CN114049948B - 一种用于放射治疗流程的自动化质控方法、系统及平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于放射治疗流程的自动化质控方法、系统及平台，所述方法包括如下步骤：提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。本发明实现了勾画CT图像、医生申请计划处方和物理师执行计划的自动审核，并将其应用于放射治疗流程质控自动化平台，实现整个放射治疗过程中的自动化质控，实现无纸化流程的同时，减少了放射治疗过程中差错和事故的产生。
Description
技术领域
本发明涉及治疗过程监控技术领域，特别是涉及一种用于放射治疗流程的自动化质控方法、系统及平台。
背景技术
放射治疗的目的是尽可能在保护危及器官的前提下，给肿瘤靶区足够的剂量进而达到控制甚至杀死肿瘤的目的。为了实现上述目标需要制定精准的治疗方案，精准的方案的前提就是治疗过程的安全性。放射治疗随着近年来的发展，从原来的二维放疗已经进入现阶段的图像引导放疗，同时照射的技术也朝着精准化、自动化、信息化的方向迈进。然而，现有的放疗的全流程的质控管理仍然是制约放疗精度和安全性的一个重要的方面。
放射治疗的流程众多，任何一个环节的失误都会导致放疗的失败甚至出现重大的医疗安全事故。美国AAPM 275号报告也专门指出了放疗各个环节可能出现的风险因素，并提出了相关的处理建议，但是因为建议中各个环节涉及的人工审核的内容太多，临床的实用性大大折扣。同时人工审核也存在诸如很难避免人工错误、审核覆盖不严、审核效率低等问题。
现有的审核过程主要依靠物理师和技师的人工审核，往往审核人员都是具有资质的物理师(QMP，由AAPM 1-J政策定义的)或指定人员对特定患者的放疗计划和治疗记录进行审查，以确保安全、高质量的治疗。物理计划和治疗记录的审查主要分为初始计划的审查、每周治疗记录的审查和治疗技术的审查，国内的审查规范仍然没有在制定中，我国缺少规范的物理计划的审核规范。
如果没有好的计划审核的规范，治疗实施环节出现治疗错误的机率很高，甚至有些错误会导致严重的治疗安全事故。加拿大玛格丽特公主医院发现在28136例接受治疗的患者中治疗错误率为1.97％，回顾性分析医院的1063份治疗事件报告，发现每100个放疗疗程的平均治疗事件概率为1.7％。
文献报告不同审查的手段的灵敏度也略有不同。初始计划审查的灵敏度约为62％，治疗记录审查的灵敏度约为43％，在3年潜在的严重未遂事件中，只有38％被计划审查环节发现，对2018年RO-ILS数据进行研究发现，25％和37％的错误同故宫了所有的常规审查，因为AAPM 275号报告指出需要改进现有的审查实施方案，比如优化审核流程，其次改进审查的内容，比如细化核对表，提高审查的效能，如增加自动化和标准化的审查。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种用于放射治疗流程的自动化质控方法、系统及平台，以实现对放疗全流程的质控的自动化管理，降低计划审核的难度，提高计划审核的效率和精度，降低放疗安全事故的发生率，提高治疗精度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种用于放射治疗流程的自动化质控方法，所述方法包括如下步骤：
提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；
根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；
根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；
根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。
可选的，所述根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核，具体包括：
根据所述结构信息，采用膨胀和腐蚀算法计算勾画轮廓的连通性，确定结构信息中缺层的位置，并给出缺层提示；
根据所述结构信息，利用膨胀和腐蚀算法确定结构信息中的连通域的体积，将体积小于0.1cc的连通域确定为垃圾点，并给出垃圾点提示。
可选的，所述根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核，具体包括：
采用自然语言处理方法提取所述医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据，将医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据进行对比，判断是否存在差异，若存在差异，则进行错误提示，并将所述医生申请计划处方返回给医师进行修改，将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到不存在差异；
利用matlab软件读取dose文件提取所述物理师执行计划中的剂量分布数据，并将所述剂量分布数据与标准剂量分布数据进行对比，判断剂量分布是否存在异常，若剂量分布存在异常，则给出剂量分布异常的提示，并将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到剂量分布不存在异常；所述剂量分布数据包括靶区的D98、D2、CI指数、HI指数。
可选的，所述根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核，具体包括：
获取医生申请计划处方和物理师执行计划中的等中心信息和CT图像中患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓，构建患者3D模型；
根据所述患者3D模型获取等中心与患者轮廓的距离容差范围；
将所述患者3D模型与机器模型进行匹配，获得匹配结果；
根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患；
基于所述患者3D模型、剂量与体积的几何关系及剂量分布，审核靶区剂量是否能覆盖靶区且不高于靶区的器官限值。
可选的，所述根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患，之后还包括：
根据等中心与患者轮廓的距离和参考点与患者轮廓的距离，计算参考点到等中心的距离，判断等中心到患者的轮廓的距离与参考点到等中心的距离的差值是否在容差范围内，若不在容差范围内，则存在碰床的风险，进行安全警告。
一种用于放射治疗流程的自动化质控系统，所述系统包括物理师二级自动审核模块和物理师三级自动审核模块；
所述物理师二级自动审核模块用于提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；
所述物理师三级自动审核模块用于根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。
一种放射治疗流程质控自动化平台，所述平台包括：医生终端、患者终端、物理师终端、设备监控终端、收费终端和后台中心；
所述医生终端用于患者医嘱信息的录入、医师治疗计划的申请；
患者终端用于患者治疗的预约；
物理师终端用于物理师执行计划的录入；
设备监控终端用于治疗设备的状态的跟踪记录；
收费终端用于治疗费用的收取；
后台中心用于用于放射治疗流程的自动化质控、治疗设备自动预约、医生申请计划处方自动评估及信息记录与反馈。
可选的，所述医生终端包括：模拟定位信息录入模块和医师治疗计划申请模块。
可选的，所述患者终端模块包括智能化治疗预约模块。
可选的，所述后台中心包括：模拟定位信息自动核查模块、治疗设备自动预约模块、物理师二级自动审核模块、医生计划评估模块、物理师三级自动审核模块、治疗流程自动核查模块、患者治疗信息记录显示模块、图像引导治疗记录及反馈模块和核查记录加密存储及分析反馈模块。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开一种用于放射治疗流程的自动化质控方法、系统及平台，所述方法包括如下步骤：提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。本发明实现了勾画CT图像、医生申请计划处方和物理师执行计划的自动审核，并将其应用于放射治疗流程质控自动化平台，实现整个放射治疗过程中的自动化质控，实现无纸化流程的同时，减少了放射治疗过程中差错和事故的产生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种用于放射治疗流程的自动化质控方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于VMD的电网电压暂降故障信号检测方法及系统，以快速且准确的提取电网电压中的故障特征量，以提高电网的电压暂降故障检测的时效性和准确性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
本发明提供一种用于放射治疗流程的自动化质控方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
步骤101，提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓。
步骤102，根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核。
步骤102所述根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核，具体包括：根据所述结构信息，采用膨胀和腐蚀算法计算勾画轮廓的连通性，确定结构信息中缺层的位置，并给出缺层提示；根据所述结构信息，利用膨胀和腐蚀算法确定结构信息中的连通域的体积，将体积小于0.1cc的连通域确定为垃圾点，并给出垃圾点提示。
步骤102的具体实现方式包括：图像勾画轮廓审核，通过dicom头文件字段自动识别技术，可以快速获得结构文件，利用训练算法快速读取结构信息，判断是否存在空的结构，若存在空结构便可在系统中显示。针对靶区和危及器官结构有无缺层、靶区和危及器官有无垃圾点，通过深度学习的方法判断结构的连通性，通过图像处理的开运算检查垃圾点的存在，并在系统中自动显示。
