Sub-second photon dose prediction via transformer neural networks

Fast dose calculation is critical for online and real time adaptive therapy workflows. While modern physics-based dose algorithms must compromise accuracy to achieve low computation times, deep learning models can potentially perform dose prediction tasks with both high fidelity and speed. We present a deep learning algorithm that, exploiting synergies between Transformer and convolutional layers, accurately predicts broad photon beam dose distributions in few milliseconds. The proposed improved Dose Transformer Algorithm (iDoTA) maps arbitrary patient geometries and beam information (in the form of a 3D projected shape resulting from a simple ray tracing calculation) to their corresponding 3D dose distribution. Treating the 3D CT input and dose output volumes as a sequence of 2D slices along the direction of the photon beam, iDoTA solves the dose prediction task as sequence modeling. The proposed model combines a Transformer backbone routing long-range information between all elements in the sequence, with a series of 3D convolutions extracting local features of the data. We train iDoTA on a dataset of 1700 beam dose distributions, using 11 clinical volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans (from prostate, lung and head and neck cancer patients with 194-354 beams per plan) to assess its accuracy and speed. iDoTA predicts individual photon beams in ~50 milliseconds with a high gamma pass rate of 97.72% (2 mm, 2%). Furthermore, estimating full VMAT dose distributions in 6-12 seconds, iDoTA achieves state-of-the-art performance with a 99.51% (2 mm, 2%) pass rate. Offering the sub-second speed needed in online and real-time adaptive treatments, iDoTA represents a new state of the art in data-driven photon dose calculation. The proposed model can massively speed-up current photon workflows, reducing calculation times from few minutes to just a few seconds

Aplicaciones móviles y enseñanza musical. Formación docente

Se presenta una experiencia de innovación y renovación metodológica, cuyo objetivo es introducir las tabletas y teléfonos inteligentes en la enseñanza musical universitaria del futuro profesorado y analizar sus repercusiones en los agentes y el contexto. La actuación desarrollada resulta muy positiva y replicable en todos los niveles de enseñanza. Se concretan los beneficios obtenidos tanto para el alumnado, como para el profesorado y para la educación musical en su conjunto

Recursos tecnológicos y educativos destinados al enfoque pedagógico Flipped Learning

La incursión de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TIC) sobre la docencia ha aportado mu´l ples bene cios en la educación en general y la universitaria en par cular, facilitando y mejorando el proceso de enseñanzaaprendizaje. Se presenta un proyecto en equipo docente universitario cuya nalidad era integrar diversos recursos educa vos y herramientas TIC en el proceso forma vo de las diferentes asignaturas, evaluando su capacidad para favorecer la aplicación del enfoque pedagógico Flipped Learning. Se explica brevemente la metodología Flipped u lizada y se muestran los diferentes recursos y herramientas tecnológicas agrupadas segu´n su funcionalidad, describiendo sus posibilidades de aplicación didác ca. Los resultados obtenidos tras el análisis del proyecto muestran la gran can dad y variedad de TIC que favorecen el Flipped Learning, siendo numerosas sus aplicaciones didác cas tanto dentro como fuera de las sesiones presenciales. El uso de estas TIC ha supuesto un impacto posi vo en los estudiantes, mejorando su par cipación y percepción de las tareas académicas y aumentando la can dad y calidad de conocimientos adquiridos. También ha tenido un efecto posi vo en la labor del profesorado y en la relación docente-alumnado. Han favorecido la puesta en prác ca de dinámicas ac vas como el trabajo colabora vo y la discusión, constatándose los bene cios que ofrece el binomio tecnología y enfoque Flipped. Su aplicación en muy variadas asignaturas evidencia su posibilidad de extrapolación a otras materias y disciplinas de conocimiento

Acercar la flipped classroom al aula de música universitaria mediante el uso de aplicaciones para realizar y gestionar vídeos. Percepción y valoración de los estudiantes

En la actualidad es muy común que la enseñanza universitaria sea eminentemente expositiva, siendo necesario cambiar este enfoque para conseguir mayor dinamismo y motivación. En este artículo se describe un proyecto cuyo objetivo es integrar el enfoque pedagógico Flipped Classroom en la educación musical universitaria a través de la utilización de aplicaciones tecnológicas para realizar y gestionar vídeos. Se presenta la metodología del proyecto y enumeran las herramientas TIC utilizadas en el mismo indicando sus principales características. Mediante el análisis de dos cuestionarios diferentes, uno previo y otro posterior al proyecto, efectuados a los estudiantes universitarios, se conoce la experiencia inicial y la percepción que tienen ante las TIC y el enfoque Flipped Classroom y se examina la utilidad de las herramientas empleadas para llevar a cabo dicha metodología. Los datos ofrecidos por el alumnado muestran que los recursos tecnológicos utilizados han favorecido la autonomía, el trabajo continuado, la motivación del alumnado y la profundización en los contenidos de las asignaturas. Se destaca el beneficio de estos recursos tecnológicos para la puesta en práctica del enfoque Flipped Classroom, valorándose como una metodología activa que optimiza el proceso educativo universitario

Flipped classroom en la educación musical

Este artículo presenta una experiencia de introducción de las metodologías inductivas de estudio previo y clase interactiva, flipped classroom o clase invertida, en la educación musical universitaria. Se analizan los beneficios obtenidos en el alumnado, las asignaturas y el proceso de enseñanza-aprendizaje, que se valoran como óptimas para desarrollarse en cualquier nivel educativo

Desarrollo de la competencia digital musical en la formación inicial docente

El objetivo de esta experiencia es desarrollar la competencia digital musical del alumnado universitario, futuro docente, de modo que sea posible su utilización didáctica óptima en los diversos contextos educativos en los que podrá ejercer. Los resultados muestran los beneficios en los estudiantes y analizan los principales aspectos clave que han posibilitado este desarrollo competencial, aplicables tanto en la formación inicial como continua del profesorado

La Educación Musical en el actual currículo español. ¿Qué formación recibe el alumnado en la enseñanza Primaria?

