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针对调强放疗逆向计划过程中手动调整目标函数权重因子所需时间长、效率低的问题,利用定积分理论构造了各物理准则子目标函数权重因子调整策略,提出一种自动迭代调整权重因子的放疗优化方法.首先,根据基于定积分提出的权重因子调整策略自动迭代调整权重因子.迭代完成后,根据评价准则评估所得计划是否临床接受,如果可以接受,则结束优化过程,否则通过引入额外的补偿系数,赋予未满足剂量目标相关的子目标函数更高惩罚,然后重复上述步骤直到生成满意计划或者达到最大迭代次数.通过与同病例的人工计划相比,从剂量学和生物学两方面比较和评价,在10例前列腺癌病例上验证所提出方法的有效性.实验表明,就DVH曲线和剂量统计特性而言,自动计划较人工计划能够在保证靶区剂量覆盖特性相似的前提下,膀胱的平均剂量、V65、V70、正常组织并发症概率和广义等效均匀剂量分别降低了 0.53 Gy、4.6%、3.33%、0.37%和0.22 Gy;直肠的最大剂量、V50和V65分别降低了 0.54Gy、0.66%、1.64%.除膀胱V75有显著性差异外(P<0.05),其它统计指标均无显著性差异(P>0.05).采用自动优化方法1~3 min即可生成满足临床剂量要求的计划,而采用人工试误的方法则需1~3 h.总之,基于定积分的放疗权重因子自动优化方法能够提高放疗效率,生成满

作者:郭彩萍;张俊生;张晓娟

来源:中国生物医学工程学报 2022 年 41卷 3期

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郭彩萍;张俊生;张晓娟
来源:
中国生物医学工程学报 2022 年 41卷 3期
标签:
权重因子 逆向计划 定积分 自动计划 物理优化
针对调强放疗逆向计划过程中手动调整目标函数权重因子所需时间长、效率低的问题,利用定积分理论构造了各物理准则子目标函数权重因子调整策略,提出一种自动迭代调整权重因子的放疗优化方法.首先,根据基于定积分提出的权重因子调整策略自动迭代调整权重因子.迭代完成后,根据评价准则评估所得计划是否临床接受,如果可以接受,则结束优化过程,否则通过引入额外的补偿系数,赋予未满足剂量目标相关的子目标函数更高惩罚,然后重复上述步骤直到生成满意计划或者达到最大迭代次数.通过与同病例的人工计划相比,从剂量学和生物学两方面比较和评价,在10例前列腺癌病例上验证所提出方法的有效性.实验表明,就DVH曲线和剂量统计特性而言,自动计划较人工计划能够在保证靶区剂量覆盖特性相似的前提下,膀胱的平均剂量、V65、V70、正常组织并发症概率和广义等效均匀剂量分别降低了 0.53 Gy、4.6%、3.33%、0.37%和0.22 Gy;直肠的最大剂量、V50和V65分别降低了 0.54Gy、0.66%、1.64%.除膀胱V75有显著性差异外(P<0.05),其它统计指标均无显著性差异(P>0.05).采用自动优化方法1~3 min即可生成满足临床剂量要求的计划,而采用人工试误的方法则需1~3 h.总之,基于定积分的放疗权重因子自动优化方法能够提高放疗效率,生成满