放射线照射系统及其控制方法与流程

1.本发明一方面涉及一种放射线照射系统；本发明另一方面涉及一种放射线照射系统的控制方法。


背景技术：

2.随着原子科学的发展，例如钴六十、直线加速器、电子射束等放射线治疗已成为癌症治疗的主要手段之一。然而传统光子或电子治疗受到放射线本身物理条件的限制，在杀死肿瘤细胞的同时，也会对射束途径上大量的正常组织造成伤害；另外由于肿瘤细胞对放射线敏感程度的不同，传统放射治疗对于较具抗辐射性的恶性肿瘤(如：多行性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme)、黑色素细胞瘤(melanoma))的治疗成效往往不佳。
3.为了减少肿瘤周边正常组织的辐射伤害，化学治疗(chemotherapy)中的标靶治疗概念便被应用于放射线治疗中；而针对高抗辐射性的肿瘤细胞，目前也积极发展具有高相对生物效应(relative biological effectiveness,rbe)的辐射源，如质子治疗、重粒子治疗、中子捕获治疗等。其中，中子捕获治疗便是结合上述两种概念，如硼中子捕获治疗(boron neutron capture therapy,bnct)，借由含硼药物在肿瘤细胞的特异性集聚，配合精准的射束调控，提供比传统放射线更好的癌症治疗选择。
4.硼中子捕获治疗是利用含硼(
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b)药物对热中子具有高捕获截面的特性，借由10b(n,α)7li中子捕获及核分裂反应产生4he和7li两个重荷电粒子，两粒子的总射程约相当于一个细胞大小，因此对于生物体造成的辐射伤害能局限在细胞层级，当含硼药物选择性地聚集在肿瘤细胞中，搭配适当的中子射源，便能在不对正常组织造成太大伤害的前提下，达到局部杀死肿瘤细胞的目的。
5.为使辐射粒子尽可能多地杀死癌细胞的同时减少对正常细胞的损伤，通常在对病人治疗之前进行ct或者pet的影像扫描，根据扫描结果得到人体的组织材料信息，根据材料信息和辐射源建立计算模型，模拟出辐射粒子在人体中的输运过程，最终得到辐射粒子在人体中的剂量分布，然后选择对病人剂量分布最优的方案作为病人治疗的方案。
6.目前放疗计划系统中的剂量计算模块主要是采用蒙特卡洛方法对辐射粒子进行模拟得到。对于传统放疗需要模拟光子、电子的运动过程，对于放射线照射治疗则需要模拟中子、光子的运动过程。蒙特卡洛方法目前是剂量计算的最准确的方法，但是计算耗时很长、内存消耗较大。
7.目前放疗计算使用的大多是mcnp、geant4这类通用性蒙特卡洛程序，其中mcnp最初用于反应堆设计计算，geant4最初用于高能物理计算，其在设计之初并没有考虑到放疗的物理场景，因此并未针对放疗计算领域做特殊的优化。放疗计划的制定通常需要在规定的时间内完成，如放射线照射治疗要求放疗计划系统要在一小时内给出治疗方案，其中剂量计算过程占据了放疗计划制定的大部分时间，因此需要优化剂量计算方法以降低放疗计划制定时间。


技术实现要素：

8.为了克服现有技术的缺陷，本发明第一方面提供一种放射线照射系统，包括：射束照射装置，射束照射装置用于产生治疗用射束并将治疗用射束照射到被照射体形成被照射部位；治疗计划模块，治疗计划模块用于根据治疗用射束的参数和被照射部位的医学影像数据进行剂量模拟计算并生成治疗计划，综合元素在人体内的重量占比及与中子和光子的反应强度，筛选出在放射线照射系统运用场景中对中子及光子的模拟计算结果具有影响力的元素，在模拟过程中，仅对筛选出的元素进行模拟；及控制模块，控制模块用于根据治疗计划控制射束照射装置的照射。
9.其他实施例中，治疗计划模块筛选出的元素选自h、he、li、be、b、c、n、o、f、na、mg、al、si、p、s、cl、ar、k及ca中的一种或多种。
10.更具体地，治疗计划模块筛选出的元素为h、he、li、be、b、c、n、o、f、na、mg、al、si、p、s、cl、ar、k及ca。
11.另一实施例中，治疗计划模块在每个元素对应的中子截面数据库中，去除除294k和0k以外的其他温度对应的数据库。
12.放射线照射系统优选为中子捕获治疗系统，射束照射装置包括中子产生装置、射束整形体和治疗台，中子产生装置包括加速器和靶材，加速器对带电粒子加速产生带电粒子线并与靶材作用产生中子线，射束整形体能够调整中子产生装置产生的中子线到预设射束品质，中子产生装置产生的中子线通过射束整形体照射向治疗台上的被照射体。
