随着现代肿瘤放射治疗技术的发展,对自动化的需求日益提高。自动解剖结构勾画和自动治疗计划设计可能替代部分医生和物理师的人工。基于计算机技术的各种自动化工具已经开始应用到临床治疗的过程中,并极大地减少了危及器官勾画、计划设计及放疗质控的工作量。放射治疗计划设计是一件纷繁复杂的事情,由于不同患者以及不同放疗单位、不同医生临床需求的个体差异,通常需要物理师和医生充分沟通,使用一个日渐精巧的治疗计划系统(TPS),才可能完成一个比较好的治疗计划设计。而现实情况是临床工作中计划设计需要消耗物理师、剂量师大量的工作时间。特别是新手掌握计划系统的使用需要一个学习过程,很难保证计划设计的质量和速度。所以采用自动计划设计可能成为一个合理的临床解决方案。本课题基于医科达公司的Monaco计划系统(Elekta,St.Louis,US),开发出一套基于模板的自动计划设计平台。与其他TPS类似,本系统也使用了脚本功能来实现计划系统与模拟计划师程序的自动交互,并将计划设计的流程脚本化,减少物理师的重复劳动。本研究的重点在于如何学习和模仿临床物理师的经验,并将其写入程序,来自动完成计划设计的工作。在Monaco计划系统中,可以由计划模板定义正向和反向计划的所有需要计划师设定的输入参数。对于逆向计划,使用更新的模板、即更新的一组输入参数去启动一个新的计划流程。我们的自动计划平台的一个主要部分是一个独立于Monaco的模板编辑器。当前开发的模板编辑器是一个专家系统,模仿经验丰富的计划者思维过程,并提取约束优化过程中所获得的计划剂量评估的数据。为了检验系统的可行性,我们分别选取了10个前列腺计划和10个头颈计划来进行实验。对于前列腺病例,自动生成的计划与临床计划具有非常相似的计划质量。对于较复杂的头颈部病例,自动计划中正常组织的剂量更低,但靶区的体积剂量略高,表明自动计划提高了计划的适形度。所有计划都是通过Monaco第一步通量优化得到的,循环次数少于30次,并且由Monaco完成对最终计划的子野优化,而无需进一步干预。最终计划的质量几乎不依赖于初始模板中的参数以及用于更改约束值的步长的选择。我们开发Monaco的自动化计划平台,可以取代人工计划反复多次的试错过程,大量节省计划师的劳动。