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根据核电厂工况进行应急防护决策 被引量:9
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作者 施仲齐 李俊峰 《核科学与工程》 CSCD 北大核心 2001年第4期386-393,共8页
介绍了美国核管会 (NRC)和国际原子能机构 (IAEA)有关在严重事故期间根据核电厂工况进行防护决策的方法 ,特别是制定核电厂应急行动水平、根据核电厂工况进行堆芯损坏评价、估计源项和确定防护行动的方法。为提高我国核电厂应急响应的... 介绍了美国核管会 (NRC)和国际原子能机构 (IAEA)有关在严重事故期间根据核电厂工况进行防护决策的方法 ,特别是制定核电厂应急行动水平、根据核电厂工况进行堆芯损坏评价、估计源项和确定防护行动的方法。为提高我国核电厂应急响应的有效性 ,提高在事故期间进行防护决策的科学性 ,建议我国应尽快掌握和研究制定核电厂应急行动水平。 展开更多
关键词 应急防护决策 核电厂 防护行动 应急行动水平 剂量预测 堆芯损坏 评价 核事故 安全
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自动计划RapidPlan优化模块在鼻咽癌调强计划中的可行性应用 被引量:7
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作者 任江平 周瑛瑛 +6 位作者 戴许豪 娄鹏荣 陶庆松 郭建新 吴朝霞 吴清蓉 殷芳芳 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2017年第8期783-789,共7页
目的:通过比较常规调强计划与自动优化计划间的差异,探讨自动计划RapidPlan优化模块在鼻咽癌调强计划应用中的可行性。方法:选取60例经临床验证的优质鼻咽癌计划进行分析和特征提取,先建立一个特定的自动优化模型,然后用此模型对另外的1... 目的:通过比较常规调强计划与自动优化计划间的差异,探讨自动计划RapidPlan优化模块在鼻咽癌调强计划应用中的可行性。方法:选取60例经临床验证的优质鼻咽癌计划进行分析和特征提取,先建立一个特定的自动优化模型,然后用此模型对另外的15例鼻咽癌计划进行测试,比较这15例经模型测试优化后形成的自动计划与用常规调强优化的计划间的差异。采用SPSS 22.0版软件分别对两组计划的各主要参数行配对样本t检验分析。结果:自动优化产生的计划得到的剂量分布更佳;且自动优化比常规调强优化效率更高,自动计划的优化平均时间比常规调强计划缩短33.67%(P=0.001),优化次数也从平均3.5次降到2.2次(P=0.000);自动优化比常规调强优化的计划执行效率更高,MU值平均值减少376 MU,平均减少原来的14.8%(P=0.000)。结论:基于解剖特性和先验知识的自动计划模块,即RapidPlan优化模块,通过建立优化模型,设置优化参数,产生的鼻咽癌调强计划,可以达到比常规调强计划更佳的靶区剂量分布结果,并且更好地降低正常组织的剂量,同时获得比常规调强计划更高的优化效率和计划执行效率,在鼻咽癌的调强计划优化中是切实可行的。 展开更多
关键词 调强治疗 自动计划 剂量预测 执行效率
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人工智能在肿瘤放射治疗中的应用 被引量:7
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作者 李华玲 李金凯 +1 位作者 王沛沛 孙新臣 《临床肿瘤学杂志》 CAS 北大核心 2019年第10期943-947,共5页
人工智能是一门新兴的技术科学,它利用计算机模型和算法来复制模拟类似于人类的智能,并执行特定的任务,在医疗保健领域具有巨大的潜力。人工智能广泛地应用于肿瘤放射治疗的多个方面,主要涵盖了自动分割技术在肿瘤靶区及危及器官自动勾... 人工智能是一门新兴的技术科学,它利用计算机模型和算法来复制模拟类似于人类的智能,并执行特定的任务,在医疗保健领域具有巨大的潜力。人工智能广泛地应用于肿瘤放射治疗的多个方面,主要涵盖了自动分割技术在肿瘤靶区及危及器官自动勾画中的应用,基于U-net模型的多种技术在肿瘤靶区及危及器官剂量分布自动预测中的应用,基于深度学习和人工神经网络的多种技术在放射治疗计划自动设计以及放射治疗前放射毒性和放射治疗后疗效预测的应用等方面。本文对传统的机器学习、深度学习和人工神经网络的基础知识及人工智能在肿瘤放射治疗中的应用进行综述。 展开更多
关键词 肿瘤 放射治疗 人工智能 自动勾画 剂量预测 自动计划
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机械瓣膜置换术后稳定期华法林抗凝治疗质量评价及其基因学研究 被引量:7
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作者 任荣 钱永军 +2 位作者 黄云 李涛 肖锡俊 《中国胸心血管外科临床杂志》 CAS CSCD 2019年第7期681-687,共7页
