导读:本文包含了剂量分布论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:剂量,放射治疗,误差,疗法,卷积,计划,食管癌。
剂量分布论文文献综述
张宏涛,刘晓丽,周汝明,于慧敏,隋爱霞[1]（2019）在《SPECT/CT评价前列腺癌粒子植入剂量分布与疗效初探》一文中研究指出目的:探寻以单光子发射计算机断层成像术/计算机断层成像术(SPECT/CT)射线探测为基础的剂量验证参数以及其评价前列腺癌粒子植入疗效的可行性。方法:应用SPECT/CT扫描一位前列腺癌粒子植入患者,将SPECT图像与CT图像融合,调整融合图像的放射性浓聚范围与术后计划中145 Gy、217.5 Gy等剂量线范围一致。并记录不同剂量时放射性浓聚计数值。观察两个计数值曲线包含的靶区及危及器官的范围,计算两种计数值放射性浓聚所包含的体积与靶体积之比。随访4年,确认患者肿瘤控制良好,无并发症。然后用以上等计数值曲线包绕靶区范围及浓聚体积与靶体积比评价另外一位前列腺癌患者并随访。结果:第一例患者SPECT/CT融合图像中与145 Gy等剂量曲线一致的计数值约为200,此曲线包含的体积与靶体积之比为106%,其范围累及部分直肠前壁。相当于217.5 Gy等剂量线的计数值为300,此曲线包含的体积与靶体积之比为58%,此曲线未包含尿道。第二例患者200等计数值曲线完全包绕靶区,累及部分直肠前壁,曲线内体积与靶体积之比为176%。300等计数值曲线范围累及部分尿道,曲线内体积与靶体积之比为74%。现患者术后3月,PSA降至正常。无排尿相关症状。结论:SPECT/CT可以探测到前列腺癌内125I粒子的剂量分布并成像,将放射性浓聚程度与剂量关联,可能成为评价前列腺癌粒子植入疗效的新方法。(本文来源于《中华介入放射学电子杂志》期刊2019年04期）
崔相利,张利伟,费振乐,王宏志[2]（2019）在《摆位误差对脑立体定向放射治疗剂量分布的影响》一文中研究指出目的:探讨摆位误差对脑立体定向放疗剂量分布的影响,指导改进定位方案。方法:随机选取10例脑立体定向放疗患者,借助XVI采集患者摆位后治疗前的锥形束CT(CBCT)和放疗后的CBCT,分别与计划CT配准,获得放疗前和放疗中的摆位误差。借助Xio计划系统,研究摆位误差对计划靶区(PTV)的适形度、平均剂量和最大剂量值的影响。结果:脑立体定向放疗前和放疗中的摆位误差分别为(3.40±1.14)和(0.36±0.12)mm。放疗前摆位误差使PTV的相对适形度由1.00±0.00降低为0.81±0.17(P=0.007,t=-3.494),使相对平均剂量改变了1.56%±1.15%(P=0.002,t=4.304)。放疗中摆位误差对PTV剂量分布的影响可忽略。结论:图像引导的无框架脑立体定向放射治疗在线修正摆位误差,可获得较高的几何和剂量测量精度。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年09期）
杨琼,王鹏[3]（2019）在《肺部直径<5cm病灶适形调强放疗及“陀螺刀”放疗的剂量分布比较》一文中研究指出目的分析陀螺刀和适形调强放射治疗(intensity modulated radiotherapy,IMRT)两种照射方法治疗直径<5cm肺部病灶的计划肿瘤靶区(planning target volume,PTV)和危及器官(organs at risk,OARs)剂量学分布特点。方法对16例原发性非小细胞肺癌及肺转移癌患者(共20个病灶)分别设计陀螺刀和IMRT放射治疗计划,采用剂量体积直方图(dose-volume histogram,DVH)对2种放疗计划的肿瘤计划靶区和OAR剂量学相关参数进行评估,分析2种放疗计划在直径<5cm肺部病灶剂量学差异。