专利名称：一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法
技术领域：
本发明涉及一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法，属于计算机技术领域。
背景技术：
电子直线加速器作为治疗癌症的主要工具之一，无论是经典适形照射还是先进的调强照射，射束方向的选择对于制定计划都是非常重要的。如果用人工进行调试的话，将会费时费力，并且对于复杂病例，极有可能找不到好的方向。因此，发展一种自动优化射束方向的技术对于放疗本领域技术人员来说是非常重要的。蚁群算法是新兴的人工智能算法，尤其在解决组合离散问题时，蚁群算法表现了很好的性能，本发明涉及基于蚁群算法的放射治疗射束方向多目标优化方法，该方法是解决放射治疗射束方向选择问题的有效技术途径。从20世纪90年代，已有多种基于最优化理论方法用于确定射束方向，比如:基于先验知识的射束方向优化方法、遗传算法等。但是这些方法都是把本领域技术人员给的多目标问题转化成单目标问题，在一定程度上缩小了本领域技术人员的选择范围。并且已有的射束方向优化要么计算时间过长，要么做了过多的简化近似处理而不具有实际价值。正是由于模型以及方法的不完善，导致了相应的优化系统不能建立起来。
蚁群算法解决优化问题时表现的并行性、协同性、自组织性和强鲁棒性等特点，与放射治疗射束方向多目标优化的要求是相符的。采用并行的蚁群算法，可以大大提高优化的速度，满足用户的要求。现有中国专利申请CN101422640介绍了一种优化放射治疗射束强度分布的多目标优化方法和系统，该专利主要是使用多目标优化方法优化射束强度分布，而射束强度只有在射束方向确定后才能开始优化。在实际应用中，往往会碰到复杂的情况，射束方向如果通过人工进行设置，很难得到最优解，只有通过人工智能算法优化出最优的射束方向才能最终得到最优的射束强度分布。
发明内容
本发明技术解决问题:为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法，克服了目前手动难以找到最优射束方向和仅用单目标模型代替多目标模型的难题，实现了可以快速确定供给剂量的方案，满足实际的用户需求。本发明的技术方案如下:一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统，包括:数据输入模块、射束方向优化的多目标优化模型建立模块、射束方向全局优化模块和数据输出模块；其中:数据输入模块，输入计划系统中的射束方向、能量，模体的信息数据，并把数据传输到射束方向优化的多目标优化模型建立模块；
射束方向优化的多目标优化模型建立模块，根据数据输入模块提供的射束方向和能量，以及模体信息，建立射束方向优化的多目标优化模型如下:
权利要求
1.一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统，其特征在于包括:数据输入模块、射束方向优化的多目标优化模型建立模块、射束方向全局优化模块和数据输出模块；其中: 数据输入模块，输入计划系统中的射束方向、能量，模体的信息数据，并把数据传输到射束方向优化的多目标优化模型建立模块； 射束方向优化的多目标优化模型建立模块，根据数据输入模块提供的射束方向和能量，以及模体信息，建立射束方向优化的多目标优化模型如下:
2.一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化方法，其特征在于实现步骤如下: (1)输入计划系统中的射束方向、能量，模体的信息等数据；。
(2)根据步骤(I)输入的射束和模体信息，建立射束方向优化的多目标优化模型，具体如下:
全文摘要
本发明提供了一种基于蚁群算法的射束方向多目标优化系统及方法。首先根据靶区和危及器官信息、射束设置参数以及各个器官剂量(体积)约束建立多目标优化模型，采用快速非支配排序的并行蚁群算法进行射束方向搜索。每个蚂蚁同时进行搜索，搜索时根据状态转移概率进行选择，每批蚂蚁完成搜索后就进行一次信息素更新，所有蚂蚁都完成搜索后，得到一组最优射束方向的非支配解。本发明不仅准确地建立了优化问题的数学模型，而且求解速度快，算法稳定，鲁棒性强，用户可以从非支配解集里面挑选合理的解。
文档编号A61N5/10GK103143123SQ20131000833
公开日2013年6月12日 申请日期2013年1月10日 优先权日2013年1月10日
发明者裴曦, 郑华庆, 曹瑞芬, 吴宜灿 申请人:合肥超安医疗科技有限公司