目的:开发并评估一种针对治疗计划系统（TPS）的调强放疗（IMRT）无监督自动计划方案，使其能够模拟人工进行治疗计划的自动优化。方法:回顾性分析2022年3月至2023年3月浙江省肿瘤医院已经完成放疗的25例胃癌患者资料，患者年龄40~60岁，其中训练集7例，测试集18例。所有患者均采用相同的临床处方剂量标准45 Gy分25次，并接受飞利浦大孔径腹部CT扫描，扫描层厚为5 mm。基于深度强化学习（DRL）框架，提出一种多智能体优化决策网络（MOPN），对多个优化目标进行调整，从而模拟临床人工计划设计的过程。所有病例的自动计划方案均借助Eclipse脚本应用程序接口（ESAPI）进行代码编程，由MOPN模型自动生成。利用Wilcoxon符号秩检验比较自动计划方案与人工计划方案在相关剂量学指标间的差异。结果:初始优化目标经过MOPN调整后，自动计划的平均得分由（576.1±221.2）分上升至（1852.8±294.9）分。与临床人工计划相比，MOPN自动计划在脊髓D max、肝D mean和肝V 5 Gy方面分别降低了21.4%、9.8%和11.5%。 结论:MOPN模型借助ESAPI工具完成了与TPS的数据互通，同时也实现了胃癌IMRT治疗计划的自动化设计。经过训练的MOPN模型可以模仿计划者在优化过程中的人为操作来调整多个目标，逐步改善计划质量。

目的:设计一种软件将随机六维摆位误差引入到直肠癌调强放疗(IMRT)计划中，并评估其剂量学影响。方法:随机选取21例直肠癌IMRT计划作为参考计划(单次剂量2 Gy,共50 Gy；PTV为CTV均匀外扩5 mm)。对参考计划的每个分次，通过调整射野几何参数的方法引入随机生成的六维摆位误差，并重新完成剂量计算。再将各分次剂量累加后得到存在摆位误差情况下的总剂量分布。基于美国瓦里安Eclipse脚本应用程序接口(ESAPI)开发能够自动完成上述流程的治疗模拟软件，将服从两种预设分布[分布1：平移误差服从 N(0，4 2)，旋转误差服从 N(0，2 2)；分布2：平移误差服从 N(0，2 2)，旋转误差服从 N(0，1 2)]的六维摆位误差引入参考计划，并评估剂量学影响。 结果:参考计划、误差分布1和误差分布2情况下，CTV的 Dmin分别为(49.4±0.41)、(47.56±0.76)和(49.17±0.64)Gy；CTV的 D98%分别为(50.23±0.07)、(49.98±0.10)和(50.27±0.09)Gy；主体靶区(靶区除去边缘后的内核部分) D98%为(50.25±0.08)、(50.42±0.13)和(50.33±0.10)Gy；边缘靶区 D98%为(50.22±0.10)、(49.88±0.11)和(50.26±0.10)Gy。另外，相比参考计划，误差分布1和2的情况下，膀胱和股骨头平均受量的变化差异均无统计学意义( P>0.05)，剂量分布的适形指数虽有微弱降低，但临床意义有限。 结论:本方法及据此开发的治疗模拟软件可以根据需要将服从不同分布的六维摆位误差引入到直肠癌IMRT计划中，并给出总体剂量学变化情况。

目的:基于Eclipse应用程序接口(ESAPI)实现Eclipse15.6版计划系统放疗计划全自动设计程序SmartPlan，并对其临床应用进行评估。方法:在临床计划中选择鼻咽癌及直肠癌各20例，使用SmartPlan联合RapidPlan进行自动计划设计并与手动计划进行剂量学参数比较。采用 Wilcoxon符号秩检验行两组间差异比较。 结果:自动计划和手动计划结果在剂量学上均能满足临床需求。鼻咽癌计划中靶区覆盖方面两组相近( P>0.05)，且自动计划在危及器官保护方面多数优于手动计划( P<0.05)。直肠癌计划中自动计划除靶区均匀性和小肠最大剂量略差于手动计划外，其余剂量学参数均优于手动计划( P<0.05)。 结论:相比手动计划，自动计划具有同等或相似的靶区覆盖，相似或更优的危及器官保护能力，且执行方式更加简单。基于ESAPI开发的SmartPlan自动计划程序具有临床可行性和有效性。

