隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,放療依然是腫瘤患者治療的三大手段之一,國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)顯示70%的癌癥患者都接受過(guò)放療。但是放療過(guò)程中環(huán)節(jié)眾多且均有引入誤差的可能,減少誤差是目前放療的挑戰(zhàn),尤其在胸腹部腫瘤放療中,胸腹部器官會(huì)受到呼吸運(yùn)動(dòng)的影響而產(chǎn)生運(yùn)動(dòng),這種運(yùn)動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致腫瘤靶區(qū)溢出照射野而使周?chē)＝M織進(jìn)入,造成腫瘤靶區(qū)欠劑量而增加周?chē)＝M織或器官的受量,導(dǎo)致不必要的放療副反應(yīng)。因此研究一種新技術(shù),使其能夠精確的補(bǔ)償呼吸運(yùn)動(dòng)造成的靶區(qū)移動(dòng)而同時(shí)保證腫瘤劑量受量足夠,周?chē)＝M織劑量受量盡可能小。呼吸運(yùn)動(dòng)對(duì)放療的影響主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:（1）呼吸運(yùn)動(dòng)引起的器官移動(dòng);（2）影像結(jié)構(gòu)與解剖結(jié)構(gòu)之間存在誤差;（3）劑量分布發(fā)生形變。這一問(wèn)題的多種解決方法中實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)不僅可以讓患者自由呼吸,且通過(guò)無(wú)創(chuàng)的標(biāo)識(shí)來(lái)尋找體內(nèi)信號(hào)與體外信號(hào)的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了通過(guò)改變照射野或逆向調(diào)節(jié)治療床使射野中心與靶區(qū)的相對(duì)位置保持不變。臨床上已經(jīng)使用的賽博刀系統(tǒng)便是利用這一理念實(shí)現(xiàn)了腫瘤靶區(qū)的實(shí)時(shí)跟蹤。從現(xiàn)有研究來(lái)看,實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)是解決胸腹部腫瘤放療中呼吸運(yùn)動(dòng)問(wèn)題的最有前景的研究方向。實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)是利用體內(nèi)腫瘤與體外標(biāo)記物之間的位置關(guān)... 

【文章來(lái)源】：南方醫(yī)科大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?Ｓｙｎｃｈｒｏｎｙ系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖??

?懲罰函數(shù)Ｃ，不敏感損失系數(shù)￡不變時(shí)，核函數(shù)參數(shù)（ＫｅｍｅｌＰａｒａｍ）對(duì)ＲＭＳＥ??的影響如圖４－３所示。不同的核函數(shù)隨著參數(shù)的改變呈現(xiàn)出不同的變化規(guī)律。??常用的還有線性核函數(shù)，因其不受核函數(shù)參數(shù)的影響，不在這里進(jìn)行比較。比??較分析可以看出，ＧＡＵＳＳＩＡＮＲＢＦ核函數(shù)參數(shù)在較大范圍內(nèi)取值時(shí)，ＲＭＳＥ都??能有理想的值，綜合穩(wěn)定性及算法復(fù)雜度，本文選擇ＧＡＵＳＳＩＡＮＲＢＦ核。??９?ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??８－?￣??＋高斯徑繼數(shù)??７?＿?＋多項(xiàng)式核函數(shù)?／?＿??指紐隨雜??６?Ｘ?＿??１｜?＿?????—■■■￣＾￣??＾??〇?：?｜?！?；?；???！???０?１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０??核函數(shù)參數(shù)??圖４－３不同核函數(shù)比較??Ｆｉｇ．４－３?ｔｈｅ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｋｅｒｎｅｌ??圖４－４給出了支持向量回歸中懲罰函數(shù)Ｃ，核函數(shù)參數(shù)的改變對(duì)模型性能的??影響。從圖４－４中可以看出同一樣本當(dāng)懲罰函數(shù)Ｃ保持不變，核函數(shù)參數(shù)變化??時(shí)，算法評(píng)價(jià)指標(biāo)ＲＭＳＥ的變化趨勢(shì)為先下降后上升；而當(dāng)核函數(shù)參數(shù)不變，??懲罰函數(shù)Ｃ改變時(shí)，ＲＭＳＥ值的改變并不是很明顯。從以上分析可以得到：??ＡＯＳＶＲ回歸模型中

?懲罰函數(shù)Ｃ，不敏感損失系數(shù)￡不變時(shí)，核函數(shù)參數(shù)（ＫｅｍｅｌＰａｒａｍ）對(duì)ＲＭＳＥ??的影響如圖４－３所示。不同的核函數(shù)隨著參數(shù)的改變呈現(xiàn)出不同的變化規(guī)律。??常用的還有線性核函數(shù)，因其不受核函數(shù)參數(shù)的影響，不在這里進(jìn)行比較。比??較分析可以看出，ＧＡＵＳＳＩＡＮＲＢＦ核函數(shù)參數(shù)在較大范圍內(nèi)取值時(shí)，ＲＭＳＥ都??能有理想的值，綜合穩(wěn)定性及算法復(fù)雜度，本文選擇ＧＡＵＳＳＩＡＮＲＢＦ核。??９?ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??８－?￣??＋高斯徑繼數(shù)??７?＿?＋多項(xiàng)式核函數(shù)?／?＿??指紐隨雜??６?Ｘ?＿??１｜?＿?????—■■■￣＾￣??＾??〇?：?｜?！?；?；???！???０?１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０??核函數(shù)參數(shù)??圖４－３不同核函數(shù)比較??Ｆｉｇ．４－３?ｔｈｅ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｋｅｒｎｅｌ??圖４－４給出了支持向量回歸中懲罰函數(shù)Ｃ，核函數(shù)參數(shù)的改變對(duì)模型性能的??影響。從圖４－４中可以看出同一樣本當(dāng)懲罰函數(shù)Ｃ保持不變，核函數(shù)參數(shù)變化??時(shí)，算法評(píng)價(jià)指標(biāo)ＲＭＳＥ的變化趨勢(shì)為先下降后上升；而當(dāng)核函數(shù)參數(shù)不變，??懲罰函數(shù)Ｃ改變時(shí)，ＲＭＳＥ值的改變并不是很明顯。從以上分析可以得到：??ＡＯＳＶＲ回歸模型中

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[7]個(gè)體化調(diào)強(qiáng)適形放療計(jì)劃劑量驗(yàn)證方法的建立[J]. 李勤,韓軍,孫長(zhǎng)庚,伍鋼,鄧光宇.  中華放射醫(yī)學(xué)與防護(hù)雜志. 2007 (02)

碩士論文
[1]放療中腫瘤運(yùn)動(dòng)基于實(shí)時(shí)跟蹤呼吸預(yù)測(cè)的算法研究[D]. 萬(wàn)偉權(quán).南方醫(yī)科大學(xué) 2015
[2]支持向量機(jī)核函數(shù)的研究[D]. 黃嘯.蘇州大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3345269