CN115732086A - 一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法,目的是解决传统放化疗计划中囊结构优化缺乏治疗评判标准的问题。具体包括以下步骤:首先,选取脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标,确定各个评价指标的重要程度,运用层次分析法计算各个评价指标权重;然后,根据各个评价指标定义,计算脑胶质瘤囊结构各个评价指标效果得分;最后,对各个评价指标效果得分分别进行标准化,将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用,得到最终评判结果。本发明实现对各种参数的植入囊结构治疗效果评判,为得到最优化的植入囊结构和达到最佳放射治疗效果提供依据,可以最大程度放化疗肿瘤。
Description
技术领域
本发明涉及脑胶质瘤放化疗植入囊结构优化领域和治疗效果评估领域。具体涉及一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法。
背景技术
脑胶质瘤是一种起源于神经胶质细胞的肿瘤,是成人最常见的原发性脑肿瘤,主要来源于脑胶质细胞,如星形胶质细胞或少突胶质细胞。放射性粒子治疗作为一种内放射治疗被广泛地应用在全身实体肿瘤和部分腔道肿瘤的治疗,主要通过持续辐射低剂量率γ射线杀伤肿瘤细胞,具有特殊的生物学和物理学特性。随着放射性治疗在医学领域的进一步发展,大约有70%的癌症病人在治疗过程中会使用到放疗。
在放射治疗前,医生往往会根据CT诊断的结果来判定肿瘤组织的大小进而选择放射性治疗中使用的植入囊的大小,然后对植入囊结构参数进行优化,设计针对特定患者专属的植入囊,以此达到最佳的放射治疗效果。然而判断一种囊结构对脑胶质瘤治疗效果的好坏,由于缺乏治疗评判标准,往往需要依赖主治医师经验,同时也增加了医师诊断时间和工作量。为了解决这一问题,本发明提出了一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法,实现对各种参数的植入囊结构治疗效果评判,为得到最优化的植入囊结构和达到最佳放射治疗效果,可以最大程度放化疗肿瘤。本发明适用于放射性治疗术前为病患者制定植入囊的优化提供依据。
发明内容
1.本发明针对脑胶质瘤囊结构治疗效果缺乏治疗评判标准的问题,提供一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法:首先,选取脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标,确定各个评价指标的重要程度,运用层次分析法计算各个评价指标权重;然后,根据各个评价指标定义,计算脑胶质瘤囊结构各个评价指标效果得分;最后,对各个评价指标效果得分分别进行标准化,将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用,得到最终评判结果。
为了实现上述目的,本发明采取的技术方案是:基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法,包括如下步骤:
步骤一:确定脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集;
步骤二:依据专家意见,确定各个评价指标的重要程度;
步骤三:运用层次分析法,计算各个评价指标权重;
步骤四:根据各个评价指标定义,计算脑胶质瘤囊结构各个评价指标效果得分;
步骤五:将各个评价指标效果得分分别进行标准化;
步骤六:将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用,得到最终评判结果。
2.作为进一步优化说明,步骤一中,脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集包含:中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值;
中心与边界平均吸收剂量率比值:中心位置吸收剂量率越高,将放射源植入病灶内部对肿瘤的杀伤力越高;边界位置吸收剂量率越低,说明对周边的组织放射性越小,可以减小对周围其他组织的损伤;因此,中心与边界平均吸收剂量率比值越大,对肿瘤辐照效果越好,对肿瘤周围组织器官伤害较低;
肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值:肿瘤区域的有效剂量越高,对肿瘤治疗的疗效越好;非肿瘤区域有效剂量越低,对组织和重要器官的伤害越小;肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域比值越大,证明对应囊结构治疗效果更好;
囊结构平均形变:囊结构平均形变越大,说明囊受到颅内压强形变越大,会降低囊结构治疗效果;
囊结构成本价值:囊结构成本越大,对病患者经济负担越重。
3.作为进一步优化说明,步骤二中,确定各个评价指标的重要程度的计算公式为:
aij=ai/aj(i=1,2,3,4j=1,2,3,4)
式中,aij为第i个元素和第j个元素的重要程度之比;ai为第i个元素的重要程度等级,aj为第j个元素的重要程度等级,重要程度等级根据层次分析法中量化的重要等级范围确定。
4.作为进一步优化说明,步骤三中,运用层次分析法,计算各个评价指标权重,中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值的权重分别为:ω1、ω2、ω3、ω4。
5.作为进一步优化说明,步骤四中,各个评价指标包含参数分别有:中心位置吸收剂量率为边界位置吸收剂量率为周围组织吸收剂量为肿瘤吸收剂量为重要器官吸收剂量为组织器官的辐射敏感性为ε,i代表不同囊结构优化模型对应编号;各个评价指标定义分别为:
中心与边界平均吸收剂量率比值公式为:
肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值公式为:
囊结构平均形变为:ES;
囊结构成本价值为:EW。
6.作为进一步优化说明,步骤五中,标准化公式为:
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
本文提出一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法。目的是解决囊结构对脑胶质瘤治疗效果缺乏治疗评判标准,往往需要依赖主治医师经验的问题。本发明实现对各种参数的植入囊结构治疗效果评判,为得到最优化的植入囊结构和达到最佳放射治疗效果提供依据,可以最大程度放化疗肿瘤。本发明适用于放射性治疗术前为病患者制定植入囊的优化提供依据。
附图说明
图1为本发明中一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法的流程图。
具体实施方式:
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加的清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进一步详细说明,应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
结合图1说明,本实例基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法按照以下步骤进行:
步骤一:确定脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集,脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集包含:中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值;
步骤二:依据专家意见,确定各个评价指标的重要程度;
本步骤中,结合现场实际和专家意见,根据重要性等级标度,确定各个影响因素的重要性等级,给出如表1所示的重要等级标度:
表1重要等级标度
因素i比因素j | 量化值 |
同等重要 | 1 |
略微重要 | 3 |
较强重要 | 5 |
强烈重要 | 7 |
极为重要 | 9 |
两相邻判断的中间值 | 2,4,6,8 |
结合现场实际和专家意见,确定4个评价指标的重要程度等级aij,构成判断矩阵,如:某主治医师根据病患者病情与家庭条件,确定a1、a2、a3、a4分别为中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值重要程度数值,给出判断矩阵如下:
根据判断矩阵,计算其最大特征值λmax=4.0735,其对应的特征向量n=(0.69410.6941 0.0831 0.1715),进行一致性检验,验证矩阵H是否具有一致性或者满意的一致性,如果不具有一致性,则需要对该矩阵进行调整,如果满足一致性要求,则对特征向量进行归一化处理得到各个因素的权重向量w=(0.42 0.42 0.05 0.11),
步骤三:运用层次分析法,计算各个评价指标权重,中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值的权重分别为:ω1=0.42、ω2=0.42、ω3=0.05、ω4=0.11;
步骤六:将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用,得到最终评判结果S(i)。
需要说明的是,以上内容仅仅说明了本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
步骤一:确定脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集;
作为进一步优化说明,步骤一中,脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标集包含:中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值;
步骤二:依据专家意见,确定各个评价指标的重要程度;
步骤三:运用层次分析法,计算各个评价指标权重;
作为进一步优化说明,步骤三中,运用层次分析法,计算各个评价指标权重,中心与边界平均吸收剂量率比值、肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值、囊结构平均形变、囊结构成本价值的权重分别为:ω1、ω2、ω3、ω4;
步骤四:根据各个评价指标定义,计算脑胶质瘤囊结构各个评价指标效果得分;
作为进一步优化说明,步骤四中,各个评价指标包含参数分别有:中心位置吸收剂量率为边界位置吸收剂量率为周围组织吸收剂量为肿瘤吸收剂量为重要器官吸收剂量为组织器官的辐射敏感性为ε,i代表不同囊结构优化模型对应编号;各个评价指标定义分别为:
中心与边界平均吸收剂量率比值公式为:
肿瘤区域有效剂量和非肿瘤区域有效剂量比值公式为:
囊结构平均形变为:ES;
囊结构成本价值为:EW。
步骤五:将各个评价指标效果得分分别进行标准化;
作为进一步优化说明,步骤五中,标准化公式为:
步骤六:将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用,得到最终评判结果;
式中,i代表不同囊结构优化模型对应的编号。
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