结果陀螺刀计划肿瘤靶区平均值(mean dose of PTV,PTVDmean),计划靶区剂量最大值(maximum dose of PTV,PTVDmax)更高,而两种放疗计划的计划靶区剂量最小值(minimum dose of PTV,PTVDmin)差异无显着性,适形指数(conformal index,CI) IMRT更优,而均匀指数(homogeneity index,HI)陀螺刀更高,全肺V5,V10,V20以及全肺平均剂量比较,陀螺刀和IMRT无显着差异,而陀螺刀的V30更高;对患侧肺比较,陀螺刀的V5,V10和患侧肺平均剂量显着高于IMRT,而患侧肺陀螺刀的V20和V30与IMRT类似;健侧肺比较,IMRT与陀螺刀相比,IMRT健侧肺低剂量区高于陀螺刀,主要表现在V5和健侧肺平均剂量。脊髓和食管的最大受量IMRT和陀螺刀计划差异无显着性(P <0. 05)。结论陀螺刀和适形调强放疗计划在治疗肺部<5 cm病灶时,肿瘤靶区剂量和危及器官剂量分布均能达到预设要求,陀螺刀放射治疗计划PTVDmean剂量较大,健侧肺组织接受的照射量更低,而IMRT计划肿瘤靶区适形度高。(本文来源于《临床肺科杂志》期刊2019年08期）
张文博,李萌,王立志,轩玉宏,薄飞[4]（2019）在《叁维适形放疗和共面等分布野调强放疗计划在直肠癌治疗中的剂量学对比分析》一文中研究指出目的:分析直肠癌病人术前放疗过程,3D-CRT(叁维适形放疗)和IMRT(共面等分布野调强放疗),计划治疗靶区和临近敏感器官接受照射剂量的区别。方法:选我科(放化疗中心)在2017至2018年住院治疗的21名直肠癌病人,扫描患处CT影像,勾画治疗靶区和临近敏感器官,总照射剂量为5000CGy。先后设计3D-CRT和共面等分布野IMRT两组计划,评估HI(均匀度)、CI(适形度)、(Dmax)最大受照剂量、(Dmin)最小受照剂量、(Dmean)平均受照剂量和临近敏感器官的受照V(体积),得出结果并对比分析。结果:3D-CRT差于5F-IMRT、7F-IMRT、9F-IMRT的靶区适形度;对于受照射临近敏感器官的保护IMRT明显好于3D-CRT,P<0.05。结论:对于直肠癌病人的放疗,3D-CRT计划不论在适形度还是对临近敏感器官的保护两方面都明显差于IMRT计划,通过各方面的综合评估说明,5F比7F、9F都要好,不仅效率高且减轻病患的经济负担,临床上值得采用。(本文来源于《河北医学》期刊2019年07期）
阮长利,宋启斌,李祥攀,付敬国,郑永法[5]（2019）在《模拟呼吸运动对SBRT剂量分布的影响研究》一文中研究指出目的研究模拟呼吸运动对不同单次大剂量体部立体定向放疗(SBRT)剂量分布的影响。方法选取2018年1～6月来武汉大学人民医院肿瘤中心治疗的20例肿瘤最大径5 cm的肺癌SBRT患者,每例肺癌都设计七野叁维适形和调强适形两组计划,分别对单次剂量为200、400、600、800、1000 cGy进行研究。将美国Sunnuclear公司生产二维半导体阵列Mapchecker置于运动平板上,使用近似运动周期T为3.5 s,跟常人呼吸运动周期相似,运动幅度为±5、±10、±15 mm;比较模拟呼吸运动和静止状态下治疗计划系统输出的相应等中心处水平面剂量分布和实测的剂量分布差异,两组间数据行配对t检验。结果不同运动幅度和不同单次剂量的SBRT叁维适形与调强适形计划放疗剂量分布γ分析通过率(3%/3 mm)比较,差异有高度统计学意义(P <0.01)。结论呼吸运动会导致肿瘤靶区剂量的适形度降低,导致放射剂量分布更加模糊;通过Mapchecker系统软件很容易分析出呼吸运动对3DCRT剂量分布的影响主要集中在靶区头脚方向,可对IMRT的影响分布于整个靶区;同一运动幅度随单次剂量的提高,调强放疗的剂量分布通过率反而比叁维适形高。(本文来源于《中国医药导报》期刊2019年17期）
