（生物医学工程专业论文）放射治疗方案的优化方法研究.pdf

a b s t r a c t a b s t r a c t ar e s e a r c h o nt h e0 p t i z a t l 0 n m e t h o df o rr a d i a o nt r e a t m 匝n tp l a n n i n g z h o uz h e n g d o n g s u p e r v i s o r ：s h uh u a z h o n g s o u t l l e a s tu n i v e r s 畸 o p t 曲i z a t i o np i a y s a ni m p o r t a n tr o i ei n t l l er a d i a t i o nt r ea t l n e n tp i a n n j n gmt h i st h e s i s ，a c o l l e c t i o no f o p t i m j z a t i o ns o l u t l o n si sp r e s e n t e df o rm er a d i “o nt r e a t m e mp l a n n i n gp r o b i e m s f i r s t l y ，m o d e mo p t i m i z a t i o nt h e o r ya n dm e t h o d sa r er e v i e w e d ，a n dah y b r i dm u l t i o b j e c t i v e o p t j m i z a t i o na l g o r i t l l m ，w h i c hc o m b j n e ss t a t e - o f t h e - a nm u n i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m n s g a 1 1w i t hi o c a ls e a r c hm e t h o d sa n de x t e m a le l i t i s tp o o l ，i sd e v e l o p e dt h ee x p e r 油e n t a l r e s u l t ss h o wt h a th y b r j d i z a t i o nw i t hl o c a ls e a r c hc 肌e 币c i e n t l yi i n p r o v et h es e a r c ha b i l 时o ft h e m u i t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o na i g o r i t h m s ，a n dw e i id i s t r 洳u t e dp a r e t os e tc o u l db 。g o t s e c o n d l y ，at w o s t e pa u t o m a t e dt r e a t m e n tp l a n n i n ga l g o r j t h m1 sd e v e i o p e df o rt h el e k s e l l g a m m ak n i f e 、as d e c i a i i z e du n i tf o rr a d i a t j o n 订e a t r n 肌to fb r a i l lt u m o u l i nt h em s ts t e p ，a n i m d r o v e dd i s t a n c et r a n s f o r r nb a s e dm e t h o di su s e dt o 行n dt h eb e s tn u m b e ro f s h o t s ，s h o tl o c a t i o n s a n dc o l l i m a t o rs i z e sf o rt r e a 订e n tp l a l l l l i n g i n 1 es e c o n ds t ep ，i no r d e r t oa v o i dt r a p p m gi n t o l o c a lm i n i m u m ，ah y b r i dg e n e t i ca l g o r i t h mc o m b i n e dw i t hb f g sa i g o r i t h mi se m p l o y e dt on n d 出eo p t i m a lr a d j a t j o ne x p o s u r ct j m eb yn x i n g 廿1 ev a j u e so ff b ed j s c r e t ev a r ；a b j e sg e n e r a t e di nt h e 丘r s ts t e p t h i r d l y ，an o v e ls h o td e s i g na n do p t 油i z a t i o nm e t h o di sp