基于三维预测剂量的自调节调强放疗自动计划方法

目的 开发一种基于预测剂量的自调节调强放射治疗自动计划方法,以增强自动计划的鲁棒性。方法 利用3D U-Res-Net_B网络预测出三维剂量分布后,在直接子野优化的每次迭代中先基于上次迭代结果计算当前剂量,再联合预测剂量计算目标剂量,然后以此为目标进行优化。完成所有迭代或满足循环退出条件后,得到最终的治疗计划。在30例直肠癌病例上进行测试,验证算法的效果。结果 临床计划治疗靶区的V_100%均值和标准差为（95.03±0.91）%,自动计划为（94.67±1.96）%,接近临床值（P>0.05）,而预测值为（92.90±2.13）%,与临床计划的差异具有统计学意义（t=29.0,P<0.05）;自动计划在小肠V₃₅、膀胱V₄₀、股骨头的V₂₀~V₄₀等多项指标上低于预测值和临床值,且差异具有统计学意义（t=4.5~118.0,P<0.05）,在其他危及器官的指标上与临床值的差异无统计学意义（P>0.05）。结论 本方法增强了自动计划的鲁棒性,提高了其应对复杂情况的能力。     

放疗计划系统DeepPlan光子放疗剂量计算的临床可行性验证

目的:评估DeepPlan放疗计划系统患者计划剂量计算的准确性和临床应用的可行性。方法:剂量算法准确性评估主要是针对YY 0775号和YY/T 0889号报告中的例题内容进行测量验证。临床病例验证是基于Pinnacle计划系统设计的前列腺肿瘤患者9例、胸部肿瘤患者13例和头颈部肿瘤患者5例，试验将各病例原计划优化的子野等信息直接导入DeepPlan进行重新剂量计算，比较不同计划系统得到的靶区和危及器官剂量分布，并用PTW VeriSoft软件对两组计算结果进行全空间剂量γ分析。结果:DeepPlan光子剂量算法通过了剂量计算准确性验证，YY 0775号报告中所有测试例题误差均在2%以内。YY/T 0889号报告中所有患者计划的γ通过率均在96.8%以上，复合野的γ通过率平均值为98.1%。在病例验证中，前列腺肿瘤病例的等中心层面2D γ通过率平均值为97.6%，3D γ通过率平均值为96.9%。胸部肿瘤病例的等中心层面2D γ通过率平均值为98.7%，3D γ通过率平均值为98.3%。头颈部肿瘤病例的中间层面2D γ通过率为98.6%，3D γ通过率平均值为98.8%。结论:通过模体实际测量和临床病例测试，验证了DeepPlan光子放疗剂量计算的准确性和临床应用的可行性。     

DeepPlan系统中快速直接子野优化在临床中的应用研究

目的 通过与Pinnacle计划系统在临床静态调强放疗（intensity modulated radiation therapy,IMRT）病例上的对比,研究自主研发的DeepPlan计划系统的快速直接子野优化模块的临床应用性能。方法 选取安徽省肿瘤医院25例肿瘤患者资料（其中6例头颈部、10例胸部和9例盆腔）,分别使用DeepPlan和Pinnacle制定静态调强放疗计划,比较两个计划系统优化后的靶区适形度和均匀性、机器跳数、子野数的差异,并针对宫颈癌病例比较剂量学参数差异。结果 两个系统中所有病例均满足临床剂量要求,DeepPlan的平均优化时间为86 s,平均剂量计算时间为8.36 s。与Pinnacle相比,DeepPlan优化出的放疗计划具有更小的机器跳数、更多的子野和更大的靶区适形度指数（conformity index,CI）,差异具有统计学意义（t=-3.208、2.912、2.875,P<0.05）;靶区均匀性指数（homogeneity index,HI）的差异无统计学意义（P>0.05）。在宫颈癌病例中,DeepPlan优化后的膀胱V₄₀低于Pinnacle （t=-5.498,P<0.05）,小肠V₂₀高于Pinnacle （t=2.581,P<0.05）。结论 DeepPlan通过图形处理器（graphics processing unit,GPU）加速能够在较短时间内完成直接子野优化,得到满足临床要求的静态调强放疗计划。与Pinnacle相比,DeepPlan系统有更好的靶区适形度和更小的机器跳数,但子野数更多,对宫颈癌病例中膀胱的保护略好,对小肠的保护略差。     

基于临床质子加速器的DeepPlan笔形束模型构建

目的:基于佛罗里达大学质子放疗中心（University of Florida Health Proton Therapy Institute, UFHPTI）质子加速器在笔形束扫描模式下的临床实验数据,在DeepPlan中构建相应模型,验证模型构建的准确性并初步应用于临床前列腺癌的剂量计算。方法:在DeepPlan质子模块中建立UFHPTI质子加速器的笔形束计算模型,并将剂量计算结果与临床实验数据进行对比,包括30组积分深度剂量（Integrated Depth Dose, IDD）、30组空气中质子束斑发散大小、1组多能量多点照射下的纵向扩展布拉格峰（Spread Out Bragg Peak, SOBP）和横向剂量分布,以此验证模型构建的准确性。最后以UFHPTI的两个前列腺癌临床放疗计划为指导,将DeepPlan计算结果与商用放疗计划系统RayStation计算结果通过PTW公司的VeriSoft软件进行gamma分析。结果:DeepPlan质子模块计算产生的30组IDD与UFHPTI加速器的临床实验数据平均相对误差为0.01%,最大相对误差为0.23%;30组空气质子束斑发散大小与临床实验数据平均相对误差为0.15%,最大相对误差为1.14%。在多能量多点照射下,DeepPlan质子模块计算产生的SOBP与临床实验数据平均相对误差为1.07%,最大相对误差为3.91%;横向剂量分布和临床实验数据平均相对误差为1.92%,最大相对误差为4.09%。针对两个前列腺癌的放疗计划,DeepPlan质子模块与RayStation计算的三维剂量结果在以3 mm/3%的标准下每个子野的gamma通过率都达到95%以上,其中病例1两个子野（270°和90°方向）的gamma通过率分别为96.4%和97.5%,病例2两个子野（270°和90°方向）的gamma通过率分别为99.3%和98.9%。结论:在DeepPlan中构建了与UFHPTI质子加速器相匹配的笔形束模型,该模型可初步应用于临床前列腺癌的剂量计算。