本公開涉及計(jì)算機(jī)和醫(yī)療，更具體地，涉及一種模型獲得方法、裝置以及劑量分布生成方法、裝置。

背景技術(shù)：

1、隨重離子和質(zhì)子治療中劑量分布的精度直接影響治療效果和副作用。人體組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜且不規(guī)則，蒙特卡洛方法能夠處理復(fù)雜的幾何形狀和組織界面，通過隨機(jī)采樣來模擬粒子在這些不規(guī)則結(jié)構(gòu)中的傳輸和相互作用，其中涉及復(fù)雜的物理過程，包括電離、非彈性散射、彈性散射和核反應(yīng)等。這些過程在穿越人體組織時(shí)的相互作用非常復(fù)雜，蒙特卡洛方法能夠詳細(xì)地模擬這些微觀過程，從而實(shí)現(xiàn)高精度的劑量計(jì)算。

2、然而傳統(tǒng)的蒙特卡洛方法大多模擬粒子在人體內(nèi)的傳輸過程，這會(huì)需要大量的計(jì)算資源，cpu計(jì)算的數(shù)小時(shí)到gpu的數(shù)分鐘。另外，蒙特卡洛方法依賴于復(fù)雜的物理模型參數(shù)和相互作用截面的準(zhǔn)確性，這些參數(shù)的精確度直接影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，其計(jì)算資源消耗較多。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本公開提供了一種模型獲得方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、程序產(chǎn)品以及劑量分布生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、程序產(chǎn)品。

2、本公開的一個(gè)方面提供了一種模型獲得方法，包括：獲取訓(xùn)練樣本，其中，訓(xùn)練樣本包括影像切片以及影像切片對(duì)應(yīng)的第一劑量分布和第二劑量分布，其中，第二劑量分布的精度高于第一劑量分布的精度；根據(jù)影像切片、第一劑量分布和第二劑量分布，訓(xùn)練預(yù)測模型，獲得目標(biāo)預(yù)測模型，目標(biāo)預(yù)測模型用于根據(jù)目標(biāo)影像切片獲得目標(biāo)第二劑量分布；其中，第二目標(biāo)劑量分布的精度高于第一目標(biāo)劑量分布的精度；其中，訓(xùn)練樣本是根據(jù)單個(gè)碳離子筆形束獲取的。

3、根據(jù)本公開的實(shí)施例，根據(jù)影像切片、第二劑量分布和第一劑量分布，訓(xùn)練預(yù)測模型，包括：根據(jù)損失函數(shù)，訓(xùn)練預(yù)測模型，直至預(yù)測模型根據(jù)影像切片和第一劑量分布所生成的第二劑量分布預(yù)測值與第二劑量分布之間的差異程度小于預(yù)設(shè)閾值，獲得目標(biāo)預(yù)測模型；其中，損失函數(shù)是根據(jù)影像切片的個(gè)數(shù)、影像切片中的體素個(gè)數(shù)以及權(quán)重因子確定。

4、根據(jù)本公開的實(shí)施例，權(quán)重因子是根據(jù)第一數(shù)量確定的，第一數(shù)量為第二劑量分布中體素劑量值大于預(yù)設(shè)劑量閾值的體素占比。

5、根據(jù)本公開的實(shí)施例，預(yù)設(shè)劑量閾值是根據(jù)第二劑量分布中體素劑量值最大值確定的。

6、根據(jù)本公開的實(shí)施例，在第二劑量分布中目標(biāo)體素的劑量值小于預(yù)設(shè)劑量閾值的情況下，計(jì)算目標(biāo)體素的對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)的值時(shí)，權(quán)重因子為第一數(shù)量和影像切片中的體素個(gè)數(shù)的比值。

7、根據(jù)本公開的實(shí)施例，在第二劑量分布中體素的劑量值大于等于預(yù)設(shè)劑量閾值的情況下，計(jì)算目標(biāo)體素的對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)的值時(shí)，權(quán)重因子為1減去第一數(shù)量和影像切片中的體素個(gè)數(shù)的比值。

8、根據(jù)本公開的實(shí)施例，目標(biāo)預(yù)測模型是用于蒙特卡洛模擬的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

9、本公開的另一個(gè)方面提供了一種劑量分布生成方法，包括：確定治療計(jì)劃中多個(gè)筆束流各自的束流位置；根據(jù)筆束流位置，獲取各個(gè)筆束流位置的影像切片；根據(jù)影像切片和目標(biāo)預(yù)測模型，預(yù)測單個(gè)束流所對(duì)應(yīng)的第二劑量分布，其中，目標(biāo)預(yù)測模型為前述模型獲得方法中任一實(shí)施例所獲得的目標(biāo)預(yù)測模型；將各個(gè)筆束流所對(duì)應(yīng)的第二劑量分布進(jìn)行疊加，獲得目標(biāo)蒙特卡洛劑量分布。