目的评价机械瓣膜置换手术后稳定期患者的华法林抗凝治疗质量,观察复方丹参片对机械瓣膜置换术后患者华法林抗凝治疗效果的影响,VKORC1、CYP2C9及CYP4F2的基因多态性对机械瓣膜置换术患者术后稳定期华法林敏感及华法林抵抗的影响。方法2... 目的评价机械瓣膜置换手术后稳定期患者的华法林抗凝治疗质量,观察复方丹参片对机械瓣膜置换术后患者华法林抗凝治疗效果的影响,VKORC1、CYP2C9及CYP4F2的基因多态性对机械瓣膜置换术患者术后稳定期华法林敏感及华法林抵抗的影响。方法2011年7月至2014年2月在门诊随访时登记我们所施行的机械瓣膜置换手术后≥6个月的患者1831例,记录患者基本临床资料。抗凝治疗采用目标国际标准化比值(INR,1.6~2.2)及以每周为单位的华法林剂量调整策略。筛选46例需加用复方丹参片的患者,记录服用复方丹参片前后INR检测值并比较其差异。将本研究纳入患者按华法林服用剂量的百分位数进行分组,即华法林敏感患者、对照患者、华法林抵抗患者,筛选其中101例患者,采用TIANGENBloodDNAKit血液基因组DNA提取试剂盒提取样本,以聚合酶链限制性片段-长度多态性分析法(PCR-RELP)测定患者基因型。检测的基因位点为:CYP4F2:rs2108622C>T位点;VKORC1:1639G>A位点;VKORC1:1173C>T位点;CYP2C9*2:rs1799853C>T位点;CYP2C9*3:1061A>C位点。结果(1)本研究观察期间内所纳入患者目标INR范围治疗范围时间(time in therapeutic range,TTR)和治疗范围时间分数(fraction of time in therapeutic range,FTTR)分别为27.2%、49.4%,可接受INR范围内的TTR和FTTR分别为34.2%、63.4%。(2)加用复方丹参片的患者在加用前及加用后,INR检测值分别为1.55±0.03、1.69±0.30,差异有统计学意义(P<0.05)。(3)基因检测患者共101例,其中VKORC1:1173C>T基因位点中C/T构成比在华法林敏感、对比及华法林抵抗患者中依次升高,而CYP2C9*3:1061A>C基因位点中C/T的等位基因位点构成比依次降低。CYP4F2基因、VKORC1639基因、CYP2C9*2基因位点无差异。(4)国际华法林临床药理协会(IWPC)模型预测服用华法林剂量仅与华法林敏感患者实际服用华法林剂量吻合。结论机械瓣膜置换术后稳定期患者相对较 展开更多
关键词 机械瓣膜置换 抗凝治疗质量 治疗范围时间 华法林敏感 华法林抵抗 基因 剂量预测
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基于深度学习的子宫内膜癌术后容积旋转调强治疗计划剂量预测的研究
5
作者 何钰 邓春娥 刘润红 《中国医学装备》 2024年第3期29-33,43,共6页
目的:探讨基于三维深度残差网络(3D Res-Unet)模型深度学习对子宫内膜癌术后容积旋转调强治疗(VMAT)计划剂量精度的预测价值。方法:回顾性收集2019-2021年内江市第一人民医院放疗中心治疗的154例子宫内膜癌患者VMAT放疗计划,将数据集按7... 目的:探讨基于三维深度残差网络(3D Res-Unet)模型深度学习对子宫内膜癌术后容积旋转调强治疗(VMAT)计划剂量精度的预测价值。方法:回顾性收集2019-2021年内江市第一人民医院放疗中心治疗的154例子宫内膜癌患者VMAT放疗计划,将数据集按7∶1∶2采用随机抽样法分为训练集108例,验证集15例和测试集31例,以临床批准的剂量作为“金标准”,对3D Res-UNet预测的放疗剂量与临床的放疗剂量进行比较。结果:深度学习与临床“金标准”之间的靶区适型度指数(CI)和平均剂量(D_(mean))差异有统计学意义(t=-3.115、-0.124,P<0.05)。危及器官(OAR)膀胱40%处方剂量所覆盖的靶区体积(V_(40))差异有统计学差异(t=0.510,P<0.05),直肠V50差异有统计学差异(t=-2.121,P<0.05)。左股骨头V_(30)预测剂量小于临床剂量(t=0.415,P<0.05)。右股骨头V_(30)预测剂量小于临床剂量(t=-3.102,P<0.05)。骨盆D_(mean)预测剂量高于临床剂量(t=1.224,P<0.05)。小肠V_(40)预测剂量高于临床剂量(t=0.461,P<0.05)。其他指标差异均无统计学差异(P>0.05)。剂量差异图显示,预测结果与临床结果差异很小,预测与临床的剂量体积直方图基本重合。结论:3D Res-UNet模型可有效预测子宫内膜癌术后VMAT计划三维空间剂量,可指导临床放疗工作。 展开更多
关键词 子宫内膜癌 容积旋转调强治疗 三维剂量 深度学习 剂量预测
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基于MHA⁃resunet神经网络的非小细胞肺癌VMAT放疗剂量分布预测研究
6
作者 张海峰 郁艳军 张富利 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期523-530,共8页
