肿瘤放疗剂量预测深度学习方法研究

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我国恶性肿瘤患者的数量逐年上升,恶性肿瘤已成为威胁人类生命健康的重大疾病。肿瘤放射治疗因其治愈率高、适应病症范围广等优点,成为临床治疗肿瘤的重要方法之一。在实施放疗之前,临床肿瘤放疗医生和物理师需要设计和优化肿瘤放疗计划,以确保在最大程度杀死癌细胞的同时,使正常组织受到的照射剂量最小。基于知识的计划(Knowledge-Based Planning,KBP)是一种数据驱动放疗计划方法,通过利用大量先前优化的计划来对新计划进行预测,是近年来研究的热点。随着深度学习的发展,利用深度学习的方法对肿瘤放疗剂量进行预测的方法展现了它的优越性。与传统方法不同,基于深度学习的剂量预测方法无需手动提取特征即可对肿瘤患者受到的放疗剂量分布进行快速而准确的预测。本文基于2020年第62届美国医学物理学家协会年会(American Association of Physicists in Medicine,AAPM)举办的Open KBP挑战赛数据集,对深度学习方法在三维剂量预测上的应用进行了探索,主要研究成果如下:(1)剂量预测神经网络结构改进方法:对放疗三维剂量分布预测网络U-Net进行改进,探究了深度学习中卷积神经网络结构对三维剂量分布预测性能的影响,包括残差模块、注意力机制模块和网络级联。测试结果证实了这些改进的有效性,U-Net单模型的平均绝对剂量预测误差为2.619 Gy,结合了残差模块、CBAM模块的U-Net级联网络在参数量提升约4.5倍的情况下将平均绝对剂量预测误差降低至2.442 Gy;(2)剂量预测神经网络结构搜索方法:针对手动设计卷积神经网络结构的局限性,提出了一种基于梯度的神经网络结构搜索框架U-NAS,可自动高效地搜索最优性能的剂量预测网络结构。U-NAS单模型的平均绝对剂量预测误差为2.597Gy,其级联网络的误差为2.407 Gy;(3)剂量预测神经网络对抗学习集成方法:针对使用传统集成方法计算和时间成本较高的问题,本文提出了一种基于对抗学习的集成框架KDA-Net,利用知识蒸馏的原理,将U-NAS搜索出的结构作为教师模型,将U-Net作为学生模型,学生模型的参数量和预测时间不随用于集成的教师模型的数量而变化。KDA-Net将U-Net单模型的平均绝对剂量预测误差从2.619 Gy降低至2.565 Gy。
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