【摘要】：放射治療是治療惡性腫瘤的主要手段之一。在過去的二十年中,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、計(jì)算機(jī)斷層掃描和磁共振成像等醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù)的不斷發(fā)展,放射治療技術(shù)殺死腫瘤細(xì)胞并保護(hù)正常組織的能力得到了極大的提高。調(diào)強(qiáng)放射治療(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)是三維適形放射治療技術(shù)的一種,具備提供更好靶區(qū)劑量、更好保護(hù)正常組織、有效改善癌癥患者的生存質(zhì)量的潛力,已成為本世紀(jì)放射治療的主流技術(shù)。其通過計(jì)算機(jī)輔助的優(yōu)化程序控制多葉準(zhǔn)直器(Multileaf Collimator,MLC)計(jì)算出符合臨床要求的非均勻的強(qiáng)度分布,以便提高治療效果。然而,鑒于實(shí)際問題的復(fù)雜性,IMRT的優(yōu)勢(shì)還遠(yuǎn)沒有在臨床應(yīng)用中完全發(fā)揮出來,其中尚有許多問題有待解決。本文圍繞IMRT中的自動(dòng)方案優(yōu)化方法、直接子野優(yōu)化(Direct Aperture Optimization,DAO)算法、子野生成算法、提高優(yōu)化速度,縮短治療時(shí)間等方面的問題展開研究,主要工作如下:1.在IMRT的逆向計(jì)劃中,通常通過線性加權(quán)使多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為單目標(biāo)優(yōu)化問題,即在優(yōu)化之前給各子目標(biāo)函數(shù)以相應(yīng)的權(quán)重因子來權(quán)衡其重要程度。為了獲得一個(gè)高質(zhì)量的治療計(jì)劃,常常需要物理師以手工“試誤”的方式反復(fù)調(diào)整子目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,這是一個(gè)十分耗時(shí)耗力的過程。為了減少物理師的工作量,實(shí)現(xiàn)逆向計(jì)劃完全自動(dòng)化的優(yōu)化過程,提出了一種基于粒子群算法的權(quán)重因子優(yōu)化技術(shù)。新算法主要包含三個(gè)步驟:(i)在搜索空間中隨機(jī)地初始化一組權(quán)重因子(即粒子),其中每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)于一個(gè)包含不同權(quán)重的目標(biāo)函數(shù);(ii)對(duì)不同的粒子利用注量圖優(yōu)化求解器得到最優(yōu)解,并根據(jù)結(jié)果確定個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置;(iii)根據(jù)個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)更新權(quán)重因子。步驟(ii)與步驟(iii)交替迭代執(zhí)行,直到滿足終止條件。在新方法中,適應(yīng)度函數(shù)由劑量—體積直方圖上的幾個(gè)控制點(diǎn)組合而成。此外,還在新算法中采用了擾動(dòng)策略以提高種群多樣性,利用彈性參數(shù)提高了算法的靈活性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法在無需人力干預(yù)的情況下,在合理的計(jì)算時(shí)間內(nèi)可生成滿足臨床要求的優(yōu)化方案,使得計(jì)劃設(shè)計(jì)過程擺脫了對(duì)人力的依賴,減少了物理師的工作量。2.針對(duì)傳統(tǒng)DAO算法收斂速度慢、易停滯、全局搜索能力低的缺點(diǎn),提出了一種基于梯度信息的DAO優(yōu)化方法。在新算法中分別采用不同的優(yōu)化方法對(duì)將子野形狀和子野權(quán)重進(jìn)行迭代優(yōu)化。首先為提高子野形狀優(yōu)化每次搜索的有效性,對(duì)傳統(tǒng)模擬退火(Simulated Annealing,SA)算法進(jìn)行了改進(jìn),將梯度信息融合在SA算法中。采用基于梯度的SA法確定子野形狀,并在優(yōu)化同時(shí)充分考慮MLC葉片間的約束條件,保證優(yōu)化后的子野形狀滿足臨床放射治療的要求。之后再利用具有求解大規(guī)模約束優(yōu)化問題能力的帶約束最小存儲(chǔ)擬牛頓算法優(yōu)化子野權(quán)重。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)算法相比,新算法計(jì)算時(shí)間減少了15.90%,同時(shí)得到的治療方案靶區(qū)最低劑量提高了0.29%,最高劑量降低了0.45%;危及器官膀胱最高劑量降低了0.25%;危及器官直腸最高劑量降低了0.09%,說明在IMRT中采用本文算法直接優(yōu)化子野,可在短時(shí)間內(nèi)得到滿足臨床要求并可直接實(shí)施照射的治療方案,具有較好的臨床實(shí)用價(jià)值。3.為了降低基于列生成的子野生成算法的計(jì)算復(fù)雜度和規(guī)劃時(shí)間,提出了一種基于閾值分割的子野生成算法,并將其嵌入到DAO算法中。該方法主要包括兩部分:模糊控制器和閾值分割算法。針對(duì)梯度圖中的噪聲抑制子野生長的問題,首先利用模糊控制器對(duì)梯度圖進(jìn)行智能平滑,消除噪聲,以提高子野形狀的連續(xù)性;然后采用閾值分割算法替代原解代價(jià)問題直接生成新子野。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比基于最短路徑算法的子野生成算法,新算法在優(yōu)化時(shí)自動(dòng)生成的子野開口面積更大,且子野數(shù)目更少,使得算法優(yōu)化運(yùn)行時(shí)間減少了58.61%?0.40。說明,本文算法在保證放射治療質(zhì)量的同時(shí)能夠有效減少計(jì)算量縮短運(yùn)行時(shí)間。
【圖文】：