10、本公開的另一個(gè)方面提供了一種模型獲得裝置，包括：獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練樣本，其中，訓(xùn)練樣本包括影像切片以及影像切片對(duì)應(yīng)的第二劑量分布和第一劑量分布，其中，第二劑量分布的精度高于第一劑量分布的精度；訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)影像切片、第一劑量分布和第二劑量分布，訓(xùn)練預(yù)測模型，獲得目標(biāo)預(yù)測模型，目標(biāo)預(yù)測模型用于根據(jù)目標(biāo)影像切片以及目標(biāo)影像切片的第一目標(biāo)劑量分布獲得第二目標(biāo)劑量分布，其中，第二目標(biāo)劑量分布的精度高于第一目標(biāo)劑量分布的精度；其中，訓(xùn)練樣本是根據(jù)單個(gè)碳離子筆形束獲取的。

11、本公開的另一個(gè)方面提供了一種劑量分布生成裝置，包括：確定模塊，用于確定治療計(jì)劃中多個(gè)筆束流各自的束流位置；獲取模塊，用于根據(jù)筆束流位置，獲取各個(gè)筆束流位置的影像切片；預(yù)測模塊，用于根據(jù)影像切片和目標(biāo)預(yù)測模型，預(yù)測單個(gè)束流所對(duì)應(yīng)的第二劑量分布，其中，目標(biāo)預(yù)測模型前述的模型獲得方法中任一實(shí)施例所獲得的目標(biāo)預(yù)測模型；以及疊加模塊，用于將各個(gè)筆束流所對(duì)應(yīng)的第二劑量分布進(jìn)行疊加，獲得目標(biāo)蒙特卡洛劑量分布。

12、本公開的另一個(gè)方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，其中，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如上所述的模型獲得方法。

13、本公開的另一方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上所述的模型獲得方法。

14、本公開的另一方面提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上所述的模型獲得方法。

15、本公開的另一個(gè)方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，其中，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如上所述的劑量分布生成方法。

16、本公開的另一方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上所述的劑量分布生成方法。

17、本公開的另一方面提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述指令在被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如上所述的劑量分布生成方法。

18、根據(jù)本公開的實(shí)施例，根據(jù)本公開實(shí)施例，對(duì)單束流（beam）級(jí)別的蒙特卡洛數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后基于生成的模型進(jìn)行治療計(jì)劃（plan）級(jí)別的推理。使得訓(xùn)練過程所消耗的計(jì)算資源大大減小，且通過本公開提供的模型訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的模型，進(jìn)行第二劑量分布的預(yù)測，相對(duì)于傳統(tǒng)的蒙特卡洛計(jì)算，無大量的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置，不用模擬粒子追蹤和復(fù)雜的物理反應(yīng)，通過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型，在滿足臨床需求的情況下，可實(shí)現(xiàn)100倍以上的加速比。

技術(shù)特征：

1.一種模型獲得方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述影像切片、所述第二劑量分布和所述第一劑量分布，訓(xùn)練預(yù)測模型，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述權(quán)重因子是根據(jù)第一數(shù)量確定的，所述第一數(shù)量為所述第二劑量分布中體素對(duì)應(yīng)的劑量值大于預(yù)設(shè)劑量閾值的體素?cái)?shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述預(yù)設(shè)劑量閾值是根據(jù)所述第二劑量分布的體素中體素所對(duì)應(yīng)的劑量值最大值確定的。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，在所述第二劑量分布中目標(biāo)體素的劑量值小于預(yù)設(shè)劑量閾值的情況下，計(jì)算所述損失函數(shù)的值時(shí)，所述目標(biāo)體素的對(duì)應(yīng)的所述權(quán)重因子為所述第一數(shù)量和所述影像切片中的體素個(gè)數(shù)的比值。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，在所述第二劑量分布中體素的劑量值大于等于預(yù)設(shè)劑量閾值的情況下，計(jì)算所述損失函數(shù)的值時(shí)，所述目標(biāo)體素的對(duì)應(yīng)的所述權(quán)重因子為1減去所述第一數(shù)量和所述影像切片中的體素個(gè)數(shù)的比值。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述目標(biāo)預(yù)測模型是用于蒙特卡洛模擬的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

8.一種劑量分布生成方法，包括：

9.一種模型獲得裝置，包括：

10.一種劑量分布生成裝置，包括：

11.一種電子設(shè)備，包括：

12.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)使處理器實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的方法。

13.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開提供了一種模型獲得方法包括：獲取訓(xùn)練樣本，其中，訓(xùn)練樣本包括影像切片以及影像切片對(duì)應(yīng)的第一劑量分布和第二劑量分布，其中，第二劑量分布的精度高于第一劑量分布的精度；根據(jù)影像切片、第二劑量分布和第一劑量分布，訓(xùn)練預(yù)測模型，獲得目標(biāo)預(yù)測模型，目標(biāo)預(yù)測模型用于根據(jù)目標(biāo)影像切片以及目標(biāo)影像切片的第一目標(biāo)劑量分布獲得第二目標(biāo)劑量分布，其中，第二目標(biāo)劑量分布的精度高于第一目標(biāo)劑量分布的精度；其中，訓(xùn)練樣本是根據(jù)單個(gè)碳離子筆形束獲取的。本公開還提供了一種通過目標(biāo)預(yù)測模型進(jìn)行治療計(jì)劃級(jí)別的目標(biāo)蒙特卡洛劑量分布預(yù)測的劑量分布生成方法。

技術(shù)研發(fā)人員：楊超,李偉光,張玨燁,李凱文,常城,石健,馬力禎
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國科離子醫(yī)療科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10