SCG算法優(yōu)化調強放射治療計劃子野權重研究.pdf

1、放射治療是醫(yī)治癌癥的三大主要手段之一，據估計，約有60％-70％的腫瘤病人需要進行放射治療，40％的癌癥治愈病人是由放射治療治愈的，具有十分重大的意義。從經典的三維適形放射治療技術發(fā)展到現在的調強放射治療技術(intensity-modulatedradiotherapy，IMRT)，是放射腫瘤學史上的一次重大變革。但鑒于實際問題的復雜性，IMRT的優(yōu)勢還遠沒有在臨床應用中完全發(fā)揮出來。IMRT治療計劃作為調強放療的核心和基礎，其中尚有

2、許多急需解決的問題。 隨著IMRT研究的深入和逆向治療計劃的發(fā)展，放射治療中如何自動選擇射野參數引起了廣泛關注。在傳統(tǒng)放射治療中，射野參數的選擇是通過反復試錯(tryanderror)的方法實現的，治療計劃的優(yōu)劣往往依賴于計劃設計者的經驗，由于IMRT采用逆向計劃，需要選擇的參數很多，通過試錯的方式根本無法完成，必須使用優(yōu)化方法來提高治療計劃設計水平。在過去的十多年中，人們對IMRT射野參數優(yōu)化的優(yōu)化方法進行了大量研究，最常用的

3、包括：線性規(guī)劃法、均方優(yōu)化法、梯度方法、有約束模擬退火法和遺傳算法等。 梯度算法是目前商用調強放療(IMRT)計劃系統(tǒng)中最常用的算法之一。M(φ)ller提出的SCG(scaledconjugategradient，縮放共軛梯度法)算法很好地解決了梯度算法中的線性搜索過程，進一步提高了梯度算法的性能。X.D.Zhang等人在Philips的Pinnacle計劃系統(tǒng)上證實，縮放共軛梯度法的速度是常規(guī)共軛梯度法的2倍以上。在我國，這

4、方面的研究還基本處于空白。 在本文中，我們將筆射束核模型應用于IMRT劑量計算，并用SCG算法實現了IMRT計劃優(yōu)化中射束權重的優(yōu)化。優(yōu)化過程中采用了基于劑量的目標函數，建立了劑量均勻性約束和組織重要程度約束函數。用等劑量線和劑量-體積直方圖來評估計劃的優(yōu)劣。最后我們初步完成了一套IMRT治療計劃優(yōu)化系統(tǒng)。 研究結果表明，SCG算法是一種有效的IMRT筆射束子野權重優(yōu)化方法，能夠得到較高適形度的劑量分布，在IMRT射野參