典型文献
利用多目标优化技术的KBP模型精炼方法研究
文献摘要：
目的:研究利用多目标优化（MCO）技术提高基于先验知识自动计划（KBP）模型的计划设计质量的可行性。方法:选择55例已完成放疗的鼻咽癌患者，每个病例都采用固定野调强放疗技术。随机选择40个病例的调强放疗计划作为训练集1，通过多目标优化技术对训练集1中的放疗计划进行预处理，构建新的训练集2。将初始训练集1和处理后的训练集2作为样本，分别训练得到传统的KBP模型和多目标优化技术精炼后的MCO-KBP模型。在剩余15个病例中随机选择5例作为验证集，其余10例作为测试集。验证通过后用测试集对初始的人工计划以及传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的计划质量进行统计学分析。结果:传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的靶区剂量（D
95%）均能满足临床要求，适形性指数与均匀性指数基本一致（
P>0.05），且MCO-KBP模型生成的自动计划中重要危及器官的剂量比传统KBP模型更低（脑干D
max平均偏低2.13 Gy，左、右腮腺D
mean分别平均偏低1.39、1.59 Gy，左、右视神经及垂体的D
max分别平均偏低1.42、1.16、1.88 Gy，差异均有统计学意义）。
结论:与传统的KBP模型相比，精修后的MCO-KBP模型设计的调强放疗计划对危及器官的保护具有明显优势，利用MCO技术提高KBP模型的计划设计质量是可行的。
文献关键词：
基于先验知识自动计划;多目标优化;放射疗法自动计划
中图分类号：
作者姓名：
蔡马凡;左国平;杨振;曹瑛;张子健;胡永梅;杨晓喻
作者机构：
南华大学核科学技术学院，衡阳 421001;中南大学湘雅医院肿瘤科，长沙 410008
文献出处：
引用格式：
[1]蔡马凡;左国平;杨振;曹瑛;张子健;胡永梅;杨晓喻-.利用多目标优化技术的KBP模型精炼方法研究)[J].中华放射肿瘤学杂志,2022(09):811-816
A类：
KBP,基于先验知识自动计划,放射疗法自动计划
B类：
多目标优化技术,精炼,研究利用,MCO,技术提高,计划设计,设计质量,鼻咽癌,固定野调强放疗,放疗技术,随机选择,调强放疗计划,训练集,划进,初始训练,练得,验证集,测试集,过后,模型生成,计划质量,统计学分析,靶区剂量,D
,适形性指数,均匀性指数,危及器官,脑干,max,Gy,腮腺,mean,视神经,垂体,精修,模型设计,护具
AB值：
0.223106
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