[发明专利]基于强化学习的高剂量率近距离放射治疗剂量优化算法在审
| 申请号： | 202210527207.9 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN115019934A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 姜杉;普刚;杨志永 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G06N3/04;A61N5/10 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 韩新城 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于强化学习的剂量优化算法，包括结合生物等效均匀剂量EUD和物理剂量约束的目标函数模型和基于PPO算法的剂量优化网络；利用目标函数模型对靶区进行物理剂量约束，对危及器官进行EUD约束，同时添加时间梯度限制；基于PPO算法的剂量优化网络以每个驻留位置的驻留时间作为状态空间；动作空间为对各驻留时间的调整动作；奖励函数以优化目标函数作为评价指标；同时建立时间初始化机制和先验知识引导的优化策略，以加速网络训练。应用本发明，在保证靶区剂量覆盖率的同时，可明显减少靶区的剂量热区，降低危及器官的剂量受量，提高剂量的均匀性和适形度，显著提升计划质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 剂量率 近距离 放射 治疗 剂量 优化 算法 | ||
【主权项】：
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