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基于形态学的OVH描述子计算方法及其在放疗计划检索中的应用: 2015年; 提出了一种基于形态学的OVH描述子计算方法,并评估了其在IMRT计划检索方面的性能.首先,将靶区与危及器官之间的最小距离和最大距离分别作为靶区收缩/扩张的起始点和终止点,并根据此最小距离和最大距离确定收缩/扩张的合适步长;然后,利用形态学膨胀/腐蚀原理对病例的计算机断层扫描数据进行处理,完成OVH描述子的有效计算;最后,以OVH曲线之间的面积为度量尺度,利用28个鼻咽癌病例评价了基于OVH描述子的IMRT计划检索的性能.实验结果表明,该方法能够有效准确地计算出OVH描述子,利用OVH描述子能够有效检索出形状相似度较高的病例.; 周正东张雯雯余子丽陈元华; 关键词：形态学

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

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

多能光子计数X-CT能量加权图像重建方法被引量：8: 2016年; 目的:研究多能光子计数X-CT能量加权图像重建方法及其重建性能。方法:运用Geant4软件模拟140 keV下X射线真空管,以及基于光子计数探测器的多能X线探测系统,对各能量段的滤波反投影图像进行能量加权重建。结果:获得了出射X射线连续能谱以及多能CT各能量段的光子计数,能量加权重建图像的噪声水平和对比噪声比分别为0.108和3.8415,与不分能量收集光子重建的图像相比,噪声水平减少了9.1%,对比噪声比增加了13.64%。结论:与不分能量收集光子重建的图像相比,能量加权重建获得的图像噪声更低、对比度更大。; 余子丽周正东张雯雯陈元华; 关键词：图像重建 GEANT4

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

一种医用电子直线加速器光子束能谱获取方法: 本发明涉及一种医用电子直线加速器光子束能谱获取方法，通过测量待测加速器发出的光子束在水模体中产生的百分深度剂量值向量，基于光子束能谱的单峰特性构建获取待测光子束能谱的约束优化重建模型，并通过对该模型的求解，获得该模型的最...; 周正东陈元华; 文献传递

一种基于实时运动跟踪的自适应dMLC门控放射治疗方法被引量：1: 2014年; 提出了一种新颖的自适应动态多叶准直器(dMLC)门控放射治疗方法.通过实时跟踪肿瘤和危及器官(OAR)的运动来控制dMLC叶片的开启与关闭,仅当肿瘤和OAR在射野视观(BEV)内没有重叠时才开启治疗射束进行治疗.4组肿瘤-OAR同步跟踪数据的回顾性仿真实验果表明,肿瘤和OAR的运动模式和相对位置是影响所有指标的最主要因素.在不同的肿瘤-OAR运动模式下,门控治疗占空比高达96.71%,也可能仅有14.12%.增加BEV内的横向距离可提高占空比,并使OAR受照体积减少;增加肿瘤外放边界则具有相反的效果.所提方法具有较好的OAR保护能力,对于占空比较低的情况尤为明显,可以避免高达77.71%的直接照射.; 周正东陈元华余子丽

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

基于DMLC的实时肿瘤跟踪门控放射治疗技术研究: 对于传统的肿瘤放射治疗技术而言，胸腹部肿瘤的运动会增加靶区漏照射的风险，致使肿瘤控制概率降低。为了提高运动肿瘤的控制率，在临床靶体积之外需要增加一个较大的外放边界，以避免肿瘤漏照射，但会导致肿瘤周围正常组织和危及器官的受...; 陈元华; 关键词：胸腹部肿瘤受照剂量临床靶体积; 文献传递

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陈元华

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