一種用分群實現快速優化調強子野的方法

2023-05-30 05:16:26 2

一種用分群實現快速優化調強子野的方法
【專利摘要】本發明公開了一種用分群實現快速優化調強子野的方法，解決現有技術優化需要多次迭代，時間較長的問題。本發明包括以下步驟：（1）按照靶區的三維形狀和相關危及器官之間的解剖關係，確定用於形成射野所需的葉片，然後將用於形成射野的葉片分群；（2）採用模擬退火方法分別對每個群的葉片進行判斷。本發明採用在模擬退火之前對葉片進行分群，然後對每個群分別用一個CPU核進行優化計算；每個分群用一個獨立的目標函數進行判斷，改變分群中葉片的位置，計算出目標函數，根據解的接受法則判定此次葉片改變是否能被接受。從而在保證減少子野數目和機器跳數、提高實施效率的基礎上減少了優化時間；同時利用了多核CPU的運算能力，降低浪費。
【專利說明】一種用分群實現快速優化調強子野的方法

【技術領域】
[0001]本發明涉及一種用分群實現快速優化調強子野的方法。

【背景技術】
[0002]通過調整射束強度分布來實現理想的劑量分布，稱為調強技術。調強技術是當代放療技術最重要的發展方向，是放療技術的核心，能有效的提高腫瘤的治癒率和改善病人的生活質量。目前調強主要有以下幾種方式:MLC靜態調強、MLC動態調強、弧形調強、步進式斷層調強。MLC靜態調強方法主要有分步逆向優化法和直接子野優化(DAO)兩種。在計劃質量相當的情況下，直接子野優化方法可明顯減少子野數目和機器跳數、提高實施效率。但算法優化需要多次迭代，時間較長，計算效率低。
[0003]InteUAMD等CPU生產商都採用了多核技術來提升CPU性能，甚至提出了群核CPU的概念。這意味著，要充分發揮多核CPU的性能，程序就必須採用多線程並發計算的方式，傳統的串行程序將會極大地浪費多核CPU的運算能力；故而無法較好的應用於現有的調強放療技術中。


【發明內容】

[0004]本發明的目的在於提供一種用分群實現快速優化調強子野的方法，解決現有技術優化需要多次迭代，時間較長的問題。
[0005]為了實現上述目的，本發明採用的技術方案如下:
[0006]一種用分群實現快速優化調強子野的方法，包括以下步驟:
[0007](I)根據照射野的方向、靶區的三維形狀和相關危機器官之間的解剖關係，確定用於形成射野所需的葉片，然後將用於形成射野的葉片分群；
[0008](2)採用模擬退火方法分別對每個群的葉片進行判斷；
[0009]所述步驟(2)中的模擬退火方法，包括以下步驟:
[0010]A、初始化:初始化溫度T，初始解狀態S，每個T值的迭代次數為L ；
[0011]B、對 K=I, 2，3......L，執行 C 至 E 步;
[0012]C、產生新解S』；
[0013]D、計算增量AF = F(S』)_F(S)，其中F(S)為評價函數；
[0014]E、若Λ F < 0，則接受S』作為新的當前解，否則以概率exp (_ Δ F/T)接受S』作為新的當前解；
[0015]F、T逐漸減小，重複執行B到E，求得若干新的當前解，判斷所有新的當前解是否滿足終止條件，若是則輸出滿足終止條件的當前解作為最優解，結束程序；其中，T極限趨於O ；
[0016]所述評價函數如下:
[0017]0{1) = X X /； dkd -dk'' I
j k^m
[0018]其中，j是組織器官輪廓的編號；ω是組織結構權重；1是筆束的強度；dkd是計算的劑量，dkp是處方劑量，下標k是體元序數。
[0019]進一步地，所述步驟(I)對每個群葉片中葉片在等中心的總寬度最小值必須滿足:
w =Cr
mm
[0020]< JL,
Υδ > W
/ j i ~ mi η

、/ = 1
[0021]式中r為光子束劑量核散射的寬度，C為考慮錐形束修正後的寬度冗餘因子，i為葉片的序號，石i為弟i葉片在等中心的覽度，Wmin為葉片在等中心的總覽度最小值。
[0022]再進一步地，所述步驟C產生新解時，每個分群中葉片數量N相同，選擇每個分群中的一個葉片進行位置改變，相鄰分群中用於發生位置改變的葉片序號差值為分群葉片的數量N。
[0023]本發明與現有技術相比，具有以下優點及有益效果:
[0024]本發明採用在模擬退火之前對葉片進行分群，然後對每個群分別用一個CPU核進行優化計算；每個分群用一個獨立的目標函數進行判斷，改變分群中葉片的位置，計算出目標函數，根據解的接受法則判定此次葉片改變是否能被接受。從而在保證減少子野數目和機器跳數、提高實施效率的基礎上減少了優化時間；同時利用了多核CPU的運算能力，降低浪費。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0025]圖1為本發明葉片分群示意圖。
[0026]圖2為本發明的實施例劑量體積直方圖。
[0027]圖3為本發明的流程示意圖。

