CN105447330A - 调强放射治疗的权重调整方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种调强放射治疗的权重调整方法和装置,该方法包括以下步骤:a.将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标;b.求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图;c.比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标;d.判断是否终止权重调整,如果是则终止,否则进入步骤e;e.调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数,并返回步骤b。
Description
技术领域
本发明主要涉及医学领域的调强放射治疗,尤其涉及一种调强放射治疗的权重调整方法和装置。
背景技术
随着放射物理、放射生物、临床肿瘤学等理论的发展,尤其是医学影像设备和计算机技术的不断进步,使放射治疗(后文简称放疗)技术得以不断完善和发展,更好地满足临床的要求。从最开始的普通放疗技术到三维适形放疗(3DimensionalConformalRadiationTherapy,3DCRT),是一次飞跃,从此放疗进入了精确放疗时代,肿瘤局部复发及正常组织并发症的发生率大为降低。在三维适形放疗技术基础上发展起来的调强放疗技术(Intensity-modulatedRadiationTherapy,IMRT)更好地实现了靶区的适形,同时更好地保护了靶区周围的危及器官,尤其是在凹形靶区有危及器官嵌入的时候,更体现了IMRT技术的优势。
IMRT的基本原理是将一个照射野分成多个细小的子野(射束),对这些射束给予不同的权重,使射野内产生优化不均匀的强度分布,以达到通过危及器官的射束通量减少,而靶区其他部分的射束通量增大的目的。
目前的权重调整一般是人工完成的。放疗物理师在放疗计划制定过程中会通过观察剂量-体积直方图(DVH,Dose-VolumeHistogram)的结果,根据经验来调整每个器官的权重大小,直到制定出满足要求的治疗计划——在满足计划靶区(PlanningTargetVolume,PTV)处方剂量的前提下,尽量减小对敏感器官(OrganAtRisk,OAR)的剂量。这一调整过程需要反复试错,不仅耗费时间,而且结果未必理想。
因此,通过设备自动调整调强放疗中各器官的权重成为一种需求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种调强放疗的权重调整方法和装置,能够通过放疗设备自动调整器官的权重。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种调强放射治疗的权重调整方法,包括以下步骤:a.将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标;b.求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图;c.比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标;d.判断是否进行权重调整,如果是则进入步骤e,否则终止;e.调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数,并返回步骤b。
可选地,将参考DVH曲线设定为优化目标的步骤包括:为敏感器官和计划靶区分别设定参考DVH曲线。
可选地,对敏感器官,将该敏感器官的参考DVH曲线设定为该敏感器官的DVH上限。
可选地,对计划靶区,当参考DVH曲线全部或部分位于处方剂量线左侧时,以该部分参考DVH曲线作为该计划靶区的DVH下限,该处方剂量线为该计划靶区的DVH上限;反之则以该参考DVH曲线为该计划靶区的DVH上限,以该处方剂量线为该计划靶区的下限。
可选地,该敏感器官的DVH评价指标为:
mOAR=mA-εmB,
其中mA与mB分别是A区域与B区域的面积,A区域表示当前DVH曲线比参考DVH曲线剂量高的部分,B区域表示当前DVH曲线比参考DVH曲线剂量低的部分,ε是一用于权衡两个区域对DVH评价指标的影响的系数。
可选地,该计划靶区的DVH评价指标为:
mPTV=mC+mE+ε(mG-mD+mH-mF)
其中mC、mE、mG、mD、mH和mF分别是C区域、E区域、G区域、D区域、H区域和F区域的面积,C区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量并且高于处方剂量的部分,D区域表示当前DVH曲线剂量超过处方剂量但未高于参考DVH曲线剂量的部分,E区域表示当前DVH曲线剂量低于参考DVH曲线剂量并且低于处方剂量的部分,F区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量但并未高于处方剂量的部分,G和H区域表示为参考DVH曲线与处方剂量线之间的部分。
可选地,权重系数的调整系数λ为:
其中k为调整的次数,σ为器官,m为DVH评价指标,S为器官的集合。
可选地,敏感器官的权重系数的调整系数在0-2之间,计划靶区的权重系数的调整系数在1-2之间。
可选地,该步骤d中终止权重调整的条件包括以下至少其中之一:
DVH评价指标出现的情况;
在当前次迭代中,器官最大权重比超过设定阈值的情况,器官最大权重比表示权重最大的器官与权重最小的器官的权重比值α是设定的阈值,k为调整的次数,σ为器官,m为DVH评价指标,S为器官的集合;
在迭代过程中,当前DVH评价指标比前次DVH评价指标增加;
当前DVH评价指标达到DVH评价指标设定的最小值的情况;
前后两次评价指标的比值小于设定的阈值的情况,即前后两次评价指标的比值β是设定的阈值。
本发明还提出一种调强放射治疗的权重调整装置,包括:用于将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标的模块;用于当权重调整未终止时迭代求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图的模块;用于比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标的模块;用于判断是否终止权重调整的模块;用于当权重调整未终止时调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数的模块。
与现有技术相比,本发明通过设定参考DVH曲线对DVH评价指标的量化,以及器官的权重系数的调整,经过多次迭代后可以使DVH评价指标得到优化,使得当前DVH曲线能够逼近参考DVH曲线。
附图说明
图1是本发明一实施例的调强放射治疗的权重调整方法流程图。
图2是本发明一实施例的参考DVH曲线示意图。
图3是本发明一实施例的敏感器官的当前DVH与参考DVH的比较示意图。
图4是本发明一实施例的计划靶区的当前DVH与参考DVH的比较示意图。
图5是本发明一实施例的参考DVH曲线修正示意图。
具体实施方式
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
本发明的实施例描述调强放射治疗的权重调整方法和装置,它引入了器官的目标函数权重的自动调整,从而节约调整的时间和改善调整的不确定性。
在计算剂量时,通常采用基于体素(voxel)的目标函数优化方法,将每个VOI划分为若干体素,优化每个体素的剂量值:
目标函数如式(1)所示,其中和是器官权重,分别表示该器官的欠剂量与过剂量惩罚;和是体素权重,j代表体素,Pj代表体素j的目标剂量,dj代表体素j的实际剂量,vs代表体素j的集合,T代表器官s的集合,分别表示体素的欠剂量与过剂量惩罚。下面描述器官权重的调整方法。
图1是本发明一实施例的调强放射治疗的权重调整方法流程图。参考图1所示,本实施例的调强放射治疗的权重调整方法,包括以下步骤:
在步骤101,将参考剂量-体积直方图(Dose-VolumeHistogram,DVH)曲线设定为优化目标。
在步骤102,求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图。
在步骤103,比较参考DVH曲线与当前DVH曲线以获得DVH评价指标。
在步骤104,判断是否进行权重调整,如果是则进入步骤105,否则结束。
在步骤105,调整器官的权重系数,使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数,并返回步骤102。
在这一方法中,通过设定参考DVH曲线对DVH评价指标的量化,以及器官的权重系数的调整,经过多次迭代后可以使DVH评价指标得到优化,其结果是当前DVH曲线至少能够逼近参考DVH曲线。
下面展开描述上述步骤的更多细节。
在步骤101中,先处理得到参考DVH曲线。
物理师设定目标通常是依据经验及相关标准,常规的优化目标设定方法是由物理师为每个器官——感兴趣区(VolumeofInterest,VOI)设定最大、最小剂量,以及若干个“剂量-体积”约束,并为每个VOI设定权重。
不同于常规的优化目标设定方法,对任意VOI,本实施例将其参考DVH曲线作为方法的优化目标。举例来说,可以以每1%的体积间隔为参考DVH曲线的采样,采用线性插值,将整条DVH曲线离散化为101个“剂量-体积”点,将这101个“剂量-体积”点表示的DVH曲线作为参考DVH曲线,示例性曲线如图2所示。
步骤101接着设定优化目标。在本实施例中,对敏感器官(OAR)和计划靶区(PTV)设定不同的优化目标。具体地说,对敏感器官来说,可设定参考DVH曲线作为新放疗计划(后文简称计划)的DVH上限。参考图3所示,参考DVH曲线30即作为新计划的DVH上限。
对计划靶区来说,优化目标则由参考DVH曲线与处方剂量线共同确定。例如可分段设定计划靶区的优化目标:当参考DVH曲线全部或部分位于处方剂量线左侧时,以该部分参考DVH曲线作为计划靶区的DVH下限,处方剂量线为其上限;当参考DVH曲线全部或部分位于处方剂量线右侧时,以该部分参考DVH曲线为计划靶区的DVH上限,处方剂量线作为其下限。参考图4所示,参考DVH曲线40与处方剂量线42共同确定优化目标。在处方剂量线42的左侧,参考DVH曲线40的一段40a与处方剂量线42分别作为计划靶区的DVH下限和上限;在处方剂量线42的右侧,处方剂量线42与参考DVH曲线40的一段40b分别作为计划靶区的DVH下限和上限。
在步骤102中,求解注量图优化问题的内容是已知技术的内容,在此不再展开描述。
在步骤103中,对当前DVH曲线结果的评价是权重调整的基础。在本实施例中,对于评价较差的器官,希望赋予较大的惩罚(权重),以期望其在下一次优化结束后能够得到比前一次更好的结果。由于步骤101中对敏感器官和计划靶区分别设定了不同的优化目标,在此也分别对其DVH曲线进行评价。
图3是本发明一实施例的敏感器官的当前DVH与参考DVH的比较示意图,其中实线30为参考DVH曲线,虚线32为当前DVH曲线。从图3中可以看出,A区域表示当前DVH比参考DVH剂量高的部分,B区域表示当前DVH比参考DVH剂量低的部分。期望敏感器官的当前DVH曲线能够不超过参考DVH曲线,因此优化的目标是尽量减小超过参考部分的A区域面积,同时最好能使位于参考DVH下的B区域面积增大。由此,对OAR的DVH评价指标公式为:
mOAR=mA-εmB(2)
mA与mB分别是A区域与B区域的面积。其中ε是一个小数,用于权衡两个区域对评价指标的影响。由此-εmB≤mOAR≤mA,从上式(2)可以看出,评价指标mOAR越小,得到的当前DVH曲线越好。
图4是本发明一实施例的计划靶区的当前DVH与参考DVH的比较示意图,其中垂直于横轴的实线42为当前计划靶区的处方剂量线,弯曲的实线40为参考DVH曲线,虚线44为当前DVH曲线。从图4中可以看出,C区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量并且高于处方剂量线的部分,D区域表示当前DVH曲线剂量超过处方剂量线但未高于参考DVH曲线剂量的部分,E区域表示当前DVH曲线剂量低于参考DVH曲线剂量并且低于处方剂量线的部分,F区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量但并未高于处方剂量线的部分,G和H区域定义为参考DVH曲线与处方剂量线之间的部分。
由于期望当前计划靶区的DVH曲线尽可能向处方剂量线靠近,因此,优化的目标是尽可能减小C区域和E区域面积,同时最好能使D区域和F区域的面积增大。鉴于此,对计划靶区的DVH评价指标公式为:
mPTV=mC+mE+ε(mG-mD+mH-mF)(3)
公式(3)中mC、mE、mG、mD、mH和mF分别是C区域、E区域、G区域、D区域、H区域和F区域的面积。由此0≤mPTV≤mC+mE+ε(mG+mH),式中,mG与mH为定值,当mC和mE减小,或者mD和mF增大时,对计划靶区的评价越好,因此,评价指标mPTV越小,得到的当前DVH曲线越好。
上述评价指标对每个器官的DVH结果进行评价,当前优化结果的总体评价指标定义为所有VOI的DVH评价中的最大值:
mcurr=maxσ∈Smσ(4)
其中σ为器官,S为器官的集合。
在步骤104,根据DVH评价指标对权重系数进行调整。从图1中可以看出,方法根据前一次求解注量优化问题的DVH结果,判断下一次求解注量优化问题的目标函数权重的调整方向与调整幅度。因此方法会根据当前次DVH的评价指标,确定某个器官的权重调整方向与幅度。
对任意器官σ∈S,在第k次权重调整后,其权重调整系数定义为:
k为调整的次数,σ为器官,S为器官的集合,mσ k为对k次调整后的器官σ的以面积为量度的评价。
基于DVH的权重调整的目标是使得当前具有较差DVH曲线的器官获得较高的权重系数,从而在下一次优化后改善其DVH结果。从式(5)中可以看出,若某个器官的评价指标的值较大(距离期望的参考DVH曲线较远),则对应于该器官的权重调整系数较大。
根据公式(2),可以为负值,因此,另外,本实施例中针对敏感器官与计划靶区有不同的权重调整系数,防止计划靶区的权重出现不希望的0值。0值的出现导致该器官的DVH无法再被考虑,但实际上在下次迭代时DVH可能恶化。
由此,第k次权重调整后,每个器官的权重为:
在步骤104,判断终止权重调整的条件可以包括以下至少其中之一:
判断当前迭代中,DVH评价指标是否会出现的情况,若出现,则流程终止;
在当前迭代中,定义器官最大权重比:
公式(7)表示权重最大的器官与权重最小的器官的权重比值,当WeightRatio>α时,流程终止,这里α是设定的阈值;
在迭代过程中,若出现当前DVH评价指标增加的情况,即时,流程终止;
定义计划评价指标设定的最小值mmin,当时,即认为DVH结果足够好,终止流程;
定义变化率mrate为流程迭代时前后两次评价指标的比值:
当mrate<β时,即第k+1次迭代结果并没有对第k次结果有显著改进时,终止流程,这里β是设定的阈值。
另外,本实施例的权重调整方法计算得到DVH曲线,而参考DVH曲线是通过诸如预测算法的预测方法从已经实施的放射治疗计划的DVH得到的预测DVH,具体地,其来自于医院真实的实施后的计划。
考虑到剂量计算的影响,计划的结果由计算的DVH曲线到参考DVH曲线会有差距。虽然本实施例的方法能够优化得到较好、甚至优于参考DVH曲线。但如果仍然使用原有的参考DVH曲线,那么对计划靶区的DVH曲线评价指标无法体现当前DVH曲线优于参考DVH曲线的程度。当当前计划靶区的DVH曲线好于参考DVH曲线时,计划靶区的权重会相应的减少,导致计划靶区的DVH曲线发生震荡的现象,使得最终当前计划的优化结果至多达到参考DVH曲线的标准,而无法超过参考计划的效果。因此在较佳实施例中,在步骤101中对计划靶区的参考DVH曲线先做出适当的修正。图5是本发明一实施例的参考DVH曲线修正示意图。参考图5所示,实线50为参考DVH曲线,点划线52为处方剂量线,在处方剂量线两侧部分的参考DVH线向处方剂量线方向偏移,得到新的参考DVH曲线54(虚线)。经过修改,本实施例保证计划执行后能够达到参考计划的治疗效果。
本发明还提出一种调强放射治疗的权重调整装置,包括:用于将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标的模块;用于当权重调整未终止时迭代求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图的模块;用于比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标的模块;用于判断是否终止权重调整的模块;用于当权重调整未终止时调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数的模块。
本发明的上述实施例可以在例如计算机软件、硬件或计算机软件与硬件的组合的计算机可读取介质中加以实施。对于硬件实施而言,本发明中所描述的实施例可在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DAPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行上述功能的其它电子装置或上述装置的选择组合来加以实施。在部分情况下,这类实施例可以通过控制器进行实施。
对软件实施而言,本发明中所描述的实施例可通过诸如程序模块(procedures)和函数模块(functions)等独立的软件模块来加以实施,其中每一个模块执行一个或多个本文中描述的功能和操作。软件代码可通过在适当编程语言中编写的应用软件来加以实施,可以储存在内存中,由控制器或处理器执行。
虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述,但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明,在没有脱离本发明精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换,因此,只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。
Claims (10)
1.一种调强放射治疗的权重调整方法,包括以下步骤:
a.将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标;
b.求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图;
c.比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标;
d.判断是否进行权重调整,如果是则进行步骤e,否则终止;
e.调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数,并返回步骤b。
2.根据权利要求1所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,将参考DVH曲线设定为优化目标的步骤包括:为敏感器官和计划靶区分别设定参考DVH曲线。
3.根据权利要求2所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,对敏感器官,将该敏感器官的参考DVH曲线设定为该敏感器官的DVH上限。
4.根据权利要求2所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,对计划靶区,当参考DVH曲线全部或部分位于处方剂量线左侧时,以该部分参考DVH曲线作为该计划靶区的DVH下限,该处方剂量线为该计划靶区的DVH上限;反之则以该参考DVH曲线为该计划靶区的DVH上限,以该处方剂量线为该计划靶区的下限。
5.根据权利要求3所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,该敏感器官的DVH评价指标为:
mOAR=mA-εmB,
其中mA与mB分别是A区域与B区域的面积,A区域表示当前DVH曲线比参考DVH曲线剂量高的部分,B区域表示当前DVH曲线比参考DVH曲线剂量低的部分,ε是一用于权衡两个区域对DVH评价指标的影响的系数。
6.根据权利要求4所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,该计划靶区的DVH评价指标为:
mPTV=mC+mE+ε(mG-mD+mH-mF)
其中mC、mE、mG、mD、mH和mF分别是C区域、E区域、G区域、D区域、H区域和F区域的面积,C区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量并且高于处方剂量的部分,D区域表示当前DVH曲线剂量超过处方剂量但未高于参考DVH曲线剂量的部分,E区域表示当前DVH曲线剂量低于参考DVH曲线剂量并且低于处方剂量的部分,F区域表示当前DVH曲线剂量高于参考DVH曲线剂量但并未高于处方剂量的部分,G和H区域表示为参考DVH曲线与处方剂量线之间的部分。
7.根据权利要求1、5或6所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,权重系数的调整系数λ为:
其中k为调整的次数,σ为器官,m为DVH评价指标,S为器官的集合,mσ k为对k次调整后的器官σ的以面积为量度的评价。
8.根据权利要求7所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,敏感器官的权重系数的调整系数在0-2之间,计划靶区的权重系数的调整系数在1-2之间。
9.根据权利要求7所述的调强放射治疗的权重调整方法,其特征在于,该步骤d中终止权重调整的条件包括以下至少其中之一:
DVH评价指标出现的情况;
在当前次迭代中,器官最大权重比超过设定阈值的情况,器官最大权重比表示权重最大的器官与权重最小的器官的权重比值α是设定的阈值,k为调整的次数,σ为器官,m为DVH评价指标,S为器官的集合;
在迭代过程中,当前DVH评价指标比前次DVH评价指标增加的情况;
当前DVH评价指标达到DVH评价指标设定的最小值的情况;
前后两次评价指标的比值小于设定的阈值的情况,即前后两次评价指标的比值β是设定的阈值。
10.一种调强放射治疗的权重调整装置,包括:
用于将参考剂量-体积直方图DVH曲线设定为优化目标的模块;
用于当权重调整未终止时迭代求解注量图优化问题以获得当前剂量-体积直方图的模块;
用于比较该参考DVH曲线与该当前DVH曲线以获得DVH评价指标的模块;
用于判断是否进行权重调整的模块;
用于当权重调整进行时调整器官的权重系数以使得DVH评价指标越差的器官获得越高的权重系数的模块。
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---|---|---|---|
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105447330B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109843376A (zh) * | 2016-07-08 | 2019-06-04 | 深圳市奥沃医学新技术发展有限公司 | 放射治疗设备的剂量验证方法及放射治疗设备 |
CN109859817A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-07 | 安徽大学 | 食管放射治疗计划中风险器官剂量学评估方法、评估系统 |
CN110232964A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-09-13 | 苏州雷泰智能科技有限公司 | 基于预测剂量引导和高斯过程优化的计划实现方法及装置 |
CN110548231A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-10 | 上海联影医疗科技有限公司 | 放疗计划生成系统、装置及存储介质 |
CN110869086A (zh) * | 2017-06-22 | 2020-03-06 | 反射医疗公司 | 生物自适应放射疗法的系统和方法 |
CN111986777A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-24 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 放射治疗计划优化系统、装置和存储介质 |
US11517766B2 (en) | 2017-07-31 | 2022-12-06 | Koninklijke Philips N.V. | Tuning mechanism for OAR and target objectives during optimization |
CN117524502A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 安徽大学 | 一种基于模式挖掘的调强放射治疗多目标射束优化方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102043909A (zh) * | 2010-12-29 | 2011-05-04 | 深圳市海博科技有限公司 | 治疗计划中靶点布置优化方法和治疗计划系统 |
CN103949015A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-07-30 | 北京航空航天大学 | 一种伽玛刀放射治疗逆向计划设计方法 |
CN104117151A (zh) * | 2014-08-12 | 2014-10-29 | 章桦 | 一种在线自适应放疗计划优化方法 |
CN105031819A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-11-11 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种剂量优化方法与系统 |
-
2015
- 2015-12-30 CN CN201511020616.6A patent/CN105447330B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102043909A (zh) * | 2010-12-29 | 2011-05-04 | 深圳市海博科技有限公司 | 治疗计划中靶点布置优化方法和治疗计划系统 |
CN103949015A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-07-30 | 北京航空航天大学 | 一种伽玛刀放射治疗逆向计划设计方法 |
CN104117151A (zh) * | 2014-08-12 | 2014-10-29 | 章桦 | 一种在线自适应放疗计划优化方法 |
CN105031819A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-11-11 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种剂量优化方法与系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李楠: "放射治疗计划的自动优化及再优化关键技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库(医药卫生科技辑)2015年》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109843376A (zh) * | 2016-07-08 | 2019-06-04 | 深圳市奥沃医学新技术发展有限公司 | 放射治疗设备的剂量验证方法及放射治疗设备 |
US11147988B2 (en) | 2016-07-08 | 2021-10-19 | Shenzhen Our New Medical Technologies Development Co., Ltd. | Dosage verification method for radiotherapy device, and radiotherapy device |
CN110869086A (zh) * | 2017-06-22 | 2020-03-06 | 反射医疗公司 | 生物自适应放射疗法的系统和方法 |
US11517766B2 (en) | 2017-07-31 | 2022-12-06 | Koninklijke Philips N.V. | Tuning mechanism for OAR and target objectives during optimization |
CN109859817B (zh) * | 2019-04-01 | 2022-12-09 | 安徽大学 | 食管放射治疗计划中风险器官剂量学评估方法、评估系统 |
CN109859817A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-07 | 安徽大学 | 食管放射治疗计划中风险器官剂量学评估方法、评估系统 |
CN110232964A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-09-13 | 苏州雷泰智能科技有限公司 | 基于预测剂量引导和高斯过程优化的计划实现方法及装置 |
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