CN110368604A - 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法 - Google Patents

一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110368604A
CN110368604A CN201910543518.2A CN201910543518A CN110368604A CN 110368604 A CN110368604 A CN 110368604A CN 201910543518 A CN201910543518 A CN 201910543518A CN 110368604 A CN110368604 A CN 110368604A
Authority
CN
China
Prior art keywords
suv
dose
value
objective function
dosage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910543518.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110368604B (zh
Inventor
马长升
梁月强
马长东
郭锦娜
于霜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Institute of Cancer Prevention and Treatment
Original Assignee
Shandong Institute of Cancer Prevention and Treatment
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Institute of Cancer Prevention and Treatment filed Critical Shandong Institute of Cancer Prevention and Treatment
Priority to CN201910543518.2A priority Critical patent/CN110368604B/zh
Publication of CN110368604A publication Critical patent/CN110368604A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110368604B publication Critical patent/CN110368604B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103—Treatment planning systems
    • A61N5/1031—Treatment planning systems using a specific method of dose optimization
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103—Treatment planning systems
    • A61N5/1039—Treatment planning systems using functional images, e.g. PET or MRI

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Radiation-Therapy Devices (AREA)

Abstract

本公开提出了一种基于SUV值的调强放疗监测系统及方法，包括：图像处理设备、计算机设备及显示设备；所述图像处理设备用于获得待监测的PET‑CT图像并将所获得图像传输至计算机设备；所述计算机设备被配置为：在PET‑CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；设定计划活性骨髓约束条件；根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；所述显示设备将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。本公开系统将SUV值嵌入到调强放疗优化的目标函数中，有针对性的保护活性骨髓，或杀伤活性程度高的肿瘤。

