基于混合遗传算法的近距离放射剂量仿真优化

• 作者: JU Ying MIN Xiao-ping PAN Jian-ji 戴培山 王博亮
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 医学
• 关键词: 近距离放疗 剂量优化 混合遗传算法 积分模型
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 仿真技术应用
• 页码范围: 3270-3273
• 页数: 4页
• 分类号: R815
• 字数: 3829字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种连续驻留位置和驻留时间的近距离放疗剂量优化算法.将驻留时间t看成是驻留位置x的一个连续函数,用积分方式计算每个参考剂量点的剂量.再用计算剂量和目标剂量值之间的差别为目标函数,用遗传算法和POWELL算法混合求解最优的曲线参数.曲线可根据具体情况进行分段.得到曲线后再根据积分的数值逼近方法原理将其离散化,得到最终的驻留位置和驻留时间.实验的结果表明,算法不仅避免了负的驻留时间问题,还让相邻驻留位置的驻留时间比较平滑.在最后的离散化过程中,还可以得到不同的驻留位置和驻留时间结果,使计划具有更好的灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王博亮	国防科技大学电子科学与技术系	6	37	3.0	6.0
2	MIN Xiao-ping	厦门大学计算机系	2	4	1.0	2.0
3	PAN Jian-ji	厦门大学计算机系	1	1	1.0	1.0
4	戴培山	国防科技大学电子科学与技术系	3	10	1.0	3.0
5	JU Ying	厦门大学计算机系	1	1	1.0	1.0