Fraction-variant beam orientation optimization for non-coplanar IMRT
用于IMRT的常规射束定向优化（BOO）算法假设相同的射束角度集合用于所有治疗部分。在本文中，我们提出了一个BOO制定的基础上，组稀疏，同时优化所有分数的非共面光束的角度，产生一个分数变量（FV）的治疗计划。通过求解涉及每部分500-700个候选波束的多部分FMO问题来选择波束角度，其中附加的组稀疏项鼓励大多数候选波束不活动。优化问题采用快速迭代收缩保持算法求解。我们的FV BOO算法用于为前列腺和肺部病例创建非共面的五部分治疗计划，以及为头颈部病例创建非共面的30部分计划。在所有分次中保持均匀的PTV剂量覆盖。治疗计划与分数不变计划进行比较，分数不变计划对所有分数使用一组固定的射束角度。FV计划分别将平均和最大OAR剂量平均降低处方剂量的3.3%和3.7%。值得注意的是，平均OAR剂量降低了处方剂量的14.3%（直肠）、11.6%（阴茎球）、10.7%（精囊）、5.5%（右股骨）、3.5%（膀胱）、4.0%（正常左肺）、15.5%（耳蜗）和5.2%（交叉）。最大OAR剂量减少了处方剂量的14.9%（右股骨）、8.2%（阴茎球）、12.7%（近端）。正常左肺4.1%，耳蜗15.2%，眼眶10.1%，视交叉9.1%，脑干8.7%，腮腺7.1%。同时，PTV均匀性定义为D95/D5，从0.95提高到0.98（前列腺病例）和从0.94提高到0.97（肺部病例），头颈部病例保持不变。此外，…
2017-10-16 physics.med-ph
Automatizing a non-scripting TPS for optimizing clinical workflow and re-optimization of IMRT/VMAT plans
设计了用于与Elekta Monaco（Clements et al 2018）治疗计划系统（TPS）交互的工具包，无需专用应用程序编程接口（API）。它提供了放射治疗计划程序的自动化，允许TPS在非工作时间计算或优化计划。该软件基于一个开源库，模仿人类与Microsoft Windows应用程序的交互。对临床工作流程的影响非常重要，不仅可以提供更好的效率，还可以提高治疗质量。成功的逆向规划取决于许多参数的调整，这些参数可以使用此工具进行更详尽的探索，而不会显着增加规划时间。此外，一个简单的方法来分析计算的计划和成本函数的影响，在优化已经实施。Autoflow序列已经开发出来，允许完全自动化的计划;它可以分析优化中不同成本函数的相对影响，并相应地修改约束。它还更改分割参数以适应更复杂的治疗。已经进行了一项前列腺研究，将自动创建的计划与已经治疗的计划进行比较。Autoflow序列已被证明可减少危及器官的剂量，而靶区覆盖率的降低可忽略不计。实施该工具可以有效使用TPS，使研究和临床使用以友好的方式共存。它在资源很少的诊所肯定有很大的用处。它在整个治疗计划过程中提供一致性和效率。
2018-09-25 physics.med-ph
3D conformal planning using low segment multi-criteria IMRT optimization
目的：评价自动多标准优化（MCO）-设计用于调强放射治疗（IMRT），但调用有限的分割-有效地产生高质量的3D适形治疗（3D-CRT）计划。方法：10例患者先前计划接受3D-CRT，采用低段逆多标准优化技术重新计划。MCO-3D计划使用与相应3D计划相同的射束数量、射束几何形状和机器参数，但限于6 MV的能量。使用基于通量的MCO IMRT算法优化MCO-3D计划，然后在MCO导航后，使用少量节段进行分段。通过评价单个危及器官（OAR）的平均剂量、合并OAR的平均剂量、均匀性指数（HI）、监测单位（MU）、医生偏好以及计划时间和计划可定制性的定性评估，对3D和MCO-3D计划进行比较。结果如下：MCO-3D计划显著降低了OAR平均剂量和监测单位，同时保持了良好的靶体积覆盖率和均匀性。MCO允许更精简的计划定制。所有MCO-3D计划都是医生首选的，而不是其相应的3D计划。结论：高质量的3D计划可以使用调强放射治疗优化技术产生，从而产生具有良好监视器单元效率的自动化场中场类型计划。在诊所中采用这项技术可以简化治疗计划的制定。
2014-01-31 physics.med-ph
GPU-based ultra fast IMRT plan optimization
在癌症放射治疗中广泛采用机载体积成像刺激了研究工作，以开发在线自适应放射治疗技术来处理患者几何形状的分次间变化。这些努力面临着实时执行治疗计划的重大技术挑战。为了克服这一挑战，我们正在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）开发一个超级计算在线重新规划环境（SCORE）。作为SCORE项目的一部分，本文介绍了我们在图形处理器（GPU）上实现调强放射治疗（IMRT）优化算法的工作。我们采用了基于惩罚的二次优化模型，这是通过使用梯度投影方法与Armijo的线搜索规则来解决。我们的优化算法已经在CUDA中实现了并行GPU计算，以及在C中实现了串行CPU计算以进行比较。一个前列腺调强放射治疗的情况下，不同的子束和体素大小被用来评估我们的实施。在NVIDIA Tesla C1060 GPU卡上，与Intel Xeon 2.27 GHz CPU的结果相比，我们已经实现了20-40的加速因子，而不会损失准确性。对于具有5x 5 mm^2小射束尺寸和2.5x2.5x2.5 mm^3体素尺寸的特定9场前列腺IMRT病例，我们的GPU实现仅需2.8秒即可生成最佳IMRT计划。因此，我们的工作解决了一个主要的问题，在开发在线重新规划技术的自适应放射治疗。
2009-08-30 physics.med-ph
On-line Dose Calculation Using Deep Learning for Beams Selection in Non-Coplanar Radiotherapy
本研究提出一种基于深度学习的在线剂量计算引擎，用于非共面IMRT射束选择优化，通过模拟退火方法结合，将内存占用从9GB降至10MB，并与临床数据良好吻合。
2023-05-15 physics.med-ph
A Fast Deep Learning Approach for Beam Orientation Optimization for Prostate Cancer IMRT Treatments
我们提出了一种基于深度神经网络（DNN）的快速光束方向选择方法，能够开发出与最先进的列生成方法相当的计划。我们的模型的新颖性在于其监督学习结构，DNN架构，以及从解剖特征学习以预测剂量学上合适的射束方向的能力，而不使用来自候选射束的剂量学信息，这是一个耗时且计算昂贵的过程。这可以节省计算时间。一个有监督的DNN被训练来模仿列生成算法，该算法通过基于KKT最优性条件计算波束适应度值来迭代地选择波束方向。该数据集包含70名前列腺癌患者。DNN使用Adam优化器和6重交叉验证技术训练了400多个epoch，每个epoch有2500步。6倍中训练、验证和测试损失函数的平均值和标准差最多为1.44%。由列生成和DNN生成的计划之间的PTV剂量覆盖率的差异为0.2%。危险器官接受的平均剂量差异在1%到6%之间：膀胱的平均差异最小，然后是直肠、左股骨头和右股骨头。人体接受的剂量平均相差0.1%。在所提出的方法的训练阶段中，该模型基于患者的解剖特征学习合适的射束方向，并且省略了针对所有可能的候选射束的剂量影响矩阵的时间密集型计算。求解通量图优化以获得最终治疗计划需要仅计算选定射束的剂量影响矩阵。所提出的DNN是一种基于快速射束方向选择方法，可在数秒内选择射束方向，因此适用于临床常规。
2019-12-19 physics.med-ph
