[发明专利]一种放射治疗计划的自动设计方法在审
| 申请号： | 201710839275.8 | 申请日： | 2017-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110021399A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 胡伟刚;范嘉伟;王佳舟;章真;陈帜 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属肿瘤医院 |
| 主分类号： | G16H20/30 | 分类号： | G16H20/30 |
| 代理公司： | 上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙) 31257 | 代理人： | 董红曼 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种放射治疗计划的自动设计方法，包括：获取多种同类型肿瘤治疗计划，并将其随机分类为第一数据集和第二数据集；构建神经网络预测模型；循环优化第一数据集和第二数据集；重复进行上述步骤，直至第一数据集或第二数据集较获得的预测结果更优或相似时，获得最优第一数据集和最优第二数据集，得到最优同类型肿瘤治疗计划；从最优同类型肿瘤治疗计划中提取治疗信息；基于治疗信息训练获得神经网络预测模型，获得已优化的预测模型；获取目标患者的治疗信息，输入已优化的预测模型，自动获得目标患者的放射治疗计划。 | ||
| 搜索关键词： | 第一数据 数据集 放射治疗计划 治疗信息 肿瘤治疗 神经网络预测模型 预测模型 自动设计 优化 获取目标 随机分类 预测结果 自动获得 构建 重复 | ||
【主权项】：
1.一种放射治疗计划的自动设计方法，其特征在于，包括：获取多种同类型肿瘤治疗计划，并将其随机分类为第一数据集和第二数据集；所述第一数据集中的治疗计划被用于形成训练数据集，所述第二数据集中的治疗计划被用于形成更新优化的治疗计划集；构建神经网络预测模型；循环优化所述第一数据集和所述第二数据集：向所述神经网络预测模型输入所述第一数据集，经所述神经网络预测模型的预测后获得第一预测结果，基于所述第一预测结果优化所述第二数据集；再向所述神经网络预测模型输入优化的第二数据集，获得第二预测结果，基于所述第二预测结果优化所述第一数据集，得到优化的第一数据集；重复进行上述步骤，直至所述第一数据集或所述第二数据集较获得的预测结果更优或相似时，获得最优第一数据集和最优第二数据集，得到最优同类型肿瘤治疗计划；从所述最优同类型肿瘤治疗计划中提取治疗信息；基于所述治疗信息训练获得神经网络预测模型，获得已优化的预测模型；获取目标患者的治疗信息，输入所述已优化的预测模型，自动获得目标患者的放射治疗计划。
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