目的应用深度学习神经网络高精度预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者容积旋转调强放疗(VMAT)计划的剂量分布。方法基于Res⁃Unet基础网络引入大核空洞卷积模块和多头注意力(MHA)机制构建了MHA⁃resunet网络。在此基础上,以随机数表法从上千例接... 目的应用深度学习神经网络高精度预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者容积旋转调强放疗(VMAT)计划的剂量分布。方法基于Res⁃Unet基础网络引入大核空洞卷积模块和多头注意力(MHA)机制构建了MHA⁃resunet网络。在此基础上,以随机数表法从上千例接受VMAT放疗NSCLC患者中选取151例患者,以CT图像、计划靶区(PTV)与危及器官(OARs)轮廓作为输入,以剂量分布图作为输出训练神经网络。然后将该网络的性能与常用的几种网络的性能进行比较,通过PTV与OARs内的体素级平均绝对误差(MAE)和临床剂量体积指标误差对网络性能进行评估。结果基于MHA⁃resunet网络的预测剂量与真实计划剂量的平均绝对误差在靶区内为1.51 Gy,靶区的D_(98)、D_(95)误差均<1 Gy。与Res⁃Unet、Atten⁃Unet、DCNN 3种常用网络比较,MHA⁃resunet在靶区与除心脏外的OARs内的剂量误差均为最小。结论MHA⁃resunet网络通过提高感受野来学习靶区与危及器官的相对位置关系,能够准确地预测接受VMAT放疗的NSCLC患者的剂量分布。 展开更多
关键词 非小细胞肺癌 剂量预测 神经网络 多头注意力
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基于Transformer注意力机制的肺癌调强放射治疗三维剂量预测
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作者 陈旸汀 杨鑫 +2 位作者 靳富 冯彬 罗文 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第6期532-539,共8页
目的:开发一种基于三维Transformer的深度学习架构,用于肺癌调强放疗(IMRT)计划的剂量分布预测。方法:回顾性分析重庆大学附属肿瘤医院2020年1月—2022年12月间174例肺癌行IMRT患者的资料,设置训练、验证、测试集分别为116、29、29例。... 目的:开发一种基于三维Transformer的深度学习架构,用于肺癌调强放疗(IMRT)计划的剂量分布预测。方法:回顾性分析重庆大学附属肿瘤医院2020年1月—2022年12月间174例肺癌行IMRT患者的资料,设置训练、验证、测试集分别为116、29、29例。通过Swin Unet Transformer(Swin Unetr)模型进行三维剂量分布预测训练,该模型使用带位移窗口的Transformer模块编码器,输入包括CT图像、计划靶区(PTV)和危及器官轮廓图像、射束信息图像和靶区距离图像。使用平均绝对误差(MAE)、戴斯相似性系数(DSC)以及剂量体积直方图(DVH)剂量学参数来评估模型的性能,并与其他3种深度学习模型CGAN、ResSEUnet、ResUnet进行比较。结果:Swin Unetr预测与原临床计划的剂量分布的MAE为0.0143±0.0055,CGAN、ResSEUnet和ResUnet分别为0.0162±0.0055、0.0167±0.0063和0.0164±0.0057。Swin Unetr在各等剂量值均取得了最高的DSC值(>0.85)。剂量学参数方面,除PTV的D 2%和心脏的D mean以外,其余Swin Unetr预测与原临床计划的剂量学参数差异均无统计学意义(P>0.05),且66.67%的总体剂量学参数和75%的PTV剂量学参数评估结果表现最佳。结论:在多个剂量学评估指标上,Swin Unetr取得了最佳评分,在各等剂量值上取得最高DSC。Swin Unetr在肺癌IMRT三维剂量预测方面的准确性较以往模型有显著改进。 展开更多
关键词 深度学习 剂量预测 肺肿瘤 调强放射疗法
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基于射束通道和生成对抗网络的调强放射治疗剂量预测方法
8
作者 陈君 蓝林臻 +6 位作者 柳炫宇 陈舒影 邱玲娜 李贵 关苗苗 章桦 郭飞宝 《福建医科大学学报》 2024年第2期109-115,共7页
目的基于射束通道实现调强放射治疗(放疗)剂量的精准预测。方法选取行调强放疗的鼻咽癌Ⅲ期患者137例。随机抽取102例为训练集,24例为验证集,11例为测试集。基于Pix2pix模型,引入剂量预计算结果作为射束通道,预测患者个体化放疗剂量分... 目的基于射束通道实现调强放射治疗(放疗)剂量的精准预测。方法选取行调强放疗的鼻咽癌Ⅲ期患者137例。随机抽取102例为训练集,24例为验证集,11例为测试集。基于Pix2pix模型,引入剂量预计算结果作为射束通道,预测患者个体化放疗剂量分布。采用剂量体积直方图(DVH)、处方剂量参数和计划综合评分对预测结果进行评估。结果11个测试病例的预测剂量和人工计划剂量综合评分分别为70/60、40/50、10/30、70/60、70/60、80/80、80/70、70/60、60/70、80/60和60/60。随机选取4个测试病例,DVH显示,模型对脑干和脊髓的预测剂量曲线整体位于人工计划剂量曲线的左侧,而对眼球和腮腺的预测剂量曲线整体位于人工计划剂量曲线的右侧。结论基于射束通道和Pix2pix模型,可对鼻咽癌放疗患者进行有效剂量预测,从而为放射物理师的计划设计目标提供参考。 展开更多
