[发明专利]一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法和系统，该方法包括以下步骤：S10、构建并训练得到神经网络的学习模型；S20、根据研究对象的原始图像及勾画后的解剖结构信息提取输入特征；S30、将输入特征导入学习模型，通过学习模型得到角度预测信息；S40、根据预测得到的角度，计算出每个角度对应的钨门大小及射野形状；以及S50、将预测得到射野角度及计算出的钨门大小、射野形状输出。本发明中预测得到的射野参数可以直接供放疗物理师计划设计时使用，从而避免了物理师手动反复调正带来的麻烦，省时省力，为提高物理师的工作效率提供了帮助。

主权项

1.一种基于学习模型智能预测放疗中射野参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、构建并训练得到神经网络的学习模型，其中，所述学习模型的输入特征包括肿瘤靶区体积V、各危及器官中心与靶区中心连线在治疗坐标系下的角度，各危及器官以靶区中心为中心在治疗坐标系的最大角、最小角，各危及器官到肿瘤靶区的最大距离、最小距离；所述学习模型的输出层为针对放射治疗需要选择的射野角度；S20、根据研究对象的原始图像及勾画后的解剖结构信息提取输入特征；S30、将输入特征导入学习模型，通过学习模型得到角度预测信息；S40、根据预测得到的角度，计算出每个角度对应的钨门大小及射野形状；以及S50、将预测得到射野角度及计算出的钨门大小、射野形状输出。