13.本发明第二方面提供放射线照射系统的控制方法，其中，射束照射系统包括：射束照射装置，射束照射装置用于产生治疗用射束并将治疗用射束照射到被照射体形成被照射部位；治疗计划模块，治疗计划模块用于根据治疗用射束的参数和被照射部位的医学影像数据进行剂量模拟计算并生成治疗计划；及控制模块，控制模块用于根据治疗计划控制射束照射装置的照射；放射线照射系统的控制方法包括综合元素在人体内的重量占比及与中子和光子的反应强度，筛选出在放射线照射系统运用场景中对中子及光子的模拟计算结果具有影响力的元素，在模拟过程中，仅对筛选出的元素进行模拟。
14.其他实施例中，治疗计划模块筛选出的元素选自h、he、li、be、b、c、n、o、f、na、mg、al、si、p、s、cl、ar、k及ca中的一种或多种。
15.更具体地，治疗计划模块筛选出的元素为h、he、li、be、b、c、n、o、f、na、mg、al、si、p、s、cl、ar、k及ca。
16.另一实施例中，控制方法进一步包括治疗计划模块在每个元素对应的中子截面数据库中，去除除294k和0k以外的其他温度对应的数据库。
17.放射线照射系统优选为中子捕获治疗系统，射束照射装置包括中子产生装置、射束整形体和治疗台，中子产生装置包括加速器和靶材，加速器对带电粒子加速产生带电粒子线并与靶材作用产生中子线，射束整形体能够调整中子产生装置产生的中子线到预设射束品质，中子产生装置产生的中子线通过射束整形体照射向治疗台上的被照射体。
18.本发明实施例记载的放射线照射系统及其控制方法，综合元素在人体内的重量占比及与中子和光子的反应强度，筛选出在放射线照射系统的运用场景中对中子及光子的模拟计算结果具有影响力的元素，在模拟过程中，仅对筛选出的元素进行模拟，能够极大的提升治疗计划模块的计算速度、减少计算时间。
附图说明
19.图1为本发明实施例的硼中子捕获治疗系统的模块示意图。
20.图2为本发明实施例的硼中子捕获治疗系统的结构示意图。
21.图3是本发明实施例中cpu的进程并行、线程并行计算流程图。
22.图4是本发明实施例中gpu加速模拟计算的流程图。
23.图5是本发明实施例中使用降方差技巧对粒子进行模拟的流程图。
24.图6是本发明实施例中赌分裂的流程图。
25.图7是本发明实施例中隐俘获的流程图。
26.图8是本发明实施例中权窗游戏的流程图。
具体实施方式
27.下面结合附图对本发明的实施例做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
28.中子捕获治疗作为一种有效的治疗癌症的手段近年来的应用逐渐增加，其中以硼中子捕获治疗最为常见，供应硼中子捕获治疗的中子可以由核反应堆或加速器供应。硼中子捕获治疗(boron neutron capture therapy,bnct)是利用含硼(
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b)药物对热中子具有高捕获截面的特性，借由
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b(n,α)7li中子捕获及核分裂反应产生4he和7li两种重荷电粒子，两种重荷电粒子的平均能量约为2.33mev，具有高线性转移(linear energy transfer,let)和短射程的特征，α粒子的线性能量与射程分别为150kev/μm、8μm，而7li重荷粒子则为175kev/μm、5μm，两种粒子的总射程约相当于一个细胞大小，因此对于生物体造成的辐射伤害能局限在细胞层级。当含硼药物选择性地聚集在肿瘤细胞中时，搭配适当的中子射源，便能在不对正常组织造成太大伤害的前提下，达到精准杀死肿瘤细胞的目的。
29.无论硼中子捕获治疗的中子源来自核反应堆或带电粒子与靶材的核反应，产生的皆为混合辐射场，即射束包含了低能至高能的中子、光子；对于深部肿瘤的硼中子捕获治疗，除了超热中子外，其余的辐射线含量越多，造成正常组织非选择性剂量沉积的比例越大，因此这些会造成不必要剂量沉积的辐射应尽量降低。为更了解中子在人体中的剂量分布，除了空气射束品质因素之外，本发明的实施例中使用人体头部组织假体进行剂量分布计算，并以假体射束品质因素来作为中子射束的设计参考。
30.国际原子能机构(iaea)针对临床硼中子捕获治疗用的中子源，给定了五项空气射束品质因素建议，此五项建议可用于比较不同中子源的优劣，并供以作为挑选中子产生途径、设计射束整形体时的参考依据。这五项建议分别如下：