Three-Dimensional Dose Prediction for Lung IMRT Patients with Deep Neural Networks: Robust Learning from Heterogeneous Beam Configurations
University of Texas Southwestern Medical Center（德克萨斯大学西南医学中心）；Université catholique de Louvain（鲁汶天主教大学）；Cliniques universitaires Saint-Luc（圣吕克大学附属医院）；KU Leuven（鲁汶大学）
使用神经网络直接预测三维剂量分布的自动规划正变得流行。然而，现有的方法仅使用患者解剖结构作为输入，并假设训练数据库中所有患者的射束配置一致。这项工作的目的是开发一个更通用的模型，除了患者解剖结构外，还考虑了可变射束配置，以实现更全面的自动规划，具有潜在的更容易的临床实施，而不需要针对不同的射束设置训练特定模型。
2019-04-11 cs.AI cs.CV cs.LG
A GPU-based finite-size pencil beam algorithm with 3D-density correction for radiotherapy dose calculation
针对在线自适应放射治疗剂量计算引擎的准确性和高效性的发展，我们已经实现了一个有限尺寸笔形束（FSPB）算法与三维密度校正方法在GPU上。这种新的基于GPU的剂量引擎是建立在我们之前发表的超快FSPB计算框架上的[Gu et al. Phys. Med. Biol. 54 6287-97，2009]。对10个IMRT治疗计划（5个头颈部病例和5个肺部病例）进行了蒙特卡罗剂量计算的剂量学评价。对于所有的情况下，有改进与传统的FSPB算法的3D密度校正，并在大多数情况下，改善是显着的。在效率方面，由于适当的内存访问安排和GPU固有功能的使用，这种新的基于GPU的FSPB算法可以在1秒内完成IMRT计划的剂量计算（除了一个案例）。与先前基于GPU的FSPB算法相比，该新算法虽然略微牺牲了计算效率（降低约5-15%），但显著提高了剂量计算精度，使其更适合在线IMRT重新计划。
2011-04-01 physics.med-ph
A Feasibility Study on Deep Learning-Based Radiotherapy Dose Calculation
目的：各种剂量计算算法可用于癌症患者的放射治疗。然而，这些算法面临着效率和准确性之间的权衡。快速算法通常不太准确，而准确的剂量引擎通常是耗时的。在这项工作中，我们试图通过探索深度学习（DL）来解决这个难题。研究方法：我们开发了一个新的放射治疗剂量计算引擎的基础上修改的层次密集连接的U网（HD U网）模型，并测试其可行性与前列腺调强放射治疗（IMRT）的情况下。从IMRT注量图域到3D剂量域的映射需要复杂架构的深度神经网络和庞大的训练数据集。为了解决这个问题，我们首先使用修改的射线跟踪算法将注量图投影到剂量域，然后使用HD U-网将射线跟踪剂量分布映射到使用塌陷圆锥卷积/叠加（CS）算法计算的准确剂量分布。结果如下：对于典型的7射野前列腺调强放射治疗计划，计算3D剂量分布大约需要1秒，通过优化网络可以进一步减少，以实现实时剂量计算。对于所有8名测试患者，使用伽马指数和IMRT优化的各种临床目标进行的评价表明，DL剂量分布在临床上与CS剂量分布相同。结论：我们已经表明，使用DL计算放射治疗剂量分布的高精度和高效率的可行性。
2019-08-08 physics.med-ph
A new standard quadratic optimization approach to beam angle optimization for fixed-field intensity modulated radiation therapy
射束角度优化在很大程度上决定了固定野调强放射治疗（IMRT）的效果，通常被认为是一个非凸优化问题，是一个NP难问题。在这项工作中，BAO被重新制定成一个高效的标准二次优化框架。每个入射场的子束强度的最大值作为指示是否已选择一个辐射场的替代变量。通过将目标函数中的最大值转化为一组线性约束，通过重新加权l1-范数方案将问题转化为标准二次优化问题。已在数字体模和两名患者上验证了申报BAO的性能。并得出结论：所提出的凸优化框架能够找到射束角度的最佳集合，从而导致固定场IMRT中的OAR上的改进的剂量节省。
2021-05-10 physics.med-ph
Clinically applicable Monte Carlo-based biological dose optimization for the treatment of head and neck cancers with spot-scanning proton therapy
目的：验证基于快速蒙特卡罗（MC）的逆向生物计划在点扫描质子治疗头颈部肿瘤中的可行性。研究方法：最近，一个快速和准确的基于图形处理器单元（GPU）的质子输运MC模拟的开发和GPU加速的IMPT优化器中的剂量计算引擎。除剂量外，还可以同时对剂量平均线性能量转移（LETd）进行评分，这使得生物剂量（BD）优化成为可能。为了从LETd转换为BD，假设线性关系。使用这种新的优化器，逆生物规划应用于4例患者：2个小的和1个大的甲状腺肿瘤目标，和1个胶质瘤病例。为了创建这些计划，设置了约束条件，以将物理剂量（PD）维持在处方的1.25倍内，同时最大化目标BD。为了进行比较，在Eclipse（Varian，Inc）中为每个病例创建了常规IMRT和IMPT计划。IMRT、IMPT和生物优化计划使用相同的关键结构PD约束。IMPT计划的BD通过MC重新计算获得。结果如下：与标准IMPT相比，小肿瘤靶点患者的生物最佳计划显示BD增加约为PD增加的两倍。与IMRT和IMPT相比，关键结构的剂量节省得到了改善。对于大甲状腺病例，当关键结构的存在减轻了额外射野的贡献时，BD没有显著增加。生物优化计划的计算可以在临床可行的时间内（<30分钟）在24-GPU系统上完成。结论：通过利用GPU加速，为小目标肿瘤患者创建基于MC的生物优化计划。该优化器将用于即将进行的LETd绘画抗辐射肿瘤的可行性试验。
2016-04-11 physics.med-ph
A nonconvex optimization approach to IMRT planning with dose-volume constraints
用于强度调制放射治疗规划的通量图优化可以被公式化为具有与肿瘤和危险器官相关联的竞争目标和约束的大规模逆问题。不幸的是，临床相关的剂量-体积约束是非凸的，因此凸问题的标准算法不能直接应用。虽然以前的工作集中在这些约束的凸近似，我们提出了一种新的松弛方法来处理非凸剂量体积约束。我们开发了高效的，可证明收敛的算法的基础上部分最小化，并展示了如何适应他们来处理最大剂量的约束和不可行的问题。我们使用CORT数据集展示了我们的方法，并表明它很容易适应于多个肿瘤和危险器官的剂量体积约束的放射治疗计划。
2021-08-11 math.OC physics.med-ph q-bio.QM
The fixed-point iteration method for IMRT optimization with truncated dose deposition coefficient matrix
在调强放射治疗（IMRT）的治疗计划优化中，剂量沉积系数（DDC）矩阵通常被预先计算，以参数化单位强度的每个子束对感兴趣体积中每个体素的剂量贡献。然而，由于计算机内存的限制和对计算效率的要求，在实践中，小值的矩阵元素通常被截断，这不可避免地损害了所得计划的质量。一个固定点迭代计划已被应用在调强放射治疗优化来解决这个问题，已被报道是有效的和高效的数值实验的观察的基础上。在本文中，我们的目的是指出这一计划背后的数学和回答以下三个问题：1）是否不动点迭代算法收敛或不？2)当收敛时，不动点解是否与用完全DDC矩阵得到的原解相同？3)如果不相同，不动点解是否比不经不动点迭代得到的截断问题的朴素解更精确？为了回答这些问题，我们首先使用简化的注量图优化（FMO）模型进行数学分析和推导。然后，我们进行了数值实验的头颈部病人的情况下，使用简化和原始的FMO模型。我们的数学分析和数值实验表明，适当的DDC矩阵截断，不动点迭代收敛。即使收敛的解决方案是不是一个，我们得到的完整的DDC矩阵，固定点迭代方案可以显着提高计划的精度相比，截断问题的解决方案，没有固定点迭代。
