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目的:量化分析后装治疗中,使用不同累积剂量计算方法导致的总剂量评估差异。方法:使用混合形变配准算法,对32例已完成后装插植治疗的宫颈癌患者共计进行108次形变配准,并计算每个患者的形变总剂量。根据膀胱和直肠的体积控制情况将32例患者分为体积控制组(18例)和体积未控制组(14例),计算比较组间累积剂量体积参数(D0.1 cc、D1 cc、D2 cc)和相似度系数(DSC),并与GEC-ESTRO推荐的分次间剂量累加方法相比较。结果:DSC随形变图像相对体积比值的增大而变差。体积控制组中,GEC-ESTRO推荐方法和形变累积剂量差异(DDIR/DGEC)较小。对于膀胱,体积控制组D2 cc的DDIR/DGEC最大值为1.05,低于未控组1.07;DDIR/DGEC最小值为0.91,高于未控组0.80。提示在使用形变剂量评估过程中,形变剂量值可能比GEC-ESTRO推荐的剂量计算方法偏高5%~7%或偏低9%~20%,偏高和偏低的原因主要为参与形变的体积差异导致剂量网格缩放。而D0.1 cc、D1 cc的DDIR/DGEC更接近1。对于直肠,控制组没有观察到DDIR/DGEC偏高的情况,D2 cc的DDIR/DGEC最大值为0.99,低于未控组1.06;最小值为0.80,低于未控组0.85,但未控制组平均偏高6%。而直肠的D0.1 cc、D1 cc、D2 cc的累积剂量比值都较接近,并且差异不如膀胱显著。结论:在后装治疗中,形变体积可以影响到形变累积剂量的计算结果,合理控制形变轮廓的体积不仅有助于提高形变的准确性,而且形变总剂量评估结果更稳定,建议在后装治疗过程中重视对膀胱和直肠的体积控制。 相似文献
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目的评价深度学习方法对周围型肺癌和肺结核球的分类能力,同时比较了不同来源CT影像和病灶大小对最终分类结果的影响。方法研究数据包含了2家医院的4台不同CT机型,共114例证实为肺癌或肺结核球的金标准CT影像。对CT图像进行肺组织提取、裁剪、旋转、翻转等数据增强方法后,生成4686张训练图像。使用改进的、基于GoogLeNet深度学习网络进行训练。结果对总共146张训练集以外的测试图谱分类结果显示,模型的总体分类精确率、召回率、F值分别为88.9%、77.4%、82.8%。如果测试影像和训练影像来自不同CT机型,深度学习方法的分类能力下降(F值92.6%比74.2%)。模型对病灶最长径<3cm的病灶分类能力更高(F值88.0%比73.2%)。结论深度学习方法可以有效地鉴别周围型肺癌和肺结核球,但病灶大小以及训练集、测试集图谱来源对训练结果有一定影响。 相似文献
3.
目的比较容积旋转调强(VMAT)和动态调强(dIMRT)在海马规避全脑放疗中的靶区和危及器官的剂量学区别。方法9例脑转移瘤患者,分别制作海马规避全脑VMAT和dIMRT计划。比较两种计划靶区V30、D2%和D98%,均匀性指数(homogeneityindex,HI),海马最小剂量(Dmin),最大剂量(Dmax)和平均剂量(Dmean)以及其它危及器官的Dmax;比较两种治疗模式模拟治疗时间的差别。结果9例患者的两种计划靶区、海马和危及器官的剂量分布除海马最大剂量Dmax较高外,其它都满足放射肿瘤治疗协作组推荐的要求。VMAT靶区D98%、D2%和HI均优于dIMRT组,差异有统计学意义(P<0.05)。VMAT海马Dmin<dIMRT,平均剂量分别为8.6Gy和9.2Gy,差异有统计学意义(P<0.05)。VMAT治疗时间显著低于dIMRT。结论海马规避全脑放疗,在不增加危及器官受照量的情况下,相比dIMRT,VMAT方式具有一定的优势。 相似文献
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目的:研究铱192后装放射源在空气中刻度的散射因子。方法:PTW井形电离室放置在离地1 m高的支架上,测量在电离室外缘离墙距离5 cm到200 cm处进行,读数以200 cm处读数归一。按多步法、DGMP法和遮挡法要求在空气中用Farmer指形电离室在不同源室距(SCD)上对铱192后装放射源进行测量,遮挡法测量中在放射源和电离室之间放置6 cm厚度的圆锥台型铅挡,测得数据用Origin8.0软件进行拟合处理分析。测量中读数均摈弃端效应、暗电流并做梯度修正。结果:井形电离室对铱192放射源刻度,读数在电离室和墙壁距离较近时受到墙面散射影响,电离室外缘离墙壁距离在1 m以上时散射影响可以忽略,Farmer指形电离室在空气中测量结果表明用Goetsch法和DGMP法计算,散射因子恒定与测量距离(SCD)无关且可以忽略,SF法的散射因子略小。结论:井形电离室刻度后装放射源需在最小散射情况下进行,在空气中用指形电离室进行刻度应对散射进行实际测量,遮挡法是较为符合实际的测量方法。 相似文献
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基于遗传算法的三维适形放疗射野入射角度最优化研究 总被引:2,自引:1,他引:1
