[發明專利]一種基于放射治療生物效應的魯棒性優化系統

有效

• 申請號: 202010784761.6
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111921098B
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 白雪岷;袁志剛;李貴;章樺;李慶
• 申請（專利權）人: 北京連心醫療科技有限公司
• 主分類號: A61N5/10
• 分類號: A61N5/10
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 林聰源

1.一種基于放射治療生物效應的魯棒性優化系統，其特征在于，包括獲取模塊、魯棒性優化模塊、優化模塊和評估模塊，

所述獲取模塊用于獲取病人數據，所述病人數據包括處方；

所述魯棒性優化模塊用于對所述處方進行魯棒性優化，獲得優化方案；

所述優化模塊用于選用一種RBE模型作為第一RBE模型，基于優化方案和第一RBE模型，獲得優化治療計劃；

所述評估模塊用于利用另一種或另一些RBE模型對優化治療計劃進行評估和校正，獲取滿足另一種或另一些RBE模型評估的最終優化治療計劃；

利用BE模型和RBE模型的關系計算RBE的方法包括：

獲取BE模型，所述BE模型包括質子BE模型：

其中，ε_ρ定義為生物效應，α和β為質子的器官特異性的兩個參數，LET定義為射束的傳能線密度，i定義為體素，j定義為單元射束，w_j為單元射束j的強度，D_ij為單元射束j傳遞到體素i的物理劑量；

建立RBE與BE的關系，RBE與BE的關系包括：

其中，RBE為相對生物效應，α_x和β_x為光子的器官特異性的兩個參數，D_i為體素i受到的物理劑量。

2.根據權利要求1所述的魯棒性優化系統，其特征在于，體素i受到物理劑量的獲取方法包括：

其中，為單元射束的集合。

3.根據權利要求1所述的魯棒性優化系統，其特征在于，通過另一種RBE模型對優化治療計劃進行評估和校正的方法包括：

基于另一種RBE模型構建評估函數；

根據評估函數對優化治療計劃進行評估和校正，使最終優化治療計劃滿足或符合另一種RBE模型。

4.根據權利要求1所述的魯棒性優化系統，其特征在于，所述優化方案包括射線參數和器官數據，基于優化方案和第一RBE模型獲得優化治療計劃的方法包括：

根據器官數據、射線參數和第一RBE模型，獲取劑量沉積矩陣；

根據劑量沉積矩陣，獲取體素受到的總物理劑量；

根據體素受到的總物理劑量和器官數據對第一RBE模型求解并獲得優化治療計劃。

5.根據權利要求1所述的魯棒性優化系統，其特征在于，對所述處方進行魯棒性優化方法包括：

獲取約束條件和不確定性情景；

基于約束條件和不確定性情景，構建目標函數；

基于所述目標函數，獲得優化方案。

6.根據權利要求5所述的魯棒性優化系統，其特征在于，所述處方包括單元射束強度，所述目標函數包括靶器官目標函數，所述靶器官目標函數包括：

其中，w為單元射束強度，f_TR(w)為靶器官目標函數，N_T為靶器官體素的數量，T為靶器官，i為體素，D_i,min為體素i能接收到的最小劑量，D_i,max為體素i能接收到的最大劑量，D_0,T為靶器官的處方劑量，p_T,max定義為靶器官能接收到最大物理劑量下的權重，p_T,min定義為靶器官能接收到的最小劑量下的權重。

7.根據權利要求5所述的魯棒性優化系統，其特征在于，所述處方包括單元射束強度，所述目標函數包括危及器官目標函數，所述危及器官目標函數包括：

其中，w為單元射束強度，f_OAR(w)為危及器官目標函數，N_OAR為危及器官體素的數量，p_OAR定義了危及器官權重，i為體素，D_i,max為體素i能接收到的最大劑量，D_0,OAR為危及器官的處方劑量，+表示僅計算正數的情況，負數默認為0。