构建混合多尺度神经网络自动分割Graves眼病的放疗临床靶区

目的:构建混合多尺度神经网络(HMnet)实现放疗临床靶区的自动勾画,提供一个高精度的CT影像自动分割模型。方法:HMnet是一种端到端的卷积神经网络,使用深度残差网络提取特征,由4个不同内核的卷积层组成的多尺度特征融合模块进行处理,以适应不同尺度大小的临床靶区;再引入注意力残差模块对多尺度特征融合模块输出的有效特征进行强化。共采用117例Graves眼病病例的CT影像数据和临床靶区轮廓训练和评估HMnet,选择骰子相似系数(DSC)、95%豪斯多夫距离(95HD)作为评估指标。结果:采用HMnet进行Graves眼病放疗临床靶区自动勾画的DSC为0.8749,95HD为2.5254 mm,均优于Unet、Vnet、ResAttUnet3D网络,也优于同一位医生两次勾画结果的平均DSC。结论:HMnet能准确实现Graves眼病放疗临床靶区的自动勾画,可提高放疗医生的工作效率及勾画的一致性。

区域填充极点判别算法

在深入分析现有的边标志算法的基础上 ,提出一种适用于图像处理的区域填充算法 在图像处理中 ,经轮廓跟踪得到的轮廓点是目标区域内的像素 ,这与边标志算法的边界像素的约定不一致 文中算法利用轮廓点与其前后邻点的相对位置关系将轮廓点分为极点和非极点 ,再对扫描线上的非极点进行两两配对和填充 在具有较高运算效率的同时 。

有共线边的多边形窗口的线裁剪算法

采用参考坐标系B、顶点类型、重合段、处理单位Unit等概念 ,有效地处理了交点的计算以及裁剪线通过顶点或边的情况 由于利用了多边形窗口结构上的有序性和完整性的特点 ,文中算法不仅适用于凹多边形窗口 。

医学图像可视化系统的设计与实现

作者介绍了一种自主开发的医学图像可视化系统,并详细讨论了其相关核心技术.该系统通过DICOM3.0接收来自CT,MRI等成像设备的图像,并对CT,MRI等医学图像进行二维和三维可视化和各种交互操作.运行结果表明,该系统可广泛应用于临床诊断、远程诊断及手术模拟等领域.

关于人体表面和非均质组织剂量计算的修正算法

作者对射线束三维人体剂量计算问题,介绍了有关人体表面弯曲和组织密度不均匀修正的算法.该算法通过建立仿真人体矩阵,克服计算中不便查找人体信息的困难,能避免在获取人体信息时发生差错,较好地解决了人体剂量的计算问题.

电子调强放射治疗中多叶准直器的研究

电子调强放射治疗浅表肿瘤优于光子调强放射治疗,但光子调强放射治疗中光子的多叶准直器不适用,需专门的电子多叶准直器EMLC。用Monte Carlo模拟计算研究EMLC叶片的材料、厚度、端面形状和宽度等对剂量的影响。计算结果表明,W比Pb、Fe、Cu更适合做EMLC材料,且厚度2cm时足以挡住大部分电子,并产生相对较少的轫致辐射;直立端面作EMLC叶片端面时会产生较小剂量半影,并在射野边缘有更好平坦度;电子束通过宽度5mm的EMLC叶片比1cm的射野边缘剂量明显增加,但宽度太大不利于准确控制子野形状,因此选择1cm作EMLC叶片宽度较优。

GPU加速剂量计算中微分卷积/积分算法的实现

微分卷积/积分算法是计算精度较高的光子线剂量计算算法,较长的计算时间限制了该算法在临床上的使用。本文对微分卷积/积分算法中最耗时的部分实现了基于GPU的并行化计算,与基于CPU的计算相比,在Tesla C1060上计算速度提高可达30X-60X。利用γ因子对计算结果的准确性进行了分析,结果显示,无论是均匀水模还是非均匀头模,在单照射野还是多照射野情况下,加速后的结果都与CPU的计算结果有相同的准确性。通过GPU并行加速,微分卷积/积分算法能成为日常的剂量计算算法。

