基于遗传算法的医用直线加速器光子能谱重建方法

摘要

基于光子束中轴百分深度剂量(PDD),探讨研究了基于遗传算法的医用直线加速器光能能谱精确重建方法.首先,利用蒙特卡洛模拟仿真医用直线加速器治疗头,获得6 MeV光子束的模拟能谱以及单能光子中轴PDD数据;然后,根据测量得到的中轴PDD数据以及模拟得到的单能光子中轴PDD数据,运用遗传算法优化求解重建光子能谱.实验结果表明:重建能谱与蒙特卡洛模拟得到的能谱具有良好的一致性,平均相对误差为3.03%;根据重建能谱计算得到的中轴PDD数据与测量得到的中轴PDD数据之间的平均相对误差为1.0%,与蒙特卡洛模拟得到的中轴PDD数据之间的平均相对误差为2.0%.由此可见,利用所提方法进行光子束能谱重建可靠有效.