基于先验知识的放疗计划自动优化技术的研究与临床应用

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当今,恶性肿瘤是危害人类生命健康的主要疾病。而放射治疗(Radiotherapy)是与手术治疗,化学药物治疗组成针对肿瘤的主要治疗方案。总体来说,放射治疗技术的目标就是将放射线最大化的集中在恶性肿瘤区域(肿瘤靶区)内,最大限度的杀灭肿瘤细胞,同时不伤害周围的正常组织和器官,降低毒性反应,从而提高放射治疗的治疗增益比率。随着临床病例的不断积累,当前放射治疗系统中存在大量的癌症患者图像信息以及剂量计划信息。这些信息都成为先验知识。将这些先验知识进行特征提取和量化分析,可以实现放疗计划系统的智能化,从而有效提高放射治疗的准确率并进行放疗疗效预测。本研究主要分为两部分:1)放疗计划优化算法研究:由于分次间的形变往往十分复杂且无规律,仅仅使用一种优化算法来快速实现将原始计划自适应于不同靶区形变是不现实的,所以我们有必要对两种优化算法生成的自适应计划的质量进行对比验证。虽然,已有文献报道对两种优化算法在生成计划质量方面的对比,但是还没有关于两种优化算法应用在在线自适应放疗方面或者分次间靶区形变分类方面的研究。其次,针对宫颈癌,我们通过对比基于剂量体积限制条件的(DVO,在优化过程中只使用物理限制条件)优化计划和基于生物模型的(BMO,在优化过程使用生物限制条件及一些辅助的物理限制条件)优化计划的计划质量来实现生物优化是否能够作为传统物理优化的一种替代方法的研究。并且,根据研究结果我们进一步在BMO计划中使用了不同的生物模型来进行IMRT计划设计和评估。最后,基于物理剂量参数和生物截止点的考虑,我们提出了一种新的优化策略,(ISO,在生物优化中将物理和生物限制条件有目的性的结合)来提高计划的质量。所有计划均使用物理和生物评估参数进行评估分析。2)先验知识对水凝胶临床应用的优化与引导:针对不可切除的胰腺癌SBRT和IMRT治疗,首先我们通过对尸体样本模型的试验来检验了在HOP与十二指肠之间注入一种新型可吸收不透射线的水凝胶间隔技术的可行性,并且,通过模拟模型研究,我们得出一个推荐的最小间隔距离,以此来建立一个对未来在临床应用的拉高放射治疗剂量临床收益的基础。其次,我们建立了一个OVH预测模型在放射治疗前指导特定胰腺癌病人的水凝胶注入过程。我们通过预测水凝胶厚度是否可以达到临床要求来检验预测模型的准确性。最后,根据有关研究,生物等效剂量大于70Gy可以更好的提高胰腺癌的整体生存率;因此,我们进一步研究如何克服由于临近正常组织的剂量敏感性而对放射治疗剂量的限制,尤其是针对在SBRT剂量拉高治疗中对十二指肠的保护。
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