医用加速器电子束能谱分布的Monte Carlo模拟研究

目的:模拟并分析医用直线加速器电子束在记录平面上的能谱分布,总结其分布特征。方法:基于蒙特卡罗方法的EGSnrc程序是医学物理领域中使用最广泛的模拟电子和光子输运过程的MC模拟程序,其计算精度已为大量实验所证实。本文用以EGSnrc为基础的BEAMnrc和BEAMdp程序对医用直线加速器在四种典型能量下的出射电子束能谱进行了模拟计算,在SSD平面记录所有初级和次级电子的能量和角分布,然后在该平面上选择不同大小的分析区域计算电子能谱。结果:首先在6 MeV、9 MeV、12 MeV、20 MeV四种不同能量,相同射野下选取相同大小分析区域,对其能谱进行分析,发现这些能谱都有一个主峰,并伴之以一个强度较小的次级峰,主峰半宽度几乎相同,而且都可以很好地用Pierson分布描述,但最可几能量和入射能量的比值随电子束能量的不同有很大差异;然后在12 MeV能量下选取不同大小分析区域对能谱进行分析,以考察能谱在分析平面内对位置依赖性。结论:在不同能量下,电子束能谱形状相似,可用Pierson分布描述;能谱几乎独立于所选择的分析区域,表明能谱的空间分布几乎是均匀的。

矩阵模型光子束剂量算法的改进

改进了矩阵模型剂量算法.建立了射野矩阵、质心插值公式.提高了计算效率。该方法与AAPM55#测试结果及直接实验测量值进行比较和检验,结果表明,计算速度快,适合作为放射治疗计划系统的快速剂量算法。

分子动力学再优化算法应用于调强放射治疗

目的:研究在引入模拟退火算法后,分子动力学再优化算法应用到调强放射治疗(IMRT)计划制定过程中的可行性。方法:在利用分子动力学完成IMRT计划后,再利用模拟退火方法对子野叶片位置和子野跳数进行进一步优化,最后用AAPM119号报告提供的测试例评估该算法是否满足处方剂量要求。结果:模拟多靶区、模拟前列腺肿瘤、模拟头颈肿瘤和模拟C形靶区(第一种情况)的优化结果满足并优于处方剂量要求。对于约束更严格的模拟C形靶区(第二种情况),优化结果略低于处方要求。总体结果比AAPM119号报告对其它系统的评价更好。结论:在引入模拟退火方法后,分子动力学再优化算法可以满足调强计划的处方要求。

放射治疗能区内光子在介质中的能谱分析

目的:计算放射治疗能区内的光子在类人体介质中的能谱分布。方法:使用特征线方法将介质中的光子分解为初级光子、一次散射光子和多次散射光子,相应地,光子的微分注量分布函数也被分成三个部分,分别是初级光子的微分注量分布函数、一次散射光子的微分注量分布函数和多次散射光子的微分注量分布函数,并由相应的玻尔兹曼方程求解各类光子的微分注量分布函数。总的光子微分注量分布函数是各部分光子的微分注量分布函数之和。将微分注量分布函数对角度进行积分后,便得到光子的能谱。将使用特征线方法计算的结果和蒙特卡罗方法的计算结果进行比较。结果:光子注量分布在大部分深度范围内,与蒙特卡罗方法的计算结果结果吻合得都很好,其误差小于2%。但是在接近水层的末端,特征线方法的计算结果略微高于蒙特卡罗方法的计算结果,其最大误差达到约7%。一次散射光子的能谱分布和蒙特卡罗方法的计算结果吻合得相当好。在表面处,能量主要集中在低能部分,在高于1 MeV后,迅速下降到接近于0,能谱展宽较小。在中间部位,能谱在达到最大值后呈指数曲线形式下降。而水层在末端,能谱达到最大值后,基本保持一个常数。多次散射光子的能谱分布在大部分能量点上,特征线方法的计算结果和蒙特卡罗方法的计算结果吻合得很好。只是在极低能量处,二者的计算结果存在较大的差别。结论:在放射治疗能区,特征线方法和蒙特卡罗方法的结果吻合得相当好,特征线方法可以高效和准确地计算光子在介质中的输运问题。

