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调强放疗后非小细胞肺癌原发灶退缩规律研究,北京大学临床肿瘤学院 李友泉 朱广迎 教授,研究背景和研究目标 研究方案及技术路线 研 究 结 果,研究背景,肺癌是全球范围内肿瘤相关的第一死因 放疗或者同步放化疗是无法手术的患者唯一的可能治愈的方法 肺癌放射治疗局部控制率仍较低,研究背景,肺癌病灶整体加量 肿瘤异质性、敏感细胞照射过量、 抗拒细胞剂量不足 增加正常肺组织的受照剂量 如何利用生物规律提高放疗疗效,利用数学方法预测 残留灶,利用相关的临床参数，建立非小细胞肺癌放疗后残留灶的数学模型 预测残留灶位置和体积,研究目标,研究方案及技术路线,病理确诊的局部晚期NSCLC患者 胸部定位CT 肿瘤接受放疗或同步放化疗治疗 放疗结束在治疗体位进行CT扫描 测定放疗后原发灶退缩方向及体积退缩率 人工神经网络预测肺癌退缩规律,放疗前靶区勾画 以隆突下缘为原点，勾画肿瘤GTV，确定肿瘤体积及中心坐标 放疗后保持治疗体位复查CT 以隆突下缘为原点，勾画残留灶，确定放疗后残留灶体积及中心坐标,放疗前,放疗后,NSCLC放疗后残留灶大小及位置,影响因素众多：原发灶位置、大小、病理、诱导化疗、放疗剂量、是否联合化疗 不同因素对于最终结果影响程度不同 各个因素间相互关系不明确,人脑若干基本特性的抽象和模拟，在医学研究领域广泛应用 模拟人脑的智能活动、模拟生物神经网络的结构和信息传导 掌握隐含在样本内部各元素间的特殊关系，分析处理多因素且关系不甚明确的因果关系,人工神经网络模型,人工神经网络结构,疗后肿瘤中心 疗后肿瘤体积,疗前肿瘤中心 病理 放疗剂量 放化疗 疗前肿瘤体积 ,患者特点,人工神经网络,采用三层BP神经网络结构 ANN(位置)输入参数疗前肿瘤中心的三维坐标、病理、剂量、放化疗及疗前肿瘤体积 ANN(体积)输入参数包括治疗前肿瘤体积、病理类型、放疗剂量、放化疗 随机选择23例样本组成训练集,筛选适合的模型参数 37例样本构成预测集,位置预测,体积预测,小结,通过人工神经网络可以建立非小细胞肺癌放疗后残留灶的数学模型 模型可以初步预测的残留灶位置和体积 目前预测效果仍不十分满意,致谢,北京大学数学系 姜明 李东风 中国人民解放军总医院 马林 冯林春 蔡博宁 中国医学科
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