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图像引导放疗中图像配准算法性质的研究
目的 研究图像配准算法的基本行为,分析影响图像配准的各种因素.方法 先把待配准图像做一已知变换,然后基于自主开发的图像配准算法研究图像配准技术中感兴趣区域选择、优化目标函数时的初始位置选择、空间变换参数的空间耦合等对图像配准算法的影响.结果 感兴趣区域位置和区域大小选择对图像配准的结果影响非常明显,如果选择不当很容易导致配准失败;初始变换参数(优化的初始位置)选择恰当,能提高图像配准的准确度;参数空间的耦合会增加图像配准算法对感兴趣区域选择的敏感度.结论 图像引导放疗平台临床应用中非常有必要总结与肿瘤部位相关感兴趣区域的勾画策略(依赖具体图像配准软件平台),可以通过实现初始变换参数的自动优化选择来提高算法的抗干扰能力,并开发出针对不同图像特征(不同解剖部位)的具体配准算法.
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基于模板库实施VMAT计划自动优化初步研究
目的 研究基于优化条件模板库实施容积调强弧形治疗(VMAT)治疗计划自动优化的可行性.方法 回顾选择Eclipse计划系统VMAT计划直肠癌术后患者68例,处方剂量为50 Gy分25次.筛选19例患者分别提取其靶区及危及器官有效特征值构成向量,并将每例患者计划的终优化限制条件保存为模板;其次选取15例(10例模板库中计划和5例模板库外计划)直肠癌患者进行自动优化验证.根据多维向量相似性原理,定义相似性参数 α.设计程序自动从模板库中选择除自身模板外优计划模板进行自动计划设计.将利用优模板进行自动计划设计放疗计划(ATP)与临床应用计划(CP)进行剂量学验证,配对样本t检验比较、Pearson相关性分析剂量参数与相似性参数 α 的相关性.对相关剂量参数与 α 进行小二乘法线性拟合,探索相关参数伴随 α 变化的ATP相对于CP的变化趋势.结果 13例ATP剂量学结果整体略差于CP结果[适形指数(P=0.004)、均匀指数(P=0.015)、小肠V40(P=0.003)、小肠Dmean(P=0.022)].13例患者 α 值分别为2.67、2.60、2.60、2.49、2.67、2.74、2.72、2.48、2.53、2.86、2.68、2.56、2.63;α 与膀胱V40和Dmean具有显著的相关性(r=0.649、0.603,P=0.016、0.029);仅小肠V40和Dmean伴随 α 增大ATP相对于CP逐渐变差,其余参数均伴随 α 值的增大,使用ATP接近并优于CP.结论 ATP所得结果略差于CP,但能够满足临床要求.需要进一步优化模板库和模板质量以及优化优模板筛选方法进行探索可能.
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可训练助听器——自动优化压缩、频响和增益
听力学家通常根据患者的听力损失特点利用特定的处方公式来确定增益、频率响应以及压缩的初始设置,以便使每一位患者的助听器设置达到理想状态.传统的常规处方公式包括NAL-NL1(National Acoustic Laboratories' nonlinear fitting procedure,version 1)、DSLv5(desired sensation level version 5.0)或助听器制造商针对特定产品推出的处方公式.
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基于专家库的γ射线立体定向放疗计划优化方法
目的:用优选的既往病例建立专家库,通过数据挖掘技术,以实现γ射线立体定向放疗刀治疗计划自动优化.方法:通过C++编程实现功能模块,利用已用12例病例数据建立专家库.模拟3个新病例输入,检验自动生成计划质量.用匹配指数评价病例间是否相似,用综合考虑靶区欠量比率(UTR)、组织超量比率(OTR)的一致性指数(PCI)评价计划质量.结果:在能查询到专家库内相似计划时,能够自动生成UTR为89％,PCI为82％,临床能够接受的治疗计划,若是查询到的匹配指数不理想,则计划质量会受到影响,UTR仅仅为80％,PCI为71％.测试病例的计划生成时间均在2 min以内.结论:通过数据挖掘技术能实现复杂计划的自动优化,随着专家库病例增多,能适应更多不同病例的计划制定,并大大减少计划制定时间.
