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遗传算法在放射治疗计划射野参数优化中的应用
随着调强放疗和逆向治疗计划的发展,在放射治疗中如何自动选择射野参数受到广泛的关注,由于遗传算法具有搜索速度快,搜索空间广的特点,在放射治疗计划参数优化中得到了越来越多的应用,本文在积极跟踪国内外新文献的基础上对常规优化算法的优缺点进行了比较,并重点介绍和讨论了遗传算法在优化射野参数方面的应用和发展.
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遗传算法优化放射治疗计划射野权重的收敛性分析
随着三维适形和调强放疗技术的发展,放射治疗计划射野参数的优化问题受到了广泛关注.遗传算法作为一种全局优化技术,由于其不要求目标函数具有连续性、导数存在、线性等条件的假设,具有搜索速度快、搜索空间广的特点,可以用来解决很多优化问题,因此,在放射治疗计划射野参数优化中得到了越来越多的应用.对不同遗传参数条件下的遗传算法收敛性进行了分析,给出了分析结果并进行了讨论.
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基于遗传算法的剂量优化技术研究
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.后,给出了计算结果并进行了讨论.
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遗传算法优化调强放射治疗射野权重初步研究
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Visual c#.Net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.