放疗逆向计划中的混合多目标优化算法研究

放射治疗中的逆向计划为多目标优化问题。将模拟退火算法和遗传算法相结合,进行多目标优化算法的研究,利用测试函数分析算法的优劣。将基于交叉变异扰动的多目标SA算法应用于放疗逆向计划过程,用基于平均剂量分布的目标函数和基于混合剂量-体积约束的目标函数进行逆向优化计算,说明算法的有效性。

Ⅱb~Ⅲb期宫颈癌腔内联合宫旁插植近距离治疗计划中的3种不同优化方法的剂量学比较

目的比较分析Ⅱb~Ⅲb期宫颈癌腔内联合宫旁插植近距离治疗计划中的3种优化方法的剂量学差异。方法选取Ⅱb~Ⅲb期宫颈癌患者33例,对每例患者制订3种计划,分别为手动优化组、模拟退火逆向计划优化算法(IPSA)组、混合逆向计划优化算法(HIPO)组。比较3组计划中高危临床靶区(HR-CTV)的体积剂量参数V_(150)、V_(100)、D_(100)、D_(90)、均匀性指数(HI),以及危及器官(直肠、膀胱、乙状结肠)的剂量参数D_(0.1 cm^(3))、D_(1 cm^(3))、D_(2 cm^(3))。结果 IPSA组和HIPO组的V_(150)、V_(100)均低于手动优化组,HI均高于手动优化组,HIPO组的V_(100)高于IPSA组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。IPSA组和HIPO组直肠、膀胱、乙状结肠的D_(0.1 cm^(3))、D_(1 cm^(3))和D_(2 cm^(3))均低于手动计划组,差异均有统计学意义(P﹤0.05);HIPO组直肠、膀胱的D_(0.1 cm^(3))、D_(1 cm^(3))和D_(2 cm^(3))均低于IPSA组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。结论对于局部晚期宫颈癌腔内联合宫旁插植技术,基于3组优化方法的计划均能满足临床需求。HIPO计划和IPSA计划能提高靶区剂量覆盖;HIPO计划较IPSA计划可以进一步提高靶区的V_(100)和HI指数,同时减少膀胱和直肠的受量。