目的 建立一种基于遗传算法的三维适形放疗治疗机架入射角度最优化算法.方法 从Pinnacle v7.2计划系统上读取患者几何轮廓信息和三维剂量分布文件,把几何轮廓信息和三维剂量分布在同一坐标系下融合后作为最优化算法输入数据.对每组角度组合都计算其最优射野权重,用基于遗传算法角度最优化方法挑选出最优角度组合,最后把得到的角度组合和各角度射野权重重新输入到Pinnacle v7.2计划系统,和常规三维适形计划相比较.对2例肺癌病例和1例脑瘤病例比较了优化入射角度和常规三维适形计划下剂量分布、DVH图差异和适形度指标.结果 和常规三维适形计划相比,优化计划适形指数分别为0.59和0.70,高于常规三维适形计划的0.36和0.58.DVH图上看肺癌病例,使用优化算法后脊髓受到的最高量分别下降了17.8%和22.4%,肺V:.分别降低了3.1%和4.4%,肺V30分别降低了4.5%和1.5%;对脑瘤病例,晶体和眼球受照剂量也有显著下降.结论 所建立的角度最优化方法可作为计划设计的辅助工具. 相似文献
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目的 探讨3D打印个体化模具辅助子宫内膜癌术后三维后装治疗中的剂量学优势。方法 回顾性选取宁波大学附属第一医院21例早期子宫内膜癌术后患者的三维后装治疗计划,利用北京科霖众计划系统,在已实施的个体化模具组基础上,为每位患者设计虚拟单通道柱状施源器计划,所有计划均采用三维逆向模拟退火的算法。比较两组计划靶区90%、98%和100%体积接受的最低剂量(D90、D98、D100)以及适形指数(CI)、均匀度(HI)、超剂量体积指数(OI);同时,对比两组危及器官膀胱、直肠、小肠和尿道的0.01、1、2以及5 cm3所接受的最大剂量(D0.01 cm3、D1 cm3、D2 cm3以及D5 cm3)差异。结果 两组计划都能满足临床需求。在靶区所受剂量方面,两组计划靶区D90、D98、D100没有明显差异,但是个体化模具组靶区剂量的CI、HI均优于单通道组靶区,而靶区OI指数小于单通道计划(t=-3.21、-5.99、6.25,P<0.05)。在危及器官所受剂量方面,个体化模具组膀胱、直肠、尿道所受剂量D1 cm3、D2 cm3和D5 cm3相比单通道组均有明显降低(t=3.18、3.21、3.77、7.97、8.92、10.92、2.54、3.46、4.28,P<0.05);小肠由于距离靶区比较远,在两组计划中所受剂量差异不明显(P>0.05)。结论 3D打印个体化模具在子宫内膜癌术后三维近距离治疗中靶区均匀度、适形指数更优,而且膀胱、直肠、尿道所受剂量更低,具有推广价值。 相似文献
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目的 比较乳腺癌术后患者采取仰卧位与俯卧位两种不同体位接受治疗的调强计划在靶区和危及器官上的剂量差异性,寻求乳腺癌术后调强放疗较佳的治疗体位。方法 随机选取12例乳腺癌保乳术后的患者并随机分为两组,分别采取仰卧位、俯卧位两种体位扫描,应用Pinnacle 9.2计划系统,设计患侧乳腺切线方向小角度展开入射的4野调强计划,在计划靶区满足处方剂量的前提下,比较分析两种体位的调强计划靶区的适形度和剂量均匀性,肺的、和平均剂量,心脏的V39和V40平均剂量等剂量学指标。结果 通过对12例乳腺癌保乳术后调强计划设计中,仰卧位、俯卧位两种不同体位扫描的计划比较发现,两组计划在靶区适形性及心脏受量方面差异均无统计学意义,仰卧位调强计划靶区均匀性优于俯卧位,而俯卧位使肺得到较好的保护。结论 乳腺癌术后调强放疗体位可根据患者的肺功能状况选择仰卧位或俯卧位。 相似文献
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目的探讨全脑放疗(WBRT)中海马保护的关键问题。方法通过文献检索、资料汇总来明确海马勾画方法;汇总不同条件下达到认知功能保护的海马剂量限值;分别采用共面调强放疗(IMRT)、容积旋转调强放疗(VMAT)和螺旋断层放疗(HT)技术对5例WBRT行海马保护的肺癌脑转移患者进行放疗计划设计,并比较3种放疗计划对应的海马、靶区及正常组织的剂量学参数。结果海马的勾画基于MRI-CT图像与参考RTOG0933报告进行,建议分段勾画海马的头部、体部及尾部;达到认知功能保护的海马剂量限值推荐为Dmax<17Gy、Dmean<10Gy、D40%<7.5Gy。在IMRT、VMAT和HT计划中,海马体Dmax、Dmean分别为(22.64±0.33)、(23.81±0.42)、(8.02±0.75)Gy和(20.32±0.22)、(21.37±0.63)、(6.83±0.96)Gy,HT计划<IMRT计划<VAMT计划(均P<0.05);均匀性指数(HI)的平均值分别为0.22±0.04、0.31±0.02和0.21±0.02,HI、IMRT计划均低于VMAT计划(均P<0.05);PTV的V90、V95的平均值分别为(98.59±0.28)%、(98.95±0.19)%、(98.72±0.24)%和(97.72±0.24)%、(97.75±0.20)%、(97.56±0.35)%,3种放疗计划比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论准确勾画海马、合理确定海马保护区及采用HT计划是WBRT中海马保护的关键,能保证良好靶区剂量覆盖及靶区剂量均匀性,并使海马受照剂量更低。 相似文献
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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3mm/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。 相似文献