步骤103，根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核。
步骤103所述根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核，具体包括：采用自然语言处理方法提取所述医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据，将医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据进行对比，判断是否存在差异，若存在差异，则进行错误提示，并将所述医生申请计划处方返回给医师进行修改，将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到不存在差异；利用matlab软件读取dose文件提取所述物理师执行计划中的剂量分布数据，并将所述剂量分布数据与标准剂量分布数据进行对比，判断剂量分布是否存在异常，若剂量分布存在异常，则给出剂量分布异常的提示，并将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到剂量分布不存在异常；所述剂量分布数据包括靶区的D98、D2、CI指数、HI指数。其中，靶区的D98表示大于98％体积的靶区对应的剂量，D2表示大于2％体积的靶区对应的剂量，CI指数表示靶区适形度指数，HI指数表示靶区均匀度指)，根据所采集到的参数分析靶区剂量分布的异质性，完成剂量分布的冷热点的合理性审核。
步骤103的具体实现方式包括：处方检查，其中包含医生申请计划处方与执行计划一致性(总剂量、剂量/分次、分次数，分次模式和方案：每日，BID，一天四次等、照射技术)，实现系统文件的自动获取和自匹配，并获取计划中处方信息，利用字段匹配的方式判断处方是否一致。其中寻找治疗系统与处方是否一致、计划处方是否签字、剂量率选择是否与系统一致、射野ID和名称是否符合命名规范。获取计划文件中的射野大小信息，并利用等效面积法计算射野大小与标准大小进行比较，满足临床要求即为通过、疗程和计划ID命名是否符合规范，是否选择正确的容差表，上述结果均记录系统并在审核界面显示，同时后台利用随机森林方法对计划进行分类处理，进行计划差异性分类。模块通过剂量通量的获取，利用卷积神经网络分析剂量的分布和靶区剂量的异质性，并自动给出评分，评价剂量分布的冷热点是否合理。，审核通过后自动推送短信和微信给临床医师用于计划的评估，审核未通过计划自动推送回责任物理师进行计划修改，相应错误记录于物理师档案，以备循环改进，改变传统评价方式无记录、无跟踪、无改进的现状。
步骤104，根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。
步骤104，所述根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核，具体包括：获取医生申请计划处方和物理师执行计划中的等中心信息和CT图像中患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓，构建患者3D模型；根据所述患者3D模型获取等中心与患者轮廓的距离容差范围；将所述患者3D模型与机器模型进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患；基于所述患者3D模型、剂量与体积的几何关系及剂量分布，审核靶区剂量是否能覆盖靶区且不高于靶区的器官限值。
所述根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患，之后还包括：根据等中心与患者轮廓的距离和参考点与患者轮廓的距离，计算参考点到等中心的距离，判断等中心到患者的轮廓的距离与参考点到等中心的距离的差值是否在容差范围内，若不在容差范围内，则存在碰床的风险，进行安全警告。
步骤104的具体实现方式包括：采用计划文件和靶区文件的获取方式，但是更侧重于计划流程和安全性的自动核查。通过获取的计划等中心和患者轮廓信息，采用3D模型自动构建的方式获得等中心与外轮廓的距离容差范围，通过与机器模型的后台自动匹配，检测是否存在碰床等安全隐患进一步提高计划的安全性，在计划审核环节就高效的提高安全性，避免放疗事故的发生。通过自动化脚本获取计划排程信息，读取排程字段信息，分析是否添加CBCT排程、是否添加Bolus射野。通过Unet神经网络自动获取轮廓边界，获取等中心和参考点与外轮廓的距离，自动给出参考点和计划等中心的机架0度源皮距，避免传统计算的方式，可以有效避免人为计算出错的难题。计划的剂量分布与计划的总体质量自动审核，自动获取计划的通量与靶区体积的几何关系，分析靶区覆盖是否达到目标、危及器官限值是否达到目标，自动与医生处方进行比较，剂量计算算法和计算网格是否正确选取。
实施例2
本发明还提供一种用于放射治疗流程的自动化质控系统，所述系统包括物理师二级自动审核模块和物理师三级自动审核模块；所述物理师二级自动审核模块用于提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；所述物理师三级自动审核模块用于根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核。
