發(fā)布時間：2021-11-05 10:00

　　文章介紹了基于知識的放射治療技術(shù)（KBRT）相關(guān)概念和KBRT技術(shù)的實現(xiàn)方法,重點介紹了KBRT中的特征檢索法以及在機器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。隨后回顧了當(dāng)前KBRT在多部位腫瘤放療中的應(yīng)用及對于劑量學(xué)評價標(biāo)準(zhǔn)的改進、KBRT模型相關(guān)參數(shù)和離群值的研究以及KBRT與多種放療技術(shù)相結(jié)合等研究熱點。文章還指出了KBRT技術(shù)在現(xiàn)階段遇到的問題和挑戰(zhàn),從而進一步提出了KBRT在今后研究中的發(fā)展方向,并對KBRT在多中心合作、自適應(yīng)放療以及在機器學(xué)習(xí)方法的深入研究等相關(guān)話題展開討論。 

【文章來源】：中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2020,37(11)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
前言
1 KBRT的相關(guān)概念和實現(xiàn)過程
    1.1 KBRT技術(shù)的相關(guān)概念
    1.2 KBRT技術(shù)的實現(xiàn)方法
        1.2.1 KBRT中的特征檢索法
        1.2.2 KBRT中的機器學(xué)習(xí)
2 KBRT的研究熱點和臨床實踐
    2.1 KBRT在多種腫瘤放療中的應(yīng)用及對于計量學(xué)評價標(biāo)準(zhǔn)的改進
    2.2 模型相關(guān)參數(shù)和離群值的研究
    2.3 KBRT與多種放療技術(shù)的結(jié)合
3 KBRT現(xiàn)階段的挑戰(zhàn)與發(fā)展方向
    3.1 通過多中心合作推動KBRT的研究與應(yīng)用
    3.2 KBRT運用與自適應(yīng)放療的快速優(yōu)化與質(zhì)控
    3.3 運用更多機器學(xué)習(xí)方法提升自動優(yōu)化的能力


【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用VMAT模型基于知識IMRT計劃半自動優(yōu)化[J]. 張藝寶,蔣璠,岳海振,胡俏俏,張健,弓健,吳昊.  中華放射腫瘤學(xué)雜志. 2017 (02)
[2]基于經(jīng)驗的放療計劃模型訓(xùn)練及其初步應(yīng)用[J]. 蔣璠,張藝寶,岳海振,胡俏俏,吳昊.  中華放射腫瘤學(xué)雜志. 2016 (11)
[3]重疊體積直方圖描述子的計算方法和其在鼻咽癌IMRT計劃檢索中的應(yīng)用[J]. 王東東,周正東,宋威,李兵,沈君姝,朱錫旭.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2014(03)
[4]淺析機器學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用[J]. 王文.  計算機與信息技術(shù). 2010(Z2)

碩士論文
[1]基于先驗知識的放療計劃自動優(yōu)化技術(shù)的研究與臨床應(yīng)用[D]. 馮紫薇.山東師范大學(xué) 2018



本文編號：3477584