r o p o s e df o rt h ew h 0 1 eb o d yg a m m a k n 讯：t r e a t m e n tp l a n n i n gs y s t e mw h i c hi su s e dt ot r e a tl a r g et l l m o r ，ab o u n d a r yb o xb a s e d o p t j m i z a t i o nm o d e li sp r o p o s e da n ds o i v e db yg e n e t i ca l g o r i t t h em e t h o dn l a k e st h et r e a t m e n t p r o c e d u r em o r ec o n v e n i e n ta n df a s t ，a n dr e d u c e st h e s h o tl o c a t i o ne r r o rd u r i n gt h et r e a t m e n t p r o c e d u r e f o u r t h ly ，o nt h eb a s i so fs h o t so p t i m i 盈t i o na r r a n g e m e mf o rt 1 1 ew h o i eb o d yg a m m ak n i f e t r e a n n e n tp l a n n i t l gs y s t e m ，g e n e t i ca l g o r i t h r ni sa p p l i e dt 0n n dt h eb e s tt r e a t r i l e n tp a t ht om a k et h e _ 【r e a t m e n td r o c e d u r em o r ec o n v e n i e n ta n dr e d u c et h ed o c t o r sw o r ki n t e n s i t yi nc a s eo fai a 唱e a m o u n to fs h o t sa r en e e d e d ，ai a y e rb yl a y e r 订e a t m e n tp a t ho p t i m i z a t i o ns c h e m ei sp r o p o s e dt o r e d u c ec o m p u t a t i o nt i m ea n dm e e tt h ec l i l l i c a ln e e d ，b u tw i t hal i 仕l ep e r f o r m a n c ed e c r e a s e f i r h l 扎n s g a i ih y b dm u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a i i o na l g 叫i 廿1 m ，u s i n gl b f g sa l g o r i t h ma s l o c a ls e a r c hm e t h o d ，i sa p p l i e dt ot h eo p t i m i z a t i o no fi n v e r s ep l a n n i n gi ni n t e n s i t ym o d u l a t e d r a d i a t i o nt h e r 印y ( i m r t )t h en o n - d o m i n a t e ds o l u t j o n so b t a i n e db yh y b r i dm u l “o b j e c “v e o p t i m i z a t l o na l g o r i t h ma r ed i s t r i b u t e du m f o n l l l ya n dt h i sa l g o r i t h i n l sm o r er o b u s t 血a nt h o s eo f t h ew e i 曲t e dm e t h o dt h el a s tn o n d o m i n a t e ds o i u t i o n sa 1 1 0 wt h ed o c t o r st os e l e c tt h es o l u t i o n w h i c hb e s t 矗t st h ec l i n i c a ln e e d sa c c o r d i n gt o t h e c o r r e s p o n d i n gd e c i s i o n t o o i ss u c ha s d o s e v o i u m eh i s t o 卫r a m s ， s o d o s el i n e s ，a n dt h ed i s ”i b u t i o no f t h es 0 1 u t i o n s f i n a l l y ，am e 血o dc o m b i n e dt h ea c t i v en