【摘 要】
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研究和开发了基于自适应遗传算法的质子调强放疗扫描路径优化方法,并在此基础上对质子调强放疗扫描时间进行初步临床评估。利用自适应遗传算法具有的较强容错性和全空间最优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11575180);国家重点研发计划项目(2017YFC0107500)~~
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研究和开发了基于自适应遗传算法的质子调强放疗扫描路径优化方法,并在此基础上对质子调强放疗扫描时间进行初步临床评估。利用自适应遗传算法具有的较强容错性和全空间最优搜索能力开发点扫描质子调强路径优化模块,并将其集成到自主研发的放疗计划系统,选取AAPM TG-119头颈部肿瘤和前列腺肿瘤模拟例题及两例临床病例进行测试,对比扫描路径优化前后质子放疗计划扫描路径长度。对于AAPM TG-119头颈部肿瘤和前列腺肿瘤模拟例题,总扫描路径长度分别降低了27.17%和18.72%,临床头颈部肿瘤和前列腺肿瘤病例总扫描路径长度分别降低了25.36%和32.95%,优化前后路径长度降低比率与零权重扫描点及肿瘤解剖结构有关。基于自适应遗传算法的扫描路径优化方法可减少质子调强放疗计划扫描时间,从而缩短病人治疗时间,可广泛应用于质子重扫描临床技术。
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