放射治療計劃的優化方法研究

電氣自動化論文編號:ZD761    論文字數:19629,頁數:40 ,有開題報告，任務書，外文翻譯

 
目    錄

摘要 Ⅰ
Abstract Ⅱ

第1章  緒論 1
    1.1  放射治療的概念與發展 1
        1.1.1  放射治療的發展歷史 1
 1.1.2  放射治療概念及原理 2
 1.1.3  放射治療計劃 4
 1.2  神經網絡 5
        1.2.1  神經網絡的發展與現狀 5
        1.2.2  生物神經元及生物神經網絡 7
         1 .2. 3  生物神經網絡的模型化――人工神經網絡 8
 1.3  放射治療優化方案 10
第2章  放射治療系統的神經網絡優化方案 11
 2.1  BP神經網絡的原理與介紹 11
 2.2  RBF神經網絡的原理與介紹 16
    2.2  圖形用戶界面GUI的介紹 18
第3章  神經網絡優化方案的算法實現 23
    3.1  MATLAB神經網絡工具箱 23
 3.2  BP神經網絡的算法實現 23
        3.2.1  BP神經網絡設計 23
        3.2.2  BP神經網絡訓練結果 25
 3.3  RBF神經網絡的算法實現 27
        3.3.1  RBF神經網絡設計 27
        3.3.2  RBF神經網絡訓練結果 28
 3.4  BP與RBF神經網絡的算法比較 30
 3.5  基于GUI的算法實現 30
 
結論 34
致謝 35
參考文獻 36
附錄1 37

摘  要
 放射治療的原則是：既要保證腫瘤組織獲得足夠的致死劑量，又要防止正常組織因接受過多的照射而造成放射損傷，而這個問題一直困擾著傳統的常規放射治療學。更為合理的計劃思想應該是:從治療專家制定的劑量處方出發尋找最佳的參數配置。不少的學者把治療計劃問題轉化為求最優化問題。
 優化(Optimization)概念是指通過物理或幾何學手段更改治療計劃參數，在靶區獲得均勻的劑量分布，同時最大限度的減少正常組織和要害器官的照射量。
 人工神經網絡是近年來得到迅速發展的一個前沿課題。神經網絡由于其大規模并行處理、容錯型、自組織和自適應能力的和聯想功能強的特點，已成為解決很多問題的有力工具，對突破現有科學技術的瓶頸，更深入探索非線性等復雜現象起到了重大作用，已廣泛應用在許多工程領域。神經網絡優化算法就是利用神經網絡中神經元的協同并行計算能力來構造的優化算法，它將實際問題的優化解于神經網絡的穩定狀態相對應，把對實際問題的優化過程映射為神經網絡系統的演化過程。
 本論文的放射治療計劃的優化方法的研究，集中于神經網絡優化算法，尤其側重于BP前向神經網路和RBF徑向基神經網路。通過對這兩種算法的研究來實現對放射治療計劃的優化。
 
關鍵詞  放射治療、優化算法、BP前向神經網路、RBF徑向基神經網絡

Abstract
 The principle of radiotherpy treatment planning is that adequate coverage of the target in the treatment of soft-tissue sarcomas designed,and minimizing the harm on the normal tissue.However,this problem is disturbing the researchers of the regular radiotherpy treatment planning.More resonable plan is searching the best parameters from the prescription dose of surgeoncy.Many researcher make the treatment planning as a optimization problem.
 Optimization is altering parameters through physical or geometry method, aquiring the best dose distribution on the target, meanwhile,minimizing the resource on the normal tissue.
 Artifitial neural network is the research hot point for recent years. Because of its advantages of conduction together,omiting mistakes,self-organazation and self-thinking,it has been a tool to solve many problems.Also,it plays a important role in many complex problems.The optimization algorithm of neural network is using cooperating algorithm of neural network to complete the optimization,which combine the real problem with a training course of neural network.
 This paper focuses on optimization algorithm of neural network,especially on BP neural network and RBF neural network .Researching the two methods are used in the optimization of radiotherpy treatment planning.
 Key words: radiotherpy treatment planning,optimization algorithm,BP neural network,RBF neural network