论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.09552
本论文的主要内容（除去附录）

1.背景

放射治疗(后面称为放疗)：是利用电离辐射治疗实体肿瘤的技术之一
原理：释放到癌组织中的辐射剂量会损害肿瘤细胞的DNA，导致其死亡或减缓肿瘤的生长
用电离辐射治疗时最困难的挑战之一：

向目标肿瘤提供最佳剂量，同时保持周围健康组织中的辐射尽可能低

当今最常用的技术之一：强度调制放疗（IMRT）
IMRT的核心思想：对所施加的辐射进行调制，以在患者体内达到最佳剂量分布
缺点：由于该优化调制通过求解一个困难的数值优化问题获得的，所以有大量的优化参数和对最终辐射剂量分布的众多约束

在过去的几年中，已经发展了几种数值技术来应对这一挑战：

2015年，Nazareth和Spaans提出使用 D波退火机解决IMRT束流通量优化问题 2020年， Pakela等人提出了一种利用模拟量子隧道效应的方法这些新方法的应用有限： 1.缺乏可伸缩的量子硬件 2.缺乏将经典IMRT问题映射到量子硬件的稳健而清晰的策略解决方案：将张量网络（TNs）应用于IMRT剂量优化问题

问题：如何使用TNs解决IMRT优化问题呢？

基本思路：

在本论文中将TNs应用于：
1.两个不同的简单模型(toy models)
2.一个更真实的模拟前列腺癌治疗的解剖场

本实验最终主要得到以下结果：
证明了TNs结果与其他经典技术(二次规划(QP)和模拟退火(SA))是相容( compatible )的

2.Methods

2.1 Radiotherapy optimization problem(放疗优化问题)

IMRT：在提高治疗质量方面，最具影响力的技术之一
在一些病例中，被关键OARs(危险区域：在病原细胞附近的会被影响的区域)包围的非常不规则的肿瘤需要高剂量，选择IMRT治疗因为它辐射束(beam)非均匀强度分布
IMRT的原理：将每个beam的流量分割成一定数量的小pencil-beam，也称为

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Optimizing radiotherapy plans for cancer treatment with Tensor Networks解读

1.背景

2.Methods

2.1 Radiotherapy optimization problem(放疗优化问题)

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