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放疗计划系统有哪些
放疗计划系统是放射治疗中的重要工具，它能够帮助医生制定
合理的治疗方案，提高治疗的精准度和有效性。
放疗计划系统的主
要功能包括剂量计算、靶区轮廓绘制、剂量分布优化等，下面我们
来详细介绍一下放疗计划系统的主要功能和特点。
首先，放疗计划系统具有剂量计算的功能。
在放疗治疗中，确
定合适的放射剂量是非常重要的。
放疗计划系统能够根据患者的具
体情况，计算出合适的放射剂量，确保治疗的安全性和有效性。
其次，放疗计划系统能够进行靶区轮廓的绘制。
在放射治疗中，确定准确的靶区轮廓是非常关键的一步。
放疗计划系统通过影像学
等技术，能够帮助医生准确地绘制出患者的靶区轮廓，确保治疗的
精准性。
此外，放疗计划系统还具有剂量分布的优化功能。
在放射治疗中，如何使放射剂量在靶区内分布均匀，同时减少对正常组织的损
伤是一个挑战。
放疗计划系统能够通过优化算法，使得放射剂量在
靶区内分布更加均匀，同时最大限度地减少对正常组织的损伤。
另外，放疗计划系统还能够进行剂量验证和计划评估。
在放射治疗中，对治疗计划的准确性和可行性进行评估是非常重要的。
放疗计划系统能够帮助医生对治疗计划进行验证和评估，确保治疗的有效性和安全性。
总的来说，放疗计划系统是放射治疗中不可或缺的工具，它通过剂量计算、靶区轮廓绘制、剂量分布优化等功能，能够帮助医生制定合理的治疗方案，提高治疗的精准度和有效性。
放疗计划系统的不断发展和完善，将进一步推动放射治疗的发展，为患者带来更好的治疗效果和生活质量。
胸部MRI精确勾画靶区对肺癌治疗的价值分析弋振营;徐志巧;李宁;高岭;张燕;田永巍;宋智波【期刊名称】《实用医学杂志》【年(卷),期】2016(32)21【摘要】目的:探讨胸部MRI精确勾画靶区对于治疗肺癌的价值.方法:选取2011年8月至2015年2月在我院诊治的45例非小细胞肺癌患者,在放疗前选择胸部CT扫描和MRI扫描,积极进行肿瘤靶区的勾画,并对影响因素进行分析.结果:所有患者都完成CT与MRI的扫描定位,CT难以鉴别肺癌造成的气肺组织病变,MRI成像显示肿瘤部分均呈高信号,肿瘤与周围正常组织的界限变得比较清晰.同时CT确诊为边界区分20例,而MRI确诊为边界区分25例;CT确诊为淋巴结转移36例,MRI 确诊为淋巴结转移40例,CT与MRI肿瘤靶区的边界区分与淋巴结转移诊断对比差异均有统计学意义(P＜0.05).单因素Logistic回归分析结果显示病理类型和肺不张是CT与MRI肿瘤靶区勾画差异的影响因素(P＜0.05),而多因素Logistic回归分析结果显示肺不张为主要的影响因素(P＜0.05).结论:相对于CT,肺癌放疗过程中胸部MRI精确勾画靶区能提高靶区定位的精确性,有利于判断淋巴结转移情况,避免肺不张的影响,确保放疗的精确性.【总页数】4页(P3476-3479)【作者】弋振营;徐志巧;李宁;高岭;张燕;田永巍;宋智波【作者单位】475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科;475000 河南省开封市中心医院肿瘤科【正文语种】中文【相关文献】1.胸部MRI精确勾画靶区对肺癌治疗的价值分析 [J], 弋振营;徐志巧;李宁;高岭;张燕;田永魏;宋智波2.非小细胞肺癌三维适形放疗治疗靶区的勾画 [J], 黄燕;梁洪享3.PET/CT在非小细胞肺癌放射治疗勾画靶区中的应用 [J], 江少娜; 陈志鹏4.非小细胞肺癌放疗前应用CT与MRI勾画靶区的临床价值分析 [J], 左伟; 陈军; 左光耀5.基于MRI、CT图像HIFU治疗靶区自动勾画的研究 [J], 温海燕;陈文直;王智彪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
引言目前，有多种自动勾画软件已经开始在放疗中使用，可以自动勾画靶区和危及器官（Organs-At-Risk，OARs），为临床节省了大量时间。
然而由于患者的个体差异，靶区的自动勾画结果目前还需要人工修改后才能临床使用[1-4]，但是OARs的自动勾画已经与人工勾画差别不大[5-8]。
目前自动勾画OARs轮廓主要有两种技术路线：一是利用基于卷积神经网络的深度学习（Deep Learning，DL）算法和具有相应勾画数据的图像训练并建立自动勾画模型；另一种是基于图谱库（Atlas）形变配准进行自动勾画。
在日常使用中，基于两种不同技术路线的自动勾画软件在头颈部、胸部和盆腔的OARs勾画均可以满足临床要求，然而对上两种自动勾画方法对上腹部危及器官勾画结果对比分析高山宝，侯震，李双双，刘娟，闫婧南京大学医学院附属鼓楼医院肿瘤中心，南京江苏 210008[摘 要] 目的 分析和比较基于深度学习（Deep Learning，DL）的自动勾画方法与基于图谱库（Atlas）的自动勾画方法对放射治疗上腹部危及器官（Organs-At-Risk，OARs）的勾画效果。
方法 选择27例放疗部位位于上腹部的患者的CT图像，分别基于上述方法得到两组自动勾画轮廓。
