CN112837782A - 一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法 - Google Patents

一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，该方法包括：获取过往患者的CT数据和对应的剂量分布图，以形成数据集；对所述数据集进行预处理，并按设定比例分成训练集、验证集和测试集，以作为训练样本、验证样本和测试样本；建立U‑Net神经网络模型，利用所述训练样本进行训练学习，并根据所述验证样本对所述U‑Net神经网络模型进行交叉验证，以自适应调整所述U‑Net神经网络模型的结构；然后将待预测患者的CT数据输入所述U‑Net神经网络模型得到预测的三维剂量分布图。进而引入贝叶斯神经网络结构进行模型的鲁棒性测试，以增加其临床的使用安全性和鲁棒性。本发明能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，提高临床治疗安全性。

Description

一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法
技术领域
本发明涉及智能医疗技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法。
背景技术
恶性肿瘤的放疗计划设计是放疗过程中的最关键步骤之一，其质量决定了整个治疗的效果，但传统的手动计划设计费时费力，且计划质量对物理师临床经验要求比较高，不同物理师之间容易出现计划设计质量参差不齐的问题。为保障患者疗效和安全，减少肿瘤复发和正常组织损伤，需对患者治疗计划进行剂量预测和评佑。因此如何实现放疗自动计划的剂量预测与质量评估，在提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率的同时，保证自动计划的临床治疗安全。
发明内容
本发明提供一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，解决现有放射治疗对患者治疗进行剂量在不同物理师之间易出现参差不齐的问题，能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，增加临床治疗安全。
为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：
一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，包括：
获取过往患者的CT数据和对应的剂量分布图，以形成数据集；
对所述数据集进行预处理，并按设定比例分成训练集、验证集和测试集，以作为训练样本、验证样本和测试样本；
建立U-Net神经网络模型，利用所述训练样本进行训练学习，并根据所述验证样本对所述U-Net神经网络模型进行交叉验证，以自适应调整所述U-Net神经网络模型的结构；
将待预测患者的CT数据输入所述U-Net神经网络模型得到预测的三维剂量分布图。
优选的，还包括：
建立贝叶斯神经网络模型，并对所述数据集展开预测，以得到参考剂量分布图；
将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估；
如果所述置信度处于设定范围内，则所述U-Net神经网络模型的预测结果的质量评估达到要求。
优选的，还包括：
根据所述参考剂量分布图和所述三维剂量分布图的两组数据分别进行戴斯相似度系数DSC和剂量分布γ通过率计算，以对两组数据的预测精度进行估算。
优选的，所述戴斯相似度系数DSC，根据以下公式进行计算：DSC(A,B)＝2|A∩B|/(|A|+|B|)，其中A,B分别为预测剂量分布和参考剂量分布。
优选的，剂量分布γ通过率取值范围为：2％/2毫米～3％/2毫米。
优选的，还包括：
取两组数据中的最大预测精度作为评估模型鲁棒性的依据，如果所述戴斯相似度系数DSC和所述平面剂量γ通过率均处于标准区间，则判定模型的置信度好，模型的预测结果的质量评估达到要求。
优选的，所述对所述数据集进行预处理，包括：
将CT图像进行分辨率统一和图像尺寸统一，以使CT数据集与剂量分布图形成不同层面的准确对应。
优选的，所述对所述数据集进行预处理，还包括：
CT数据的HU值显示和剂量分布图的cGy显示，以及将所述数据集处理为U-Net可输入的数据结构。
优选的，所述U-Net神经网络模型包括：输入层、编码层、压缩表层、解码层和输出层。
优选的，将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估，包括：
对所述数据集的各个CT图像序列CT(J1，J2，......，Jk)展开预测，得到的剂量分布图分别为F(J1)，F(J2)，……，F(Jk)，并作为剂量分布图的参考剂量分布，所述参考剂量分布分别为GT(J1)，GT(J2)，……，GT(Jk)；
将所述参考剂量分布与所述U-Net神经网络模型预测得到的所述三维剂量分布图进行比较。
本发明提供一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，通过建立U-Net神经网络模型，并利用过往患者的CT数据和对应的剂量分布图进行训练和交叉验证，以自适应调整模型结构，进而预测得到三维剂量分布图。解决现有放射治疗对患者治疗进行剂量在不同物理师之间易出现参差不齐的问题，能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，增加临床治疗安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明提供的一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法示意图。
图2是本发明实施例提供的置信度评估原理流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。
针对当前恶性肿瘤的放疗计划设计中不同物理师对剂量使用不同，易造成质量参差不齐的问题。本发明提供一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，解决现有放射治疗对患者治疗进行剂量在不同物理师之间易出现参差不齐的问题，能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，增加临床治疗安全。