关键词 Pix2pix模型 射束通道 鼻咽癌 剂量预测
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乳腺癌和鼻咽癌病人子器官剂量评估方法辅助放疗调强计划的优化 被引量:1
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作者 周平 杨蕾 +3 位作者 詹翔 李静毅 具天波 詹希 《西南医科大学学报》 2023年第1期65-69,共5页
目的本文通过拟合调强放射治疗中危及器官(organ at risk,OAR)剂量公式,探究危及器官剂量的评估方法,从而相对精准地保障调强放疗计划的质量。方法选取2017年1月至2018年12月于西南医科大学附属医院肿瘤科接受调强放疗的乳腺癌保乳术后... 目的本文通过拟合调强放射治疗中危及器官(organ at risk,OAR)剂量公式,探究危及器官剂量的评估方法,从而相对精准地保障调强放疗计划的质量。方法选取2017年1月至2018年12月于西南医科大学附属医院肿瘤科接受调强放疗的乳腺癌保乳术后病人(n=19)与鼻咽癌病人(n=55)的放疗计划,将OAR分割为多个子器官,子器官归一化后得到平均剂量均值,然后与各子器官到靶区表面最短距离轨迹图进行数据拟合得到相应拟合公式。结果显示不同OAR各子器官的归一化平均剂量均值与其到靶区表面最短距离呈负相关性;对上述因素进行拟合得出相应拟合公式,并评价该拟合公式取得了较好的拟合结果。结论本研究提出了一种较简便的调强放疗计划OAR剂量评估的方法,从而减少人为主观因素对OAR剂量的影响,提高调强放疗计划质量。 展开更多
关键词 调强放疗 危及器官 剂量评估 剂量预测
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基于危及器官剂量预测和射野角度优化的食管癌调强放疗自动计划研究 被引量:5
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作者 娄朝阳 雷宏昌 +3 位作者 毛荣虎 郭伟 李兵 葛红 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2021年第12期1275-1279,共5页
目的在Raystation计划系统上实现基于危及器官剂量预测和射野角度优化的食管癌调强放疗(IMRT)计划自动设计。方法选取50例食管癌IMRT计划数据作为训练集,训练危及器官剂量预测模型。另外选取20例病例应用RuiPlan自动计划脚本和人工方法... 目的在Raystation计划系统上实现基于危及器官剂量预测和射野角度优化的食管癌调强放疗(IMRT)计划自动设计。方法选取50例食管癌IMRT计划数据作为训练集,训练危及器官剂量预测模型。另外选取20例病例应用RuiPlan自动计划脚本和人工方法分别进行计划设计,其中在自动计划中使用射野角度优化和危及器官剂量预测模型。配对t检验比较两组计划的剂量差异和工作效率。结果人工计划和自动计划计划靶体积的适形指数、均匀性指数,全肺V5Gy与脊髓Dmax均相近(均P>0.05)。自动计划的左肺和右肺V20Gy、Dmean较人工计划下降1.1%、0.37 Gy和1.2%、0.38 Gy(均P<0.05),心脏V30Gy、V40Gy、Dmean较人工计划下降5.1%、3.0%、1.41 Gy(均P<0.05)。自动计划的人工操作时间、计算机处理时间、机器跳数较人工计划分别减少了65.8%、14.1%、17.2%(均P<0.05)。结论RuiPlan自动计划脚本能够通过危及器官剂量预测和射野角度优化的方法提高食管癌计划设计效率,为食管癌放疗计划设计提供了另一种可选途径。 展开更多
关键词 剂量预测 射野角度优化 自动计划 食管肿瘤/调强放射疗法
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基于双层感知机网络的乳腺癌调强放疗计划设计 被引量:1
11
作者 刘炜焜 周凌宏 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第6期661-666,共6页
