一种基于BP神经网络的BNCT重要临床参数的预测方法

本发明提供一种基于BP神经网络的BNCT重要临床参数的预测方法，包括获取中子能谱和剂量分布数据；构建多层BP神经网络模型并对其进行训练；选取BNCT的束流整形器的出口的治疗处作为待测量点，测量在该测量点的中子能谱与中子分布；使用训练好的多层BP神经网络模型预测中子能谱与中子分布对应的人体中肿瘤与正常组织中硼剂量、氢剂量、氮剂量和γ剂量的分布，并计算相关的临床参数。本发明可以对BNCT用中子源进行快速准确的评价，准确的参数预测可以减少治疗中的不确定性和风险，提高BNCT的安全性；为临床医生提供可靠的参数预测，有助于提高临床决策的准确性和效率，优化治疗流程，从而降低整体医疗成本。