以手工勾画作为金标准与自动勾画结果比较，计算两组勾画结果的豪斯多夫距离、平均最小距离、戴斯相似性系数（Dice Similarity Coefficient，DSC）、Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient，Jaccard）。
通过比较以上4个参数来评估两种勾画方法对上腹部危及器官勾画的准确性。
结果 DL方法在左右肾的勾画上的4个评估参数均优于Atlas方法且差异有统计学意义（P<0.05）；对肝脏勾画，DL方法只有Jaccard优于Atlas方法，差异有统计学意义（P=0.03）。
而对于脊髓的勾画，DSC和Jaccard均显示DL方法劣于Atlas方法（P<0.05）。
综述图像引导鼻咽癌调强放射治疗靶区勾画研究进展刘均陈宏调强放射治疗(i ntensitym odu l ated rad i ot herapy ,I MRT)是目前鼻咽癌放射治疗最主要、疗效确切、并发症少的一种方式,其高度的剂量适形性,同期的推量照射[1](si m u ltaneousm odulated acce l e ra ted rad i ot herapy ,S MART)和同期整合补量(si m ultaneous integra ted boost ,S I B )[2]照射技术可使肿瘤靶区同时得到不同的照射剂量,从而形成靶区剂量的高梯度变化。
但是,运用这种技术的时候,放射治疗实施过程中的微小误差、靶区和正常器官的运动和体积变化等都有可能造成肿瘤靶区的低剂量和周围正常组织的高剂量照射,不仅不能显示这些技术的优越性,反而造成正常组织损伤增加,更为严重的是肿瘤的漏照,降低肿瘤的控制率。
所以在治疗过程中的三维影像引导,确认靶区范围,区分正常器官和照射靶区,并通过在线的修正和离线的计划修改可以保证在整个治疗过程中靶区的准确性,从而保证照射的精确。
一、图像引导部分设备现状图像引导设备包括千伏X 射线摄片、电子影像设备(e lectr i c porta l i m age device ,EPID)、兆伏CT(MV CT )、千伏锥形束CT (co ne beam CT ,CBCT )、轨道CT 等。
千伏X 射线摄片是最早用于确定放射治疗靶区位置的装置,但由于费时和费力,目前在图像引导方面已经很少应用。
而EP I D 是取代X 射线拍片的最为简单有效的验证设备,由于采用机载的晶体矩阵,可以快速得到摆位的误差;但由于是采用的兆伏级平板技术,其提供的影像为二维图像,各种组织、器官的叠加和密度的混淆,不能准确反应正常组织和肿瘤区域,也不易发现患者体位的旋转、器官移动和变形,况且高能量的兆伏级射野影像,具有分辨率低等诸多缺点,EP I D 对靶区的位置验证,在临床应用并不广泛;但对射野形状和利用一些骨性标志来确定不规则照射射野和靶区的位置有一定积极意义。
专利名称：一种引入伽玛通过率优化目标的放射治疗计划优化系统
专利类型：发明专利
发明人：宋威,马珺,鹿红,赵迪,于大海
申请号：CN202111485321.1
申请日：20211207
公开号：CN114146329A
公开日：
20220308
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种引入伽玛通过率优化目标的放射治疗计划优化系统，包括图像处理模块、射野布置模块、剂量计算模块、伽玛通过率预测模块、处方剂量设置模块、伽玛通过率设置模块、计划优化模块、计划输出模块，通过在放射治疗计划的多目标优化模型中引入伽玛通过率优化目标，优化过程中调用基于深度学习模型的伽玛通过率预测模块进行计算更新射野强度分布，实时个体化的评估和调整不同感兴趣区域的伽玛通过率目标，输出同时满足临床处方剂量和伽玛通过率要求的放射治疗计划。
本发明提高了放射治疗计划伽玛通过率，解决了因放射治疗计划伽玛通过率不达标，需要重复多次制定和验证放射治疗计划的问题，提高了放射治疗流程实施的效率。
申请人：江苏省中医院
地址：210029 江苏省南京市汉中路155号
国籍：CN
代理机构：江苏圣典律师事务所
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本科毕业设计论文题目放射治疗计划系统轮廓识别的研究与实现专业名称软件工程学生姓名韩炼指导教师张云鹏毕业时间2008年7月任务书一、题目放射治疗计划系统轮廓识别的研究与实现二、指导思想和目的要求1．促进学生综合运用所学的基础理论知识和专业技术知识分析和解决生产开发工作中的实际问题，培养学生的开发能力。
2．学习和掌握利用各种资料、知识分析和解决实际问题的思路及方法。
3．了解有关平台的系统设计、更准确地把握软件开发流程。
4．加深对所学理论、技术知识的理解和掌握。
5．通过实践，学习新知识，掌握新技能。
项目将研究实现放射治疗计划系统，学生将在其中研究CT图像处理的算法，并实现对CT图像感兴趣区域轮廓的自动提取功能；以及根据病人的CT序列图像重建冠状面和矢状面图像，实时显示出来；并用伪彩色将灰度图像显示出来。
