In this thesis, the problem of predicting the full dose distribution from a partially modeled dose calculation is addressed. Two solutions were studied: a vanilla Hierarchically Densely Connected U-net (HDUnet) and a Conditional Generative Adversarial Network (CGAN) with HDUnet as a generator. The CGAN approach is a 3D version of Pix2Pix [1] for Image to Image translation which we name Dose2Dose. The research question that this project tackled is whether the Dose2Dose can learn more effective dose transformations than the vanilla HDUnet. To answer this, the models were trained using dose calculations of phantom slabs generated for the problem in pairs of inputs (doses without magnetic field) and targets (doses with magnetic field). Once trained, the models were evaluated and compared in various aspects. The evidence gathered suggests that the vanilla HDUnet model can learn to generate better dose predictions than the generative model. However, in terms of the resulting dose distributions, the samples generated from the Dose2Dose are as likely to belong to the target dose calculation distribution as those of the vanilla HDUnet. The results contain errors of considerable magnitude, and do not accomplish clinical suitability tests. / I denna avhandling har problemet med att förutsäga full dosfördelning från en delvis modellerad dosberäkning tagits upp. Två lösningar studerades: ett vanilla HDUnet och ett betingat generativt nätverk (CGAN) med HDUnet som generator. CGAN -metoden var en 3D-version av Pix2Pix [1] för översättning av bild till bild med namnet Dose2Dose. Forskningsfrågan som detta projekt tog upp var om Dose2Dose kan lära sig mer effektiva dostransformationer än vanilla HDUnet. För att svara på detta tränades modellerna med hjälp av parvisa dosberäkningar, i indata (doser utan magnetfält) och mål (doser med magnetfält).. När de var tränade utvärderades modellerna och jämfördes i olika aspekter. De samlade bevisen tyder på att Vanilla HDUnet -modellen kan lära sig att generera bättre dosförutsägelser än den generativa modellen. När det gäller de resulterande dosfördelningarna är emellertid de prover som genererats från Dose2Dose lika sannolikt att tillhöra måldosberäkningsfördelningen som de för vanilla HDUnet. Resultaten innehåller stora storleksfel och uppfyller inte kraven för klinisk tillämpbarhet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-305903 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Liberman Bronfman, Sergio Felipe |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:788 |
Page generated in 0.0034 seconds