【摘 要】
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目的利用聚类分析方法帮助物理师发现参数异常的治疗计划，提高计划核对工作效能。方法从肿瘤信息管理系统数据库中提取2010-2015年间4个野混合IMRT的835例乳腺癌治疗计划。以治疗计划的处方单次剂量、射野角度、机器跳数作为"特征"参数组成数据集。采用基于主成分分析的K-means算法对数据集进行聚类分析，将数据集划分为不同的类簇。根据距离阈值自动检测每个类簇的孤立点。物理师再通过手工核对孤立点对
【机 构】
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100021 北京，国家癌症中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院放疗科,100021 北京，国家癌症中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院放疗科,100021 北京，国家癌症中心/中国医学科
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目的利用聚类分析方法帮助物理师发现参数异常的治疗计划，提高计划核对工作效能。
方法从肿瘤信息管理系统数据库中提取2010-2015年间4个野混合IMRT的835例乳腺癌治疗计划。以治疗计划的处方单次剂量、射野角度、机器跳数作为"特征"参数组成数据集。采用基于主成分分析的K-means算法对数据集进行聚类分析，将数据集划分为不同的类簇。根据距离阈值自动检测每个类簇的孤立点。物理师再通过手工核对孤立点对应的治疗计划，判断聚类分析方法发现异常计划的准确性。
结果聚类分析程序将乳腺癌治疗计划参数所组成的样本空间分为了4个类簇，其中3个类簇均检测出孤立点。孤立点所对应的乳腺癌治疗计划中，3例治疗计划是由于靶区特殊性而成为孤立点，另外4例治疗计划均存在一定的改进空间。
结论聚类分析可有效地帮助物理师进行治疗计划的独立核对。
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