La legislación educativa, tanto estatal como sus concreciones autonómicas, establecen el marco sobre el que se asienta la Educación Musical en la etapa de Primaria. Este documento estudia en profundidad, desde una perspectiva cualitativa, la normativa actual de las diferentes Administraciones con el fin de comprender la posición que ocupa la enseñanza musical a lo largo del territorio español y conocer cuál es el aprendizaje buscado en el alumnado, comprobando si existen diferencias educativas significativas dependiendo del lugar en el que se viva. Se analizan los elementos que constituyen el currículo, prestando especial atención a la dedicación temporal y los aprendizajes musicales pretendidos. Tras la revisión bibliográfica de estos textos legislativos, se apuntan las posibles repercusiones para el futuro de la Educación Musical obligatoria para esta etapa

A probabilistic deep learning model of inter-fraction anatomical variations in radiotherapy

In radiotherapy, the internal movement of organs between treatment sessions causes errors in the final radiation dose delivery. Motion models can be used to simulate motion patterns and assess anatomical robustness before delivery. Traditionally, such models are based on principal component analysis (PCA) and are either patient-specific (requiring several scans per patient) or population-based, applying the same deformations to all patients. We present a hybrid approach which, based on population data, allows to predict patient-specific inter-fraction variations for an individual patient. We propose a deep learning probabilistic framework that generates deformation vector fields (DVFs) warping a patient's planning computed tomography (CT) into possible patient-specific anatomies. This daily anatomy model (DAM) uses few random variables capturing groups of correlated movements. Given a new planning CT, DAM estimates the joint distribution over the variables, with each sample from the distribution corresponding to a different deformation. We train our model using dataset of 312 CT pairs from 38 prostate cancer patients. For 2 additional patients (22 CTs), we compute the contour overlap between real and generated images, and compare the sampled and ground truth distributions of volume and center of mass changes. With a DICE score of 0.86 and a distance between prostate contours of 1.09 mm, DAM matches and improves upon PCA-based models. The distribution overlap further indicates that DAM's sampled movements match the range and frequency of clinically observed daily changes on repeat CTs. Conditioned only on a planning CT and contours of a new patient without any pre-processing, DAM can accurately predict CTs seen during following treatment sessions, which can be used for anatomically robust treatment planning and robustness evaluation against inter-fraction anatomical changes

Towards the Consolidation of Cybersecurity Standardized Definitions

[ES] La ciberseguridad es un dominio vasto y complejo, por lo que las empresas están buscando activamente soluciones eficientes en este área. Los Knowledge Graphs (KG) son uno de los mecanismos que utilizan las organizaciones para explorar la seguridad entre activos y posibles ataques. Sin embargo, la gran cantidad de información puede generar una mala interpretación de los conceptos representados en estos modelos conceptuales. Como un Knowledge Graph puede considerarse una implementación de una conceptualización, la base de los conceptos es fundamental. De ahí, el apoyo de las mejores prácticas de Modelado Conceptual, especialmente de la rama de Ontologías. En este informe se lleva a cabo un estudio piloto para descubrir el estado del arte en ”Ontologías de Ciberseguridad”. A partir de este estudio, proponemos una encuesta para ampliar nuestro enfoque terminológico. La encuesta produjo una gran cantidad de datos, por lo que desarrollamos una API REST para la manipulación de datos y una base de datos NoSQL para almacenarlos, que es la principal contribución de este documento. Nuestro objetivo es proporcionar una herramienta de análisis ontológico para ayudar a las partes interesadas a evitar malas interpretaciones durante el desarrollo y la implementación de los KG.[EN] Cybersecurity is a vast and complex domain, therefore enterprises are actively seeking efficient solutions in this matter. Knowledge Graphs (KG) are one of the mechanisms that organizations use to explore the security among assets and possible attacks. However, the great amount of information can create misinterpretation of concepts represented in these structures of conceptualizations. As a KG may be considered an implementation of a conceptualization, the grounding of concepts is fundamental. Therefore, the support of Conceptual Modeling best-practices, especially regarding the branch of Ontologies. We made a pilot study that finds out the state-of-art in ”Cybersecurity Ontologies”. From this study, we propose a survey to extend our terminological approach. The survey produced a huge amount of data, thus we develop a REST API for data manipulation and a NoSQL database to store them which is the main contribution of this document. Our goal is to provide an ontological analysis tool to help stakeholders avoid misinterpretations during KGs development and implementation.This work has been developed under the project Digital Knowledge Graph – Adaptable Analytics API with the financial support of Accenture LTD.Franco Martins Souza, B.; Serrano Gil, LJ.; Reyes Román, JF.; Panach Navarrete, JI.; Pastor López, O. (2021). Towards the Consolidation of Cybersecurity Standardized Definitions. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/16389