目的:基于深度反卷积神经网络(DDNN)自动分割技术，探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官(OAR)辅助人工勾画的应用价值。方法:利用已完成治疗的800例鼻咽癌患者的CT信息，构建基于DDNN算法的端到端自动分割模型，选取10例新的鼻咽癌患者作为研究测试集。通过比较10名初级医师在自动勾画基础上辅助人工勾画(DLAC)与单纯人工勾画(MC)的精确度系数(DICE)、平均一致距离(MDTA)、变异系数(CV)、标准距离偏差(SDD)、勾画时间等参数以评估自动勾画的效果。结果:在DLAC组，GTV、CTV的DICE分别为0.67±0.15、0.841±0.032，MDTA分别为(0.315±0.23)、(0.032±0.098) mm，显著优于MC组( P<0.001)。除脊髓、左右晶体、下颌骨外，DLAC组其他OAR的DICE高于MC组，其中下颌骨最高，视交叉最低。此外，相较MC组，DLAC组GTV、CTV、OAR的CV、SDD均显著降低( P<0.001)，总勾画时间节省63.7%( P<0.001)。 结论:与MC相比，基于DDNN建立的DLAC能更为准确地实现鼻咽癌GTV、CTV和OAR的勾画，可大幅提高医师工作效率及勾画一致性。

目的:比较近距离治疗两种临床常用的剂量计算方法和基于CT影像的蒙特卡罗程序计算的剂量差异，探讨组织非均匀性对宫颈癌近距离治疗剂量评估的影响。方法:回顾性选取2018年1月至2020年6月在安徽省肿瘤医院接受三维近距离治疗的宫颈癌患者11例，分别采用美国医学物理师协会(AAPM)TG43号报告的纯水剂量计算方法(TG43-BT)、快速非均质剂量计算算法Acuros BV(BV-BT)和基于治疗CT影像的EGSnrc蒙特卡罗程序(MC-BT)计算各计划的剂量分布，分析比较3种算法的靶区剂量( D98、 D90和 D50)、剂量区体积( V3 Gy、 V6 Gy、 V9 Gy和 V12 Gy)和危及器官(OARs) D2 cm 3剂量差异。 结果:TG43-BT中HRCTV D90为6.274 Gy，比MC-BT高出了近5%，且TG43-BT对靶区体积剂量和各剂量区体积均存在过高评估；除靶区 D50和高剂量区 V12 Gy外，BV-BT和MC-BT对于靶区剂量计算差异无统计学意义( P>0.05)。此外，BV-BT和MC-BT在直肠、小肠和乙状结肠的 D2 cm 3评估上差异无统计学意义( P>0.05)，而MC-BT膀胱 D2 cm 3为4.609 Gy，比TG43-BT、BV-BT明显偏高。 结论:TG43-BT未考虑组织非均匀性影响，普遍高估了靶区和多数OARs受量；BV-BT计算效率高，且在多数靶区和OARs评估参数上与MC-BT计算基本一致，但在近源位置和被充盈膀胱的剂量计算上存在不足，临床评估时仍需谨慎。