李清山[6]（2019）在《利用锥形束CT(CBCT)研究摆位误差对食管癌计划剂量分布的影响》一文中研究指出目的:探讨利用锥形束CT(CBCT)研究摆位误差对食管癌计划剂量分布的影响。方法:选择2017年6月—2018年8月治疗的食管癌患者16例作为对象,随机数字表分为对照组(n=8)和观察组(n=8)。对照组给予普通影象系统测量,观察组采用锥形束CT(CBCT)检测。检测后对患者效果进行评估,比较两组两组检查误差、满意度。结果:护理前两组的摆位误差无统计学意义;观察组经CBCT研究后观察组测量的误差值小于对照组(P<0.05)。经CBCT检测后,观察组患者满意度情况由于对照组(P<0.05)。结论:将锥形束CT(CBCT)用于研究摆位误差对食管癌计划剂量分布可以提高摆位的准确性,值得推广应用。(本文来源于《影像研究与医学应用》期刊2019年12期）
吴晓维,崔相利[7]（2019）在《口服泛影葡胺对宫颈癌容积旋转调强放疗剂量分布的影响》一文中研究指出目的:探讨口服泛影葡胺溶液对宫颈癌容积旋转调强放疗剂量分布的影响。方法:选择12例口服泛影葡胺溶液的宫颈癌患者的CT图像,设计容积旋转调强放疗计划。采用相同CT图像,更改肠造影区CT值为常规肠内容物CT值,并保持其他参数不变,将VMAT计划移植到改变了CT值的CT图像上,重新计算剂量分布。借助肿瘤靶区和危及器官分析肠造影区CT值改变前后剂量分布的差异。结果:肠造影区CT值改变前后,计划靶区适形度和均匀度的比较显示差异无统计学意义(P>0.05);计划靶区最小和最大剂量相对百分比分别为0.07和0.15(P=0.32, 0.59),而平均剂量差异为0.09(P=0.00)。危及器官中仅肠的剂量分布有显着统计学差异,其V_(40)、V_(30)和V_(20)相对百分比分别为0.11、0.16和0.03(P=0.03, 0.03, P=0.03)。结论:口服泛影葡胺溶液对宫颈癌靶区的平均剂量及肠剂量分布的影响有显着统计学意义。但从临床分析结果来看,口服泛影葡胺溶液造成剂量分布的绝对差异可忽略。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年05期）
戴兴,徐加利,梁保辉[8]（2019）在《利用免洗胶片测量CT轴向和螺旋扫描的剂量分布》一文中研究指出目的:测量CT轴向扫描和螺旋扫描两种模式的剂量分布及其影响因素。方法:利用Gafchromic免洗胶片测量GE LightSpeed 64排CT的剂量分布。胶片经CT机扫描曝光后,利用HP scanjet 7400c扫描仪扫描获得数字图像,并利用ImageJ软件进行图像处理,以获得CT剂量分布。结果:在轴向扫描过程中,峰值半高宽与标称射束准直宽度偏差小于4mm,视野大小和过滤器形状对轴向剂量分布的影响可以忽略。在螺旋扫描过程中,过扫描范围的大小主要与射束准直宽度有关,螺距、重建层厚和视野对过扫描范围的影响较小。结论:免洗胶片可用于快速检测CT轴向和螺旋扫描的剂量分布。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年05期）
郭芙彤[9]（2019）在《基于机器学习的放疗计划叁维剂量分布预测研究》一文中研究指出肿瘤放射治疗是目前癌症治疗的主要手段之一,其关键目的是在确保靶区达到处方剂量的同时,尽可能的降低周围正常组织的剂量沉积。剂量学验证是当前临床放疗技术质量控制与质量审核的主要方式。但放疗计划的质量受限于计划设计人员的经验累积,计划质量的一致性难以保证。同时,临床计划多服从于统一的规范标准,不能为患者提供个体化的治疗计划。而研究表明,通过建模学习患者解剖结构对剂量沉积的影响,可以在计划设计之前预测新患者的剂量信息,为剂量学验证和质量控制提供标准,满足患者的个体化特异性需求,同时为放疗自动化提供基础。本文首先深入分析了现有的剂量学特征预测的方法,分别讨论了现有方法下对危及器官剂量学指征项预测,DVH预测,叁维剂量分布预测等不同预测目标的实验思路并分析其优劣性。