[发明专利]一种剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统和方法

权利要求书

1.一种剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统，其特征在于，包括：

导入模块，用于按照国际放射治疗数据传输标准导入研究对象参考图像、解剖结构、计划及剂量信息，以及导入研究对象当前分次治疗时的引导精准定位的图像；

数据处理模块，用于将研究对象当前分次图像与参考图像采用形变配准算法进行形变配准，并将参考图像中的解剖结构、计划及剂量信息根据形变配准矩阵映射到当前分次图像上，基于当前图像采用自动分割技术完成研究对象解剖结构的分割并确认，最后计算当前图像中的解剖结构与参考图像中的解剖结构变化；

计划重优化判断模块，用于首先根据数据处理模块计算得到的解剖结构变化判断是否超过设置的阈值，超过阈值则直接进入计划重优化模块，否则根据研究对象当前分次治疗后体外测量的剂量分布，采用剂量重建方法重建得到研究对象体内实际接受剂量的信息并与期望计划剂量进行比较，如果剂量偏差大于阈值，则将研究对象当前实际所受累积剂量作为背景剂量，进入计划重优化计算模块，否则采用原参考计划作为当前治疗计划；

计划重优化模块，用于根据研究对象当前解剖结构，将参考计划作为先验信息，完成计划重优化，

其中，所述数据处理模块采用靶区的形态变化作为所述研究对象解剖结构变化判断准则：

上式中A为研究对象原始解剖结构中靶区区域所包含的范围，B为研究对象当前图像中靶区区域包含的范围。

2.根据权利要求1所述的剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统，其特征在于，所述计划重优化判断模块采用的剂量偏差为将靶区和危及器官重建得到的剂量分布与原始计划期望的剂量分布进行的三维空间体积的Gamma分析，即Gamma误差条件为3mm/3％时靶区和危及器官的Gamma通过率。

3.根据权利要求2所述的剂量引导自适应放射治疗计划重优化系统，其特征在于，所述计划重优化模块在重优化过程中，将原参考计划的子野形状、权重作为优化计算的初始值，将参考计划的处方作为目标，采用基于共轭梯度法的直接子野优化方法进行计划重优化。

4.一种剂量引导自适应放射治疗计划重优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10、按照国际放射治疗数据传输标准导入研究对象参考图像、解剖结构、计划及剂量信息；

S20、导入研究对象当前分次治疗时的引导精准定位的图像；

S30、将研究对象当前分次图像与参考图像进行形变配准，将原图像中的解剖结构、计划及剂量信息根据形变配准矩阵映射到当前分次图像上；

S40、基于当前图像完成研究对象解剖结构的分割，将当前图像中的解剖结构与参考图像中的解剖结构进行比较，如果研究对象解剖结构变化超过指定阈值，则直接进入步骤S60，否则进入步骤S50；

S50、根据研究对象当前分次治疗后体外剂量分布，采用剂量重建方法重建得到研究对象体内实际接受剂量的信息，与期望计划剂量进行比较，如果剂量偏差小于阈值，则将研究对象当前实际所受累计剂量作为背景剂量，进入步骤S60，否则采用原参考计划为当前治疗计划；

S60、根据研究对象当前解剖结构，将参考计划作为先验信息，完成计划重优化，所述研究对象解剖结构变化采用靶区的形态变化作为判断准则：

上式中A为研究对象原始解剖结构中靶区区域所包含的范围，B为研究对象当前图像中靶区区域包含的范围。

5.根据权利要求4所述的剂量引导自适应放射治疗计划重优化方法，其特征在于，所述剂量偏差为将靶区和危及器官重建得到的剂量分布与原始计划期望的剂量分布进行的三维空间体积的Gamma分析，即Gamma误差条件为3mm/3％时靶区和危及器官的Gamma通过率。

6.根据权利要求4所述的剂量引导自适应放射治疗计划重优化方法，其特征在于，所述计划重优化为将原参考计划的子野形状、权重作为优化的优化计算的初始值，将参考计划的处方作为目标，采用基于共轭梯度法的直接子野优化方法进行计划重优化。