調強放療后非小細胞肺癌原發(fā)灶退縮規(guī)律研究

1、調強放療后非小細胞肺癌原發(fā)灶退縮規(guī)律研究,北京大學臨床腫瘤學院 李友泉 朱廣迎 教授,研究背景和研究目標研究方案及技術路線研 究 結 果,研究背景,肺癌是全球范圍內腫瘤相關的第一死因放療或者同步放化療是無法手術的患者唯一的可能治愈的方法肺癌放射

2、治療局部控制率仍較低,研究背景,肺癌病灶整體加量 腫瘤異質性、敏感細胞照射過量、 抗拒細胞劑量不足 增加正常肺組織的受照劑量如何利用生物規(guī)律提高放療療效,,,,利用數學方法預測 殘留灶,,利用相關的臨床參數，建立非小細胞肺癌放療后殘留灶的數學模型 預測殘留灶位置和體積,研究目標,研究方案及技術路線,病理確診的局部晚期NSCLC患者↓胸

3、部定位CT↓腫瘤接受放療或同步放化療治療↓放療結束在治療體位進行CT掃描↓測定放療后原發(fā)灶退縮方向及體積退縮率↓人工神經網絡預測肺癌退縮規(guī)律,放療前靶區(qū)勾畫 以隆突下緣為原點，勾畫腫瘤GTV，確定腫瘤體積及中心坐標放療后保持治療體位復查CT 以隆突下緣為原點，勾畫殘留灶，確定放療后殘留灶體積及中心坐標,放療前,放療后,NSCLC放療后殘留灶大小及位置,影響因素眾多：原發(fā)灶位置、大小、病理、誘導

4、化療、放療劑量、是否聯合化療……不同因素對于最終結果影響程度不同各個因素間相互關系不明確,人腦若干基本特性的抽象和模擬，在醫(yī)學研究領域廣泛應用模擬人腦的智能活動、模擬生物神經網絡的結構和信息傳導掌握隱含在樣本內部各元素間的特殊關系，分析處理多因素且關系不甚明確的因果關系,人工神經網絡模型,,,人工神經網絡結構,療后腫瘤中心療后腫瘤體積,療前腫瘤中心病理放療劑量放化療療前腫瘤體積……,患者特點,人工神經網絡,采

5、用三層BP神經網絡結構ANN(位置)輸入參數療前腫瘤中心的三維坐標、病理、劑量、放化療及療前腫瘤體積ANN(體積)輸入參數包括治療前腫瘤體積、病理類型、放療劑量、放化療隨機選擇23例樣本組成訓練集,篩選適合的模型參數37例樣本構成預測集,位置預測,體積預測,小結,通過人工神經網絡可以建立非小細胞肺癌放療后殘留灶的數學模型模型可以初步預測的殘留灶位置和體積目前預測效果仍不十分滿意,致謝,北京大學數學系 姜明 李東風中國