| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 放疗计划剂量学特征的预测方法及其比较 | 第15-27页 |
| 2.1 线性模型与剂量学指征项预测 | 第15-18页 |
| 2.1.1 剂量学指征项概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 剂量学指征项预测模型 | 第16-18页 |
| 2.2 概率估计方法与DVH预测 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于sub-DVH的DVH预测方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于核密度函数的DVH预测方法 | 第20-21页 |
| 2.3 支持向量回归与神经网络方法应用于剂量学特征预测 | 第21-25页 |
| 2.3.1 SVR应用于DVH预测 | 第22页 |
| 2.3.2 神经网络应用于三维剂量分布预测 | 第22-25页 |
| 2.4 不同预测方法的比较 | 第25-27页 |
| 第三章 支持向量回归应用于三维剂量分布预测的研究 | 第27-38页 |
| 3.1 SVR三维剂量分布预测模型构建 | 第27-31页 |
| 3.1.1 SVR预测模型框架 | 第27-28页 |
| 3.1.2 特征提取与模型构建 | 第28-31页 |
| 3.1.3 模型预测准确性评价 | 第31页 |
| 3.2 模型训练与验证 | 第31-36页 |
| 3.2.1 模型训练结果 | 第31-33页 |
| 3.2.2 模型验证结果 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于神经网络的放疗计划三维剂量分布预测研究 | 第38-51页 |
| 4.1 三维剂量分布预测框架 | 第39页 |
| 4.2 数据与特征提取 | 第39-41页 |
| 4.3 模型建立 | 第41-43页 |
| 4.4 模型训练和测试 | 第43-44页 |
| 4.5 预测准确性评价 | 第44页 |
| 4.6 实验结果 | 第44-49页 |
| 4.6.1 模型训练结果 | 第44-46页 |
| 4.6.2 模型预测结果 | 第46-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-55页 |
| 5.1 主要研究内容及成果 | 第51-53页 |
| 5.2 存在的主要问题及展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |