放射治疗计划系统和方法与流程

技术特征：
1.一种放射治疗计划系统，包括：至少一个存储设备，包括一组指令集；以及至少一个处理器，被配置为与所述至少一个存储设备通信，当执行所述指令集时，所述至少一个处理器被配置为指示所述系统执行以下操作：获取计划信息，所述计划信息与将在治疗中施加给对象的至少一个射野有关；基于所述计划信息生成通量图生成模型的输入；以及对于所述至少一个射野中的每一个射野，基于所述输入和所述通量图生成模型，生成与所述射野的至少一个子野相关的至少一个实施通量图。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计划信息包括：将被施加所述射野的所述对象的一个或多个感兴趣区域(roi)的分割信息；以及所述至少一个射野中的每一个射野的射野角度。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述计划信息还包括所述对象的参考图像。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计划信息包括所述至少一个射野中的每一个射野的最优通量图。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述获取计划信息包括：对于所述至少一个射野中每一个射野，获取所述射野的初始通量图；以及通过优化所述初始通量图生成所述射野的最优通量图。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对于所述至少一个射野中的每一个射野，所述射野包括至少两个子野，以及与所述射野的至少两个子野有关的所述至少一个实施通量图包括所述至少两个子野的复合通量图。7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还被配置为指示所述系统执行以下操作，包括：对于所述至少一个射野中的每一个射野，将所述复合通量图转换为至少两个子野通量图，每个所述子野通量图对应于所述至少两个子野中的一个子野。8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对于所述至少一个射野中的每一个，与所述射野的至少一个子野有关的所述至少一个实施通量图包括至少一个子野通量图，每个所述子野通量图对应于所述至少一个子野中的一个子野。9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通量图生成模型包括卷积神经网络(cnn)或对抗生成网络(gan)中的至少一个。10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通量图生成模型通过以下训练过程生成：获取至少一个训练样本，其中每个训练样本包括样本计划信息和至少一个实施通量图真值，所述样本计划信息与将要施加给样本对象的至少一个样本射野相关，所述至少一个实施通量图真值与所述至少一个样本射野的至少一个样本子野相关；以及通过使用所述至少一个训练样本训练初始模型，生成所述通量图生成模型。11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，对于所述至少一个训练样本中的每一个，
所述获取训练样本包括：对于对应于所述至少一个样本射野的所述至少一个训练样本中的每一个，获取所述样本射野的初始样本通量图；通过优化所述初始样本通量图，生成所述样本射野的最优样本通量图；将所述最优样本通量图转换为所述样本射野的至少一个样本子野的至少一个初始样本子野通量图；以及基于所述至少一个初始样本子野通量图，生成与所述至少一个样本子野相关的所述至少一个实施通量图真值。12.一种在包括至少一个处理器和至少一个用于放射治疗计划的计算机可读存储介质的计算机设备上实现的方法，所述方法包括：获取计划信息，所述计划信息与将在治疗中施加给对象的至少一个射野有关；基于所述计划信息生成通量图生成模型的输入；以及对于所述至少一个射野中的每一个射野，基于所述输入和所述通量图生成模型，生成所述射野的至少一个子野相关的至少一个实施通量图。13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述计划信息包括：将被施加所述射野的所述对象的一个或多个感兴趣区域(roi)的分割信息；以及所述至少一个射野中的每一个射野的射野角度。14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述计划信息还包括所述对象的参考图像。15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述计划信息包括所述至少一个射野中的每一个射野的最优通量图。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述获取计划信息包括：对于所述至少一个射野中每一个射野，获取所述射野的初始通量图；以及通过优化所述初始通量图生成所述射野的最优通量图。17.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，对于所述至少一个射野中的每一个射野，所述射野包括至少两个子野，以及与所述射野的至少两个子野有关的所述至少一个实施通量图包括所述至少两个子野的复合通量图。18.如权利要求17所述的方法，还包括：对于所述至少一个射野中的每一个射野，将所述复合通量图转换为至少两个子野通量图，每个所述子野通量图对应于所述至少两个子野中的一个子野。19.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，对于所述至少一个射野中的每一个射野，与所述射野的所述至少一个子野有关的所述至少一个实施通量图包括至少一个子野通量图，每个所述子野通量图对应于所述至少一个子野中的一个子野。20.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述通量图生成模型包括卷积神经网络(cnn)或对抗生成网络(gan)中的至少一个。21.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述通量图生成模型通过以下训练过程
生成：获取至少一个训练样本，其特征在于每个训练样本包括样本计划信息和至少一个实施通量图真值，所述样本计划信息与将要施加给样本对象的至少一个样本射野相关，所述至少一个实施通量图真值与所述至少一个样本射野的至少一个样本子野相关；以及通过使用所述至少一个训练样本训练初始模型，生成所述通量图生成模型。22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，对于所述至少一个训练样本中的每一个，所述获取训练样本包括：对于对应于所述至少一个样本射野的所述至少一个训练样本中的每一个，获取所述样本射野的初始样本通量图；通过优化所述初始样本通量图，生成所述样本射野的最优样本通量图；将所述最优样本通量图转换为所述样本射野的至少一个样本子野的至少一个初始样本子野通量图；以及基于所述至少一个初始样本子野通量图，生成与所述至少一个样本子野相关的所述至少一个实施通量图真值。23.一种非暂时性计算机可读存储介质，包括用于放射治疗计划的一组指令集，当由至少一个处理器执行时，所述指令集引导所述至少一个处理器实现以下方法，包括：获取计划信息，所述计划信息与将在治疗中施加给对象的至少一个射野有关；基于所述计划信息生成通量图生成模型的输入，以及对于所述至少一个射野中的每一个射野，基于所述输入和所述通量图生成模型，生成所述射野的至少一个子野相关的至少一个实施通量图。

技术总结
本说明书提供一种用于放射治疗计划的系统。所述系统可以获取计划信息，所述计划信息与将在治疗中施加给对象的至少一个射野有关。该系统还可以基于所述计划信息生成通量图生成模型的输入。对于至少一个射野中的每一个射野，该系统还可以基于所述输入和所述通量图生成模型，生成与所述射野的至少一个子野相关的至少一个实施通量图。至少一个实施通量图。至少一个实施通量图。


技术研发人员：周婧劼 S
受保护的技术使用者：上海联影医疗科技股份有限公司
技术研发日：2020.06.29
技术公布日：2023/2/3