肿瘤放疗计划设计方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种肿瘤放疗计划设计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取作为当前优化参数向量集的初始优化参数向量集，计算当前成本函数值；随机修正当前优化参数向量集，产生预设数量套备选优化参数向量集；对预设数量套备选优化参数向量集进行计划参数优化，计算总成本函数值；根据当前备选优化参数向量集的总成本函数值，抽样更新当前优化参数向量集和当前成本函数值，进行重复迭代，直至满足收敛条件；输出迭代后的最终最优的优化参数向量集，确定计划参数，计算并输出多叶准直器的计划叶片走位和剂量分布。本发明专利技术能够同步优化放疗计划剂量学质量和执行准确度，实现计划设计自动化，较少依赖人工经验，能够节省临床人力和时间成本。床人力和时间成本。床人力和时间成本。

【技术实现步骤摘要】
肿瘤放疗计划设计方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于放疗
，具体涉及到一种肿瘤放疗计划设计方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]调强放射治疗(放疗)是目前的主流放疗技术。计划设计是调强放疗的关键环节，包括计划优化和计划验证两个步骤。在计划优化阶段，临床工作人员需要根据自己的经验进行试错，不断调整计划优化参数，直至靶区和危及器官的剂量学指标满足临床要求、达到设计者认为的最优状态。在计划验证阶段，临床工作人员使用剂量测量设备验证计划的执行准确度，其中使用伽马通过率(Gamma passing rate，GPR)量化执行准确度。若执行准确度不达标，则需开始重新进行计划设计，直至剂量学指标和执行准确度均达标后，才能进行患者治疗。其中，优化参数的人工试错和验证不通过计划的再设计是造成临床工作负荷重的两个主要因素。实现高质量和高执行准确度的自动计划设计是提高临床效率、降低患者治疗等待时间的关键，有望改善患者疗效，具有重要的临床意义。
[0003]目前已有的自动计划设计方法有三种：基于知识的自动计划(Kn本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肿瘤放疗计划设计方法，其特征是，所述方法包括：获取作为当前优化参数向量集的初始优化参数向量集，并计算当前成本函数值；随机修正所述当前优化参数向量集，产生预设数量套备选优化参数向量集；并行对所述预设数量套所述备选优化参数向量集进行计划参数优化，并分别计算各套所述备选优化参数向量集的总成本函数值；根据所述总成本函数值确定当前最优及次优备选优化参数向量集，根据所述当前备选优化参数向量集的总成本函数值，抽样更新所述当前优化参数向量集和所述当前成本函数值，并进行重复迭代，直至满足收敛条件；输出迭代完成后的最终最优的优化参数向量集，确定计划参数，计算并输出多叶准直器的计划叶片走位和剂量分布。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述获取作为当前优化参数向量集的初始优化参数向量集，并计算当前成本函数值之前，包括：收集多个部位肿瘤放疗的计划参数和对应的伽马通过率数据，建立训练数据集；基于所述训练数据集对伽马通过率预测模型进行训练，得到训练后的所述伽马通过率预测模型。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述并行对所述预设数量套所述备选优化参数向量集进行计划参数优化，并分别计算各套所述备选优化参数向量集的总成本函数值，包括：对所述预设数量套所述备选优化参数向量集并行进行计划参数优化，获取各套所述备选优化参数向量集的当前计划参数和当前剂量学指标；根据所述当前计划参数、所述当前剂量学指标以及目标剂量学指标应用多功能优化总成本函数计算各套所述备选优化参数向量集的总成本函数值。4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述对所述预设数量套优化参数向量集进行计划参数优化，获取各套所述备选优化参数向量集的当前计划参数和当前剂量学指标，包括：针对任一套所述备选优化参数向量集，基于CT影像及结构确定射野角度或范围；根据所述射野角度应用基于梯度信息的优化算法优化计划参数，获取当前计划参数和当前剂量学指标，其中所述当前剂量学指标包括靶区均匀性数值、靶区适形性数值以及危及器官的体积剂量及平均剂量。5.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述根据所述当前计划参数、所述当前剂量学指标以及目标剂量学指标应用多功能优化总成本函数计算各套所述备选优化参数向量集的总成本函数值，包括：针对任一套所述备选优化参数向量集，根据所述当前计划参数应用训练后的伽马通过率预测模型进行预测，获取预测伽马通过率，并根据所述预测伽马通过率应用计划执行准确度成本函数计算计划执行准确度成本函数值；根据所述当前剂量学指标和所述目标剂量学指标应用计划剂量学质量成本函数计算计划剂量学质量成本函数值；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓喻，赵于前，杨振，魏瑞，曹瑛，李书舟，邵其刚，唐杜，彭昭，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，
类型：发明
国别省市：