2013-03-14 physics.med-ph
Automatic treatment planning for radiotherapy: a cross-modality and protocol study
本研究验证了仅用IMRT计划训练的UNet模型可跨模态生成剂量预测，并表明将预测作为约束整合进MCO工作流比直接剂量模拟更灵活，能缩短计划时间并降低质量差异。
2024-02-23 physics.med-ph
GPU-based ultra fast dose calculation using a finite pencil beam model
在线自适应放射治疗（ART）是一个有吸引力的概念，承诺提供最佳治疗的能力，以响应患者解剖结构的分次间变异性。然而，由于技术限制，它还没有实现。快速剂量沉积系数计算是调强放射治疗（IMRT）计划优化所需的在线计划过程的关键组成部分。计算机图形处理单元（GPU）非常适合为剂量计算的数据并行性质提供必要的快速性能。在这项工作中，我们开发了一个剂量计算引擎的基础上，有限尺寸笔形束（FSPB）算法和GPU并行计算框架。开发的框架可以适应任何FSPB模型。我们测试我们的实施例的水幻影和前列腺癌患者的情况下，不同的细光束和体素大小。在所有测试场景中，使用NVIDIA Tesla C1060卡与2.27GHz Intel Xeon CPU相比，都实现了200~400倍的加速。计算9场前列腺调强放射治疗计划的剂量沉积系数的计算时间小于1秒。这表明基于GPU的FSPB算法非常适合用于自适应放射治疗的在线重新规划。
2009-08-30 physics.med-ph
A GPU-based Monte Carlo framework for IMRT QA using EPID transit dosimetry
本研究开发并验证了基于GPU的ARCHER-EPID蒙特卡罗框架，用于EPID透射剂量学的IMRT质量保证，兼具高精度与高效率，具备常规临床应用潜力。
2025-10-28 physics.med-ph
GPU-based ultra-fast direct aperture optimization for online adaptive radiation therapy
在线自适应放射治疗（ART）具有很大的希望，可以通过基于当前患者解剖结构的实时治疗适应性来显著降低正常组织毒性和/或改善肿瘤控制。然而，在线ART临床实现的主要技术障碍，即无法实现治疗重新规划的实时效率，尚未得到解决。为了克服这一挑战，本文介绍了我们的工作，实现了调强放射治疗（IMRT）的直接孔径优化（DAO）算法的图形处理器（GPU）的基础上，我们以前的工作在CPU上。我们将DAO问题描述为一个大规模的凸规划问题，并使用一种称为列生成方法的精确方法在GPU上处理其极大的维数。5个9野前列腺和5个5野头颈部IMRT临床病例，5个\times 5 mm 2射束尺寸和2.5 \times 2.5 \times 2.5 mm 3体素尺寸用于评估我们的算法在GPU上。在NVIDIA Tesla C1060 GPU卡上使用50个MLC孔径生成最佳治疗计划仅需0.7~2.5秒。因此，我们的工作解决了一个主要问题，在开发超快速（重新）规划技术的在线艺术。
2010-03-28 physics.med-ph
Prior Knowledge Helps Improve Beam Angle Optimization Efficiency in Radiotherapy Planning
调强放射治疗（IMRT）计划的最大挑战之一是在合理的计算时间内优化射束角度。为了证明先验知识对提高调强放射治疗中射束角度优化（BAO）效率的价值，本研究提出了一种改进的遗传算法（GA），将先验知识引入进化过程。在所谓的nowGABAO（知识引导GA for BAO）方法中，两种类型的先验知识被纳入GA的一般流程图中：（1）光束角度约束，定义不允许光束通过的角度范围，以及（2）计划模板，定义适合所研究案例的最可能的光束配置，并用于指导GA的进化进程。通过对头颈部和肺部两个复杂临床病例的优化结果表明，适当定义角度约束和规划模板可以明显提高优化速度。此外，一个相当坏的模板产生的影响可以忽略不计的优化效率的下降。总之，先验知识有助于提高波束角优化效率，并且可以通过GA适当地并入。它可以抵抗包含坏模板。
2018-11-05 math.OC physics.med-ph
Two Effective Heuristics for Beam Angle Optimization in Radiation Therapy
在放射治疗中，数学方法已被用于优化治疗计划，以向癌细胞递送足够的剂量，同时保持对关键周围结构的剂量最小。该优化问题可以使用混合整数规划（MIP）来建模，其解决方案给出最佳射束取向以及最佳射束强度。然而，挑战在于这种大规模MIP的计算时间。我们提出并研究了两种新的启发式方法，以大大减少计算时间，同时获得高质量的解决方案。我们引入了一个家庭的启发式切割的基础上的概念，“相邻的光束”和一个光束消除计划的基础上，每个光束的贡献，以提供剂量的肿瘤在理想的计划中，所有潜在的光束可以同时使用。我们展示了这些方法在调强放射治疗（IMRT）和立体定向体部放射治疗（SBRT）的临床肝脏病例中的有效性。
2013-05-21 physics.med-ph
Development of a Full Monte Carlo Therapeutic Dose Calculation Toolkit for Halcyon Using Geant4
目的：在Geant4（10.7版）中开发一个用于最近发布的环形门架直线加速器的蒙特卡罗（MC）治疗剂量计算工具包，用于放射治疗计划的二次剂量验证。研究方法：对于Halcyon（Varian Medical Systems），对DSMLC进行建模，并使用Geant 4模拟DSMLC和患者体模中的辐射传输。辐射源从相空间文件中采样，用于DSMLC上方的直线加速器头。使用Varian提供的基于云的Monte Carlo（MC）模拟器VirtuaLinac（VL）获得相空间文件。不同方野宽度（2x2、4x4、6x6、8x8、10x10、20x20和28x28 cm 2）的剂量曲线，即，百分比深度剂量（PDD）曲线和横向剖面进行了模拟，并与实验剖面进行了比较。还使用开发的工具包计算了两个解剖部位（前列腺和脑）的IMRT（调强放射治疗）计划，并与TPS计算的剂量进行了比较（Acuros，Eclipse 15.6）。使用3D剂量差和3D伽马分析来评价与TPS计算剂量相比的模拟准确度。结果如下：对于所有模拟射野尺寸，水模中模拟的侧向剂量分布和PDD曲线与测量值匹配良好，相对差异为± 2%。对于前列腺和脑调强放射治疗计划，模拟剂量与TPS计算剂量显示出良好的一致性。两个前列腺和脑计划的3D伽马通过率（3%/3mm）分别为98.08%和95.4%。结论：开发的Halcyon全MC剂量计算工具包在水模体…
2022-09-30 physics.med-ph
Using Deep Learning to Predict Beam-Tunable Pareto Optimal Dose Distribution for Intensity Modulated Radiation Therapy
UT Southwestern Medical Center（UT西南医学中心）
