CN113975662A - 一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，所述的精准放疗平台包括患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立、放疗计划剂量体积参数预评价及放疗计划数据库的构建。本发明的优点在于：①能够帮助医师更加快速、准确地勾画鼻咽癌肿瘤靶区和危及器官，减少正常组织器官的不可逆受照射放疗剂量损伤；②减轻医师工作负担，减少患者等待时间，提升治愈成功率；③提高医院床位使用率和周转率,较大幅度降低肿瘤患者的医疗费用,减轻患者的经济压力；④帮助年轻医师学习靶区及危及器官的勾画技巧，能够指导年轻物理师设置放疗调强计划参数。
Description
技术领域
本发明涉及医疗平台技术领域，具体是指一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台。
背景技术
随着信息化时代高速发展，云平台建设和医院流程系统将会根据个性化需求不断完善，尤其是人工智能在精准的临床治疗上的应用。而现有的鼻咽癌精准放疗平台功能简单、勾画准确度低、平台使用成本高，大多数情况下还是通过医生根据经验手工勾画，存在误判的可能，放疗质量无法保证，因此本申请技术方案提出一种基于机器学习、多模态磁共振影像和治疗计划数据挖掘建立一个精准放疗平台，实现鼻咽癌放射治疗靶区精准自动勾画及患者剂量体积参数预评价，为临床提供快、精、准的放疗决策，从而提高工作效率、提升患者治愈率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是以上所述的技术问题，提供一种使用方便、勾画准确的基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，所述的精准放疗平台包括患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立、放疗计划剂量体积参数预评价及放疗计划数据库的构建，所述的患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立包括肿瘤影像特征自动提取、建立靶区自动勾画模型及靶区自动勾画模型评估验证，所述的肿瘤影像特征自动提取地方法为：①获取医院临床PACS系统中MRI图像的4模态影像；②对①中获取的影像进行预处理；③从预处理后的影像数据中提取一个或多个肿瘤影像组信息；④获取专家勾画的DTV数据信息，所述的靶区自动勾画模型采用三维深度卷积神经构建鼻咽癌肿瘤放射治疗靶区智能化、自动化勾画方法，所述的靶区自动勾画模型评估验证分机器学习、人工勾画和机器学习辅助人工三组勾画对比权威专家后话标准，评估靶区自动勾画准确性。
作为改进，所述的治疗计划数据库的构建是收集经筛选合格的鼻咽癌放疗计划。
作为改进，所述的放疗计划剂量体积参数预评价是对肿瘤靶区和危及器官分割后进行特征提取，构建剂量体积参数预测模型，通过训练和测试样本提高模型收敛速度和稳定性，优化模型效果，评估剂量体积参数预测模型的准确性。
作为改进，所述的三维深度卷积神经训练、学习鼻咽癌放疗靶区的多层次、高级别影响特征，建立鼻咽癌病灶和器官的检测、分类和识别模型。
作为改进，所述的鼻咽癌靶区模型的轮廓计算形状相似性指数在0.68～0.76，体积变异系数达到0.08～0.13，自动勾画时间在13～15min，通过大量的数据训练，得到稳定的三维深度卷积神经与鼻咽癌靶区勾画模型。
作为改进，所述的治疗计划数据库中包含剂量体积直方图、等剂量曲线图、GTV和危及器官结构图。
本发明与现有技术相比的优点在于：①利用机器学习的人工智能技术，开展放疗智能勾画，自动勾画出精准且符合患者个性化整体特征，能够帮助医师更加快速、准确地勾画鼻咽癌肿瘤靶区和危及器官，减少正常组织器官的不可逆受照射放疗剂量损伤；②基于机器学习实现肿瘤靶区的自动勾画，减轻医师工作负担，减少患者等待时间，提升治愈成功率，放疗计划的设计方法由传统的耗时试错方式向自动化，智能化的方向发展，预计放疗计划生成效率的提升，大幅度降低医疗人力成本；③通过构建计划数据库，以重现或改善原始计划的剂量体积参数为目的的自动优化算法，自动迭代重复，快速地得到相似于或优于原始计划剂量体积参数的预测值，为后期剂量体积参数的设置提供参考，提高医院床位使用率和周转率,较大幅度降低肿瘤患者的医疗费用,减轻患者的经济压力；④精准放疗平台的建立，不仅可以帮助年轻医师学习靶区及危及器官的勾画技巧，而且能够指导年轻物理师设置放疗调强计划参数，从而评估靶区、危及器官勾画的准确性和放疗计划的合理性，同时对于医院实习生、进修生、规培生等的培养提供帮助；⑤利用医院现有的放疗流程管理系统以及远程协作系统的平台为基础，实现上下级医院资源共享，解决放疗中精准靶区勾画和计划设计的难题，搭建在线影像浏览环境，对随访数据进行跟踪，为患者提供舒适便捷的就医和先进新颖的治疗模式。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明。