a v i g a t i o nw l 山o p t i m i z a t i o na i g o r i t l l l 工lf o rt h ep i a n n i n g o fp e r i p h e r a l 曲廿a v a s c u l a rb r a c h y t h e r a p yi sp r o p o s e dav i r t u a lr e a l i t ys y s t e mb a s e do na c t i v e n a v i g a t i o ni sd e v e l o p e do nw i i l d o w sp l a t f o 咖f o rt h ep e r i p h e r a l i n l r a v a s c u l a rb r a c h y t h e r a p y ，a n d a no p t i m i z a t i o nm o d e l i sp m p o s e df o rt h ep e r i p h e r a l i n t r a v a s c u l a rb r a c h y t h e r 印ya c c o r d i n gt ot h e c h a r a c t e r i s t i c so f 也ev e s s e lo b t a i n e db ya c t i v en a v i g a t i o n ，am e t h o dc o m b i n e dg a - b f g sh y b r i d g e n e t i ca l g o r i t h mw i t hs i m u l a t e da 叫e a l m ga l g o r i t h mi sa p p l i e dt oo p t i m i z et h er e l a t e dp a r a m e t e r s ， f f a b s t r a c t g a b f g sh y b “dg e n e t i ca l g o r i t h mi su s e dt oo p t i m i z et h ec o n t i l l u o u sp a r a m e t e r s ，ie ，t h ed w e i l t i m e ；s i m u l a t e da n n e a l i n gi su s e dt oo p t i i t l i z ed i s c r e t ep a r a m e t e r ，ie ，也ed w e i ip o s i t i o n si o c a t e da t t h ec e t r e l 血eo ft h ev a s c u i a r t h i ss t r a t e g yt a k e si n t oc o n s i d e r a t i o nt h ef 0 丌n u l ao ft h eo b i e c t i v e 如n c t i o n ，血ef 缸tc o n v e 唱e n c eo fb f g sa i g o r i t h ma n dt h eg l o b a ic o n v e 唱e n c eo fb o t hg e n e t i c a l g o r i t h ma n ds i m u l a t e da f m e a l i n ga l g o r i t h m k e y w o r d ： r a d i a t i o nt r e a t m e n tp l a n n i n g ， i m r r ，p e p h e r a li n t r a v a s c u l a rb r a c h y t h e r a p y t r e a t m e n tp l a n n m g 啪m ak n i f e ，w h o i eb o d yg a m m a k n i f e ，d i s t a n c et r a n s f o r m a t i o n ，g e n e t i c a j g o r i t h m ，s i m u j a t e da n n e a i 曲ga i g o r i t h r n ，b f g s l b f g s ，n s g a ha i g o r i t h m ，m u i t i o b j e c t i v e o p t i m i z a t i o n ， a c t i v en a v i g a t j o n i t l c t d s h d v h e a e p e s e u d g a g a b f g s i m r t i v b i v u s l b f g s m o m o e a m o g l s m o g a s n p g a n s g a n t c p p t a p t c a p t v s a s p g a t c p t p s t s p 缩略词 c o m p u t e dt o m o g r a p h