[发明专利]一种剂量计算系统、剂量质量保证系统及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种剂量计算系统、剂量质量保证系统及存储介质，所述剂量计算系统包括处理器，处理器被配置为处理如下步骤：获取放射治疗设备相关的剂量相关参数；将剂量相关参数输入至训练后的剂量计算模型中，获得剂量计算模型的输出信息，其中，剂量计算模型基于深度学习模型构建；根据输出信息确定剂量分布信息。本发明实施例通过基于深度学习模型构建剂量计算模型并训练，实现了自动建模，不需要用户手动调节参数，计算速度快而且提高了剂量分布预测的计算效率，加快了放射治疗系统中快速蒙特卡罗剂量计算的建模过程；而且本发明的剂量计算模型可以用于放射剂量的质量保证，提高了计算效率且准确度高。

技术领域

本发明实施例涉及医疗设备技术领域，尤其涉及一种剂量计算系统、剂量质量保证系统及存储介质。

背景技术

治疗计划系统(Treatment Plan System，TPS)是一种医疗软件产品，通过对放射源和患者建模，通过优化算法确定一组放射治疗相关的参数，以使得执行该参数时可以达到医生给定的处方剂量。随着对精准剂量计算的追求，治疗计划系统中快速蒙特卡罗(Monte Carlo)剂量计算变得尤为重要。快速蒙特卡罗算法计算速度可以达到秒级，可以满足临床的速度需求。但是出于对高精度的要求，快速蒙特卡罗算法建模过程比较复杂，需要调节的参数众多，导致蒙特卡罗算法中蒙特卡罗参数的确定速度较慢，使得蒙特卡罗剂量算法的建模速度较慢。

发明内容

本发明实施例提供了一种计算系统、剂量质量保证系统及存储介质，以加快蒙特卡罗算法中蒙特卡罗参数的确定速度，提高剂量分布预测的计算效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种剂量计算系统，包括处理器，处理器被配置为处理如下步骤：

获取放射治疗设备相关的剂量相关参数；

将剂量相关参数输入至训练后的剂量计算模型中，获得剂量计算模型的输出信息，其中，剂量计算模型基于深度学习模型构建；

根据输出信息确定剂量分布信息。

第二方面，本发明实施例还提供了一种剂量质量保证系统，包括处理器，处理器被配置为处理如下步骤：

获取放射治疗设备相关的计划参数，所述计划参数包含执行计划所需的机器参数、射野信息以及对应的目标剂量分布信息；

将放射治疗设备相关的机器参数、射野信息以及至少一个目标位置信息输入至训练后的剂量计算模型，获得剂量计算模型输出的剂量计算分布信息，其中，剂量计算模型基于深度学习模型构建；

比较剂量计算模型输出的剂量计算分布信息与所述目标剂量分布信息；

根据比较结果判断当前剂量相关参数是否满足要求。

第三方面，本发明实施例还提供了一种剂量计算装置，包括：

相关参数获取模块，用于获取放射治疗设备相关的剂量相关参数；

模型输出获取模块，用于将所述剂量相关参数输入至训练后的剂量计算模型中，获得所述剂量计算模型的输出信息，其中，所述剂量计算模型基于深度学习模型构建；

剂量分布确定模块，用于根据所述输出信息确定剂量分布信息。

第四方面，本发明实施例还提供了一种剂量质量保证装置，包括：

计划参数获取模块，用于获取放射治疗设备相关的计划参数，所述计划参数包含执行计划所需的机器参数、射野信息以及对应的目标剂量分布信息；

剂量分布计算模块，用于将所述机器参数、射野信息以及至少一个目标位置信息输入至训练后的剂量计算模型，获得所述剂量计算模型输出的剂量计算分布信息，其中，所述剂量计算模型基于深度学习模型构建；