喉DVHPCSl的I^J=O. 91， 喉DVHPCS2 的]=0. 64,咽DVHPCSl的IlP=0. 9,咽DVHPCS2 的IlP; =0. 53,下飄DVH PCSl的麵;2 二0. 92,下飄DVHPCS2 的Ilf=O. 7,脊髓DVHPCSl的麵;2 二0. 86,脊髓DVHPCS2 的；^;賓=0. 15。由于第二主成分只作用于少于15%的患者内部DVH变量，将前列腺计划和HN 计划中的所有OARs的解剖特征集合结合可获得重要的DVH变量部分。
[0174] 膀脫，直肠和腮腺的DVH由多元回归模型计算得到，该模型通过训练数据集训练。 模型预测的DVHs与实际计划中对应的DVHs比较来评估该项研究中定义的因素的有效性。 如果用于训练回归模型的因素获得患者内部OAR剂量保留变量的重要部分，该模型可W预 测验证数据集中的DVHs。验证计划的子集的DVHs比较如图27A-27C所示，该图将实际DVHs与模型预测DVHs做了比较。计划是验证数据的子集。图（a), (b)，（c)分别显示了膀脫，直 肠和腮腺。同一计划中左右腮腺分别用L和R做标记。图中，HN计划中的左右腮腺分别用 L和R分开标记。
[01巧]为了量化模型DVHs和实际计划DVHs之间的协议标准，需要获取并分析特定的剂 量体积指数。对于前列腺计划，模型计划中对应99%，85%，50%处方剂量的体积与实际计划 中的运些值比较。腮腺中值剂量用于HN计划比较。所有验证病例中，模型值与实际计划值 的相关性如图28所示，误差范围对应前列腺计划中6%和10%的OAR体积与HN计划中6%和 10%的处方剂量。对于膀脫和直肠，24件中的17件病例（71%)具有6%的误差范围，24件中 的21件病例（85%)具有10%的误差范围；对于前列腺，48个中的30个腮腺（63%)的中值剂 量值具有6%的误差范围，48个中的40个腮腺（83%)的中值剂量具有10%的误差范围。
[0176] 一系列解剖特征被分析和测量来建立患者内部变异模型W量化患者特定器官保 留。基于主成分比例的解剖和剂量测定意义，在前列腺和HN计划中的OAR剂量保留的重要 解剖特征是：中值距离对中值剂量的影响，DTH梯度和外部OAR体积部分对DVH梯度的影 响。在HN计划中，脑干和脊髓的DVH对来自其他OARs的解剖特征具有不同的依赖性。外 部体积部分是作用于脑干和脊髓DVHPCSl(等同均值剂量）的主导因素。某个空间特征由 于脑干和脊髓通常超出治疗范围；因此，外部范围体积占全部体积的比例可能改变剂量轴 上的全部DVH曲线。
[0177] 如图29所示的DWs和DVHs具有交义两个HN计划中腮腺的DWs和DVHs的说 明图中显示交叉，其中（a)为DTH交叉，（b)为DVH交叉。运表明基于一个或一些DTH点 的简单分裂关系不足W建立关于器官保留的患者内部变量，高清晰度关系可能存在和被应 用。在该项研究中，全部DTH和DVH曲线在特征学习过程中被考虑，形成高缔度关系，允许 OARDVH的患者内部变量交叉整个体积范围。
[0178] 具有较大预测误差的计划，两个主要误差来源可能出现。要么运些计划还没有通 过当前模型获取特征，要么运些计划为次佳计划。没有被考虑到的一个临床特征是器官保 留中的权衡。权衡的影响可W被前列腺计划#2, #13, #24提高，其中膀脫，直肠剂量保留展 示权衡如图27所示。运些计划具有在某个OAR中计划DVH低于模型DVH在另一个OAR中 计划DVH高于模型DVH的特征。在HN计划#18中左右腮腺的DVHs具有相同特征，表明左 右腮腺之间的权衡。除了权衡计划，其他低于误差范围的计划可能是次佳的计划，可能受益 于使用模型DVHs作为参考的再计划。
[0179] 根据实施例，数学模型可W用于描述患者解剖特征和可完成OAR剂量保留之间的 定量相关性。逐步多元回归方法可W用来选择，该特征影响训练计划中的OAR剂量保留。 在一项研究中，两个预测模型被开发。在医生模型被开发时，权衡模型使用病例训练。权衡 模型使用医生规定权衡参数选择的病例训练，而标准模型使用没有权衡规定的剩余病例训 练。最终模型是运两个模型的结合，最终预测模型(结合模型)考虑权衡，该权衡可依据权衡 标准在标准模型与权衡模型之间切换。