y d o s es u r f a c eh i s t o 汀a m d o s e b l u m eh j s 幻汀a m e v o i u t i o n a r ya i 卫o r i t h m e v o l u t i o n a r vp r o 譬r a m m i n g e v o 】u “o n a r ys t r a t e g y e q u i v a i e n tu n j f o 咖d o s e g e n e t i ca 1 9 0 r i t h m i y b r i dg e n e t i ca l g o r j t h mc o m b i n e dw i t hb f g s i n i e n s h vm o d u l a t e dr a d i a t i o nt h e r a d v i n t r a v a s c u l a rb r a c h y t h e r a 甜 i n 仃a v a s c u l a ru l t m s o l d l i m i t e dm e m o r vb f g s m u l t i o b i e c t i v eo 口t i m i z a t i o n m u l t i o b j e c t i v ee v 0 1 u t i o n a r ya 】g o n t l l 】n m u l t i o b j e c t i v eg e n e t i cl o c a is e a r c h m u l t i o b l e c t j v eg e n e t i ca l g o r i t i l i t l s n j c h e dp a r e t og e n e t j ca l g o r i t h m n o n d o m i n a t e ds o n i n gg e n e t i ca l g o r i t l l r n n o 咖a it i s s u ec o m d l i c “o np m b a b 订j t v p e r c u t a n e o u st r a n s l u m i n a la ng i o p l a s t y p e r c u t a n u e o u sn a l 】s l u m j n a jc o r o n a r ya “g j o p l a s l y p 1 a nt h r g e t 、，o l u m e s i m u i a t e da 1 窑o r i t h m s i n g l e - p a r e n ig e n e t i ca 】g o r i t h m t u m o rc o n t r o lp r o b a b i l i t v t e a t m e n tp i a | 1 1 1 1 n 旦s v s t e m t r a v e i i n 2s a l e s m a np r o b l e m 计算机断层成像 剂量表面直方图 剂量体积直方图 进化算法 进化规划 进化策略 等效均匀剂量 遗传算法 混合遗传算法，局部搜索采用b f g s 算法 调强放射治疗 血管内放射 血管内超声 有限内存b f g s 算法 多目标优化 多目标进化算法 多目标遗传局部搜索 多目标遗传算法 小生境p a r e t o 遗传算法 1 f 支配解排序遗传算法 芷常组织并发症概率 经皮腔内血管成形术 经度腔内冠状动脉成形术 计划靶体积 模拟退火 单亲遗传算法 肿瘤控制概率 治疗计划系统 旅行商问题 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在沦文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：压l 匿： ：日期：丛堕生：三 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中闺科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位 论文的复印件和电子文档，可咀采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论 文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包 括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 签名：j 氢j 醢导师签名 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题研究背景和意义 恶性肿瘤在目前人类五大死因( 心脑血管疾病、恶性肿瘤、呼吸器官疾病、车祸和自杀) 中居第二位。2 0 0 3 年4 月世界卫生组织国际癌症研究中心公布的研究报告指出，根据当前 癌症的发病趋势，2 0 2 0 年全世界癌症发病率将比现在增加5 0 ，全球每年新增癌症患者人 数将达到15 0 0 万人。