31.超热中子射束通量epithermal neutron flux》1 x 109n/cm2s
32.快中子污染fast neutron contamination《2 x 10-13
gy-cm2/n
33.光子污染photon contamination《2 x 10-13
gy-cm2/n
34.热中子与超热中子通量比值thermal to epithermal neutron flux ratio《0.05
35.中子电流与通量比值epithermal neutron current to flux ratio》0.7
36.注：超热中子能区在0.5ev到40kev之间，热中子能区小于0.5ev，快中子能区大于40kev。
37.参照图1所示，本实施例中的放射线照射系统为硼中子捕获治疗系统100，包括中
子束照射装置10、治疗计划模块20和控制模块30。中子束照射装置10用于产生治疗用中子束n并将治疗用中子束n照射到被照射体200形成被照射部位。治疗计划模块20根据中子束照射装置10产生的治疗用中子束n的参数和被照射部位的医学影像数据进行剂量模拟计算并生成治疗计划，治疗计划确定被照射部位在照射治疗时相对于中子束照射装置10的位置及相应的照射时间。在被照射体200按照治疗计划确定的位置被定位后，可以开始治疗，控制模块30从治疗计划模块20调取当前被照射体200对应的治疗计划，并根据治疗计划控制中子束照射装置10的照射。控制模块30还可以接收其他数据信息，如中子束照射装置10的数据、被照射体200的数据等。
38.参照图2所示，该实施例中，中子束照射装置10包括中子产生装置11、射束整形体12、准直器13和治疗台14，中子产生装置11包括加速器111和靶材t，加速器111对带电粒子(如质子、氘核等)进行加速，产生如质子线的带电粒子线p，带电粒子线p照射到靶材t并与靶材t作用产生中子线(中子束)n，靶材t优选为金属靶材。依据所需的中子产率与能量、可提供的加速带电粒子能量与电流大小、金属靶材的物化性等特性来挑选合适的核反应，常被讨论的核反应有7li(p,n)7be及9be(p,n)9b，这两种反应皆为吸热反应。两种核反应的能量阈值分别为1.881mev和2.055mev，由于硼中子捕获治疗的理想中子源为kev能量等级的超热中子，理论上若使用能量仅稍高于阈值的质子轰击金属锂靶材，可产生相对低能的中子，不须太多的缓速处理便可用于临床，然而锂金属(li)和铍金属(be)两种靶材与阈值能量的质子作用截面不高，为产生足够大的中子通量，通常选用较高能量的质子来引发核反应。理想的靶材应具备高中子产率、产生的中子能量分布接近超热中子能区(将在下文详细描述)、无太多强穿辐射产生、安全便宜易于操作且耐高温等特性，但实际上并无法找到符合所有要求的核反应，本发明的实施例中采用锂金属制成的靶材。但是本领域技术人员熟知的，靶材t的材料也可以由锂、铍之外的金属材料制成，例如由钽(ta)或钨(w)等形成；靶材t可以为圆板状，也可以为其他固体形状，也可以使用液状物(液体金属)。加速器111可以是直线加速器、回旋加速器、同步加速器、同步回旋加速器，中子产生装置11也可以是核反应堆而不采用加速器和靶材。无论硼中子捕获治疗的中子源来自核反应堆或加速器带电粒子与靶材的核反应，产生的实际上皆为混合辐射场，即射束包含了低能至高能的中子、光子。对于深部肿瘤的硼中子捕获治疗，除了超热中子外，其余的辐射线含量越多，造成正常组织非选择性剂量沉积的比例越大，因此这些会造成不必要剂量的辐射应尽量降低。另外，对于被照射体的正常组织来说，各种辐射线应避免过多，同样造成不必要的剂量沉积。
39.中子产生装置11产生的中子束n依次通过射束整形体12和准直器13照射向治疗台14上的被照射体200。射束整形体12能够调整中子产生装置11产生的中子束n的射束品质，准直器13用以汇聚中子束n，使中子束n在进行治疗的过程中具有较高的靶向性。可以理解，本发明也可以不具有准直器，射束从射束整形体12出来后直接照射向治疗台14上的被照射体200。
40.射束整形体12进一步包括反射体121、缓速体122、热中子吸收体123、辐射屏蔽体124和射束出口125，中子产生装置11生成的中子由于能谱很广，除了超热中子满足治疗需要以外，需要尽可能的减少其他种类的中子及光子含量以避免对操作人员或被照射体造成伤害，因此从中子产生装置10出来的中子需要经过缓速体22将其中的快中子能量(＞40kev)调整到超热中子能区(0.5ev-40kev)并尽可能减少热中子(＜0.5ev)，缓速体22由与