电子束在均匀水介质中平均能量计算方法的研究

目的:混合笔束模型可以有效地计算电子在类人体介质中的三维剂量分布。入射电子束在介质中不同深度上平均能量的计算精度影响混合笔束模型的计算精度。本文以Monte Carlo的模拟结果为参考,在均匀水介质中,对现有计算电子在不同入射深度上平均能量公式的精度进行评估。方法:将几种计算电子束平均能量公式的计算结果与Monte Carlo模拟结果进行比较。结果:比较了6 MeV、9 MeV、12 MeV、15 MeV和20 MeV电子束的计算结果与Monte Carlo模拟结果表明,对高能电子束现有公式可以有效地计算电子平均能量;对低能电子束,现有公式的计算结果存在较大误差,从而会影响混合笔束模型的计算精度。结论:为了提高混合笔束模型的计算精度,有必要对计算电子束平均能量的方法进行进一步的研究。

磁场对MERT中次级光子剂量分布影响的蒙特卡罗研究

目的:磁场调制下的电子调强放射治疗可以有效的增加电子束的剂量跌落。电子束产生的次级光子将对靶区后的正常器官产生受量,本文以Monte Carlo的模拟计算研究磁场对电子束产生次级光子的剂量和剂量分布的影响。方法:将几种不同能量的电子束作为外照射源,以置于不同强度磁场下的三维水模为介质模型,使用FLUKA程序模拟电子束垂直入射到水模中引起的电子与物质的相互作用。结果:磁场对电子束的作用会减少水模次级光子的剂量,特别是穿透深度后的X射线污染区剂量迅速跌落。结论:磁场调制下的电子调强减少了电子束的X射线污染,这进一步降低了靶区后正常器官的受量,这意味着磁场调制下的电子调强放射治疗具有相当大的应用前景,但同时为磁场与放疗设备的整合和剂量算法研究带来了挑战。

基于体元密度权重的调强放射治疗优化方法

目的:在调强放射治疗(IMRT)的优化过程中,权重是一个可调参数。本文探讨加入体元密度权重的目标函数对IMRT优化结果的影响。方法:设定目标函数时,在权重中加入一个体元密度的幂乘项。首先制作一个虚拟体模,根据该体模的优化结果选择合适的参数。再选取5例临床实例设计10个放疗计划,对每一例病例分别用不考虑密度影响的IMRT优化方法和基于体元密度权重的IMRT优化方法设计放疗计划,比较靶区及危及器官的受量。结果:改进的目标函数中最佳幂指数为3。根据剂量体积直方图和均匀性指数的评估结果,改进后的优化方法与传统方法相比,正常组织受量相当,靶区均匀性有所提高。结论:本文提出的改进优化算法可以提高放疗计划质量。

基于图形处理器的射线追踪数字重建影像方法

为提高肿瘤放射治疗计划系统中数字重建影像部分的计算效率,采用基于图形处理器的并行计算技术,对数字重建影像过程中最耗费计算机时的两部分,即由计算机断层扫描获取射野坐标系中的模体密度分布和射线追踪生成数字重建影像图像,实现了加速计算。在常用的个人计算机上,它们分别能够达到14～50和20～90倍的加速,对于实施实时治疗计划有重要实用价值。

基于GPU的快速调强算法研究

研究了使用图形处理器(GPU)对调强放射治疗计划系统(IMRT)中分子动力学优化方法的加速方法及效果。利用统一计算设备构架(CUDA)平台,分别对4个临床肿瘤调强病例的笔束剂量响应矩阵的乘积运算进行GPU并行优化加速。比较和分析GPU并行加速笔束剂量响应矩阵的乘积运算的结果。结果表明,GPU平台上的计算结果与CPU平台的计算结果存在一定的差异,其最大相对误差为5.822×10^(-7),这一差异在临床上是可以接受的,GPU并行运算可以使计算速度提升9-12倍。