目前全世界发病率最高的癌症是肺癌，每年新增患者人数为1 2 0 万； 其次是乳腺癌，每年新增大约l o o 万患者；随后依次是肠癌9 4 万、胃痛8 7 万、肝癌5 6 万、 宫颈癌4 7 万、食道癌4 l 万等i l j 。 治愈肿瘤一直是人类追求的目标。肿瘤的治疗方案取决于肿瘤的类型及其分期，肿瘤治 疗一般采用如下方法：手术切除、放射治疗，药物化疗，免疫疗法等等。通常采用综合治疗 的方案以获得最佳的治疗效果。放射治疗是治疗肿瘤的有效方法之一，包括体外照射和体内 照射两种方式。它利用高能量的放射线束杀死癌细胞，从而达到治愈癌症，或减轻病人的痛 苦、改善病人生活质量的目的。早期医生利用放射线来了解人体的构造及诊断疾病，如胸部 x 光及用x 光线照看牙齿或骨骼等。而后医生们发现高能量的放射线可以摧毁细胞及控 制细胞的生长或分裂，由于癌细胞生长分裂能力比一般正常组织细胞旺盛，放射线利用此差 异来摧毁癌细胞。此外，正常细胞的修复力比癌细胞强，因此正确使用放射线并避免过多照 射正常的组织，就可摧毁癌细胞而不敛产生太多副作用口】。 立体定向放射治疗是指采用立体定向手段进行的高精度放射治疗的技术。与传统的放射 治疗相比，它在增加肿瘤照射剂量的同时，分散了对健康组织的照射剂量，大大提高了肿瘤 放射治疗的临床疗效。经过各国专家儿1 年的努力，立体定向放射治疗现已形成了静态式、 旋转式和弧形等中心三大类方式，冉现了头部伽玛刀、旋转式头部和体部伽玛刀、头部和体 部x 刀等多种装置。近年来，为了适应不规则形状肿瘤治疗的需要调强放射治疗技术得 到迅速发展，它借助于多叶准直器对射柬强度进行调节，使高剂量区的剂量在三维分布上与 肿瘤的形状一致，同时尽可能减少靶区周围正常组织的剂量，因而它优于三维常规适形放疗 【3 _ 4 】。 以上这些技术的原理都是利用立体定向装置、c t ( c o m p u t e dt o m o g r a p h y ) 模拟定位、计 算机立体成像与三维治疗计划等技术手段将x 或y 射线从三维中间聚焦到病灶区，在病灶| 覃= 形成高剂量而周围e 常组织器官低剂量，达到杀灭病灶保护正常组织器官的目的犹如于术 刀切除病灶一样，属于外放射治疗方式。上述各种治疗方法的疗效与副作用基本上是一样的， 但在治疗适应症选择上有很大差别。静态伽玛刀，采用线束聚照技术将y 射线集中至靶区， 适合于腩部病灶小于3 c m 的脑血管畸形及良性肿瘤治疗、而对3 c m 以上的良性或恶性肿瘤 不适用。x 刀，采用共而或= 怍共面等中心技术将高能x 线从三维空间多力向聚照至病灶， 东南大学博士学位论文 具有治疗精确、疗程短的特点。既可单次大剂量、也町分次高剂量或常规剂量照射，用于头 胸腹及盆腔等部位的肿瘤治疗，适合治疗病灶小于5 c m 的各类血管瘤和良性恶性肿瘤。适 形( 调删) 放疗，采用共面或非共面等中心技术将高能x 线从三维空间多方向聚照至病灶， 使高剂量区的剂量分布在一维方向上和靶区的实际形状相一致，特点是定位精确、疗程短， 优点是进一步减少了正常组织的受照剂量、改善病灶区内剂量分布，治疗效果和生活质量明 显提高。人多采用分次高剂量或常j i ! l ! 剂量照射，适合治疗鼻咽、脑、肝、肺、腹膜后和盆腔 等部位的肿瘤治疗【4 】。 对于体外放射治疗无法控制或局部小病灶的病况，直接将放射源放入病灶区域是另种 重要手段。体内放射治疗也称近距离放射治疗( b r a c h y t h e r 印y ) ”。j ，属于介入放射治疗的 种。临床上，近距离放射治疗包括插植、腔内、敷贴治疗等，是在局部范同内运用高精度， 最小损伤的辐射治疗，在肿瘤组织得到足够的放射剂量的同时，最大程度地减少剥周【划健康 细胞的损伤。近距离放射治疗最突出的优点足近源处剂量很高，然后剂量陡然下降。与体外 放射治疗相比，近距离放射治疗所用的放射源强度较小，治疗距离短，剂量分布比较集中。 此外，体外放射治疗大部份射线能量被设备屏蔽，仪有少部份达到组织，而且放射线必须通 过正常组织才能到达肿瘤组织，因此肿瘤治疗剂量受周围正常组织耐受量限制。近距离放射 治疗一般适用于口腔，颈部，前列腺，乳腺，直肠等区域的癌症治疗。通常，放射性同位素 被制作成线状、针状或管状，暂时性或永久地植入病人的肿瘤内或人体腔内。有时在做完肿 瘤手术切除以后，植入原发部位，以摧毁任何可能残存的癌细胞。临床上的近距离放射治疗 主要有两种方式：低剂量和高剂最。前者将低活性的放射源永久置于肿瘤体内，利用放射性 的持续衰减达到治疗目的。而后者则微创地直接将导管插入病人的体表，再通过后装机设薪 把高活性源置入导管并停留不等的较短时间，作高强度的治疗。这两种方法各有利弊，柑列 地，高剂量方法南于具有下述优点，应用范围更加广泛：高剂量方法比低剂量方法精确，对 肿瘤周隔的健康组织如心脏、肺、皮肤损伤小。在近距离放射治疗中，根据c t 、m r 、超声等 影像学资料，正向或逆向设计放射源插植计划，并给出相列于患者解剖位置的剂量分布，这 一技术已应用于多部位肿瘤的近距离放射治疗中。 血管内放射治疗是近距离放射治疗的一个重要分支，是治疗血管再狭窄的有效手段，近 十几年来得到了快速发展，庄冠状动脉血管狭窄治疗l p 已经得到较为广泛的应用。而外周血 管由于其几何结构的特殊眭，其再狭窄的放射治疗计划尚处于研究阶段1 “。 