一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法，根据扫描点不同位置下扫描速度的不同，建立扫描速度可变的旅行商问题模型，使用全局优化算法遗传算法求解扫描时间最短的扫描路径。该方法由于引入扫描速度概念，能够精确的模拟真实场景，贴近工程实际应用，从而使得所求的扫描路径在扫描速度不同情况下是扫描时间最短的扫描路径。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于主动扫描方式的质子放射治疗中扫描速度可变的求解扫描时间最短扫描路径时的问题模型，属于医学物理领域，将在计算扫描路径应用到的旅行商模型中从最简单的等距等价值模型转换为绝对位置决定旅行时间代价的模型。
技术介绍
随着科技的发展和社会的进步，质子放射治疗方法得到广泛的应用和发展，而主动扫描方式更是得到长足的发展和应用。主动扫描方式主要使用加速器产生高能质子束，通过偏转磁铁等装置控制输运，形成连续或不连续的不同能量的扫描束，对人体内肿瘤靶区造成能量沉积，从而杀死肿瘤细胞。在进行能量层下扫描束连续或不连续出束情况下移动时，扫描束经过的路径称之为扫描路径。扫描路径的长短是经过每个扫描点的路径总和，扫描束移动时间是经过每个扫描点的移动时间的总和。目前已有研究求解扫描路径问题，但这些研究大多针对于假设扫描速度相同的情况下，即扫描点绝对位置不同时，扫描路径的移动速度是一致的，这样就能简化问题，将问题转换为旅行代价等同于旅行距离的旅行商问题。应用该模型求解问题，必然会与工程实际中有一定的误差。在工程实际中，扫描束移动速度并不是完全相同的。因此，在本专利技术中，对于求解最短扫描路径问题，引入扫描速度概念，求解扫描时间最短路径问题是尽可能的贴近工程实际应用，可有效降低扫描速度。
技术实现思路
本专利技术技术解决问题：克服现有模型的不足，提供一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法，主动扫描方式速度可变情况下的求解扫描时间最短扫描路径问题的旅行商问题模型，并采用全局优化方法遗传算法求解扫描时间最短的扫描路径。采用这种模型方法，尽可能的贴近工程实际应用情况，降低扫描移动时间，对减少治疗时间有一定的贡献，尤其是对可扫描点众多的扫描方式贡献更大。本专利技术的技术方案：一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法，其特征在于包含以下主要步骤：(1)建立扫描速度可变的旅行商问题模型，通过设置参数来给出扫描点位置不同时的扫描速度，计算旅行时间代价。ValueAB＝LAB/VAB(1)其中ValueAB是AB间路径扫描时间，也就是AB间旅行时间代价，LAB是AB两个扫描点之间距离，VAB是AB两点将平均扫描速度；一条路径的总旅行时间代价为：F=max(MaxTime-Σi=0(Li/Vi))---(2)]]>Li=(xi-xi+1)2+(yi-yi+1)2---(3)]]>其中，F：一条路径所有路径的总旅行时间代价与最大值之差，等于最大值减去每条路径上的旅行时间代价总和，寻求时间代价总和值的最小；MaxTime：一个较大的常数，近似于等于路径数量*单条路径最大时间，保证F>0，目的是将适应度计算转换为求解最大值问题；Li：第i条路径两个扫描点之间距离；Vi：通过参数计算出来的第i条路径两点间平均扫描速度；(xi,yi)、(xi+1,yi+1)：第i条路径的起至端点位置；(2)优化计算扫描路径，将扫描路径优化问题转换为旅行商问题，旅行代价等于扫描时间，使用全局优化算法遗传算法，步骤如下：a)设进化群体大小为N，即为每代有N个旅行路线，最大进化代数为gen，首先随机产生N个旅行路线作为进化的初始化群体P0，将群体中的每个个体编码为遗传算法所需要的编码；b)根据公式2计算每种路径适应度；c)根据适应度，选择遗传的个体并遗传；Mi＝Fi/∑(Fi/N)(4)Mi是群体中第i条路径的适应度，Fi是第i条路径的总旅行时间代价，N是群体中个体数量。