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基于深度强化学习的剂量体积约束调强放疗计划虚拟治疗规划系统研究

一、研究团队与发表信息

本研究由美国德克萨斯大学阿灵顿分校物理系的Damon Sprouts与Yujie Chi（通讯作者），以及德克萨斯大学西南医学中心放疗科创新放疗计算与硬件技术（iTORCH）实验室的Yin Gao、Chao Wang、Xun Jia和Chenyang Shen（共同通讯作者）合作完成。研究成果以《The development of a deep reinforcement learning network for dose-volume-constrained treatment planning in prostate cancer intensity modulated radiotherapy》为题，发表于期刊《Biomedical Physics & Engineering Express》，最终版本发布于2023年6月。

二、学术背景与研究目标

科学领域与背景

研究属于放射治疗计划优化领域，聚焦于前列腺癌调强放射治疗（IMRT, Intensity Modulated Radiation Therapy）的自动化规划。当前商业治疗计划系统（TPS, Treatment Planning System）虽能自动求解优化问题，但需人工反复调整目标/约束参数以获得临床可接受计划，耗时且依赖经验。现有自动化方法（如基于知识的规划KBP、多目标优化MCO）存在局限性：KBP依赖于历史计划数据的相似性，MCO需生成大量Pareto最优解，均无法保证效率与质量。

研究目标

开发一种基于深度强化学习（DRL, Deep Reinforcement Learning）的虚拟治疗规划器（VTP, Virtual Treatment Planner），使其能像人类一样操作剂量体积约束优化引擎，自动生成高质量IMRT计划，并验证其在商业系统（如Varian Eclipse TPS）中的适用性。

三、研究方法与流程

1. 研究框架设计

研究采用智能自动治疗规划（IATP, Intelligent Automatic Treatment Planning）框架，包含以下核心模块：
- TPS系统：开发了与Eclipse TPS功能匹配的剂量体积约束优化引擎，目标函数包含PTV（计划靶区）的上下限约束、OARs（危及器官）上限约束及DVH（剂量体积直方图）优化（公式1）。
- 虚拟规划器（VTP）：基于Q学习的DRL网络，包含9个子网络（对应9个可调参数），输入为当前计划DVH曲线，输出为参数调整动作（增加/减少/保持）。
- 评估系统：采用ProKnow评分（满分9分）量化计划质量，作为强化学习的奖励信号。

2. VTP网络构建

• 网络架构：每个子网络含20层隐藏层（含批归一化、LeakyReLU激活函数等），输入为DVH采样数据，输出为参数调整动作的Q值。
  
• 训练策略：
  
  • 经验回放（Experience Replay）：存储历史调整经验，随机抽取小批量数据训练以降低相关性。
    
  • ε-贪婪探索：初始高探索率（ε=0.999），随训练逐步降低至0.333。
    
  • GPU加速：通过PyCUDA实现稀疏矩阵运算加速，训练效率提升2倍（时间从80小时缩短至40小时）。
    

3. 实验设计

• 数据分集：64例前列腺癌患者分为训练集（10例）、验证集（2例）、测试集（50例）及Eclipse测试集（2例）。
  
• 训练流程：
  
  • 每轮训练从初始均匀射野强度开始，VTP依次调整参数（如PTV权重λ、膀胱/直肠剂量上限等），直至ProKnow评分达9分或达最大调整步数（30步）。
    
• 测试流程：
  
  • 内部TPS测试：50例患者独立测试，记录计划评分与剂量体积参数。
    
  • Eclipse对接测试：通过API连接商业系统，验证VTP在真实临床环境中的表现。
    

四、主要研究结果

1. 训练与验证集表现

• 训练集初始平均评分5.51±2.16，优化后提升至8.35±2.59，其中6例达满分9分。
  
• 验证集评分从4.5±1.50提升至8.69±0.27，证实VTP策略有效性。
  

2. 测试集性能

• 剂量体积参数改善：
  
  • 膀胱V(75 Gy)从19.8%降至12.5%，直肠V(75 Gy)从26.6%降至5.2%，均显著优于临床标准（表3）。
    
  • PTV剂量热点（D0.03 cc）从80.8 Gy升至85.0 Gy，但仍低于安全阈值（87.12 Gy）。
    
• 评分提升：50例平均评分从6.18±1.75提升至8.14±1.27，耗时分钟/例（人工规划约3分钟）。
  

3. Eclipse系统测试

• 2例患者的ProKnow评分从8分分别提升至8.4和8.7，证明VTP可适配商业系统且无需额外调参。
  

五、研究结论与价值

1. 科学价值：

   • 首次将DRL应用于剂量体积约束的复杂IMRT优化，扩展了IATP框架的适用性。
     
   • 提出的VTP能自主决策参数调整，其策略可迁移至商业TPS（如Eclipse），为临床自动化提供新范式。
     

2. 应用价值：

   • 提升计划质量一致性，减少人工干预，单例规划时间缩短至1分钟。
     

六、研究亮点

1. 方法创新：

   • 开发了多子网络DRL架构，支持9参数并行调整，较此前研究（如Shen et al., 2020仅5参数）更复杂。
     
   • 提出剂量体积约束优化引擎作为商业TPS的“近似替代”，便于算法预训练。
     

2. 技术突破：

   • 结合PyCUDA加速稀疏矩阵运算，训练效率提升7.1倍，为大规模DRL医疗应用提供参考。
     

七、局限与展望

1. 局限性：
   
   • 少数低初始评分（2-4分）案例优化效果有限，或需改进经验回放策略。
     
2. 未来方向：
   
   • 引入分层强化学习（如Shen et al., 2021b）降低网络复杂度，或探索多目标分阶段优化。