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J-GLOBAL ID：201702262302128822   整理番号：17A1175911

強度変調放射線療法最適化アルゴリズムにおける重み係数の選択のための粒子群最適化【Powered by NICT】

Particle swarm optimizer for weighting factor selection in intensity-modulated radiation therapy optimization algorithms

著者 (9件)： Yang Jie (National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, North University of China, Taiyuan, Shanxi 030051, China) ,  Yang Jie (School of Medicine Management, Shanxi University of TCM, Taiyuan, Shanxi 030619, China) ,  Zhang Pengcheng (National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, North University of China, Taiyuan, Shanxi 030051, China) ,  Zhang Liyuan (National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, North University of China, Taiyuan, Shanxi 030051, China) ,  Shu Huazhong (Laboratory of Image Science and Technology, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Shu Huazhong (Centre de Recherche en Information Medecine Sino-francais (CRIBs), Rennes F-35042, France) ,  Li Baosheng (Shandong Tumor Hospital, Jinan 250117, China) ,  Gui Zhiguo (National Key Laboratory for Electronic Measurement Technology, North University of China, Taiyuan, Shanxi 030051, China) ,  Gui Zhiguo (Key Laboratory of Instrumentation Science & Dynamic Measurement, North University of China, Taiyuan, Shanxi 030051, China)
資料名： Physica Medica  (Physica Medica)
巻： 33  ページ： 136-145  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3316A  ISSN： 1120-1797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強度変調放射線療法(IMRT)の逆治療計画では,目的関数は典型的には重み付きサブスコアの合計量はサブスコアの重要性を示している。高品質治療方針を得るために,許容可能な計画に達するまでプランナは,試行錯誤法を用いた客観的重みを調整する手動。本研究では,重み係数を自動的に調整できる新しい粒子群最適化(PSO)法は,手動調整の必要性を克服するために検討し,それによってヒトプランナの作業負荷を減少させ,完全に自動化された計画プロセスの開発に寄与した。提案した最適化法は三段階から構成されている。(i)最初に,重み係数(すなわち,粒子)の群は,探索空間,各粒子は大域的目的関数に対応する中にランダムに初期化される。(ii)次に,計画最適化ソルバを用いて各粒子の最適解を得るために,粒子の位置とPSO(粒子群最適化)のための集団地球位置を決定するために用いられている評価関数の値は,これらの結果に基づいて計算した。(iii)次に,重み係数は,粒子の位置と人口地球位置に基づいて更新した。停止条件に達するまでステップ(ii)ステップ(iii)を交互に行った。この方法では,評価関数を線量体積ヒストグラムにいくつかの重要な点の組合せである。摂動戦略-交差および突然変異オペレータハイブリッドアプローチは集団多様性を向上させるために採用し,評価関数に適用したアルゴリズムの柔軟性を改善する二種の論拠。本研究では,提案した方法を用いて,10の前立腺癌症例に対する五不等間隔6MV光子ビームを含むIMRT治療計画を開発することであった。提案した最適化アルゴリズムは全ての場合の高品質計画を示し,ヒト計画介入はなかった。類似した最適化モデルを用いたが,ヒト計画介入で得られた最適化溶液による結果との比較は,提案したアルゴリズムがマニュアル案を用いて開発より優れている最適化された計画を生成することを明らかにした。提案したアルゴリズムは,妥当な計算時間内で妥当な解を発生でき,完全に自動化されたIMRT治療計画方法を開発するために使用され,反復過程中のヒト計画者の作業負荷を低減することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動化 ,  CPU時間 ,  柔軟性 ,  ヒト ,  *最適化 ,  前立腺腫瘍 ,  目的関数 ,  評価関数 ,  *アルゴリズム ,  治療計画
準シソーラス用語： 最適解 ,  *粒子群最適化 ,  *重み係数 ,  *最適アルゴリズム ,  *強度変調放射線治療 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 強度変調放射線療法 ,  Optimization ,  自動化計画 ,  治療計画 ,  パーティクルスワーム最適化

分類 (1件)： 腫ようの放射線療法  (GE03034K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強度変調放射線療法 ,  最適化アルゴリズム ,  重み係数 ,  粒子群最適化