三、主要技术指标1.在dot net 2003 下用C++/MFC进行开发；2.对DICOM格式医学图像进行处理及显示；3.实现功能包括：软件框架搭建、CT图像的伪彩色显示、冠状面和矢状面图像重建、感兴趣区域轮廓提取；4.软件整体符合IEC62083医用电器设备放射治疗计划系统的安全要求系统规范。
四、进度和要求1．2007-11-26～～2007-12-9：了解毕业设计任务和熟悉开发环境，准备相关资料；2．2007-12-10～～2007-12-30：设计基本方案、分析论证；3．2008-1-1～～2008-2-20：设计方案研制开发；4．中期检查：按进度与要求接受教务部门的检查验收；5．2008-2-21～～2008-3-20：系统调试、修改和完善；6．2008-3-21～～2008-4-20：毕业设计论文及其相关技术资料文档的整理；7．2008-4-21～～2008-6-20：毕业设计（论文）答辩，成果演示、验收五、主要参考书及参考资料[1]侯俊杰.MFC深入浅出[M].华中理工大学出版社,武汉 ,1998年[2]张艳君，伽玛刀治疗计划系统中三维表面重建技术研究[D].武汉:华中科技大学硕士学位论文，2004年[3]周建，放射治疗计划系统中感兴趣区域的分割与可视化[D].南京:东南大学硕士学位论文，2005年[4]赵云达，基于医学图像的治疗计划软件系统的研究和开发[D].西安:西北工业大学硕士论文，2004年[5]马兰亚，放射治疗计划系统中感兴趣区域的分割与可视化[M].人民邮电出版社，2001年[6]陆宗骐，C/C++图像处理编程[M].清华大学出版社，2005年[7]杨淑莹，VC++图像处理程序设计第二版[M].清华大学出版社，北京交通大学出版社，北京，2005年[8]National Electrical Manufacturers Association[S].Digital ImagingCommunications in Medicine(DICOM), 1999.2[9]陈志贤, 医学数字图像通讯(DICOM)标准的介绍[J].中国医学影像学杂志，1995年，vol6，32-35[10]唐果，赵晓东，汪元美，三维医学图像分割与可视化研究[J].计算机学报，1998年，vol3，45-48[11]何斌，马天予，Visual C++数字图像处理[M].人民邮电出版社,北京，2003年[12]周正东，舒华忠，砖文学，罗立民，一种强调放射治疗逆向计划多目标混合优化方法研究[J].中国图像图形学报，2003年，vol2，17-20[13]严玉龙，鲍旭东，柏毅伽玛刀治疗计划系统GAMMA一TPS的研制[J].中国生物医学工程学报，1999年，vol1，13-16[14]S herouse G W, Novins K, Chancy putation of digitally reconstructedradiography for use in radiotherapy treatment design[J]. Int J Radiat Oncol BiolPhys, 1999，vol3，35-38学生__________ 指导教师__________ 系主任__________目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 项目背景及意义 (1)1.1.1 项目来源和背景 (1)1.1.2 论文研究内容和意义 (2)1.2 国内外研究现状与存在问题 (4)第2章软件界面框架设计与实现 (6)2.1 软件界面框架的设计思想 (6)2.2 软件界面框架的实现 (7)2.2.1 文档模板的建立 (7)2.2.2 布局管理函数的编写 (7)2.2.3 布局管理函数的调用方式 (9)2.3 小结 (10)第3章图像的伪彩色显示 (11)3.1 引言 (11)3.2 处理方法介绍 (12)3.2.1 密度分割 (12)3.2.2 灰度级-彩色变换 (12)3.2.3 处理结果 (12)3.3 小结 (13)第4章冠状面和矢状面图像重建的设计与实现 (14)4.1 冠状面图像和矢状面图像重建的算法设计 (14)4.1.1 引言 (14)4.1.2 算法设计 (14)4.2 冠状面和矢状面图像重建的实现 (15)4.3重建效果 (17)4.4 小结 (18)第5章感兴趣区域轮廓识别的设计与实现 (19)5.1 引言 (19)5.2 感兴趣区域提取流程 (20)5.3 迭代阈值图像分割 (22)5.3.1 算法设计 (22)5.3.2 实现过程 (23)5.3.3 处理结果分析 (26)5.4 图像腐蚀 (28)5.4.1 算法介绍 (28)5.4.2 实现过程 (28)5.4.3 处理结果分析 (31)5.5 图像膨胀 (32)5.5.1 算法介绍 (32)5.5.2 实现过程 (32)5.5.3 处理结果分析 (35)5.6 图像关运算 (36)5.6.1 算法介绍 (36)5.6.2 实现过程 (36)5.6.3 处理结果分析 (36)5.7 图像开运算 (37)5.7.1 算法介绍 (37)5.7.2 实现过程 (37)5.7.3 处理结果分析 (38)5.8 轮廓提取 (38)5.8.1 算法介绍 (38)5.8.2 实现步骤 (39)5.8.3 处理结果 (43)5.9 轮廓跟踪 (43)5.9.1 算法介绍 (43)5.9.2 实现过程 (45)5.9.3 处理结果分析 (54)5.10 小结 (55)第6章总结与展望 (56)致谢 (57)参考文献 (58)毕业设计小结 (59)附录 (60)摘要本文以上海伽玛星科技发展有限公司生产的“GMX-I型陀螺旋转式钴-60放射外科治疗系统”为背景，论文设计实现了放射治疗计划系统RTPS（Radiotherapy Treatment Planning System）中CT图像的处理功能和软件主界面窗体分割功能。
