基于先驗知識的頭頸部腫瘤調強放療計劃多目標優化方法

劉勁光，劉國才

1.湖南大學電氣與信息工程學院，湖南長沙410082；2.湖南工程學院計算科學與電子學院，湖南湘潭411104

前言

惡性腫瘤嚴重威脅人們的生命健康，手術、放療和化療是3 種臨床上主要的治療方法。放射治療因其適應證廣泛、療效較好，在腫瘤的治療中有著無可替代的重要地位。據報道大約有70%的惡性腫瘤病人需要接受放療，在美國、日本等國家，接受放療者約占當年新發病例的50%～60%，目前仍有上升趨勢。放射治療的主要目標是使腫瘤靶區（包括GTV、CTV、PTV）接收到足夠的高能輻照劑量以徹底消滅腫瘤細胞，同時又要使腫瘤周邊的正常組織受到盡可能小的照射劑量，以最大限度地避免正常組織受到損傷，減少放療副作用。目前臨床上廣泛采用的逆向調強放療計劃（IMRT）是使照射的劑量在整個腫瘤靶區內按照處方劑量形成梯度分布，同時又要使周邊的危及器官（OAR）滿足相應的臨床劑量約束條件。因此，腫瘤IMRT 計劃本質上是一個多目標優化問題，但因該多目標優化問題的目標函數很多（頭頸部腫瘤通常有20多個），且待優化的參數個數非常多（通常大于1 000 個），目前沒有精確求其Pareto 最優解集（Pareto optimal solution set）的有效方法。臨床上通常將多目標的IMRT 計劃優化問題轉化為單目標優化問題求解，尋找臨床上可接受的次優解。目前臨床上IMRT計劃通常采用兩步優化方法［1］：

步驟1：臨床放射物理師根據各靶區及其危及器官的臨床劑量約束條件構造一組適當的目標函數fi，i=1,2,…,n，并根據經驗對每個目標函數賦予適當的權重wi，i=1,2,…,n，將這組目標函數加權求和形成一個單目標優化問題。……