调强放疗后非小细胞肺癌原发灶退缩规律研究

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1、调强放疗后非小细胞肺癌原发灶退缩规律研究研究背景和研究目标研究方案及技术路线研究结果研究背景肺癌是全球范围内肿瘤相关的第一死因放疗或者同步放化疗是无法手术的患者唯一的可能治愈的方法肺癌放射治疗局部控制率仍较低研究背景肺癌病灶整体加量肿瘤异质性、敏感细胞照射过量、抗拒细胞剂量不足增加正常肺组织的受照剂量如何利用生物规律提高放疗疗效利用数学方法预测残留灶利用相关的临床参数，建立非小细胞肺癌放疗后残留灶的数学模型预测残留灶位置和体积研究目标研究方案及技术路线病理确诊的局部晚期NSCLC患者↓胸部定位CT↓肿瘤接受放疗或同步放化疗治疗↓放疗结束在治疗体位进行CT扫描↓测定放疗后原发灶退缩方向及体积

2、退缩率↓人工神经网络预测肺癌退缩规律放疗前靶区勾画以隆突下缘为原点，勾画肿瘤GTV，确定肿瘤体积及中心坐标放疗后保持治疗体位复查CT以隆突下缘为原点，勾画残留灶，确定放疗后残留灶体积及中心坐标放疗前放疗后NSCLC放疗后残留灶大小及位置影响因素众多：原发灶位置、大小、病理、诱导化疗、放疗剂量、是否联合化疗……不同因素对于最终结果影响程度不同各个因素间相互关系不明确人脑若干基本特性的抽象和模拟，在医学研究领域广泛应用模拟人脑的智能活动、模拟生物神经网络的结构和信息传导掌握隐含在样本内部各元素间的特殊关系，分析处理多因素且关系不甚明确的因果关系人工神经网络模型人工神经网络结构疗后肿瘤中心疗后肿

3、瘤体积疗前肿瘤中心病理放疗剂量放化疗疗前肿瘤体积……患者特点病人数60年龄68岁性别男42，女18病理类型鳞37，腺癌23分期IIIA/IIIBECOG评分0或1放疗方案同步放化疗50例，单放10例治疗评效PR50例，SD10例人工神经网络采用三层BP神经网络结构ANN(位置)输入参数疗前肿瘤中心的三维坐标、病理、剂量、放化疗及疗前肿瘤体积ANN(体积)输入参数包括治疗前肿瘤体积、病理类型、放疗剂量、放化疗随机选择23例样本组成训练集,筛选适合的模型参数37例样本构成预测集位置预测允许误差预测准确度1cm47.6%1.5cm70.9%体积预测体积误差预测准确度15%54%20%71%小结通

4、过人工神经网络可以建立非小细胞肺癌放疗后残留灶的数学模型模型可以初步预测的残留灶位置和体积目前预测效果仍不十分满意致谢北京大学数学系姜明李东风中国人民解放军总医院马林冯林春蔡博宁中国医学科学院肿瘤医院放疗科王绿化陈波北京协和医院放疗科张福泉沈捷福建省肿瘤医院李建成谢谢