Description

一种基于SUV值的调强放疗监测系统及方法
技术领域
本公开涉及监测技术领域，特别是涉及一种基于SUV值的调强放疗监测系统及方法。
背景技术
目前，放疗计划的设计首先由放疗医生勾画靶区和危及器官的解剖结构轮廓，再应用反映解剖结构的CT图像进行模拟定位、计划优化和剂量计算。然而，CT图像是以不同的灰度来表示密度值，反映器官和组织对X射线的吸收程度，不能反映骨骼内活性骨髓的分布情况。功能分子影像的出现，使研究者有机会观察到患者活性骨髓的分布情况。近年来研究者应用18F-FLT PET影像研究骨盆活性骨髓分布，并与尸体解剖的骨盆骨髓分布进行对照研究，对放射治疗计划中活性骨髓保护的研究提供了更具应用价值的数据；这些研究解决的主要问题仅限于利用18F-FLT PET骨髓成像反映活性骨髓的分布，而骨髓活性程度的量化、在放疗计划设计中如何加以保护的研究鲜有报道。
与传统放疗(Conventional Radiotherapy，CR)、三维适形放疗(ThreeDimensional Conformal Radiotherapy，3DCRT)相比，调强放疗(Intensity-ModulatedRadiotherapy，IMRT)技术可以显著减少骨髓的受照射剂量。但是本领域中，尚无如何在调强放疗中根据SUV值反应的细胞活性，有针对性的保护活性脊髓的研究。
发明内容
本说明书实施方式的目的是提供一种基于SUV值的调强放疗监测系统，可以调强放疗，更有效地保护活性骨髓。
本说明书实施方式提供一种基于SUV值的调强放疗监测系统，通过以下技术方案实现：
包括：
图像处理设备、计算机设备及显示设备；
所述图像处理设备用于获得待监测的PET-CT图像并将所获得图像传输至计算机设备；
所述计算机设备被配置为：
在PET-CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；
所述显示设备将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。
进一步的技术方案，计划活性骨髓约束条件是根据不同靶区和器官内不同SUV值设定，具体为：
在靶区和器官内选取若干个具有不同SUV值的控制点，控制点为不同的剂量要求阈值；
设定各个控制点处具体SUV值所对应的约束条件；
在控制点之间进行插值计算，得到SUV值与约束条件之间的关系。
进一步的技术方案，所述选取控制点需要选取SUV值相差比较大的控制点或者在SUV值区间内均匀选取控制点。
进一步的技术方案，所述目标函数如下：
其中，fall是总的目标函数，其是所有危机器官目标函数fOAR和靶区目标函数fTAR的和；为第i个危机器官的目标函数；为第j个靶区的目标函数；NOAR表示所有危机器官的个数，NTAR表示所有靶区的个数。
进一步的技术方案，危机器官目标函数fOAR是该危机器官中所有剂量大于剂量上限的目标函数和，危机器官目标函数:fOAR的计算公式如下：
其中，wp(SUV)是第p个剂量点的权重，它是此剂量点对应SUV值的函数；Dp是第p个剂量点的剂量值，Dupper(SUV)是此剂量点对应的剂量上限，它也是此剂量点对应SUV值的函数；危机器官目标函数的目的是达到临床要求的剂量体积约束值。
进一步的技术方案，危机器官目标函数fOAR中每个剂量点的约束条件，剂量上限Dupper(SUV)和权重wp(SUV)都是SUV值的函数。
进一步的技术方案，靶区目标函数是达到临床要求的剂量体积约束值，靶区目标函数fTAR的计算公式如下：
其中，所述靶区目标函数为参考剂量项、下限项和上限项三部分之和，所述参考剂量项为每个剂量点的剂量值Dp与参考剂量值Dref差值的平方和，wref是此项的权重；所述下限项是靶区中所有剂量值Dp小于剂量下限Dlower(SUV)的剂量点的剂量值Dp与剂量下限Dlower(SUV)差值的加权平方和，wlower是此项的权重；所述上限项是靶区中所有剂量值Dp大于上限剂量Dupper的剂量点的剂量值Dp与上限剂量Dupper差值的平方和，wupper是此项的权重。
进一步的技术方案，靶区目标函数中剂量下限Dlower(SUV)和剂量点权重wp(SUV)是SUV值的函数。
本说明书实施方式提供一种基于SUV值的调强放疗监测方法，通过以下技术方案实现：
包括：
获得待监测的PET-CT图像并将所获得图像；
在PET-CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；
将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现一种基于SUV值的调强放疗监测方法的步骤。
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现一种基于SUV值的调强放疗监测方法步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本公开的系统应用18F-FLT PET图像基于不同的标准摄取值(Standard UptakeValue,SUV)定义活性骨髓或靶区，将SUV值嵌入到调强放疗优化的目标函数中，有针对性的保护活性骨髓，或杀伤活性程度高的肿瘤。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开设定计划约束条件中计量点上权重wp(SUV)与SUV值关系确定示例；
图2为本公开设定计划约束条件中剂量点上剂量上限Dupper与SUV值关系确定示例。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例子一
该实施例公开了一种基于SUV值的调强放疗监测系统，包括：图像处理设备、计算机设备及显示设备；
所述图像处理设备用于获得待监测的CT图像并将所获得图像传输至计算机设备；
所述计算机设备被配置为：
在PET-CT上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，需要获得活性骨髓的剂量体积直方图；
所述显示设备将优化结果进行显示。
计划约束条件是根据不同靶区和器官内不同SUV值设定。具体为：
在靶区和器官内选取若干个具有不同SUV值的控制点，控制点为不同的剂量要求阈值；
设定各个控制点处具体SUV值所对应的约束条件；
在控制点之间进行插值计算，得到2SUV值与约束条件之间的关系。
具体实施例子中，所述选取控制点需要选取SUV值相差比较大的控制点或者在SUV值区间内均匀选取控制点。
约束条件包括但不限于权重、剂量上限。
插值计算包括但不限于线性插值、二次插值。
目标函数如下：
其中，fall是总的目标函数，其是所有危机器官目标函数fOAR和靶区目标函数fTAR的和；为第i个危机器官的目标函数；为第j个靶区的目标函数；NOAR表示所有危机器官的个数，NTAR表示所有靶区的个数；
其中，危机器官目标函数:fOAR的计算公式如下：
其中，wp(SUV)是第p个剂量点的权重，它是此剂量点对应SUV值的函数；Dp是第p个剂量点的剂量值，Dupper(SUV)是此剂量点对应的剂量上限(约束条件)，它也是此剂量点对应SUV值的函数；危机器官目标函数的目的是达到临床要求的剂量体积约束值；
由此可见，危机器官目标函数fOAR是该危机器官中所有剂量大于剂量上限的目标函数和。
公式(2)中每个剂量点的约束条件(例如，剂量上限Dupper(SUV))和权重wp(SUV)都是SUV值的函数，相应关系参见附图1-2。