快中子作用截面大、超热中子作用截面小的材料制成，作为一种优选实施例，缓速体122由d2o、alf3、fluental
tm
、caf2、li2co3、mgf2和al2o3中的至少一种制成；反射体121包围缓速体122，并将穿过缓速体122向四周扩散的中子反射回中子射束n以提高中子的利用率，由具有中子反射能力强的材料制成，作为一种优选实施例，反射体121由pb或ni中的至少一种制成；缓速体122后部有一个热中子吸收体123，由与热中子作用截面大的材料制成，作为一种优选实施例，热中子吸收体123由li-6制成，热中子吸收体123用于吸收穿过缓速体122的热中子以减少中子束n中热中子的含量，避免治疗时与浅层正常组织造成过多剂量，可以理解，热中子吸收体也可以是和缓速体一体的，缓速体的材料中含有li-6；辐射屏蔽体124用于屏蔽从射束出口125以外部分渗漏的中子和光子，辐射屏蔽体124的材料包括光子屏蔽材料和中子屏蔽材料中的至少一种，作为一种优选实施例，辐射屏蔽体124的材料包括光子屏蔽材料铅(pb)和中子屏蔽材料聚乙烯(pe)。准直器13设置在射束出口125后部，从准直器13出来的超热中子束向被照射体200照射，经浅层正常组织后被缓速为热中子到达肿瘤细胞m。可以理解，射束整形体20还可以有其他的构造，只要能够获得治疗所需超热中子束即可；为描述方便，当设置有准直器13时，准直器13的出口也可以看做是下文的射束出口125。本实施例中，被照射体200和射束出口125之间还设置了辐射屏蔽装置15，屏蔽从射束出口125出来的射束对被照射体正常组织的辐射，可以理解，也可以不设置辐射屏蔽装置15。
41.被照射体200服用或注射含硼(b-10)药物后，含硼药物选择性地聚集在肿瘤细胞m中，然后利用含硼(b-10)药物对热中子具有高捕获截面的特性，借由
10
b(n,α)7li中子捕获及核分裂反应产生4he和7li两个重荷电粒子。两荷电粒子的平均能量约为2.33mev，具有高线性转移(linear energy transfer,let)、短射程特征，α粒子的线性能量转移与射程分别为150kev/μm、8μm，而7li重荷粒子则为175kev/μm、5μm，两粒子的总射程约相当于一个细胞大小，因此对于生物体造成的辐射伤害能局限在细胞层级，便能在不对正常组织造成太大伤害的前提下，达到局部杀死肿瘤细胞的目的。
42.硼中子捕获治疗系统100整体容纳在混凝土构造的建筑物中，具体来说，硼中子捕获治疗系统100还包括照射室101和带电粒子束生成室102，治疗台14上的被照射体200在照射室101中进行中子束n照射的治疗，带电粒子束生成室102至少部分容纳加速器111，射束整形体12至少部分容纳在照射室101和带电粒子束生成室102的分隔壁103内。可以理解，分隔壁103可以是将照射室101和带电粒子束生成室102完全隔开的；也可以是照射室101和带电粒子束生成室102之间的部分隔断，照射室101和带电粒子束生成室102是相通的。靶材t可以有一个或多个，带电粒子线p可选择地与其中一个或几个靶材t作用或同时与多个靶材t作用，以生成一个或多个治疗用中子束n。与靶材t的个数相应，射束整形体12、准直器13、治疗台14也可以为一个或多个；多个治疗台可以设置在同一个照射室内，也可以为每个治疗台设置一个单独的照射室。照射室101和带电粒子束生成室102为混凝土壁w(包括分隔壁103)包围形成的空间，混凝土结构可以屏蔽硼中子捕获治疗系统100工作过程中泄露的中子及其他辐射线。
43.为了能够最大限度的杀死癌细胞、同时减少辐射线对正常组织的伤害，治疗计划模块20设定中，超热中子及光子的剂量分布的的精度尤为重要。放射线照射系统应用场景中，剂量计算需要读取到光子和中子截面数据库，其中，中子的截面数据库非常庞大，导致制定放射线照射系统的治疗计划的软件安装的时候会占据较大存储空间，并且在改用该软
件进行剂量计算模拟时占用的内存空间较大且计算时间较长。本发明下列实施例中给出了一系列治疗计划模块的优化方法，降低运行内存的同时减少剂量计算时间，以满足快速制定放疗计划方案的需求。以下结合附图对每种优化方法进行描述。
44.实施例一：在治疗计划模块20中优化数据库。
