文献类型：期刊文章

作　　者：朱健[1,2] 白曈[2] 李宝生[1,2] 舒华忠[1] Antoine Simon[3] Renaud de Crevoisier[3]

机构地区：[1]东南大学影像科学与技术实验室,南京210096 [2]山东省肿瘤防治研究院,济南250117 [3]雷恩第一大学信号与图像实验室,法国雷恩35510

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61271312;81272501;81301298);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2011CB707904)

年　　份：2015

卷　　号：45

期　　号：2

起止页码：256-259

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20151700789951)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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.

关 键 词：肿瘤 放射治疗  并发症 NTCP模型  

分 类 号：TP391.9]