摘要:探究乳腺癌调强放射治疗影像引导锥形束CT(Cone-beam CT, CBCT)匹配区域的选择对靶区精度的影响,为临床应用提供参考。回顾性分析2020年1月至10月乳腺癌保乳术后行放疗患者22名,比较入组病例不同匹配框对靶区匹配精度的影响,设置胸骨组(对照组1)、胸椎组(对照组2)与胸骨胸椎+靶区组(研究组)3种不同匹配区域进行配准,每组测量记录匹配误差、CBCT与定位CT靶区术腔边界金属夹位移数据。共获得匹配误差与靶区金属夹位移数据各528组,对所得数据采用独立样本非参数检验分析并计算3组金属夹的3D矢量距离。胸骨组与研究组匹配误差除旋转误差X轴方向差异有统计学意义,其余方向差异均无统计学意义(p>0.05),胸椎组与研究组的匹配误差均无统计学意义(p>0.05)。胸骨组与研究组靶区金属夹在X、Y、Z三个方向位移分别为:(1.59±1.61) mm与(1.23±1.19) mm (p=0.045)、(1.65±1.44) mm与(1.89±1.52) mm(p =0.006)、(1.13±1.18) mm与(1.37±1.31) mm (p=0.999);胸椎组与研究组靶区金属夹在X、Y、Z三个方向的位移分别为:(1.51±1.83) mm与(1.23±1.19) mm (p =0.002)、(1.69±1.84) mm与(1.89±1.52) mm (p<0.001)、(0.91±1.28) mm与(1.37±1.31) mm (p=0.003)。三组靶区金属夹3D矢量距离分别为:(3.16±1.92) mm、(3.62±1.92) mm、(2.52±1.53) mm。乳腺癌调强放疗CBCT自动配准最佳匹配区域应包括胸骨、胸椎与患侧靶区,术腔放置金属夹能提高乳腺癌放疗靶区匹配精准度。
摘要:核事故的发生具有不可预测性和破坏性,为应急车辆制定合理的疏散计划将危险区域的人员撤离至安置点,可以有效减少人员所受到的伤害。针对核事故下应急车辆路径规划问题,以累积辐射剂量为评价指标,提出了一种基于混合蚁群算法(Hybrid ant colony algorithm,HACO)的车辆路径规划方法。首先,利用模糊网络建立了时间窗内疏散路径平均通行时间期望模型,同时结合累积辐射剂量计算模型,建立了能够随时间变化的动态累积辐射剂量计算模型。然后在蚁群算法迭代过程中引入模拟退火算法,并且在邻域搜索中引入A*算法启发式思想,提高了算法全局寻优能力。为进一步提高算法的局部搜索能力,引入帕累托排序方式,在蚁群算法信息素更新方式中加入距离对信息素增量的影响。仿真结果表明:HACO算法相较于蚁群算法平均收敛值提高了31%,稳定性提高了30%,能够为核事故下疏散路径规划预案的制定提供技术支持。