简介: 摘要:如今人们食糖品质的要求越来越高,精制糖由于品质高,不含硫、杂质少、色值低,很受消费者的喜欢,将逐渐取代硫化白砂糖。精炼糖厂生产精制糖的关键是清除原糖中的杂质和色素,绝大部分杂质和色素都是在饱充过程中被碳酸钙吸附,经过板框压滤机过滤除去的,饱充是生产精制糖的关键技术和控制点,饱充效果的好坏直接影响产品的产量与质量。
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。