论文通过研究现有资料文献，分析其中的案例，研讨其优劣，提出了自己的功能实现方案。
论文工作中，CT图像处理包括两部分：一，感兴趣区域的轮廓识别，它的实现用到了一系列图像处理算法，如迭代阈值图像分割算法、边缘提取算法、边缘跟踪算法、图像特殊标记定位。
二，矢状面和冠状面图像的重建，利用线性插值方法根据横断面图像重建冠状面和矢状面图像。
论文研究的创新处如下：系统实现了对感兴趣区域轮廓的自动化提取，通过对跟踪算法的不断修改，提高了提取成功率和提取算法的容错率。
本论文的研究成果已经在项目中投入实际使用，而且该项目已经成功交付给上海伽玛星科技发展有限公司。
关键词：感兴趣区域，轮廓识别，图像重建AbstractThis thesis studies Radiotherapy Treatment Planning System (RTPS) using computer image disposition and form division of the software interface. The software is attached to the “GMX-I-Gyro Rotating Cobalt-60 Radiotherapy Treatment System”manufactured by Shanghai Gamma-star Technology Development Co. Ltd. The developing process mainly involves image, form division and so on.The article provides a kind of solution to achieve the function through researching existing cases. Form division is designed and implemented to meet the requirements of the entire software interface which is based on multiple sub-form and dynamic switch layout. CT image processing consists of two parts: Firstly, identifies the contour of regional interest using a series of image processing algorithms, such as iterative threshold image segmentation algorithm, edge detection algorithm, edge tracking algorithm and image tag locating. Secondly, the sagittal and coronal images of the reconstruction using linear interpolation according to cross-sectional images.Innovation on the research as follows:It outlines the regions of interest automatically, through continuous improvement improve the successful rate of extraction algorithms and fault-tolerant rate.The research results have been used in the project, and the project has been successfully delivered to Shanghai Gamma-star Technology Development Co. Ltd.Key words: ROI,Contour Recognition，Image Reconstruction第1章绪论1.1项目背景及意义1.1.1项目来源和背景目前，医学治疗肿瘤的方法主要有外科手术，化疗和放射治疗，而现代医学以微创伤、无创伤、精确治疗为发展方向，因此放射治疗在肿瘤治疗中的应用越来越广泛。