目的:在Eclipse计划系统中实现放疗剂量交互式表格评估和适形指数(CI)、均匀性指数(HI)的自动计算。方法:使用Eclipse Scripting API (ESAPI)应用程序开发接口和C#编程语言，以脚本插件结合独立程序的方式进行开发。通过可视化界面编程和调用API中相关剂量查询函数实现了交互式表格剂量评估和HI自动计算，并通过调用API中关于剂量结构创建和结构布尔操作等函数实现CI自动计算。结果:选取15例鼻咽癌放疗病例，分别使用本方法和Eclipse系统自带的模块进行剂量评估结果对比，结果显示两种方式评估结果的精度一致( P>0.05)，但前者评估效率更高( P<0.05)。 结论:本文中的交互式评估表格界面友好，能够让用户较便捷地进行剂量评估、多计划对比和CI、HI计算，有效提高了工作效率，可以更好服务于放疗临床和科研工作。

目的:利用ESAPI功能开发靶区与危及器官结构快速处理软件，帮助放疗临床计划制作者简化各种常见的结构后处理操作。方法:基于ESAPI功能开发SmartStructure脚本软件，并在临床工作中进行验证评估。选取直肠癌新辅助放疗、乳腺癌保乳术后放疗、宫颈癌术后放疗、鼻咽癌根治性放疗、肺部立体定向放疗(SBRT)病例各10例，不同病种有不同的结构处理需求。每个病例分别采用常规手动处理方式(手动组)、使用SmartStructure脚本但不使用模板进行结构处理(SmaStru-N组)、使用SmartStructure脚本且使用针对该病种的临床辅助结构模板进行结构处理(SmaStru-P组)。比较3种方式的处理时间，并请临床工作者对脚本进行多方面评分，并对比脚本软件和手动两种方式的使用感受评分。结果:上述3种方法均能在临床上正常使用。在出错率方面，手动组为7.0%，SmaStru-N组为3.0%，SmaStru-P组为0%。5种病例SmaStru-N组方式较手动组平均提升60.9%的靶区及危及器官处理时间，SmaStru-P组较手动组提升93.3%处理时间。SmartStructure脚本方式使用感受评分均高于手动方式。临床工作者对脚本"适用性"与"简便性"方面评分较低，"准确性"与"效率"方面评分较高。结论:相较于常规手动处理结构方式，使用SmartStructure脚本软件能够快速准确地进行靶区与危及器官的结构处理，且随着病例需要处理结构数量的增加其优势更加明显。SmartStructure符合临床需求、降低出错率、提升计划处理速度、提升临床工作者的工作效率，为今后自适应放疗的发展提供基础。

目的:针对调强放疗(IMRT)计划大量耗费人工及计划质量高度依赖物理师临床经验且差异较大等问题，探讨一种可实现无监督调强放疗自动计划的方案。方法:采用Varian Eclipse 15.6治疗计划系统(TPS)自带的脚本应用程序接口(ESAPI)和优化参数树搜索算法(OPTSA)模拟，实现整个计划设计过程。通过ESAPI进行交互，自动输入输出相关参数；利用OPTSA对靶区和危及器官(OAR)的剂量学参数进行评估，并迭代调整优化目标参数来逐步改善，最终获得满足临床需求的IMRT计划。为验证自动计划的有效性，从临床数据库中选取20例既往已完成治疗的直肠癌病例，比较基于OPTSA算法的自动计划和临床人工计划在剂量分布和特定剂量学参数上的差异。结果:所有的自动计划均满足临床要求。90%的自动计划质量超过既往人工计划，10%的自动计划则与人工计划质量基本一致。PTV平均适形指数(CI)在自动计划和人工计划中分别为0.88和0.80。与人工计划相比，自动计划OAR剂量学指标平均降低11%。自动计划和人工计划平均运行时间分别为(28.15±3.61)和(36.7±4.6)min。结论:利用ESAPI所创建的OPTSA自动计划质量不劣于人工计划。在保证计划质量和一致性的情况下，OPTSA自动计划可缩短计划设计中所耗费的人力时间。