d)根据交叉概率Pc，选择需要被交叉的个体和交叉点，针对该个体的编码进行交叉操作；e)根据变异概率Pv，选择需要被变异的个体和变异的基因，针对该个体的编码进行变异；f)重复步骤b-e，直到最大优化次数gen，否则返回步骤a继续迭代优化；(3)选取优化过程中适应度最高的个体，解码为扫描路径，并输出最终的扫描时间和扫描路径；本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)通过引入扫描速度概念，能够更精确的模拟真实场景，更贴近工程实际应用，比原先的扫描路径相比，有效降低了总体扫描时间，缩减了总体治疗时间；(2)针对实际应用时的大规模扫描点求解扫描时间最短的扫描路径问题时，通过在全局优化算法遗传算法中添加扫描速度模型，从而使得所求的扫描路径在扫描速度可变时是扫描时间最短的扫描路径，为精确快速的实施质子放疗提供保证；附图说明图1为本专利技术中流程图；图2为主动扫描中质子束偏转示意图；图3为扫描点示意图和扫描路径示意图；其中左图是扫描位置点示意图，右图是扫描路径示意图。具体实施方式本专利技术技术克服现有模型的不足，提出一种主动扫描方式速度可变情况下的求解扫描时间最短扫描路径问题的旅行商问题模型，并采用全局优化方法遗传算法求解扫描时间最短的扫描路径。采用这种模型方法，尽可能的贴近工程实际应用情况，降低扫描移动时间，对减少治疗时间有一定的贡献，尤其是对可扫描点众多的扫描方式贡献更大。如图1所示，本专利技术包括模型建立模块、优化模块、输出模块等，给出每个模块的功能和作用及相互的连接关系。(1)模型建立模块：建立扫描速度可变的旅行商问题模型，通过设置参数来给出扫描点位置不同时的扫描速度，计算旅行时间代价。例如，在忽略磁场转换时间等基础上，仅认为扫描速度与扫描角速度有关并且角速度一致情况下，扫描速度等于角速度乘以距离。VA＝w*dA(1)VA是扫描束在A点的扫描速度，dA是扫描磁铁到扫描点距离，w是扫描角速度。ValueAB＝LAB/VAB(2)其中ValueAB是AB间路径扫描时间，也就是AB间旅行时间代价，LAB是AB两个扫描点之间距离，VAB是AB两点间平均扫描速度；一条路径的总旅行时间代价为：F=max(MaxTime-Σi=0(Li/Vi))---(3)]]>Li=(xi-xi+1)2+(yi-yi+1)2---(4)]]>其中，F：一条路径所有路径的总旅行时间代价与最大值之差，等于最大值减去每条路径上的旅行时间代价总和，寻求时间代价总和值的最小；MaxTime：一个较大的常数，近似于等于路径数量*单条路径最大时间，保证F>0，目的是将适应度计算转换为求解最大值问题；Li：第i条路径两个扫描点之间距离；Vi：通过参数计算出来的第i条路径两点间平均扫描速度；(xi,yi)、(xi+1,yi+1)：第i条路径的起至端点位置；(2)优化计算扫描路径，将扫描路径优化问题转换为旅行商问题，旅行代价等本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法，其特征在实现步骤如下：(1)扫描速度可变的旅行商问题模型建立：将扫描速度可变下求解最短扫描时间的扫描路径问题转化为旅行商问题模型，求解一个具有最短扫描时间的扫描路径；其中，根据加速器硬件得到不同扫描位置下的扫描速度，计算两个扫描位置点间的路径的平均扫描速度，根据平均扫描速度和扫描位置点间路径长度计算扫描时间；旅行商问题模型中的旅行代价等于扫描时间，计算旅行总时间代价，建立旅行商问题模型；(2)扫描路径计算：使用全局优化算法遗传优化算法，基于步骤(1)产生的旅行商问题模型，使用旅行总时间代价计算路径的适应度，初始化群体并历经遗传选择、变异、交叉方式，求解扫描时间最短的扫描路径；(3)结果输出：全局优化计算遗传算法结束计算后，选取扫描时间最短的旅行路线，计算并输出扫描时间和扫描路径。

【技术特征摘要】
1.一种考虑扫描速度变化的主动扫描方式质子放疗路径优化方法，其特征在实现步骤
如下：
(1)扫描速度可变的旅行商问题模型建立：将扫描速度可变下求解最短扫描时间的扫描
路径问题转化为旅行商问题模型，求解一个具有最短扫描时间的扫描路径；其中，根据加速
器硬件得到不同扫描位置下的扫描速度，计算两个扫描位置点间的路径的平均扫描速度，根
据平均扫描速度和扫描位置点间路径长度计算扫描时间；旅行商问题模型中的旅行代价等于
扫描时间，计算旅行总时间代价，建立旅行商问题模型；
(2)扫描路径计算：使用全局优化算法遗传优化算法，基于步骤(1)产生的旅行商问
题模型，使用旅行总时间代价计算路径的适应度，初始化群体并历经遗传选择、变异、交叉
方式，求解扫描时间最短的扫描路径；
(3)结果输出：全局优化计算遗传算法结束计算后，选取扫描时间最短的旅行路线，计
算并输出扫描时...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪冬，吴宜灿，胡丽琴，裴曦，王文，曹瑞芬，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34