[发明专利]放疗计划生成系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种放疗计划的生成系统，包括存储器、处理器及存储在该存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，包括：

所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取感兴趣区域对应的初始剂量分布，以及设置所述感兴趣区域内的采样点的第一目标剂量和第一权重因子；

基于所述采样点的第一目标剂量和第一权重因子，对所述初始剂量分布进行优化，得到中间剂量分布；

从所述采样点中确定当前待优化的目标采样点，对所述目标采样点的第一权重因子进行调整，并基于调整后的权重因子对所述中间剂量分布进行迭代优化生成放疗计划；

所述感兴趣区域包含靶区以及危及器官区域；

所述感兴趣区域中的危及器官区域对应至少一种剂量限定类型；

相应的，所述从所述采样点中确定当前待优化的目标采样点，包括：

按照从靶区到危及器官区域，以及优先级由高到低的剂量限定类型对应的危及器官区域的确定顺序，确定当前待优化区域；

将所述当前待优化区域内未满足对应的第一目标剂量的采样点，作为当前待优化的目标采样点；

所述剂量限定类型包括期望要求和最低要求，所述最低要求的优先级高于所述期望要求的优先级；

不同优先级对应的危及器官区域为重复区域。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述获取感兴趣区域对应的初始剂量分布，包括：

在预采集的图像上进行勾画确定感兴趣区域；

获取所述靶区的处方剂量以及所述危及器官区域的剂量要求；

根据所述靶区的处方剂量和所述危及器官区域的剂量要求，生成剂量约束条件；

根据勾画的靶区和危及器官区域，以及所述剂量约束条件，生成初始剂量分布。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述获取感兴趣区域对应的初始剂量分布，包括：

在预采集的图像上进行勾画确定感兴趣区域；

将勾画后的图像输入神经网络预测模型，并基于所述神经网络预测模型输出所述感兴趣区域对应的初始剂量分布；

其中，所述神经网络预测模型通过样本勾画图像和样本目标剂量分布训练获得。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述设置所述感兴趣区域内的采样点的第一目标剂量和第一权重因子，包括：

对所述感兴趣区域中的靶区和危及器官区域的采样点，分别设置第一权重因子；

根据所述靶区的处方剂量为所述靶区的采样点设置第一目标剂量，以及根据所述初始剂量分布为所述危及器官区域的采样点设置第一目标剂量。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，若所述当前待优化区域为靶区，则所述对所述目标采样点的第一权重因子进行调整，并基于调整后的权重因子对所述中间剂量分布进行迭代优化，包括：

根据与所述靶区对应的权重调整策略，对所述目标采样点的第一权重因子进行调整；

基于调整后的权重因子对所述中间剂量分布进行迭代优化，直至所述靶区内采样点的剂量满足第一目标剂量为止。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，若所述当前待优化区域为危及器官区域，则所述对所述目标采样点的第一权重因子进行调整，并基于调整后的权重因子对所述中间剂量分布进行迭代优化，包括：

根据与当前剂量限定类型的剂量约束条件的类型对应的权重调整策略，和/或所述危及器官区域的优先级对应的权重调整策略，对所述目标采样点的第一权重因子进行调整；

基于调整后的权重因子对所述中间剂量分布进行迭代优化，直至所述危及器官区域内采样点的剂量，满足当前剂量限定类型对应的剂量要求为止。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，若所述当前剂量限定类型为最低要求，则还包括：

于所述迭代优化的次数达到预设次数，所述危及器官区域内采样点的剂量，仍未满足最低要求对应的剂量要求时，对所述最低要求对应的剂量要求进行修改。