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迭代次数在宫颈癌术后调强放疗计划中对子野权重优化的影响
目的：本研究主要探讨在宫颈癌术后调强放疗计划的设计过程中，选择不同的迭代次数，对子野权重优化（ SWO）过程的影响。方法选择10例宫颈癌术后患者，采用CMS XIO 4．6．4治疗系统制定调强放疗计划。在SWO过程中，选择不同的迭代次数生成不同的计划，在不影响临床靶区剂量要求的前提下，比较其危及器官（ OAR）受照剂量、子野数、机器跳数之间是否有差异。迭代次数选择以50为梯度，高为300。结果对同一例患者，选择不同的迭代次数进行调强计划的SWO，对不同迭代次数的计划进行比较，股骨头、直肠、膀胱受照剂量基本没变化，计划总子野数和机器跳数变化不明显，差异无统计学意义（P＞0．05）。结论在使用CMS XIO 4．6．4设计宫颈癌术后调强放疗计划过程中，100次以下的迭代次数进行SWO优化为适合。可以在保证危及器官剂量、放疗总子野数和机器跳数基本不变的前提下，降低放疗计划设计时间从而提高工作效率。
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迭代次数对 CMSXIO4．64制定鼻咽癌调强计划时子野权重优化的影响
目的：探讨CMSXIO4．64制定鼻咽癌调强放疗计划，子野权重优化时迭代次数的选择对计划结果的影响。方法选择10例鼻咽癌放疗病例，采用CMSXIO4．64制定调强放疗计划。在SWO 过程中，调整迭代次数形成不同计划，在不影响临床靶区剂量要求的前提下，比较其子野数，机器跳数及正常组织受照剂量。结果对同一个患者在一定范围内的选择迭代次数进行SWO，形成的不同计划之间相比较，总机器跳数和子野数变化不明显。同时脑干、脊髓和腮腺的受照剂量基本没变化。结论在使用CMSXIO4．64制定鼻咽癌的调强放疗计划过程中，适当的缩减迭代次数进行SWO，能在不增加机器跳数、子野数和危及器官受照剂量的条件下，缩短计划的优化时间，提高物理师的工作效率。
关键词： 迭代次数 CMSXIO4.64 调强放疗 鼻咽癌 -
基于遗传算法优化的神经网络在人体脉象识别中的应用
人体脉象信息的分类、识别等诸多方面存在着大量复杂的非线性关系,针对传统神经网络结构的设计依赖于人的经验,以及学习和训练时长、学习收敛性很难保证的缺点,提出了一种利用遗传算法对神经网络的结构、连接权、初始阈值、学习率、动量因子同时进行优化,从而达到优化神经网络的算法.该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,提高网络的处理能力,为人体脉象识别方法提供新的理论思想和认知系统.
