基于正则化的混合准则放疗规划模型的改进

发布时间：2018-02-02 08:07

  本文关键词： 调强放疗 等效均匀剂量 混合准则 正则化　出处：《计算机工程与应用》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对调强放射治疗中基于等效均匀剂量线性目标函数的物理生物混合准则模型的不足,利用正则化理论构造了最大函数的平滑和凸正则化函数,改进了基于等效均匀剂量线性目标函数的混合准则放疗规划模型,解决了原模型限制优化算法寻优能力和难以确定梯度算法步长的问题。实验证明,该方法可以在保证相似靶区剂量覆盖特性的前提下,更好地保护危及器官,提高了放疗计划质量。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the physical biological mixing criterion model based on the equivalent uniform dose linear objective function in intensity modulated radiotherapy, the smooth and convex regularization functions of the maximal function are constructed by using the regularization theory. The mixed criterion radiotherapy planning model based on the equivalent uniform dose linear objective function is improved to solve the problems of the original model restricting the optimization algorithm's optimization ability and the difficulty of determining the step size of the gradient algorithm. This method can better protect the organs and improve the quality of radiotherapy plan on the premise of guaranteeing the dose coverage characteristics of similar target areas.
【作者单位】： 中北大学电子测试技术国家重点实验室;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;太原工业学院电子工程系;东南大学影像科学与技术实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61271312) 山西省回国留学人员科研资助项目(No.2016-091)
【分类号】：R730.55
【正文快照】： 1引言调强放射治疗(Intensity Modulated Radiation The-rapy,IMRT)是目前治疗恶性肿瘤的有效手段之一。这种治疗手段可以实现照射角度、射线强度、肿瘤区域上的剂量分布的调节,保证肿瘤控制率(Tumor ControlProbability,TCP)达到一定的治疗水平,正常组织并发症概率(Nature Ti

【相似文献】

相关期刊论文 前4条

1 郭红宇;裴晓敏;罗维涛;戴建平;;基于正则化的磁共振相控阵线圈图像均匀性校正算法[J];生物医学工程学杂志;2011年05期

2 杨柳;齐宏亮;徐圆;甄鑫;卢文婷;周凌宏;;一种基于分裂Bregman方法求解的锥束CT图像迭代重建[J];南方医科大学学报;2014年06期

3 周健;罗立民;朱宏擎;;一种基于非线性扩散方程的PET重建方法[J];中国图象图形学报;2006年02期

4 ;[J];;年期

相关会议论文 前5条

1 毛玉明;郭杏林;吕洪彬;;动载荷反演问题的正则化求解[A];第18届全国结构工程学术会议论文集第Ⅰ册[C];2009年

2 王彦飞;;地球物理数值反演问题的最优化和正则化理论与方法[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年

3 廖熠;赵荣椿;;从明暗恢复形状方法综述[A];中国体视学学会图像分析专业、中国体视学学会仿真与虚拟现实专业、中国航空学会信号与信息处理专业第一届联合学术会议论文集[C];2000年

4 张瀚铭;闫镔;李磊;;一种基于TV正则化的有限角度CT图像重建算法[A];全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集[C];2012年

5 熊春阳;黄建永;方竞;;高性能牵引力显微镜方法及其在细胞力学研究中的应用[A];中国生物医学工程学会成立30周年纪念大会暨2010中国生物医学工程学会学术大会报告论文[C];2010年

相关博士学位论文 前3条

1 牛善洲;基于变分正则化的低剂量CT成像方法研究[D];南方医科大学;2015年

2 王梅;正则化路径上的支持向量机模型组合[D];天津大学;2013年

3 刘小兰;基于图和熵正则化的半监督分类算法[D];华南理工大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 黄树东;协同聚类及集成的关键技术研究[D];西南交通大学;2015年

2 白闪闪;基于L0正则化局部字典学习的视频追踪[D];大连理工大学;2015年

3 王凯;求解斯托克斯流动问题的正则化源点法[D];太原理工大学;2016年

4 郗仙田;正交正则化核典型相关分析的研究[D];东北电力大学;2016年

5 张振月;基于范数正则化回归的人脸识别[D];山东大学;2016年

6 王吉兴;拉普拉斯图正则化的字典学习图像去噪算法研究[D];五邑大学;2016年

7 袁瑛;基于正则化的多核学习方法及应用[D];华南理工大学;2016年

8 董学辉;逻辑回归算法及其GPU并行实现研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

9 朱园园;基于Log-det正则化的半径—间隔学习方法及其应用[D];哈尔滨工业大学;2016年

10 王新美;基于正则化相关熵的极端学习机[D];河北大学;2013年

，

本文编号：1484039