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王东东

作品数:5 被引量:9H指数:2
供职机构:南京航空航天大学更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇医药卫生

主题

  • 2篇调强
  • 2篇百分深度剂量
  • 2篇IMRT
  • 1篇调强放射
  • 1篇调强放射治疗
  • 1篇调强适形
  • 1篇医用
  • 1篇医用电子
  • 1篇医用电子加速...
  • 1篇知识库
  • 1篇射线
  • 1篇适形
  • 1篇算子
  • 1篇先验
  • 1篇先验模型
  • 1篇描述子
  • 1篇模拟退火
  • 1篇模拟退火法
  • 1篇计算方法
  • 1篇光子束

机构

  • 5篇南京航空航天...
  • 1篇江苏省中医院
  • 1篇南京军区南京...

作者

  • 5篇王东东
  • 4篇周正东
  • 3篇陈元华
  • 1篇刘娟
  • 1篇朱锡旭
  • 1篇宋威
  • 1篇沈君姝
  • 1篇李兵

传媒

  • 2篇中国生物医学...
  • 1篇中国医学物理...
  • 1篇Journa...

年份

  • 3篇2014
  • 2篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
重叠体积直方图描述子的计算方法和其在鼻咽癌IMRT计划检索中的应用被引量:5
2014年
调强放射治疗(IMRT)计划制定效率不高、难以保证治疗计划的高质量是目前调强放射治疗技术中一直存在的问题之一,基于形状的IMRT计划检索技术为缩短IMRT计划制定周期、提高放射治疗计划质量提供了一种新方法。本研究建立了一种适用于IMRT计划检索的重叠体积直方图(OVH)形状关系的关系描述算子,提出一种基于Matlab的计算方法。利用一例临床实际的鼻咽癌病例分析了OVH描述子的描述特性,利用22例临床鼻咽癌IMRT计划研究了其形状关系检索的性能。实验结果表明OVH描述子能够简洁的描述放疗三维场景中靶区和危及器官间的三维形状关系特征,并且能够有效检索出相似度较高的一组形状,适合于基于形状的IMRT计划检索。
王东东周正东宋威李兵沈君姝朱锡旭
关键词:调强放射治疗
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
Varian Clinac iX 15 MeV光子束能谱重建被引量:1
2013年
目的:精确重建Varian Clinac iX 15 MeV光子束能谱。方法:利用先验模型和遗传算法,以光子束中轴百分深度剂量(PDD)为基础数据实现医用直线加速器光子能谱重建。1.EGS模拟仿真Varian Clinac iX治疗头和标准水模体,获得15MeV光子束的模拟能谱以及单能光子中轴PDD数据;2.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先验模型的参数;3.将优化后的先验模型所计算的结果作为初始化种群,再用遗传算法二次优化重建光子能谱。结果:重建能谱与蒙特卡洛模拟得到的能谱具有良好的一致性,相关系数为0.9970;重建能谱的平均能量与由相空间文件分析所得平均能量的相对误差为1.16%;根据重建能谱计算得到的中轴PDD数据与实际测量的中轴PDD数据之间的相关系数为0.9999。结论:利用先验模型和遗传算法进行光子束能谱重建可靠有效,具有实用价值。
陈元华周正东王东东
关键词:先验模型百分深度剂量
基于知识库及重叠体积直方图算子的IMRT计划质量控制方法研究
与传统的放射治疗技术相比,调强放射治疗(IMRT)具有诸多优点,目前IMRT成为一种临床广泛使用的放疗技术。但是IMRT涉及大规模参数优化问题,致使IMRT计划制定周期长、效率低,难以保证计划的高质量,因此如何保证和提高...
王东东
关键词:调强适形放疗计划
Reconstruction of the linac photon spectrum based on prior knowledge and the genetic algorithm被引量:1
2014年
In order to derive the linac photon spectrum accurately both the prior constrained model and the genetic algorithm GA are employed using the measured percentage depth dose PDD data and the Monte Carlo simulated monoenergetic PDDs where two steps are involved.First the spectrum is modeled as a prior analytical function with two parameters αand Ep optimized with the GA.Secondly the linac photon spectrum is modeled as a discretization constrained model optimized with the GA. The solved analytical function in the first step is used to generate initial solutions for the GA’s first run in this step.The method is applied to the Varian iX linear accelerator to derive the energy spectra of its 6 and 15 MV photon beams.The experimental results show that both the reconstructed spectrums and the derived PDDs with the proposed method are in good agreement with those calculated using the Monte Carlo simulation.
周正东陈元华王东东余子丽
共1页<1>
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