实施例3
一种放射治疗流程质控自动化平台，所述平台包括：医生终端、患者终端、物理师终端、设备监控终端、收费终端和后台中心；所述医生终端用于患者医嘱信息的录入、医师治疗计划的申请；患者终端用于患者治疗的预约；物理师终端用于物理师执行计划的录入；设备监控终端用于治疗设备的状态的跟踪记录；收费终端用于治疗费用的收取；后台中心用于用于放射治疗流程的自动化质控、治疗设备自动预约、医生申请计划处方自动评估及信息记录与反馈。
所述医生终端包括：模拟定位信息录入模块和医师治疗计划申请模块。
所述患者终端模块包括智能化治疗预约模块。
所述物理师终端包括物理师计划执行记录模块。
所述设备监控终端包括医用直线加速器治疗状态及管理模块。
所述收费终端包括自动收费模块。
所述后台中心包括：模拟定位信息自动核查模块、治疗设备自动预约模块、物理师二级自动审核模块、医生计划评估模块、物理师三级自动审核模块、治疗流程自动核查模块、患者治疗信息记录显示模块、图像引导治疗记录及反馈模块和核查记录加密存储及分析反馈模块。
所述模拟定位信息录入模块，主要用于患者医嘱信息的采集录入工作，包括HIS系统的患者数据的自动录入。医生点击定位申请，医生在系统内选择患者定位时间、患者定位装置的录入，患者治疗方式的录入，患者扫描范围的录入等。上述信息采集完成并存入数据库。同时短信微信推送患者相关定位预约信息，包括患者定位时间和定位诊室，并打印定位预约单方便患者定位预约；
所述模拟定位信息自动核查模块，主要用于患者定位信息的输入，包括定位装置是否选择正确，参考点是否正确标记，扫描范围信息录入等，并通过一键审核功能，核查信息是否录入完整及正确，信息录入完成后一键微信短信推送医生告知定位完成，以便医生进行靶区勾画；
治疗设备自动预约模块,主要用于患者的治疗设备的自动预约功能，该模块会根据患者的年龄、治疗部位、治疗模式、机器状态进行自动机器分配，分配的原则是保证机器和患者治疗效率的最优化；
医师治疗计划申请模块，主要包含治疗计划的申请、治疗处方的录入、危及器官剂量限值的填写、既往放疗的信息录入，计划申请完成后自动推送给责任物理师可以进行计划的设计；
物理师计划执行记录模块，主要用于物理师进行自动排班和计划接收工作，主要作用记录物理师计划接收信息、统计工作量，计划完成后点击计划完成，完成计划的设计，并自动推送短信和微信通知二级物理师进行计划的审核；
物理师二级自动审核模块，主要用于计划的二次审核及评价工作，自动审核内容包括：图像勾画轮廓审核，通过dicom头文件字段自动识别技术，可以快速获得结构文件，利用训练算法快速读取结构信息，判断是否存在空的结构，若存在空结构便可在系统中显示。针对靶区和危及器官结构有无缺层、靶区和危及器官有无垃圾点，通过深度学习的方法判断结构的连通性，通过图像处理的开运算检查垃圾点的存在，并在系统中自动显示。处方检查，其中包含医生申请计划处方与执行计划一致性(总剂量、剂量/分次、分次数，分次模式和方案：每日，BID，一天四次等、照射技术)，实现系统文件的自动获取和自匹配，并获取计划中处方信息，利用字段匹配的方式判断处方是否一致。其中寻找治疗系统与处方是否一致、计划处方是否签字、剂量率选择是否与系统一致、射野ID和名称是否符合命名规范。获取计划文件中的射野大小信息，并利用等效面积法计算射野大小与标准大小进行比较，满足临床要求即为通过、疗程和计划ID命名是否符合规范，是否选择正确的容差表，上述结果均记录系统并在审核界面显示，同时后台利用随机森林方法对计划进行分类处理，进行计划差异性分类。模块通过剂量通量的获取，利用卷积神经网络分析剂量的分布和靶区剂量的异质性，并自动给出评分，评价剂量分布的冷热点是否合理。，审核通过后自动推送短信和微信给临床医师用于计划的评估，审核未通过计划自动推送回责任物理师进行计划修改，相应错误记录于物理师档案，以备循环改进，改变传统评价方式无记录、无跟踪、无改进的现状；
医生计划评估模块，主要用于患者计划质量的评估和确认，评估完成后自动推送短信和微信给责任物理师进行计划的三级审核评估；
物理师三级自动审核模块，主要用于患者计划质量的三级核查评估及确认。同样采用二级审核过程中计划文件和靶区文件的获取方式，但是更侧重于计划流程和安全性的自动核查。通过获取的计划等中心和患者轮廓信息，采用3D模型自动构建的方式获得等中心与外轮廓的距离容差范围，通过与机器模型的后台自动匹配，检测是否存在碰床等安全隐患进一步提高计划的安全性，在计划审核环节就高效的提高安全性，避免放疗事故的发生。通过自动化脚本获取计划排程信息，读取排程字段信息，分析是否添加CBCT排程、是否添加Bolus射野。通过Unet神经网络自动获取轮廓边界，获取等中心和参考点与外轮廓的距离，自动给出参考点和计划等中心的机架0度源皮距，避免传统计算的方式，可以有效避免人为计算出错的难题。计划的剂量分布与计划的总体质量自动审核，自动获取计划的通量与靶区体积的几何关系，分析靶区覆盖是否达到目标、危及器官限值是否达到目标，自动与医生处方进行比较，剂量计算算法和计算网格是否正确选取、，审核完成点击进入自动收费模块；
