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IMRT逆向计划中优化算法的研究

作　者: 张增芹
导　师: 孙艳蕊
学　校: 东北大学
专　业: 应用数学
关键词: IMRT 逆向计划放射治疗剂量计算 SMSA算法子野优化
分类号: R311;O224
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 38次
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内容摘要

IMRT是一种先进的三维放射治疗技术,近年来广泛用于临床肿瘤治疗。它的特点在于能实现几何形态和强度分布的双重适形,从而提高治疗比,降低对病人的伤害。与传统的正向计划不同,IMRT采用逆向计划,先由医生确定处方剂量,然后由计算机给出实现该结果的方法和参数,从而实现了治疗计划的自动最佳优化。本文根据IMRT逆向计划的研究现状,结合现代最优化方法,对IMRT逆向计划的优化作了较为深入的研究。首先介绍了规则野、不规则野的各种剂量计算模型,其中着重论述了目前常用的基于笔形束模型的剂量计算方法,用于计算由多叶准直器形成的不规则野的剂量分布；然后研究了IMRT逆向计划优化算法,针对模拟退火算法和单纯形法的特点,将二者相结合,形成了一种改进的模拟退火算法：SMSA算法,并用该算法实现了子野形状和权重的优化。实验结果表明,该算法不仅能很好的收敛于最优值,而且相比于模拟退火算法,优化速度大大提高。同时,优化过程中,为更好的保护靶区周围的正常组织及减少计算量,构建了新的优化模型；在剂量均匀性约束和组织重要程度约束的条件下,建立了新的目标函数。最后,进行了实验测试,并用剂量一体积直方图和等剂量线进行了计划评估。临床模拟病例结果表明,采用本文的算法及建立的目标函数,达到了临床要求,不仅提高了计划靶区的剂量均匀性,减少了正常组织的受照剂量,而且大大减少了逆向计划优化时间。本文对算法及目标函数的改进具有较好的实际意义和临床应用价值。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-15
  1.1 IMRT研究背景  9-12
    1.1.1 IMRT的定义  9-10
    1.1.2 IMRT的实现条件  10-11
    1.1.3 IMRT的研究目的及意义  11-12
  1.2 国内外IMRT技术研究现状  12-13
  1.3 本文主要工作  13-14
  1.4 本文结构与安排  14-15
第2章剂量计算模型  15-25
  2.1 剂量学基本概念  15-16
  2.2 规则野的剂量计算模型  16-17
  2.3 不规则野的剂量计算模型  17-24
    2.3.1 常规Clarkson方法  18-19
    2.3.2 等效射野算法  19-20
    2.3.3 蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法  20-21
    2.3.4 笔形束模型算法  21-24
  2.4 小结  24-25
第3章 IMRT逆向治疗计划优化  25-41
  3.1 课题的提出  25
  3.2 优化模型的建立  25-27
  3.3 目标函数的构建  27-31
    3.3.1 基于剂量的目标函数  27-30
    3.3.2 基于剂量-体积的目标函数  30-31
  3.4 优化过程中的剂量计算  31-33
  3.5 基于SMSA算法的IMRT治疗计划的优化  33-39
    3.5.1 SMSA算法的基本思想  33-35
    3.5.2 参数的设定  35-36
    3.5.3 SMSA算法过程  36-39
  3.6 小结  39-41
第4章实验测试与分析  41-51
  4.1 评估标准  41-43
    4.1.1 等剂量曲线  41-42
    4.1.2 等剂量曲面  42
    4.1.3 等剂量体  42
    4.1.4 剂量-体积直方图  42-43
  4.2 算法验证  43-45
  4.3 模体测试  45-46
  4.4 临床测试  46-49
  4.5 小结  49-51
第5章总结与展望  51-53
  5.1 总结  51
  5.2 展望  51-53
参考文献  53-57
致谢  57

IMRT逆向计划中优化算法的研究

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