我们建议开发深度学习模型，通过使用任何给定的射束角度集以及患者解剖结构作为训练深度神经网络的输入，来预测帕累托最优剂量分布。我们实现并比较了两个深度学习网络，它们使用两种不同的波束配置模式进行预测。我们为70名前列腺癌患者制定了帕累托最优计划。我们使用注量图优化生成500个IMRT计划，对每个患者的帕累托曲面进行采样，总共35，000个计划。我们研究和比较了两种不同的模型，模型I和模型II。模型I直接使用波束角作为二进制向量作为网络的第二输入。模型II将射束角度转换为与PTV共形的射束剂量。我们的深度学习模型预测的体素级剂量分布与地面真实剂量分布精确匹配。定量，模型I预测误差为0.043（确认），0.043模型Ⅱ的平均值为0.076，而模型Ⅱ的平均值为0.327（R50）、2.80%（D95）、3.90%（D98）、0.6%（D50）、1.10%（D2（确证）、0.058（均一性）、0.626（R50）、7.10%（D95）、6.50%（D98）、8.40%（D50）、6.30%（D2）。使用我们的模型的治疗规划者将能够使用深度学习来控制PTV和OAR权重之间的权衡，以及实时的波束数量和配置。我们的剂量预测方法为建立自动IMRT治疗计划提供了垫脚石。
2020-06-19 cs.LG physics.med-ph
An Analytic Linear Accelerator Source Model for Monte Carlo Dose Calculations. I. Model Representation and Construction
蒙特卡罗（MC）模拟被认为是辐射剂量计算中最精确的方法。直线加速器的源模型的准确性对于总体剂量计算准确性是关键的。在本文中，我们提出了一个分析源模型，我们最近开发的基于GPU的MC剂量计算。提出了相空间环的概念。它包含一组粒子，这些粒子具有相同的类型，并且在能量和径向距离上接近相空间平面的中心。该模型参数化了每个初级光子PSR、散射光子PSR和电子PSR的粒子位置、方向和能量的概率密度。对于初级光子PSR，粒子方向被假设为来自束斑。有限的光斑尺寸用2D高斯分布建模。对于散射光子PSR，使用多个高斯分量来模拟粒子方向。电子PSR的方向分布也被建模为具有大的标准偏差的2D高斯分布。我们还开发了一种方法来分析相空间文件，并获得相应的模型参数。为了测试我们的直线加速器源模型的准确性，不同的开放领域的水幻影的剂量分布计算使用我们的源模型，并与直接计算使用参考相空间文件。对于积聚区和射束半影区的深度剂量，平均一致距离（DTA）在1 mm以内。内、外射束区剂量分布的均方根（RMS）剂量差在1.1%以内。输出因子的最大相对差异在0.5%以内。在调强放射治疗前列腺患者病例和调强放射治疗头颈部病例中也发现了良好的一致性。这些结果证明了我们的源模型在准确表示参考相空间文件方面的有效性。
2015-03-05 physics.med-ph
Beam Orientation Optimization for Intensity Modulated Radiation Therapy using Adaptive l1 Minimization
射束方向优化（BOO）是调强放射治疗计划过程中的一个关键组成部分。它决定了在后续的计划优化过程中能够达到何种程度的良好治疗计划质量。在本文中，我们开发了一个BOO算法通过自适应l_1最小化。具体来说，我们引入了一个稀疏能量函数项到我们的模型，其中包含加权因子为每个波束角自适应调整过程中的优化。这样的能量项有利于少量的射束角度。通过优化包含剂量项和稀疏项的总能量函数，我们能够识别不重要的射束角度，并逐渐去除它们，而不会在很大程度上牺牲剂量目标。在一个典型的前列腺的情况下，我们的算法的收敛性，以及如何选择的波束角度在优化过程中，被证明。然后基于优化的射束角度执行注量图优化（FMO）。由此产生的计划质量，并发现是优于从未优化（等角）光束方向。我们已经进一步系统地验证了我们的算法的上下文中的5-9个共面波束的5个前列腺病例和1个头颈部病例。对于每种情况，最终的FMO目标函数值用于比较优化的波束方向和等角波束方向。结果表明，我们的BOO算法可以导致波束配置，达到更低的FMO目标函数值比相应的等角的情况下，表明我们的BOO算法的有效性。
2011-01-16 physics.med-ph
GPU-based fast Monte Carlo simulation for radiotherapy dose calculation
蒙特卡罗（MC）模拟被认为是放射治疗中最精确的剂量计算方法。然而，对于许多常规临床应用，其效率仍需要改进。在本文中，我们提出了我们最近的进展，对发展一个基于GPU的MC剂量计算软件包，gcn2.0。它利用GPU的并行计算能力来实现高效率，同时保持与原始GPU代码相同的粒子传输物理特性，从而保持相同的模拟精度。在GPU计算中，线程之间的执行路径发散会大大降低效率。由于光子和电子经历不同的物理过程，因此获得不同的执行路径，我们使用一个模拟方案，其中光子传输和电子输运分离，以部分缓解线程发散问题。高性能的随机数发生器和硬件线性插值也被利用。我们还开发了各种组件来处理注量图和直线加速器的几何形状，使gavelet可以用来计算现实的IMRT或VMAT治疗计划的剂量分布。我们的gestival软件包的准确性和效率进行了测试，在幻影和现实的病人情况。在所有情况下，平均相对不确定度小于1%。进行了统计学t检验，发现CPU和GPU结果之间的剂量差异在96%以上的高剂量区域和97%以上的整个区域中不具有统计学显著性。使用NVIDIA Tesla C2050 GPU卡对2.27GHz Intel Xeon CPU处理器，可以观察到69.1 ~ 87.2的加速因子。对于现实的IMRT和VMAT计划，使用gmb可以在36.1~39.6秒内完成MC剂量计算，标准偏差小于1%。
2011-07-18 physics.med-ph
Dosimetric and Biologic Differences in Flattened and Flattening-Filter-Free Beam Treatment Plans
目的：目的：定量比较扁平和无聚焦滤波器（FFF）射束治疗三个解剖学癌症部位的剂量学和生物学差异。方法和材料：针对TrueBeam系统的扁平射束和FFF射束，为13名患者生成了静态强度调制放射治疗射束和体积调制弧形治疗射束的治疗计划。选择6 MV和10 MV的射束能量进行计划。13例患者共生成104个治疗计划。为了分析治疗计划的生物有效性，利用剂量体积直方图（DVH）。定量地比较了扁平和FFF梁计划。结果如下：在头部和颈部病例中，对于VMAT计划，与左侧耳蜗、右侧颌下腺和右侧腮腺中的扁平射束相比，FFF射束计划中的剂量减少分别高达2.36 Gy、1.21 Gy和1.45 Gy。同样，对于静态IMRT计划，与相同器官的扁平射束计划相比，FFF射束计划的剂量减少分别高达0.34 Gy、1.36 Gy和1.46 Gy。总体而言，对于头部和颈部，FFF射束计划分别使上述风险器官的平均剂量降低高达5%、7%和9%。对于肺和前列腺病例，与所有计划的扁平波束相比，FFF波束提供了较低或相当的NTCP值至危及器官（OAR）。结论：总的来说，我们观察到利用FFF射束的治疗计划可以改善OAR的剂量节省，而不会影响靶区覆盖范围。对于头颈部癌症病例，特别是对于射野尺寸相对较大（约16 × 20 cm ^2）的病例，获得了显著的剂量节省效应。对于肺部和前列腺病例，与扁平射束相比，基于FFF射束的治疗计划为大多…
2015-06-16 physics.med-ph
High-dimensional Automated Radiation Therapy Treatment Planning via Bayesian Optimization
