一种在粒子放射剂量模型中计算靶区DVH的方法
申请人信息
- 申请人:山东卓业医疗科技有限公司
- 申请人地址:266100 山东省青岛市崂山区松岭路177号青岛国际创新园二期J座1505房间
- 发明人: 山东卓业医疗科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种在粒子放射剂量模型中计算靶区DVH的方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311150486.2 |
| 申请日 | 2023/9/7 |
| 公告号 | CN117717719A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | |
| 权利人 | 山东卓业医疗科技有限公司 |
| 发明人 | 姜冠群; 赵毅 |
| 地址 | 山东省青岛市崂山区松岭路177号青岛国际创新园二期J座1505房间 |
摘要文本
本发明涉及医疗临床技术领域，尤其涉及一种在粒子放射剂量模型中计算靶区DVH的方法。所述方法包括以下步骤：对历史剂量轮廓数据与历史靶区轮廓数据进行坐标映射及坐标评估筛选，生成轮廓特征坐标数据；对CT影像区域位置数据进行有效性筛选及解析处理，生成筛选区域位置数据；将筛选区域位置数据作为轮廓特征坐标数据的竖轴坐标进行坐标整合，生成预校准空间坐标数据；对预校准空间坐标数据进行误差筛选，生成空间坐标数据；对空间坐标数据进行剂量‑靶区的三维点云模型建立及优化，生成优化剂量‑靶区模型；对优化剂量‑靶区模型进行靶区的剂量直方图数值计算，生成靶区DVH数据。本发明对靶区DVH的计算精准统一。
专利主权项内容
1.一种在粒子放射剂量模型中计算靶区DVH的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取粒子放射剂量模型中的历史剂量轮廓数据以及历史靶区轮廓数据；利用深度卷积神经网络算法对历史剂量轮廓数据与历史靶区轮廓数据进行空间映射处理，以生成轮廓特征空间映射数据；对轮廓特征空间映射数据进行坐标映射及坐标评估筛选，以生成轮廓特征坐标数据；步骤S2：获取云端的CT影像区域位置数据；对CT影像区域位置数据进行有效性筛选及解析处理，生成解析后的筛选区域位置数据；步骤S3：将筛选区域位置数据作为轮廓特征坐标数据的竖轴坐标进行坐标整合处理，以生成预校准空间坐标数据；对预校准空间坐标数据进行误差筛选，生成空间坐标数据；步骤S4：对空间坐标数据进行剂量-靶区的三维点云模型建立及优化，生成优化剂量-靶区模型；步骤S5：对优化剂量-靶区模型进行模型三角剖分，生成三角剖分模型；对三角剖分模型进行三角剖分体积参数提取及优化，生成优化剂量-靶区剖分体积参数；对优化剂量-靶区剖分体积参数进行靶区的剂量直方图数值计算，生成靶区DVH数据。