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调强放疗是放疗史上的里程碑，发挥了越来越重要的作用。目前临床上采用调强的方式大多为静态调强，该方式单次治疗时间长，增加了放疗的风险和不确定性。旋转调强的单次治疗时间仅为静态调强的三分之一甚至更少，但存在可调参数多、约束条件复杂、剂量验证困难等问题，因而并未在临床上得到广泛的应用。本文对旋转调强放疗中关键技术（优化方法和剂量验证）进行了深入的研究，以解决上述问题并达到提高旋转调强实用性的目的。 根据广泛调研和结合临床实际，本文首先针对调强放疗中射野方向优化做了深入研究。确定射野个数后，通过在360°空间内离散射野方向并建立优化模型，借助蚁群算法和共轭梯度法优化出最优的射野方向组合。通过一个模拟例题和两个临床病例的测试，结果表明该方法可以快速找到最优的射野方向组合，为旋转调强优化提供了理论基础。 其次，对旋转调强优化算法进行了研究。为了满足临床效果和时间要求，采用共轭梯度法与扰动技术相结合的混合方法优化子野权重和形状，并对优化中涉及到的各关键步骤进行了详细的研究。采用美国医学物理学家学会(AAPM)TG-119号报告中的模拟例题和临床病例进行了测试，结果表明该方法可以在临床接受的时间内优化出旋转调强计划。另外研究了旋转调强中离散角度大小对旋转调强放疗计划优化效果产生的影响，给出了临床上离散角度的一般性原则，在保证治疗效果的前提下减少了优化时间。 最后，为了克服临床上旋转调强计划验证的困难，尤其是验证时以“水”代人的不精确性，本文设计并实现了基于蒙特卡罗方法的计划验证模块，通过DosePlanning Method(DPM)验证了放射治疗计划的可实施性，并经过实测例题和临床病例测试了基于蒙特卡罗方法的计划验证模块的正确性和有效性。