放射治疗治疗计划可以被视为一个迭代的超参数调整过程，以平衡相互冲突的临床目标。在这项工作中，我们研究了现代贝叶斯优化（BO）方法在高维环境中的自动治疗计划问题的性能。回顾性选择20例接受调强放射治疗（IMRT）的局部晚期直肠癌患者作为测试病例。我们实现了一个自动化的治疗计划框架，同时调整剂量目标和权重，并测试了两种BO方法在治疗计划任务上的性能：一种标准BO方法（GPEI）和一种专用于高维问题的BO方法（SAAS-BO）。随机调谐方法也被包括作为基线。比较和分析了三种自动化方法的规划质量和规划效率，以及两种BO方法的不同搜索模式。对于靶结构，SAAS-BO计划实现了与临床计划相当的热点控制（$p=0.43$）和均匀性（$p=0.96$），显著优于GPEI和随机计划（$p<0.05$）。SAAS-BO和GPEI计划在一致性和剂量溢出（$p<0.05$）方面均显著优于临床计划。与临床计划相比，三种自动化方法生成的治疗计划均降低了股骨头和膀胱的剂量学评价指标。对潜在预测模型的分析表明，两种BO程序都确定了类似的重要规划参数。这项工作实现了一个基于BO的超参数调整框架，用于自动治疗计划。两种测试BO方法都能够产生高质量的治疗计划，模型分析也证实了测试治疗计划问题的内在低维性。
2023-02-14 physics.med-ph
Electron FLASH Delivery at Treatment Room Isocenter for Efficient Reversible Conversion of a Clinical LINAC
目的：在本研究中，开发了实现临床直线加速器（LINAC）的有效可逆转换并将电子闪光（eFLASH）或传统射束输送到治疗室等中心的程序。材料和方法：通过从射束路径撤回X射线靶，将转盘定位在空端口上，并在治疗控制台中选择10 MV光子束能量，将LINAC转换为在20分钟内输送eFLASH射束。采用Gafchromic胶片和OSLD，在固体水模体中测量了不同深度处的每脉冲剂量和平均剂量率。脉冲控制器通过散射辐射信号对脉冲进行计数，并对预设脉冲计数的输送进行门控。基于快速光电倍增管的切伦科夫探测器在2 ns采样率下测量每脉冲光束输出。转换回临床模式后，测量所有临床调试能量的常规射束输出、平坦度、对称性、射野大小和能量。结果：在等中心点，每个脉冲的剂量为0.86 +/- 0.01 Gy（平均剂量率为310 +/- 7 Gy/s）。胶片和OSLD同时照射的剂量均在1%以内。PMT显示LINAC在输出稳定之前需要大约5个脉冲，并且对于以3分钟间隔进行的测量，其长期稳定性在3%以内。剂量、平坦度、对称性和光子能量与基线相比没有变化，并且在恢复为常规射束后在公差范围内（分别为1%、3%、2%和0.1%）。结论：10 MeV的FLASH光束在治疗室的等中心实现。射束输出是可再现的，但需要进一步研究前5个脉冲中的斜升时间，相当于<100 cGy。eFLASH光束可以在最小修改的临床设置中照射小型和大型受…
2021-02-02 physics.med-ph
Beam Hardening Correction in Clinical X-ray Dark-Field Chest Radiography using Deep Learning-Based Bone Segmentation
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Chair of Biomedical Physics, Department of Physics, School of Natural Sciences, Technical University of Munich（慕尼黑大学自然科学学院物理系生物物理教研室）；Munich Institute for Biomedical Engineering, Technical University of Munich（慕尼黑大学生物医学工程研究所）
针对医用X射线多色性导致暗场胸部X线摄影出现骨结构相关射束硬化伪影的问题，提出基于深度学习骨分割、结合双层探测器CT分解的铝水衰减掩模的校正方法，可减少伪影、提升肺暗场信号均匀性，支持更可靠的临床评估。
2025-08-14 physics.med-ph
A Method to Determine the In-Air Spatial Spread of Clinical Electron Beams
本文提出并详细分析了一种测量临床电子束在空气中空间扩展参数的方法。在光束中心和位于非对称配置的可调准直器下方进行测量，以避免由于施加器的存在而导致的失真。我们的程序的主要优点在于，剂量分布拟合的功能，其中包括，除了通常考虑的高斯步骤，一个背景，照顾不同的机制，高斯模型不考虑产生的剂量。结果，空间展度直接从拟合过程获得，并且精度允许角展度的良好确定。进行分析的方式是基于半影宽度评估的常用方法的替代方法。此外，发现的空间扩展与费米-Eyges理论预测的到源的距离表现出二次-三次依赖。然而，获得的散射功率的相应值与ICRU nr引用的值不同。35倍~2或更大，这需要更详细的调查。
1999-02-11 physics.med-ph
Flattened photon beams, an obsolete feature in modern linear accelerators
本研究通过剂量测量和临床计划对比证明，使用免平坦过滤器（FFF）光子束不仅能生成与带平坦过滤器光子束相当或更优的平坦剖面，还能在保证靶区覆盖的同时更好地保护危及器官，并简化机头与维护。
2023-09-09 physics.med-ph
Commissioning of a clinical pencil beam scanning proton therapy unit for ultrahigh dose rates (FLASH)
目的：这项工作的目的是提供一个灵活的平台，通过调整以前的临床笔形束扫描机架的照射剂量率与质子的FLASH研究。方法：PSI机架1治疗患者直至2018年12月。我们优化了光束线参数，以将从PSI COMET加速器提取的250 MeV光束传输到治疗室，最大限度地提高光束强度到样品的传输。我们的特点是剂量监测器的机架上，以确保良好的控制剂量，提供点扫描模式。我们的特点是不同的剂量率和字段大小的传输辐照的光束。我们探索了扫描的可能性，以使大目标的共形辐射或透射辐射（横向扫描）。结果：我们实现了从回旋加速器到治疗室的86%的传输。我们达到了9000 Gy/s的峰值剂量率在3毫米水当量深度，沿一个单一的笔形束的中心轴。单点闪光照射可实现高达5 × 5 mm $^{2}$的射野尺寸。快速横向扫描可覆盖16 x 1.2 cm $^{2}$的视野。通过使用安装在桅杆上的量程转换器，我们能够在19.6至37.9厘米的水中跨越深度。输送的各种剂量水平的精度小于1%。结论：我们已经实现了一个质子FLASH照射设置能够连续调查宽剂量率谱，从1到9000 Gy/s的单点照射，以及在笔形束扫描模式。因此，我们已经开发了一个多功能的测试平台，闪存的研究。
2021-01-05 physics.med-ph
Application of a spring-dashpot system to clinical lung tumor motion data
建立了一个基于Voigt模型的弹簧-阻尼器系统，用于模拟肺放疗过程中腹部呼吸运动与肿瘤运动之间的相关性。该模型被应用于临床数据，包括52治疗光束从10名患者，三菱实时放射治疗系统，日本札幌。在第1阶段，针对个体患者和射束优化模型参数，以确定参考值并研究模型描述数据的能力。在阶段2中，对于每个患者，将针对单个射束确定的最佳参数应用于来自其他射束的数据，以研究射束特定的模型参数集是否足以对治疗过程中的肿瘤运动进行建模。在第1阶段中，所有单独优化的射束数据的基线均方根（RMS）残差为0.90 ± 0.40 mm。在第2阶段中，发现基于单个射束的患者特定模型参数可以密切模拟肿瘤位置，即使对于不规则射束数据，相对于第1阶段值，RMS误差平均增加0.37 mm。平均而言，获得的肿瘤位置模型输出为95%在阶段1和阶段2中，分别在2.0 mm和2.6 mm的绝对界限内的时间。该模型能够处理输入数据的基线、幅度和频率变化，以及输入肿瘤和输出腹部信号之间的相移。这些结果表明，在首次治疗期间或之前收集患者特异性模型参数，然后在治疗期的剩余时间内保留这些参数可能是可行的。该模型在肺肿瘤放射治疗中具有潜在的临床应用价值。