【具體實施方式】
[0028]下面結合附圖和實施例對本發明作進一步說明，本發明的實施方式包括但不限於下列實施例。
[0029]實施例
[0030]如圖3所示，一種用分群實現快速優化調強子野的方法，具體實施如下:
[0031]根據照射野的方向、靶區的三維形狀和相關危及器官之間的解剖關係，確定用於形成射野所需的葉片，然後將用於形成射野的葉片分群，射野外葉片不作考慮，例如圖1，圖1中形成射野的葉片編號為5?24。每個群分別用一個CPU核進行優化計算，每個群用一個獨立的目標函數進行判斷，改變群中葉片的位置，計算出目標函數，根據解的接受法則判定此次葉片改變是否能被接受，具體則是採用模擬退火方法分別對每個群的葉片進行判斷。
[0032]其中，分群的數量並不是分得越多越好，根據CPU核的數量以及葉片在等中心得寬度來決定。所述步驟(I)對每個群葉片中葉片在等中心的總寬度最小值必須滿足:
w =Cr
mm
[0033]<
Υδ > W
/ r ι — rr mm
、/=1
[0034]式中r為光子束劑量核散射的寬度，C為考慮錐形束修正後的寬度冗餘因子，i為葉片的序號，δ j為弟i葉片在等中心的覽度，W為葉片在等中心的總覽度最小值。
[0035]根據實際情況，下面舉例說明將圖1中的葉片被初始化分為4個分群，即N的取值為5。第一分群葉片編號為5-9 ;第二分群葉片編號為10-14 ;第三分群葉片編號為15-19 ；第四分群葉片編號為20-24。
[0036]所述模擬退火方法，包括以下步驟:
[0037]A、初始化:初始化溫度T，初始解狀態S，每個T值的迭代次數L ；
[0038]B、對 K=I, 2，3......L，執行 C 至 E 步;
[0039]C、產生新解S』；
[0040]D、計算增量AF = F(S』)-F(S)，其中F(S)為評價函數；
[0041]E、若Λ F < 0，則接受S』作為新的當前解，否則以概率exp (_ Δ F/T)接受S』作為新的當前解；
[0042]F、T逐漸減小，重複執行B到E，求得若干新的當前解，判斷所有新的當前解是否滿足終止條件，若是則輸出當前解作為最優解，結束程序；其中，T極限趨於O ;
[0043]所述評價函數如下:O(I)=
j k^m
[0044]其中，j是組織器官輪廓的編號；ω是組織結構權重；1是筆束的強度；dkd是計算的劑量，dkp是處方劑量，下標k是體元序數。
[0045]為了使每個群之間互不影響，需要避開選擇到相鄰分群葉片互相影響的情況，採用的方式是選擇每個群中的一對葉片進行位置改變，相鄰分群的中用於發生位置改變的葉片序號差值為分群葉片的數量N，這樣可以使得分群的間隔要求最低，例如分群I選擇葉片6改變時，對應的其他三個分群的葉片編號則為11、16、21。
[0046]終止條件有:循環溫度T小於設定參數值、迭代成功次數達到設定參數值、目標函數值小於設定參數值等。
[0047]本發明應用於個人計算機(CPU4核主頻3.0GHz、內存4G、作業系統win7)，做一例典型的鼻咽癌調強病例，用7個方向(機架角分別為0°、52。、104。、156。、208。、260。、312° )固定野做調強計劃進行測試，得出計劃的劑量體積直方圖見圖2，實線為不分群下各器官的劑量體積直方圖，圓點為分4個群時各器官的劑量體積直方圖。從圖中可以看出分群和不分群情況下得到的優化效果基本一致，但是把射野分為兩群時優化效率提高了
1.5倍，分為3個群時效率提高了 2.2倍，分為4個群是效率提高了 3.1倍。從而說明本發明相對現有的方法其效率明顯有所提高，且是大幅度提高，有效的縮短了調強時間。
[0048]按照上述實施例，便可很好地實現本發明。值得說明的是，基於上述結構設計的前提下，為解決同樣的技術問題，即使在本發明上做出的一些無實質性的改動或潤色，所採用的技術方案的實質仍然與本發明一樣，故其也應當在本發明的保護範圍內。
【權利要求】
1.一種用分群實現快速優化調強子野的方法，其特徵在於，包括以下步驟: (1)根據照射野的方向、靶區的三維形狀和相關危機器官之間的解剖關係，確定用於形成射野所需的葉片，然後將用於形成射野的葉片分群； (2)採用模擬退火方法分別對每個群的葉片進行判斷； 所述步驟(2)中的模擬退火方法，包括以下步驟: A、初始化:初始化溫度T，初始解狀態S，每個T值的迭代次數為L； B、對K= I, 2, 3......L，執行C至E步； C、產生新解S』； D、計算增量AF= F(S』)-F(S)，其中F(S)為評價函數； E、若ΛF < O，則接受S』作為新的當前解，否則以概率exp (- Δ F/T)接受S』作為新的當前解； F、T逐漸減小，重複執行B到E，求得若干新的當前解，判斷所有新的當前解是否滿足終止條件，若是則輸出滿足終止條件的當前解作為最優解，結束程序；其中，T極限趨於O ; 所述評價函數如下: D = Σ^Σ (7A

j 其中，j是組織器官輪廓的編號；ω是組織結構權重；1是筆束的強度；dkd是計算的劑量，dkp是處方劑量,下標k是體元序數。
2.根據權利要求1所述的一種用分群實現快速優化調強子野的方法，其特徵在於，所述步驟(I)對每個群葉片中葉片在等中心的總寬度最小值必須滿足: w =Cr
nun
Ψ ■
ιnun./ = 1 式中r為光子束劑量核散射的寬度，C為考慮錐形束修正後的寬度冗餘因子，i為葉片的序號，S i為第i葉片在等中心的寬度，Wmin為葉片在等中心的總寬度最小值。
3.根據權利要求1或2所述的一種用分群實現快速優化調強子野的方法，其特徵在於，所述步驟C產生新解時，每個分群中葉片數量N相同，選擇每個分群中的一個葉片進行位置改變，相鄰分群中用於發生位置改變的葉片序號差值為分群葉片的數量N。
【文檔編號】G06F9/46GK104268437SQ201410559541
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年10月17日 優先權日:2014年10月17日
【發明者】勾成俊, 吳章文, 付鳳強 申請人:成都奇林科技有限責任公司