基于三维预测剂量的自调节调强放疗自动计划方法

摘要

目的开发一种基于预测剂量的自调节调强放射治疗自动计划方法,以增强自动计划的鲁棒性。方法利用3D U-Res-NetB网络预测出三维剂量分布后,在直接子野优化的每次迭代中先基于上次迭代结果计算当前剂量,再联合预测剂量计算目标剂量,然后以此为目标进行优化。完成所有迭代或满足循环退出条件后,得到最终的治疗计划。在30例直肠癌病例上进行测试,验证算法的效果。结果临床计划治疗靶区的V100%均值和标准差为（95.03±0.91）%,自动计划为（94.67±1.96）%,接近临床值（P＆0.05）,而预测值为（92.90±2.13）%,与临床计划的差异具有统计学意义（t=29.0,P＆0.05）;自动计划在小肠V35、膀胱V40、股骨头的V20 ～V40等多项指标上低于预测值和临床值,且差异具有统计学意义（t=4.5～118.0,P＆0.05）,在其他危及器官的指标上与临床值的差异无统计学意义（P＆0.05）。结论本方法增强了自动计划的鲁棒性,提高了其应对复杂情况的能力。