核医学物理研究所将在第68届AAPM年会上展示多项放射治疗研究成果

中国科学技术大学核医学物理研究所老师和同学将参加2026年7月19-22日在加拿大温哥华召开的第68届美国医学物理学家协会（American Association of Medical Physicists, AAPM）年会。团队研究生为第一作者今年提交7篇会议论文全部被正式接收，其中3篇入选口头报告（2篇Proffered Program SNAP Oral、1篇John R. Cameron & John R. Cunningham Early-Career Investigator Symposium (ECIS)），4篇入选Poster展示（3篇Therapy General Poster Discussion、1篇Therapy Digital Poster Viewing）。这些会议论文涵盖靶向α粒子治疗微剂量学、放射性核素治疗剂量学、近距离治疗优化、多粒子蒙特卡罗剂量计算、质子治疗QA以及BNCT等领域，充分体现了研究所在AI+蒙特卡罗融合、数据高效学习及新型粒子治疗技术方面的创新实力。AAPM是世界上最大的医学物理领域的年会，每年参加人数约4000人，投稿中大约10%被选为口头报告。中国科大核医学物理研究所长期致力于蒙特卡罗精确剂量学、人工智能辅助治疗计划及新型放射治疗技术研发。此次7篇会议论文集中展现了体现了研究所从基础物理到临床转化的完整科研链条，更将为全球放射治疗精准化、智能化和BNCT临床推广提供有力技术支撑。

投稿的7篇摘要详细信息见下表：

入选类别	论文题目	作者	主要内容
John R. Cameron & John R. Cunningham Early-Career Investigator Symposium (ECIS)	Efficient Monte Carlo Framework for Microdosimetry In TAT: Microdosimetric Mird Formalism and Split-Tree Recombination Method	Jiawei Zhu, Xiaoyu Li, Shiquan Cao, Yaping Qi, Zhi Chen	开发高效蒙特卡罗微剂量学框架，提出微剂量MIRD形式主义和Split-Tree Recombination Method（STRM），显著提升靶向α粒子治疗（TAT）中223Ra、225Ac等长衰变链同位素的微剂量计算效率与精度。
Proffered Program Radiopharmaceuticals SNAP Oral	A Data-Efficient Unsupervised Deep Learning Deformable SPECT/CT Registration Framework for Voxel-Level Radionuclide Therapy Dosimetry	Junyi Liu, Xuanhe Wang, Hui Zhang, Ziqiu Xu, Xuemei Wang, Zhi Chen，Xie George Xu	提出NuFit-Reg无监督深度学习框架，通过两阶段训练策略实现数据高效的SPECT/CT可变形配准，支持I-131放射性核素治疗的体素级精准剂量学。
Proffered Program Therapy Physics SNAP Oral	A fast dosimetric optimization method of intensity modulated brachytherapy(IMBT) treatment plans for cervical cancer	Junyi Liu, Miao Qi, Jieping Zhou, Bing Yan, Aidong Wu, Xie George Xu	开发基于ARCHER-IMBT与共轭梯度算法的IMBT快速优化方法，可显著降低宫颈癌患者膀胱和直肠剂量，为非侵入性治疗提供新方案。
Therapy General Poster Discussion	AI-Denoising Methods for Real-Time Multi-Particle Monte Carlo Dose Calculations Covering Photons, Protons, Carbon Ions and Neutrons	Xuanhe Wang, Ripeng Wang, Yuxin Wang, Zirui Ye, Meitong Wei, Xie George Xu	提出轻量级AI去噪模型与ARCHER引擎融合，实现覆盖光子、质子、碳离子及BNCT中子的实时多粒子蒙特卡罗剂量计算。
Therapy General Poster Discussion	Multi-Institutional Evaluation of a Universal GPU-Accelerated Monte Carlo Virtual-Source Model for Proton Therapy Commissioning and QA	Ripeng Wang, Mark Ka Heng Chan, Zhiyong Yang, Jingfang Zhao, Hsiao-Ming Lu, Lingjing Pan, Chao Shan, Winston Wang, Xi Pei, Shijun Li, X. George Xu	多中心验证通用GPU加速蒙特卡罗虚拟源模型，为不同质子治疗平台提供高精度调试与QA解决方案。
Therapy General Poster Discussion	Monte Carlo-Based Feasibility Study of Large-Area 2D Micromegas Detector for Real-Time Beam Monitoring in Boron Neutron Capture Therapy	Tianhe Lu, Zirui Ye, Yuxin Wang, Meitong Wei, Xie George Xu	通过Geant4虚拟临床试验验证大面积2D Micromegas探测器用于BNCT实时束监测的可行性，束衰减极小且符合辐射安全标准。
Therapy Digital Poster Viewing	Development of a GPU-Accelerated Continuous-Energy Monte Carlo Method for BNCT dose Calculation	Yuxin Wang, Zirui Ye, Meitong Wei, Xi Pei, Xie George Xu	开发GPU加速连续能量ARCHER-Neutron代码，实现BNCT高精度快速剂量计算，较Geant4加速30-78倍。