利用遗传算法的软组织肿瘤优化治疗方案

中文字数:7904,中文页数:15  英文为PDF论文

利用遗传算法的软组织肿瘤优化治疗方案
 作者：Albert Y.C.Fung,Ph.D.,*Kaled M.Alektiar,M.D.,David A.Silvern,Dr.P.H.,and Marco Zaider,Ph.D.*
 工作单位：纽约医疗与放射中心，纽约肿瘤放射中心，犹太教肿瘤医疗中心
 目的：利用遗传算法，制定一个针对临时切除软组织肿瘤的优化治疗方案，并且通过与人工方案的比较来展现其潜在优点。
 方法与材料：在肿瘤治疗方案中，放射治疗目标所需要的足够的覆盖面的优化分布计划体系已经被设计和再现出来。治疗过程包括：模拟、数字摄像、总剂量定义、优化方法和操作评估。优化系统的输入包括病灶重现，处方剂量点和一系列的可行的病灶辐射方案。优化方法采用遗传算法。
 结果：现成的案例研究，系统仿真通过计算机优化或实验和误差分析。按照预想，计算机优化方法要优于人工方案。它尤其适用于导管很远或非常规地方的情况。在这种情况下，以覆盖肿瘤这种方式进行的优化方法能有更显著的优越性。当大体的剂量确定以后，优化方法能使其对正常组织的影响达到最小。以计算机为基础的优化方法较之人工方法其另外一个优点是它比人工方法更快，这是很重要的，因为它会减少病人在切除手术之前在医院中度过时间的长度。
 结论：基于遗传算法和病灶不同行为的优化系统显著的改进了系统的效率和质量。这种优化系统的实用性不仅局限于肿瘤的切除上。
 短距离放射治疗 ,软组织肿瘤，遗传优化算法。
 简介
 1999年，据美国的统计数据显示，诊断为软组织肿瘤的病例可达7800例，大部分这种肿瘤长在手脚和表皮中。软组织的肿瘤的治疗方法是利用辅助辐射来切除大面积（直径超过5厘米或一些良性的、不知名的边缘组织）的肿瘤。通过两个随机实验可以定位辅助辐射在这种疾病中扮演的角色。第一个实验在MSKCC进行。病人是被随机挑选出来的。对具有大面积肿瘤的患者这种疗法在常规控制中显示了了其明显的优越性（1）第二个实验在国家肿瘤研究所进行。病人同样被随机挑选来进行辅助束状辐射治疗，在这个实验中，辅助辐射方法同样改进了常规控制（2）
即使辅助辐射的角色已经被很好的定位了，然而最好的治疗方法仍受到质疑。我们认为短距离放射疗法在传送既定剂量方面有很明显的优势。因为导管被用于手术中，放射肿瘤学能够定义肿瘤病灶的精确的位置，其精确性超过了任何可想象的研究。相反地，它不像CT或MRI定位系统，它能够提供甚至是在显微镜下才能看到的肿瘤的有效信息。另外，由于短距离放射治疗存在一定量的剂量散失，故会对周边诸如骨头之类的正常组织产生影响。少剂量的短距离放射治疗在几天内就能完成，然而外部光束治疗则需要几个星期，这很有可能导致肿瘤的扩散和繁殖。短距离放射治疗的主要缺点是在一些肿瘤的底部的物理位置上不能得到理想剂量，因此改进LDR剂量优化是有根据的。

相关论文