治疗计划系统是放射治疗的重要组成部分，是一种融合诸多学科女现代数学、医学物理 学、肿瘤放射治疗学、科学可视化、数字图像处理、医学临床工程学等诸多学科的复杂的软 件系统，医生糟此可以方便迅速地制定出合理的治疗计划方案。 立体定向放射治疗计划系统一般由以下几个功能模块组成：扫描图象采集、图象校正与 配准、三维结构的检测与重建、治疗参数的规划与优化、剂量计算与计划评估、治疗规划输 出与存档等。 近距离放射治疗计划与立体定向放射治疗计划的功能模块类似，它需要优化的参数包括 2 第一章绪论 插植所需导管的数量及位置，并根据处方剂量和导管置入结果进行剂量分布优化计算，计算 相应驻留时间。 方案优化是治疗计划系统的重要组成部分之，治疗计划方案的可靠性及效率都与之密 目j 相关。随着调强、适形、逆向计划及血管内放射等新放疗技术的出现，对放射治疗方案的 优化精度及计算速度的要求也越来越高。目前放射治疗方案优化研究方兴未艾，研究适用于 临床治疗的优化方案，将会大大减少治疗计划制定的周期，提高放射治疗的精度与疗效，对 提高我国放射治疗的水平有重大促进作用。 1 2 放射治疗计划优化的研究现状 放射治疗计划的目的足尽可能选择最好的照射方案，咀达到对靶区施行高剂量照射、产 生不可恢复性摧毁的同时使周围正常组织及关键或敏感组织所受影响最小的目的。这样的方 案包括一些自由参数，例如伽玛刀治疗计划中靶点的数量、位置、准直器的直径、靶点的权 重：调强放射治疗中机架、治疗床的转角、射野的数量、了野的权重等等。 早划的治疗计划中，采用正向设计、手工规划的方法，训划者负责选择自由参数，由计 算机负责剂量分布计算，这是一个反复试误( t r ya n de r r o r ) 的过程，在找到合适的方案之前婴 一直进行下去，这种方法非常耗时，而日 r 难达到满意的效果。随着计算机、影像科学等现 代科学技术的发展，逆向设计方法被运用到治疗计划的设计中，由计算机通过各种优化方法 寻找满足衡量目标函数的最佳参数配置，目标函数用来衡量计划的好坏程度，常用的目标函 数有两类：基于剂量约束的模型和基于放射生物学模型。生物学模型认为优化应该基于由剂 量分布产生的生物效应，目标函数通常为最火化肿瘤控制概率( t u m o rc o n t m ip m b a b 川咄 t c p ) ，并使正常组织并发症概率( n o r m a l t i s s u ec o m p l i c “o np r o b a b i l 咄n t c p ) 在可接受的范 围内，然而这类目标函数在理论上还没有得到严谨沦证，目前还未应用于临床。本文采用常 用的基于剂量约束的模型，使各个目标满足剂量约束的要求，生物学效应隐含于处方剂量中。 放射治疗包括近距离放射治疗和体外放射治疗两种方式。体外放射治疗可分为常规放射 治疗、v 一刀放射治疗，x 一刀放射治疗等方式，其中y 一刀放射治疗又可分为静态y 一刀治疗， 旋转式y 一刀治疗，全身y - 刀治疗等方式。虽然存在上述多种不同的放射治疗方式，但是它 们具有一些共同的特点，即均需要运用自动的方式进行治疗训划的设计，减少治疗计划设计 的时间，提高剂量分布的均匀性，减少对治疗医师的主观依赖性，提高治疗计划的鲁棒性。 放射治疗计划的要求通常包括如下几个方面：均匀( h o m o g e n e i t y ) ，适形( c o n f o r r n i t y ) ，简 便( s i m p l i c l t y ) 以及避免对敏感组织的损伤( a v o i d a l l c e ) 。均匀性是指肿痛接受的剂量在给定的 剂量分布范围内，保证肿痛接受均匀剂量照射，避免冷点( c o l ds p o t ) 和热点( h o ts p o t ) 的情况： 适形是指照射野形状与肿瘤形状保持一致，使肿瘤受到一定剂量照射的同时，减少对敏感组 织及e 常组织的损害：简便是指治疗计划尽可能方便，利于实现，减少治疗时间和误差；避 免是指防l e 对敏感组织的损伤，这是通过限制敏感组织接受到的剂量小于安全剂量来实现。 优化理论应用于放射治疗计划始于1 9 6 7 年h o p e 等人在计划中所用的记分函数，从那时 3 东南大学博士学位硷文 起治疗计划优化理论得到了很大的发展。在放射治疗中所用的优化方法大致有记分函数评 估( s c o r e 柚c t j o np r o g r 啪功i n g ) 、线性捌划法( 1 i i 】e a rp r o g r a m m j n g ) 、参数优化法( p a r 枷e t e r i c p r o g r a m m i n g ) 、均方优化法( q u a d r i a t i cp r o g r a m m i n g ) 、投影梯度法( g r a d i e n tp r o j e c t i o n ) 、牛顿 法( n e w t o nm e t h o d ) 、拟牛顿法( q u a s j n e 、v t o nm e t h o d ) 、有约束模拟退火法( c o n s t r a i n e d s i m u l a t e da n n e a l i n g ) 、遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 等等。 