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北京生物医学工程 2024年第1期43卷 78-82,87页

作者：杨皓文罗吉高大地邸元帅复旦大学附属肿瘤医院放疗射治疗中心上海200032

目的随着当前医院肿瘤患者放疗数量的日益增长,对放疗设备持续稳定治疗的要求越来越高。放疗直线加速器是放射治疗的主要设备,多叶准直器(multileaf collimator,MLC)是调强放疗最为频繁的系统之一,但其故障发生率较高,一旦发生故障宕机... 详细信息

目的随着当前医院肿瘤患者放疗数量的日益增长,对放疗设备持续稳定治疗的要求越来越高。放疗直线加速器是放射治疗的主要设备,多叶准直器(multileaf collimator,MLC)是调强放疗最为频繁的系统之一,但其故障发生率较高,一旦发生故障宕机,不仅影响患者治疗效果,还会给医院带来经济损失。因此,快速准确识别并排除故障,对保障MLC系统的正常运行具有重要意义。本文提出一种基于概率神经网络(probabitistic neural network,PNN)的MLC系统故障识别诊断方法,为MLC系统的不同故障现象和类型提供维修依据。方法结合复旦大学附属肿瘤医院医科达放疗加速器故障维修经验及日常报错记录,整理分析MLC系统构成及常见故障现象共140例,统计研究常见故障下设备状态的各项参数数据。选取能够表征故障特征的信息作为输入向量和故障分类输出向量,用不同特征输入向量的组合代表不同的故障类型。数据归一化乱序处理后,创建PNN神经网络模型并进行训练。最后对比分析故障的实际分类和预测分类结果。结果通过分类结果对比和混淆矩阵可知,训练集样本一共98个,预测对比精确度为100%;测试集样本一共42个,预测对比精确度为97.619%,训练总时间为4.626 s。结论基于PNN概率神经网络的MLC系统故障识别诊断模型具有训练速度快、容错性好、识别诊断精准度高等优势。

关键词：放疗加速器多叶准直器概率神经网络故障识别精确度

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Mobetron术中放疗加速器的物理测试和操作技术

引用

实用临床医药杂志 2016年第5期20卷 88-91页

作者：陈毅沈文同赵胜光张毅斌段隆焱许赪上海交通大学医学院附属瑞金医院放疗科上海200025

目的探讨Mobetron 1000移动式术中放疗加速器电子线的剂量学特性和操作技术。方法对Mobetron加速器所配套的47个不同形状、尺寸的限光筒进行4、6、9、12 Mev共4种能量的物理数据测量分析,总结临床32例患者的术中放射治疗操作经验。结果... 详细信息

目的探讨Mobetron 1000移动式术中放疗加速器电子线的剂量学特性和操作技术。方法对Mobetron加速器所配套的47个不同形状、尺寸的限光筒进行4、6、9、12 Mev共4种能量的物理数据测量分析,总结临床32例患者的术中放射治疗操作经验。结果直径10 cm、端面0°的限光筒的4、6、9、12 Mev能量的最大深度剂量分别是0.6、1.2、1.6、2 cm,治疗深度分别为0.9、1.8、2.5、3.4 cm。32例患者术中放射治疗剂量正确,操作顺利,无意外发生。结论应用移动式术中放疗加速器具有正常组织保护好、治疗时间短、生物效应高等优势。

关键词：放疗加速器物理测试操作技术 Mobetron

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