摘要：目的使用基于反向传播(BP)神经网络的机器学习方法对鼻咽癌患者的Gamma通过率建立预测模型,并评估其实用性。方法收集2018-01-01-2020-10-31苏州大学附属第一医院放疗科收治的106例Ⅱ~Ⅲ期鼻咽癌患者临床资料,均采用同步加量9野均分动态调强治疗方案。提取患者放疗计划中与射野复杂性相关的31个指标,同时用mapcheck2测量954个射野的实际剂量分布,得到2%/2 mm、2%/3 mm、3%/2 mm和3%/3 mm(10%阈值和全局归一)4组参数下的Gamma通过率,将射野复杂度指标与4组Gamma通过率分别进行Spearman相关性分析,选择其中有统计学意义的指标作为神经网络学习的输入特征,90%数据作为训练集,10%数据作为测试集,对4组参数分别建立神经网络预测模型。结果在与射野复杂性相关的31个指标中,调制复杂度、射野调制性等多个指标与测量Gamma通过率的Spearman相关系数差异有统计学意义,均P<0.05。2%/2 mm、2%/3 mm、3%/2 mm和3%/3 mm 4组神经网络模型预测的Gamma通过率最大偏差分别为4.10%、2.80%、3.20%和2.77%,其中99%的射野预测值与实际测量值的绝对偏差≤3%。结论基于计划射野复杂性特征建立的BP神经网络模型可以对不同标准Gamma通过率进行准确预测,有助于提前发现Gamma通过率低的计划,对临床计划设计和放射治疗质量保证(QA)工作都具有一定的指导意义。

摘要：本共识围绕医学物理学科的教育现状、专业方向建设、课程设计、实习要求及研究生毕业标准等方面探讨了中国医学物理学科的建设与发展,以应对社会对健康与医疗服务需求的增长及医疗设备国产化的挑战。目前,中国医学物理教育面临教育途径多样性、课程设计差异性、师资短缺等问题,在此,讨论了整合国际经验,构建全面、规范化的医学物理学科体系的策略,体系涵盖放射治疗物理、医学影像物理、核医学物理、放射防护物理、放射生物物理及放射工程物理等方向,并强调人工智能技术的融合,以提高诊疗的准确性和效率。此外,还探讨了医学物理研究生教育的改进,包括师资和教学环境建设、专业课程设置等;还需建立教学质量评估机构,确保教育内容与国际标准一致,反馈学生和雇主的需求。本共识提倡全面提升医学物理学科的规模和影响力,提升教育质量和专业水平,实现教育的精细化和精英化,并加强国内外合作,以期达到国际先进水平,支撑“健康中国2030”政策目标。

摘要：放射抗拒是目前脑胶质瘤治疗的一大障碍，阐明其原理就有可能设计出针对性的放疗方案，提高疗效。人们既往对胶质瘤进行辐射敏感性的研究时大都采用单株细胞或不同种系不同脑胶质瘤细胞株进行比较，这些方法为探讨其辐射抗拒的机制提供了不少信息。如果以同一来源不同放射敏感性的一对细胞为对象进行对照研究，将有更多优势。

摘要：目的 使用MOSTET探测器观察分析乳腺癌术后5种常用放疗技术在模体中的剂量分布特点,同时验证TPS计划剂量准确性,为临床治疗方案及技术选择提供剂量学依据.方法 使用高仿真模体模拟成年女子左侧乳腺癌术后患者.对患侧胸壁靶区的代表测量点及其不同深度测量点进行标记定位后,在TPS上分别设计正向IMRT、逆向IMRT、3DCRT、6 MeV电子线、9 MeV电子线照射方案.最后对模体进行模拟照射,并对各点进行实时测量.采用方差分析检验5种方法间总差异.结果 正向IMRT、逆向IMRT、3DCRT、6 MeV电子线、9 MeV电子线实测平均剂量在表面的分别为74.32、69.21、73.97、75.86、81.41 cGy （F=3.36,P＜0.05）,0.5cm深度的分别为95.59、93.37、96.78、99.63、94.97 cGy（F=2.40,P＞0.05）,1.0cm深度的分别为103.42、102.53、103.48、88.89、101.36 cGy （F=7.19,P＜0.05）,近胸壁肺的分别为82.74、68.24、85.34、21.49、75.02 cGy （F=46.43,P＜0.05）.5种方法的平均剂量偏差在表面的为-8.04％（-6.57％ --11.93％）,0.5 cm深度的为-1.95％（2.15％--5.90％）,1.0 cm深度的为0.65％（-2.87％ - 3.22％）,近胸壁肺的为-3.53％（3.90％--8.93％）.结论 MOSFET探测器配以相应的仿真模体可以测量体内某部位的实际剂量,对放疗QA与QC提供了一种较好方法,亦可用于评价不同放疗技术的剂量学特点.MOSFET探测器适用于乳腺癌放疗的在体剂量监测,指导补偿膜的间隔使用以调整剂量,纠正误差,提高靶区吸收剂量的准确性.