自动收费模块，主要包含根据所设计计划的类型收取计划费和验证费用，自动进行费用扣除，欠费或未审核医嘱均无法进入下一模块，通知责任物理师进行费用催缴，正常收费后进入计划验证模块并可以执行；
治疗流程自动核查模块，主要包含处方或计划修改是否与原始计划相符，MU、能量、射野大小、机架、准直器、MLC、剂量率与计划文件是否一致，治疗技术的选择是否一致，移床的值是否一致，治疗分次及治疗方式知否一致，是否存在治疗意外中断，每周进行一次治疗流程的自动核查及记录；
医用直线加速器治疗状态及管理模块，主要包含加速器治疗状态的自动记录跟踪，治疗状态包含(故障时长、正常停机时长、治疗时长、故障次数等)；
智能化治疗预约模块，主要包含患者的自动预约功能，首次放疗根据患者实际情况进行治疗时间的自动预约，包括治疗时间和治疗模式，预约完成后进行短信或微信的自动通知，并在患者对应病区进行治疗预约信息的滚动显示，保证患者及时进行放射治疗；
患者治疗信息记录显示模块，主要包含患者治疗信息的自动记录存档，包括治疗分次，治疗剂量，剩余分次，患者信息，图像引导次数，移床数据等数据的记录和显示；
图像引导治疗记录及反馈模块，主要包含图像配准结果的截图保存，图像配准误差的保存，当班技师的签字信息，初始配准结果审核功能(三次配准结果医师不确认自动终止图像引导)；
核查记录加密存储及分析反馈模块，主要包含自动核查和手动核查的核查结果(计划审核错误率信息，错误分类)，治疗计划及各流程中断及退回记录，患者各阶段治疗及收费信息，机器预约状态信息，物理师计划设计信息，技师工作量信息，机器工作状态信息(故障及正常工作)，机器工作时长信息，图像引导治疗信息，治疗疾病分类信息，治疗模式信息，新技术开展量信息等
具有如下技术效果：
本发明通过对放射治疗流程的自动化质控及记录分析，有效的提高了放疗的流程化管理，大大提高了治疗的安全性和有效性，避免了因为流程错误导致的治疗安全事故的发生，并且通过错误流程的高效反馈循坏改进治疗流程。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种用于放射治疗流程的自动化质控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；
根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；所述根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核，具体包括：根据所述结构信息，采用膨胀和腐蚀算法计算勾画轮廓的连通性，确定结构信息中缺层的位置，并给出缺层提示；根据所述结构信息，利用膨胀和腐蚀算法确定结构信息中的连通域的体积，将体积小于0.1cc的连通域确定为垃圾点，并给出垃圾点提示；
根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；所述根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核，具体包括：采用自然语言处理方法提取所述医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据，将医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据进行对比，判断是否存在差异，若存在差异，则进行错误提示，并将所述医生申请计划处方返回给医师进行修改，将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到不存在差异；利用matlab软件读取dose文件提取所述物理师执行计划中的剂量分布数据，并将所述剂量分布数据与标准剂量分布数据进行对比，判断剂量分布是否存在异常，若剂量分布存在异常，则给出剂量分布异常的提示，并将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到剂量分布不存在异常；所述剂量分布数据包括靶区的D98、D2、CI指数、HI指数；
根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核；所述根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核，具体包括：获取医生申请计划处方和物理师执行计划中的等中心信息和CT图像中患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓，构建患者3D模型；根据所述患者3D模型获取等中心与患者轮廓的距离容差范围；将所述患者3D模型与机器模型进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患；基于所述患者3D模型、剂量与体积的几何关系及剂量分布，审核靶区剂量是否能覆盖靶区且不高于靶区的器官限值。
2.根据权利要 求1所述的用于放射治疗流程的自动化质控方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患，之后还包括：
根据等中心与患者轮廓的距离和参考点与患者轮廓的距离，计算参考点到等中心的距离，判断等中心到患者的轮廓的距离与参考点到等中心的距离的差值是否在容差范围内，若不在容差范围内，则存在碰床的风险，进行安全警告。
3.一种用于放射治疗流程的自动化质控系统，其特征在于，所述系统包括物理师二级自动审核模块和物理师三级自动审核模块；
所述物理师二级自动审核模块用于提取带有勾画轮廓的CT图像中的结构信息；所述勾画轮廓包括：患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓；根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核；根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核；所述根据所述结构信息进行勾画轮廓的审核，具体包括：根据所述结构信息，采用膨胀和腐蚀算法计算勾画轮廓的连通性，确定结构信息中缺层的位置，并给出缺层提示；根据所述结构信息，利用膨胀和腐蚀算法确定结构信息中的连通域的体积，将体积小于0.1cc的连通域确定为垃圾点，并给出垃圾点提示；所述根据医生申请计划处方和物理师执行计划，进行计划的审核，具体包括：采用自然语言处理方法提取所述医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据，将医生申请计划处方和所述物理师执行计划中的核心处方数据进行对比，判断是否存在差异，若存在差异，则进行错误提示，并将所述医生申请计划处方返回给医师进行修改，将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到不存在差异；利用matlab软件读取dose文件提取所述物理师执行计划中的剂量分布数据，并将所述剂量分布数据与标准剂量分布数据进行对比，判断剂量分布是否存在异常，若剂量分布存在异常，则给出剂量分布异常的提示，并将物理师执行计划返回给物理师进行修改，直到剂量分布不存在异常；所述剂量分布数据包括靶区的D98、D2、CI指数、HI指数；
所述物理师三级自动审核模块用于根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核；所述根据所述CT图像、所述医生申请计划处方和物理师执行计划进行安全性的审核，具体包括：获取医生申请计划处方和物理师执行计划中的等中心信息和CT图像中患者轮廓、治疗靶区轮廓和危及器官轮廓，构建患者3D模型；根据所述患者3D模型获取等中心与患者轮廓的距离容差范围；将所述患者3D模型与机器模型进行匹配，获得匹配结果；根据所述匹配结果和所述距离容差范围，审核是否存在碰床安全隐患；基于所述患者3D模型、剂量与体积的几何关系及剂量分布，审核靶区剂量是否能覆盖靶区且不高于靶区的器官限值。
4.一种放射治疗流程质控自动化平台，其特征在于，所述平台应用于权利要求1-2任一项所述的方法，所述平台包括：医生终端、患者终端、物理师终端、设备监控终端、收费终端和后台中心；
所述医生终端用于患者医嘱信息的录入、医师治疗计划的申请；
患者终端用于患者治疗的预约；
物理师终端用于物理师执行计划的录入；
设备监控终端用于治疗设备的状态的跟踪记录；
收费终端用于治疗费用的收取；
后台中心用于放射治疗流程的自动化质控、治疗设备自动预约、医生申请计划处方自动评估及信息记录与反馈。
5.根据权利要求4所述的放射治疗流程质控自动化平台，其特征在于，所述医生终端包括：模拟定位信息录入模块和医师治疗计划申请模块。
6.根据权利要求4所述的放射治疗流程质控自动化平台，其特征在于，所述患者终端包括智能化治疗预约模块。
7.根据权利要求4所述的放射治疗流程质控自动化平台，其特征在于，所述后台中心包括：模拟定位信息自动核查模块、治疗设备自动预约模块、物理师二级自动审核模块、医生计划评估模块、物理师三级自动审核模块、治疗流程自动核查模块、患者治疗信息记录显示模块、图像引导治疗记录及反馈模块和核查记录加密存储及分析反馈模块。
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|---|---|---|---|---|
| CN114864070A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-05 | 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司 | 放疗信息管理系统 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1724089A (zh) * | 2004-07-23 | 2006-01-25 | 吴大可 | 三维适形近距离放射治疗集成系统 |
| CN104036350A (zh) * | 2014-06-05 | 2014-09-10 | 吉林大学 | 放疗信息管理系统 |
| CN105825073A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-08-03 | 张家港赛提菲克医疗器械有限公司 | 一种在线放疗计划质量控制软件 |