45.人体内总共含有60多种元素，其中有20多种是必需元素，对维持机体正常的生理功能具有重要意义。人体内含量较多的有碳、氢、氧、氮、磷、氯、钠、镁、钾、钙等，其中碳、氢、氧、氮是组成人体有机质的主要元素，占人体总重的96％，其余在人体内大于0.01％的常量元素分别为钙、钾、磷、硫、氯、镁、钠，其占人体总重量的百分比分别为：1.5％、0.35％、1％、0.25％、0.15％、0.05％、0.15％。可见，碳、氢、氧、氮、钙、钾、磷、硫、氯、镁、钠的含量已经达到人体总重量的99.45％，而蒙特卡罗内存储了100多种元素的模拟、计算系统，每次采用蒙特卡罗进行模拟、计算时，均会对每一种元素进行模拟、计算，因此耗费的时间较长。另外，因为存储了较多的元素对应的计算、模拟系统，导致蒙特卡罗的数据库异常庞大。然而，在放射线照射系统的应用场景中，在通过蒙特卡罗对人体内的光子、中子等粒子进行模拟计算时，只需要对人体内占人体总重量较大(大于0.01％)的元素进行模拟计算就能够得到一个较为精确的计算结果，对一些微量元素的模拟计算，会占用较多的时间，而该计算结果与仅对占人体总重量万分之一及以上的元素进行模拟计算得到的结果相比，差值在0.001％以内。
46.另外，某些元素，例如fe，在人体内所占的重量比值虽然较大，但是其不与中子和光子反应或与中子和光子的反应强度不大，因此，这种元素的模拟计算结果对总的计算结果的影响可以忽略不计。而有些元素，例如硼，在人体内的所占的重量比值较小，但是在放射线照射系统的应用场景中会向人体注入大量的硼药，且其与中子反应较为激烈，对最终的计算结果影响较大。
47.综合元素在人体内的重量占比及与中子和光子的反应强度，筛选出在放射线照射系统的运用场景中对中子及光子的模拟计算结果具有影响力的元素(选自h、he、li、be、b、c、n、o、f、na、mg、al、si、p、s、cl、ar、k及ca中的一种或多种)，在模拟过程中，仅对筛选出的元素进行模拟，从而在保证计算精度的前提下减少模拟计算时间，从而提高蒙特卡罗的运行效率；另外，筛选出的该些元素所对应的数据库容量仅在原数据路容量的2％到3％，极大程度降低磁盘内存需求，降低了制造成本。
48.另一方面，在每个元素对应的中子截面数据库中，蒙特卡罗的系统内存储了多个温度的截面数据供选择，例如：0k、1200k、2500k、250k、294k、600k、900k，但是在放射线照射系统的的运用场景中，只需要针对人体模型做模拟计算，而人体的正常温度在310k-315k之间。根据蒙特卡罗的运行原理，在输入温度之后，系统会在存储的多个温度中自动匹配一个与输入温度最接近的温度并以该温度为模拟参数进行模拟计算，因此，当输入人体温度之后，系统会自动匹配到数据库中存储的温度294k，并以294k为参数进行模拟计算。另外，在多普勒效应计算时，采用的温度是0k。也就是说，在放射线照射系统的运用场景中，数据库中存储的温度仅会用到294k和0k两个，其余温度对于放射线照射系统的运用来说是多余的，因此，将除294k和0k以外的其他温度对应的数据库去除，在不影响模拟计算结构的提前下，能够使数据库的大小降低至原来的三分之一左右，降低了数据库的运行成本。
49.表一为分别在294k、310k及330k的温度下，蒙特卡罗系统对同一人体模型进行中
子剂量模拟计算的结果。
50.表一：在294k、310k及330k的温度下，蒙特卡罗系统对同一人体模型进行中子剂量模拟计算的结果
51.温度294k310k330k中子剂量146.63ev/g146.085ev/g145.596ev/g
52.通过表一的数据可以看出，温度的小范围波动对中子剂量的最终计算结果的影响可以忽略不计，在放射线照射系统应用中，仅保留系统中存储的294k对应的数据库即可满足使用需求且最终的计算结果产生的误差在可接受的范围内。
53.实施例二：在粒子模拟过程中截断进程来降低粒子模拟时间。
54.在放射线照射系统的运用场景中，剂量计算包括中子剂量计算和光子剂量的计算。光子在待照体体内运动过程中，光子能量和光子的半吸收厚度逐渐降低，而光子的吸收截面随着光子能量和光子的半吸收厚度的降低迅速增大。当光子的半吸收厚度小于一个细胞的大小时，光子极大概率在其所在的细胞内被吸收，此时，直接设定为光子在其所处的细胞内沉积全部能量，不再继续对其进行模拟，这种处理与继续模拟光子计算出的剂量分布误差在0.1％以内。
55.人体细胞大小为2-200微米，通常，在放射线照射系统的应用中，模型的网格的最小尺寸为0.8mm，则当光子的半吸收厚度小于最小网格尺寸的四分之一时，即可停止对光子的模拟。
56.具体地，光子的半吸收厚度t采用公式(1-1)进行计算：
[0057][0058]
其中μ为光子的线性衰减因子，由光子所经过的材料和光子能量决定。
[0059]
下面以人体骨骼为例，计算不同的光子能量值在骨骼内的半吸收厚度.
