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重叠体积直方图描述子的计算方法和其在鼻咽癌IMRT计划检索中的应用
调强放射治疗(IMRT)计划制定效率不高、难以保证治疗计划的高质量是目前调强放射治疗技术中一直存在的问题之一,基于形状的IMRT计划检索技术为缩短IMRT计划制定周期、提高放射治疗计划质量提供了一种新方法.本研究建立了一种适用于IMRT计划检索的重叠体积直方图(OVH)形状关系的关系描述算子,提出一种基于Matlab的计算方法.利用一例临床实际的鼻咽癌病例分析了OVH描述子的描述特性,利用22例临床鼻咽癌IMRT计划研究了其形状关系检索的性能.实验结果表明OVH描述子能够简洁的描述放疗三维场景中靶区和危及器官间的三维形状关系特征,并且能够有效检索出相似度较高的一组形状,适合于基于形状的IMRT计划检索.
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基于DVH目标函数的VMAT计划设计研究
目的：研究基于DVH目标函数设计VMAT计划的新方法，并应用到临床食管癌患者中评估所得计划的剂量学特性和计划效率。方法对12例胸段食管癌患者以常规VMAT计划方式为参照，分别采用基于多目标优化DVH （ MCO?DVH）目标函数和重叠体积预测DVH （ OVH?DVH）目标函数设计两组VMAT计划，评估所得VMAT计划的剂量学特性、计划效率。配对t检验组间差异。结果基于DVH目标函数的两组VMAT计划均满足临床要求，与常规VMAT计划相比，靶区适形指数和均匀指数较优（0．77∶0．72，P＝0．017和0．10∶0．12，P＝0．047）；MCO?VMAT计划中OAR双肺V5和脊髓V50优于常规VMAT计划组（54．66∶60．23，P＝0．013和0．98∶0．49，P＝0．037），其他参数相近；与常规 VMAT 计划时间相比，基于 DVH 目标函数的 VMAT 计划设计时间明显缩短（8．2∶19．5， P＝0．023）。结论与常规VMAT计划设计方法相比，基于理想DVH目标函数设计VMAT计划可实现靶区剂量分布更均匀的同时，更好保护OAR且可提高计划效率。
