曹瑞芬,李国丽,宋钢,等.用于逆向放疗计划多目标优化的改进快速非支配排序遗传算法ANSGA-Ⅱ[J].中华放射医学与防护杂志,2007,27(5):467-470.CAO Rui-fen,LI Quo-li,SONG Gang,et al.An improved fast and elitist multi-objective genetic algorithm-ANSGA-Ⅱ for multi-objective optimization of inverse radiotherapy treatment planning[J].Chin J Radiol Med Prot,2007,27(5):467-470
用于逆向放疗计划多目标优化的改进快速非支配排序遗传算法ANSGA-Ⅱ
An improved fast and elitist multi-objective genetic algorithm-ANSGA-Ⅱ for multi-objective optimization of inverse radiotherapy treatment planning
投稿时间:2006-12-05  
DOI:
中文关键词:  逆向计划  多目标优化  多目标进化优化算法  NSGA-Ⅱ  ANSGA-Ⅱ
英文关键词:Inverse planning  Multi-objective optimization  Multi-objective evolutionary optimization algorithm  NSGA-Ⅱ
基金项目:国家“973”计划项目(2006CB708307),安徽省自然科学基金项目(070413081)
作者单位
曹瑞芬 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
李国丽 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
宋钢 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
赵攀 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
林辉 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
吴爱东 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
黄晨昱 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
吴宜灿 230031 合肥, 中国科学院等离子体物理研究所 
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中文摘要:
      目的 对逆向放射治疗计划进行多目标优化算法研究,以期为逆向放射治疗计划系统提供高效的优化算法选择。方法 快速非支配排序遗传算法-NSGA-Ⅱ作为多目标进化优化算法的代表,优于其他算法。利用NSGA-Ⅱ在多目标优化中的优势,并针对其交叉变异操作不够灵活,进行改进形成自适应交叉变异快速非支配排序遗传算法(简称ANSGA-Ⅱ);寻优过程中,根据逆向放射治疗计划优化的特性,在算法每一代充分利用决策变量的先验知识进行种群生成,来提高算法的全局寻优能力。结果 用优化一张人体头部CT片上靶区、危及器官、其他正常组织的平均剂量实例进行测试,本文算法可以在几分钟内找到满意解。结论 本文算法可以为实际的逆向放射治疗计划优化提供优化方法选择。
英文摘要:
      Objective To provide a fast and effective multi-objective optimization algorithm for inverse radiotherapy treatment planning system. Methods Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-NSGA-Ⅱ is a representative of multi-objective evolutionary optimization algorithms and excels the others. The paper produces ANSGA-Ⅱ that makes use of advantage of NSGA-Ⅱ, and uses adaptive crossover and mutation to improve its flexibility; according the character of inverse radiotherapy treatment planning, the paper uses the pre-known knowledge to generate individuals of every generation in the course of optimization, which enhances the convergent speed and improves efficiency. Results The example of optimizing average dose of a sheet of CT,including PTV、OAR、NT, proves the algorithm could find satisfied solutions in several minutes. Conclusions The algorithm could provide clinic inverse radiotherapy treatment planning system with selection of optimization algorithms.
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