[0060]
表二：不同的光子能量在骨骼内的半吸收厚度
[0061]
光子能量(kev)半吸收厚度(mm)0.10.000610.00140.02960.08980.105100.137120.365140.471160.586180.867200.970
[0062]
从表二可以看出，在骨骼内，当光子能量小于10kev后，光子的半吸收厚度小于0.2mm，也就是说，当光子能量小于10kev后，光子极大可能在其目前处于的网格内被吸收，
因此，此时停止对光子的模拟所得到的剂量与进一步对光子进行模拟所得到的剂量之间的差值在可以接受的范围内。
[0063]
由于光子在细胞组织中的半吸收厚度取决于光子所经过的材料和光子能量，因此可以给每一种材料设置一个对应的截断能量，当光子能量低于此截断能量时，即可停止对光子的模拟。下面通过在人体模型中进行模拟计算得出设置不同的光子截断能量所对应的光子剂量。
[0064]
表三：在人体模型内设置不同的光子截断能量所模拟计算得到的光子能量
[0065][0066]
从表二可以看出，当光子能量小于等于10kev时停止对光子的模拟计算，最终计算出的光子剂量与继续对光子进行模拟计算出的剂量分布误差在0.1％以内。
[0067]
综上，在光子模拟计算过程中，当光子能量小于预设的截断能量时，光子的半吸收厚度小于一个细胞的大小，此时停止对光子的模拟，能够在不影响剂量分布计算结果的情况下降低光子剂量的计算时间。
[0068]
在其他实施例中，可以根据实际模拟精度的要求设定第一预设值和第二预设值，当光子的半吸收厚度小于等于第一预设值时，或当光子能量小于等于第二预设值时，停止对光子的模拟，第一预设值其可以大于一个细胞的大小、也可以小于一个细胞的大小，第二预设值可以是12kev、16kev等。
[0069]
实施例三：使用并行技术对剂量计算模块进行加速。
[0070]
放射线照射系统治疗计划模块中采用了蒙特卡洛方法，不同源粒子的模拟过程是完全独立的，也就是不同粒子的模拟顺序对计算结果没有影响，根据这种计算特性，可以将不同源粒子的模拟任务分配到不同进程或者线程中，每个进程或者线程的计算任务完成后再汇总，得到最终的计算结果。计算机能够提供两种方式的并行：cpu的进程并行、线程并行和gpu加速。
[0071]
参照图3所示，所谓cpu的进程并行、线程并行的计算过程如下：首先，系统获取进程数或线程数，得到数值n；然后，系统将需要模拟的粒子均分为n分；接下来，每个线程或进程或进程分别单独对每一份粒子进行模拟并计数；最后，系统将每个进程或线程得到的计数进行统计，得到最终剂量。因粒子被分配给不同的进程或线程同时进行模拟、计算，将模拟、计算的时间压缩到了采用一个线程或进程对所有粒子进行模拟、计算所需时间的n分之一(进程)或2n分之一。
[0072]
其中进程并行和线程并行均是采用多核cpu来实现并行计算，gpu加速是使用gpu的多处理器并行计算实现。进程和线程并行效果受限于cpu的核数，普通单机的核数为4个，那么进程并行和线程并行最多只能将速度提升4倍(进程)或者8倍(线程)，而一个gpu集成了多个处理器，理论上计算速度能够提升多倍。
[0073]
参照图4所示，所谓gpu加速模拟计算的过程如下：首先，系统将随机数、截面数据等从cpu内存传输到gpu显存中，然后，gpu中的每个处理器对单个粒子进行模拟、计算、计数，并将计数结果统计到全局计数中；接下来，系统判断是否还有粒子未进行模拟，如果已无粒子未进行模拟，则将计数结果从gpu内存中传输到cpu内存中，如果仍有粒子未进行模拟，则返回上一步骤，继续对未进行模拟的粒子进行模拟并计数，直到所有粒子均模拟完成。
[0074]
由于gpu处理器几多，采用gpu加速模拟计算能够极大的提升计算速度、减少计算时间。另外，cpu使用intel xeon processor with 2.27ghz，价格约6000元，gpu使用nvidia tesla c2050，价格约9000元，每个gpu一共有448个处理器，相当于448个cpu。而cpu的计算时间是gpu计算时间的50到70倍，可见，与cpu相比，采用gpu进行模拟计算，在价格和耗费的时间上均具有较大的优势。
[0075]