[0180] 图30为依据公开实施例的放射治疗计划方法的流程图。在本例中，该方法通过训 练建模子系统104被描述实现，尽管该方法可W通过其他任何合适的计算设备实现。图30 描述的步骤和任务可W同时执行或者W不同的顺序执行。
[0181] 图30指出，该方法包括获取或接收患者解剖特征和剂量测定处方3000。该方法 包括通过标准模型预测腮腺D50值3002。进一步，该方法包括确定权衡阔值是否满足要求 3004。该方法还包括通过标准模型预测腮腺DVHs值3006W响应确定的权衡阔值是不满足 要求的。进一步，该方法包括确定哪边具有较低的D50值3008W响应确定的权衡阔值是满 足要求的。为了确定右边具有较低的D50值，通过权衡模型预测右边腮腺的DVH值3010。 为了确定左边具有较低的D50值，通过权衡模型预测左边腮腺的DVH值3012。
[0182] 图31显示了各种模型的集成计算机知识。尤其，该图在一个直观交互的本体框架 中显示了所有模型的集成计算机知识系统。患者特定器官保留的知识模型预测通过基于人 口器官DVHs和源于指导方针、临床实验等毒性数据呈现。
[0183] 目前的主题对象可能是一个系统，一种方法，或一种计算机程序产品。计算机程序 产品可W包括计算机可读存储介质，该介质具有计算机可读程序指令使处理器执行有关主 题对象方面的内容。
[0184] 计算机可读存储介质可W是能够保留存储指令的具体设备，该指令通过指令执行 设备使用。计算机可读存储介质可W是但不限于：电子存储设备，磁性存储设备，光学存 储设备，电磁存储设备，半导体存储设备，或任何上述合适的组合。更具体的计算机可读 存储介质的一个简单的列表如下：便携式计算机软盘，硬盘，随机读写存储器（RAM),只读 存储器（ROM),可消除程序只读存储器巧PROM或闪存），静态随机读写存储器（SRAM),便 携式光盘只读存储器（CD-ROM),数字多功能磁盘值VD)，记忆棒，软盘，机械式编码设备 如具有指令记录的凹槽内的穿孔卡片或凸起结构，W及任何上述合适的组合。运里所用的 计算机可读存储介质，不能解释为短暂的信号本身，如无线电波或其他自由传播的电磁波， 通过波导或其他传播媒体传播的电磁波（如通过光纤电缆传播的光脉冲），或通过导线传 播的电信号。
[0185] 运里描述的计算机可读程序指令可W从源于计算机可读存储介质的相应的计算 机/处理设备下载，或者从通过网络的外部计算机或外部存储设备下载，例如，互联网，局 域网，广域网或无线网络。网络包括铜传输电缆、光学传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、 交换机、计算机网关和/或边缘服务器。在每个计算机/处理设备中的网络适配卡或网络 接口接收来自网络的计算机可读程序指令，并转发各自的计算机/处理设备中存储在计算 机可读存储介质内的计算机可读程序指令。
[0186] 进行目前主题操作的计算机可读程序指令可能是汇编指令，指令集架构（ISA)指 令，机器指令，机器相关的指令，微码，固件指令，国家数据，或其他用一种或多种编程语 言写于任何组合的源代码或目标代码，包括面向对象的编程语言，如化va、Smallta化，C++ 或类似语言，和常规的编程语言，如"C"语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可 W在用户的计算机上全部执行，也可W在用户的计算机上部分执行，作为独立的软件包可 W部分在用户的计算机上部分在远程计算机上执行，也可W全部在远程计算机或服务器上 执行。在后一种情况下，远程计算机可W通过任何形式的网络与用户的计算机相连，包括局 域网（LAN)和广域网（WAN),或与外部计算机连接（例如，通过互联网使用互联网服务提 供设备）。在某些为了执行对象主题的实施例中，电路可W包括可编程逻辑电路，现场可编 程口阵列（FPGA)，或可编程逻辑阵列（PLA)，运些电路可W利用计算机可读程序指令的状 态信息执行计算机可读程序指令W使电路人性化。