目的:利用左乳腺癌靶区的解剖结构几何特性与对应放疗计划的计划设计参数、部分关键剂量体积直方图(DVH)信息建立双层感知机网络,实现新患者放疗计划的自动设计以及部分关键DVH信息的预测。方法:采集50例左乳腺癌IMRT计划,提取靶区的重... 目的:利用左乳腺癌靶区的解剖结构几何特性与对应放疗计划的计划设计参数、部分关键剂量体积直方图(DVH)信息建立双层感知机网络,实现新患者放疗计划的自动设计以及部分关键DVH信息的预测。方法:采集50例左乳腺癌IMRT计划,提取靶区的重叠体积直方图特征、靶区切线角度特征作为输入特征,射野角度、目标函数参数以及部分关键DVH信息作为输出特征,训练双层感知机网络,预测10例新患者IMRT计划的射野角度和目标函数参数用于设计自动计划,经配对t检验分析自动计划、手动计划的剂量学结果与部分关键DVH信息预测结果,以验证左乳腺癌IMRT计划自动设计方法的可行性,以及对部分关键DVH信息预测的准确性。结果:自动计划基本满足临床要求;自动计划中靶区的D_(min)、D_(max)、D_(mean)、V_(prescription)、D_(5)、D_(95)、CI、HI,患侧肺的V_(20)、V_(5),心脏的V_(20)与手动计划比较差异没有统计学意义(P>0.05);自动计划设计耗时远小于手动计划设计耗时;预测的部分关键DVH信息包括PTV的D_(min)、D_(max)、D_(mean)、V_(prescription),患侧肺的V_(20)、V_(5),心脏的V_(20),分别与手动计划和自动计划相比,仅在PTV的D_(mean)、V_(prescription)和患侧肺的V_(20)有统计学意义(P<0.05),但符合临床放疗需求和期望。结论:通过双层感知机网络设计的自动计划与手动计划质量相当,并且大大减少了设计的耗时,预测的关键剂量学信息也能为计划质量评估提供参考。 展开更多
关键词 乳腺癌 调强放射治疗 机器学习 自动计划 感知机 剂量预测
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全卷积网络放疗三维剂量分布预测研究 被引量:4
12
作者 白雪 王升晔 +5 位作者 王彬冰 张婕 邵凯南 杨一威 单国平 陈明 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第8期666-670,共5页
目的研究基于全卷积网络的左侧乳腺癌放疗三维剂量分布预测方法,并对其预测精度进行评估。方法利用全卷积网络实现三维剂量分布预测。首先建立60例左侧乳腺癌患者的容积调强弧形治疗(VMAT)计划库,从库中随机选取10例作为测试集数据,其... 目的研究基于全卷积网络的左侧乳腺癌放疗三维剂量分布预测方法,并对其预测精度进行评估。方法利用全卷积网络实现三维剂量分布预测。首先建立60例左侧乳腺癌患者的容积调强弧形治疗(VMAT)计划库,从库中随机选取10例作为测试集数据,其他50例作为训练集数据;然后,构建U-Net模型,利用该网络在器官结构矩阵和剂量分布矩阵间建立相关模型;最后,利用模型预测测试集病例的剂量分布,并将预测结果与实际计划结果比较。结果10例测试患者的PTV、患侧肺、心脏、双侧肺、脊髓的剂量平均绝对离差分别为(119.95±9.04)、(214.02±9.04)、(116.23±30.96)、(127.67±69.19)、(37.28±18.66)cGy。处方剂量80%、100%范围计划剂量和预测剂量的Dice相似性指数分别为0.92±0.01和0.92±0.01。处方剂量80%和10%范围内区域3 mm/3%标准的γ通过率分别为0.85±0.03、0.84±0.02。结论利用全卷积网络可实现左侧乳腺癌行VMAT患者的三维剂量分布预测。 展开更多
关键词 全卷积网络 剂量预测 乳腺肿瘤/容积调强弧形疗法
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基于深度学习的直肠癌术后调强放疗剂量分布预测 被引量:4
13
作者 周解平 彭昭 +5 位作者 王鹏 常艳奎 盛六四 吴爱东 钱立庭 裴曦 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期679-684,共6页
目的建立一种深度学习模型预测调强放疗(IMRT)的三维剂量分布。方法收集直肠癌术后IMRT患者共110例,随机数表法选择其中90例作为训练验证集并作9折交叉验证,剩下20例作为测试集。构建3D U-Res-Net模型,以CT影像、靶区和危及器官(OARs)... 目的建立一种深度学习模型预测调强放疗(IMRT)的三维剂量分布。方法收集直肠癌术后IMRT患者共110例,随机数表法选择其中90例作为训练验证集并作9折交叉验证,剩下20例作为测试集。构建3D U-Res-Net模型,以CT影像、靶区和危及器官(OARs)的解剖结构以及射束信息作为输入,IMRT剂量作为输出训练该模型,并用来预测测试集病例的剂量分布。采用三维剂量分布以及剂量—体积直方图(DVH)剂量参数评估预测精确性。结果在三维剂量分布上,体素剂量的平均预测偏差为-2.12%~2.88%、平均绝对误差为2.55%~5.75%;等剂量面的Dice系数均在0.9以上,平均霍夫距离(HD95)和平均表面距离(MSD)分别0.61~1.54 cm和0.21~0.45 cm。对于DVH剂量参数,除膀胱Dmean(P=0.048)以外,其他剂量学参数差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于3D U-Res-Net模型可以实现直肠癌术后IMRT剂量分布预测,为自动计划设计奠定基础。 展开更多
