[发明专利]治疗计划逆向规划方法和治疗计划系统在审
申请号: | 201110097700.3 | 申请日: | 2011-04-18 |
公开(公告)号: | CN102184319A | 公开(公告)日: | 2011-09-14 |
发明(设计)人: | 卿侯;刘启平 | 申请(专利权)人: | 深圳市海博科技有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06N3/12 |
代理公司: | 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 | 代理人: | 任葵 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 治疗 计划 逆向 规划 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种放射治疗规划技术,尤其涉及放射治疗计划逆向规划方法和治疗计划系统。
背景技术
立体定向放射治疗手术或立体定向放射治疗是放射治疗中常见的两种放射治疗技术,常见的设备是基于钴-60放射源的伽玛刀和基于电子加速器的X刀。前者通常采用多个钴-60放射源聚焦照射的方式,使靶体接受高剂量的均匀照射而周围健康组织受量很低以达到控制或根除病变的目的。利用伽玛刀治疗设备实施放射治疗之前,通常需要制定出一个可接受的放射治疗计划。伽玛刀的治疗计划通常通过手工采用交互迭代的方式进行。这是一个正向规划过程,即:医生或物理师根据靶体的体积和形状,采用试错方式,逐步增加靶点数目,交互调整各靶点的位置、准直器大小以及相对权重等参数,直到最终获得一个令人满意的治疗计划。由于伽玛刀可供选择的准直器大小有限,治疗计划通常需要采用多个靶点照射,这样需要调整的参数很多,尤其是当靶体的体积较大且形状不规则,或者靶体邻近有健康组织时,这是一个非常费时的过程,同时对计划设计人员的经验和技能要求很高。
为了解决这个问题提出了治疗计划的逆向规划,即由医生或物理师预先给出放射治疗的若干目标,然后通过数学优化技术,反求出满足这些放射治疗目标的最优的治疗计划。当前治疗计划的逆向规划方法通常是预设一个初始计划,然后根据计划设计人员设定的治疗目标,通过迭代优化方式,对初始计划进行优化以获得一个最优的治疗计划。因此对于逆向规划而言,其迭代过程是否高效成为一个关键问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种高效的治疗计划逆向规划方法;
本发明要解决的另一技术问题是提供一种基于该规划方法的治疗计划系统。
本发明要解决的技术问题通过以下技术方案加以解决:
一种治疗计划逆向规划方法,用于在放射治疗前对患者要进行放射治疗的区域进行剂量规划,包括:
步骤A:输入患者医学图像;
步骤B:根据患者医学图像勾画患者体表、靶体、危及器官的组织轮廓;
步骤C:设置治疗计划的逆向规划目标;
步骤D:创建初始治疗计划;
步骤E:设置迭代优化参数:种群大小、种群进化次数;
步骤F:对所述初始治疗计划进行随机抖动,产生种群中的个体治疗计划;
步骤G:计算所述种群所有个体治疗计划对应的剂量场;
步骤I:根据个体治疗计划筛选策略,对个体治疗计划进行筛选;
步骤J:在种群中剩余的个体治疗计划中,选择最优的个体治疗计划;
步骤K:如果当前最优个体计划达到所述逆向规划目标,转到步骤N,否则进入下一步;
步骤L:如果当前迭代次数大于所述种群进化次数,则转到步骤N,否则进入下一步;
步骤M:所述种群剩余的个体治疗计划进化到新一代种群,转到步骤G;
步骤N:停止迭代优化并输出最优的治疗计划。
其中所述步骤B还包括:
将所述靶体体积向外扩展预设的第一范围,形成靶体第一扩展区;
所述步骤I包括:
将所述靶体第一扩展区内大于预设第一剂量阈值的体积超过预设第一体积阈值的个体治疗计划筛选出种群。
其中所述步骤B还包括:将所述靶体体积在所述第一扩展区向外扩展预设的第二范围,形成靶体第二扩展区;
所述步骤I还包括:将靶体第二扩展区内存在大于预设第二剂量阈值剂量的个体治疗计划筛选出种群。
其中所述步骤i还包括:将健康组织/危及器官内大于预设第三剂量阈值的体积超过预设第二体积阈值的个体治疗计划筛选出种群。
其中所述步骤i还包括:将健康组织/危及器官内存在大于预设第四剂量阈值剂量的个体治疗计划筛选出种群。
一种治疗计划系统,用于在放射治疗前对患者要进行放射治疗的区域进行剂量规划,包括设置模块、优化模块和迭代模块;
所述设置模块,用于输入患者医学图像,根据患者医学图像勾画患者体表、靶体、危及器官的组织轮廓,设置治疗计划的逆向规划目标,创建初始治疗计划,设置迭代优化参数:种群大小、种群进化次数,对所述初始治疗计划进行随机抖动,产生种群中的个体治疗计划;
所述优化模块,用于计算所述种群所有个体治疗计划对应的剂量场;根据个体治疗计划筛选策略,对个体治疗计划进行筛选;在种群中剩余的个体治疗计划中,选择最优的个体治疗计划;
所述迭代模块,用于若迭代次数大于所述种群进化次数或当前最优个体计划达到所述逆向规划目标,停止迭代优化并输出最优的治疗计划;否则所述种群剩余的个体治疗计划进化到新一代种群,并调用所述优化模块进行优化。
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