基于点核构建的笔形束模型在逆向调强中的应用

本文基于点核叠加的剂量计算模型,提出了一种由点核叠加构建的笔形束核进行剂量计算的方法,这种方法可大大提高调强放射治疗(IMRT)优化迭代过程的剂量计算速度,使得基于点核叠加技术的计划系统得以集成直接孔隙的逆向调强技术。通过对模体及临床实际病例进行试验,结果表明此方法在提高剂量计算速度的同时,也保证了迭代过程剂量计算的精度,从而保证了与使用精确剂量计算模型得到的优化结果相一致,完全可用于调强优化过程中的剂量计算。在基于点核叠加剂量计算模型的计划系统中使用该方法,可以避免重新研发笔形束剂量计算模型以及产品维护造成的成本大量增加。

基于模拟退火剂量计算模型的自动匹配算法

基于模拟退火优化算法,提出了一种点核卷积叠加剂量计算模型参数的自动匹配算法.模拟退火优化算法具有可以达到全局最优的优势,但模拟退火优化的随机性是不可控的.针对此问题,基于点核叠加剂量计算原理采用了定向约束模型能谱参数的方法,使得优化过程的迭代效率及稳定性大大提高.为了减少迭代次数,采用了BeamNRC软件模拟出加速器较好的初始能谱参数.通过临床实际加速器设备数据进行试验,结果表明,利用模拟退火优化算法进行模型参数的自动匹配的方法在保证临床精度要求的前提下,优化时间基本上控制在1.6h左右,在临床上是完全可以接受的,甚至针对一些加速器较好的能谱初始值,优化时间比国际上同类产品的优化时间还要短.模型参数的自动匹配功能也大大降低了软件对操作人员业务能力的依赖,增加了产品的安全性,降低了产品的维护成本.