基于三维预测剂量的自调节调强放疗自动计划方法

目的:开发一种基于预测剂量的自调节调强放射治疗自动计划方法，以增强自动计划的鲁棒性。方法:利用3D U-Res-Net_B网络预测出三维剂量分布后，在直接子野优化的每次迭代中先基于上次迭代结果计算当前剂量，再联合预测剂量计算目标剂量，然后以此为目标进行优化。完成所有迭代或满足循环退出条件后，得到最终的治疗计划。在30例直肠癌病例上进行测试，验证算法的效果。结果:临床计划治疗靶区的 V100%均值和标准差为(95.03±0.91)%，自动计划为(94.67±1.96)%，接近临床值( P>0.05)，而预测值为(92.90±2.13)%，与临床计划的差异具有统计学意义( t＝29.0， P<0.05)；自动计划在小肠 V35、膀胱 V40、股骨头的 V20 ～ V40等多项指标上低于预测值和临床值，且差异具有统计学意义( t＝4.5～118.0， P<0.05)，在其他危及器官的指标上与临床值的差异无统计学意义( P>0.05)。 结论:本方法增强了自动计划的鲁棒性，提高了其应对复杂情况的能力。