基于遗传模拟退火算法的多目标方位估计

以压差式矢量水听器的接收信号为基础,利用平面波声场中声压和质点振速之间的相关性以及各向同性噪声场中,声压和振速的不相关性,得到以各个目标的声强和方位信息为变量的声压与振速的非线性相关方程组。利用了遗传模拟退火算法,通过求解声压与振速的非线性相关方程组,来实现单个矢量水听器的多目标方位估计。并就三个目标的简单情况给出解算精度仿真结果。     

模拟退火算法在图像配准中的应用

近年来 ,脑功能成像技术发展迅速 ,已在脑科学研究中占有重要地位。研究中通常需要将同一被试的多种模式成像结果或同一模式的时间序列结果结合起来分析 ,首先要解决的问题就是几幅图像的严格对齐问题 ,即所谓的图像配准。在模拟退火算法和其它工作的基础之上 ,较好的解决了图像配准中的连续变量全局优化问题 ,通过基于点的配准方法 ,实现了时间序列脑功能图像的高精度配准。     

调强放疗治疗计划制定中的改进模拟退火算法

求最佳笔形射束强度分布是调强放疗治疗计划制定中的关键部分,传统的方法以模拟退火算法为基础,文中采用了一种模拟退火的改进算法,实验表明,该方法在求解的效率和质量方面都较前者有明显改善.     

基于Metropolis—SA算法的脑部磁共振血管造影图像分割

目的利用三维Markov随机场（MRF）模型分割脑部磁共振血管造影（MRA）。方法MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用最大期望（EM）算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising—MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数。为避免利用迭代条件模式（ICM）进行图像分割时常陷入局部最优解,实验提出了基于Metropolis采样算法的模拟退火（SA）技术。结果实现了三维MRF的全局最优解,分割模型可分辨3个体素的细小血管。临床数据采用南方医院影像中心提供的患者TOF-MRA数据（1.5TGE MRI scanner）,空间分辨率0．43mm×0．43mm×0．50mm：原始数据的像素空间大小为512×512×128;实际采用的空间大小和分辨率分别为256×256×64和0．80mm×0．80mm×1．20mm。实验对每一套临床数据采用SA、ICM、MSA算法分别进行分割比较,分割结果存在有限差异,采用15步迭代计算的时间消耗分别为1029S、463S、560S。结论实验通过三维仿真数据分割结果表明,Metropolis—SA迭代求解算法能够实现更低的全局误差．并且实际脑部MRA数据的分割与最大密度投影相比较．反映出较好效果．     

模拟退火逆向优化算法在宫腔管联合插植针的宫颈癌三维后装腔内放疗中的应用

目的 探讨模拟退火逆向优化算法（IPSA）在以插植针为施源器的宫颈癌三维后装腔内放疗中的应用效果。方法 以2016年10月至2018年7月接受根治性外照射及腔内联合组织间插植的局部晚期宫颈癌患者60例为研究对象,其中宫腔管联合1~4根插植针的患者各15例。在每例患者的同一套CT图像上,分别用正向的图形优化（GRO）方式和IPSA完成两种放疗计划,采用配对t检验分析两种计划方式的剂量学差异。结果 IPSA计划的D₉₀、V₁₀₀均高于GRO计划（t=-4.742、-4.823,P<0.05）,但靶区一致性指数（CI）和靶区适形指数（COIN）略低于GRO计划（t=9.642、8.783,P<0.05）。两组计划的靶区高量（V₁₅₀、V₂₀₀、V₃₀₀）比较,差异无统计学意义（P>0.05）。两组计划的膀胱、直肠D_{2 cm³}相近（P>0.05）。宫腔管联合1根插植针时,IPSA较GRO的平均D₉₀只提高了4 cGy （P>0.05）;但随着插植针管数的增加,IPSA相比于GRO,D₉₀提高的幅度也逐渐增加;当增加到4根插植针时,IPSA较GRO的平均D₉₀增加了14 cGy （t=-3.180,P<0.05）。与GRO相比,IPSA的V₁₀₀提高的幅度同样随着插植针管数的增加而逐渐增加。结论 在以宫腔管联合插植针为施源器的宫颈癌三维后装治疗中,相比于GRO计划,IPSA计划在未增加靶区高量和危及器官剂量的情况下,可以提高靶区的覆盖度（D₉₀、V₁₀₀）,且随着插植针管数的增多,IPSA较GRO在提高靶区覆盖度方面的优势也更为明显。     