附图1中的点C0、C1、C2、C3是用户选取的控制点，通过加入和移动控制点，能够决定剂量上限Dupper(SUV)和权重wp(SUV)与SUV值的对应关系，控制点之间的Dupper(SUV)和wp(SUV)值通过线性插值确定。
值得注意的是，危机器官中的SUV值越高，表示活性程度越高，对应的权重越大，剂量上限越低，从而更好的保护活性骨髓，这从图1-2中的曲线走向也能得出。
靶区目标函数目的是达到临床要求的剂量体积约束值，靶区目标函数fTAR的计算公式如下：
其中，所述靶区目标函数为参考剂量项、下限项和上限项三部分之和。所述参考剂量项为每个剂量点的剂量值Dp与参考剂量值Dref差值的平方和，wref是此项的权重；所述下限项是靶区中所有剂量值Dp小于剂量下限Dlower(SUV)的剂量点的剂量值Dp与剂量下限Dlower(SUV)差值的加权平方和，wlower是此项的权重；所述上限项是靶区中所有剂量值Dp大于上限剂量Dupper的剂量点的剂量值Dp与上限剂量Dupper差值的平方和，wupper是此项的权重。同样的，这里剂量下限Dlower(SUV)和剂量点权重wp(SUV)也是SUV值的函数。
具体实施例子中，优化算法是共轭梯度法等局部优化算法或模拟退火法等全局优化算法。
实施例子二
本说明书实施方式提供一种基于SUV值的调强放疗监测方法，通过以下技术方案实现：
包括：
获得待监测的PET-CT图像并将所获得图像；
在PET-CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；
将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。
在该实施例子中，控制点的选择、约束条件的限定、目标函数具体参见实施例子一中的相关内容，此处不再进行具体限定。
实施例子三
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现实施例子二中的一种基于SUV值的调强放疗监测方法的步骤。
实施例子四
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现实施例子二中的一种基于SUV值的调强放疗监测方法步骤。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，包括：
图像处理设备、计算机设备及显示设备；
所述图像处理设备用于获得待监测的PET-CT图像并将所获得图像传输至计算机设备；
所述计算机设备被配置为：
在PET-CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；
所述显示设备将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。
2.如权利要求1所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，计划活性骨髓约束条件是根据不同靶区和器官内不同SUV值设定，具体为：
在靶区和器官内选取若干个具有不同SUV值的控制点，控制点为不同的剂量要求阈值；
设定各个控制点处具体SUV值所对应的约束条件；
在控制点之间进行插值计算，得到SUV值与约束条件之间的关系。
3.如权利要求1所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，所述选取控制点需要选取SUV值相差比较大的控制点或者在SUV值区间内均匀选取控制点。
4.如权利要求1所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，所述目标函数如下：
其中，fall是总的目标函数，其是所有危机器官目标函数fOAR和靶区目标函数fTAR的和；fi OAR为第i个危机器官的目标函数；fj TAR为第j个靶区的目标函数；NOAR表示所有危机器官的个数，NTAR表示所有靶区的个数。
5.如权利要求4所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，危机器官目标函数fOAR是该危机器官中所有剂量大于剂量上限的目标函数和，危机器官目标函数:fOAR的计算公式如下：
其中，wp(SUV)是第p个剂量点的权重，它是此剂量点对应SUV值的函数；Dp是第p个剂量点的剂量值，Dupper(SUV)是此剂量点对应的剂量上限，它也是此剂量点对应SUV值的函数；危机器官目标函数的目的是达到临床要求的剂量体积约束值。
6.如权利要求5所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，危机器官目标函数fOAR中每个剂量点的约束条件，剂量上限Dupper(SUV)和权重wp(SUV)都是SUV值的函数。
7.如权利要求4所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，靶区目标函数是达到临床要求的剂量体积约束值，靶区目标函数fTAR的计算公式如下：
其中，所述靶区目标函数为参考剂量项、下限项和上限项三部分之和，所述参考剂量项为每个剂量点的剂量值Dp与参考剂量值Dref差值的平方和，wref是此项的权重；所述下限项是靶区中所有剂量值Dp小于剂量下限Dlower(SUV)的剂量点的剂量值Dp与剂量下限Dlower(SUV)差值的加权平方和，wlower是此项的权重；所述上限项是靶区中所有剂量值Dp大于上限剂量Dupper的剂量点的剂量值Dp与上限剂量Dupper差值的平方和，wupper是此项的权重。
8.如权利要求7所述的一种基于SUV值的调强放疗监测系统，其特征是，靶区目标函数中剂量下限Dlower(SUV)和剂量点权重wp(SUV)是SUV值的函数。
9.一种基于SUV值的调强放疗监测方法，其特征是，包括：
获得待监测的PET-CT图像并将所获得图像；
在PET-CT图像上确定靶区和危急器官轮廓；
设定计划活性骨髓约束条件；
根据约束条件、图像SUV值产生目标函数；
采用优化算法对上述目标函数进行优化，优化结果为保证活性骨髓的剂量不超过临床要求剂量限值，获得活性骨髓的剂量体积直方图；
将优化结果活性骨髓的剂量体积直方图进行显示。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求9所述的一种基于SUV值的调强放疗监测方法的步骤。
CN201910543518.2A 2019-06-21 2019-06-21 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法 Active CN110368604B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910543518.2A CN110368604B (zh) 2019-06-21 2019-06-21 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910543518.2A CN110368604B (zh) 2019-06-21 2019-06-21 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110368604A true CN110368604A (zh) 2019-10-25
CN110368604B CN110368604B (zh) 2020-11-17