圖1.1 MLC形成的非規(guī)則射野自Bjiamgard等提出IMRT以來，目前已有多種適形調(diào)強(qiáng)方法，如圖1.2所示，主要包括幾下幾類[8]：圖1.2 適形調(diào)強(qiáng)方法分類其中2D物理補(bǔ)償器制作周期長，且使用不便；斷層治療和電磁掃描使用成本高貴。相比之下，MLC調(diào)強(qiáng)技術(shù)成熟且成本適中，成為目前臨床應(yīng)用較為廣泛的調(diào)強(qiáng)技術(shù)。MLC調(diào)強(qiáng)技術(shù)主要分為靜態(tài)MLC調(diào)強(qiáng)、動(dòng)態(tài)MLC調(diào)強(qiáng)和旋轉(zhuǎn)適形調(diào)強(qiáng)。靜態(tài)調(diào)強(qiáng)是采

圖1.1 MLC形成的非規(guī)則射野自Bjiamgard等提出IMRT以來，目前已有多種適形調(diào)強(qiáng)方法，如圖1.2所示，主要包括幾下幾類[8]：圖1.2 適形調(diào)強(qiáng)方法分類其中2D物理補(bǔ)償器制作周期長，且使用不便；斷層治療和電磁掃描使用成本高貴。相比之下，MLC調(diào)強(qiáng)技術(shù)成熟且成本適中，，成為目前臨床應(yīng)用較為廣泛的調(diào)強(qiáng)技術(shù)。MLC調(diào)強(qiáng)技術(shù)主要分為靜態(tài)MLC調(diào)強(qiáng)、動(dòng)態(tài)MLC調(diào)強(qiáng)和旋轉(zhuǎn)適形調(diào)強(qiáng)。靜態(tài)調(diào)強(qiáng)是采用一系列形狀和權(quán)重各不相同的子野依次照射靶區(qū)，射野強(qiáng)度分布由所有子野的強(qiáng)度累加而成。該技術(shù)的特征是切換子野時(shí)會(huì)將射線處于關(guān)閉狀態(tài)，其優(yōu)點(diǎn)是實(shí)施簡單、易于監(jiān)控等。不足是由于射線的反復(fù)打開與關(guān)閉會(huì)影響劑量率的穩(wěn)定性，并且在大多數(shù)情況下
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;R730.55

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2679845