目的:分析不同剂量计算算法和不同射野设置对肺癌容积旋转调强计划(VMAT)的剂量学差异，为临床计划设计提供参考。方法:选择20例肺癌患者，分别设计4组VMAT计划：基于各向异性解析算法(AAA)的2野2弧(2F2A_AAA)、基于外照射光子剂量算法(AXB)射的2野2弧(2F2A_AXB)、基于蒙特卡罗算法(MC)的2野2弧(2F2A_MC)、基于MC算法的1野2弧(1F2A_MC)。分别对不同算法、不同射野设置的计划，在靶区覆盖、高量控制、剂量均匀性指数(HI)、适形性指数(CI)，以及危及器官(OARs)受照剂量进行评估。结果:3组不同算法的2F2A计划靶区结果表明，2F2A_MC在PGTV的 D1%和 V95%(受到95%处方剂量所包绕的靶区相对体积)上均优于2F2A_AAA( D1%： t＝－2.44， P＝0.03； V95%： z＝－2.04， P＝0.04)和2F2A_AXB( D1%： t＝2.34, P＝0.03; z＝－3.21， P<0.01)。2F2A_AXB在PGTV的CI表现上优于2F2A_AAA( z＝－3.66， P<0.01)，与2F2A_MC相当。就危及器官而言，2F2A_AXB和2F2A_MC全肺的 V5 Gy上分别较2F2A_AAA减少了0.68%( z＝－2.69， P＝0.01)和3.05%( z＝－3.52， P<0.01)。2F2A_AXB计划在全肺 Dmean为1 776.44 cGy，均优于2F2A_MC( t＝2.67， P＝0.02)和2F2A_AAA( t＝8.62， P<0.01)。2F2A_AXB的Body_5 mm在 V20 Gy相较于2F2A_AAA和2F2A_MC分别减少了1.45%( z＝－3.88， P<0.01)和2.01%( z＝－3.66, P<0.01)。而不同射野设置的两组计划结果表明，1F2A_MC在PTV1的CI和PTV2的HI上均优于2F2A_MC(CI: t＝2.61, P＝0.02; HI: z＝－2.20, P＝0.03)。1F2A_MC在全肺 Dmean相对于2F2A_MC增加了26.29 cGy( t＝2.28， P＝0.04)。 结论:在进行肺癌VMAT计划设计时，MC算法适用于靶区优先，AXB算法适用于危及器官优先；而仅有MC算法的情况下，靶区优先时推荐选择1F2A，危及器官优先时推荐选择2F2A。

目的:评估直肠癌术前放疗中,使用X射线体素蒙特卡罗(XVMC)算法与ArcherQA中蒙特卡罗(MC)算法获得的剂量分布数据的差异,为临床上XVMC算法的计划评估提供参考.方法:对10例直肠癌术前放疗的患者,采用MONACO计划系统中的XVMC算法制定计划.将计划中制定好的CT、组织结构和射野信息传入MC软件,运用MC算法进行二次剂量计算.比较XVMC算法与MC算法间靶区和各危及器官的剂量差异.结果:XVMC和MC算法计算的中心点剂量,计划靶区(PTV)的Dmin和Dmean、小肠的V40、膀胱的Dmean和V45、股骨头的Dmean差异均在2%以内.PTV、脊髓外扩和小肠三者的Dmax在两种算法的差异分别为3.43%、3.59%和3.62%;PTV的V5040差异为2.87%.结论:XVMC较MC算法低估了计划的剂量最大量,高估了靶区的处方剂量覆盖率,但两种算法之间的差异为临床可接受的范围内(5%以内),计划评估时需注意因算法所带来的剂量计算误差.

目的 建立一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测维C银翘片(Vitamin C Yinqiao Tablets,VCYT)引湿率与包衣增重的方法,用于包衣过程的实时检测.方法 参考《中国药典》2020年版测量引湿率,将其作为包衣防潮效果的指标.通过在线NIRS技术实时采集包衣过程中的片剂光谱,比较了区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、随机蛙跳(rand frog,RF)、蒙特卡罗-无信息变量消除(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、竞争自适应重采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)4种波长选择算法对偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的影响.结果 所得定量模型可准确、稳定地预测引湿率与包衣增重,其决定系数(Rp2)分别为 0.891 8 和 0.939 6,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为 0.175 4 和 0.274 2,相对分析误差(relative prediction errors,RPD)分别为3.121 9和4.148 4.另外,在1批包衣过程实时检测的结果显示,预测模型对引湿率的预测效果良好(RPD=4.1991),但对包衣增重的预测效果较差(RPD=1.8152).结论NIRS对维C银翘片包衣过程的实时检测是可行的.

