[发明专利]一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法

说明书

本发明公开了一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法，步骤如下：(1)确定感兴趣的剂量学指征项；(2)收集高质量的计划形成计划数据库，构建从该数据集中自动学习出的DEs项与患者解剖结构特性间的关联模型，并得到该模型在各指征项的普遍拟合误差分布；(3)计算误差均值μ_j和标准差σ_j；(4)确定误差容忍范围k_j,从而设置置信区间；(5)对于数据库外的一个患者计划，根据第j个DEs项误差值落入置信区间内的不同位置，设定质量表现p_j；(6)计算综合质量评分P＝∑_jw_jp_j；(7)将综合质量评分P与已设定的阈值δ进行比较，当P≥δ时，认为该计划质量合格，否则认为计划质量不合格。

技术领域

本发明涉及医学放射治疗技术领域，具体是指一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法。

背景技术

目前临床上尚未存在一种科学有效的质量评估方法，主要通过放疗医生/物理师根据计划的剂量学表现来主观判断。放疗医生查看计划是否通过的最关键指标是剂量学指征项，该指征项通常体现为计划中不同器官的剂量-体积直方图(DVH)上的某些特殊点，而这些特殊点也是放疗物理师/剂量师进行剂量优化常常需要多次调整试探的位置，其值的高低直接影响了患者疗后的肿瘤控制率(TCP)和正常组织并发症概率(NTCP)。

近年来有不少研究团队致力于研究放疗计划的剂量学预测这一课题，并在此基础上提出了用于评估和控制放射治疗计划质量的方法与工具。2009年，Wu等人收集并建立和一个患者高质量临床治疗计划数据库，对于一个计划质量待评估的新患者，通过搜索数据库并比较当前患者与数据库中患者的重叠体积直方图(OVH)以及对应计划的DVH，计划者人为判断当前患者计划是否还有进一步的改进空间。随后，2011年，Zhu等人通过比较预测出的DVH以及当前计划中的DVH从而判定计划质量优劣。尽管靶区(PTV)与各个危及器官(OAR)的DVH是当前临床用作表达患者计划质量的最常见方式，但研究表明与实际临床疗效相关的仅为DVH上的部分指征项，将整条DVH曲线信息加以利用，容易造成临床针对性难以充分体现的后果。

发明内容

本发明的目的在于公开了一种基于指征项预测的自动放疗计划质量评价方法，以解决临床上放疗计划质量主观评价造成的效率不高、结果不确定性大等实际问题，同时也针对当前研究上存在的引入整条DVH曲线进行计划质量预测而带来的临床疗针对性不强的弊端。

为达到上述目的，本发明提供了一种放疗计划中预测剂量分布质量的量化机制，包括以下步骤：

(1)确定剂量学指征项(DEs)；

(2)收集放疗计划形成计划数据库，并构建从该数据库中自动学习出的各剂量学指征项与患者解剖结构特性间的关联模型，并得到该关联模型在各剂量学指征项的普遍拟合误差分布；

(3)计算每个剂量学指征项的误差均值μ_j和标准差σ_j,其中j表示第j个剂量学指征项；

(4)根据数理统计中的小概率事件发生原则，并根据评估人对误差的容忍度确定误差容忍范围kσ_j,从而设置置信区间[μ_j-kσ_j,μ_j+kσ_j]；

(5)对于数据库外的一个患者计划，根据第j个剂量学指征项误差值落入置信区间内的不同位置，设定质量表现p_j；

(6)计算综合质量评分P＝∑_jw_jp_j,其中w_j是每个质量表现p_j的权重；

(7)将综合质量评分P与已设定的阈值δ进行比较，当P≥δ时，认为该计划质量合格，否则认为计划质量不合格。