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利用多目标优化技术的KBP模型精炼方法研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
蔡马凡;左国平;杨振;曹瑛;张子健;...
作者机构:
[蔡马凡; 左国平] 南华大学核科学技术学院,衡阳 421001
中南大学湘雅医院肿瘤科,长沙 410008
[杨晓喻; 胡永梅; 张子健; 曹瑛; 杨振] 中南大学湘雅医院/中南大学第一临床学院
语种:
中文
关键词:
基于先验知识自动计划;多目标优化;放射疗法自动计划
关键词(英文):
Automatic planning based on prior knowledge;Multi-criterion optimization;Automatic radiotherapy planning
期刊:
中华放射肿瘤学杂志
ISSN:
1004-4221
年:
2022
卷:
31
期:
9
页码:
811-816
基金类别:
国家自然科学基金(12005306); 湖南省自然科学基金(2021JJ40966);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
核科学技术学院
摘要:
目的:研究利用多目标优化(MCO)技术提高基于先验知识自动计划(KBP)模型的计划设计质量的可行性。方法:选择55例已完成放疗的鼻咽癌患者,每个病例都采用固定野调强放疗技术。随机选择40个病例的调强放疗计划作为训练集1,通过多目标优化技术对训练集1中的放疗计划进行预处理,构建新的训练集2。将初始训练集1和处理后的训练集2作为样本,分别训练得到传统的KBP模型和多目标优化技术精炼后的MCO-KBP模型。在剩余15个病例中随机选择5例作为验证集,其余10例作为测试集。验证通过后用测试集对初始的人工计划以及传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的计划质量进行统计学分析。结果:传统KBP模...
摘要(英文):
Objective:Utilizing multi-criterion optimization (MCO) technology to improve plan design quality based on knowledge-based planning (KBP) model.Methods:Fifty-five patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC) who had completed radiotherapy were selected, and fixed-field intensity-modulated radiotherapy (IMRT) technology was used in each case. Among them, 40 cases were randomly selected as training set 1. Then, IMRT plans in training set 1 were preprocessed by MCO technology to construct a new training set 2. With the initial training set 1 and the processed training set 2 as training samples, th...

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