| CN106693214A (zh) * | 2016-05-22 | 2017-05-24 | 复旦大学附属肿瘤医院 | 一种预防放射治疗机头与治疗床碰撞的方法 |
| CN108053869A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-05-18 | 中山大学肿瘤防治中心 | 一种肿瘤患者放疗进程管理及质量控制方法及系统 |
| CN108325094A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-07-27 | 中科超精（安徽）科技有限公司 | 基于人工智能与专家库的放射治疗计划制定方法 |
| CN110534174A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-12-03 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | 放疗计划分析方法、装置及设备 |
| CN112466441A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-09 | 海创时代(深圳)医疗科技有限公司 | 一种器官勾画方法及装置 |
| CN112686875A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-04-20 | 浙江明峰智能医疗科技有限公司 | 基于神经网络的pet-ct图像的肿瘤预测方法及计算机可读存储介质 |
| CN113130026A (zh) * | 2021-03-14 | 2021-07-16 | 曹庆恒 | 一种互联网处方审核的系统、方法和计算机介质 |
-
2021
- 2021-12-21 CN CN202111569287.6A patent/CN114049948B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1724089A (zh) * | 2004-07-23 | 2006-01-25 | 吴大可 | 三维适形近距离放射治疗集成系统 |
| CN104036350A (zh) * | 2014-06-05 | 2014-09-10 | 吉林大学 | 放疗信息管理系统 |
| CN106693214A (zh) * | 2016-05-22 | 2017-05-24 | 复旦大学附属肿瘤医院 | 一种预防放射治疗机头与治疗床碰撞的方法 |
| CN105825073A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-08-03 | 张家港赛提菲克医疗器械有限公司 | 一种在线放疗计划质量控制软件 |
| CN108053869A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-05-18 | 中山大学肿瘤防治中心 | 一种肿瘤患者放疗进程管理及质量控制方法及系统 |
| CN108325094A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-07-27 | 中科超精（安徽）科技有限公司 | 基于人工智能与专家库的放射治疗计划制定方法 |
| CN110534174A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-12-03 | 北京全域医疗技术集团有限公司 | 放疗计划分析方法、装置及设备 |
| CN112466441A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-03-09 | 海创时代(深圳)医疗科技有限公司 | 一种器官勾画方法及装置 |
| CN112686875A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-04-20 | 浙江明峰智能医疗科技有限公司 | 基于神经网络的pet-ct图像的肿瘤预测方法及计算机可读存储介质 |
| CN113130026A (zh) * | 2021-03-14 | 2021-07-16 | 曹庆恒 | 一种互联网处方审核的系统、方法和计算机介质 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 放射治疗中定位与治疗计划环节的流程质量控制;余海坤等;《实用医技杂志》;20160615(第06期);全文 * |
| 放射治疗技术质量保证内容及方法;姜瑞瑶等;《中国辐射卫生》;20080320(第01期);全文 * |
| 放疗前期工作管理信息系统的需求分析与设计;李乐升等;《中国医疗设备》;20180310(第03期);全文 * |
| 放疗科综合管理系统的设计与应用;李金凯等;《中国医疗设备》;20161225(第12期);全文 * |
| 数据清洗技术在DICOM格式医学图像质控中的应用;郝烨等;《中国医疗设备》;20181210(第12期);全文 * |
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