如图1所示，一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，包括：
S1：获取过往患者的CT数据和对应的剂量分布图，以形成数据集。
S2：对所述数据集进行预处理，并按设定比例分成训练集、验证集和测试集，以作为训练样本、验证样本和测试样本。
S3：建立U-Net神经网络模型，利用所述训练样本进行训练学习，并根据所述验证样本对所述U-Net神经网络模型进行交叉验证，以自适应调整所述U-Net神经网络模型的结构。
S4：将待预测患者的CT数据输入所述U-Net神经网络模型得到预测的三维剂量分布图。
具体地，首先根据研究内容确定研究所需要数据，并进行数据集的准备与预处理，深度学习所需要的数据集不同于普通算法的数据集，它需要大量前期标注和预处理才能完成理想的效果。建立U-Net神经网络模型，可按照8：1：1的比例将数据集分为训练集、验证集和测试集和等待训练。将训练集输入U-Net神经网络模型进行数据学习，通过验证集和测试集交叉验证建立的模型，输入新数据，利用模型预测得到对应的剂量分布图。根据放疗CT图像和剂量分布图等数据集的专有性特点和结合预测准确率，自适应地修改U-Net结构，从而完成对模型的修改和完善。该方法能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，增加临床治疗安全。
该方法还包括：
S5：建立贝叶斯神经网络模型，并对所述数据集展开预测，以得到参考剂量分布图。
S6：将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估。
S7：如果所述置信度处于设定范围内，则所述U-Net神经网络模型的预测结果的质量评估达到要求。
具体地，在开展模型的质量评估研究时，为了检验模型的鲁棒性，可设计贝叶斯神经网络算法对模型置信度分析研究，同时引入戴斯相似度系数DSC和剂量分布γ通过率作为预测指标，用于置信度评估研究。通过贝叶斯神经网络结构进行模型的鲁棒性测试，可以增加其临床的使用安全性和鲁棒性，能应对不同病人的需求。
该方法还包括：根据所述参考剂量分布图和所述三维剂量分布图的两组数据分别进行戴斯相似度系数DSC和平面剂量γ通过率计算，以对两组数据的预测精度进行估算。
进一步，所述戴斯相似度系数DSC，根据以下公式进行计算：DSC(A,B)＝2|A∩B|/(|A|+|B|)，其中A,B分别为预测剂量分布和参考剂量分布。
更进一步，平面剂量γ通过率取值范围为：2％/2毫米～3％/2毫米。
在实际应用中，考虑临床治疗安全性，剂量分布γ通过率(3％/2毫米)的标准用于评估整体剂量，而对于CTV、PTV、直肠和膀胱，我们拟采用更为严格的(2％/2毫米)。
该方法还包括：取两组数据中的最大预测精度作为评估模型鲁棒性的依据，如果所述戴斯相似度系数DSC和所述剂量分布γ通过率均处于标准区间，则判定模型的置信度好，模型的预测结果的质量评估达到要求。
进一步，所述对所述数据集进行预处理，包括：将CT图像进行分辨率统一和图像尺寸统一，以使CT数据集与剂量分布图形成不同层面的准确对应。
更进一步，所述对所述数据集进行预处理，还包括：CT数据的HU值显示和剂量分布图的cGy显示，以及将所述数据集处理为U-Net可输入的数据结构。
所述U-Net神经网络模型包括：输入层、编码层、压缩表层、解码层和输出层。
如图2所示，所述将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估，包括：对所述数据集的各个CT图像序列CT(J1，J2，......，Jk)展开预测，得到的剂量分布图分别为F(J1)，F(J2)，……，F(Jk)，并作为剂量分布图的参考剂量分布，所述参考剂量分布分别为GT(J1)，GT(J2)，……，GT(Jk)。将所述参考剂量分布与所述U-Net神经网络模型预测得到的所述三维剂量分布图进行比较。
在实际应用中，模型鲁棒性难以评估的主要原因在于，在建立模型后，测试新数据时，其真实的剂量分布往往不可得或者耗时耗力，很难实时评估模型的鲁棒性，应用中不可能对所有新数据的剂量分布都重新算一遍，用于评估预测模型的置信度。可通过引入一个贝叶斯神经算法，对参考数据集的各个CT图像序列CT(J1，J2，...，Jk)展开预测，得到的剂量分布图分别为F(J1),F(J2),……,F(Jk),把这些数据作为剂量分布图的“参考剂量分布”，GT(J1)，GT(J2)，……，GT(Jk)，与之前根据U-Net深度神经网络算法预测得到的剂量分布图进行比较，通过引入戴斯相似度系数DSC和剂量分布γ通过率这两个参数分别得到这两组数据的预测精度，分别取两组数据中的最大预测精度作为评估模型鲁棒性的依据，只有在两者性能均好时才可以称模型的置信度较好，方可开展临床试用。
可见，本发明提供一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，通过建立U-Net神经网络模型，并利用过往患者的CT数据和对应的剂量分布图进行训练和交叉验证，以自适应调整模型结构，进而预测得到三维剂量分布图。进而引入贝叶斯神经网络结构进行模型的鲁棒性测试，用于指导模型的再训练，以增加其临床的使用安全性和鲁棒性，能应对不同病人的需求。解决现有放射治疗对患者治疗进行剂量在不同物理师之间易出现参差不齐的问题，能提升肿瘤放疗计划设计的质量和效率，增加临床治疗安全。
以上依据图示所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，包括：
获取过往患者的CT数据和对应的剂量分布图，以形成数据集；
对所述数据集进行预处理，并按设定比例分成训练集、验证集和测试集，以作为训练样本、验证样本和测试样本；
建立U-Net神经网络模型，利用所述训练样本进行训练学习，并根据所述验证样本对所述U-Net神经网络模型进行交叉验证，以自适应调整所述U-Net神经网络模型的结构；
将待预测患者的CT数据输入所述U-Net神经网络模型得到预测的三维剂量分布图。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，还包括：
建立贝叶斯神经网络模型，并对所述数据集展开预测，以得到参考剂量分布图；
将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估；
如果所述置信度处于设定范围内，则所述U-Net神经网络模型的预测结果的质量评估达到要求。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，还包括：
根据所述参考剂量分布图和所述三维剂量分布图的两组数据分别进行戴斯相似度系数DSC和剂量分布γ通过率计算，以对两组数据的预测精度进行估算。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，所述戴斯相似度系数DSC，根据以下公式进行计算：
Figure FDA0002934275130000011
其中A,B分别为预测剂量分布和参考剂量分布。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，剂量分布γ通过率取值范围为：2％/2毫米～3％/2毫米。
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，还包括：
取两组数据中的最大预测精度作为评估模型鲁棒性的依据，如果所述戴斯相似度系数DSC和所述剂量分布γ通过率均处于标准区间，则判定模型的置信度好，模型的预测结果的质量评估达到要求。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，所述对所述数据集进行预处理，包括：
将CT图像进行分辨率统一和图像尺寸统一，以使CT数据集与剂量分布图形成不同层面的准确对应。
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，所述对所述数据集进行预处理，还包括：
CT数据的HU值显示和剂量分布图的cGy显示，以及将所述数据集处理为U-Net可输入的数据结构。
9.根据权利要求8所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，所述U-Net神经网络模型包括：输入层、编码层、压缩表征层、解码层和输出层。
10.根据权利要求9所述的基于深度学习的放疗三维剂量预测方法，其特征在于，将所述参考剂量分布图与所述数据集在所述U-Net神经网络模型得到的三维剂量分布图进行置信度评估，包括：
对所述数据集的各个CT图像序列CT(J1，J2，......，Jk)展开预测，得到的剂量分布图分别为F(J1)，F(J2)，……，F(Jk)，并作为剂量分布图的参考剂量分布，所述参考剂量分布分别为GT(J1)，GT(J2)，……，GT(Jk)；
将所述参考剂量分布与所述U-Net神经网络模型预测得到的所述三维剂量分布图进行比较。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113516233A (zh) * 2021-09-13 2021-10-19 四川大学 一种面向vmat放疗计划的神经网络预测方法
CN114596934A (zh) * 2022-05-10 2022-06-07 四川省肿瘤医院 一种宫颈癌近距离治疗剂量预测系统

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180061059A1 (en) * 2016-08-26 2018-03-01 Elekta, Inc. System and methods for image segmentation using convolutional neural network
US20180161596A1 (en) * 2016-12-13 2018-06-14 Varian Medical Systems International Ag Methods and systems for generating dose estimation models for radiotherapy treatment planning
WO2019023142A1 (en) * 2017-07-25 2019-01-31 Elekta, Inc. RADIATION THERAPY PLANNING USING A DEEP CONVOLUTIVE NETWORK
CN110085298A (zh) * 2019-04-26 2019-08-02 南方医科大学 基于深度网络学习的调强放疗计划三维剂量分布预测方法
CN110120033A (zh) * 2019-04-12 2019-08-13 天津大学 基于改进的U-Net神经网络三维脑肿瘤图像分割方法
CN110124214A (zh) * 2019-05-24 2019-08-16 南方医科大学 基于预测剂量分布引导的调强放疗计划优化方法及应用
CN110197709A (zh) * 2019-05-29 2019-09-03 广州瑞多思医疗科技有限公司 一种基于深度学习与先验计划的三维剂量预测方法
CN110349665A (zh) * 2019-07-01 2019-10-18 复旦大学附属肿瘤医院 基于深度学习的直肠癌放疗计划自动化设计方法
CN110354406A (zh) * 2019-07-30 2019-10-22 安徽大学 一种放射治疗的三维剂量预测方法和系统
CN110753935A (zh) * 2017-04-25 2020-02-04 小利兰·斯坦福大学托管委员会 用于医学成像的使用深度卷积神经网络的剂量减少
WO2020047536A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-05 Board Of Regents, University Of Texas System Deep learning based dosed prediction for treatment planning and quality assurance in radiation therapy
CN111627032A (zh) * 2020-05-14 2020-09-04 安徽慧软科技有限公司 基于U-Net网络的CT影像身体器官自动分割方法
WO2020245306A1 (en) * 2019-06-06 2020-12-10 Varian Medical Systems International Ag Methods and systems for radiotherapy treatment planning based on continuous deep learning
WO2020244172A1 (zh) * 2019-06-04 2020-12-10 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
CN112270660A (zh) * 2020-09-30 2021-01-26 四川大学 基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180061059A1 (en) * 2016-08-26 2018-03-01 Elekta, Inc. System and methods for image segmentation using convolutional neural network
US20180161596A1 (en) * 2016-12-13 2018-06-14 Varian Medical Systems International Ag Methods and systems for generating dose estimation models for radiotherapy treatment planning
CN110753935A (zh) * 2017-04-25 2020-02-04 小利兰·斯坦福大学托管委员会 用于医学成像的使用深度卷积神经网络的剂量减少
WO2019023142A1 (en) * 2017-07-25 2019-01-31 Elekta, Inc. RADIATION THERAPY PLANNING USING A DEEP CONVOLUTIVE NETWORK
WO2020047536A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-05 Board Of Regents, University Of Texas System Deep learning based dosed prediction for treatment planning and quality assurance in radiation therapy
CN110120033A (zh) * 2019-04-12 2019-08-13 天津大学 基于改进的U-Net神经网络三维脑肿瘤图像分割方法
CN110085298A (zh) * 2019-04-26 2019-08-02 南方医科大学 基于深度网络学习的调强放疗计划三维剂量分布预测方法
CN110124214A (zh) * 2019-05-24 2019-08-16 南方医科大学 基于预测剂量分布引导的调强放疗计划优化方法及应用
CN110197709A (zh) * 2019-05-29 2019-09-03 广州瑞多思医疗科技有限公司 一种基于深度学习与先验计划的三维剂量预测方法
WO2020244172A1 (zh) * 2019-06-04 2020-12-10 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
WO2020245306A1 (en) * 2019-06-06 2020-12-10 Varian Medical Systems International Ag Methods and systems for radiotherapy treatment planning based on continuous deep learning
CN110349665A (zh) * 2019-07-01 2019-10-18 复旦大学附属肿瘤医院 基于深度学习的直肠癌放疗计划自动化设计方法
CN110354406A (zh) * 2019-07-30 2019-10-22 安徽大学 一种放射治疗的三维剂量预测方法和系统
CN111627032A (zh) * 2020-05-14 2020-09-04 安徽慧软科技有限公司 基于U-Net网络的CT影像身体器官自动分割方法
CN112270660A (zh) * 2020-09-30 2021-01-26 四川大学 基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孔繁图;麦燕华;亓孟科;吴艾茜;郭芙彤;贾启源;李永宝;宋婷;周凌宏;: "基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测", 南方医科大学学报, no. 06, 27 June 2018 (2018-06-27) *
秦楠楠;薛旭东;吴爱林;闫冰;朱雅迪;张朋;吴爱东;: "基于U-net卷积神经网络的宫颈癌临床靶区和危及器官自动勾画的研究", 中国医学物理学杂志, no. 04, 25 April 2020 (2020-04-25) *
贾启源: "预测三维剂量分布引导的调强放疗计划优化方法研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库, 31 May 2019 (2019-05-31), pages 1 - 56 *
高翔;宋双;张伟;陈妙然;夏宇;曹征;: "基于深度学习方法的放疗患者摆位误差预测", 北京生物医学工程, no. 04, 14 August 2020 (2020-08-14) *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113516233A (zh) * 2021-09-13 2021-10-19 四川大学 一种面向vmat放疗计划的神经网络预测方法
CN113516233B (zh) * 2021-09-13 2022-01-28 四川大学 一种面向vmat放疗计划的神经网络预测装置
CN114596934A (zh) * 2022-05-10 2022-06-07 四川省肿瘤医院 一种宫颈癌近距离治疗剂量预测系统

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