【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及胸腹部放疗领域，尤其一种体内体表运动的关联模型修正方法及预测方法、装置。
技术介绍
1、放射治疗是恶性肿瘤的主要治疗手段之一。胸腹肿瘤放疗的活动靶区会因呼吸运动等影响发生实时形变和位移，导致照射部位和剂量偏离，降低疗效和增加并发症。图像引导技术是解决该问题途径之一，目前常用的图像引导技术包括x线和光学成像引导，其中，光学图像引导技术突破了辐射图像的局限，在体表肿瘤(如乳腺癌)或相对刚性部位(如头颈和盆腔)的肿瘤放疗应用较广，但未能广泛应用于胸腹腔内活动靶区的运动监测。
2、在胸腹部肿瘤患者实际放疗过程中，其治疗响应和生理状态的变化会导致肿瘤缩小和周围组织位移。此外，呼吸模式也是每天都在变化的。这些动态变化使得体内靶区-体表运动关联关系更为复杂并可能使预测模型在关联关系发生改变时失效。传统的体内靶区预测模型多采用静态神经网络学习静态数据训练获得，难以应对动态变化的预测，在临床实践中存在失效风险，从而限制了其在临床中的广泛应用。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种...
【技术保护点】
1.一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，所述根据所述总数据集对所述动态修正模型进行自适应修正训练，并对所述动态修正模型的预设参数进行调整，包括：
3.如权利要求2所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，在所述根据所述当前患者的常规数据集对所述学生模型进行初始训练，以使所述学生模型根据所述当前患者的常规数据集进行学习之后，还包括控制所述学生模型通过最小化与所述教师模型在所述总数据集上的预测差异进行学习，具体为：
4.如权利要求3所述...
【技术特征摘要】
1.一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，所述根据所述总数据集对所述动态修正模型进行自适应修正训练，并对所述动态修正模型的预设参数进行调整，包括：
3.如权利要求2所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，在所述根据所述当前患者的常规数据集对所述学生模型进行初始训练，以使所述学生模型根据所述当前患者的常规数据集进行学习之后，还包括控制所述学生模型通过最小化与所述教师模型在所述总数据集上的预测差异进行学习，具体为：
4.如权利要求3所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，所述在预设的训练步骤下，通过随机梯度下降法在每个训练步骤中根据所述当前患者的体内靶区运动数据采样靶区运动位置差别计算一致性约束目标损失函数，包括：
5.如权利要求1所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，在所述在mean teacher框架下，基于预设的体内体表运动关联模型构建动态修正模型之前，还包括：控制预设的体内体表运动关联模型利用所述总数据集进行训练。
7.如权利要求1所述的一种体内体表运动的关联模型修正方法，其特征在于，在所述获取当前患者的临床数据，并将所述当前患者的临床数据作为总数据集之后，还包括：对所述总数据集进行预处理。
8.一种体内体表运动的预测方法，其特征在于，包括：
9.一种体内体表运动关联模型的修正装置，其特征在于，包括：数据获取模块、模型构建模块和模型修正模块；
10.如权利要求9所述的一种体内体表运动关联模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭应林，刘懿梅，陈美宁，张俊，邓小武，
申请(专利权)人：中山大学肿瘤防治中心中山大学附属肿瘤医院，中山大学肿瘤研究所，
类型：发明
国别省市：
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