上述预测方法中,剂量学指征项和DVH为压缩的剂量学特征,包含的信息并不全面,不能满足某些肿瘤类型对叁维剂量分布的临床需求,需要对信息包含更全面的叁维剂量分布进行预测。因此,本文基于现有的通过神经网络对单个危及器官进行叁维剂量预测的方法,结合机器学习中多任务学习方法,提出了一种单模多器官的叁维剂量预测方法。该方法考虑危及器官之间的关系,并行构建多器官间几何解剖结构与叁维剂量分布的关联模型。相较于对单个危及器官建立预测模型,该方法可以同时对多个危及器官建立预测模型。同时,针对单模多器官模型还需要进行人工特征提取从而可能造成重要信息丢失的缺陷,本文还提出了一种基于深度卷积网络的叁维剂量分布预测模型。该模型基于U-net网络和densenet网络搭建而成,可以直接从患者的结构分布轮廓图中学习到几何结构分布与对应叁维剂量分布的关系,从而预测整个照射范围内的剂量分布。为验证单模多器官剂量预测方法,实验收集了 15例鼻咽癌的MRT计划,并提取了危及器官体素与靶区,其他相关危及器官以及治疗计划间的相关信息,对脑干,左右腮腺,脊髓建立单模多器官的剂量预测模型。并与团队验证过的基于神经网络的单器官预测模型和进行比对分析。5例测试集的测试结果显示,多任务模型的预测精度更高,误差更小。其中脊髓、脑干、左右腮腺的平均体素相对处方剂量的百分平均误差分别为2.01%±0.0249、2.65%±0.0214、2.45%±0.0217和2.55%±0.0216。实验结果表明,相较于基于神经网络的单模单器官,多任务模型的预测结果精度更高。为了验证深度卷积网络预测方法,实验收集了37例IMRT鼻咽癌数据,搭建深度卷积网络模型,提取感兴趣区域轮廓结构图作为训练输入,训练剂量预测模型。5例测试集的测试结果显示,该模型预测误差小,DVH图和叁维分布图的拟合程度高,所有体素点相对处方剂量的百分平均误差为2.36%±0.0214,其中脊髓、脑干、腮腺和靶区的平均误差分别为2.04%±0.0154、2.56%±0.0226、2.07%±0.0188和1.27%±0.10。综上所述,本文首先提出了一种基于多任务学习的单模多器官叁维剂量预测模型,并在此基础上针对存在问题提出了基于深度卷积网络的叁维剂量预测模型。实验结果证明两种模型预测精度都较高,且各有优劣。(本文来源于《南方医科大学》期刊2019-05-10）
贾启源[10]（2019）在《预测叁维剂量分布引导的调强放疗计划优化方法研究》一文中研究指出调强放射治疗(Intensity Modulated Radiotherapy,IMRT)通过调制非均匀光子通量分布,能够在保证靶区剂量覆盖率、适形性的同时降低危及器官和周围组织的受量,在临床上得到了广泛应用。在IMRT计划设计中,由于理想的优化目标提前未知,物理师通常会参照统计所得的临床规范选择目标,再利用人工试错的方式对其反复调整直到计划满意为止。但该种方式会导致计划设计效率和计划质量完全受限于计划者的经验丰富程度和实际可投入临床的时间、精力。基于经验学习的计划设计方法通过学习大量先验计划并以此构建患者几何解剖特性与其剂量学特性间的关联模型,可在新患者计划设计前预测其大致的剂量学特性,将该特性作为优化初始化目标可有效保证计划设计的效率以及计划同质性。但常见的预测目标形式为DVH和剂量学指征项,均属于累积型剂量信息,将该类信息作为优化引导会失去对剂量的空间控制,且无法满足精细的体素级剂量调整的目的。以叁维剂量分布为预测目标并将其作为优化引导是最理想的计划设计方案。目前研究多以构建更精确的预测剂量分布模型为目的,对预测的使用鲜有提及,但考虑到预测固有的不确定性、叁维剂量信息的复杂性,对预测叁维剂量的有效利用应为预测引导计划设计的重点研究内容。因此,本文在团队内部已有叁维剂量分布预测模型的基础上,首先针对预测剂量分布在优化中的有效利用以及保证输出优化计划质量的最大限度改善,提出了基于预测剂量分布引导和gEUD混合模型的计划优化方法,该方法利用预测剂量分布构建体素级的优化目标函数,使输出剂量逼近预测,并通过添加等效均匀剂量目标,对预测误差进行修正,同时扩大优化求解空间。由10例宫颈癌IMRT计划的重新优化结果与其原始计划的比较可知:优化方法可保证靶区剂量的覆盖率和均匀性,且有效地减少危及器官的受量。此外,出于对预测不确定性对优化结果影响的考虑,本文建立了一种以预测剂量序列为引导的计划优化方法,该方法通过构建更具包容性的预测应用目标函数,可提高优化在处理预测不确定性上的自由度。实验将优化计划与原始计划比较以验证方法的有效性,同时将其与预测点剂量分布引导优化所得计划进行比较以进一步评估该方法的性能。从10例IMRT计划的比较结果可知:该优化方法可保证输出计划质量不差于甚至优于原始计划,但与预测点剂量分布引导的优化方法间存在权衡。本文针对预测叁维剂量分布在放疗计划优化中的应用,首先实现了一种基于预测剂量分布引导以及gEUD混合模型的IMRT计划优化方法,该方法可有效利用预测剂量分布信息,同时保障输出计划的质优性;并通过探索新的预测剂量优化目标形式,提出了以预测剂量序列为引导的计划优化方法,可有效保证输出计划的同质性。(本文来源于《南方医科大学》期刊2019-05-10）
剂量分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:探讨摆位误差对脑立体定向放疗剂量分布的影响,指导改进定位方案。方法:随机选取10例脑立体定向放疗患者,借助XVI采集患者摆位后治疗前的锥形束CT(CBCT)和放疗后的CBCT,分别与计划CT配准,获得放疗前和放疗中的摆位误差。借助Xio计划系统,研究摆位误差对计划靶区(PTV)的适形度、平均剂量和最大剂量值的影响。结果:脑立体定向放疗前和放疗中的摆位误差分别为(3.40±1.14)和(0.36±0.12)mm。放疗前摆位误差使PTV的相对适形度由1.00±0.00降低为0.81±0.17(P=0.007,t=-3.494),使相对平均剂量改变了1.56%±1.15%(P=0.002,t=4.304)。放疗中摆位误差对PTV剂量分布的影响可忽略。结论:图像引导的无框架脑立体定向放射治疗在线修正摆位误差,可获得较高的几何和剂量测量精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
剂量分布论文参考文献
[1].张宏涛,刘晓丽,周汝明,于慧敏,隋爱霞.SPECT/CT评价前列腺癌粒子植入剂量分布与疗效初探[J].中华介入放射学电子杂志.2019
[2].崔相利,张利伟,费振乐,王宏志.摆位误差对脑立体定向放射治疗剂量分布的影响[J].中国医学物理学杂志.2019
[3].杨琼,王鹏.肺部直径<5cm病灶适形调强放疗及“陀螺刀”放疗的剂量分布比较[J].临床肺科杂志.2019
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[5].阮长利,宋启斌,李祥攀,付敬国,郑永法.模拟呼吸运动对SBRT剂量分布的影响研究[J].中国医药导报.2019
[6].李清山.利用锥形束CT(CBCT)研究摆位误差对食管癌计划剂量分布的影响[J].影像研究与医学应用.2019
[7].吴晓维,崔相利.口服泛影葡胺对宫颈癌容积旋转调强放疗剂量分布的影响[J].中国医学物理学杂志.2019
[8].戴兴,徐加利,梁保辉.利用免洗胶片测量CT轴向和螺旋扫描的剂量分布[J].中国医学物理学杂志.2019
[9].郭芙彤.基于机器学习的放疗计划叁维剂量分布预测研究[D].南方医科大学.2019
[10].贾启源.预测叁维剂量分布引导的调强放疗计划优化方法研究[D].南方医科大学.2019
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