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放射治疗与手术治疗和化学药物治疗一起,组成了肿瘤的三大主要治疗手段。调强放射治疗技术(intensity-modulated radiotherapy, IMRT)的出现,进一步发展了经典的三维适形放射治疗技术,是放射肿瘤学史上的重大变革。但鉴于实际问题的复杂性,IMRT治疗计划在制作上仍然有许多问题亟待解决。本文紧密结合临床需求,以实现和完善常规的IMRT优化技术为基础,围绕IMRT射野方向优化(beam angle optimization, BAO)问题进行了深入地研究。所做的主要工作如下:(1)充分结合微粒群算法(particle swarm optimization, PSO)和遗传算法(genetic algorithm, GA)算法的优点,针对IMRT优化射野方向的具体问题,提出了以逼近(approaching)为主要进化思想的逼近遗传算法(approaching genetic algorithm, AGA)来自动选择射野角度。设计了以逼近为主要手段的搜索方式和独特的更新策略,提高了算法的搜索性能。对模拟病例和实际临床病例的研究结果表明,采用AGA来优化选择射野角度是可行和有效的,并且较GA更为快捷地寻找到最优的治疗计划。(2)结合生物DNA进化方面的相关知识,提出了一种新颖的DNA遗传算法(DNA genetic algorithm, DNA-GA)来解决BAO问题。结合DNA进化中变异热点(hot spots)和冷点(cold spots)现象,有效利用编码位置信息,创造性地设计了码位变异操作;同样,DNA进化过程中的删除、插入和倒位等过程被精心设计成为了DNA-GA的删除、插入和倒位等结构变异操作。DNA-GA的这些变异操作改变了变异遗传操作在GA里面的辅助地位,有效地增强了算法的搜索能力。初步的研究结果表明,采用DNA-GA来解决BAO问题是可行和有效的,并且比GA收敛更快。