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线性优化与对偶问题求解在剂量控制中的应用（以放射治疗为例）.rar

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简介：
本研究探讨了线性优化及对偶理论在线放疗中剂量规划的应用，通过精确控制辐射剂量，提高疗效并减少副作用，实现个性化医疗方案。 使用线性优化模型来确定放射治疗射线的最优射野强度，并给出剂量分布（画出剂量分布图）。从原问题求解过程中还可以得到对偶问题的最优解。

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  • 线性优化与对偶问题求解在剂量控制中的应用（以放射治疗为例）.rar
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    本研究探讨了线性优化及对偶理论在线放疗中剂量规划的应用，通过精确控制辐射剂量，提高疗效并减少副作用，实现个性化医疗方案。 使用线性优化模型来确定放射治疗射线的最优射野强度，并给出剂量分布（画出剂量分布图）。从原问题求解过程中还可以得到对偶问题的最优解。
     
  • 完整乳腺癌治疗中常规2D与3D保形放射治疗的剂量学对比分析
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    本研究对比了在完整乳腺癌治疗过程中，常规二维放疗与三维适形放疗的技术优势和剂量分布特点，旨在评估两种技术的有效性和安全性。 背景：保守性乳房手术（CBS）后的放射治疗（RT）技术有所不同。与2维（2D）计划相比，三维（3D）计划可以实现更好的计划优化，并且还可以为计划目标体积（PTV）和风险器官（OAR）创建剂量体积直方图（DVH）。患者与方法：这项研究包括在埃及国家癌症研究所（NCI），于2016年1月至6月期间连续进行全乳和锁骨上区域放射治疗的20例CBS患者的临床数据。所有患者均按照2D方式进行初步计划，切线场“ Limited 2D”（Limit-2D）中允许同侧肺部的距离不超过2厘米。随后根据放射治疗肿瘤学小组（RTOG）指南，在每个患者的同一计算机断层扫描（CT）切片上进行3D和基于PTV的中央切片2D计划“ Modified 2D”（Mod-2D）。单等中心技术（MIT）用于3D平面图。使用DVH参数比较这三个治疗方案。 结果：与Limit-2D相比，3D计划中完整乳房的覆盖率有所提高（V95% = 95%，Vs为69%，p=0.036），锁骨上区域PTV的覆盖率也得到提升(V90%= 90%, Vs 65%, p=0.01)。
     
  • 关于Eclipse剂量计算与快速剂量计算器在单次及多次优化强度调控质子治疗方案中用于多束治疗脑癌的剂量对比研究论文
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    本论文探讨了Eclipse剂量计算系统和快速剂量计算器在单次及多次优化强度调控质子疗法中的应用，重点比较了两者在多束照射治疗脑癌时的剂量分布差异。 这项研究旨在探讨强度调节质子治疗（IMPT）计划中存在的剂量误差问题。我们关注的是Varian Eclipse治疗规划系统（TPS）与用于单场优化(SFO)及多场优化(MFO) IMPT计划的快速剂量计算法(FDC)之间的剂量差异。近年来，有学者报告了在最终多场质子弧疗法中的剂量学益处，因此我们也想评估不同数量的束和角度如何影响IMPT方案的效果。 为此，我们对一位具有复杂脑癌病变的患者进行了TPS计划，并设计了一系列包含多种光束角度的SFO及MFO IMPT方案。通过常规笔形束算法与FDC两种方法计算了每个IMPT计划中的剂量分布情况，并比较了两者之间的差异参数。 研究结果显示，在CTV（临床靶区）区域，相对于使用FDC法得出的结果，TPS系统高估了400-500 cGy (RBE)的最小剂量。这种误差可能对治疗效果产生重要影响。另外我们发现对于右侧视神经的最大剂量差异约为900 cGy（RBE），这同样可能具有临床意义。 在对比单场优化与多场优化IMPT方案时，没有观察到显著的不同之处；然而，在SFO和MFO IMPT计划中，TPS与FDC之间的差异主要取决于光束布局及存在异质组织。
     
  • 放射治疗计划剂量学研究中批量数据获取软件
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    本软件专为放射治疗领域设计，旨在高效、精确地收集和处理大量剂量学数据，支持研究人员优化放疗方案，提升肿瘤治疗效果。 目前放疗计划剂量学数据采集通常依赖于治疗计划系统（TPS）中的剂量体积直方图（dose-volume histogram, DVH）模块，并通过人工采样方式在每个计划DVH曲线上获取待评估组织的剂量或体积数据。然而，对于一些特殊的评估指标如适形指数（conformity index，CI）、均匀性指数（homogeneity index, HI）和剂量跌落指数（Gradient index，GI），仍需手动计算。 尤其在放疗计划的数据回顾性分析等科研工作中，大量患者计划的数据采集非常耗时，并且会严重占用TPS的临床工作资源。因此，本程序基于从TPS导出的放射治疗计划DICOM标准文件进行解析，实现对这些文件的读取、剂量学评估指标计算以及批量抓取和单个计划简单展示的功能，从而为放疗科研工作提供便利。
     