Family

ID=68250631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910543518.2A Active CN110368604B (zh) 2019-06-21 2019-06-21 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110368604B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114093459A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 上海联影医疗科技股份有限公司 剂量控制点的确定方法、装置和存储介质
CN114581397A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 广州医科大学附属肿瘤医院 造血活性骨髓识别方法、系统、装置及存储介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101600473A (zh) * 2007-02-07 2009-12-09 皇家飞利浦电子股份有限公司 定量数据分析中的运动补偿及治疗
CN101669828A (zh) * 2009-09-24 2010-03-17 复旦大学 基于pet/ct图像纹理特征的肺部恶性肿瘤与良性结节检测系统
CN102361594A (zh) * 2009-03-26 2012-02-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 由临床指南导航器支持的基于pet/ct的治疗监测系统
CN102740769A (zh) * 2010-02-02 2012-10-17 皇家飞利浦电子股份有限公司 功能成像
US20130094727A1 (en) * 2011-10-14 2013-04-18 Matthew David Kelly Method and apparatus for correcting medical imaging data
CN104306011A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 方纬 Spect显像肿瘤摄取定量分析技术及在肿瘤评估中的用途
EP2987141A1 (en) * 2013-04-17 2016-02-24 Dixit S.r.l. Method for the automatic recognition of anatomical structures in images obtained by positron emission tomography, system and computer program for performing said method
JP2016109467A (ja) * 2014-12-03 2016-06-20 公立大学法人横浜市立大学 核医学画像データの定量化
JP2017219433A (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 日本メジフィジックス株式会社 心筋核医学画像データの解析方法及び解析装置
CN107545137A (zh) * 2017-08-16 2018-01-05 强深智能医疗科技（昆山）有限公司 肿瘤放射治疗计划智能优化方法
WO2018127507A1 (en) * 2017-01-06 2018-07-12 Koninklijke Philips N.V. Standardized uptake value (suv) guided reconstruction control for improved outcome robustness in positron emission tomography (pet) imaging

