[发明专利]射线剂量的测量方法及其装置、训练方法及其装置

权利要求书

1.一种射线剂量的测量方法，其特征在于，包括：

获取射线照射的光片的图像；

获取所述图像的灰度值；以及

根据所述图像的灰度值查询BP神经网络获取所述射线的剂量。

2.如权利要求1所述的射线剂量的测量方法，其特征在于，所述根据所述图像的灰度值查询BP神经网络获取所述射线的剂量，包括：

获取隐含层修正值；

根据所述灰度值和所述隐含层修正值生成所述BP神经网络的隐含层输入值，并通过所述BP网络的多个隐含层生成多个隐含层输出值；

获取输出层修正值；

根据所述多个隐含层输出值和所述输出层修正值进行乘累加计算以生成乘累加输出值，并将所述乘累加输出值输入激励函数以生成所述射线的剂量。

3.如权利要求2所述的射线剂量的测量方法，其特征在于，所述将所述乘累加输出值输入激励函数以生成所述射线的剂量，包括：

判断所述乘累加输出值是否在常数逼近值所在的区间；

如果在所述常数逼近值所在的区间，则用查表法获取对应的逼近常数进行逼近运算以生成所述射线的剂量；

如果不在所述常数逼近值所在的区间，则调用非线性逼近算法进行逼近运算以生成所述射线的剂量。

4.一种BP神经网络的训练方法，其特征在于，包括：

获取训练样本；

将所述训练样本输入所述BP神经网络对所述BP神经网络进行训练，获取输出结果；

根据所述输出结果对所述隐含层修正值和所述输出层修正值进行更新。

5.如权利要求4所述的BP神经网络的训练方法，其特征在于，所述将所述训练样本输入所述BP神经网络对所述BP神经网络进行训练，获取输出结果，包括：

获取初始的隐含层修正值；

根据所述训练样本和所述初始的隐含层修正值，生成所述BP神经网络的隐含层输入值，并通过所述BP网络的多个隐含层生成多个隐含层输出值；

获取初始的输出层修正值；其中，所述初始的隐含层修正值和所述初始的输出层修正值为经验值；

根据所述多个隐含层输出值和所述初始的输出层修正值进行乘累加计算以生成乘累加输出值，并将所述乘累加输出值输入激励函数，得到所述输出结果。

6.如权利要求5所述的BP神经网络的训练方法，其特征在于，所述根据所述输出结果对所述隐含层修正值和所述输出层修正值进行更新，包括：

根据所述输出结果与期望输出结果，确定隐含层的误差和输出层的误差；

将隐含层的误差和输出层的误差反向传输至输出层、隐含层和输入层，确定待更新的隐含层修正值和输出层修正值。

7.如权利要求4-6任一所述的BP神经网络的训练方法，其特征在于，还包括：

判断训练次数是否小于设定次数；

若是，则获取下一个训练样本，并重新执行将所述训练样本输入所述BP神经网络对所述BP神经网络进行训练，获取输出结果，并根据所述输出结果对所述隐含层修正值和所述输出层修正值进行更新的步骤；

若否，则结束训练过程。

8.一种射线剂量的测量装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取射线照射的光片的图像；

灰度值获取模块，用于获取所述图像的灰度值；以及

剂量获取模块，用于根据所述图像的灰度值查询BP神经网络获取所述射线的剂量。

9.如权利要求8所述的射线剂量的测量装置，其特征在于，所述剂量获取模块，包括：

第一获取子模块，用于获取隐含层修正值；

生成子模块，用于根据所述灰度值和所述隐含层修正值生成所述BP神经网络的隐含层输入值，并通过所述BP网络的多个隐含层生成多个隐含层输出值；

第二获取子模块，用于获取输出层修正值；

计算子模块，用于根据所述多个隐含层输出值和所述输出层修正值进行乘累加计算以生成乘累加输出值；

输入子模块，用于将所述乘累加输出值输入激励函数以生成所述射线的剂量。