关键词 深度学习 剂量预测 直肠癌 调强放疗
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基于深度学习的乳腺癌保乳术后调强放疗剂量分布预测
14
作者 李红伟 韩鸣 +2 位作者 史以龙 姚晖 孟歌 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期779-783,共5页
目的研究基于深度学习的方法预测乳腺癌保乳术后调强放疗(IMRT)剂量分布,并评估其预测精度。方法回顾性分析2018年1月至2023年3月在上海国际医学中心接受IMRT的110例左侧乳腺癌保乳术后患者的调强放疗数据,随机固定选择80例作为训练集,... 目的研究基于深度学习的方法预测乳腺癌保乳术后调强放疗(IMRT)剂量分布,并评估其预测精度。方法回顾性分析2018年1月至2023年3月在上海国际医学中心接受IMRT的110例左侧乳腺癌保乳术后患者的调强放疗数据,随机固定选择80例作为训练集,随机固定10例作为验证集,剩余20例作为测试集。首先将患者的计算机体层成像(CT)图像、感兴趣区、体素与靶区距离和对应的剂量分布四通道特征作为输入数据,然后使用U-net网络进行训练得到预测模型,利用该模型对测试集进行剂量预测,验证体素与靶区距离特征在剂量预测中的影响,并将剂量预测结果与实际手动计划剂量进行比较。结果加入体素与靶区距离特征的模型使预测精度更高,测试集中20例患者的剂量评分和剂量体积直方图(DVH)评分分别为2.10±0.18和2.28±0.08,与手动计划剂量分布更加接近(t=2.52、2.40,P<0.05)。靶区和危及器官(OAR)的剂量预测结果与手动计划剂量的偏差在4%以内,健侧乳腺平均剂量增加了13 cGy,均在临床可接受范围内。除PTV_(60)的D_(2)、D_(98)(D_(i)为i%的PTV体积接受的剂量)、D_(mean)(平均剂量)和患侧肺的V_(5)(V_(i)为接受i Gy剂量的OAR体积百分比)、D_(mean)差异有统计学意义外(t=3.74、2.91、2.99、3.47、2.29,P<0.05),其他差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于深度学习的方法可以精准预测乳腺癌保乳术后调强放疗剂量分布,并通过实验证明加入体素与靶区距离特征可以有效提升预测精度,有助于物理师提高计划设计的优质性和一致性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 剂量预测 调强放疗
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剂量预测引导的鼻咽癌放疗计划质量定量评估方法 被引量:2
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作者 陈彦宇 柏朋刚 +5 位作者 陈榕钦 邱小平 陈济鸿 戴艺涛 全科润 周益民 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2022年第9期1076-1082,共7页
目的:利用人工神经网络模型对鼻咽癌计划进行剂量预测,根据剂量预测值建立计划质量测度标准(PQM),实现放疗计划个性化定量评估。方法:回顾性分析于福建省肿瘤医院进行放射治疗的鼻咽癌计划114例。提取25项危及器官(OAR)与靶区之间的几... 目的:利用人工神经网络模型对鼻咽癌计划进行剂量预测,根据剂量预测值建立计划质量测度标准(PQM),实现放疗计划个性化定量评估。方法:回顾性分析于福建省肿瘤医院进行放射治疗的鼻咽癌计划114例。提取25项危及器官(OAR)与靶区之间的几何空间关系特征,训练(81例)得到基于人工神经网络的剂量预测模型并测试(23例)验证其准确性。分别用基于剂量限值建立PQM和基于剂量预测值建立PQM两种评估方法对10例临床通过计划进行定量评估,讨论两种评估方法的合理性。结果:11项鼻咽癌主要OAR剂量学指标,预测值与实际值的剂量相关总体平均差值为(-0.07±4.55)Gy,体积相关总体平均差值为-1.06%±3.80%,预测准确性可达90%。10例临床通过的鼻咽癌计划,基于剂量限值建立PQM方法对病例4评估为不合格,其余病例合格。基于剂量预测值建立PQM方法对病例9评估为不合格,其余病例合格。结论:剂量预测引导的鼻咽癌计划质量定量评估方法可以反映计划是否存在继续优化的空间,且该评估方法克服了剂量限值未考虑病例特异性的缺陷,能更科学合理地对放疗计划进行定量评估。 展开更多
关键词 鼻咽癌 剂量预测 人工神经网络 计划质量测度
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贝叶斯法与多元线性回归法预测华法林剂量模型的比较研究 被引量:2
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作者 温都苏 王毅 孙建军 《中国临床药理学与治疗学》 CAS CSCD 2022年第1期33-38,共6页