一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，所述的精准放疗平台包括患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立、放疗计划剂量体积参数预评价及放疗计划数据库的构建，所述的患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立包括肿瘤影像特征自动提取、建立靶区自动勾画模型及靶区自动勾画模型评估验证，所述的肿瘤影像特征自动提取地方法为：①获取医院临床PACS系统中MRI图像的4模态影像；②对①中获取的影像进行预处理；③从预处理后的影像数据中提取一个或多个肿瘤影像组信息；④获取专家勾画的DTV数据信息，所述的靶区自动勾画模型采用三维深度卷积神经构建鼻咽癌肿瘤放射治疗靶区智能化、自动化勾画方法，所述的靶区自动勾画模型评估验证分机器学习、人工勾画和机器学习辅助人工三组勾画对比权威专家后话标准，评估靶区自动勾画准确性。
所述的治疗计划数据库的构建是收集经筛选合格的鼻咽癌放疗计划。
所述的放疗计划剂量体积参数预评价是对肿瘤靶区和危及器官分割后进行特征提取，构建剂量体积参数预测模型，通过训练和测试样本提高模型收敛速度和稳定性，优化模型效果，评估剂量体积参数预测模型的准确性，利用肿瘤靶区和危及器官像素点差异性进行器官和病灶切割，基于联全卷积神经网络的cuda计算架构能快速、准确得到剂量参数体积预测模型数据库。
所述的三维深度卷积神经训练、学习鼻咽癌放疗靶区的多层次、高级别影响特征，建立鼻咽癌病灶和器官的检测、分类和识别模型。
所述的鼻咽癌靶区模型的轮廓计算形状相似性指数在0.68～0.76，体积变异系数达到0.08～0.13，自动勾画时间在13～15min，通过大量的数据训练，得到稳定的三维深度卷积神经与鼻咽癌靶区勾画模型，采用三维深度卷积神经和迁移学习能实现对鼻咽癌靶区自动勾画的准确性。
所述的治疗计划数据库中包含剂量体积直方图、等剂量曲线图、GTV和危及器官结构图。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的精准放疗平台包括患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立、放疗计划剂量体积参数预评价及放疗计划数据库的构建，所述的患者鼻咽癌靶区自动勾画模型建立包括肿瘤影像特征自动提取、建立靶区自动勾画模型及靶区自动勾画模型评估验证，所述的肿瘤影像特征自动提取地方法为：①获取医院临床PACS系统中MRI图像的4模态影像；②对①中获取的影像进行预处理；③从预处理后的影像数据中提取一个或多个肿瘤影像组信息；④获取专家勾画的DTV数据信息，所述的靶区自动勾画模型采用三维深度卷积神经构建鼻咽癌肿瘤放射治疗靶区智能化、自动化勾画方法，所述的靶区自动勾画模型评估验证分机器学习、人工勾画和机器学习辅助人工三组勾画对比权威专家勾画标准，评估靶区自动勾画准确性。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的治疗计划数据库的构建是收集经筛选合格的鼻咽癌放疗计划。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的放疗计划剂量体积参数预评价是对肿瘤靶区和危及器官分割后进行特征提取，构建剂量体积参数预测模型，通过训练和测试样本提高模型收敛速度和稳定性，优化模型效果，评估剂量体积参数预测模型的准确性。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的三维深度卷积神经训练、学习鼻咽癌放疗靶区的多层次、高级别影响特征，建立鼻咽癌病灶和器官的检测、分类和识别模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的鼻咽癌靶区模型的轮廓计算形状相似性指数在0.68～0.76，体积变异系数达到0.08～0.13，自动勾画时间在13～15min，通过大量的数据训练，得到稳定的三维深度卷积神经与鼻咽癌靶区勾画模型。
6.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘技术的鼻咽癌精准放疗平台，其特征在于：所述的治疗计划数据库中包含剂量体积直方图、等剂量曲线图、GTV和危及器官结构图。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117173092A (zh) * | 2023-06-28 | 2023-12-05 | 中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所） | 一种基于图像处理的鼻咽癌放疗方法及系统 |
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| CN107545137A (zh) * | 2017-08-16 | 2018-01-05 | 强深智能医疗科技（昆山）有限公司 | 肿瘤放射治疗计划智能优化方法 |
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