IMRT中子野形状生成优化算法研究
发布时间：2021-02-07 12:15
放射治疗为治疗肿瘤的三大常规手段之一,超过半数的癌症患者在治疗过程中需要接受放射治疗。放射治疗利用射线照射病灶,通过射线能量破坏癌细胞染色体以达到杀死癌细胞、治疗肿瘤的目的。放射治疗在利用射线照射病灶时,会不可避免地照射到病灶周围的正常组织,从而引起辐射损伤。为了减少正常组织在放射治疗过程中所接收的剂量、降低正常组织并发症发生的概率,调强放射治疗（Intensity-modulated Radiation Therapy,IMRT）应运而生。IMRT利用多种调强技术,依据优化算法所得放射治疗计划设置子野形状和权重,使得照在人体上的射线高剂量区域与靶区区域高度重合,降低靶区周围正常组织所接收到的剂量。本研究立足于IMRT的多叶准直器静态调强技术,对子野形状生成优化算法展开了深入研究,主要工作如下:（1）针对在IMRT方案优化中,物理准则目标函数无法准确反映生物组织在非均匀剂量照射下的生物反应、有限内存的BFGS算法（Limited memory BFGS,L-BFGS）无法直接求解IMRT方案优化问题等问题,提出一种基于生物准则的IMRT方案优化方法,并应用于求解采用两步法实现IMRT静...
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
MLC系统
图1-1 MLC系统理论上,MLC的叶片越薄,靶区适形度越好,对OARs的保护越好[59-61]。由于射线在叶片端面存在半影效应,因此为了减小半影效应,叶片端面一般为弧形,而不是平整切面。尽管现如今制作工艺越来越先进,但不可避免的是,由于叶片之间存在缝隙,射线依旧能够穿透MLC叶片造成射线的透射或者漏射。为了解决这一问题,部分MLC系统的叶片之间采用凹凸槽设计。由于本研究重点在于对子野形状生成优化算法进行改进,并未涉及关于MLC剂量计算、硬件构造等方面的改进,因此在本研究中,将MLC系统视为理想系统,即MLC系统的叶片端面为平整切面且不存在半影效应以及射线漏射等情况。在理想MLC系统下研究子野形状生成优化算法,虽然不考虑半影效应以及射线漏射等因素对计划质量的影响,但是在生成子野形状过程中,需要考虑MLC固有的物理约束。如图1-2所示为三种类型的子野形状。与之对应的MLC的物理约束根据其左右叶片所能构成的子野类型分为三类:无约束(允许叶片形成图1-2(a)(b)(c)所示子野)、MLC的相邻两行左右叶片不允许交错(允许叶片形成图1-2(a)(b)所示子野)、MLC叶片不允许交错且叶片开口区域连通(允许叶片形成图1-2(a)所示子野)。在本研究中,所涉及理想MLC系统的物理约束为MLC相邻两行左右叶片不允许交错。
一般地,一个完整IMRT治疗计划的实施,需要数据准备模块、优化模块、评估模块以及计划实施模块,实施的具体流程如图2-1所示。首先,在流程开始部分,数据准备模块采用射线对病人病灶进行扫描获得三维影像数据,利用所获得的影像数据计算剂量沉积矩阵并对优化目标进行建模,即将IMRT方案优化建模为一个优化问题;然后在优化模块,采用相应的优化算法,求解建模所得的优化问题,获得临床可接受的治疗计划;接着在评估模块,根据临床经验和专家知识对获得的治疗计划进行评估,若不满足临床要求则重新进入优化模块进行再优化,反之则进入实施模块;在实施模块,将治疗计划传输到MLC的叶片驱动装置,以控制MLC的光栅移动,以及控制射线源对病灶进行照射。其中,本研究所关注的是采用优化方法求解建模所得IMRT方案优化问题,以获得临床可接受的治疗计划,即本研究的工作重点集中于优化模块,更具体的是对生成子野形状的优化算法进行改进。在第一章中,已经介绍了IMRT的优化方法可分为两步法和DAO。