[发明专利]放疗剂量分布区间的确定装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种放疗剂量分布区间的确定装置及电子设备。其中，放疗剂量分布区间的确定装置包括：获取模块，用于获取目标对象对应的目标图像；第一输入模块，用于将目标图像输入至目标上界模型中，得到目标上界模型输出的第一剂量分布数据；第二输入模块，用于将目标图像输入至目标下界模型中，得到目标下界模型输出的第二剂量分布数据；确定模块，用于根据第一剂量分布数据和第二剂量分布数据确定目标对象对应的剂量分布区间，其中，第一剂量分布数据为剂量分布区间的上界剂量，第二剂量分布数据为剂量分布区间的下界剂量。本申请解决了现有技术中通过神经网络模型预测剂量分布数据的过程中存在的预测容错率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及医疗科技领域，具体而言，涉及一种放疗剂量分布区间的确定装置及电子设备。

背景技术

放射治疗计划的剂量预测过程对临床具有指导意义，其可辅助计划设计或帮助放疗物理师进行计划质量评估。当前较为先进的剂量预测方法是使用卷积神经网络进行预测，即使用CT图像和组织勾画，利用卷积神经网络预测剂量分布数据。

但是，现有技术中使用卷积神经网络预测剂量分布数据时，通常是仅预测单一剂量分布数据，即根据CT与组织勾画，预测出一个剂量分布数据，当该剂量分布数据预测不正确，则无法对临床提供帮助。由此可见，现有技术中预测剂量分布数据的过程中存在预测容错率的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种放疗剂量分布区间的确定装置及电子设备，以至少解决现有技术中通过神经网络模型预测剂量分布数据的过程中存在的预测容错率低的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种放疗剂量分布区间的确定装置，包括：获取模块，用于获取目标对象对应的目标图像，其中，目标图像至少包括目标对象对应的CT图像、目标对象的目标放疗靶区的轮廓勾画图像以及目标对象的每个目标危及器官对应的轮廓勾画图像；第一输入模块，用于将目标图像输入至目标上界模型中，得到目标上界模型输出的第一剂量分布数据，其中，目标上界模型用于依据目标图像预估目标对象对应的目标剂量分布数据的上界剂量；第二输入模块，用于将目标图像输入至目标下界模型中，得到目标下界模型输出的第二剂量分布数据，其中，目标下界模型用于依据目标图像预估目标对象对应的目标剂量分布数据的下界剂量；确定模块，用于根据第一剂量分布数据和第二剂量分布数据确定目标对象对应的剂量分布区间，其中，第一剂量分布数据为剂量分布区间的上界剂量，第二剂量分布数据为剂量分布区间的下界剂量。

进一步地，放疗剂量分布区间的确定装置还包括：第一获取模块，用于获取历史病例对应的历史图像和历史病例对应的实际剂量分布数据，其中，历史图像至少包括历史病例对应的CT图像、历史病例的放疗靶区的轮廓勾画图像以及历史病例的每个危及器官对应的轮廓勾画图像；模型生成模块，用于根据历史图像、实际剂量分布数据以及目标损失函数生成目标上界模型和目标下界模型。

进一步地，模型生成模块还包括：第一输入单元，用于将历史图像输入至初始上界模型中，得到初始上界模型输出的第一预估剂量分布数据，其中，第一预估剂量分布数据为初始上界模型依据历史图像预估的历史病例对应的剂量分布数据；第一计算单元，用于计算实际剂量分布数据与第一预估剂量分布数据之间的差值，得到第一差值；第二输入单元，用于将第一差值输入至激活函数中，得到第一激活函数值；第三输入单元，用于将第一激活函数值输入至目标损失函数中，得到第一损失函数值；第一模型调整单元，用于根据第一损失函数值对初始上界模型进行多次迭代优化，得到目标上界模型，其中，初始上界模型在每次迭代优化后重新预估一个剂量分布数据，并依据该剂量分布数据更新第一损失函数值，初始上界模型在最后一次迭代优化后得到的第一损失函数值处于收敛状态。