[发明专利]基于机器学习的放射治疗计划评估系统及方法在审
| 申请号： | 201810948783.4 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109166613A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 何铁军;王伟;董梅平;刘杰 | 申请（专利权）人： | 北京东方瑞云科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G16H70/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 吴中伟 |
| 地址： | 100000 北京市大兴区北京经*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及放射治疗计划评估领域，其公开了一种基于机器学习的放射治疗计划评估方法，解决传统技术中采用人工评估放射治疗计划存在标准不统一和易出现人为主观偏差的问题。该方法可概括为：首先对一组高质量的放疗历史计划的DICOM数据进行体素选取、体素特征提取和体素数据标注等预处理工作，然后使用体素数据训练一个机器学习模型，此模型为待评估计划中的每个体素输出预测剂量值，并进一步为每个危机器官生成二维的DVH预测曲线和三维的体素剂量预测分布图，最后物理师参考这组曲线和分布图对待评估的放疗计划进行实际评估。此外，本发明还公开了相应的评估系统，适用于对放疗计划进行客观、准确评估。 | ||
| 搜索关键词： | 放射治疗计划 评估 体素 放疗计划 基于机器 评估系统 体素数据 分布图 预处理 机器学习模型 剂量预测 人工评估 输出预测 特征提取 主观偏差 准确评估 放疗 二维 标注 三维 器官 参考 学习 预测 统一 | ||
【主权项】：
1.基于机器学习的放射治疗计划评估系统，其特征在于，包括：样本预处理模块，用于从一组高质量的历史放射治疗计划的DICOM数据中进行体素选取、体素特征提取和体素数据标注，输出体素样本；评估模型训练模块，用于采用样本预处理模块输出的体素样本训练一个机器学习模型作为放射治疗计划评估模型；预测模块，用于采用训练好的放射治疗计划评估模型对待评估的放射治疗计划数据中的体素进行剂量预测，并进一步为每一个危及器官生成二维DVH预测曲线和三维体素剂量预测分布图；实际评估模块，用于供物理师参考所述二维DVH预测曲线和三维体素剂量预测分布图对待评估的放射治疗计划进行实际评估。
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