6个研究背景和意义示例,教你写计算机放射治疗论文

今天分享的是关于放射治疗的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到放射治疗等主题,本文能够帮助到你

加速器治疗头控制系统的设计与开发

这是一篇关于放射治疗,适形调强,治疗头,多叶光栅,测控系统的论文, 主要内容为放射治疗作为恶性肿瘤的主要治疗手段正在全世界范围内发挥着越来越大的作用。提高肿瘤放射治疗增益比一直以来都是放射治疗技术水平发展的首要任务和最终目标。适形调强放射治疗(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)技术是目前提高放射治疗增益比最为先进和最有效的方法。作为适形调强放射治疗技术的必备设备,医用加速器治疗头有着举足轻重的作用。医用加速器治疗头控制系统的设计开发,能够为适形调强放射治疗过程提供规则和适形辐射野,并配合X射线出束实现静态和动态的剂量强度调节,从而最大限度地将放射剂量集中到无规则的病变靶区内,使得周围正常组织和器官少受或免受不必要的射线照射,提高了放射治疗的增益比和效率。应用Sliding Window动态调强控制策略以及数字PID控制算法,通过构建治疗头准直器和多叶光栅控制模块的软硬件平台,设计开发出了医用加速器治疗头控制系统。该控制系统由准直器控制模块、多叶光栅控制模块、加速器通信网络和治疗头监控软件等组成。准直器控制模块通过对钨门及治疗头旋转等相关运动的控制,为放射治疗提供任意大小、位置和角度的规则辐射野；多叶光栅控制模块通过对叶片的同步动态运动控制,实现肿瘤的适形辐射野以及静态和动态的剂量强度调节；加速器通信网络采用RS-485总线构建全双工通信信道,并通过应用层通信协议的定义实现中控台与治疗头各前端控制模块之间的通信；治疗头监控软件采用Visual C++6.0开发平台,通过友好的设计界面,简便形象地实现控制参数的设置和系统运行状况的实时监测功能。治疗头控制系统各个模块从设计到开发过程中分别进行了模拟仿真、单元测试和系统调试等验证,其测试验证结果表明该系统的功能及精确性、可靠性等性能均满足了适形调强放射治疗的要求。本课题《加速器治疗头控制系统的设计与开发》作为粤港关键领域重点突破项目《图像引导(IGRT)加速器成套设备研发及产业化》(项目编号：201016822)的关键子项目,在提高我国医用加速器技术水平方面起到积极的推动作用。

加速器治疗头控制系统的设计与开发

放射治疗计划质量定量评价方法及在临床直肠癌中的应用

这是一篇关于放射治疗,剂量预测,放疗计划质量定量评价的论文, 主要内容为物理师之间的不同经验和习惯等因素会导致放射治疗计划质量的差别,因此,对治疗计划质量进行定量评估的方法可以比较计划质量的优劣,同时也可以指导物理师制定计划。本研究的目的是通过两种剂量预测模型的比较,建立一种放疗方案定量评价方法,为临床实践提供指导。研究内容和成果包括两部分:(1)基于深度学习的剂量预测方法对比。随着深度学习技术的不断发展,放疗剂量预测方面也取得了很大的进展,目前有许多不同的剂量预测模型,针对不同的任务,它们的准确度都较高。本课题选取了 C3D和HDU-Net这两个现有的剂量预测模型进行对比,并选择了适合本课题的模型。在对直肠癌病例数据进行预处理后,进行了训练和测试,并采用了随机翻转、旋转和平移操作。结果显示,在15例测试患者上,两个模型在所考虑的PTV和危及器官上均实现了较高的剂量预测准确性。其中HDU-Net在PTV、左右股骨头上的MAE值均低于C3D,HD U-Net在所考虑的PTV剂量学指标D95%、Dmax、V107%、HI上的预测绝对偏差值均值均低于C3D,仅在CI指标上略高于C3D;且除左股骨头的Dmax外,其余危及器官(小肠、膀胱、右股骨头)的Dmax、V50、V45、V35的预测绝对偏差均值均不高于C3D。因此,本课题选择了 HD U-Net作为第三章的剂量预测模型。(2)基于剂量预测的放射治疗计划质量定量评价方法。在基于HD U-Net的预测剂量的基础上,选取了 13个临床中直肠癌所关心的剂量指标,并按照临床重要性赋予权重和评分函数,将各指标的评分相加作为计划的最终评分。此外,针对得分较低的器官,在放射治疗计划系统DeepPlan上进行了重点优化,并比较了优化前后计划的得分和剂量分布情况。在15例直肠癌病例上测试结果显示,优化后计划相比优化前计划平均得分显著提高了 14.25%,且差异具有统计学意义(t=-7.950,P<0.05);此外,相比优化前计划,优化后计划在所考虑的PTV、小肠和膀胱上的剂量学指标在满足处方要求的前提下,左股骨头和右股骨头的剂量学指标(Dmax、V50)有显著降低,且差异具有统计学意义(t=2.450～12.238,P<0.05)。综上,本研究成功建立了基于剂量预测的放射治疗计划质量的定量评价方法,并通过对15例直肠癌病例的分析证实了该方法的临床有效性。

