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目的在基于纳剂量学模型(LNDM)的治疗计划中, 应用日本国立放射线综合医学研究所(NIRS)积累的临床经验, 验证γ分析方法在LNDM和微剂量动力学模型(MKM)间处方剂量转换研究中的可行性。方法通过开源的多种射线放疗计划设计平台matRad, 采用γ分析的方法对基于MKM和基于LNDM的碳离子治疗计划进行比较, 得到不同模型的转换因子。通过水模体研究靶体形状及大小、靶体位置深度、处方剂量和照射方式对模型转换因子的影响, 并采用C型靶模型和肝癌患者病例对转换因子进行初步验证。结果模型转换因子与靶体形状无关, 与照射方式有关。在单野照射条件下, 其与靶体大小、靶体位置深度及处方剂量成正相关。并且C型靶模型和肝癌患者病例成功验证了转换因子, 其基于MKM和LNDM的治疗计划所生成的物理剂量分布的γ通过率(2%/2 mm)分别为92.79%和91.19%。结论本文所计算的转换因子(f=DLNDM/DMKM)可用于指导基于LNDM的碳离子治疗计划设计时处方剂量的设置。γ分析可用于不同模型处方剂量间的转换研究。 相似文献
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【摘要】目的:提出一种基于深度学习的计算机断层扫描(CT)单视图断层成像三维(3D)重建方法,在减少数据采集量和降低成像剂量的情况下对不同患者进行CT图像的3D重建。方法:对不同患者的CT图像进行数据增强和模拟生成对应的数字重建放射影像(DRR),并进行数据归一化操作。利用预处理后的数据通过卷积神经网络训练出一个普适于不同患者的神经网络模型。将训练好的神经网络模型部署在测试数据集上,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)对重建结果进行评估。结果:定性和定量分析的结果表明,该方法可以使用不同患者的单张2D图像分别重建出质量较高的3D CT图像,MAE、RMSE、SSIM和PSNR分别为0.006、0.079、0.982、38.424 dB。此外,相比特定于单个患者的情况,该方法可以大幅度提高重建速度并节省70%的模型训练时间。结论:构建的神经网络模型可通过不同患者的2D单视图重建出相应患者的3D CT图像。因此,本研究对简化临床成像设备和放射治疗当中的图像引导具有重要作用。 相似文献
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目的在基于纳剂量学模型(LNDM)的治疗计划中,应用日本国立放射线综合医学研究所(NIRS)积累的临床经验,验证γ分析方法在LNDM和微剂量动力学模型(MKM)间处方剂量转换研究中的可行性。方法通过开源的多种射线放疗计划设计平台matRad,采用γ分析的方法对基于MKM和基于LNDM的碳离子治疗计划进行比较,得到不同模型的转换因子。通过水模体研究靶体形状及大小、靶体位置深度、处方剂量和照射方式对模型转换因子的影响,并采用C型靶模型和肝癌患者病例对转换因子进行初步验证。结果模型转换因子与靶体形状无关,与照射方式有关。在单野照射条件下,其与靶体大小、靶体位置深度及处方剂量成正相关。并且C型靶模型和肝癌患者病例成功验证了转换因子,其基于MKM和LNDM的治疗计划所生成的物理剂量分布的γ通过率(2%/2 mm)分别为92.79%和91.19%。结论本文所计算的转换因子(f=D_(LNDM)/D_(MKM))可用于指导基于LNDM的碳离子治疗计划设计时处方剂量的设置。γ分析可用于不同模型处方剂量间的转换研究。 相似文献
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目的:在蒙特卡罗(MC)模拟当中引入理想组织等效正比计数器(Ideal TEPC),并结合微剂量动力学模型(MKM)精确计算重离子生物有效剂量。方法:采用Ideal TEPC与MC模拟方法对能量为330 MeV/u具有6 cm展宽Bragg峰(SOBP)的碳离子束生物有效剂量进行计算。结果:优化得到MKM模型的参数为:[α0=0.12 Gy-1],rd=0.39 μm,Rn=3.7 μm。对于能量为330 MeV/u具有6 cm SOBP碳离子束生物有效剂量的计算显示:基于MKM模型计算的生物有效剂量与碳离子放射治疗计划系统(ciPlan)中的生物有效剂量具有较好的一致性,二者偏差随深度的增加而增大,在坪区、SOBP前端、SOBP中点、SOBP后端、尾区的偏差分别为0.3%、1.7%、2.7%、4.9%、10.3%。结论:Ideal TEPC结合MC模拟能够准确计算重离子的生物有效剂量,有效避免TEPC壁引起的辐射场畸变,结构材料所产生的[δ]电子对线能谱的影响,以及实验中位置的偏差,具有良好的移植性。 相似文献
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