论文研究 前列腺VMAT治疗计划的自动启发式优化
目的:研究遗传算法自动治疗计划。 方法:基于遗传算法(GA)的Python脚本用于前列腺癌的VMAT治疗计划。 该脚本是使用Python代码在RayStation治疗计划系统中实现的。 考虑了两种不同的临床处方:78 Gy计划以39个分数(GROUP 1)计划目标体积,同时整合增强剂量(前列腺床为70.2 Gy,精囊为61.1 Gy)(GROUP 2)。 该脚本会根据GA自动优化PTV和OAR的剂量。 与使用Monaco TPS(M)和Pinnacle3(AP)的自动计划模块创建的相应计划进行了比较。 使用PlanIQ软件的总分(TS)对计划进行评估,包括目标覆盖率和OAR保留率以及放射肿瘤学
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