[发明专利]一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法

权利要求书

1.一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：包括以下步骤，

SP₁、收集瓦里安Eclipse计划系统上135例胸部调强计划，包含584个射野；

SP₂、放疗计划实施前，使用直线加速器进行计划的递送，同时收集直线加速器验证计划递送过程中产生的日志文件；

SP₃、使用2D gamma分析计算与测量剂量分布在不同阈值标准下的gamma通过率；

SP₄、利用pylinac库从直线加速器日志文件形成的通量图中提取剂量分布的原始RGB彩色图像，然后裁减掉冗余信息；

SP₅、通过双线性插值算法对提取剂量分布的原始RGB彩色图像进行缩放；

SP₆、收集缩放后的剂量分布RGB彩色图像样本，并从收集到样本中随机抽取测试集，将余量样本采用5倍交叉验证策略随机划分为5部分，每次用其中4部分作为训练集，1部分作为验证集；

SP₇、对训练集、验证集和测试集分别采用水平随机翻转和随机裁剪的数据增强策略进行剪裁处理；

SP₈、采用CNN网络结构搭建模型，将剪裁处理后的训练集、验证集和测试集对应的剂量分布图进行输出，最终获得100维的输出向量；

SP₉、利用gamma通过率的概率分布累积函数进行均衡化处理，即将各份样本的gamma通过率值映射为其值的概率分布累计值，并线性拉伸至-50～50的范围，使数据分布相对均衡，并通过模型误差获取反向传播误差；

SP₁₀、采用Adam优化器对反向传播误差进行学习，并采用随机批量的方式对数据进行训练，批次大小设置为20，训练轮次设置为80，并通过开源机器学习库pytorch搭建模型的软件代码；

SP₁₁、采用均方误差损失函数(MSE)对gamma通过率的回归误差进行评估。

2.如权利要求1所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₃步骤中，2D gamma分析采用3％/3mm、3％/2mm、2％/3mm和2％/2mm的阈值标准，10％的剂量阈值，绝对剂量的局部归一设置。

3.如权利要求1所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₄步骤中，提取剂量分布的原始RGB彩色图像的分辨率为640×480，裁减掉的冗余信息包括图像边框和坐标轴。

4.如权利要求1所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₅步骤中，通过双线性插值算法对提取的剂量分布原始RGB彩色图像进行缩放后，剂量分布原始RGB彩色图像的分辨率为260×260的RGB彩色图像。

5.如权利要求2所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₆步骤中，收集584份样本，从584份样本中随机抽取98份作为测试集，将其余486份样本采用5倍交叉验证策略随机划分为5部分，每次用其中4部分即389份作为训练集，1部分即97份作为验证集；

对5种训练集和验证集的划分方式进行分别训练，得到同一模型下的5种网络参数，然后对5种参数进行模型平均，得到最终的网络参数，并用此网络参数对测试集数据进行测试。

6.如权利要求1所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₇步骤中，将训练集的图像随机裁剪至256×256的尺寸，验证集和测试集则从图像中心进行裁剪成256×256的尺寸。

7.如权利要求6所述的一种基于加速器日志文件实现自动化剂量验证的方法，其特征在于：所述SP₇步骤中，水平随机翻转的翻转概率p＝0.5。