放射治疗是包括手术、化疗在内的肿瘤三大治疗手段之一，放射治疗的疗效依赖于放射治疗的增益比。提高放疗增益比就是使射线剂量尽量多地集中于病变组织内的肿瘤细胞，并且保护周围正常组织和危及器官受到的射线剂量最小。因此，准确勾画肿瘤靶区是放射治疗的重要前提。目前临床上的靶区设定主要依赖于医生的手动勾画，随着计算机技术的发展，也出现了很多针对肿瘤提取问题的分割算法的研究。但是不管是临床使用还是算法研究，都主要依赖于解剖医学影像，常规解剖图像无法准确地呈现肿瘤细胞的实际分布范围，而功能影像为解决此问题提供了很好的前景。另外，各个模态的图像提供的图像信息存在差异，依赖单一模态信息确定肿瘤区域和边界的可靠性低。本文基于磁共振T1增强图像、T2图像、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)参数图像、各向异性(fractional anisotropy, FA)参数图像，类比万有引力势场原理，应用势场分割(potential field segmentation, PFS)方法，对四种模态的脑肿瘤图像分别进行分割，并将分割结果融合作为放射治疗肿瘤靶区。经与医生手动勾画金标准的比较验证，PFS算法分割结果与金标准之间达到了较高的一致性。实验证明，综合解剖和功能模态的图像信息，为准确定义肿瘤边界提供了更全面的信息和较好的应用前景。
　　放射治疗的每个阶段都依赖于先进的软硬件设备，中国在这方面的研究起步较晚。对放射治疗中的关键技术进行研究和实现，对研发具有我国自主知识产权的放射治疗产品具有一定的意义。我们针对放疗模拟和放疗计划设计中的几个关键步骤进行了研究，并研发了放射治疗模拟软件平台。在此平台上，基于患者影像上定义的肿瘤靶区，通过调整加速器各个组件的参数，实现了放射治疗几何模拟定位、几何计划设计等功能。