【摘 要】
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目的 探讨多目标优化(MCO)算法在调强放疗计划优化中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的10例前列腺癌和10例肺癌患者的调强治疗计划,这些计划都是基于直接子野优化算法进行优化的.在射野方向等设置条件不变前提下,改用MCO算法重新优化治疗计划.比较两种优化算法得到的剂量体积直方图参数、计划优化时间和机器跳数,并行配对t检验.结果 两种优化算法得到的调强计划均满足临床要求.与DMPO算法相比,在靶区剂
【机 构】
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四川省肿瘤医院放疗科,成都,610041,美国蒙默思郡医学中心肿瘤中心放疗科,新泽西,07740,美国蒙默思郡医学中心肿瘤中心放疗科,新泽西,07740,四川省肿瘤医院放疗科,成都,610041,四川
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目的 探讨多目标优化(MCO)算法在调强放疗计划优化中的应用.方法 随机抽取已接受治疗的10例前列腺癌和10例肺癌患者的调强治疗计划,这些计划都是基于直接子野优化算法进行优化的.在射野方向等设置条件不变前提下,改用MCO算法重新优化治疗计划.比较两种优化算法得到的剂量体积直方图参数、计划优化时间和机器跳数,并行配对t检验.结果 两种优化算法得到的调强计划均满足临床要求.与DMPO算法相比,在靶区剂量分布无差别下MCO算法使得前列腺癌计划中的直肠、膀胱及小肠受量均有不同程度降低,计划优化时间减少58％,机器跳数平均增加32％；在肺癌计划中肺、心脏和脊髓受量均有不同程度降低,计划优化时间减少59％,机器跳数平均增加11％.结论 与DMPO算法相比,MCO算法可显著降低危及器官受照剂量、缩短计划优化时间。
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