加速器治疗头控制系统的设计与开发

放疗中VMAT计划对比和CT图像的自动勾画应用

这是一篇关于放射治疗,VMAT计划,深度学习,靶区勾画,剂量预测的论文, 主要内容为癌症一直困扰着人类的健康,而针对癌症治疗的方式除了手术和化疗外,放疗是治疗癌症极其有效的方法。放射疗法,也称为放疗,使用聚焦辐射杀死或破坏癌细胞,使其无法生长或扩散。不同形式的放射治疗可能使用不同种类的辐射,包括X射线、伽马射线或质子束。放射治疗是一种局部癌症治疗。这意味着它只针对受癌症影响的区域。放射治疗本身不会造成伤害,但如果辐射损害靠近正在治疗的癌细胞附近的健康细胞,这可能会产生其他暂时或永久性的副作用因此无论是靶区的剂量分布还是靶区图像的确定和勾画都关系着放射治疗对于人体正常组织的危害。理想的放射治疗仅仅针对癌症病灶的小范围进行癌细胞杀伤,然而这在实际中是不可能的。为此,我们所做的努力在于如何更好的设计放射治疗方案,保护好病人的正常组织以及保证放疗后的生活质量。在本论文的第一个工作方面,通过设计并调整容积旋转调强(VMAT)计划等中心数目及其共面条件,研究其在多发性脑转移瘤治疗中的剂量学特征,比较不同计划的靶区剂量分布和低剂量扩散的区域,为其临床应用提供指导。本工作从湖北省肿瘤医院搜集了1例多发性脑转移瘤,分别设计单等中心非共面弧、多等中心共面弧以及多等中心非共面弧计划来分别评价计划的剂量分布优劣。所有的计划都通过靶区适形度指数CI、梯度指数GI、脑部放射坏死指标(V12)和低剂量区(V5)体积覆盖率来判定。计划的对比结果表明,VMAT单等中心非共面弧计划对比多等中心计划有着更好的靶区适形度和更小的V12,且在小体积肿瘤的治疗中有着更好的剂量跌落。这一工作内容印证了此前对于VMAT单等中心非共面弧计划比多等中心共面或非共面计划更适合多发性脑转移瘤的观点。在第二个工作中,我们使用V-Net模型自动勾画出宫颈癌CTV和OAR,并将勾画结果与U-Net模型进行了比较。共纳入130个CT数据集。随机选取90个案例作为训练数据,10个案例作为验证数据,其余30个案例作为测试数据。V-Net模型使用Tensorflow包实现,以分割CTV和OAR,以及覆盖的5Gy、10Gy、15Gy和20Gy等剂量线区域。将V-net的自动分割与U-Net的自动分割进行了比较。计算了四个代表性参数以评估描绘的准确性,包括Dice相似系数(DSC)、杰卡德指数(JI)、平均表面距离(ASD)和豪斯多夫距离(HD)。V-Net和U-Net的平均DSC值分别为0.85和0.83,平均JI值分别为0.77和0.75,平均ASD值分别为2.58和2.26,平均HD分别为11.2和10.08。在OARs方面,V-Net模型在结肠中的表现明显优于U-Net模型(p=0.046),在肾脏、膀胱、股骨头和骨盆骨中的表现与U-Net模型相当-网络模型。对于低剂量区域的预测,对于V-Net和U-Net,测试集中患者5 Gy剂量区域的平均DSC分别为0.88和0.83。总的来说,基于3D卷积神经网络的V-Net模型在腹部的自动勾画上有更好的表现,可以提高宫颈癌勾画的一致性和准确性。此外,我们还利用V-Net网络对放疗计划中的不同剂量区域进行了预测,具有为未来宫颈癌手术卵巢转位提供临床指导的可行性。