精確放射治療劑量計(jì)算及方案優(yōu)化方法研究.pdf

1、放射治療是治療腫瘤的主要方法之一。在放射治療系統(tǒng)中進(jìn)行精確計(jì)劃是實(shí)現(xiàn)精確放射治療的重要環(huán)節(jié)，而精確的放射劑量計(jì)算方法及快速、有效的調(diào)強(qiáng)優(yōu)化算法是制定高質(zhì)量放療方案的前提和保障。
　　本文主要致力于筆形束劑量計(jì)算方法和方案優(yōu)化算法的研究，在總結(jié)現(xiàn)有放療劑量計(jì)算方法及方案優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，對已有的經(jīng)典筆形束算法進(jìn)行改進(jìn)，增加劑量計(jì)算的精度;在調(diào)強(qiáng)放射治療中，將等效凸生物準(zhǔn)則應(yīng)用到方案優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)中，保證方案優(yōu)化結(jié)果為全局生物最優(yōu)。在

2、上述工作的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步研究了調(diào)強(qiáng)放射治療中隨機(jī)幾何不確定性的校正問題以及自適應(yīng)放射治療中最佳重新規(guī)劃時間和次數(shù)的問題。
　　在調(diào)強(qiáng)放射治療過程中，筆形束算法經(jīng)常被用來計(jì)算劑量分布。在第一部分中，提出了一種新的筆形束模型來計(jì)算非均勻介質(zhì)中的光子劑量分布。為了校正由傾斜的筆形束核所引入的計(jì)算誤差并縮短校正過程所花費(fèi)的計(jì)算時間，使用不同射線源到皮膚表層距離(distancefrom source to surface，DSS)的筆

3、形束核在球殼坐標(biāo)系統(tǒng)中計(jì)算劑量分布，并分別采用疊加算法和快速傅立葉變換算法計(jì)算劑量分布。為了增加疊加劑量計(jì)算方法的計(jì)算精度，通過移動射束在體模表層入射點(diǎn)的位置和修改對應(yīng)射束筆形束核的DSS，對深度分量進(jìn)行校正，從而直接使用密度拉伸算法在當(dāng)前球殼上對剖面分量進(jìn)行校正，而無需考慮不同深度的球殼上的密度信息。在不考慮側(cè)向非均勻介質(zhì)分布的情況下，可以在每層球殼上直接使用快速傅立葉變換算法對劑量計(jì)算進(jìn)行加速，減少了劑量計(jì)算所需時間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，

4、疊加劑量計(jì)算方法的精度高于經(jīng)典筆形束算法;FFTC方法的精度較低，但是相比疊加劑量計(jì)算方法，計(jì)算速度提升了近40倍。
　　正常組織并發(fā)癥概率(normal tissue complication probability, NTCP)準(zhǔn)則與臨床治療密切相關(guān)，它可以直接估算在任何劑量分布下正常組織出現(xiàn)并發(fā)癥的概率。但是，在引入NTCP這一生物因子參與調(diào)強(qiáng)放療注量圖優(yōu)化的過程中，NTCP準(zhǔn)則是關(guān)于注量分布的非線性、非凸函數(shù)。逆向計(jì)劃中，

5、直接在目標(biāo)函數(shù)中使用NTCP準(zhǔn)則增加了求解優(yōu)化問題的難度。在第二部分中，我們將等效凸NTCP準(zhǔn)則應(yīng)用到逆向方案優(yōu)化中，并與其它方案優(yōu)化算法進(jìn)行了比較。在逆向計(jì)劃中，我們使用基于物理-生物準(zhǔn)則的混合目標(biāo)函數(shù)，其中等效凸NTCP準(zhǔn)則被用來減少正常組織所接收到的劑量照射，物理準(zhǔn)則被用來控制靶區(qū)劑量的分布?？偰繕?biāo)函數(shù)是基于NTCP準(zhǔn)則的子目標(biāo)函數(shù)和基于物理準(zhǔn)則的子目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)和。采用基于梯度的優(yōu)化算法，即limited-memory Broy

6、den-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法，來求解大規(guī)模受限最小化優(yōu)化問題。新算法還與基于劑量-體積準(zhǔn)則的優(yōu)化算法以及其它兩種基于NTCP準(zhǔn)則的優(yōu)化算法在10例前列腺腫瘤患者上進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用新算法可以得到臨床可接受的放射治療計(jì)劃，且相比其它兩種優(yōu)化算法，新算法所得放射治療計(jì)劃質(zhì)量更高，所需計(jì)算時間更短。
　　由于隨機(jī)誤差具有有限的反應(yīng)時間及不規(guī)則的運(yùn)動形式，放射治療中固有的隨機(jī)幾何不確定性不能

7、被完全消除。在第三部分中，提出一種新的反卷積算法來校正隨機(jī)幾何不確定性。新算法由序列展開方法和巴特沃斯濾波器構(gòu)成。為了抑制反卷積結(jié)果中的高頻分量，只取序列展開式的前4項(xiàng)。根據(jù)不同的隨機(jī)幾何不確定性的概率密度函數(shù)調(diào)整巴特沃斯濾波器的參數(shù)，進(jìn)一步濾除反卷積結(jié)果中的高頻分量來縮小靜態(tài)注量圖和卷積后注量圖的差異，特別是在射野的邊緣位置處。為了減少靶區(qū)外正常組織接收到的劑量照射，魯棒注量圖在射野外的注量分布被置為零。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法提升了放射

8、治療的質(zhì)量且滿足臨床放射治療的要求。
　　放射治療過程通常持續(xù)一個月之久，期間需要根據(jù)患者及腫瘤變化情況重新制定放射治療方案。完全重新規(guī)劃的工作量非常大，包括重新進(jìn)行CT掃描、器官勾畫和計(jì)劃設(shè)計(jì)等。由于醫(yī)療資源有限，不可能為每個病人在每次分次照射之前進(jìn)行重新規(guī)劃。但是，可以使用有限次數(shù)的重新規(guī)劃，最大程度地改善病人的放射治療質(zhì)量。在第四部分中，主要研究了離線自適應(yīng)放射治療算法，提出了一種確定離線自適應(yīng)放射治療中最佳重新規(guī)劃時間及次