刘娟
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
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- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于模拟退火法的医用电子加速器6MV X射线能谱重建被引量：4
- 2013年
- 根据测量的中轴百分深度剂量(PDD)以及Monte-Carlo模拟的单能光子PDD,研究基于模拟退火(SA)算法重建医用电子加速器6MV X射线能谱的方法。在优化过程中,选择60个能量间隔,对应不同的相对权重,选择目标函数为重建PDD(即各相对权重与Monte-Carlo模拟单能光子PDD的乘积)与实测PDD之间的相关系数,运用模拟退火进行优化得到的最优解就是加速器的能谱。为了验证算法的有效性,对加速器治疗头进行Monte-Carlo模拟,得到从治疗头出射的6 MV光子能谱。实验结果表明,计算能谱与Monte-Carlo模拟能谱在能谱形状、峰值能量方面一致;同时,根据重建能谱获得的PDD与实测PDD保持高度一致,均方根误差为1.56×10-4。上述实验结果表明,基于模拟退火算法重建光子能谱有效可靠。
- 刘娟周正东陈元华王东东
- 关键词：模拟退火MONTE-CARLO模拟百分深度剂量
- 基于遗传算法的医用直线加速器光子能谱重建方法被引量：2
- 2012年
- 基于光子束中轴百分深度剂量(PDD),探讨研究了基于遗传算法的医用直线加速器光能能谱精确重建方法.首先,利用蒙特卡洛模拟仿真医用直线加速器治疗头,获得6 MeV光子束的模拟能谱以及单能光子中轴PDD数据;然后,根据测量得到的中轴PDD数据以及模拟得到的单能光子中轴PDD数据,运用遗传算法优化求解重建光子能谱.实验结果表明:重建能谱与蒙特卡洛模拟得到的能谱具有良好的一致性,平均相对误差为3.03%;根据重建能谱计算得到的中轴PDD数据与测量得到的中轴PDD数据之间的平均相对误差为1.0%,与蒙特卡洛模拟得到的中轴PDD数据之间的平均相对误差为2.0%.由此可见,利用所提方法进行光子束能谱重建可靠有效.
- 周正东陈元华刘娟
- 关键词：遗传算法百分深度剂量蒙特卡罗模拟