目的:比较缺失华法林相关基因型检测结果的情况下,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator(WDC)和基于多元线性回归法(MLR)的Warfarin Dosing、IWPC华法林剂量计算器等三种华法林剂量预测辅助工具的预测性能,为无条件进行华法林相关基... 目的:比较缺失华法林相关基因型检测结果的情况下,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator(WDC)和基于多元线性回归法(MLR)的Warfarin Dosing、IWPC华法林剂量计算器等三种华法林剂量预测辅助工具的预测性能,为无条件进行华法林相关基因型检测地区的患者使用华法林提供准确、适于临床推广的预测工具。方法:计算三种预测工具的平均预测误差(MPE)、均方根误差(RMSE)和预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比,比较它们的华法林剂量预测性能。所有统计学分析均采用SPSS Statistics 26.0软件进行。结果:WDC的Posteriori模块的MPE和RMSE最低且预测误差在实际维持剂量±20%范围内的患者百分比最高,此外WDC的Priori和Posteriori模块的预测精确度显著高于Warfarin Dosing和IWPC华法林剂量计算器(P<0.05)。结论:临床常用的三种华法林剂量预测辅助工具中,基于贝叶斯法的Warfarin Dose Calculator可能更适合于无条件进行华法林相关基因型检测地区患者的华法林剂量预测。 展开更多
关键词 华法林 贝叶斯法 多元线性回归法 剂量预测
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剂量预测联合参数迭代优化算法的VMAT全自动计划研究 被引量:2
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作者 刘嘉城 王翰林 +6 位作者 王清莹 姚凯宁 王美娇 岳海振 王若曦 杜乙 吴昊 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期830-835,共6页
目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究,其中145例用于训练和验证深度学习模型,该模型用... 目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究,其中145例用于训练和验证深度学习模型,该模型用于预测危及器官的剂量,20例用于研究比对自动计划和人工计划的质量。该方法从危及器官的预测剂量分布中提取关键的剂量体积直方图(DVH)值作为初始优化参数(IOPs),利用治疗计划系统可编程接口自动创建VMAT计划,通过设计迭代优化算法自动调节优化参数(OPs)。结果剂量预测模型训练后能有效预测出20例测试计划危及器官的关键DVH值,与参考值相比差异均无统计学意义(P>0.05)。20例VMAT自动计划均能满足临床处方剂量要求,对于PTV和PGTV的适形性指数(CI),人工计划与自动计划比较差异均无统计学意义(P>0.05);而PGTV的D1和均匀性指数(HI),自动计划均高于人工计划,分别为0.6 Gy和0.01,两者比较差异均有统计学意义(t=-7.05、-6.92,P<0.05)。自动计划比人工计划的膀胱平均V_(30)下降2.7%(t=3.37,P<0.05),股骨头和危及器官辅助结构(Avoidance)的平均V_(20)分别下降8.37%和15.95%(t=5.65、11.24,P<0.05),并且膀胱、股骨头、Avoidance的平均剂量分别降低了1.91、4.01和3.88 Gy(t=9.29、2.80、10.23,P<0.05)。测试的20例直肠癌患者病例的自动计划平均时间为(71.82±25.48)min。结论本研究利用直肠癌病例验证了一种联合剂量预测和参数迭代优化算法的VMAT自动计划方法的可行性。相比于人工计划,VMAT自动计划无需人工干预,在提高计划设计效率、计划质量和临床资源利用率等方面有很大的应用潜力。 展开更多
关键词 自动计划 参数迭代优化算法 剂量预测 深度学习 直肠癌
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基于剂量预测的个性化放射治疗计划质量的定量评价方法 被引量:1
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作者 吴秉志 彭昭 +3 位作者 闫永恒 周解平 徐榭 裴曦 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期188-193,共6页
