[发明专利]一种预测剂量引导的TPS优化方法及装置

说明书

本发明提供一种预测剂量引导的TPS优化方法及装置，涉及放射治疗技术领域。该方法用于优化计算放射治疗计划阶段的子野剂量分割，该方法包括：针对预定肿瘤病人，采用预定剂量预测模型计算放射治疗中所需要的剂量作为预测剂量；根据预测剂量，计算放射治疗的射野强度图贡献作为预测强度图；根据预测强度图，迭代计算子野剂量分割，以获得优化的子野剂量分割结果。通过根据预测强度图，迭代计算子野剂量分割结果，直至分割剂量与预测剂量尽可能小，从而可以自动获得优化的分割结果，避免了放射治疗物理师进行子野分割的试错过程，提高了物理师的工作效率。

技术领域

本发明涉及放射治疗技术领域，具体涉及一种预测剂量引导的TPS优化方法及装置。

背景技术

调强放射治疗(Intensity modulated radiation therapy，IMRT)作为放疗的一种，针对靶区三维形状和危及器官与靶区的空间位置关系，对射束强度进行调节，使放射剂量的分布与靶区形状一致，靶区内接受分布均匀的高的剂量，保证对肿瘤细胞的杀伤，同时使得正常组织接受较低的剂量照射，达到保护正常器官、减少不良反应的目的。

传统的两步法IMRT计划制作过程一般包括两个步骤，按先后顺序依次为：步骤1.优化射野强度；步骤2.子野分割。步骤1中，计划设计者根据经验设置射束方向，设置器官约束条件，使用逆向优化算法求出射野强度图及对应的优化剂量，当优化剂量不满足治疗要求时，需调整约束条件，再次优化，如此反复，直至优化剂量满足治疗要求。在步骤2中，将步骤1得到的优化强度图作为输入，执行子野分割算法，由于光栅的特性和物理限制，譬如光栅运动最大速度、光栅半影参数等，分割后的剂量与优化剂量的分布存在一定的差异，当分割剂量不满足治疗要求时，需返回步骤1，调整约束条件，执行优化，然后再进行子野分割，如此反复，直至分割剂量满足治疗要求。整体而言，传统的两步法IMRT是个不断试错的过程，费时费力，尤其是对经验较少的物理师更是耗时。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种预测剂量引导的TPS(放射治疗计划系统)优化方法及装置，以解决物理师在放射治疗设计优化阶段的耗时问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种预测剂量引导的TPS优化方法，用于优化计算放射治疗计划阶段的子野剂量分割，所述方法包括：

针对预定肿瘤病人，采用预定剂量预测模型计算放射治疗中所需要的剂量作为预测剂量；

根据所述预测剂量，计算放射治疗的射野强度图贡献作为预测强度图；

根据所述预测强度图，迭代计算子野剂量分割，以获得优化的子野剂量分割结果。

可选地，所述针对预定肿瘤病人，采用预定剂量预测模型计算放射治疗中所需要的剂量作为预测剂量，包括：

采用训练好的卷积神经网络模型作为预定剂量预测模型；

获取预定肿瘤病人的器官勾画数据，并且输入所述预定剂量预测模型，以得到模型预测结果；

将所述模型预测结果进行同步推量，使得放射治疗靶区的95％体积的接收剂量作为预测剂量。

可选地，所述根据所述预测剂量，计算放射治疗的射野强度图贡献作为预测强度图，包括：

设置目标函数：