Geant4中不同物理列表对硼中子俘获治疗剂量分布的影响

Geant4是基于C++编写的开源蒙特卡洛模拟软件,提供多种包含中子与物质相互作用的物理列表。本研究采用Geant4提供的几种物理列表,对沿中子束方向的总吸收剂量、硼剂量和非硼剂量深度分布进行计算,并与FLUKA进行比较,模拟中子能量从0.025 3 eV到10 MeV。对于整个模拟中子能段,结果显示添加S(α,β)热模型的高精度中子物理列表(Geant4_HP_T)在总吸收剂量、硼剂量和非硼剂量深度分布上均与FLUKA符合很好,初步验证了Genat4能应用于硼中子俘获治疗(BNCT)相关研究。对于低能中子(<1 MeV),S(α,β)热模型对BNCT剂量深度分布的影响较大,QBBC和QGSP_BERT不适用于BNCT剂量分布计算。

调强放疗中剂量引导的自适应处方剂量优化方法

目的:根据处方剂量与实际剂量的差距自动优化目标函数中体元的处方剂量,达到优化治疗计划质量的目的。方法:根据常规的处方剂量设置方法和基于体元的自适应处方剂量优化方法,选取病例进行计划设计和优化,并对比两种计划的剂量-体积直方图和相关剂量学参数。结果:相对于常规计划,自适应计划中靶区的最大剂量降低,热点减少,剂量分布更加均匀,并且危及器官受到的剂量减小,经过优化的计划所有参数均满足剂量目标。结论:自适应处方剂量优化方法能够优化放疗计划,可以被集成到计划系统中用于临床。

GZP3钴-60近距离治疗源剂量学参数的蒙特卡洛计算

根据美国医学物理协会TG-43报告的建议,应用蒙特卡洛程序GEANT4,针对中国核动力研究设计院推出的GZP3型腔内后装治疗机,模拟计算并得到了其钴-60(^(60)Co)后装源的剂量学参数。在计算中,分别在径向方向和不同的各项异性方向上设定了16个计数点,并且在每个计数点放置了一个探测器用来收集源发射的粒子能量。对于大于1 cm的各项异性距离,探测器的体积要比靠近源处的探测器体积大10倍。经过一系列的计算,我们得到了剂量率常数、径向剂量函数值和各项异性函数值,并对剂量率常数、径向剂量函数值以及各项异性函数值等数据进行了相关的比较分析,然后将它的径向剂量函数值和各项异性函数值与相应的Flexisource ^(60)Co源、GZP6源做了比较,比较结果用图表列举出来,其中GZP3源的剂量率常数的模拟值为(1.100±0.05)c Gy·h^(-1)·U^(-1)。这一剂量学参数,在临床上可以用来作为三维近距离放射治疗计划系统的输入参数。

光子辐射输运中次级效应对辐射剂量深度分布的影响

目的:模拟光子输运的过程,记录各相互作用和次级粒子对剂量计算的贡献,总结分析其对剂量贡献的大小。方法:PENELOPE程序包提供了模拟光子和电子输运的基本MC模块,基于所关心的物理问题本文对PENELOPE程序包进行二次编程,以在模拟过程中追踪光子输运详细过程,记录各相互作用及次级粒子对剂量的贡献。结果:首先研究在相同照射条件下,4种能量(10 keV,100 keV,1 MeV,10 MeV)的光子产生的中心轴剂量分布,次级粒子的软碰撞和硬碰撞产生的中心轴剂量分布,以及各级次级粒子的中心轴剂量分布;然后研究在相同照射条件下,4种能量(30 keV,40keV,50 keV,60 keV)的光子产生的次级康普顿效应和次级光电效应对中心轴剂量分布。结论:不同能量下,次级电子软碰撞对于中心轴剂量的贡献起主要作用,次级光电效应对中心轴剂量的贡献随能量的增加而减小,而第一代次级粒子对于中心轴剂量的贡献大于其它代粒子的贡献。