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101600473A (zh) * 2007-02-07 2009-12-09 皇家飞利浦电子股份有限公司 定量数据分析中的运动补偿及治疗
CN102361594A (zh) * 2009-03-26 2012-02-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 由临床指南导航器支持的基于pet/ct的治疗监测系统
CN101669828A (zh) * 2009-09-24 2010-03-17 复旦大学 基于pet/ct图像纹理特征的肺部恶性肿瘤与良性结节检测系统
CN102740769A (zh) * 2010-02-02 2012-10-17 皇家飞利浦电子股份有限公司 功能成像
US20130094727A1 (en) * 2011-10-14 2013-04-18 Matthew David Kelly Method and apparatus for correcting medical imaging data
EP2987141A1 (en) * 2013-04-17 2016-02-24 Dixit S.r.l. Method for the automatic recognition of anatomical structures in images obtained by positron emission tomography, system and computer program for performing said method
CN104306011A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 方纬 Spect显像肿瘤摄取定量分析技术及在肿瘤评估中的用途
JP2016109467A (ja) * 2014-12-03 2016-06-20 公立大学法人横浜市立大学 核医学画像データの定量化
JP2017219433A (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 日本メジフィジックス株式会社 心筋核医学画像データの解析方法及び解析装置
WO2018127507A1 (en) * 2017-01-06 2018-07-12 Koninklijke Philips N.V. Standardized uptake value (suv) guided reconstruction control for improved outcome robustness in positron emission tomography (pet) imaging
CN107545137A (zh) * 2017-08-16 2018-01-05 强深智能医疗科技（昆山）有限公司 肿瘤放射治疗计划智能优化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114093459A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 上海联影医疗科技股份有限公司 剂量控制点的确定方法、装置和存储介质
CN114581397A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 广州医科大学附属肿瘤医院 造血活性骨髓识别方法、系统、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110368604B (zh) 2020-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chu et al. Robust optimization for intensity modulated radiation therapy treatment planning under uncertainty
Tuomikoski et al. Adaptive radiotherapy in muscle invasive urinary bladder cancer–an effective method to reduce the irradiated bowel volume
CN107072624B (zh) 用于自动治疗计划的系统和方法
Muren et al. Cardiac and pulmonary doses and complication probabilities in standard and conformal tangential irradiation in conservative management of breast cancer
Robar et al. Spatial and dosimetric variability of organs at risk in head-and-neck intensity-modulated radiotherapy
Maes et al. Advanced proton beam dosimetry part II: Monte Carlo vs. pencil beam-based planning for lung cancer
Yepes et al. Comparison of Monte Carlo and analytical dose computations for intensity modulated proton therapy
Wang et al. The accuracy of the out-of-field dose calculations using a model based algorithm in a commercial treatment planning system
O’Connor et al. Fraction-variant beam orientation optimization for non-coplanar IMRT
Jackson III et al. Effect of polyether ether ketone on therapeutic radiation to the spine: a pilot study
Jarlskog et al. Assessment of organ-specific neutron equivalent doses in proton therapy using computational whole-body age-dependent voxel phantoms
KR101619131B1 (ko) 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템
Fraser et al. Dosimetric consequences of misalignment and realignment in prostate 3DCRT using intramodality ultrasound image guidance
CN110368604A (zh) 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法
Yang et al. Variable planning margin approach to account for locoregional variations in setup uncertainties a
Hirose et al. Observer uncertainties of soft tissue‐based patient positioning in IGRT
Boylan et al. A megavoltage scatter correction technique for cone-beam CT images acquired during VMAT delivery
Foroudi et al. Inter‐observer variability of clinical target volume delineation for bladder cancer using CT and cone beam CT
Chen et al. A deep-learning method for generating synthetic kV-CT and improving tumor segmentation for helical tomotherapy of nasopharyngeal carcinoma
Poon et al. A CT‐based analytical dose calculation method for HDR brachytherapy
Geng et al. Limitations of analytical dose calculations for small field proton radiosurgery
Mutaf et al. Optimization of internal margin to account for dosimetric effects of respiratory motion
Xiao et al. Inherent smoothness of intensity patterns for intensity modulated radiation therapy generated by simultaneous projection algorithms
Tegtmeier et al. Performance evaluation of image reconstruction algorithms for a megavoltage computed tomography system on a helical tomotherapy unit
Chen et al. Effect of the number of control points on the plan quality of intensity-modulated radiotherapy for nasopharyngeal carcinoma

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant