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J-GLOBAL ID：202002233400223531   整理番号：20A2531762

拡大畳込みを伴う密結合ネットワークを用いた食道放射線治療のためのボクセルレベル線量分布の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting voxel-level dose distributions for esophageal radiotherapy using densely connected network with dilated convolutions

著者 (9件)： Zhang Jingjing (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, People’s Republic of China) ,  Zhang Jingjing (These authors have contributed equally to this work.) ,  Liu Shuolin (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, People’s Republic of China) ,  Liu Shuolin (These authors have contributed equally to this work.) ,  Yan Hui (Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, People’s Republic of China) ,  Yan Hui (These authors have contributed equally to this work.) ,  Li Teng (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, People’s Republic of China) ,  Mao Ronghu (Department of Radiation Oncology, The Affiliated Cancer Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, People’s Republic of China) ,  Liu Jianfei (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, People’s Republic of China)
資料名： Physics in Medicine and Biology  (Physics in Medicine and Biology)
巻： 65  号： 20  ページ： 205013 (11pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0324A  ISSN： 0031-9155  CODEN： PHMBA7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,PTVとOARの間の距離情報,ならびに画像情報を高密度接続ネットワーク(DCNN)に統合することにより,ボクセルレベル線量予測フレームワークを開発することを目的とする。最初に,PTV画像,OAR画像,CT画像,距離画像からなる4チャネル特徴マップを構築した。次に,高密度接続ニューラルネットワークを構築し,ボクセルレベル線量予測のために訓練した。OARsの形状およびサイズは高度に矛盾しないことを考慮して,拡張畳込みを採用して,多重スケールから特徴を捉えた。最後に,提案したネットワークを,98の臨床的に承認された治療計画に基づいて,5倍の交差検証で評価した。DCNNのボクセルレベル平均絶対誤差(MAE_V)はPTVで2.1%,左肺で4.6%,右肺で4.0%,心臓で5.1%,脊髄で6.0%,体で3.4%であり,従来のU-Net,Resnet-antiResnet,U-Resnet-Dは0.1-0.8%であった。この結果は,距離画像とDCNNモデルの導入によって,予測線量分布の精度を著しく改良できることを示した。本アプローチは,食道放射線療法における治療計画の質保証と自動化をサポートするための新しい線量予測ツールを提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  自動化 ,  *ネットワーク ,  品質保証 ,  心臓 ,  ニューラルネットワーク ,  脊髄 ,  *放射線療法 ,  *放射線量 ,  *食道 ,  チャネル ,  *線量分布 ,  治療計画 ,  距離画像
準シソーラス用語： CT画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡大 ,  畳込み ,  食道 ,  放射線治療 ,  線量分布 ,  予測