目的提出一种基于剂量预测的放射治疗计划质量定量评价方法,并验证该方法的临床可行性和临床价值。方法基于45例5年以上从业经验的物理师制定的直肠癌病例,训练3D U-Net网络。利用3D U-Net网络预测得到三维剂量分布后,基于剂量预测的剂... 目的提出一种基于剂量预测的放射治疗计划质量定量评价方法,并验证该方法的临床可行性和临床价值。方法基于45例5年以上从业经验的物理师制定的直肠癌病例,训练3D U-Net网络。利用3D U-Net网络预测得到三维剂量分布后,基于剂量预测的剂量-体积直方图(DVH)指标,建立调强放射治疗(IMRT)直肠癌计划质量评估标准,对直肠癌放疗计划进行初次打分。以预测剂量为优化目标,对放疗计划重新优化制定,并再次打分。在15例直肠癌病例上进行测试,比较优化前后计划得分情况以及剂量学参数差异,从而验证该打分方法的临床意义。结果优化前后的计划均满足临床剂量要求。优化前的总得分为(77.21±9.74)分,优化后的总得分为(88.78±4.92)分,优化后的计划得分提升,且差异具有统计学意义(t=-4.105,P<0.05)。相比优化前,优化后的计划所有危及器官的D_(max)均有不同程度地降低,优化后的计划在靶区D_(max)、V_(107%)、HI和膀胱的D_(max)等指标上均有降低,且差异具有统计学意义(t=2.346~5.771,P<0.05),在其他指标上优化前和优化后的差异无统计学意义(P>0.05)。优化后的计划质量有一定程度提升。结论本研究提出的结合剂量预测的放疗计划质量的定量评价方法,可以针对计划质量进行个性化地有效评估,有利于更好地对比审核不同物理师制定的临床计划质量,并且提供个性化的剂量指标,对临床计划的制定具有较强的指导意义。 展开更多
关键词 调强放射治疗 计划质量评价 剂量预测
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基于核电站管道系统防护的沉积问题研究 被引量:2
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作者 赵延鹏 吴志锋 +3 位作者 金硕 王皓 张传新 王富强 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2020年第3期28-34,共7页
为了研究高温、高压下核电站内两相流中所含粒子在管道发生沉积的现象,深入探究粒子对管道的冲蚀沉积机制,采用相似原理与近似模化方法,设计并搭建了能够捕捉核电管道系统实际运行中关键参数的实验台。对30 h弯管沉积实验结果进行分析可... 为了研究高温、高压下核电站内两相流中所含粒子在管道发生沉积的现象,深入探究粒子对管道的冲蚀沉积机制,采用相似原理与近似模化方法,设计并搭建了能够捕捉核电管道系统实际运行中关键参数的实验台。对30 h弯管沉积实验结果进行分析可知,90°水平弯管的外壁以及内壁为沉积热点区域,外壁轴向角30°~45°区域为沉积量最大区域;Co元素在8 mm×8 mm×3 mm样片上的沉积量达1.98×10^-10 g。研究结果可为核电站辐射剂量预测以及辐射防护提供参考数据。 展开更多
关键词 核电 钴粒子 沉积测试 辐射防护 剂量预测
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基于人工神经网络模型的鼻咽癌VMAT计划质量控制方法 被引量:2
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作者 陈辛元 杨继明 +1 位作者 易俊林 戴建荣 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期99-105,共7页
目的训练放疗计划个体化三维剂量预测模型,并使用该模型建立计划质量控制方法。方法回顾性分析99例已临床实施的早期鼻咽癌同步加量容积旋转调强放疗(VMAT)计划,提取7个几何特征,包括各危及器官(OARs)到PTV、加量靶区和外轮廓的最小距离... 目的训练放疗计划个体化三维剂量预测模型,并使用该模型建立计划质量控制方法。方法回顾性分析99例已临床实施的早期鼻咽癌同步加量容积旋转调强放疗(VMAT)计划,提取7个几何特征,包括各危及器官(OARs)到PTV、加量靶区和外轮廓的最小距离,及4个坐标位置关系特征。训练(89例)并验证(10例)基于人工神经网络(ANN)的三维剂量分布预测模型;然后基于该预测模型建立放疗计划质量控制方法。以各危及器官剂量学参数D2%、D25%、D50%、D75%和平均剂量(MD)为质量控制指标,通过标准为人工计划和预测剂量差别≤10%。采用由低年资物理师设计的10例计划,对该质量控制方法进行测试。结果18个头颈部OARs的主要剂量学指标,预测剂量与专家计划结果差异无统计学意义。剂量预测结果与专家计划相比,D2%、D25%、D50%、D75%和平均剂量(MD)的差别均控制在1.2 Gy以内。由低年资物理师设计的10例计划均达到常规临床剂量限值的要求,而利用建立的质量控制方法检出1例计划的脊髓、脊髓危及器官的计划体积(PRV)、脑干和脑干PRV剂量限制有待改善。根据模型预测值重新优化计划后,脊髓和脑干D2%分别降低了8.4和5.8 Gy。结论提出了一种简单易行的放疗计划质量控制方法,能克服统一性剂量限值未考虑患者特异性的缺陷,可提高个体化计划质量和稳定性。 展开更多
关键词 放疗计划 剂量预测 人工神经网络 质量控制 鼻咽癌
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