一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法、设备和存储介质技术

本发明专利技术属于放疗剂量计算技术领域，涉及一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法、设备和存储介质。包括如下步骤：(1)输入患者数据和放射源参数；(2)在解析算法中加入蒙特卡罗计算模型进行混合剂量计算：2a.首先计算出初始射野参数；2b.将初始射野参数作为优化计算的输入值，采用解析算法不断进行迭代优化，在迭代优化的解析算法过程中插入蒙特卡罗计算模型进行剂量计算；2c.当剂量计算结果满足预设阈值时完成计算；(3)输出结果并显示。本发明专利技术提供的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法结合蒙特卡罗算法和解析算法的优点，在保证计算速度的同时兼顾计算精度；同时也避免了使用解析算法得到的“假收敛”造成的计算误差。

A Mixed Monte Carlo Inverse Radiotherapy Optimization Method, Equipment and Storage Medium

【技术实现步骤摘要】
一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法、设备和存储介质
本专利技术属于放疗剂量计算
，涉及一种放疗逆向优化方法、设备和存储介质。
技术介绍
放射治疗的根本目的是努力提高放疗的增益比，即最大限度地将放射线的剂量聚集在靶区内杀死肿瘤，使病灶周围正常组织或器官少受或免受射线的照射。要实现这一目的，放疗前必须准确地计算出靶区的剂量分布。现有技术中，常用的剂量计算方法主要有解析算法和蒙特卡罗(MonteCarlo)算法，其中解析算法包括笔形束算法(pencilbeammodel，PBM)、卷积算法等，PBM剂量计算方法可以用于非均匀模体的剂量计算，且计算速度快，是目前应用最广的技术方法，但其对射束进行了相应的简化，其在计算精度上存在一定程度的误差。蒙特卡罗剂量计算方法几乎完全模拟了射束在靶区的物理过程，是目前国际上普遍承认的计算精度最高的剂量计算方法，也适应性最强的三维剂量计算方法，可以用来计算各种复杂条件下的剂量分布，被称为剂量计算的“金标准”。但其计算过程复杂，且在CPU计算平台上非常耗时，目前较少在临床上使用，还处于广泛的研究和继续发展阶段。
技术实现思路
本专利技术的目的在于为克服现有技术的缺陷而提供一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法、设备和存储介质。为实现上述目的，本专利技术采用以下计算方案：一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，适于在计算设备中执行，包括如下步骤：(1)输入患者数据和放射源参数、或者导入历史放疗计划；其中导入历史放疗计划包括患者数据、放射源参数以及射野参数；(2)在解析算法中加入蒙特卡罗计算模型进行混合剂量计算：2a.首先计算出初始射野参数，或者从导入历史放疗计划中获取初始射野参数；2b.将初始射野参数作为优化计算的输入值，采用解析算法不断进行迭代优化，在迭代优化的解析算法过程中插入蒙特卡罗计算模型进行剂量计算；其中与插入的蒙特卡罗计算模型最近的解析算法结果作为蒙特卡罗优化计算的输入量，基于蒙特卡罗的优化计算输出量作为后续解析算法的输入量。2c.当逆向优化计算结果满足预设阈值时完成计算；(3)输出结果并显示。所述的患者数据包括患者影像、勾画的器官组织、医嘱数据中的一种或组合；所述的患者影像包括CT影像、核磁影像中的一种或者组合；勾画的器官包括正常器官组织、靶区形状与位置。所述的医嘱数据包括目标放疗剂量，DVH曲线(剂量统计直方图)、各器官放疗剂量约束值中一种或组合。所述的放射源参数包括放射源的类型、形状、位置、能量或方向中的一种或组合。所述的解析算法为笔形束算法或卷积算法。所述的射野参数包括射野角度、射野权重、射野形状或射束数量中的一种或者组合。步骤(2b)中，蒙特卡罗算法在混合剂量计算中的插入位置为剂量计算优化过程中的黄金分割点、多次黄金分割点、二分法、精度控制法所在的位置或根据用户自定义设定；其中所述的精度控制法是指当优化误差下降到一定阈值插入蒙特卡罗剂量计算的方法，阈值呈阶梯分布，为用户预设；步骤(2c)中的阈值为计算精度和/或总迭代次数。所述的步骤(2b)和(2c)之间还包括人工干预计算进程的步骤(2d)，所述的人工干预包括：暂停计算或手动修改放疗计划并使用当前的优化参数作为输入值继续优化。和/或者所述的步骤(2c)之后还包括剂量确认步骤，所述的剂量确认包括：采用蒙特卡罗剂量计算确认最终剂量、和/或采用滤波器降低剂量计算误差步骤；所述的滤波器可采用Savitzky-Golay滤波器。本专利技术还提供一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，所述的一个或多个程序包括用于上述混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法的指令。本专利技术还提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述的一个或多个程序包括指令，所述指令适于由存储器加载并执行上述混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法结合蒙特卡罗算法和解析算法的优点，在保证计算速度的同时兼顾计算精度；同时还能避免使用解析算法得到的“假收敛”造成的计算误差。附图说明图1为本专利技术一个优选的实施例中混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法的流程图。图2为本专利技术一个优选的实施例中蒙特卡罗计算模型插入位置示意图，其中：(a)为在一个总迭代次数中通过黄金分割法插入一次蒙特卡罗计算模型；(b)为在一个总迭代次数中通过黄金分割法插入一次蒙特卡罗计算模型；(c)为在一个总迭代次数中通过黄金分割法插入两次次蒙特卡罗计算模型；(d)为在一个总迭代次数中通过黄金分割法插入四次蒙特卡罗计算模型。图3为本专利技术一个优选的实施例中混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法的流程图。图4为本专利技术另一个优选的实施例中以二分法插入蒙特卡罗计算模型示意图。图5为本专利技术又一个优选的实施例中混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法的流程图。具体实施方式以下结合附图和实施例进一步说明本专利技术。实施例1一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，适于在计算设备中执行，如图1所示包括如下步骤：(1)输入患者数据和放射源参数、或者导入放疗计划210；其中导入放疗计划包括患者数据、放射源参数以及射野参数，本实施例中优选地，患者数据包括患者影像、勾画的器官组织、医嘱数据；患者影像包括CT影像、核磁影像中的一种或者组合；勾画的器官组织包括正常器官组织、靶区形状与位置；医嘱数据包括目标放疗剂量、DVH曲线、各器官放疗剂量约束值中的一种或组合；放射源参数包括放射源的类型、形状、位置、能量或方向中的一种或组合；射野参数包括射野角度、射野权重、射野形状或射束数量中的一种或者组合；(2)在解析算法中加入蒙特卡罗计算模型进行混合剂量计算220：其中解析算法为笔形束算法或卷积算法；本实施例中进一步优选地，通过笔形束计算模型与蒙特卡罗计算模型混合计算射野剂量：2a.首先计算出初始射野参数221：对于包含n个子野的放射野的总剂量D，计算公式(1)为：D＝ω1f1+ω2f2+…+ωnfn(1)其中fn为单个射束的照射剂量；ωn为单个射野的权重；其中，……其中，m,p，…，q为单个射束投射到平面上所划分的网格(beamlet)的个数，为单个网格的面积权重；通过对分别赋予任意值作为初始权重，计算单个射野的权重；2b.将初始射野参数作为优化计算的输入值采用解析算法不断进行迭代优化，在迭代优化的解析算法过程中插入蒙特卡罗计算模型进行剂量计算222；其中与插入的蒙特卡罗计算模型最近的解析算法结果作为蒙特卡罗优化计算的输入量，基于蒙特卡罗的优化计算输出量作为后续解析算法的输入量。蒙特卡罗计算模型在混合剂量计算中的插入位置可以为剂量计算优化过程中的黄金分割点、多次黄金分割点、二分法、精度控制法所在的位置或根据用户自定义设定；其中精度控制法是指当优化误差下降到一定阈值插入蒙特卡罗剂量计算的方法，阈值呈阶梯分布，为用户预设；本实施例中，如图2所示，在利用笔形束计算模型进行迭代优化的计算任务中的不同位置插入蒙特卡罗计算模型，每个方格代表一次迭代计算，其中的P代表笔形束计算模型，M代表蒙特卡罗计算模型，箭头所示的位置为蒙特卡罗计算模型的插入位置，A，B，C，D···为蒙特卡罗计算模型的插入位置处标记序号。如图2(a)～(d)所示，按照黄本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入患者数据和放射源参数、或者导入历史放疗计划；其中导入的历史放疗计划包括患者数据、放射源参数以及射野参数；(2)在解析算法中加入蒙特卡罗计算模型进行混合剂量计算：2a.首先计算出初始射野参数，或者从导入的历史放疗计划中获取初始射野参数；2b.将初始射野参数作为优化计算的输入值，采用解析算法不断进行迭代优化，在迭代优化的解析算法过程中插入蒙特卡罗计算模型进行剂量计算；2c.当逆向优化计算结果满足预设阈值时完成计算；(3)输出结果并显示。