[0187] 目前的主题部分设及方法，设备(系统）或依据主题的实施例计算机程序产品的说 明性流程图或框图在运里被描述。可W理解，说明性流程图或框图的每一块，或在说明性流 程图与框图中的结合块，能够通过计算机可读程序指令被执行。
[0188] 运些计算机可读程序指令可W被通用计算机、专用计算机或者其他可编程数据处 理设备产生的计算机的处理器提供，该指令通过计算机或其他可编程数据处理设备执行， 生产了可W在流程图或框图块中实现特定功能的方法。运些计算机可读程序指令也可W直 接存储在计算机可读存储介质中，运些介质可W是一台电脑，一台可编程数据处理装置，和 其他W特定方式运行的设备，运样内部存储指令的计算机可读存储介质包含了制造协议， 该协议包括了实现流程图或框图块中各方面特定功能的说明书。
[0189] 计算机可读程序指令也可W被加载到电脑，其他可编程数据处理设备，或其他产 生一系列操作步骤并可执行于计算机上的设备，其他可编程设备或其他产生计算机实现 过程的设备，运样运些指令可W在电脑上，其他可编程设备上，或其他可实现流程图或框 图块中特定功能的设备上执行。
[0190] 依据各种现有主题的实施例，图中的流程图和方框图阐释了可能实现系统，方法 和计算机程序产品的各种结构，功能和操作步骤。在运方面，流程图或方框图中的各块可W 代表一个模块，一段或部分指令，每个块包含一个或多个实现特定逻辑功能的可执行指令。 在一些备选实施例中，块中指出的功能可能出现在图中指出的命令中。例如，依据所设及的 功能，两个块实际上可W大体同时执行，或者有时候W相反的顺序执行。还指出流程图或方 框图中W及流程图与方框图结合中的每个块可W通过特定的硬件系统实现，该系统可W执 行特定功能或疗法或实现特定硬件与计算机指令的结合。
[0191] 本专利提及的任何专利或出版物是本领域技术人员公知的。运些专利和出版物被 合并参考，在相同程度下每个特定出版物分别引用结合到本专利中。
[0192] 本领域技术人员可W很好地理解公开的主题W适应实施的对象和获得提及或固 有的目的与优势。W上所披露的只是本专利的较佳实施例而已，当然不能W此来限定本专 利的权利范围，因此依本专利申请范围所作出的等同变化，仍属于本专利的涵盖范围。
【主权项】
1. 一种方法包括： 处理器和存储器： 接收基于一个或多个近似患者目标体积的病危器官的患者信息和几何特征的数据； 基于数据产生用于患者治疗模型的第一组放射治疗计划参数； 基于数据产生用于患者治疗模型的第二组放射治疗计划参数，第一组放射治疗计划参 数不同于第二组放射治疗计划参数；并通过用户界面呈现第一组和第二组放射治疗计划参 数。2. 根据权利要求1所述的方法：其中患者信息包括一个或多个患者图片信息，患者器 官轮廓信息，目标体积轮廓信息和临床参数信息。3. 根据权利要求1所述的方法：其中几何特征将源于目标体积的每一个多元化距离与 一个或多个病危器官体积各自的百分比联系起来。4. 根据权利要求1所述的方法：其中数据包括目标体积的尺寸和一个或多个病危器官 各自的尺寸和形状。5. 根据权利要求1所述的方法：其中数据包括关于放射治疗知识、经验和参数选择的 信息，以及公布临床试验结果和指导方针的计算机模型。6. 根据权利要求1所述的方法：还包括计算患者的几何特征。7. 根据权利要求1所述的方法：其中放射治疗计划参数由至少一个剂量分布和剂量体 积直方图表不。8. 根据权利要求1所述的方法：其中产生的第一组放射治疗计划参数包括产生基于预 测模型的第一组放射治疗计划参数。9. 根据权利要求1所述的方法：其中产生的第二组放射治疗计划参数包括产生基于预 测模型的第二组放射治疗计划参数。10. 根据权利要求1所述的方法：其中数据包括一个或多个病危器官的目标体积的几 何特征。