[发明专利]一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法

权利要求书

1.一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)确定剂量学指征项(DEs)；

(2)收集计划形成计划数据库，并构建从该数据库中自动学习出的各个剂量学指征项与患者解剖结构特性间的关联模型，并得到该关联模型在各指征项的普遍拟合误差分布；

(3)计算每个剂量学指征项的误差均值μ_j和标准差σ_j,其中j表示第j个DEs；

(4)根据数理统计中的小概率事件发生原则，选择误差容忍范围kσ_j,从而设置置信区间[μ_j-kσ_j,μ_j+kσ_j]；

(5)对于数据库外的一个患者计划，根据第j个DEs项误差值落入置信区间内的不同位置，设定质量表现p_j；

(6)计算综合质量评分P＝∑_jw_jp_j,其中w_j是每个质量表现p_j的权重；

(7)将综合质量评分P与已设定的阈值δ进行比较，当P≥δ时，认为该计划质量合格，否则认为计划质量不合格。

2.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(1)中，剂量学指征项(DEs)选自放疗计划中的最大剂量、剂量均值、器官某体积接受到的最大剂量(Dx)或接受剂量超过阈值的器官体积百分比(Vx)等。

3.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(2)中，构建关联模型可通过机器学习方法获取。

4.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(2)和(4)中，剂量学指征项普遍拟合误差分布的计算方法为其中i表示数据库中的第i个计划，j表示第j个DEs,DEs^obj表示DEs的目标值，DEs^clin表示DEs的临床实际值。

5.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(3)中，k值控制误差容忍范围为2。

6.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(4)中，质量表现p_j的设定规则为：1)若则认为计划实际DE值明显优于模型预测目标值，令p_j＝1；2)若则认为计划实际DE值与模型预测目标值相当，令p_j＝0；3)若则认为计划实际DE值明显差于模型预测目标值，令p_j＝-1，表示当前DE项表现不佳，有待改进。

7.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(6)中，权重系数w_j满足∑_jw_j＝1。

8.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，其特征在于，所述步骤(7)中，任意量化后的患者放疗计划综合质量评分P均属于范围[-1,1]。

9.根据权利要求1所述的自动放疗计划质量评价方法，已设定的阈值δ为0。