Preview

Ядерная физика и инжиниринг

Расширенный поиск

Машинное обучение для формирования распределения дозы по глубине в протонной терапии

https://doi.org/10.56304/S2079562922050347

Аннотация

Рассмотрена возможность использования нейронной сети для вычисления весовых коэффициентов, соответствующих отдельным кривым Брэгга, при формировании равномерного распределения дозы по глубине для целей протонной терапии.

Об авторах

Л. Ю. Овчинникова
Институт ядерных исследований РАН; АО “НИИ “Феррит-Домен”
Россия

Москва, 117312;

Санкт-Петербург, 196006



А. С. Курилик
Институт ядерных исследований РАН
Россия

Москва, 117312



Список литературы

1. Яковлев И.А. Методы повышения конформности протонной лучевой терапии. Дис. к.ф.-м.н. 01.04.01. Москва. 2018.

2. RapidPlan Knowledge-Based Planning. Varian Medical Systems. 2013. https://www.varian.com/products/radiotherapy/treatment-planning/rapidplanknowledgebased-planning

3. Paramonov V., Durkin A., Kolomiets A.A // Proc. Russian Particle Accelerator Conf. (RuPAC’21). 2021. V. 27. P. 117. https://doi.org/10.18429/JACoW-RuPAC2021-FRB04

4. Allison J. et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys., Res. Sect. A. 2016. V. 835. P. 186. https://doi.org/10.1016/j.nima.2016.06.125

5. Ovchinnikova L. et al. // Proc. Russian Particle Accelerator Conf. (RuPAC'21). 2021. V. 27. P. 182. https://doi.org/10.18429/JACoW-RuPAC2021-MOPSA41

6. Paszke A. et al. // Adv. Neural Inform. Proc. Sys. 2019. V. 32. P. 8024. https://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deeplearning-library.pdf

7. Ovchinnikova L., Kurilik A. // Proc. LaPlas-2022. 2022. P. 297. https://laplas.mephi.ru/wp-content/uploads/2022/04/Teзиcы2022.pdf


Рецензия

Для цитирования:


Овчинникова Л.Ю., Курилик А.С. Машинное обучение для формирования распределения дозы по глубине в протонной терапии. Ядерная физика и инжиниринг. 2023;14(5):453-455. https://doi.org/10.56304/S2079562922050347

For citation:


Ovchinnikova L.Yu., Kurilik A.S. Machine Learning for Depth Dose Distribution Forming in Proton Therapy. Nuclear Physics and Engineering. 2023;14(5):453-455. (In Russ.) https://doi.org/10.56304/S2079562922050347

Просмотров: 22


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-5629 (Print)
ISSN 2079-5637 (Online)