediction. Conclusions: We demonstrate the feasibility and merits of the proposed methodology for incorporating robustness into automated treatment planning algorithms. 

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Samhällsfarmaci och klinisk farmaci (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Basic Medicine -- Social and Clinical Pharmacy (hsv//eng)

Nyckelord

dose mimicking
knowledge-based planning
robust optimization
scenario dose prediction
Automation
Deep learning
Knowledge based systems
Optimization
Radiotherapy
Dose mimicing
Input image
Knowledge based planning
Learning models
NET architecture
Radiation therapy treatment planning
Target coverage
Treatment planning
Forecasting
adult
algorithm
article
controlled study
dose volume histogram
feasibility study
human
loss of function mutation
male
pipeline
prediction
prostate
proton therapy
intensity modulated radiation therapy
organs at risk
procedures
radiotherapy dosage
radiotherapy planning system
Humans
Radiotherapy Planning
Computer-Assisted
Radiotherapy
Intensity-Modulated

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Eriksson, O.
Zhang, Tianfang
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Medicinska och f ...
och Samhällsfarmaci ...
Artiklar i publikationen
Medical physics ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy