雙種群遺傳算法優(yōu)化射野方向與權重的研究.pdf

1、放射治療是治療惡性腫瘤的主要手段之一，其目標是最大限度地將放射線集中照射到腫瘤（靶區(qū)），而周圍的正常組織及器官應受到最小的劑量。三維適形放射治療（3D-CRT）使劑量分布形狀與腫瘤的形狀一致的同時，可使周圍正常組織受照射劑量大大減少，從而為靶區(qū)的增量照射創(chuàng)造了條件，但是3D-CRT僅能實現與射野照射方向垂直平面內二維方向的適形，為此，近年來發(fā)展了的調強放射治療（IMRT）技術，從而實現了三維方向上的高度適形，由于技術的復雜性，IMRT的

2、優(yōu)勢還遠遠沒有發(fā)揮出來，目前尚有許多問題需要解決。其中射野方向及射野權重的優(yōu)化，是調強放療中的關鍵技術。 傳統(tǒng)的放射治療是通過一個基于設計者經驗的反復試錯方法，不但浪費了大量時間而且最后得到的結果只是一個經驗值并不是一個最優(yōu)解。隨著IMRT研究的深入和逆向治療計劃的發(fā)展，放射治療中如何自動選擇射野參數引起了廣泛的關注，射野方向以及射野權重的優(yōu)化是二個必不可少的方面，為了節(jié)省臨床上所需的時間，使放射治療有效果的同時更具有效率，越來

3、越多的科研人員加入到此項課題的研究行列中來。其中主要用到的優(yōu)化算法有：線性規(guī)劃法、均方優(yōu)化法、梯度法、有約束模擬退火法和遺傳算法等。由于臨床問題的隨機性，以及射野方向與射野權重相互偶合的問題，本文選擇了具有全局性、隨機性及魯棒性的雙種群遺傳算法。 雙種群遺傳算法（Genetic Algorithm With Two Population，GAWTP）是一類新型全局優(yōu)化隨機搜索技術，它通過向自然界學習，借鑒生物的進化機制來求解問題

4、，特別是，它不要求目標函數具有連續(xù)性、導數存在、線性條件等的假設，而且其固有的并行性，使其在速度、優(yōu)化性能等方面具有良好的性能。 本文利用雙種群遺傳算法的所有特性，從解決射野方向與射野權重優(yōu)化問題入手，在三維光子筆射束劑量計算模型下，用二維卷積的方法和快速傅立葉變換（FFT）實現了精確的劑量計算；結合雙種群遺傳算法對射野方向與權重兩個參數進行了優(yōu)化；優(yōu)化過程中采用了基于經驗的約束方法，并使用了基于劑量約束的目標函數來計算個體適應