【技术特征摘要】
1.一种混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入患者数据和放射源参数、或者导入历史放疗计划；其中导入的历史放疗计划包括患者数据、放射源参数以及射野参数；(2)在解析算法中加入蒙特卡罗计算模型进行混合剂量计算：2a.首先计算出初始射野参数，或者从导入的历史放疗计划中获取初始射野参数；2b.将初始射野参数作为优化计算的输入值，采用解析算法不断进行迭代优化，在迭代优化的解析算法过程中插入蒙特卡罗计算模型进行剂量计算；2c.当逆向优化计算结果满足预设阈值时完成计算；(3)输出结果并显示。2.根据权利要求1所述的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，其特征在于：所述的患者数据包括患者影像、勾画的器官组织、医嘱数据；或所述的患者影像包括CT影像、核磁影像中的一种或者组合；勾画的器官包括正常器官组织、靶区形状与位置；或所述的医嘱数据包括目标放疗剂量、DVH曲线、各器官放疗剂量约束值中的一种或组合。3.根据权利要求1所述的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，其特征在于：所述的放射源参数包括放射源的类型、形状、位置、能量或方向中的一种或组合。4.根据权利要求1所述的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，其特征在于：所述的解析算法为笔形束算法或卷积算法。5.根据权利要求1所述的混合蒙特卡罗的放疗逆向优化方法，其特征在于：射野参数包括射野角度、射野权重、射野形状或射束数量中的一种或者组合。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贵，
申请(专利权)人：北京连心医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11