[发明专利]一种基于机器学习和蒙特卡罗算法的放射治疗剂量计算与验证方法在审
| 申请号： | 202011310708.9 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112349383A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 林小惟 | 申请（专利权）人： | 林小惟 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G16H50/50;G06N20/10;G06F30/27 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 13620*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于放疗辐射剂量计算技术领域，涉及一种基于GPU并行的蒙特卡罗剂量计算、机器学习的放疗剂量验证方法。本发明的包括如下步骤：(1)数据输入：输入病人靶区的器官和危及器官勾画CT图像和DVH图像、物质密度、材料信息、源参数、模体的几何信息等；(2)粒子输入模拟：使用采用NVIDIA公司的CUDA框架，利用显卡的GPU进行并行计算，使用蒙特卡罗粒子的运输原理进行粒子的运输，得到剂量的模拟分布；(3)输出步骤(2)通过并行GPU的蒙特卡罗得到的模拟结果；(4)利用参数建立机器学习模型，对步骤(3)的输出结果进行验证；本发明具有以下有益效果：通过并行GPU硬件极大提高了蒙特卡罗的计算速度，通过机器学习对蒙特卡罗计算结果进行验证，解决现有放射治疗对患者治疗进行剂量验证工作存在花费时间长、人力物力成本高的问题，能提高剂量验证的效率，减少验证成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 蒙特卡罗 算法 放射 治疗 剂量 计算 验证 方法 | ||
【主权项】：
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