目的:提出一种新的基于标记点的三维医学图像配准方法,并对其可行性进行验证.方法:将带有6个标记点的定位工具分别与由腰椎、颈椎模型骨、动物(猪)脊椎骨和尸体脊椎骨等构成的25例试验对象固定在一起,进行三维X射线扫描,从而获得医学图像.识别采集的25幅三维医学图像中的标记点,计算得到刚体配准矩阵和配准误差.结果:将带有150个标记点的25幅图像,经过移动立方体(MC)算法结合标记点几何特征初步粗筛得到170个标记点,经过二次精细筛选之后得到131个正确标记点.因标记点数目有冗余,25组数据全部配准成功,误差均<1 mm.结论:基于标记点的三维医学图像配准方法可以自动识别标记点,具有较好的识别效果和图像配准精度,配准误差可满足临床要求.

目的:确定基于蒙特卡洛算法计算体积的精度及提高其速度,为医学图像的应用领域快速提供可靠的数据.方法:在FonicsPlan计划系统平台上,实现基于蒙特卡洛方法的体积计算,并使用C++AMP对算法做GPU并行加速,然后对体积计算结果在精度和速度上进行比较分析.结果:与像素累加法、体元累加法相比,蒙特卡洛算法的准确性最高但其算法用时也最长.通过充分利用计算机的显卡计算性能,可将计算速度平均提高50倍.结论:经GPU加速后的蒙特卡洛算法在计算体积的速度和精度两方面都能满足临床要求,在医学图像处理及临床诊疗具有较高的应用价值.

系统评价与meta分析是整合研究结果并进行定量分析的方法,是循证医学不可或缺的部分[1].贝叶斯统计以参数θ为有先验分布的随机变量,在获得样本之后,依据贝叶斯定理,得到θ的后验分布π(θ|x),并根据其后验分布获得参数θ[2].20世纪90年代起马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MC-MC)算法成功解决了限制其发展的高维积分运算问题,为贝叶斯统计带来了革命性突破[3].

为了找到能有效解决磁敏感加权成像(SWI)相位信息缠绕问题的方法,针对8种空域解缠算法进行分析和比较,其中:选取5种全局优化算法,分别为加权最小二乘法(WLS)、解缠离散估计的相位区域扩张标记法(PRELUDE)、最大流/最小切相位解缠法(PUMA)、差值映射累加法(ARM)、排序多聚类法(SL-MC);3种积分算法,分别为枝切法(Branch-cut)、基于傅里叶滤波的质量图引导法(WFF-QG)、递归正交参考相位解缠法(PUROR).采用两组Matlab仿真图像和两组来自Alltech公司提供的1.5T真实SWI数据进行实验,以原始缠绕相位与再缠绕相位之间的突变点统计值和算法运行时间作为量化指标,评价8种算法的优越性.结果显示,PUROR的P±|M|值为0,运行时间最短,鲁棒性较强,解缠绕结果可靠,在实际临床应用中可尝试采用PUROR法.

目的 分析比较含有金属植入物的12-bit和16-bit CT图像应用不同算法下剂量的差异.方法 将钛合金棒插入模体中,CT下进行扫描,重建图像得到12-bit和16-bit图像.通过网络传输到Monaco计划系统,设计一个0°的单野,分别用PB算法,CC算法和MC算法计算剂量分布;扩展CT-ED曲线,重新计算剂量.使用Matlab 8. 3数据处理软件获取沿射野方向通过金属植入物中心点的深度剂量曲线,对比12-bit和16-bit图像不同算法的剂量分布曲线和距金属植入物入射面与出射面不同距离处的剂量差异.并使用指形电离室进行测量.结果 16-bit CT图像能准确读出金属植入物的CT 值,扩展 CT-ED 曲线后,相对于 MC 算法,PB 算法在金属植入物入射面的剂量降低了5. 43%,而在出射面处剂量升高了25. 56%,在出射面后方剂量比MC算法结果高. CC算法降低了金属植入物入射面的剂量达4. 5%,出射面处的剂量降低了4. 31%,在出射面后方降低的更多. MC算法的计算值与测量值最接近.结论 对含有金属植入物的放疗患者,使用16-bit CT图像并扩展治疗计划系统的CT-ED曲线,并利用MC算法可以提高剂量计算的精确度.