2012-09-03 physics.med-ph
High-Flux Entangled Photon Generation via Clinical Megavoltage Radiotherapy Beams for Quantum Imaging and Theranostics
本研究提出利用临床兆伏级放疗束作为双用途源，在递送治疗剂量的同时产生高通量纠缠光子，通过模拟验证其可实现多模式量子诊疗成像，将量子成像拓展至治疗级能量范围。
2025-09-04 physics.med-ph
Clinical beam test of inter- and intra-fraction relative range monitoring in carbon ion radiotherapy
本研究开发了一种原型过滤IVI射程监测系统，用于碳离子放疗中的射程监测，实现了毫米级精度，且在浅布拉格峰位置的测量中表现出良好的性能。
2025-12-18 physics.med-ph
Direct leaf trajectory optimization for volumetric modulated arc therapy planning with sliding window delivery
我们提出了一种新的优化模型的体积调制弧治疗（VMAT）规划，直接优化可交付的叶轨迹的治疗计划优化问题，并消除了需要一个单独的弧排序步骤。在这个模型中，一个360度的弧被分成给定数量的弧段，叶片在这些弧段中单向移动。这有助于确定每个弧段的最佳分段线性叶轨迹的算法，其在给定的治疗时间内可递送。多叶准直器（MLC）的约束，包括最大叶速度和交错，明确占。该算法经过定制，允许使用恒定机架速度和剂量率进行VMAT输送，但是，如果有益，该算法可推广到可变机架速度。我们展示了三个不同的肿瘤部位的方法：头颈部的情况下，前列腺的情况下，和脊柱旁的情况下。为此目的，我们首先获得一个参考计划的调强放疗（IMRT）使用注量图优化和20个等距束方向。随后，通过将360度弧划分为20个对应的弧段来优化VMAT计划。假设典型的机器参数（剂量率为600 MU/min，最大叶片速度为3 cm/sec），证明了优化的VMAT计划的质量接近IMRT基准计划的质量，输送时间为3至4分钟。
2013-06-17 math.OC physics.med-ph
Non-invasive Reversible Software-based Electron FLASH Irradiation Configuration of a Linear Accelerator in Clinical Use
Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院）；University of California Irvine（加州大学尔湾分校）；Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network（公主玛格丽特癌症中心，联合健康网络）
本文提出一种非侵入式软件配置方法，实现临床直线加速器在超高剂量率模式下的可逆切换，无需硬件改动，支持预临床FLASH研究。
2026-04-24 physics.med-ph
A full-scale clinical prototype for proton range verification using prompt gamma-ray spectroscopy
我们提出了一个全尺寸的临床原型系统，在体内范围验证的质子束，使用即时伽玛射线光谱法。探测系统由八个LaBr3吸收器和一个钨准直器组成，安装在一个旋转框架上。定制的电子和校准算法已被开发用于测量的能量和时间分辨的伽玛射线光谱在质子照射在临床剂量率。使用实验确定的核反应截面和GPU加速的蒙特卡罗模拟，为每个单独的伽马射线束创建预期的伽马射线发射的详细模型。通过最小化测量和该模型之间的差异来确定质子束的绝对范围，留下束的绝对范围和被照射物质的元素浓度作为自由参数。该系统的特点是在一个类似临床的情况下，通过照射不同的phantomes与扫描的准直光束。将0.9 Gy的剂量输送至5 x 10 x 10 cm $^3$靶，射束电流2 nA入射到体模上。使用不同的范围移位器和材料来测试验证方法的稳健性并计算检测范围的准确度。当在10 mm半径和10 mm深度的圆柱形区域内聚集质子束点时，确定远端能量层每个点的绝对质子范围，平均统计精度为1.1 mm，置信水平为95%，平均系统偏差为0.5 mm。我们引入的小范围误差被成功地检测到，即使元素组成的大差异也不会影响范围验证的准确性。这些结果表明，我们的系统适用于我们即将进行的临床研究中患者治疗期间的范围验证。
2021-08-12 physics.med-ph
Single Scan Dual-energy Cone-beam CT Using Static Detector Modulation: A Phantom Study
锥形束CT（CBCT）安装在治疗室，以促进在线临床应用，包括放射和手术中的图像引导。半扇和短罐是临床应用中常用的模式，用于扩大成像体积和减少辐射暴露。使用CBCT忠实地重建解剖结构，而包括材料成分在内的深层信息在其当前形式下是不可行的。双能量计算机断层成像（DECT）是一种先进的医学成像技术，通过使用两种不同的能量谱扫描患者，具有优异的材料区分能力。传统的DECT系统需要昂贵且复杂的硬件组件，这显著地限制了DECT应用于锥束CT（CBCT）机器。在这项工作中，我们提出了一个双能量锥束CT（DECBCT）系统，通过放置一个专门设计的光束调制器在探测器表面的前面，在一次扫描中获取双能量投影数据。引入基于深度学习的数据恢复模型，从探测器调制数据生成完整的双能量数据，用于DECT图像重建和材料分解。所提出的方法的性能进行了评估，使用电子密度体模和临床CT。在电子密度体模研究中，电子密度计算的平均误差小于1.16%。在头部和骨盆研究中，重建的线性衰减系数（LAC）的平均误差分别小于1.41%和0.89%。结果表明，该方法是一个有前途的解决方案，单扫描DECBCT在临床实践中。
2022-05-23 physics.med-ph
Radiobiological Characterization of Clinical Proton and Carbon-Ion Beams
电磁辐射（光子）或粒子束（质子或重离子）具有类似的生物效应，即对人类细胞DNA的损伤，如果不正确修复，最终导致细胞死亡。在器官或生物体一级的生物效应可以解释为组成细胞的逐渐消耗;低于某一阈值，细胞分裂不再足以补偿细胞损失，直至整个生物体（或器官）分解。生物效应的定量方面由沿束或粒子轨道的能量沉积的微观分布来调制。具体而言，电离密度，即单位路径长度沉积的能量的量（以keV/μm测量），对生物有效性，即每个能量单位沉积的损伤量（以戈瑞或Gy测量，相当于1焦耳/kg）具有影响。电离密度通常用线性能量转移或LET表示，也以keV/μm表示。光子束（X射线，g射线）是低LET辐射，具有稀疏电离特性。粒子束具有更高的LET，沿着粒子轨道具有更密集的能量沉积分布。质子是中间体，其LET大于光子，但仍然属于低LET的“放射生物学”组。电离密度越高，每单位剂量的生物有效性越高。
2018-04-23 physics.med-ph
Fast approximate delivery of fluence maps: the single map case
