[发明专利]基于机器学习的云放疗质量控制方法、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201711101259.5 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN109771842A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 李贵 | 申请（专利权）人： | 北京连心医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61N5/10 | 分类号： | A61N5/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于医疗和云服务技术领域，涉及一种云放疗远程质量控制方法、设备和存储介质。本发明的方法包括如下步骤：获取医用加速器运行的故障案例、放射治疗计划质量控制案例、放射治疗计划操作流程案例，分别进行标准化命名并存储为云数据库，然后对上述三类案例进行机器学习，并聚类为不同的案例；将在线获取的医用加速器运行参数、放射治疗计划质量控制案例的参数和放射治疗计划操作流程案例的参数分别与云数据库中的相应的故障案例、质量控制案例和操作流程案例的参数进行相似度计算，根据相似度进行排序，对不同的相似度进行定级警告。本发明能够极大降低沟通成本，统一专家知识标准，大大减少了误判误差，并且通过定级预警可以提前发现问题。 | ||
| 搜索关键词： | 质量控制 放射治疗计划 操作流程 医用加速器 放疗 存储介质 相似度 数据库 相似度计算 基于机器 机器学习 运行参数 在线获取 专家知识 云服务 误判 聚类 排序 存储 标准化 预警 警告 医疗 发现 统一 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的云放疗质量控制方法，适于驻留在基于机器学习的云放疗质量控制设备中，其特征在于：包括如下步骤：(1)获取医用加速器运行的故障案例，并标准化命名，存储为云数据库，对所述故障案例进行机器学习，并聚类为不同的案例；在线获取医用加速器运行参数，将该运行参数与云数据库中的故障案例进行相似度计算，根据相似度进行排序，对不同的相似度进行定级警告；(2)获取放射治疗计划质量控制案例，并标准化命名，存储为云数据库，对所述案例进行机器学习，并聚类为不同的案例；在线获取放射治疗计划质量控制案例，并对该在线质量控制案例与云数据库中的放射治疗计划质量控制案例进行相似度计算，并根据相似度进行排序，对不同的相似度进行定级警告；(3)获取放射治疗计划操作流程案例，并标准化命名，存储为云数据库，对所述案例进行机器学习，并聚类为不同的案例；在线获取放射治疗计划操作流程案例，并对该在线操作流程案例与云数据库中的放射治疗计划操作流程案例进行相似度计算，并根据相似度进行排序，对不同的相似度进行定级警告。
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