实施例四：采用蒙特卡洛的降方差技巧加速收敛。
[0076]
蒙特卡洛方法有着丰富的降方差技巧来提升程序计算速度，其中治疗计划系统可以使用的降方差技巧包括隐俘获、权窗游戏、赌分裂等，其中赌分裂由赌技巧和分裂技巧组成。以下，对降方差技巧涉及的赌技巧、分裂技巧、网格空间重要性、隐俘获及权窗游戏进行解释。
[0077]
赌技巧：通常，粒子权重的上限设为10、下限设为0.25。当粒子权重w降低至小于某个预设值时(例如0.25)，在0到1之间抽样一个随机数x，当x小于w时，粒子存活，粒子权重恢复到1；若x大于或等于w，粒子被赌死，终止粒子的模拟。
[0078]
分裂技巧：当粒子权重w大于某个值(例如10)，令w的整数部分为w1，小数部分为w2，在0到1之间抽样一个随机数x，当x小于w2时，令w＝w1 1，当x大于w2时，令w＝w1。然后将一个粒子分裂成w个粒子进行模拟，直到每个粒子权重降到1。
[0079]
网格空间重要性：处于模型的不同区域的粒子对剂量的贡献存在差异，用空间重要性表征粒子对剂量的贡献，在进行模拟之前，根据肿瘤位置、模型特性等参数计算每个网格的网格空间重要性。粒子从网格空间重要性为in的网格运动到网格空间重要性为i
n 1
的网格，若i
n 1
》in，令m＝i
n 1
/in，粒子分裂成m个粒子，每个粒子的权重降为原来的1/m；若i
n 1
《in，粒子进行赌技巧，令p＝i
n 1
/in，从0到1之间抽样一个随机数x，若x小于p，则粒子存活，权重乘以1/p,否则粒子被赌死，终止粒子的模拟。
[0080]
网格空间重要性计算方法：可以通过计算伴随通量得到，伴随通量是通过解伴随
输运方程得到，伴随输运方程式如下：
[0081][0082]
其中φ
*
为伴随通量，s
*
是伴随源，v是粒子运动的速度，ω是粒子运动的方向，σ
t
是粒子与物质发生碰撞的反应截面，σs是散射截面，r是粒子所在的位置，e是粒子的能量，t是时间。
[0083]
隐俘获：当粒子与物质发生相互作用时，粒子只发生散射，不被吸收，每次碰撞粒子权重乘以p
散射
/p
总
。当粒子权重降低至某个值(如0.25)，使用赌技巧处理粒子。
[0084]
权窗游戏：当粒子权重大于某个值时，例如10，进行分裂技巧，当粒子权重小于某个值时，例如0.25，进行赌技巧。此处的两个值根据软件性能设定。
[0085]
总的来说，当粒子从网格空间重要性小的地方运动到网格空间重要性大的地方，粒子权重升高，粒子没有被赌死；权重下降的情况当粒子从网格空间重要性大的地方运动到网格空间重要性小的地方，粒子权重下降，粒子进行分裂或隐俘获处理。由于热中子在人体中的吸收截面(主要是n、b等元素)较大，为了加快离中子源较远处的网格的剂量计算收敛速度，应采用隐俘获使得粒子运动到这些网格中。当粒子远离治疗区域时，继续模拟粒子对治疗区域的剂量计算意义不大，此时继续计算会导致计算资源浪费，因此设置网格空间重要性可以降低这种情况发生的概率。如果粒子的权重过小，粒子对计数的贡献很小，继续模拟浪费计算资源，粒子权重过大，导致单个计数过大，有造成结果失真的风险，因此应该设置权窗使得粒子的权重处于合适的范围。因此需要结合隐俘获、合理设置网格空间重要性以及权窗游戏来加速蒙卡程序的收敛速度。
[0086]
参照图5所示，使用降方差技巧对粒子进行模拟的流程如下：s1：获取一个源粒子；s2：判断粒子在栅元内是否碰撞，如果是，依次执行s3、s4，如果否，依次执行s5、s6；s3：隐俘获处理；s4：判断权重是否低于权窗，如果是，执行s7，如果否，回到s2；s5：赌分裂处理；s6：判断是否进行赌处理，如果是，执行s7，如果否，回到s2；s7：判断是否赌死，如果是，执行s8，如果否，执行s9后回到s2；s8：判断粒子是否处理完，如果是，流程结束，如果否，回到s1；s9：权重除以赌死的概率。
[0087]
参照图6所示，赌分裂流程如下：s1：计算每个网格的网格空间重要性并一一记录；s2：获取粒子；s3：对粒子做权窗检查和操作；s4：计算粒子跨越网格边界前后的网格空间重要性in和i
n 1
；s5：比较in是否大于i
n 1