在这两篇论文系列的第一篇论文中，我们提出了一种优化放射治疗中注量图动态传递的方法。对于给定的注量图和给定的递送时间，多叶准直器的叶轨迹的优化以近似地形成给定的注量图是非凸优化问题。其一般解决方案尚未在文献中提出，尽管注量图的动态递送长期以来一直是调强放射治疗的常用方法。我们将叶片轨迹和剂量率优化建模为非凸连续优化问题，并从随机初始化的可行起始解通过内点法求解。我们证明了从前列腺的情况下，从头部和颈部的情况下，一个较大的通量图的通量图的方法。虽然静态射束调强放疗交付有用，我们这项工作的主要动机是扩展到顺序注量图交付的情况下，即VMAT的情况下，这是第二篇论文的主题。
2016-08-09 physics.med-ph
Characterization of a modified clinical linear accelerator for ultra-high dose rate electron beam delivery
本研究通过改良 Elekta SL 18 MV 直线加速器实现 10 MeV 超高剂量率电子束传输，并利用多种探测器评估其束流特性，验证了该系统用于体外放射生物学实验及剂量学新技术测试的可行性。
2024-07-22 physics.med-ph
Treatment Planning System for Electron FLASH Radiotherapy: Open-source for Clinical Implementation
目的：介绍了一种改进的超高剂量率电子闪光放射治疗（eFLASH-RT）直线加速器的蒙特卡罗（MC）射束模型及其在临床治疗计划系统（TPS，Varian Eclipse）中的实现。方法：在Geant 4中对没有散射箔或目标的机架头（代表LINAC修改）进行建模。改变能谱（σE）和射束源发射锥角（θcone），以匹配计算的和Gafchromic胶片测量的中心轴百分比深度剂量（PDD）和侧向轮廓。其Eclipse配置通过临床施源器的开放场和标称场的测量剖面进行了确认。eFLASH-RT计划在Geant 4中针对小鼠脑治疗进行MC正向计算，并与Eclipse中针对患有转移性肾细胞癌的人类患者的常规（Conv-RT）计划进行比较。结果如下：射束模型及其Eclipse配置与σE=0.5 MeV和θcone=3.9+/-0.2度时的测量结果最吻合，达到临床可接受的精度（水中侧向的绝对平均误差在1.5%以内，空气中侧向的绝对平均误差在3%以内，PDD的绝对平均误差在2%以内）。前向剂量计算显示剂量以足够的适形性递送至整个小鼠脑。人类患者病例证明了在相对复杂的几何结构中使用常规附件的计划能力，以实现可接受的计划（90%的肿瘤体积分别接受eFLASH和Conv-RT处方剂量的95%和90%）。结论：据我们所知，这是eFLASH-RT临床TPS中委托的第一个功能性射束模型，能够以与Conv-RT工作流程…
2021-08-31 physics.med-ph
Ultra-fast treatment plan optimization for volumetric modulated arc therapy (VMAT)
目的：研究一种新的基于孔径的VMAT治疗计划优化算法，实现高质量、高效率的VMAT治疗计划优化。方法：将VMAT优化问题转化为一个大规模的凸规划问题，采用列生成方法求解。我们考虑一个成本函数，包括两个方面，第一个强制执行所需的剂量分布，而第二个保证连续的机架角度之间的平滑剂量率变化。在列生成方法的每次迭代中，首先求解子问题以生成多个可交付MLC孔径，这可能最有效地降低成本函数。随后的主问题，然后解决，以确定在所有当前生成的孔径的剂量率通过最小化的成本函数。这种算法的迭代在所有机架角度处产生一组可递送孔径以及剂量率。结果如下：该算法在5个前列腺和5个头颈部临床病例上进行了初步测试，每个病例都有一个完整的机架旋转，没有任何治疗床/准直器旋转。与相应的共面IMRT治疗计划（前列腺病例9个射野，头颈部病例5个射野）相比，VMAT计划向关键结构输送的剂量要低得多，向靶区输送的剂量更适形。此外，在我们的算法中已经实现了极高的效率。在CPU上仅需5~8分钟（Intel Xeon 2.27 GHz CPU上的MATLAB代码），在GPU上仅需18~31秒（NVIDIA Tesla C1060 GPU卡上的CUDA代码）即可生成此类计划。结论：我们开发了一种基于孔径的VMAT优化算法，该算法可以以非常高的效率生成临床可交付的高质量治疗计划。
2010-05-24 physics.med-ph
Characterisation of the HollandPTC R&D proton beamline for physics and radiobiology studies
HollandPTC是一个独立的质子治疗，科学研究和教育门诊中心。患有不同类型癌症的患者接受强度调制质子治疗（IMPT）。此外，HollandPTC研发联盟还对质子治疗的附加值和改进进行科学研究。为此，HollandPTC创建了临床和临床前研究设施，包括用于各种生物和技术研究的多功能研发质子束线。在这项工作中，我们介绍了荷兰PTC的R&D质子束线的特性。其笔形束模仿用于临床IMPT的笔形束，能量范围从70 MeV到240 MeV，其特征在于形状，大小和强度。对于需要在深度和横向方向上的均匀场的实验，已经设计、建造并表征了双环被动散射系统。使用该系统，可以产生2x2 cm 2至20 x20 cm 2的射野，均匀度为98%，剂量率范围为0.5 Gy/min至9 Gy/min。独特的定制双环系统支持以非常简单和快速的方式在笔形射束和大射野之间切换，使HollandPTC R&D质子射束能够支持广泛的不同应用。
2023-02-20 physics.med-ph
Technical Note: A fast and monolithic prototype clinical proton radiography system optimized for pencil beam scanning
目的：旨在证明基于成熟的快速闪烁体技术的质子成像系统能够以低成本和低复杂性实现高性能，并具有直接转化为临床应用的潜力。研究方法：该系统跟踪单个质子通过一个（X，Y）的偏振光纤跟踪器平面的上游和下游的对象，并进入一个13厘米厚的偏振块剩余能量检测器。跟踪器平面中的光纤被复用到硅光电倍增器（SiPM）中以减少电子通道的数量。来自剩余能量检测器的光信号由16个光电倍增管（PMT）收集。每个事件仅输出四个PMT信号，这允许快速信号读出。一个强大的校准方法的PMT信号的剩余能量已被开发，以获得准确的质子图像。使用多个输入能量的患者特定扫描模式的开发允许以递送到患者的最小过量剂量产生图像。结果：能量探测器中信号的校准产生了受固有距离离散限制的精确剩余距离测量。我们用质子射线照片测量了一块固体水（物理厚度为6.10 mm）的水当量厚度（WET）。块中所有像素的平均WET为6.13 cm（SD 0.02 cm）。使用多个输入能量的患者特异性扫描模式的使用使得能够利用紧凑的范围检测器进行成像。结论：我们已经开发了一个原型的质子放射治疗的预处理成像的临床质子摄影系统。我们已经优化了系统用于笔形波束扫描系统，并已实现了减少的尺寸和复杂性相比，以前的设计。
2021-01-05 physics.med-ph
A quantum computing approach to beam angle optimization
针对放射治疗中束流角度优化这一NP难混合整数规划问题，本研究提出量子-经典混合方法QC-BAO，结合量子计算与经典优化技术求解，临床测试显示其计划质量优于临床方案与启发式方法，为量子加速优化的放疗临床应用铺路。
2025-09-05 physics.med-ph
A new detector for the beam energy measurement in proton therapy: a feasibility study