目的:基于ESAPI与可视化脚本,评估分析射束形态控制器(ASC)算法在鼻咽癌容积调强放射治疗中的应用.方法:对40例鼻咽癌患者的临床资料做回顾性分析,采用Eclipse v15.5计划系统为每位患者制定6组容积调强放射治疗计划,分别为对照组(ASC-no)、实验Ⅰ组(ASC-verylow)、实验Ⅱ组(ASC-low)、实验Ⅲ组(ASC-moderate)、实验Ⅳ组(ASC-high)和实验Ⅴ组(ASC-veryhigh),且所有计划的优化参数均相同.采用Eclipse v15.5内置可视化脚本与ESAPI,评估各组计划之间的靶区与危及器官剂量学差异,进一步分析射束孔不规则度与计划复杂度的变化.结果:相比照组(ASC-no),实验组PGTV69的适形度指数未有统计学差异;而实验组PGTV69和PCTV1的均匀性指数(HI)均存在统计学差异(P<0.05),且随着ASC权重的增大,差异呈现增加趋势;对于PCTV2的HI,实验组中II组、III组和IV组存在统计学差异(P<0.05).与对照组相比,脊髓Dmax、喉Dmean、左侧腮腺Dmean仅V组存在统计学差异(P<0.05);I组的脑干Dmax存在统计学差异(P<0.05);II组的右侧腮腺V30存在统计学差异(P<0.05);I组和V组的晶状体Dmax存在统计学差异(P<0.05);III组、IV组和V组的垂体Dmax存在统计学差异(P<0.05).此外,实验组计划中,I组和II组间的总机器跳数存在统计学差异(P<0.05).随着通ASC权重值的增加,计划复杂度与射束孔不规则度均呈现降低趋势.结论:ASC算法改善了计划复杂度和射野不规则度.其中,低权重ASC降低计划执行机器跳数,高权重ASC影响靶区均匀性以及其他剂量学指标.综合考虑计划质量和投照效率,对于鼻咽癌类型的复杂放疗计划,建议ASC权重设置为verylow、low和moderate.

目的:对于调强放疗(IMRT)计划,优化过程较为耗时,且计划的质量取决于计划人员的经验和时间,本文探讨并实现一种无监督IMRT自动优化的方案,使其能够模拟人工操作方式进行治疗计划优化.方法:本研究基于深度强化学习框架,提出一种优化调整决策网络(OAPN)自动化计划优化的方法.利用Varian Eclipse 15.6 TPS的脚本应用程序接口(ESAPI)实现OAPN与TPS之间的交互,以剂量体积直方图作为信息输入,通过强化学习的训练方式,OAPN学习TPS中目标参数的调整策略,从而逐步改善并获得较高质量的计划.实验从临床数据库中选取18例既往已完成治疗的直肠癌病例,其中5例计划案例用于OAPN网络训练,其余13例计划案例用于评估训练后OAPN的可行性与有效性,引入第三方计划评分工具来衡量计划质量.结果:用于测试的13例直肠癌计划,使用统一的初始优化目标参数(OOPs)所获得的平均得分为(45.53±4.58)分(计划得分上限值为110),经过OAPN对OOPs调整后计划所获得的平均得分为(88.67±6.74)分.结论:OAPN借助ESAPI实现与TPS之间数据交互,通过深度强化学习的方式形成行为价值策略,经过训练后的OAPN可以对目标参数进行高效率的调整,同时获得较高质量计划.