两步法中首先是通过求解FMO问题得到优化后的注量图,然后对优化后的注量图进行分割,得到临床可接受的子野形状和权重。本章节重点关注两步法中的FMO问题的求解,目的是得到更符合临床要求的注量图用于后续分割步骤以获得子野形状和子野权重。求解优化问题,首先关注的是优化问题的目标函数。众所周知,由于在放射治疗中,射线照射病灶时,不可避免地会照射到靶区周围的正常组织,因此放射治疗涉及到的组织结构并不是单一的,同时一个组织结构至少需要一个子目标函数来控制其上的剂量分布,由此可得IMRT方案优化问题是一个多目标优化的问题,则在本研究中,IMRT方案优化问题的目标函数可由多个子目标函数通过加权线性和[103]的形式构成:
【参考文献】：
期刊论文
[1]《“健康中国2030”规划纲要》[J]. 中国肿瘤. 2019(10)
[2]基于危及器官预测剂量分布与gEUD混合目标的调强放疗计划优化[J]. 贾启源,郭芙彤,吴艾茜,亓孟科,麦燕华,孔繁图,周凌宏,宋婷. 中华放射医学与防护杂志. 2019 (06)
[3]中国恶性肿瘤流行情况及防控现状[J]. 曹毛毛,陈万青. 中国肿瘤临床. 2019(03)
[4]基于最速下降法改进的人工蜂群算法[J]. 梁昔明,赵旭芳. 北京建筑大学学报. 2018(03)
[5]基于约束优先级列表的调强放疗自动多目标优化方法[J]. 麦燕华,孔繁图,杨一威,李永宝,宋婷,周凌宏. 南方医科大学学报. 2018(06)
[6]一种基于梯度信息的直接子野优化算法[J]. 杨婕,张鹏程,张丽媛,桂志国. 生物医学工程学杂志. 2018(03)
[7]基于混合准则的IMRT计划优化[J]. 郭彩萍,舒华忠,桂志国,张丽媛. 中国生物医学工程学报. 2016(06)
[8]正常组织并发症概率模型综述[J]. 朱健,李宝生,舒华忠,白曈,尹勇,罗立民,DE CREVOISIER Renaud. 中国生物医学工程学报. 2014(02)
[9]等效均匀剂量优化法在肺癌调强放疗计划优化中的应用[J]. 廖雄飞,Jack Yang,Yie Chen,黎杰,王培. 肿瘤预防与治疗. 2012(06)
[10]发达与发展中国家癌症发病率与死亡率的比较与分析[J]. 王永川,魏丽娟,刘俊田,李世霞,王庆生. 中国肿瘤临床. 2012(10)
博士论文
[1]大规模多目标演化算法及其应用研究[D]. 洪文静.中国科学技术大学 2018
[2]面向极大规模集成电路封装X射线检测的图像处理关键问题研究[D]. 马鸽.华南理工大学 2016
[3]无约束最优化问题与非线性方程组的若干解法研究[D]. 刘金魁.重庆大学 2016
[4]放射治疗计划的自动优化及再优化关键技术研究[D]. 李楠.南方医科大学 2014
[5]几类共轭梯度算法的研究[D]. 姚胜伟.华东理工大学 2014
[6]基于乳腺X线图像的乳腺癌检测方法研究[D]. 张胜君.北京交通大学 2013
[7]求解大规模优化问题的几种方法[D]. 肖运海.湖南大学 2007
[8]拟牛顿法及其收敛性[D]. 周伟军.湖南大学 2006
[9]多目标进化算法及其应用研究[D]. 孟红云.西安电子科技大学 2005
[10]放射治疗方案的优化方法研究[D]. 周正东.东南大学 2005
硕士论文
[1]共轭梯度法在信号恢复问题中的应用[D]. 王慧敏.内蒙古大学 2019
[2]基于区域生长的OCT图像分割算法研究[D]. 曹彪.北京理工大学 2015
[3]基于模糊理论的图像对比度增强算法研究[D]. 王睿凯.中北大学 2014
[4]求解无约束最优化问题的一个新的拟牛顿方法[D]. 陈姗.南京理工大学 2013
[5]基于IMRT和VMAT的自适应优化算法的研究与应用[D]. 邱健健.上海交通大学 2013