伽玛刀治疗计划的优化参数包括与靶点相关的各种参数，当所需靶点较多时，手工调节 这些参数非常费时。伽玛刀治疗计划的优化方法通常可分为两类：一类是基于剂量最佳分布 的方法，文献【“墟出利用肿瘤和敏感区的剂量要求结合拟牛顿方法和模拟退火算法对靶 点数日及有关参数进行优化。p a l 【“1 等人讨论了剂量计算中应考虑的问题，如剂量的均匀性 等。但足、由于剂量计算比较耗时，使得优化程序难以达到实时的要求。另 类是基于几何 优化的方法，与前一种方法相比，该方法具有较快的计算速度。g i b o n 【“1 提出了一种几何优 化方法，但是初始靶点是用手工选择的，优化结果及计算时间依赖于主观因数。w “及 t h o m a s 等人提出了一种基于肿瘤形状和骨架化的数学模型和优化方法，实现自动选择靶 点的目的，从而减少计算时间，这些方法首先对目标进行骨架化，抽取目标的中轴，然后根 据目标函数从中轴中选取端点或交叉点作为靶点，这种方法具有较快的计算速度，适合于临 床应用。文献”1 提出了当存在敏感组织需要保护时，自动优化需要堵塞的放射源的方法。 全身伽玛刀是由深圳奥沃公司在旋转式头部伽玛刀基础上开发的新技术，是一台可对全 身各部位肿瘤实施立体定向放射治疗、具有一定适形功能的国产化大型医疗设备。治疗原理 和头部协玛刀基本相同，只是将一次大剂量照射变为分次照射，治疗范围从颅内肿瘤扩展到 全身恶性肿瘤的治疗。全身伽玛刀秤治疗体部肿痛时，肿瘤体积往往较大，所需靶点较多， 存在治疗过程较为复杂、治疗时间艮等问题，有关全身伽玛刀靶点优化设计的研究目前尚未 见报道。 调强放射治疗计划需要优化的参数更多，归纳起来大致可分为以下j 类：射野参数的优 化，包括射野的数量、方向、能量的大小等参数：分次优化参数，包括时间、剂量因子等参 数；调强参数优化，包括射束强度分布、独立准直器或多叶准直器的运动控制、机架旋转速 度等。 调强放射治疗的优点吸引了临床专家和研究人员的注意，提出了许多优化方法。射束强 度的优化方法有线性规划方法叽1 ”、混合整数规划方法鹏2 、基于梯度盼方法2 ”、模拟动 力学方法圆2 、统计学方法( 模拟退火、遗传算法) 【3 0 _ ”1 等等。每一种方法都有各自的优点 和缺点。基于梯度的方法具有收敛速度快的优点，但是通常会陷于局部极小点，很难得到全 局最优解，有时局部极小值可能与全局是优解差距甚远。而基于统引的方法( 模拟退火、遗 传算珐) 从理沧上讲可以避免摆脱局部极小点的困扰，得到全局最优解，但是这种方法通常 速度较慢，此外实际优化过程中，如果参数选择不当，基于统计的方法也可能陷入局部极小， 例如在模拟退火算法中，退火过程太快会导致陷入局部极小点。基于梯度的方法和基于统计 的方法使用的目标函数包括基于剂量约束的模型陋3 ”、剂量体积百分比约束的模型m ”3 5 1 4 第章绪论 以及基于生物效应约束的模型挪1 等。通常目标函数中包括多个子目标函数，分别对应于治 疗靶区、正常组织以及多个关键( 敏感) 组织，对于每个子目标函数赋予相应的权重，从而 构成一个单目标优化问题，优化的结果与各个目标函数的权重的选择密切相关，权重越大， 相应目标受到的约束越大优化结果将更好地满足该目标的约束条件。通常治疗计划包含多 个目标函数且相互冲突，因而目前选择权重仍依赖于主观因素，这是一个反复试误( t r i a la n d e r m r ) 的过程，这种方法很繁琐，并需要相当的临床经验，很难作出合适的判断和选择。线 性规划方法以及混合整数规划方法，分别对治疗靶区、正常组织以及多个关键( 敏感) 组织 施加线性约束，运用线性规划方法优化求解，但是，与基于统训的优化方法类似，这种方法 的优化速度较慢，此外线性目标函数很难反映靶体内剂量是否均匀这一特性。 近年来，多目标优化方法被引入到调强放射治疗的优化巾3 7 3 8 】，该方法首先产生若干均 匀分布的组合权重向量然后对每个组合权重运用共扼梯度法刚或l b f g s ( 1 i m i t e dm e m o r v b f g s ) 算法【j ”进行优化求解，然而这些确定性的搜索方法并不能保证全局最优，且不能找 到所有的p a r e t o 优化解。 与体外放射治疗剂量计算相比，近距离放射治疗的剂量计算相对比较简单，优化参数包 括捕植所需导管的数量、位置以及照射时问，优化方法与上面提到的优化方法类似，多目标 优化方法也被引入口。血管内放射治疗是近距离放射治疗的一个分支，是血管再狭窄治疗 的有效手段。而外周血管再狭窄的放射治疗由于外周血管几何结构的特殊性，目前尚处于研 究阶段。 此外，为了提高剂量计算的精度，国内外潍多学者正致力于快速蒙特卡罗剂量计算方法 的研究4 0 】：为了减少放射治疗过程中器官运动造成的影响，利用电子射野影像系统( e p i d ) 、 c t 等设备对靶区的不确定性进行更精确的研究4 2 ，4 ”：为了进一步把握癌细胞的分布情况， 功能图像和解剖图像的融合技术的研究也被应用于放射治疗计划系统中，以提高放射治疗的 效果，达到生物适形放疗的目的【4 4 ，4 “。 前面简要地介绍了近十几年来国内外学者在放射治疗优化领域所做的工作。