在粒子治疗中最迫切的改进之一是用于射束质量评估和用于在照射期间监测射束能量调制的快速程序。事实上，粒子束能量的在线测量可以允许评估治疗期间的穿透范围，鼓励开发用于移动目标的新剂量输送技术。为此，提出了一种新设备的概念证明，该设备能够在几秒钟内从质子的飞行时间（ToF）测量临床质子束的能量（从60到230 MeV）。该原型由两个超快速硅探测器（UFSD）垫，具有80微米的有效厚度和3 × 3 mm 2的敏感区域，沿望远镜配置中的光束方向对齐，连接到宽带放大器并通过数字化仪读出。在Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica（CNAO，Pavia，Italy）进行测量，使用五种不同的临床射束能量，每种能量的传感器之间有四种距离（7 - 97 cm）。为了从测量的平均ToF中获得束流能量，考虑了几种系统效应，开发了蒙特卡罗模拟来验证该方法，并采用全局拟合方法来校准系统。计算结果与审计署提供的当量水深能量值进行了对比。几百keV的偏差已经实现了所有考虑的质子束能量为67和97厘米的传感器之间的距离和几秒钟的照射是必要的收集所需的统计数据。这些初步结果表明，UFSD望远镜可以在几秒钟内达到临床应用所需的精度，因此鼓励进一步研究对本原型的改进和优化。
2020-03-19 physics.med-ph
Secondary radiation measurements for particle therapy applications: nuclear fragmentation produced by $^4$He ion beams in a PMMA target
目前，由于轻离子束增强的相对生物有效性和高空间选择性，利用轻离子束对肿瘤进行粒子治疗的兴趣越来越大。特别是通过使用$^4$ He射弹获得了有希望的结果。与使用质子进行的治疗不同，束离子在与患者体内的原子核相互作用时可以经历碎裂过程。本文报道了在海德堡离子束治疗中心进行的测量结果。本文首次从不同角度测量了102、125和145 MeV/u的$^4$ He离子束轰击聚甲基丙烯酸甲酯靶产生的碎片质子、氘子和氚子的绝对通量和能谱。考虑到为临床常规中$^4$ He射束的临床使用而开发的治疗计划软件的必要优化和审查以及Monte Carlo算法预测的相对基准，所获得的结果尤其相关。
2016-08-29 physics.med-ph
An analytical model of depth-dose distributions for carbon-ion beams
针对碳离子治疗中蒙特卡罗模拟计算量大的问题，提出基于Bortfeld模型扩展的解析模型，在100-400 MeV/u能量范围内与模拟和实验数据高度一致，实现快速准确的深度剂量评估。
2025-06-24 physics.med-ph
Optimization-Based Image Reconstruction Regularized with Inter-Spectral Structural Similarity for Limited-Angle Dual-Energy Cone-Beam CT
本研究提出一种无需X射线光谱测量或成对训练数据、基于谱间结构相似性正则化的迭代重建方法，用于有限角度双能锥形束CT，有效减少伪影并实现准确定量成像。
2024-12-18 physics.med-ph
Pre-treatment radiotherapy dose verification using Monte Carlo doselet modulation in a spherical phantom
由于放射治疗的复杂性日益增加，精确的剂量验证已成为临床治疗过程中必不可少的一部分。这项工作的目的是开发一种基于电子射野图像（EPI）的治疗前验证技术，能够快速重建共面和非共面治疗的3D剂量分布。剂量重建是在一个球形水模中进行的，通过调制，基于EPID测量，预先计算的Monte Carlo（MC）剂量集定义在一个球形坐标系。这被称为球形剂量波调制（SDM）方法。这种技术基本上消除了统计不确定性的MC剂量计算，利用患者独立的相空间和对称性的虚拟球形水幻影的方位对称性。对称性还允许剂量重建所需的剂量组的数量减少约250倍。在这项工作中，使用了51个剂量组。SDM方法减轻了这种类型的剂量重建的计算最密集的部分-读取、加权和求和剂量矩阵。该系统的准确性进行了测试，对MC计算以及我们以前报道的相空间调制（PSM）的方法，使用一系列的开放领域和调强放射治疗的情况。与完全MC模拟相比，SDM方法的平均卡方检验和伽马检验3% / 3 mm成功率分别为98.6%和99.5%。在单个处理器内核上，每个治疗野的总计算时间为96秒。
2013-09-30 physics.med-ph
The First Nozzle-Mounted Compton Camera Prompt Gamma Imaging System for In Vivo Proton Therapy Dose Verification
University of Maryland School of Medicine（马里兰大学医学院）；University of Cape Town（开普敦大学）；University of Wisconsin School of Medicine and Public Health（威斯康星大学医学院与公共卫生学院）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）；H3D, Inc.（H3D公司）
本研究首次将喷嘴安装式康普顿相机瞬发伽马成像系统集成到临床质子治疗机头，通过实验验证了其在体内质子射程验证中的可行性，并展示了毫米级射程变化的检测能力。
2026-06-02 physics.med-ph
Adversarial Prediction of Radiotherapy Treatment Machine Parameters
现代外照射癌症放射疗法将规定的辐射剂量应用于肿瘤靶点，同时最小限度地影响附近的脆弱器官（OAR）。创建治疗计划是困难和耗时的，并且不能保证最优性。基于知识的计划（KBP）通过基于先前临床质量计划的群体的概率模型指导计划来减轻这种不确定性。我们已经开发了一个KBP启发的规划模型，预测计划作为治疗机参数的实现。这些是直线加速器（Linac）机架角度元组、成形射束的多叶准直器（MLC）孔径和孔径强度权重，孔径强度权重可以在与患者目标解剖结构的投影（射束眼视图）同构的坐标系中以图形方式表示。这些配对数据训练条件生成对抗网络（cGAN），其估计新患者的MLC孔径和权重，从而预测治疗计划。预测计划的OAR节约接近于临床计划的OAR节约;预测目标覆盖率需要细化以匹配临床计划的质量。尽管如此，预测的计划可以用作计划质量的下限，并且通过初始化MLC孔径形状和权重细化可以显著减少该细化的计算时间。
2021-07-05 physics.med-ph
Fast non-coplanar beam orientation optimization based on group sparsity
射束方向的选择是放射治疗计划中的关键步骤，对于非共面放射治疗系统而言，由于大量的候选射束，射束方向的选择尤其具有挑战性。在本文中，我们报告的进展组稀疏性的方法来波束方向优化，其中波束角度的选择通过解决一个大规模的注量图优化问题，一个额外的组稀疏性惩罚项，鼓励大多数候选波束是不活跃的。优化问题的解决，使用加速的邻近梯度法，快速迭代收缩保持算法（FISTA）。我们推导出一个封闭形式的表达式，使FISTA的应用程序的相关的近端操作。所提出的算法被用来创建非共面治疗计划的四种情况下（包括头部和颈部，肺，前列腺的情况下），并将所得到的计划与临床计划进行比较。群体稀疏治疗计划的剂量学质量优于临床计划。此外，组稀疏性方法的运行时间通常约为5分钟。这种规模的问题无法使用以前的组稀疏方法进行波束方向优化，这是缓慢解决更小的共面情况。这项工作表明，第一次组稀疏的方法，当与加速近端梯度方法，如FISTA相结合，有效地为非共面的情况下，500-800个候选光束。
2017-10-15 physics.med-ph