[6]解多目标优化问题的进化算法[D]. 刘彤.西安电子科技大学 2010
[7]IMRT逆向计划中多目标优化算法进化策略的研究[D]. 林琳.浙江工业大学 2009
[8]IMRT逆向计划中优化算法的研究[D]. 张增芹.东北大学 2009
[9]多叶准直器的优化设计[D]. 崔伟杰.中国协和医科大学 2009
[10]灰度和彩色图像对比度增强的PDE方法研究[D]. 克兢.西北大学 2008
本文编号：3022211
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
MLC系统
图1-1 MLC系统理论上,MLC的叶片越薄,靶区适形度越好,对OARs的保护越好[59-61]。由于射线在叶片端面存在半影效应,因此为了减小半影效应,叶片端面一般为弧形,而不是平整切面。尽管现如今制作工艺越来越先进,但不可避免的是,由于叶片之间存在缝隙,射线依旧能够穿透MLC叶片造成射线的透射或者漏射。为了解决这一问题,部分MLC系统的叶片之间采用凹凸槽设计。由于本研究重点在于对子野形状生成优化算法进行改进,并未涉及关于MLC剂量计算、硬件构造等方面的改进,因此在本研究中,将MLC系统视为理想系统,即MLC系统的叶片端面为平整切面且不存在半影效应以及射线漏射等情况。在理想MLC系统下研究子野形状生成优化算法,虽然不考虑半影效应以及射线漏射等因素对计划质量的影响,但是在生成子野形状过程中,需要考虑MLC固有的物理约束。如图1-2所示为三种类型的子野形状。与之对应的MLC的物理约束根据其左右叶片所能构成的子野类型分为三类:无约束(允许叶片形成图1-2(a)(b)(c)所示子野)、MLC的相邻两行左右叶片不允许交错(允许叶片形成图1-2(a)(b)所示子野)、MLC叶片不允许交错且叶片开口区域连通(允许叶片形成图1-2(a)所示子野)。在本研究中,所涉及理想MLC系统的物理约束为MLC相邻两行左右叶片不允许交错。
一般地,一个完整IMRT治疗计划的实施,需要数据准备模块、优化模块、评估模块以及计划实施模块,实施的具体流程如图2-1所示。首先,在流程开始部分,数据准备模块采用射线对病人病灶进行扫描获得三维影像数据,利用所获得的影像数据计算剂量沉积矩阵并对优化目标进行建模,即将IMRT方案优化建模为一个优化问题;然后在优化模块,采用相应的优化算法,求解建模所得的优化问题,获得临床可接受的治疗计划;接着在评估模块,根据临床经验和专家知识对获得的治疗计划进行评估,若不满足临床要求则重新进入优化模块进行再优化,反之则进入实施模块;在实施模块,将治疗计划传输到MLC的叶片驱动装置,以控制MLC的光栅移动,以及控制射线源对病灶进行照射。其中,本研究所关注的是采用优化方法求解建模所得IMRT方案优化问题,以获得临床可接受的治疗计划,即本研究的工作重点集中于优化模块,更具体的是对生成子野形状的优化算法进行改进。在第一章中,已经介绍了IMRT的优化方法可分为两步法和DAO。两步法中首先是通过求解FMO问题得到优化后的注量图,然后对优化后的注量图进行分割,得到临床可接受的子野形状和权重。本章节重点关注两步法中的FMO问题的求解,目的是得到更符合临床要求的注量图用于后续分割步骤以获得子野形状和子野权重。求解优化问题,首先关注的是优化问题的目标函数。众所周知,由于在放射治疗中,射线照射病灶时,不可避免地会照射到靶区周围的正常组织,因此放射治疗涉及到的组织结构并不是单一的,同时一个组织结构至少需要一个子目标函数来控制其上的剂量分布,由此可得IMRT方案优化问题是一个多目标优化的问题,则在本研究中,IMRT方案优化问题的目标函数可由多个子目标函数通过加权线性和[103]的形式构成:
