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IMRT中基于Monte Carlo模拟数据的C/S算法研究

摘要剂量计算是放射治疗计划系统(TPS,Treatment Planning System)的核心模块之一,其计算的快速性、精确性将影响到三维适形调强放疗(IMRT,IntensityModulated Radiation Therapy)TPS系统的可靠性,也决定了患者接受治疗的效果。因此,剂量计算方法是整个IMRT的TPS系统研究的重要问题之一。<br>   蒙特卡罗(MC,Monte Carlo)程序是目前在国际医学领域应用最广的剂量验证程序之一,其计算结果可以作为衡量剂量计算算法精确度的精确标准。但是传统的蒙特卡罗剂量计算方法存在收敛速度慢、计算时间长的致命弱点,长期以来一直无法为临床放射治疗所接受,只能作为其它算法的验证基准,或者用来为卷积/叠加模型计算能量沉积核,以及用于放疗相关物理问题的研究。<br>   本文在对项目组的前期工作“基于Monte Carlo模拟数据拟合的解析有限笔束算法”、“基于Monte Carlo模拟的矩阵模型fsPB算法”进行研究的基础上,分析两者在计算速度和计算精度上的不同特点(即前者计算速度快,计算精度相对较差;后者在精度上有很好的优势,但是计算时间稍长),兼顾计算速度和计算精度,开展基于Monte Carlo模拟数据的卷积/叠加(Convolution/Superposition,C/S)算法的研究,主要工作如下:<br>   1.利用Monte Carlo模拟笔形束核的剂量分布,通过笔形束核与光通的卷积计算得出基本野的剂量分布,对任意形状的射野都可以由基本子野叠加获得。<br>   2.将基于Monte Carlo模拟数据的C/S算法与Monte Carlo直接模拟结果进行比较,基于若干典型算例,比较分析了C/S算法的计算精度。通过在三种优化算法中使用C/S及fsPB算法,表明本算法比直接存储的矩阵有限笔形束算法具有明显的速度优势。由计算速度和计算精度的分析可以表明C/S能够很好的满足IMRT的TPS的剂量计算要求。<br>   本文的研究为IMRT逆向计划过程的剂量计算提供了更多算法选择依据。

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