[发明专利]一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1、在患者解剖图像中进行病灶和危及器官区域的勾画，并基于患者解剖图像建立患者的材料与密度模型，对勾画出的病灶和危及器官在材料与密度模型中的所有体素一一对应地给出区域编号；

步骤2、按照患者的功能影像提供的核素某时刻t活度空间分布图像，获取患者体内t时刻核素活度空间分布信息；

步骤3、将患者核素活度空间分布图像与对应的患者的解剖图像密度图进行加权叠加，

AD_voxel＝A_voxel*weigt+density_voxel

其中，A_voxel为步骤2获得的某体素的活度，weigt是对全部体素活度的统一加权，density_voxel为步骤1获得的该体素材料密度，AD_voxel为获得的活度-密度加权后的值；

步骤4、采用核医学剂量计算方法，获得患者的剂量空间分布；

步骤5、将步骤4获得的剂量空间分布与步骤3获得的加权的活度-密度分布，利用作图软件画成与原始剂量分布相同分辩率的图像，并连接成左右排列的图像对；

步骤6、将步骤4获得的剂量分布全部设定为0，将步骤3获得的加权的活度-密度，利用作图软件画成与原始剂量分布相同分辩率的图像，并连接成对等的左右排列的图像对；

步骤7、将步骤5获得的剂量与活度-密度图像对作为训练图集，送往生成对抗网络软件，基于优化的模型参数进行深度学习模型的训练，产生具有从活度-密度分布生成对应剂量分布的深度学习模型；

步骤8、将步骤6获得的0剂量图与活度-密度叠加图作为测试图集，送给步骤7产生的具有从活度-密度分布生成对应剂量分布的深度学习模型进行测试，产生对应该活度-密度分布的剂量分布；

步骤9、利用步骤1建立的患者材料和密度模型中的区域编号，分拣出病灶和危及器官的体素剂量，用于进行包括平均剂量、Gamma通过率评估、剂量-体积直方图和离轴剂量分布在内的指标计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于：所述步骤4中，核医学剂量计算采用蒙特卡罗方法。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于：所述步骤4中，核医学方法获得患者的剂量分布按如下方法确定，利用经典蒙特卡罗程序EGSnrc/DOSXYZnrc的粒子物理模型进行粒子输运计算，得到核素活度分布对应的剂量分布。

4.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于：所述步骤4中，核医学剂量计算采用体素S值方法计算得到。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于：所述步骤4中，核医学方法获得患者的剂量分布按如下方法确定，利用源体素V1到靶体素V2之间等效距离查表计算得到剂量分布。

6.根据权利要求4或5所述的一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于：体素S值方法中所述利用源体素V1到靶体素V2之间等效距离按如下方法确定，对于源体素V1到靶体素V2之间非均匀介质分布，要根据步骤1获得的材料密度信息，进行等效路径法换算，即

其中，l_i为(体素V1→体素V2)之间穿越的任一个体素内经过的路径长度，ρ_i是该被穿越的体素的密度，ρ_w是水的密度，n是(体素V1→体素V2)之间穿越的所有体素的数量，L_homo为换算出来的等效路径。