11. 根据权利要求1所述的方法：还包括存储数据。12. 根据权利要求1所述的方法：还包括在多元化输入输出映射下训练预测模型，其中 每个输入输出映射的输出基于每个患者的剂量分布和剂量体积直方图，每个输入输出映射 的输入包括一个或多个基于几何特征的数据。13. -个系统包括： 至少一个处理器和存储器，被配置为： 接收基于一个或多个近似患者目标体积的病危器官的患者信息和几何特征的数据； 基于数据产生用于患者治疗模型的第一组放射治疗计划参数； 基于数据产生用于患者治疗模型的第二组放射治疗计划参数，第一组放射治疗计划参 数不同于第二组放射治疗计划参数； 一用户界面，被配置呈现第一组和第二组放射治疗计划参数。14. 根据权利要求1所述的系统：其中患者信息包括一个或多个患者图片信息，患者器 官轮廓信息，目标体积轮廓信息和临床参数信息。15. 根据权利要求13所述的系统：其中几何特征将源于目标体积的每一个多元化距离 与一个或多个病危器官体积各自的百分比联系起来。16. 根据权利要求13所述的系统：其中数据包括目标体积的尺寸和一个或多个病危器 官各自的尺寸和形状。17. 根据权利要求13所述的系统：其中数据包括关于放射治疗知识、经验和参数选择 的信息，以及公布临床试验结果和指导方针的计算机模型。18. 根据权利要求13所述的系统：其中至少一个处理器和存储器，被配置以计算患者 的几何特征。19. 根据权利要求13所述的系统：其中放射治疗计划参数由至少一个剂量分布和剂量 体积直方图表不。20. 根据权利要求13所述的系统：其中至少一个处理器和存储器，被配置以产生基于 预测模型的第一组放射治疗计划参数。21. 根据权利要求13所述的系统：其中至少一个处理器和存储器，被配置以产生基于 预测模型的第二组放射治疗计划参数。22. 根据权利要求13所述的系统：其中数据包括一个或多个病危器官的目标体积的几 何特征。23. 根据权利要求13所述的系统：其中至少一个处理器和存储器，被配置以存储数据。24. 根据权利要求13所述的系统：其中至少一个处理器和存储器，被配置以训练多元 化输入输出映射下训练预测模型，其中每个输入输出映射的输出基于每个患者的剂量分布 和剂量体积直方图，每个输入输出映射的输入包括一个或多个基于几何特征的数据。25. -种计算机程序产品，其包括具有程序指令的计算机可读存储介质，程序指令由计 算设备产生： 由计算设备接收基于一个或多个近似患者目标体积的病危器官的患者信息和几何特 征的数据； 由计算设备基于数据产生用于患者治疗模型的第一组放射治疗计划参数；由计算设备 基于数据产生用于患者治疗模型的第二组放射治疗计划参数，第一组放射治疗计划参数不 同于第二组放射治疗计划参数；并通过计算设备基于数据呈现第一组和第二组放射治疗计 划参数。
【专利摘要】本文公开了在特定治疗标准及特定治疗参数下用于特定患者放射治疗计划的系统和方法。首先，该方法包括收集患者的数据并采用相关的医疗知识和经验近似计算出患者一个或者多个病变器官目标体积的几何特征。然后，该方法还包括通过收集的数据、计算得到的几何特征和相关的知识经验生成的第一组放射治疗计划参数，该参数可为患者提供质量更好的治疗计划。其次，该方法还包括利用特定数据并基于模型预测得到的第二组或者更多组的放射治疗计划参数，这些参数对待治疗病人的不同器官保留对象提供更好的治疗计划。第一组放射治疗计划参数不同于第二组或者更多其他组的放射治疗计划参数。多组参数可单独使用或者结合使用以生成治疗计划。
【IPC分类】A61N5/10, A61N5/00
【公开号】CN105358217
【申请号】CN201480034786
【发明人】尹芳芳, 青荣·杰克·吴, 袁露林, 葛耀荣
【申请人】杜克大学
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2014年6月18日
【公告号】EP3010585A1, US20160129282, WO2014205128A1