【参考文献】：
期刊论文
[1]《“健康中国2030”规划纲要》[J]. 中国肿瘤. 2019(10)
[2]基于危及器官预测剂量分布与gEUD混合目标的调强放疗计划优化[J]. 贾启源,郭芙彤,吴艾茜,亓孟科,麦燕华,孔繁图,周凌宏,宋婷. 中华放射医学与防护杂志. 2019 (06)
[3]中国恶性肿瘤流行情况及防控现状[J]. 曹毛毛,陈万青. 中国肿瘤临床. 2019(03)
[4]基于最速下降法改进的人工蜂群算法[J]. 梁昔明,赵旭芳. 北京建筑大学学报. 2018(03)
[5]基于约束优先级列表的调强放疗自动多目标优化方法[J]. 麦燕华,孔繁图,杨一威,李永宝,宋婷,周凌宏. 南方医科大学学报. 2018(06)
[6]一种基于梯度信息的直接子野优化算法[J]. 杨婕,张鹏程,张丽媛,桂志国. 生物医学工程学杂志. 2018(03)
[7]基于混合准则的IMRT计划优化[J]. 郭彩萍,舒华忠,桂志国,张丽媛. 中国生物医学工程学报. 2016(06)
[8]正常组织并发症概率模型综述[J]. 朱健,李宝生,舒华忠,白曈,尹勇,罗立民,DE CREVOISIER Renaud. 中国生物医学工程学报. 2014(02)
[9]等效均匀剂量优化法在肺癌调强放疗计划优化中的应用[J]. 廖雄飞,Jack Yang,Yie Chen,黎杰,王培. 肿瘤预防与治疗. 2012(06)
[10]发达与发展中国家癌症发病率与死亡率的比较与分析[J]. 王永川,魏丽娟,刘俊田,李世霞,王庆生. 中国肿瘤临床. 2012(10)
博士论文
[1]大规模多目标演化算法及其应用研究[D]. 洪文静.中国科学技术大学 2018
[2]面向极大规模集成电路封装X射线检测的图像处理关键问题研究[D]. 马鸽.华南理工大学 2016
[3]无约束最优化问题与非线性方程组的若干解法研究[D]. 刘金魁.重庆大学 2016
[4]放射治疗计划的自动优化及再优化关键技术研究[D]. 李楠.南方医科大学 2014
[5]几类共轭梯度算法的研究[D]. 姚胜伟.华东理工大学 2014
[6]基于乳腺X线图像的乳腺癌检测方法研究[D]. 张胜君.北京交通大学 2013
[7]求解大规模优化问题的几种方法[D]. 肖运海.湖南大学 2007
[8]拟牛顿法及其收敛性[D]. 周伟军.湖南大学 2006
[9]多目标进化算法及其应用研究[D]. 孟红云.西安电子科技大学 2005
[10]放射治疗方案的优化方法研究[D]. 周正东.东南大学 2005
硕士论文
[1]共轭梯度法在信号恢复问题中的应用[D]. 王慧敏.内蒙古大学 2019
[2]基于区域生长的OCT图像分割算法研究[D]. 曹彪.北京理工大学 2015
[3]基于模糊理论的图像对比度增强算法研究[D]. 王睿凯.中北大学 2014
[4]求解无约束最优化问题的一个新的拟牛顿方法[D]. 陈姗.南京理工大学 2013
[5]基于IMRT和VMAT的自适应优化算法的研究与应用[D]. 邱健健.上海交通大学 2013
[6]解多目标优化问题的进化算法[D]. 刘彤.西安电子科技大学 2010
[7]IMRT逆向计划中多目标优化算法进化策略的研究[D]. 林琳.浙江工业大学 2009
[8]IMRT逆向计划中优化算法的研究[D]. 张增芹.东北大学 2009
[9]多叶准直器的优化设计[D]. 崔伟杰.中国协和医科大学 2009
[10]灰度和彩色图像对比度增强的PDE方法研究[D]. 克兢.西北大学 2008
本文编号：3022211
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/yxlbs/3022211.html
教材专著
