东南大学学报（自然科学版）
東南大學學報（自然科學版）
동남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2015年
2期
256-259
,共4页
朱健%白瞳%李宝生%舒华忠%Antoine Simon%Renaud de Crevoisier
硃健%白瞳%李寶生%舒華忠%Antoine Simon%Renaud de Crevoisier
주건%백동%리보생%서화충%Antoine Simon%Renaud de Crevoisier
肿瘤%放射治疗%并发症%NTCP模型
腫瘤%放射治療%併髮癥%NTCP模型
종류%방사치료%병발증%NTCP모형
tumor%radiotherapy%complication%NTCP (normal tissue complication probability) model
为了建立具有群体特异性的肿瘤放疗NTCP预测模型,提出了一种模型参数拟合方法.首先,基于NTCP模型的特点构建最大似然函数;然后,分别采用确定性优化方法和随机性优化方法对最大似然函数进行优化,分析优化过程的时间成本及优化结果,探讨用于拟合NTCP模型参数的最优方法.实验结果表明,用于拟合NTCP模型参数的最大似然函数是非凸的,存在局部最优解;遗传算法是一种最稳定的最大似然函数优化方法,其运行时间比模拟退火算法短,而且可以在每次优化结束后给出全局最优解,以作为NTCP模型参数.所提方法可以帮助肿瘤放疗工作者在临床随访数据的基础上建立具有群体特异性的放疗并发症预测模型.
為瞭建立具有群體特異性的腫瘤放療NTCP預測模型,提齣瞭一種模型參數擬閤方法.首先,基于NTCP模型的特點構建最大似然函數;然後,分彆採用確定性優化方法和隨機性優化方法對最大似然函數進行優化,分析優化過程的時間成本及優化結果,探討用于擬閤NTCP模型參數的最優方法.實驗結果錶明,用于擬閤NTCP模型參數的最大似然函數是非凸的,存在跼部最優解;遺傳算法是一種最穩定的最大似然函數優化方法,其運行時間比模擬退火算法短,而且可以在每次優化結束後給齣全跼最優解,以作為NTCP模型參數.所提方法可以幫助腫瘤放療工作者在臨床隨訪數據的基礎上建立具有群體特異性的放療併髮癥預測模型.
위료건립구유군체특이성적종류방료NTCP예측모형,제출료일충모형삼수의합방법.수선,기우NTCP모형적특점구건최대사연함수;연후,분별채용학정성우화방법화수궤성우화방법대최대사연함수진행우화,분석우화과정적시간성본급우화결과,탐토용우의합NTCP모형삼수적최우방법.실험결과표명,용우의합NTCP모형삼수적최대사연함수시비철적,존재국부최우해;유전산법시일충최은정적최대사연함수우화방법,기운행시간비모의퇴화산법단,이차가이재매차우화결속후급출전국최우해,이작위NTCP모형삼수.소제방법가이방조종류방료공작자재림상수방수거적기출상건립구유군체특이성적방료병발증예측모형.
