SPO算法
FMO和SPO是uARC的两种优化策略,区别在于生成子野形状的方式不同。在优化设置中可进行选择。
将优化弧段等分形成小弧段,每个小弧段中间位置建立一个虚拟静态射野。通过分组优化,多轮调用FMO+LS优化模块(FMO对所有虚拟射野进行通量图优化,LS将每个优化后的通量图分别转化为一组控制点形状和跳数)的模式。形成一组理想的子野形状和跳数作为CPO初始解。
以MC 1%,3mm网格优化鼻咽癌双弧为例列举两者区别如下。
比较项 | FMO | SPO |
---|---|---|
第一次优化时间 (50次迭代) |
2m12s | 4m05s |
继续优化时间 (50次迭代) |
1m11s | 1m02s |
分野算法 | 两个射野自动分区域优化 | 需要锁野:支持自动锁野或由用户手动设置JawLock的范围 |
计划效果 (首次优化达标率) |
低 | 高 |
执行效率 | 通常 90s/360° | 通常 60s/360° |
Note: SPO算法支持自定义时间
当uArc技术选择了SPO算法时,在射束优化设置中设置期望执行时间,计划优化效果会有体现。默认时间是90秒。适当延长执行时间可部分提高计划优化效果,在容忍范围内缩短时间降低计划优化质量可获得治疗效率提高。