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作者：张朵儿中国科学技术大学

学位级别：硕士

在临床放射治疗工作流程中,放疗计划的质量起到重要作用,是实现精准放疗的重要一环。然而,制定调强放射治疗计划是一个费时费力的过程,且受到多种临床因素的影响。自动计划可以通过学习已有专家数据库中患者解剖结构和剂量分布的对应特... 详细信息

在临床放射治疗工作流程中,放疗计划的质量起到重要作用,是实现精准放疗的重要一环。然而,制定调强放射治疗计划是一个费时费力的过程,且受到多种临床因素的影响。自动计划可以通过学习已有专家数据库中患者解剖结构和剂量分布的对应特征,提高放疗计划设计的效率。但是,目前常见的基于数据库的自动放疗计划(Knowledge-based planning,KBP)方法主要是从患者的解剖结构中提取低维特征并用于搜索匹配找到结构最相似的患者,再通过解剖结构相似患者的临床计划预测新患者的计划,然而这个过程中常常丢失一部分结构信息。在本文中,我们提出了一种直接基于患者三维解剖结构的自动放疗计划方案,可以直接通过三维靶区和危及器官的相似性匹配得到解剖结构相似的病人。我们选用中国科学技术大学第一附属医院的81例宫颈癌计划,提取患者靶区及危及器官及其剂量学参数建立匹配数据库。随机选取20名患者,利用留一法,即选取1名患者,在剩余80名患者的数据库中进行相似度快速匹配,选出靶区和感兴趣的危及器官相似度高的患者作为相似匹配结果,并选取其对应剂量学参数作为预测参数进行放疗计划优化,最后将生成的自动计划与其临床计划进行比较,分析其差异。本研究的两大创新点,分别是直接应用患者三维解剖结构进行相似性配准以及通过放疗计划系统脚本实现放疗计划设计自动设置。结果表明,本文提出的自动计划在绝大多数剂量参数上与临床计划的质量相当或更优。其中,膀胱的V50Gy剂量显著降低了2.85±3.16%(p自动计划大大缩短了放疗计划设计的过程,整个自动计划包括调强优化所需要的时间小于6分钟。在此基础上,我们还进一步研究了基于深度学习的自动勾画进行自动计划的可能性,实现宫颈癌放射治疗全流程自动化。建立放疗流程的自动化处理可以辅助医生以及物理师高效完成放疗计划设计并提高临床计划质量。但这是探索性的尝试,临床应用及其实用性仍需要进一步验证。

关键词：自动放疗计划宫颈癌放射治疗三维器官配准自动勾画深度学习

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鼻咽癌IMRT自动计划与人工计划比较

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中华放射肿瘤学杂志 2018年第12期27卷 1072-1077页

作者：辛欣李厨荣黎杰王培尹刚郎锦义四川省肿瘤医院放疗科成都610041

目的将鼻咽癌调强放疗的自动计划与人工计划进行对比,探讨自动计划在鼻咽癌放疗中是否有优势.方法回顾性纳入97例鼻咽癌患者,所有患者均在Eclipse治疗计划系统上完成调强放疗人工计划的制作.使用Pinnacle3治疗计划系统的自动计划软件... 详细信息

目的将鼻咽癌调强放疗的自动计划与人工计划进行对比,探讨自动计划在鼻咽癌放疗中是否有优势.方法回顾性纳入97例鼻咽癌患者,所有患者均在Eclipse治疗计划系统上完成调强放疗人工计划的制作.使用Pinnacle3治疗计划系统的自动计划软件包重新进行调强放疗自动计划制作.统计对比两种计划方式得到的靶区剂量95%靶区体积所对应的剂量、靶区均匀指数和靶区适形指数,正常器官剂量.结果人工计划和自动计划PTV覆盖率和均匀性相近( P=0. 30).与人工计划相比,自动计划在正常器官保护方面更为出色,平均剂量降低了270~1870 cGy (P=0. 16).结论自动计划在保证靶区处方剂量的同时能让正常器官的剂量进一步降低,放疗计划的质量有明显提高.

关键词：自动放疗计划人工放疗计划鼻咽肿瘤/放射疗法

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基于多目标优化技术的KBP模型精炼方法研究

基于多目标优化技术的KBP模型精炼方法研究

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作者：蔡马凡南华大学

学位级别：硕士

多目标优化(MCO)技术能在人工计划的基础上进一步提高计划的质量,但耗时较长。而基于先验知识自动计划(KBP)模型对计划的预测效果在很大程度上取决于数据库中计划的质量,其生成计划速度快,但精度有待提高。因此利用多目标优化(MCO)技术... 详细信息

多目标优化(MCO)技术能在人工计划的基础上进一步提高计划的质量,但耗时较长。而基于先验知识自动计划(KBP)模型对计划的预测效果在很大程度上取决于数据库中计划的质量,其生成计划速度快,但精度有待提高。因此利用多目标优化(MCO)技术提高基于KBP模型数据库中计划的质量,从而改善模型,提高模型预测的精确度,从而得到一个速度快且质量高的自动计划模型。此次选取湘雅医院肿瘤放疗科已经完成放疗的55例鼻咽癌患者IMRT计划,患者年龄40-75岁(平均53岁),鼻咽癌分期为T1-T3期。由于个体差异性,处方剂量为50-70Gy不等。为了消除不同患者处方剂量的差异性,方便统计分析,对每个患者的处方剂量进行了归一化。每个病例都采用固定野调强放疗(IMRT)技术。随机选择40个病例的IMRT计划作为训练集1,通过多目标优化技术对训练集1中的IMRT计划进行预处理,构建新的训练集2。将初始训练集1和处理后的训练集2作为样本,分别训练得到传统的KBP模型和多目标优化技术精炼后的MCO-KBP模型。在剩余15个病例中随机选择5例作为验证集,其余10例作为测试集。验证通过后用测试集对初始的人工计划以及传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的计划质量进行统计学分析。结果表明多目标优化技术在一定程度上能改善计划的质量,但优化时间较长。传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的靶区剂量(D)都能满足临床要求,CI与HI基本一致(P>0.05),且MCO-KBP模型生成的自动计划中重要危及器官的剂量比传统KBP模型更低。例如,与传统KBP模型相比,MCO-KBP模型生成的自动计划中,脑干D平均偏低2.13Gy,左腮腺D平均偏低1.39Gy,右腮腺D平均偏低1.59Gy,左视神经D平均偏低1.42Gy,右视神经D平均偏低1.16Gy,垂体D平均偏低1.88Gy,上述剂量学指标具备统计学意义。与传统的KBP模型相比,精修后的MCO-KBP模型设计的IMRT计划对危及器官的保护具有明显优势,证明了利用MCO技术提高KBP模型的计划设计质量是可行的。

关键词：基于先验知识自动计划(KBP) 多目标优化(MCO) 自动放疗计划调强放射治疗(IMRT) 剂量预测

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