虽然不是很 全面，但是从所得到的文献资料来看关于本课题目前正在研究的方向和重点_ 玎j 以归纳为以 下几点： 1 ) 对于伽玛刀立体定向放疗计划系统，采用几何优化与剂量优化相结合的方法来提 2 ) 3 ) 4 ) 5 ) 高优化的速度与精度： 针对调强放疗的逆向讨划系统，研究适用于临床的多目标优化方法，提高优化的 精度与速度，以满足临床的实际需要： 外周血管内放射治疗计划系统路径规划方法及剂量优化方法研究； 以蒙特卡罗剂量计算为基础，实现适形、调强放疗和逆向计划系统： 影像学指导的放疗计划研究，利用电子射野影像系统( e p i d ) 、c t 等设备对靶区 的不确定性进行更精确的研究，对位置和剂量进行验证： 东南大学博士学位论文 6 1 生物适形放疗的研究，将反映器官组织功能的m r s ，p e t ，s p e c t ，删等影 像与反映形态解剖结构的x 线、c t 等影像进行图像融合，应用于放射治疗训划 系统中，以提高放射治疗的效果。 1 3 本文工作 放射治疗方案的优化涉及的范围很广，不叫能一一涉足，本课题的主要目的是根据该课 题领域内的发展现状，结合本实验室现有的工作，充分理解和把握放射治疗中存在的问题， 建立优化模型，运用现代优化方法对有关的问题进行深入的研究。 本文主要针对伽玛刀治疗计划的优化、全身伽l 玛刀靶点优化及治疗路径规划、调强放疗 多目标优化、外周血管内放射治疗训，弋0 系统及其优化等几个方面进行了较为深入的研究，并 取得了些成果。本文主要的研究成果包括以下几个方面： ( 1 ) 对多日标遗传算法n s g a i i 算法进行了较为深入的研究，提出了在n s g a - i i 多目 标遗传算法中加入局部搜索算子及外部精英收集池的改进算法一n s g a i i 多目标 混合遗传算法。根据放射治疗计划优化的同标函数形式，我们选择了两个典型的可 微的数值优化例子进行试验，在n s g a i i 多目标优化遗传算法中加入rb f g s 算 子和外部精英收集池，试验结果表明该方法能够有效地改善局部搜索性能，收敛速 度快，可以获得分布良好的p a r e t o 优化解。 ( 2 ) 针对伽玛刀立体定向放射治疗计划系统中的优化问题提出了一个两步优化的方案。 首先采用种改进的基于距离变换的几何优化方法，优化靶点的数目、位置及相应 准直器直径，该方法类似于选用一定数目不同直径的球去填充任意形状的三维物 体。通过对距离变换图中目标中轴的分析，给出了一种快速检测中轴端点及交义点 的方法，并将该方法用于放射治疗计划系统的几何优化，将靶点置于中轴的端点或 交叉点，位于端点的靶点能保旺覆盖目标较尖锐的部分，位于交叉点的靶点能保证 覆盖目标较宽广平坦的区域，从而能够用较少的靶点覆盖较多的目标区域。然后根 据几何优化获得的靶点参数( 靶点的数量、位置、准直器的卣径) ，我们研究了靶 点权重的优化方法，首先对优化目标函数进行适当的变形，使之适合于采用梯度法 进行优化，同时为了避免梯度法可能会陷入局部极小的问题，我们采用混合遗传算 法g a b f g s 方法进行优化。 ( 3 ) 针对全身伽玛刀治疗体部肿瘤的靶点设计优化问题，提出了一种新的靶点设计及 优化解决方案，建立了基于包围盒的优化模型，然后采用遗传算法进行求解，使治 疗过程更为简便快捷，并有利于减少治疗过程中的定位误差，填补了全身伽玛刀靶 点设计优化研究的国内外空白。该方法首先汁算肿瘤轮廓的包围盒，以减少目标函 数计算中额外的运算。然后采用遗传算法对几种可用的准直器分别进行优化，目标 函数在考虑了肿瘤覆盖率的同时，也考虑了非肿瘤区域正常组织的覆盖程度。最后 给出不同准直器下靶点的最优配置及相应的参数，供临床医生进行决策。 6 第一章绪论 ( 4 ) 针对全身伽玛刀治疗体部肿瘤的治疗路径优化问题，在靶点优化配置的基础上， 提出了采用遗传算法进行治疗路径优化的解决方案，使治疗过程更为简便快捷，有 利于减少治疗过程中医生的劳动强度。当靶点数过多时，我们给出了一种分层优化 的解决方案，以减少优化时间，满足临床的实际要求。该项研究填补了全身伽玛刀 治疗路径优化研究的国内外空白。 ( 5 ) 提出了一种基于n s g a 儿多目标混合遗传算法的调强放射治疗逆向计划的优化方 法，其中局部搜索采用l b f g s 算法。该方法得到的非劣解在目标空间分布均匀，计 算速度| 夹，鲁棒性好。与常用的将该多目标优化问题通过加权求和转化为单目标优 化问题加以求解相比较，该方法提供了p a r e t o 晟优解集合提供给决策者选择，具有 更强的灵活性，能更好地满足i 临床的实际需要：与基于确定性的多目标优化方法相 比较多目标混合遗传算法能获得更优的结果，且计算速度能满足临床要求。 ( 6 ) 开发了一套用于周围血管放射治疗计划优化的主动漫游虚拟现实系统，用于提取 血管的几何结构；建立了血管内放射治疗计划的方案优化模型，采用了合理的优化 方法进行优化，方法综合运用了混合遗传算法g a b f g s 方法和模拟退火算法优 化相关的参数，其中o a b f g s 算法用于优化连续参数即放射源的照射时间，模 拟退火算法优化离散参数即放射源的位置。这一策略综合考虑了目标函数的形式， b f g s 的快速收敛性，遗传算法的全局收敛性，以及模拟退火算法的全局收敛性。 1 4 本文内容组织 本文共分七章进行论述，分别为： 第一章简要介绍了本课题研究的背景和意义，分析了国内外的研究现状，并简要介绍了 本课题的研究成果。 第二章主要对现代