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一种调强放射治疗逆向计划多目标混合优化方法研究

周正东1, 舒华忠1, 於文雪1, 罗立民1(东南大学生物医学工程系,南京 210096)

摘 要
针对调强放射治疗(IMRT)逆向计划的优化问题,提出了基于L-BFGS和Pareto最优解的多目标遗传算法———NSGA-Ⅱ算法的调强放射治疗计划多目标混合优化方法。根据IMRT对多个目标的剂量约束条件,建立了多目标优化的简化及精确的数学模型。为了加快优化速度,首先采用L-BFGS算法求解简化模型,并将其作为精确模型的初始解;然后采用NSGA-Ⅱ算法对精确模型求解来获得分散性良好的Pareto最优解集,使临床医生能根据各个目标的剂量体积直方图等加以决策,以便从中选择合适的治疗方案。实验结果表明,采用上述方法得到的非劣解在目标空间中分布均匀,计算速度快,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,由于该方法提供了Pareto最优解集合提供给决策者选择,因此具有更强的灵活性,能更好地满足临床的实际需要。
关键词
A Combined Multiobjective Optimization of Inverse Planning in Intensity Modulated Radiation Therapy

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Abstract
Keywords

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