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遗传算法优化调强放射治疗射野权重初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 研究调强放射治疗(IMRT)剂量计算与射野权重优化方法。方法建立基于二维卷积的IMRT剂量计算模型.用Visualc#.Nct编写剂量计算及基于遗传算法的IMRT射野权重优化程序,分析优化结果。结果用遗传算法优化射野权重能够在一个临床可接受的计算时间内得到较高适形度的剂量分布。结论遗传算法是一种有效的IMRT射野权重优化方法,在IMTR治疗计划优化中有广阔的应用前景。 相似文献
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基于遗传算法的剂量优化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法作为一种全局优化算法,可以用来解决在目标函数不连续、不可能、非线性等情况下的复杂问题,且具有较高的收敛效率和广阔的搜索空间.本文应用遗传算法优化逆向调强放疗计划中射束的权重,用二维等剂量线、三维剂量分布和剂量-体积直方图来评估计划的优劣.最后,给出了计算结果并进行了讨论. 相似文献
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简要综述了调强放疗中使用的基于剂量、剂量—体积、剂量一效应和等效均匀剂量的四种目标函数,并比较了各种目标函数的优缺点,重点介绍了基于等效均匀剂量的目标函数在调强放疗计划中的应用和发展。 相似文献
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目的研究调强放射治疗中剂量计算模型的建立与射野参数自动选择的实现方法.方法用快速傅立叶变换建立三维光子卷积剂量计算模型,用基于剂量的目标函数作为遗传算法个体适应度的评价指标,用遗传算法实现射野权重的优化.结果经过遗传算法100次迭代,能够得到适形度较高、剂量分布较均匀的剂量分布.结论基于快速傅立叶变换的三维光子卷积剂量计算模型是一种较精确的模型;遗传算法是一种效率较高的IMRT射野参数优化方法. 相似文献
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