[發明專利]鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法、劑量預測方法及裝置在審
| 申請號: | 202011489700.3 | 申請日: | 2020-12-16 |
| 公開(公告)號: | CN112635023A | 公開(公告)日: | 2021-04-09 |
| 發明(設計)人: | 郭飛寶;鄒喜;李金湖;陳燕彬;李貴;洪金省;蔡傳書;劉鋒;藍林臻;曾疆;鄭成賀;劉慶勝;許梓明;蔡菁;鐘火星 | 申請(專利權)人: | 福建醫科大學附屬第一醫院;國網信通億力科技有限責任公司 |
| 主分類號: | G16H20/40 | 分類號: | G16H20/40;G16H20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;A61N5/10 |
| 代理公司: | 上海上谷知識產權代理有限公司 31342 | 代理人: | 蔡繼清 |
| 地址: | 350005*** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 鼻咽癌 劑量 預測 模型 生成 方法 裝置 | ||
本發明實施例提供了一種鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法、劑量預測方法及裝置。方法包括:將多個鼻咽癌患者的三維醫學圖像分割為多個二維切片,并將多個二維切片劃分為訓練集和測試集;每個鼻咽癌患者的三維計劃靶區圖像中的射野數量在預設范圍內,所述預設范圍為[7,12];構建包括生成器和判別器構成鼻咽癌的劑量預測模型;利用訓練集中的二維切片對劑量預測模型進行訓練,得到判斷結果滿足預設條件的劑量預測模型。本發明中,能夠在保證劑量預測準確性的前提下,生成一種適應于多種類型的鼻咽癌的劑量預測模型,從而減少了放射治療過程中的人力、物力以及時間消耗。
技術領域
本發明涉及醫療技術領域,具體涉及一種鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法、劑量預測方法及裝置。
背景技術
放療或放射治療(Radiation Therapy,簡稱RT)是當前治療腫瘤的主要方法之一,超過百分之五十的腫瘤患者被推薦使用放射治療。調強放射治療(Intensity ModulatedRadiation Therapy,簡稱IMRT)為放射治療的一種,其通過調節各個方向照射野的野內射線的強度產生非均勻照射野,達到腫瘤的高劑量三維適形分布和危及器官的低劑量分布,從而提高腫瘤的照射劑量,盡可能地減少危及器官和正常組織的受量,最終提高腫瘤局部的控制率,改善腫瘤患者的生存質量。
在調強放射治療過程中,需要根據患者腫瘤的位置以及危及器官的位置來確定射線劑量分布的射野特性,例如每個射野角度的射野形狀、每個射野的射線劑量。
然而,在優化模型生成放療計劃后,需要腫瘤醫生或專家進行評估,提出修改意見,再由治療計劃者使用更新的參數重新解決優化模型;這個過程需要治療計劃者與腫瘤醫生或專家進行多次反復,同時需要針對不同類型的患者提出不同的治療計劃,耗費了大量的人力物力,并且耗費時間長。
發明內容
本發明的目的在于提供一種鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法、劑量預測方法及裝置,能夠在保證劑量預測準確性的前提下,生成一種適應于多種類型的鼻咽癌的劑量預測模型,從而減少了放射治療過程中的人力、物力以及時間消耗。
為實現上述目的,本發明提供了一種鼻咽癌放療計劃的劑量預測方法,包括:將多個鼻咽癌患者的三維醫學圖像分割為多個二維切片,并將多個二維切片劃分為訓練集和測試集;每個鼻咽癌患者的三維計劃靶區圖像中的射野數量在預設范圍內,所述預設范圍為[7,12];構建包括生成器和判別器構成鼻咽癌的劑量預測模型,其中生成器的輸入包括二維圖像、判別器的輸入包括生成器輸出的預測劑量與二維圖像對應的實際劑量,判別器的輸出為表征預測劑量與實際量之間差異的判斷結果;利用訓練集中的二維切片對劑量預測模型進行訓練,得到判斷結果滿足預設條件的劑量預測模型。
本發明還提供了一種鼻咽癌放療計劃的劑量預測方法,包括:基于獲取的鼻咽癌患者的醫學影像,得到鼻咽癌患者的病種類型信息;對醫學影像進行勾畫,得到鼻咽癌患者的幾何解剖結構;根據病種類型信息以及幾何解剖結構,得到處方信息;確定放療計劃的射野數量以及每個射野的射野角度,射野數量在預設范圍內,所述預設范圍為[7,12];將射野數量、每個射野的射野角度、病種類型信息、處方信息以及幾何解剖結構輸入到基于上述的鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法所生成的劑量預測模型中,得到放療計劃的劑量分布圖。
本發明還提供了一種鼻咽癌放療計劃的劑量預測裝置,包括:病種確定模塊,用于基于獲取的鼻咽癌患者的醫學影像,得到鼻咽癌患者的病種類型信息;勾畫模塊,用于對醫學影像進行勾畫,得到鼻咽癌患者的幾何解剖結構;處方確定模塊,用于根據病種類型信息以及幾何解剖結構,得到處方信息;射野確定模塊,用于確定放療計劃的射野數量以及每個射野的射野角度,射野數量在預設范圍內,所述預設范圍為[7,12];劑量確定模塊,用于將射野數量、每個射野的射野角度、病種類型信息、處方信息以及幾何解剖結構輸入到基于上述的鼻咽癌的劑量預測模型的生成方法所生成的劑量預測模型中,得到放療計劃的劑量分布。
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