MACHINE LEARNING-BASED GENERATION OF 3D DOSE DISTRIBUTIONS FOR VOLUMES NOT INCLUDED IN A TRAINING CORPUS

• Main Authors: HAKALA, Mikko, CORDERO MARCOS, Maria Isabel, PIETILA, Ville, BOYLAN, Christopher, PELTOLA, Jarkko Y, BASIRI, Shahab, CZEIZLER, Elena, LAAKSONEN, Hannu, KUUSELA, Esa
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 30.03.2023
• Subjects: ELECTROTHERAPY; HUMAN NECESSITIES; HYGIENE; MAGNETOTHERAPY; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY

A radiation treatment plan three-dimensional dose prediction machine learning model is trained using a training corpus that includes a plurality of radiation treatment plans that are not specific to a particular patient and wherein the training corpus includes some, but not all, possible patient volumes of interest. Information regarding the patient (including information regarding at least one volume of interest for the patient that was not represented in the training corpus) is input 203 to the radiation treatment plan three-dimensional dose prediction machine model. The latter generates predicted three-dimensional dose distributions that include a predicted three-dimensional dose distribution for the at least one volume of interest that was not represented in the training corpus. Un modèle d'apprentissage machine de prédiction de dose tridimensionnelle de plan de traitement de rayonnement est entraîné à l'aide d'un corpus d'apprentissage qui comprend une pluralité de plans de traitement de rayonnement qui ne sont pas spécifiques à un patient particulier et le corpus d'apprentissage comprenant certains, mais pas l'intégralité, des volumes d'intérêt de patient possibles. Des informations concernant le patient (comprenant des informations concernant au moins un volume d'intérêt pour le patient qui n'a pas été représenté dans le corpus d'apprentissage) sont entrées dans le modèle de machine de prédiction de dose tridimensionnelle de plan de traitement de rayonnement. Ledit modèle génère des distributions de dose tridimensionnelles prédites qui comprennent une distribution de dose tridimensionnelle prédite pour le ou les volumes d'intérêt qui n'ont pas été représentés dans le corps d'apprentissage.