宫颈癌后装治疗剂量的调强优化方法

目的：通过计算机编程,实现两种宫颈癌后装治疗剂量的调强优化方法,并与传统的A点优化方法进行比较。方法：选择一套已放置3根施源器（1根在宫腔,2根在隆穹）的宫颈癌患者的CT图像,采用VC＋＋编程,读入图像并重建施源器,然后根据靶区器官的限量约束条件（处方剂量为5 Gy）,自动激活部分驻点,分别采用模拟退火算法和随机最小二乘法进行调强逆向计算驻点的时间。接着,设A点（宫口上2 cm,旁开2cm）为剂量参考点,取上述相同的驻点,以均等权重方式计算驻点时间。最后比较3种优化方法的剂量分布。结果：在模拟退火法、随机二乘法和A点方法中,5 Gy覆盖靶区的体积分别为84.2%、80.2%和79.5%,靶区的D90分别为4.1 Gy、4.3 Gy和3.7 Gy,直肠D2cc为4.6 Gy、3.2 Gy和3.9 Gy,膀胱的D2cc为5.0 Gy、2.7Gy和4.1 Gy,靶区剂量的均匀度为65%、49%和45%。结论：模拟退火算法可以同时兼顾靶区受量和重要器官限量,剂量均匀性好,能满足个体化后装治疗的需求。随机最小二乘法虽能提高靶区的D90,减少直肠膀胱的受量,但相邻驻点之间的时间梯度变化较大。     

一种基于自适应最小模糊熵的CT图像分割方法

为了从CT图像中提取到多个组织的解剖特征,解决运算速度的提高与运算结果不稳定的矛盾,我们提出了一种基于自适应最小模糊熵的图像分割算法.为了找到分割灰度图像的最佳阈值.首先利用迭代公式以及图像的直方图来计算出每个模糊子集的隶属函数中指数参数的值以及阈值的搜索范围,然后在已确定的搜索范围内用穷举法搜索出能使模糊熵最小的最佳阈值.实验表明该方法能较好的完成CT图像的分割.此算法运算速度较快;与用遗传算法、模拟退火算法相比较,运算结果稳定,重复性更好,得到的图像细节成分要更多些.     

一种选择照射弧的自动优化算法

提出剂量斥力、剂量引力的概念 ,并给出了计算公式。对X刀治疗计划设计中照射弧的选择问题建立了有约束优化的数学模型 ,提出了在缩减的相空间内依据斥力场和引力场分布 ,采用模拟退火算法自动选择最优照射弧组合的实现方案     

分阶段多准则立体定向放射治疗计划研究

立体定向放射治疗计划是X-刀放射治疗的重要组成部分。提出了一种分阶段多准则立体定向放射治疗计划理论，将优化过程分三个阶段。第一阶段利用线性规划法缩小解空间；第二阶段采用复形调优法以获得肿瘤区均匀且高的剂量分布；第三阶段采用有约束模拟退火法以获得符合临床实际的治疗效果。与三个优化阶段相对应的三个优化准则分别为：最大化肿瘤区与周围正常组织的积分剂量之差、肿瘤体积内均匀的剂量分布和基于放射生物学效应、符合临床实际的放射治疗统计模型、文中的实验结果也证实了上述理论的正确性。     

造纸厂热能负荷动态优化调度

建立了造纸厂能耗大的间隙式设备蒸球的动态优化调度模型，对该模型运用隐枚举（ＩＥ）算法和扩充了接收新解准则的模拟退火（ＳＡ）算法，分别进行了求解，最后从给出的仿真结果证明了该模型和算法的有效性．