基于知识库及重叠体积直方图算子的IMRT计划质量控制方法研究

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与传统的放射治疗技术相比,调强放射治疗(IMRT)具有诸多优点,目前IMRT成为一种临床广泛使用的放疗技术。但是IMRT涉及大规模参数优化问题,致使IMRT计划制定周期长、效率低,难以保证计划的高质量,因此如何保证和提高IMRT计划的质量以及计划制定的效率已经成为目前放射治疗计划研究的热点之一。本文结合IMRT计划的先验知识和重叠体积直方图(the overlap volume histogram,OVH)描述子,对IMRT计划的质量控制方法进行了较为深入的研究。首先,介绍了临床上常用的IMRT计划质量控制和优化方法;其次,根据IMRT放疗中形状分布和剂量分布之间的关系,构建了基于形状关系知识的IMRT计划质量控制模型,为IMRT计划的质量控制提供了新的途径;然后,研究了用于形状关系检索的重叠体积直方图描述子,提出基于MATLAB的计算方法;最后,对基于OVH及IMRT先验知识的质量控制方法进行了研究,为制定高质量的IMRT计划提出一套更有效的质量控制方案;并提出了基于最小距离的快速检索方法,以有效提高形状检索的效率。为了验证所提出方法的可靠性与有效性,本文利用临床鼻咽癌病例的IMRT计划,对OVH算子的几何描述性能以及IMRT计划质量控制方法的性能进行了详细的分析。实验结果表明:1)本文中的计算方法能够有效地计算出临床IMRT计划的OVH曲线,它能够简洁的表达出三维目标之间的几何形状关系特征,具有良好的形状关系辨识能力;2)基于知识库和OVH算子的IMRT计划质量控制方法可靠有效,能够发现具有较大优化空间的IMRT计划,这些治疗计划经过再次优化后,靶区剂量可以得到有效提高,危及器官受照剂量减少,保证了IMRT治疗计划的高质量。
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