基于知识的放射治疗技术研究

发布时间：2021-11-05 10:00

　　文章介绍了基于知识的放射治疗技术（KBRT）相关概念和KBRT技术的实现方法,重点介绍了KBRT中的特征检索法以及在机器学习上的应用。随后回顾了当前KBRT在多部位肿瘤放疗中的应用及对于剂量学评价标准的改进、KBRT模型相关参数和离群值的研究以及KBRT与多种放疗技术相结合等研究热点。文章还指出了KBRT技术在现阶段遇到的问题和挑战,从而进一步提出了KBRT在今后研究中的发展方向,并对KBRT在多中心合作、自适应放疗以及在机器学习方法的深入研究等相关话题展开讨论。 

【文章来源】：中国医学物理学杂志. 2020,37(11)CSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
前言
1 KBRT的相关概念和实现过程
    1.1 KBRT技术的相关概念
    1.2 KBRT技术的实现方法
        1.2.1 KBRT中的特征检索法
        1.2.2 KBRT中的机器学习
2 KBRT的研究热点和临床实践
    2.1 KBRT在多种肿瘤放疗中的应用及对于计量学评价标准的改进
    2.2 模型相关参数和离群值的研究
    2.3 KBRT与多种放疗技术的结合
3 KBRT现阶段的挑战与发展方向
    3.1 通过多中心合作推动KBRT的研究与应用
    3.2 KBRT运用与自适应放疗的快速优化与质控
    3.3 运用更多机器学习方法提升自动优化的能力


【参考文献】：
期刊论文
[1]利用VMAT模型基于知识IMRT计划半自动优化[J]. 张艺宝,蒋璠,岳海振,胡俏俏,张健,弓健,吴昊.  中华放射肿瘤学杂志. 2017 (02)
[2]基于经验的放疗计划模型训练及其初步应用[J]. 蒋璠,张艺宝,岳海振,胡俏俏,吴昊.  中华放射肿瘤学杂志. 2016 (11)
[3]重叠体积直方图描述子的计算方法和其在鼻咽癌IMRT计划检索中的应用[J]. 王东东,周正东,宋威,李兵,沈君姝,朱锡旭.  中国生物医学工程学报. 2014(03)
[4]浅析机器学习的研究与应用[J]. 王文.  计算机与信息技术. 2010(Z2)

硕士论文
[1]基于先验知识的放疗计划自动优化技术的研究与临床应用[D]. 冯紫薇.山东师范大学 2018



本文编号：3477584