，如果不是，执行s6后回到s3，如果是，执行s7；s6：分裂粒子并降低粒子权重；s7：判断是否赌死粒子，如果判断赌死粒子，执行s9，如果判断不赌死粒子，执行s8后回到s3；s8：增加粒子权重；s9：判断粒子是否模拟完，如果判断未模拟完，回到s2；如果判断已模拟完，结束。
[0088]
参照图7所示，隐俘获流程如下：s1：获取粒子；s2：判断粒子在栅元内是否碰撞，如果是，执行s3，如果否，回到s1；s3：权重乘以发生散射的概率；s4：判断粒子权重是否小于最低权重，如果是，执行s5，如果否，回到s2；s5：判断是否赌死粒子，如果是，执行s7；如果否，执行s6后回到s2；s6：权重除以赌死的概率；s7：判断粒子是否模拟完，如果判断未模拟完，回到s1；如果判断已模拟完，结束。
[0089]
参照图8所示，权窗游戏流程如下：s1：模拟粒子运动；s2：判断粒子权重是否在权窗范围内，如果是，回到s1，如果不是，执行s3；s3：判断权重是否大于权窗，如果是，执行s4后回到s1，如果不是，执行s5；s4：分裂粒子，降低权重；s5：判断是否赌死，如果是，结束，如果不是，执行s6后回到s1；s6：增大粒子权重。
[0090]
为比较降方差技巧能给剂量计算带来的加速效果，比较使用隐俘获和不使用隐俘获两种情况的计算时间和结果的标准差。对于同一个体膜模型，计算一千万个粒子，使用隐俘获技巧计算时间为1584s，剂量计算标准差为11％，不使用隐俘获技巧计算时间为1258s，剂量计算标准差为14.5％，为了使标准差降低到和使用隐俘获一样，需要将模拟粒子数增加到1600万个，模拟计算时间增加至2045s，比较使用隐俘获技巧增加了461s计算时间，即使用隐俘获技巧将计算时间降低了约20％。
[0091]
实施例五：采用非均匀矩形网格进行模拟计算。
[0092]
传统的体膜计算采用的往往是均匀网格，有时候为了部分区域的精细计算不得不增加网格数量，导致计算时间变长，运行内存成指数增长。从ct或pet读取的模型得到的往往是均匀网格，其中很多相连区域材料是相同的，如空气，血液等，这些区域有些并不需要准确计算出细致的剂量分布，因此可以用较粗的网格代替细网格；对于肿瘤等重要位置，则需要划分出更细的网格，实现更精细的计算。采用非均匀网格计算剂量，在提升计算精度的同时，计算时间和运行内存不会显著增加，能够在不显著增加计算时间的情况下提升重要区域的计算精度，并在在满足非重要区域计算准确度的情况下降低计算时间。
[0093]
以下设置不同尺寸的网格进行模拟计算，对比不同网格尺寸对模拟时间和计算精度的影响。
[0094]
表三：不同尺寸的网格对应的模拟时间及计算精度
[0095]
网格尺寸网格数量所需内存/mb计算时间/h中子误差光子误差1.6mm650000964.23％5％0.8mm254000036080.5％0.6％0.4mm1130000021201500混合网格46000007305.20.1％0.2％
[0096]
本实验中，所采用的混合网格是在中子入射方向上，前5cm由0.4mm网格组成、中间5cm由0.8mm网格组成、剩下部分由1.6mm网格组成，从表三可以看出，使用非均匀网格可以将总网格数量降低至原0.4mm网格数量的2/5，网格所需内存也降至原来的1/3，计算时间降至原来的34.7％，以采用0.4mm的网格进行计算的结果为基准，则采用混合网格计算得到的结果的中子误差小于0.1％、光子误差小于0.2％。
[0097]
混合网格的组成模式不限于以上所例举的模式，可以根据待照射体的具体情况进行设定。通常情况下，网格尺寸的大小由该区域的重要程度决定，例如：肿瘤所在区域的网格尺寸较小，设置为小于等于4mm的网格，血液、空气、骨头所在区域的网格尺寸相对较大，设置为大于等于1.6mm，其他正常肌肉等组织所在的区域的网格尺寸设置为大于0.8mm小于1.6mm。
[0098]
剂量计算采用的算法是蒙特卡洛算法，蒙特卡洛算法的优点是计算精度高，缺点是收敛速度慢，计算时间长，因此计算效率的优化是其中最重要的一部分优化。本技术实施例一至实施例五的优化方法能够在不同程度提升计算效率，降低运算时间。
[0099]
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，都在本发明要求保护的范围之内。