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放射治疗(利用X射线等杀死癌细胞)作为治疗癌症的三大手段之一,首要任务是准确地确定肿瘤靶区。但对于肺部等肿瘤患者,由于呼吸运动,肿瘤会有2-3 cm的运动范围。临床上只是在可以观察到的肿瘤区基础上静态地扩展照射区域,这样就有更多的正常组织受到照射,限制了放疗总剂量的增加,降低了肿瘤的控制率和患者的生存质量。 4DCT是近年出现的一种新的成像技术,它动态地采集病人呼吸时的CT图像,然后通过图像的重建和重新排列得到病人在不同呼吸相位的3DCT图像,它可以提供个体在整个呼吸过程的全部运动信息。本课题采用基于B样条形变模型的4D图像配准算法,实现对4DCT中其他呼吸相位CT图像到吸态末CT图像(目标图像)的精确配准。同时采用迭代的方法优化求解其他呼吸相位CT图像到目标图像之间的变形场,从而估计肺部的呼吸运动过程。 实时跟踪法是目前放疗减少呼吸运动影响的最佳方法,但在运动跟踪设备开始跟踪到治疗设备做出响应之间存在着时间延迟,延迟的存在使得实时跟踪法并不能真正实现实时治疗。为了减少这种效应的影响,本课题采用基于K近邻的非参数回归模型,通过历史数据对呼吸运动进行实时预测。 动态多叶准直器(DMLC)用于4D靶区追踪放疗时,叶片的运动速度和加速度就成为一个至关重要的因素,因为它限制着MLC叶片为传入的呼吸信号做出实时响应的反应速度。本课题设计了同步和非同步MLC运动模式,测量了MLC类型差异,以及重力、摩擦力等因素对其运动的影响。 目前放疗以3DCRT、IMRT、VMAT/RapidArc三种技术为主,本课题以占比最高的IMRT为例,提取MLC文件,根据患者呼吸预测和肺部运动模型,修改MLC位置信息,对X束流塑形实现实时追踪放疗,分析实时放疗与原初放疗的剂量学差异。尽管实时追踪放疗使放疗迈向精确时代更近一步,但各种误差始终是阻碍这一过程发展的因素之一。本课题分析了在整个实时追踪放疗过程中存在的部分误差,包括:摆位的体内误差与体外误差;膀胱充盈度的误差;计划评估参数的误差;靶区外放算法的误差;剂量验证参数的误差。 总之,本工作借助患者4DCT、放疗TPS以及MC算法实现了不同时相CT变形场的求解,估计了患者肺部的呼吸幅度,用非参模型和历史数据对呼吸运动进行了实时预测,测量了MLC的机械特性,根据患者模型实时修改MLC文件对靶区进行追踪放疗,分析了在整个放疗过程中残余的部分误差。