简介：摘要目的研究利用多目标优化（MCO）技术提高基于先验知识自动计划（KBP）模型的计划设计质量的可行性。方法选择55例已完成放疗的鼻咽癌患者，每个病例都采用固定野调强放疗技术。随机选择40个病例的调强放疗计划作为训练集1，通过多目标优化技术对训练集1中的放疗计划进行预处理，构建新的训练集2。将初始训练集1和处理后的训练集2作为样本，分别训练得到传统的KBP模型和多目标优化技术精炼后的MCO-KBP模型。在剩余15个病例中随机选择5例作为验证集，其余10例作为测试集。验证通过后用测试集对初始的人工计划以及传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的计划质量进行统计学分析。结果传统KBP模型和MCO-KBP模型生成自动计划的靶区剂量（D95%）均能满足临床要求，适形性指数与均匀性指数基本一致（P>0.05），且MCO-KBP模型生成的自动计划中重要危及器官的剂量比传统KBP模型更低（脑干Dmax平均偏低2.13 Gy，左、右腮腺Dmean分别平均偏低1.39、1.59 Gy，左、右视神经及垂体的Dmax分别平均偏低1.42、1.16、1.88 Gy，差异均有统计学意义）。结论与传统的KBP模型相比，精修后的MCO-KBP模型设计的调强放疗计划对危及器官的保护具有明显优势，利用MCO技术提高KBP模型的计划设计质量是可行的。
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