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目的:提出一种基于元启发策略的放疗自动计划方法(ATP-STAR),并验证其有效性。方法:ATP-STAR方法的主要过程为先对优化参数进行向量化编码,采用高斯卷积修正优化参数,再利用模拟退火选择备选优化参数向量集,结合射野通量优化,并行探索最优的优化参数组合,实现计划自动试错。选取20例肿瘤个体化差异较大的病例进行方法测试。邀请具备5年以上临床工作经验的物理师进行人工计划设计。人工计划和ATP-STAR计划均基于开源matRad计划系统完成,射野及处方剂量与临床治疗计划保持一致。分析不同病种ATP-STAR与人工计划的靶区和危及器官剂量学差异。结果:对靶区而言,ATP-STAR计划的均匀性优于人工计划(脑瘤: z=2.28, P=0.022;肺癌: z=2.29, P=0.022;肝癌: z=2.11, P=0.035),脑瘤和肝癌ATP-STAR计划的适形性与人工计划相当,肺癌ATP-STAR计划的适形性略差于人工计划( z=2.29, P=0.022)。对脑瘤的危及器官而言,相比于人工计划,ATP-STAR计划的左眼晶状体 Dmean平均受量由2.19 Gy降至1.76 Gy( z=2.28, P=0.022),左视神经 Dmean由11.36 Gy降至10.22 Gy( z=2.28, P=0.022),右视神经 Dmax

作者:杨晓喻;赵于前;杨振;李书舟;邵其刚;曹瑛

来源:中华放射医学与防护杂志 2023 年 43卷 1期

知识库介绍

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作者:
杨晓喻;赵于前;杨振;李书舟;邵其刚;曹瑛
来源:
中华放射医学与防护杂志 2023 年 43卷 1期
标签:
放射治疗 自动计划 优化 Radiation therapy Automatic planning Optimization
目的:提出一种基于元启发策略的放疗自动计划方法(ATP-STAR),并验证其有效性。方法:ATP-STAR方法的主要过程为先对优化参数进行向量化编码,采用高斯卷积修正优化参数,再利用模拟退火选择备选优化参数向量集,结合射野通量优化,并行探索最优的优化参数组合,实现计划自动试错。选取20例肿瘤个体化差异较大的病例进行方法测试。邀请具备5年以上临床工作经验的物理师进行人工计划设计。人工计划和ATP-STAR计划均基于开源matRad计划系统完成,射野及处方剂量与临床治疗计划保持一致。分析不同病种ATP-STAR与人工计划的靶区和危及器官剂量学差异。结果:对靶区而言,ATP-STAR计划的均匀性优于人工计划(脑瘤: z=2.28, P=0.022;肺癌: z=2.29, P=0.022;肝癌: z=2.11, P=0.035),脑瘤和肝癌ATP-STAR计划的适形性与人工计划相当,肺癌ATP-STAR计划的适形性略差于人工计划( z=2.29, P=0.022)。对脑瘤的危及器官而言,相比于人工计划,ATP-STAR计划的左眼晶状体 Dmean平均受量由2.19 Gy降至1.76 Gy( z=2.28, P=0.022),左视神经 Dmean由11.36 Gy降至10.22 Gy( z=2.28, P=0.022),右视神经 Dmax