  • Matlab在非线性函数逼近中的控制与优化问题
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    本研究探讨了利用MATLAB工具对非线性函数进行逼近时遇到的控制与优化挑战，提出有效的解决方案和技术方法。 在MATLAB神经网络中可以实现函数不确定性逼近，并且可以在Simulink中进行实现。这种方法可用于非线性控制中的未知函数逼近问题。
     
  • 分治法在实验二中的应用：求解最近点对问题
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    本文探讨了在实验二中使用分治法解决计算几何的经典问题——最近点对问题的方法和步骤，展示了分治策略的有效性和简洁性。 在本实验中，我们将深入探讨一个重要的算法设计策略——分治法，并将其应用于解决实际问题：寻找一组二维平面上的点对之间的最短距离。这个任务是计算机科学中的经典数据结构与算法问题，通常被称为“最近点对”问题。在这个实验中，我们将使用C++编程语言来实现这一算法。 我们需要理解分治法的基本思想。分治法是一种将大问题分解为若干个规模较小、相互独立且形式相同的子问题的方法，然后递归地解决这些子问题，并最终合并结果以得到原问题的解。关键在于如何有效地进行分割和合并操作。 对于“最近点对”问题，我们可以按照以下步骤应用分治法： 1. **划分阶段**：将输入的点集根据横坐标（或纵坐标）分成两个相等的部分。这样可以确保所有点都在分割线的一侧或者两侧。 2. **解决子问题**：在每个部分中分别寻找最近点对，可以通过递归继续应用分治法来处理这些较小的问题。 3. **合并阶段**：检查跨越分割线的可能最近点对，并计算最短距离。这是关键步骤，因为可能存在跨过分割线的更近的距离。 在C++实现时，我们可能会使用STL库中的数据结构和函数，例如`vector`来存储点集，以及自定义比较函数处理排序等操作。递归是分治法的核心部分，在设计过程中需要考虑灵活性以适应不同的子问题场景。 文件中可能包含具体代码示例用于说明如何实现这一算法。此外，我们可能会用Python编写另外的版本，并利用诸如`numpy`库来提高效率。 在编程实践中需要注意以下几点： - **时间复杂度**：理想的分治法解决方案应该具有良好的时间性能，在处理“最近点对”问题时可以达到O(n log n)的时间复杂度。 - **空间复杂度**：除了关注算法的运行速度，还需要考虑内存使用情况。递归可能会增加额外的空间开销，因此需要合理设置递归深度以控制这种影响。 - **错误处理**：确保代码能够正确地应对各种边界条件和异常情况。 通过这个实验，你不仅可以掌握分治法的基本概念及其应用技巧，还能提升对C++及Python编程语言的理解，并增强解决实际问题的能力。同时，这也是一种很好的实践机会来了解如何将复杂的大问题分解为更易于处理的小部分，并组合这些小部分的解决方案以得到最终答案。
     
  • 放射治疗的DICOM RT实例文件
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    本资源包含多种放射治疗中的DICOM RT实例文件，用于展示和测试不同类型的放疗数据交换与处理。 DICOM RT是关于放射治疗方面的DICOM标准。这里提供了来自某知名厂商的四个IOD实例dcm文件。
     
  • 单形替换法在最优化问题中的应用求解最优解
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    本研究探讨了利用单形替换法解决最优化问题的有效性，通过具体案例分析展示了该方法在寻找全局或局部最优解上的优越性能和广泛应用前景。 使用单行替换法求函数极小值的MATLAB编程，在迭代27次后得出结论。
     
  • 共轭对偶与优化.rar
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    本资料探讨了数学规划中的共轭对偶理论及其在优化问题中的应用，涵盖线性与非线性模型，旨在为研究和工程实践提供强有力的分析工具。 最近在阅读Rockafellar的大作《Conjugate Duality and Optimization》。原本计划读他的《Convex Analysis》，但那本书篇幅很长，让人望而却步。因此我决定先从较薄的书籍入手，《Conjugate Duality and Optimization》可以看做是《Convex Analysis》的一个补充材料，但由于我没有预先阅读过《Convex Analysis》，所以这本书的内容读起来特别费劲，尽管它只有七十多页。
     
  • 矩量法在电磁辐射与散射问题中的应用
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    本研究探讨了矩量法在解决电磁辐射和散射问题中的理论基础及其应用实践，展示了该方法在工程领域的重要性和有效性。 电磁辐射与散射问题的矩量法 李世智编著 电子工业出版社1985年出版。